Giao quyền quản lý đội bóng đá ảo cho các AI agent: Vẫn chưa thể vượt qua con người

Will Knight Kinh doanh Ngày 28/10/2026, 14 giờ 30 phút Thử nghiệm giao đội bóng đá ảo cho hệ thống tác tử AI: Chưa thể vượt qua con người Nhằm kiểm nghiệm năng lực dự đoán của AI, tác giả đã thử nghiệm để Codex quản lý một đội bóng đá ảo. Ban đầu, mô hình này quyết định xếp Erling Haaland lên ghế dự bị, song đã nhanh chóng nhận diện và sửa chữa sai sót. Ảnh minh họa: WIRED Staff; Getty Images CommentLoader Lưu bài viếtLưu bài viết này CommentLoader Lưu bài viếtLưu bài viết này Những phân tích từ công cụ AI cho thấy các mô hình tiên tiến (frontier models) sẽ đạt bước tiến lớn về năng lực dự đoán trong tương lai gần, tương tự như trường hợp của đội bóng ảo Premier League trong thử nghiệm này. Cách đây vài tuần, tác giả đã triển khai một nhóm tác tử AI (AI agents) nhằm xây dựng và quản lý một đội hình thử nghiệm. Trước sự thâm nhập mạnh mẽ của các tác tử AI vào đời sống, mục tiêu đặt ra là kiểm chứng liệu một mạng lưới bot có thể thiết lập được một đội hình chiến thắng hay không. Tiềm năng ứng dụng của AI trong lĩnh vực này từng được tác giả tìm hiểu vài năm trước, thông qua một công cụ của Viện Turing (Vương quốc Anh) với chức năng lựa chọn đội bóng dựa trên mô hình hóa dữ liệu của các mùa giải trước. Khi đó, các đề xuất đưa ra hoàn toàn thiếu thực tế do không tích hợp được thông tin thời gian thực, như chấn thương của cầu thủ hay việc thay đổi ban huấn luyện. Lần này, tác giả đã sử dụng công cụ Codex. Trước tiên, mô hình được cung cấp một số tài liệu nghiên cứu liên quan. Sau đó, hệ thống được yêu cầu xây dựng một khung điều phối (harness) — gồm các hướng dẫn và mã lệnh dẫn dắt các tác tử thực hiện từng quy trình — nhằm cập nhật tin tức mới nhất và vận hành mô hình dự đoán. Hệ thống nhanh chóng thiết lập một quy trình có khả năng thu thập và phân tích khối lượng thông tin vượt trội. Dù vậy, những gợi ý ban đầu lại bộc lộ sự bất hợp lý rõ rệt, điển hình là quyết định để Erling Haaland trên ghế dự bị. Tác giả tiếp tục yêu cầu Codex thiết lập một nhóm tác tử đảm nhiệm các vai trò chuyên biệt: nhóm theo dõi tin tức và các bài viết phân tích; nhóm đánh giá kết quả thi đấu gần nhất; nhóm vận hành các mô hình tính toán; và nhóm phản biện các phương án được đề xuất. Quy trình này đã giúp chất lượng gợi ý được cải thiện rõ rệt. Việc thử nghiệm tăng số lượng tác tử lên hơn 100 với kỳ vọng nâng cao hiệu quả hệ thống không mang lại nhiều chuyển biến, ngoại trừ việc làm gia tăng chi phí sử dụng API. Dẫu vậy, sự tiến bộ so với giai đoạn trước là rất đáng kể. Theo ông Haifeng Xu, nhà khoa học máy tính tại Đại học Chicago chuyên nghiên cứu ứng dụng AI trong thị trường, các mô hình thế hệ mới có thể đưa ra dự đoán chuẩn xác hơn nhờ khả năng xử lý, phân tích khối lượng lớn thông tin thực tế và năng lực phối hợp các hệ thống phức tạp để đưa ra phán đoán. “AI đang ngày càng hiểu sâu hơn về thế giới thực — đây chính là yếu tố cốt lõi giúp các mô hình này không ngừng hoàn thiện”, ông Xu nhận định. Cuối năm ngoái, trước sự phát triển nhanh chóng của các thị trường dự đoán như Kalshi và Polymarket, ông Xu cùng các cộng sự đã tiến hành thử nghiệm năng lực dự báo của các mô hình thương mại hàng đầu nhằm đánh giá hiệu quả hoạt động trên những nền tảng này. Các nhà nghiên cứu đã yêu cầu các mô hình dự đoán, đơn cử như việc đội tuyển nào sẽ vô địch giải NBA Championship hay Tổng thống Donald Trump sẽ có cuộc gặp với ai. Chuyên gia Xu cho biết: "Chúng tôi nhanh chóng nhận ra rằng các mô hình hoạt động rất hiệu quả". Ông chia sẻ thêm, trong nhiều trường hợp, các mô hình có thể dự đoán chính xác hơn mức trung bình của con người mà không cần chỉ dẫn hay định hướng chuyên biệt. Trong các đợt thử nghiệm, GPT-5 đạt kết quả dự báo tốt nhất, theo sau là Grok 4, Claude Sonnet, Gemini và Llama. Nhóm nghiên cứu sau đó đã phát triển Prophet Arena, một hệ thống tiêu chuẩn đánh giá (benchmark) nhằm đo lường năng lực dự báo của mô hình. Đây là một trong số các thước đo được thiết kế để thử nghiệm khả năng tiên lượng tương lai của AI. Một công cụ đánh giá khác mang tên Prediction Arena, do các nhà nghiên cứu tại Harvard University và công ty Arcada Labs phát triển, gần đây đã cấp cho các mô hình tiên tiến 10.000 USD để đặt cược trên các thị trường dự đoán trong 57 ngày. Trong thử nghiệm này, các mô hình liên tục thua lỗ, song giới nghiên cứu ghi nhận bằng chứng cho thấy năng lực của chúng đang được cải thiện ổn định theo thời gian. Ông Xu cho biết AI có thể đưa ra dự đoán hiệu quả nhất khi sử dụng khung kiểm thử tùy chỉnh, đồng thời nhấn mạnh việc phân chia các tác tử (agent) thực hiện nhiệm vụ riêng biệt—chẳng hạn như đọc tin tức, thu thập dữ liệu bổ sung và phân tích toàn diện hệ thống—dường như là phương thức tối ưu nhất. Đáng chú ý, AI vẫn thường xếp sau những chuyên gia giàu kinh nghiệm được gọi là các "nhà siêu dự báo" (superforecasters). Chuyên gia Xu giải thích rằng, dù con người không thể tiếp nhận khối lượng thông tin lớn như máy móc, song khả năng nhận thức thế giới thực—tức các yếu tố vận động đằng sau một sự kiện thời sự—lại sâu sắc hơn. Dẫu vậy, ngày càng có nhiều bằng chứng cho thấy ưu thế của các nhà siêu dự báo đang dần suy giảm. Cuộc thi Metaculus Cup gần đây cho thấy AI đôi khi có thể vượt qua cả những chuyên gia dự đoán xuất sắc nhất. Bên cạnh đó, hệ thống chuẩn đánh giá ForecastBench có thể cung cấp thêm bằng chứng khẳng định AI đủ khả năng bắt kịp trình độ con người khi kết quả của một cuộc thi đang diễn ra được công bố trong thời gian tới. Trên thực tế, có thể kỳ vọng các phòng thí nghiệm lớn sẽ chuyển hướng quan tâm sang năng lực tiên lượng tương lai như một tiêu chí mới để đo lường tiến bộ của trí tuệ nhân tạo. Toàn bộ các thử nghiệm dự báo này cho thấy, tương tự toán học, lập trình và luật pháp, các ngành nghề dựa trên hoạt động giao dịch có thể sớm bị AI làm thay đổi căn bản. Nhiều khả năng những chuyên gia giao dịch xuất sắc nhất sẽ đảm nhận một vai trò mới: giám sát và điều phối các tác tử AI có năng lực dự đoán tương lai vượt trội. Ở thời điểm hiện tại, các khuyến nghị do AI đưa ra vẫn chưa tạo được ấn tượng rõ nét. Đội hình do hệ thống này gợi ý không đạt điểm số vượt mức trung bình trong những tuần qua, và những đề xuất đó chưa đủ độ tin cậy để áp dụng vào các quyết định thực tế. Dù vậy, AI chắc chắn sẽ tiếp tục hoàn thiện và có thể sớm chi phối các giải đấu thể thao giả tưởng (fantasy league). Tuy nhiên, kịch bản này cũng có nguy cơ làm mất đi sự hấp dẫn vốn có từ quá trình tự thân nỗ lực để giành chiến thắng. Đây là một ấn bản trong bản tin AI Lab của tác giả Will Knight. Độc giả có thể theo dõi các bản tin trước tại đây.