2026年9月16日，一项预测对比给出了出人意料的结果：人工智能（AI）在判断真实事件走向时，超过了一些最优秀的人类预测者。面对同一组问题、同一套概率答案，人类专家与AI模型同场作答，机器的估计在若干题目上更接近最终结果。

人工智能如今击败了一些最优秀的人类预测者

水晶球让位于大语言模型

插图：Ariel Davis

2026年9月16日

9月5日，人类智能的又一个领域被人工智能攻下。有史以来第一次，AI 赢得了季节性 Metaculus 杯——这是各类事件预测者的试炼场。不仅如此，其他 AI 还拿下了第二和第五名，把第三、第四名留给了人类。

社区对 AI 在预测任务上超越人类的报道普遍质疑，认为多因随机噪声、基准过低或市场反身性；少数观点认为机器学习本就擅长或人机结合更佳。

认为 AI 预测超越人类并不意外

• 机器学习作为通用函数估计器自然能拟合预测，且传统分析师准确率低于抛硬币，AI 只需随机水平即胜出（较多人） > 机器学习本是通用函数估计器，这大概是迄今最不令人惊讶的发展了（@seanhunter）

质疑预测竞赛结果只是随机运气

• 大量参与者猜硬币也会产生极端幸运者，竞赛或未缓解此问题，所谓高手可能只是噪声（较多人） > 一万人各猜一万次公平硬币，必有人表现极端好，我怀疑竞赛没缓解这问题（@ratelimitsteve）

指出市场反身性会破坏 AI 预测

• 当预测本身改变市场行为时 LLM 通常失效；AI 交易改变系统动态，可能以全新方式崩溃（较多人） > 当反身性起作用、预测本身改变市场时，LLM 通常就崩了（@qsbuilder）

认为 AI 仅依赖历史模型面对未知会失效

• 封闭模拟显示最强模型也难预判其他智能体涌现行为，朴素策略反常赢；真实市场若气候剧变无模型可循也会失效（较多人） > 即便最佳模型也远未理解其他代理的涌现效应，用朴素策略常能赢（@gertlabs）

主张人类与 AI 协作优于单独

• 最佳人类预测者结合 AI 会比单独任一方更强，将二者对立是人为二分（少数人） > 最强人类预测者与人工智能协作将超越单独任一方，这种对立是人为的（@throwaway5752）

指出预测早在使用非 LLM 机器学习

• 量化预测者几十年来已用传统机器学习，并非 LLM 独有优势（少数人） > 预测者几十年来不就用非大语言模型的机器学习做预测吗（@bagels）

有价值的补充

• 可训练独立 LLM 预测主流 LLM 如何投资来获利，戏称“AI 驱动市场假说”（@glimshe 的精巧设想）
• 训练数据本质来自人群智慧，LLM 预测佳或许只是群体智慧胜利（@croes 的视角）
• AI 作为常态技术派曾押注 AI 不会在预测地缘政治上胜出人类，此次进展与之矛盾（@dwohnitmok 提及的冷知识）
• 若轻信新闻用 LLM 机器人交易预测市场，实则是给人类交易员送钱（@baobabKoodaa 反直觉提醒）
• 投资曾是人类经济投影的资源加权信号，AI 引入需警惕幻觉传染（@w10-1 的补充）