De store ekspertene i sektoren angir Frankrike, Spania og Brasil som landslagene som skal slås ved verdensmesterskapet i 2026. Men hva skjer hvis det ikke er kommentatorer eller fans som spår vinneren, men heller kvinner kunstig intelligens? Vi stilte det samme spørsmålet til åtte av de mest kjente AI-systemene – Tvillingene, ChatGPT, Claude, Copilot, Forvirring, DuckAI, Mistral Og Meta AI — ber dem nevne favorittlandslaget, andrevalget, en mulig overraskelse og det sannsynlige toppscorer av verdensmesterskapet i fotball 2026. Resultatene var overraskende: på noen svar var det nesten enstemmighet, på andre skilte AI-ene seg kraftig. Og å forstå hvorfor er mer interessant enn selve spådommene.
Resultatene: enighet om Mbappé, divisjon om vinneren
Hver AI ble utsatt for samme ledetekststrukturert for å få sammenlignbare svar vedr vinner, sjanse, andre favoritt, mulig overraskelse Og toppscorer, hver ledsaget av en forklaring på maksimalt 30 ord. Valget om å bruke et stivt og identisk format for alle systemer er ikke tilfeldig: det er den mest effektive måten å sammenligne svar generert av forskjellige modeller under forhold som er så ensartede som mulig.
De klareste dataene er absolutt enstemmighet om et navn: Kylian Mbappe. Alle åtte AI-er indikerer dette som sannsynlig toppscorermotiverer valget med hurtighet, en sentral rolle i det franske angrepet og en historisk poengsum i internasjonale konkurranser (han var toppscorer ved verdensmesterskapet i 2022). En slik kompakt konsensus er sjelden og betydelig.
På vinneren er imidlertid AI-ene delt inn i fire spådommer:
- tre systemer (ChatGPT, Copilot, DuckAI) fokuserer på Brasil med 22 % sannsynlighet;
- to (Gemini og Claude) velger Frankrike med 18%;
- to (Mistral og Meta AI) indikererArgentina — regjerende mester — med prosenter mellom 18 % og 22 %;
- Forvirring, som siterer Opta-simuleringer og noen analyser tilskrevet Goldman Sachs, tildeler seieren til Spania med 26 % – den høyeste verdien av hele prøven.
Videre Frankrike fremstår som andre favoritt i seks av åtte svar, og demonstrerer en tverrgående konsensus om soliditeten.
Hvordan AI-er tenker: historiske data, rangering og kvalitet på troppen
Hvordan spår en kunstig intelligens vinneren av et verdensmesterskap? Kildene som er mest sitert av de forskjellige systemene er tre: FIFA-ranking og Elo (som måler den relative styrken til landslagene på statistisk grunnlag), den avansert individuell statistikk av spillere — som forventet mål (xG), assists og prestasjoner i Champions League — dvs historiske resultater i FIFA-turneringer, dvs. hvor mange ganger et landslag har nådd semifinaler og finaler i tidligere verdensmesterskap.
Det er på dette grunnlaget Brasil Og Frankrike dukke opp som kandidater: fem verdenscuper for Brasil (absolutt rekord), to for Frankrike, med en finale spilt i 2022. Argentina belønnes av Mistral og Meta AI fremfor alt for å være det regjerende mesterlaget og for gruppens kompakthet. Spania, på den annen side, drar nytte av en modell som veier sannsynlighetssimuleringer på turneringens resultattavle, og fremhever den gylne generasjonen av Lamine Yamal og Pedri.
Fordi noen AI-er divergerer og noen konvergerer
Forskjellene mellom spådommer reflekterer forskjeller i hvordan hver AI er programmert og hvordan den behandler tilgjengelig informasjon. Et system som Perplexity, for eksempel, prioriterer oppdaterte spådommer og statistiske modeller publisert av autoritative kilder som Goldman Sachs. Andre systemer – som Mistral – ser ut til å veie mer kvalitative og narrative faktorer («det sammensveisede laget», «turneringsopplevelsen»), sammenlignet med en ren numerisk analyse.
Det faktum at tre av åtte AI-er velger Brasil med nøyaktig 22 % sannsynlighet antyder at de sannsynligvis trekker på lignende kilder — de samme statistiske analysene eller den samme Elo-rangeringen — og behandle dem på lignende måte. Men når arkitekturene eller kildene divergerer, som i tilfellet Perplexity og Mistral, dukker det opp klart forskjellige valg.
Feltets dom
Til tross for modellenes sofistikerte, fotball forblir en av de sport vanskeligere å forutsi statistisk sett. Årsaken er enkel: det er et spill med lave poeng, der en enkelt episode – en skade, en straff, en tilfeldig avbøyning – kan omstøte enhver spådom. Ved verdensmesterskapet i 2022 kom Marokko til semifinalen, et resultat som nesten ingen modell hadde spådd, mens Saudi-Arabia slo de fremtidige verdensmesterne Argentina.
AI kan kvantifisere kvaliteten til et lag og beregne sjansene for avansement trinn for trinn, men de kan ikke forutsi atmosfæren på et stadion som drar et lag utover grensene, eller kampen i en spillers liv som ingen data hadde forutsett. Og dette er akkurat det uforutsigbarhet årsaken til at milliarder av mennesker hvert fjerde år sitter foran en skjerm for å se fotball-VM. Og ingen algoritme, uansett hvor sofistikert, kan fortsatt ta overraskelsen fra oss.
