شهدت كرة القدم مجالاً جديداً من الابتكار بفضل الذكاء الاصطناعي، حيث قامت عشر نماذج لغوية ضخمة (LLMs) بالتنافس في توقعات كأس العالم 2026. هذا التقييم كان جزءًا من مشروع يسمى “AI World Cup”، والذي تم فيه توحيد قواعد اللعبة من خلال إعطاء جميع النماذج نفس المعلومات والتقييمات.

تضمنت التوقعات تغطية شاملة لمباريات دور المجموعات، ترتيب المجموعات، جدول المباريات الافتتاحية والنهائية، بالإضافة إلى قيم الثقة والتفسيرات القصيرة لكل توقع. في النهاية، أظهر تقرير النتائج أن نموذج “GPT-5.5 Thinking” قد تصدر الترتيب برصيد 744 نقطة، متفوقًا بذلك على نموذج “GPT-5.5” الذي حصل على 717 نقطة، ونموذج “Gemini” الذي حصل على 699 نقطة، و“Qwen 3.7” الذي حصل على 687 نقطة.

حققت النماذج أيضًا تفوقًا ملحوظًا في تحديد الفائز بالبطولة، حيث كان “GPT-5.5 Thinking” النموذج الوحيد الذي توقع فوز منتخب إسبانيا على الأرجنتين في المباراة النهائية بنتيجة 1-0.

تجدر الإشارة إلى أن الأداء في جولات الإقصاء كان له تأثير كبير على النتائج النهائية، حيث كانت هناك علاقة قوية بين النقاط المحصلة من جولات الإقصاء والنقاط العامة التي حصلت عليها النماذج ($r=0.986$)، بينما كانت العلاقة مع النقاط في مراحل المجموعات ضعيفة.

هذه النتائج تشير إلى أن التنبؤ ببطولة كاملة يتطلب مهارات مختلفة عن التنبؤ بمباريات فردية، كما تسلط الضوء على تأثير التصميم المستخدم في تقارير النقاط على الترتيبات النهائية.