Dlaczego poprosiliśmy AI o typowanie draftu?
NFL Draft to moment, w którym przyszłość całych drużyn może się zmienić w ciągu kilku godzin, a jego wynik elektryzuje kibiców i ekspertów. Zgłębiając temat, autor chciał sprawdzić, czy sztuczna inteligencja potrafi przetworzyć ogrom raportów skautowych, statystyk oraz komentarzy ekspertów i zaproponować trafne prognozy. Wybór padł na trzy różne systemy: ChatGPT Deep Research, Gemini Deep Research i Manus AI – każde z nich korzysta z innych technik analizy, co pozwala lepiej zrozumieć, jak różnorodne podejścia wpływają na wynik.
Zasady i ramy eksperymentu
Wszystkie modele dostały identyczne, krótkie polecenie: „Przewidź pierwszą rundę NFL Draft 2025, która odbędzie się 24 kwietnia 2025 r.”. Założono niezmienioną kolejność wyborów, bo wymian picków nie sposób przewidzieć algorytmicznie. ChatGPT poprosił o dodatkowe wskazówki dotyczące układu danych i źródeł, podczas gdy Gemini i Manus rozpoczęły pracę natychmiast. Aby wyrównać szanse, autor pozwolił każdemu modelowi dowolnie decydować, jakie statystyki i raporty uwzględnić – liczył się tylko końcowy ranking 32 zawodników i przypisanie ich do drużyn.
Jak działa NFL Draft – szybkie przypomnienie
Wydarzenie składa się z siedmiu rund, po 32 wybory każda, co daje łącznie 257 nowych zawodników w lidze. Drużyny wybierają kolejno, ale mogą handlować pickami, aby przesunąć się w górę lub w dół tabeli. W kontekście eksperymentu przyjęto uproszczenie: brak transferów picków, dzięki czemu można bezpośrednio porównać prognozy modeli z rzeczywistymi decyzjami komisji draftowej.
Prognozy: ChatGPT vs Gemini vs Manus
Wszystkie modele zgodziły się, że Cam Ward (QB) trafi do Tennessee Titans z numerem jeden. Dalej zaczęły się rozbieżności: ChatGPT umieścił Shedeura Sandersa na trzeciej pozycji, podczas gdy Gemini widzi go dopiero na miejscu dwudziestym pierwszym. Manus natomiast popełnił zasadniczy błąd – uwzględnił aż dziesięciu zawodników już wybranych w poprzednim roku, co z góry podważa wiarygodność jego listy. Mimo to większość czołowych nazwisk pojawia się u wszystkich trzech systemów, choć w innej kolejności.
Kluczowe rozbieżności i wnioski
Największe różnice dotyczą pozycji rozgrywających i edge rusherów, których wartość w lidze rośnie z każdym sezonem. Nieporozumienia Manus AI pokazują, jak ważna jest świeżość danych i filtracja archiwalnych informacji. ChatGPT wyróżnił się transparentnością metodologii, natomiast Gemini zaskoczył szybkością i spójnością swoich wyborów. Eksperyment dowodzi, że algorytmy potrafią wskazać ogólne trendy, lecz wciąż mają problem z kontekstem (np. transfery picków, kontuzje czy decyzje sztabów szkoleniowych).
Czego wypatrywać 24 kwietnia 2025 r.
Kiedy komisarz NFL ogłosi pierwszy wybór, okaże się, który model był najbliżej prawdy. Autor planuje zaktualizować wyniki natychmiast po zakończeniu pierwszej rundy, porównując realne wybory z prognozami ChatGPT, Gemini i Manus. Jeśli AI trafi przynajmniej połowę nazwisk i kolejność kluczowych pozycji, będzie to sygnał, że uczenie maszynowe zaczyna realnie wspierać analityków sportowych w przewidywaniu przyszłości ligi.
