Stižu superprognostičari

Jutarnji list donosi najbolje iz The Economista - jednog od najrelevantnijih i najuglednijih svjetskih medija koji se fokusira na geopolitiku, ekonomiju, znanost i tehnologiju. Svaki tjedan donosimo analitički uvid i perspektivu o globalnim vijestima.

Sve dosad objavljene članke pročitajte ovdje

© 2026. The Economist Newspaper Limited. Sva prava pridržana.

Petog rujna ove godine umjetna inteligencija osvojila je još jedno područje koje je dosad pripadalo u domenu isključivo ljudske prosudbe. AI je tako prvi put pobijedio u sezonskom natjecanju poznatom kao Metaculus Cup, svojevrsnom poligonu za prognoziranje budućih događaja svih vrsta. Umjetna inteligencija zauzela je i drugo i peto mjesto, a ljudski natjecatelji završili su na trećem i četvrtom.

Stotine sudionika predviđale su odgovore na pitanja čiji su ishodi trebali biti poznati do rujna. Hoće li neka američka savezna država ili članica Europske unije ograničiti razvoj podatkovnih centara? Hoće li se hantavirusom zaraziti najmanje petero ljudi koji nisu bili putnici na brodu MV Hondius? Kolika će biti cijena sirove nafte Brent?

Bodovanje se temeljilo na točnosti prognoza: što je nečija procjena bila bliža stvarnom ishodu i što je dulje ostala točna to je natjecatelj dobivao više bodova.

Ljudski natjecatelji podijelili su nagradni fond od 5000 dolara, no petoplasirani AI sustav FutureSearch u stvarnom je trgovanju zaradio više od cijelog tog iznosa. Naime, FutureSearch, koji ulaže na temelju pitanja za koja njegov AI procjenjuje da ih tržište pogrešno vrednuje, od lipnja je početnu vrijednost portfelja od 100.000 dolara na Kalshiju, popularnom tržištu prognoza, povećao za šest posto. Čak je i ta zarada sitna u usporedbi s rezultatom jednog od programera sustava Preseen. Iako njegova tvrtka nije ušla među pet najboljih na natjecanju, on je na Kalshiju tijekom sedam mjeseci navodno pretvorio 35 dolara u 1,94 milijuna dolara. Bio je to šesti najveći povrat u povijesti te platforme.

Računala se već dugo koriste za izradu prognoza u usko specijaliziranim područjima, poput predviđanja vremena. Međutim, AI prognostičari poput onih na Metaculusu pripadaju drukčijoj kategoriji. Umjesto da budu posebno trenirani na podacima povezanima s pitanjima čije ishode predviđaju, temelje se na istim velikim jezičnim modelima, odnosno LLM-ovima, koji pokreću ostatak današnjeg razvoja umjetne inteligencije. Ti sustavi čitaju vijesti i analiziraju podatke na način sličan ljudskim prognostičarima, ali to mogu činiti mnogo brže i obuhvatiti znatno više informacija. Uz svoje prognoze mogu jasno obrazložiti način zaključivanja, što je korisno kada donositelje odluka treba uvjeriti da njihove procjene shvate ozbiljno.

Osmijeh proroka

Proroci i prognostičari, od astrologa do tipstera na konjskim utrkama, postoje gotovo koliko i ljudska povijest. Suvremeno prognoziranje, međutim, temelji se na mjerljivim rezultatima, pa je znatno lakše odvojiti ozbiljne prognostičare od šarlatana i onih koji jednostavno nisu dobri u predviđanju.

Istraživanje Barbare Mellers sa Sveučilišta Pennsylvania i njezinih kolega, objavljeno 2015. u časopisu Perspectives on Psychological Science, pokazalo je da su najbolji stručnjaci, takozvani superprognostičari, mogli razlikovati događaje koji će se ostvariti od onih koji neće čak 300 dana unaprijed, i to jednako pouzdano kao što su prosječni prognostičari mogli predviđati događaje udaljene samo 60 dana. Analiza koju je u srpnju objavio Forecasting Research Institute, u kojem je Mellers znanstvena savjetnica, pokazala je da su se AI sustavi po uspješnosti izjednačili sa superprognostičarima na skupu pitanja koji se stalno mijenja i nadopunjuje.

Najveća kočnica globalne ekonomije

AI sustavi postaju sve bolji ponajprije zato što nekoliko velikih tehnoloških kompanija ulaže goleme iznose u razvoj snažnijih velikih jezičnih modela. Međutim, najbolje rezultate u prognoziranju postižu startupi i neovisni razvojni timovi koji te modele dodatno prilagođavaju. Jedna je od njihovih metoda istodobna upotreba više modela različitih kompanija. Svaki model analizira drugi dio pitanja ili zaseban skup podataka, a zatim uspoređuju zaključke kako bi zajednički odredili najvjerojatniji ishod.

Britanski startup Mantic svojim AI sustavima omogućava pristup specijaliziranim bazama podataka koje su skrivene iza pretplate. Javno dostupni modeli kompanija poput OpenAI-ja i Anthropica tim podacima ne mogu tako jednostavno pristupiti. Preseen, pak, ocjenjuje koliko su se dosadašnje prognoze medijskih komentatora pokazale točnima kako bi odlučio čije će procjene uključiti u vlastita predviđanja.

Startupi mogu učiniti i nešto što nijedan ljudski prognostičar ne može; izbrisati pamćenje svojeg AI sustava. Modelu mogu dati samo podatke koji su bili dostupni u određenom trenutku u prošlosti i zatim provjeriti kako bi drukčije upute ili informacije promijenile njegovu tadašnju prognozu.Tako isti proces mogu neograničeno ponavljati na istim povijesnim pitanjima, uspoređivati rezultate i učiti na pogreškama.

Budućnost budućnosti

Unatoč svemu, još nije jasno jesu li upravo te dodatne metode presudne za ovakvu prednost koju AI sustavi imaju pred ljudskim prognostičarima. Na posljednjem Metaculus Cupu pobijedio je sustav koji je razvio Jeffrey Liang, stanovnik Teksasa koji sebe opisuje kao polimata, osobu širokog znanja i interesa. Prema vlastitoj procjeni, na razvoj sustava potrošio je manje od 150 sati te nekoliko tisuća dolara za računalne resurse i podatke. Ipak, nadmašio je četiri startupa koji su zajedno prikupili više od 15 milijuna dolara. Njegov sustav trenutačno vodi i u drugom Metaculusovu natjecanju, namijenjenom isključivo umjetnoj inteligenciji, s nagradnim fondom od 50.000 dolara.

Pritom treba uzeti u obzir da ljudski sudionici Metaculusovih natjecanja nisu nužno najbolji prognostičari na svijetu. Osim toga, natjecanje obuhvaća razdoblje od samo četiri mjeseca, pa se njime ne provjerava sposobnost predviđanja događaja nekoliko godina unaprijed, što je posebno važno brojnim institucijama.

Upravo gledamo veliku promjenu u turizmu

Yann Riviere, prognostičar u Manticu, smatra da ljudi još imaju prednost u dugoročnim predviđanjima. Ipak, kvalitetni AI prognostičari ne postoje dovoljno dugo da bi se ta tvrdnja mogla temeljito provjeriti. Granica između čovjeka i stroja pritom nije sasvim jasna. Ljudski prognostičari već se koriste umjetnom inteligencijom kako bi obradili goleme količine podataka potrebne za izradu prognoza. Riviere, primjerice, kaže da se prema AI sustavu svoje kompanije odnosi kao prema još jednom profesionalnom prognostičaru koji mu pomaže poboljšati vlastite procjene.

Kako se AI bude razvijao, tako će se taj odnos vjerojatno promijeniti.

Ljudi će i dalje imati važnu ulogu u prikupljanju informacija iz stvarnog svijeta. Umjetna inteligencija zatim će te informacije moći obraditi, povezati i usporediti u količinama koje nadilaze ljudske mogućnosti.

AI već omogućava znatno brže i jeftinije prognoziranje. Izrada prognoze uz pomoć ljudskih superprognostičara može trajati tjedan dana i stajati više od 10.000 dolara. FutureSearch tvrdi da njegov AI sličnu prognozu može izraditi za desetak minuta i uz trošak od samo nekoliko dolara. Cijene drugih kompanija, osobito onih koje rade za investicijske fondove i države, vjerojatno su ipak znatno više.

Ključno je pitanje postoje li granice predviđanja koje ni ljudi ni umjetna inteligencija ne mogu prijeći? Vremenske prognoze, primjerice, nakon približno 15 dana postaju vrlo nepouzdane zbog brojnih nepredvidivih promjena u atmosferi. Daljnji razvoj AI-ja mogao bi nam zato pokazati koji dio budućnosti još ne znamo predvidjeti, a koji je u svojoj biti nepredvidljiv.