Насколько хорошо языковые модели прогнозируют будущее (FutureX)

FutureX проанализировали прогнозы 25 языковых моделей с 20 июля по 3 августа 2025 года. Ответы нейросетей сравнивали не только между собой, но и с ответами 40 экспертов

Исследователи отобрали 195 сайтов и при помощи собственной LLM ежедневно извлекали оттуда события и факты. После фильтрации событий (например, субъективных) нейросетям задавали вопросы четырёх уровней сложности:

1. базовый — закрытые вопросы, мало вариантов ответов
2. широкий поиск — закрытые вопросы, много вариантов ответов
3. глубокий поиск — открытые вопросы, низкая волатильность
4. супер-агент — открытые вопросы, высокая волатильность

На графике — получившийся рейтинг LLM. В лидерах Grok-4, две модели от OpenAI и Gemini-2.5-Pro

Главные выводы из исследования:
— модели с поиском и рассуждением на уровнях посложнее показывали результаты лучше, чем базовые модели
— в финансовых вопросах по S&P500 лучшие модели получили больше баллов, чем аналитики Уолл-стрит, в 33-37% случае
— на первом и втором уровнях сложности Grok-4 догонял или перегонял людей

Полный текст исследования

Другие наши публикации о том, как ИИ проходят тесты:
— Как большие языковые модели проходят тест на IQ
— Результаты решения теста ARC Challenge нейросетями, 2019–2025
— Политическая ориентация 24 крупнейших языковых моделей
— Как хорошо справляются с тестами DeepSeek-R1 и ChatGPT o1