聽預測買球豪賭，不如靠自己瞎蒙

韓國2-0德國後，我又有一批朋友在天台排隊了。

世界杯剛開賽時，足彩APP有9個躋身蘋果應用商店免費榜前20，隨後因為網上賭球影響不良，世界杯網上足彩被封禁。 而買了世界杯足彩的人（尤其是買德國隊贏），一部分在天台上，另一部分在去天台的路上。 雖然是球迷們的自嘲，德國男模戰車的敗北，確實讓人大跌眼鏡。

大約在此前一天，我一個朋友將大半積蓄全部買了德國勝，且還特有自信的說：“買德國準沒錯，AI算法預測了的，德國奪冠概率很大，打韓國，穩贏。”

而在他去天台排隊前，我和深惡痛絕地吐槽了被AI所欺騙，稱其只為噱頭，大數據無用，只會圈錢云雲。 AI加註的足彩，披上了“人工智能”的華麗外衣，但是其仍然難以掩蓋外衣下許多人只想通過足彩賺取暴利的好逸惡勞心理。

四年前，我們還在談論千年烏鴉嘴貝利，章魚保羅，以及“烏賊劉”。 通過各種不靠譜的隨機事件來總結規律，安慰自己，然而現在，人工智能的風氣，，不由得給了我們一種隱隱的期待，是否一切看似隨機的事情，背後都是命中註定，都 可以有一定的概率。 可怕的是，許多“賭徒們”將這個概率看成了必然，便走上了天台的不歸路……

熱愛賭球的你，也許已經被AI盯上了

世界杯期間，我已經不止一次收到邀請我“預測”比賽結果的短信了。 當然，這事博彩公司的小伎倆。 其通過AI實時定位人的地理位置。 一旦偵測到用戶去看體育賽事，就會用各種方式推送比賽下注的廣告。

博彩公司也坦言，針對特別好賭的人，他們會採用各種營銷手段，使其能夠在其平台上下注。 一旦目標用戶為其所動，其呈現的博彩網頁信息流全部都是依照用戶個人的用戶畫像所量身定制的。

這也就意味著，AI將會成為鼓勵你購買足彩的一大“殺手鐧”。 它在“預測比賽”的同時，更是將用戶進行分類，預測著用戶自身的觀賽習慣、購彩忠誠度、購彩動機等等，這讓AI成為了鼓勵你豪賭的助推器。

比如，英國博彩業在2016年的營收就高達到140億英鎊。 其中45億都來自線上下注。 這無疑進一步刺激了行業加大AI技術研發力度，開發出更精準有效的算法，挖掘出那些極有可能會對賭博上癮的人，一步步下套誘惑越來越多的人參與賭博。

大數據預測？ 抱歉，沒有數據

AI能夠實現所謂的精準賽事結果預測，其最主要的原因是能夠實現大量數據蒐集，並通過建模的形式進行大數據分析以得出理論預測結果。

比如，微軟的AI和數據科學專家Sorin Peste在本次世界杯奪冠預測中採用的是隨機森林模型。 這種模型的優點在於能夠繞開普通的決策樹模型都會遇到的過渡擬合問題，避免了決策出現嚴重扭曲的情況。

但是，問題來了：有些比賽壓根就沒有數據。 國家隊之間的歷史交戰記錄非常稀疏，無法提供足夠多的信號支持預測的結果。 以本屆世界杯開幕戰俄羅斯對陣沙特阿拉伯的比賽為例，兩隊上次交手是在1993年的一場友誼賽，距今已經25年。 25年前的數據早已無法對現在的比賽有任何的借鑒意義了。

德國的爆冷更是說明了一個問題：足球是圓的。 競技類比賽的不確定性因素很很多，比如選手狀態、休息情況、心情、戰隊士氣等等。 AI可以將球隊所有的戰績、戰術分析的明明白白，可能卻無法預測某球員比賽前一晚的感冒和失眠。

此外，還有一個重要的問題，就是靠數據“投餵”的AI在預測中極有可能存在“數據障眼法”的困境。 所謂路線錯了，知識越多越反動，如果數據本身存在一定的偏差，那麼預測結果更是會千差萬別。

以2014年德國7-1巴西的比賽來看，雙方的技術統計上並無較大差距，比如射門等數據，這並不像是“一邊倒”的比賽。 巴西射門18次，射正13次；德國射門14次，射正12次。

從數據上看，兩隊勢均力敵，而巴西甚至略佔優勢。 但實際上，這是因為下半場5：0領先的德國已經開始收斂，而巴西則不想放過每一秒組織進攻，只可惜每次都是無功而返。 這樣就造成了數據對比上的“障眼法”。

如果排除部分偽AI的足彩宣傳噱頭不談，但從技術和數據蒐集上來看，AI預測比分這件事，準確度上，並不會強於“烏賊劉”們。

AI永遠也無法成為你賭球致富的救命稻草

將AI押注賭球，未免太過草率。 早在世界杯打響前，作為全球一流的投資銀行高盛集團就已預測德國獲勝，瑞銀集團也利用人工智能對本屆俄羅斯世界杯進行預測，稱德國隊奪冠概率最高。 而丹麥銀行則預測巴西將奪冠，德國商業銀行預測德國隊衛冕捧杯。

高盛更是進一步預測，法國、葡萄牙、德國和巴西將進入半決賽。 德國隊將擊敗葡萄牙挺進決賽，而巴西隊將在半決賽中戰勝法國隊。 人工智能預計在最後的決賽中，巴西隊將以1.70-1.41的比分擊敗2014年世界杯的獲勝者德國隊，捧起大力神杯。

高盛集團更是直言“對於德國連冠，很有信心”。 這一切，都因韓國2-0德國而尷尬收場。 打車回家的德國男模和太太團們，也只能成為此次世界杯的觀光團。

作為一味跟風的用戶們，估計只能啞巴吃黃連——有苦說不出了。 其實，從AI預測比賽結果的表現，從未有商業宣揚的如此神奇。 從阿里雲的小Ai預測《我是歌手》歌王，到微軟人工智能預測引擎Bing Predicts預測美國大選希拉里當選，每一場AI的表演都是做足了營銷。

顯然，AI的再一次失誤讓很多人看明白了：機器學習與大數據預測在競技類比賽中的結果預測中並非完美。 當前的風氣更多是“營銷大於技術本身”，商家大肆鼓吹其AI預測的技術準確度，一場比賽結束後，不論是非準確，又積極的投入下一場的營銷宣傳之中。

你可以小賺，但我永遠不虧

對於博彩商而言，“你可以小賺，但我永遠不虧”是最好的寫照。

隨著足球被賦予激烈的觀賞性，博彩逐漸成為了人們觀賽的一大消費輸出。 人們對足球或某一球星的熱愛，也從遠距離的觀賽，轉化成購買足球博彩進行競猜比賽結果，更深層次地參與這項全世界的足球盛會。

賭博使用的數學原理為“期望值”和“大數定律”，隨機事件的偶然之中包含著必然。 通俗地講，莊家只要能夠把握好每一種結果的出現概率，當下注的玩家達到一定數量，莊家就一定能抽水（抽取一定的利潤）。

以6月17日德國隊對墨西哥隊為例，比賽的開盤賠率如下：

用戶A下注100元賭德國隊勝，假如德國隊贏得比賽，她便可以得到145元。 隱含概率代表我認為德國隊有68.9%的概率勝出。 如果把三種結果的隱含概率加到一起，所得到的104.5%是大於100%的，這意味著，只要投注的玩家足夠多，該平台在這場比賽中就會有4.5%的抽水（ 利潤）。

因此，無論比賽結果如何，博彩平台都有得賺。 操盤手對於賠率的動態調整，讓彩民毫無套利空間。

所以，如果你想要為你的“天台見”找一個罪魁禍首的話，那你大可以將這個罪歸咎於不靠譜的AI，畢竟，技術背鍋，你的心裡也會好受一些。