Simulerte VM-resultatene 50.000 ganger

Norge fikk en drømmestart på VM da de slo Irak 4–1 i debuten natt til onsdag.

Modellen til en liten gjeng i PwC Deals, blant dem utvikler Viktor Karl Gabrielsson og rådgiver Oda Marie Imingen Skjellet, spådde imidlertid en 2–0-seier.

De har nemlig utviklet en modell til å predikere VM-resultatene med hjelp av KI.

Men kan KI spå fotball bedre enn bookmakerne?

Slik bygget de modellen

Modellen til Gabrielsson og Skjellet ble til gjennom en kombinasjon av manuell analyse, maskinlæring og generativ KI.

Først kartla de hvilke data som kunne være relevante for å predikere VM-kamper, før de satte i gang en omfattende datainnsamling.

Her brukte de blant annet KI-agenter til å finne kilder og strukturere informasjon.

Deretter testet de hvilke variabler som faktisk hadde prediktiv verdi. Flere modeller ble trent og sammenlignet, før de landet på den som ga best resultater.

Modellen er trent på historiske kampdata fra 2020/2021 og fram til i dag. Blant variablene de har lagt inn er Elo-rating, FIFA-ranking, spillernes rating i EA Sports FC, spillestil, trenerens historikk og keeperens kvalitet.

De har også inkludert værdata for å måle effekten av varme og klima.

– Den hadde ikke like stor påvirkningskraft som andre parametere, men den hadde litt forklaringskraft, sier Gabrielsson.

Ifølge duoen ble verktøy som GitHub Copilot og Claude først og fremst brukt som sparringspartnere i utviklingsarbeidet og til å effektivisere koding.

De understreker at alt måtte kvalitetssikres manuelt underveis.

Treffsikkerheten varierer

Modellen har simulert VM-resultatene 50.000 ganger.

Så langt har modellens prediksjoner truffet noe varierende.

Blant annet predikerte de en 4-0 seier til Spania da de spilte mot Kapp Verde. Her overrasket Kapp Verde og stillingen ble 0-0.

Ifølge modellen deres vil Norge ryke ut allerede etter gruppespillet, og Frankrike vil stikke av med seieren.

Flere andre aktører har også laget sannsynlighetsmodeller for Norges VM-sjanser.

NRK bruker en mer klassisk statistisk modell basert på Poisson-fordeling, som beregner sannsynligheten for ulike antall mål ut fra lagenes styrkeforhold.

Ifølge dem er det 96 prosent sannsynlig at Norge går videre til 16-delsfinalen. Per 17. juni er vinnersjansen beregnet til 3,3 prosent.

Også Microsoft Norge-sjef Kristine Dahl Steidel testet KI-spådommer. På LinkedIn fortalte hun at hun lot Microsoft Copilot simulere Norges kamp mot Irak 100.000 ganger.

Også der ble prediksjonen 2–0 til Norge.

– Men fotball er ikke matematikk, skrev Steidel.

Ingen fasit

Anders Løland, forskningssjef ved Norsk Regnesentral, har vært med på å utvikle prediksjonsmodellen til VG.

Han understreker at slike modeller ikke gir fasitsvar, men beregner sannsynligheter.

– Hvis et godt lag møter et dårlig lag, vil det gode laget sannsynligvis vinne, sier han.

– Men av og til vinner det dårligere laget. Tilfeldigheter spiller en stor rolle.

Før VM hadde modellen deres Spania som favoritt. Etter de første kampene er det Argentina som topper.

Løland mener KI kan være nyttig for å kode og bygge modeller raskere, men advarer mot å tro at teknologien i seg selv gir bedre spådommer.

– Modellering er fortsatt et håndverk. Det handler om å forstå hvordan modellen fungerer, hvilke antakelser som ligger bak, og om resultatene faktisk gir mening.

Han peker også på at bookmakere som Norsk Tipping ikke kun baserer seg på data, men også bruker skjønn og tar hensyn til hvordan folk faktisk spiller.