AI越来越懂足球，记者就要更懂新闻 燃爆了问ai足球提示词

 

2026年美加墨世界杯冠军揭晓后，我们首先想到的，不是西班牙队再次捧起大力神杯，而是此前新华社播发的一篇赛前报道——《AI能预测世界杯，但无法读懂足球》。

世界杯开幕前，我们进行了一次有趣的测试：使用国内外6款主流人工智能大模型预测冠军归属。令人意外的是，它们几乎给出了完全一致的答案——西班牙队。

当时，这篇报道提出了一个判断：AI能够预测世界杯，却未必真正读懂足球。

世界杯决赛中，西班牙队如AI预测般夺冠。重新审视当初的报道，一个新的问题随之产生：AI既然预测对了冠军，我们是否需要重新理解“AI读懂足球”这件事？

□ 当地时间7月19日，在美国纽约新泽西体育场进行的2026美加墨世界杯足球赛决赛中，西班牙队1比0战胜阿根廷队，获得冠军（新华社记者 吴晓凌/摄）

这场实践的意义，其实早已超出了足球本身。它不仅折射出人工智能处理信息能力的快速提升，也让我们重新思考新闻采编工作的专业价值：当AI越来越擅长组织知识、生成答案，记者真正不可替代的能力究竟是什么？

一、AI越来越“懂足球” 首先改变的是知识获取

2010年南非世界杯，一只名叫“保罗”的章鱼因连续“猜”中8场比赛结果而风靡全球，成为世界杯历史上最著名的“预言家”。16年后，硅基大模型接过碳基生物的衣钵，再次成功预测世界杯冠军。巧合的是，这两届冠军，都是西班牙队。

与“章鱼保罗”不同，AI大模型的预测并非倚仗运气。赛前各种分析表明，西班牙队已是夺冠热门队伍之一。

西班牙队的纸面实力有目共睹：夺得2024年欧锦赛冠军，连续31场保持不败；亚马尔、佩德里等年轻球员渐趋成熟，年龄结构合理；国际知名数据机构Opta给出的夺冠概率，也长期位居各队之首。这些信息并非秘密，它们散落在国际足联、专业数据库、媒体报道和各类公开资料中。

过去，记者完成一篇赛前分析，往往需要查阅大量历史交锋、球队近况、球员数据、伤病信息，再结合采访和观察形成判断。而今天，大模型能够在极短时间内完成信息检索、交叉比对和逻辑整合，并给出一个基于概率的最终答案。

记者采访中国科学院自动化研究所研究员王金桥时，他提出一个令人印象深刻的观点：大模型的推理，本质上是一种基于概率的信息重组过程，它把互联网上大量碎片化的信息重新组织起来，形成看似连贯的判断。“你可以说它是一个超级信息整理师，但离真正的综合判断，尤其是对人情世故的判断，还有不小差距。”

世界杯期间，我们每日使用“新华语典”预测次日比赛。预测内容对比赛走势、球队特点及相关背景信息展现出较强的整合能力，在多场比赛中保持相当高的命中率，尤其是四场1/4决赛全部猜中90分钟内比分。

值得关注的，不是预测结果，而是它所体现出的另一种能力，即对专业知识的快速组织和调用。一篇约1500字的分析，从提出问题到整理成稿，大约只需5分钟。

如今，大量基础的信息检索、整理和比对工作，可以交给AI完成。记者因此能够把更多时间投入采访、观察、核实和思考，把有限的精力放在真正体现专业价值的环节。AI首先改变的，或许不是新闻写作，而是采编过程中获取信息、组织信息的方式。AI的作用不是替代记者，而是帮助记者更快抵达专业。

二、AI“看不见”的 恰恰是新闻最珍贵的部分

预测冠军只是足球报道中很小的一部分。

写作过程中，我们做过一次测试。当要求DeepSeek和ChatGPT“不参考历史数据，只依据足球知识判断冠军”时，两家模型都把答案改成了法国。理由同样充分：姆巴佩正值职业生涯巅峰，法国队连续两届世界杯一冠一亚，阵容深度和大赛经验更加突出。

为什么同一个模型，会给出两个截然不同的答案？

王金桥的解释很形象：“大模型很听话。”让它依据数据，它就回到概率模型；让它摆脱数据，它又转向“冠军气质”“球星天赋”“大赛经验”等叙事逻辑。它拥有不同的推理路径，却还无法像人一样将不同维度的信息稳定地融合在一起。

采访足球媒体人时，他们的回答也印证了这一点。

足球媒体人马克欣认为，当前公共大模型对球队实时状态、战术细节及临场变化的掌握仍然有限。它擅长处理的是预期进球、控球率等量化指标，而真正决定比赛走向的，往往恰恰是那些无法量化的因素。

足球评论员颜强用一个英文词概括了AI最大的盲区——Intangible（不可量化）。更衣室的氛围、球队的心理变化、球员在巨大压力下的临场选择、不同国家足球文化所孕育的比赛气质……这些事物很难进入算法，却常常决定一场比赛真正的走向。

□ 新华社记者在2026年美加墨世界杯足球赛决赛现场报道

世界杯期间，我们一次次见证这样的瞬间：弱旅爆冷逼平强队，老将拼尽最后一分钟，球迷共同高唱国歌……赛后真正打动人们的，几乎都不是AI赛前预测是否准确，而是那些发生在预测之外的人与故事。

这也让我对当初那篇报道的标题有了新的理解。AI真正“读不懂”的，并不是某一个数据，而是人与现实世界之间那些无法量化的联系。它可以学习所有关于世界杯的资料，却无法真正理解一名老将最后一次身披国家队战袍意味着什么；它可以计算一支球队的夺冠概率，却无法体会一个弱旅创造历史时整个国家共同欢呼的情感；它可以分析比赛过程，却无法感受数万名球迷共同呐喊所带来的震撼。

□ 2026年7月3日，佛得角队门将沃津尼亚（前右）在比赛中传球。当地时间7月3日，在美国迈阿密进行的2026年美加墨世界杯足球赛淘汰赛十六分之一决赛中，阿根廷队3比2战胜佛得角队，晋级十六强

（新华社记者 张晨/摄）

这些能力，并非来自知识，而是来自现场、来自经历，也来自人与人的真实连接。对于新闻而言，这恰恰是最重要的价值所在。

三、AI越来越懂足球 记者更要懂新闻

世界杯期间，人工智能不仅活跃在赛场之外，也深刻影响着赛场之内。

国际足联在本届世界杯全面启用Football AI Pro分析平台，为48支参赛球队提供比赛分析服务。从视频检索、数据统计到技战术拆解，过去需要分析师花费数小时完成的工作，如今已经能够在分钟级甚至秒级完成。国际足联全球足球发展总监温格认为，AI最大的意义并不是替代分析师，而是让人们把更多时间投入到比赛洞察和战术决策中。

这一变化，对新闻采编同样具有启发意义。

过去，记者需要花费大量时间寻找信息；未来，更重要的是提出问题。过去，记者靠长期积累构建个人资料库；未来，更需要建立能够不断校验知识、辨别真伪、形成判断的专业体系。过去，新闻竞争更多体现为谁率先获取信息；未来，则越来越体现为谁能够赋予信息以意义，谁能够在纷繁复杂的信息中发现真正具有传播价值的新闻。

当越来越多的人可以借助AI快速获得相似的信息，真正拉开差距的，将不再是谁掌握了多少资料，而是谁能够提出更专业的问题，抵达更真实的现场，作出更准确的判断。决定报道质量的，不是AI生成的分析，而是记者在赛场上的采访、观察和求证，是记者对球迷和受众各种关切、疑惑的回应与解析。

此次世界杯报道实践让我们感受到，AI带来的并不是记者工作的“减法”，而是专业能力要求的“加法”。因为算法可以不断迭代，模型可以持续进化，但专业能力不会自动增长。未来决定新闻机构竞争力的，未必是谁拥有最大的模型，而是谁拥有最权威的原创内容、最深厚的专业积累、最可靠的知识体系，以及最优秀的记者队伍。

世界杯已经结束，那篇赛前报道也完成了它的使命。它预测对了冠军，也提出了一个比冠军本身更值得思考的问题：当AI越来越懂足球的时候，记者怎样才能更懂新闻？

这个问题的标准答案，只能来自一个个新闻现场，来自一次次深入采访，来自记者不断增长的专业知识和持续增强的现实感知能力。AI能够不断拓展知识的边界，而记者始终承担着连接事实与人的职责。无论技术如何发展，新闻真正的价值，始终存在于现实世界之中，也始终建立在专业、现场和真实之上。（作者田光雨系新华社体育部总编室记者，树文系新华社体育部中文采编室主任）

本文刊发于《中国记者》2026年第9期，原题为《AI越来越懂足球，记者就要更懂新闻——世界杯预测实践对人工智能时代新闻采编的几点思考》

新媒体编辑：李勇华 陈芳 李航（实习）