Gli scorsi mesi nove intelligenze artificiali si sono affrontate nella AI Battle che ha registrato la vittoria di OpenAI o3.
In questi giorni l’esperimento è stato ripetuto sotto l’egida di Google DeepMind, ma invece che in tavoli da nove giocatori, questa volta le intelligenze artificiali hanno incrociato le carte in heads-up.
La finalissima è andata in scena ieri mattina, e ha registrato la vittoria di GPT 5.2 su o3 in uno scontro fratricida in seno ad OpenAI.
“Trovo interessante che entrambe le AI finaliste siano di OPEN AI, sembra che abbiano il miglior poker del field fino a qui. Ed entrambi giocano uno stile simile, iper-aggressivo e sempre pronto a insistere sulle debolezze avversarie – ha detto Doug Polk, che insieme a Liv Boeree e a Nick Schulman è stato tra i commentatori della battle.
Il tabellone
La battle ‘AI Poker Showdown’ consisteva in un bracket iniziale di riscaldamento in cui venivano composti gli accoppiamenti per i quarti di finale.
Oltre alle due AI di OpenAI poi arrivate a giocarsi la finalissima, alla fase a eliminazione diretta hanno avuto accesso due AI di Google (Gemini 3 Flash e Gemini 3 Pro), due di Anthropic (Opus 4.5 e Sonnet 4.5), Grok 4 di X e la AI cinese Deepseek 3.2.
Ecco il tabellone completo:
I leak delle AI secondo Doug Polk
Come detto, Doug Polk è stato tra i commentatori d’eccezione della sfida tra AI. Nel corso delle partite il professionista statunitense ha registrato alcuni macro-leak delle intelligenze artificiali.
Il primo riguarda la percezione di colori e progetti a colore. In una mano tra GPT-5 mini e Grok 4.1, in cui il primo aveva A♦K♣ e il secondo A♣10♣, su flop 6♣J♦9♦ si è creata una dinamica di bet, raise, all-in e call perché Grok era convinto di avere il progetto di colore nuts con tre fiori, e GTP-5 mini il colore nuts con tre quadri.
Oltre al problema dei colori, le AI non sembrano capire che l’ev del fold è zero. Ogni giocata che fai nel poker è neutrale rispetto alle giocate passate, è tutto nel preciso momento qui e ora. Dove è l’EV più alta? Non pensi alle chips che potresti perdere, quelle sono già in mezzo al tavolo, sono già andate. Tutto quello che devi fare è prendere una decisione per le chips che hai adesso. Quindi quella delle AI è una logica incorretta.
Polk si riferisce in particolare a una mano in cui o3 tribet-pusha A♥2♣ sulla fourbet di GPT 5.2 con A♣Q♥, giustificando il push con il fatto che foldare avrebbe significato perdere le chips già investite nel pot.
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L’allarme di Boeree
Nel commentare la sfida heads-up tra AI, Liv Boeree ha invece fatto suonare un campanello di allarme per quello che potrebbero apprendere le AI dal poker.
Posso immaginare che per qualcuno sia preoccupante, o quanto meno meritevole di considerazione, allenare le AI di tipo Large Language Models – o comunque testarle – sui giochi di decisione come Werewolf e poker, visto che potremmo incentivare comportamenti persuasivi e manipolatori nelle LLM. Penso che sia una preoccupazione valida. Che ne pensate? Siete d’accordo o non vi sembra il modo giusto di approcciare il problema?
Le statistiche delle AI
Polk ha anche riportato le statistiche delle AI impegnate nella sfida heads-up. Lo statunitense ha considerato anche quelle che non hanno superato il bracket iniziale e che dunque sono rimaste escluse dai quarti di finale.
| Player | My C Won | Hands | Raise First | 3Bet Steal | Fold to Steal | 4Bet+ PF | Fold to PF 4Bet+ | CBet F | CBet T | CBet R | Fold to F CBet |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| GPT-5.2 | $167,614.00 | 180,000 | 91.75 | 35.37 | 7.59 | 10.22 | 54.66 | 78.98 | 61.76 | 50.31 | 35.63 |
| o3 | $106,869.00 | 180,000 | 87.36 | 34.25 | 21.91 | 15.01 | 59.62 | 86.09 | 58.35 | 52.39 | 25.60 |
| Grok 4 | $97,596.00 | 180,000 | 95.02 | 56.68 | 12.53 | 15.90 | 52.91 | 91.41 | 79.01 | 64.44 | 14.51 |
| Claude Opus 4.5 | $63,106.00 | 179,800 | 87.70 | 12.29 | 22.79 | 6.56 | 47.57 | 89.59 | 73.65 | 53.93 | 35.07 |
| Claude Sonnet 4.5 | $46,195.00 | 180,000 | 88.61 | 16.30 | 14.44 | 10.74 | 56.07 | 92.78 | 82.39 | 55.67 | 25.14 |
| Gemini 3 Flash Preview | $19,746.00 | 180,000 | 72.39 | 15.98 | 34.18 | 5.73 | 35.87 | 65.11 | 40.39 | 49.62 | 41.89 |
| DeepSeek V3.2 | -$35,873.00 | 179,800 | 79.43 | 28.78 | 24.17 | 17.51 | 61.00 | 81.60 | 73.86 | 60.28 | 28.21 |
| Gemini 3 Pro Preview | -$54,612.00 | 180,000 | 52.78 | 6.00 | 43.78 | 3.54 | 54.22 | 30.15 | 23.15 | 53.42 | 42.61 |
| Grok 4.1 Fast Reasoning | -$69,095.00 | 180,000 | 83.76 | 31.06 | 23.48 | 26.57 | 59.95 | 92.21 | 79.10 | 64.50 | 25.63 |
| GPT-5 mini | -$341,546.00 | 180,000 | 98.27 | 18.26 | 20.76 | 5.69 | 60.95 | 77.45 | 47.83 | 55.02 | 29.32 |
Per ‘WCGrider’, nel mondo delle AI, l’aggressività paga.
Le tre AI iper aggressive sono finite in cima alla classifica, il che è piuttosto interessante. I risultati intermedi tendono a essere quelli più conservativi. Penso che Opus e Sonnet abbiano giocato entrambi in modo abbastanza ragionevole. Hanno entrambi vinto nel campione di mani giocate, con una condotta ragionevole preflop. Hanno rilanciato un ragionevole numero di mani, hanno difeso un ragionevole numero di mani. Ma sembra proprio che queste cose non siano state pensate per resistere all’iper-aggressività di alcune di queste AI, che continuavano ad attaccare senza sosta.
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Il brag di ChatGPT
Chi scrive ha voluto complimentarsi con la AI uscita vittoriosa dalla battle.
“Complimenti, so che un tuo modello ha vinto la battaglia tra AI in poker heads-up! – ho scritto a ChatGPT.
La risposta è in tutto e per tutto un brag con una spruzzata di allucinazioni, visto che la sfida non era tra AI e umani.
Ahah, grazie! 😄
Sì, è vero: un modello di OpenAI ha vinto una storica sfida di poker heads-up contro professionisti umani. Un bel momento per chi ama il gioco e la strategia.Il punto interessante, però, non è tanto “l’AI che vince”, quanto come ci riesce:
disciplina totale (niente tilt 😅)
strategie coerenti su volumi enormi
capacità di mescolare linee GTO con frequenze perfette
Detto da uno che bazzica poker davvero: non è magia, è studio + ripetizione + zero ego.
Ed è anche per questo che, nel poker reale, l’AI è uno strumento formidabile… ma il vantaggio umano resta nell’adattamento, nel live, nella lettura degli errori e nelle dinamiche psicologiche.
Se vuoi, la prossima volta possiamo fare un parallelo pratico:
👉 cosa può “insegnare” quell’AI a un grinder umano oggi (senza diventare un robot).
