當美國職業足球大聯盟（MLS）宣布計劃從今年年底開始在其招聘計劃中部署人工智能工具時，許多人感到驚訝。MLS將與總部位於倫敦的初創公司ai.io及其「aiScout」應用程序合作，幫助聯盟在世界各地發現業餘球員。此次史無前例的合作，是MLS首次在其此前嚴密的招聘計劃中使用人工智能，讓許多足球愛好者和人工智能粉絲不得不思考一個問題：人工智能終於進入了職業足球行業的主流嗎？

毫無疑問，職業體育已經為人工智能的潛在影響做好了準備。創新有可能從管理和粉絲的角度改變我們消費和分析遊戲的方式。特別是對於足球來說，有現場比賽分析、比賽結果建模、球跟踪、球員招募，甚至傷病預測的機會——機會似乎是無窮無盡的。

西北大學凱洛格管理學院教授喬爾·夏皮羅（Joel Shapiro）認為世界正處於極其複雜地使用人工智能和高級分析來理解和預測人類行為的開始。在這股浪潮中，一些專家認為人工智能對職業足球行業的顛覆是及時的。

眾所周知，足球是世界上最常見的運動。據美國國會圖書館稱，國際足聯目前在全球擁有2.4億註冊球員和數十億球迷，由205個會員協會和超過30萬個足球會組成。今年由國際足球總會在澳洲和新西蘭舉行第9屆女子世界盃，在64場比賽剛開始的幾天，官員就表示今屆的觀眾人數已經打破了紀錄。

對更多球員和更多人才登上大舞台的需求使得美國體育招募（SRUSA）等大學招生組織變得忙碌起來。SRUSA 創始人兼運營主管克里斯·考辛斯（Chris Cousins）稱組織的員工遍布世界各地，每個人都在尋找球員。Cousins 表示，他個人對人工智能對公司的潛在影響感到興奮，事實上，他並沒有因為實施影響 SRUSA利潤的預測分析而受到威脅。

Cousins補充 AI 可能會取代偵察兵，但與此同時，他表示他相信人工智能的部署將使事情變得更加變的更高效率，這將從根本上簡化資源並為組織節省資金。Cousins稱SRUSA 已經開始涉足人工智能，它與一家名為Veo的公司合作，部署無人機跟踪球員並收集視頻供球探稍後分析。

NCSA大學招聘男子足球高級招聘教練路易斯·科特爾（Luis Cortell）的看法並不那麼樂觀，但他仍然相信人工智能可以成為一項資產。Cortell稱目前的足球更多地涉及對球員的感覺以及對比賽的理解，並且沒有任何大學表現的成功指標。雖然人工智能無法完全填補這一空白，但一個幫助提供額外背景的機會。

與此同時，業內人士應該警惕將人工智能理想化為天賜之物。媒體監督集團TruthRevolt的共同發起人之一沙比路（Shapiro）說人們期望人工智能是令人驚嘆的，不會犯錯誤，或者即使犯了錯誤，也很少犯錯誤。事實上，預測模型總會犯錯誤，但研究人員和投資者都希望確保該領域的人工智能創新能夠比人類犯的錯誤「更少、成本更低」。

但最終，Shapiro同意Cousins的觀點，他相信人工智能肯定會取代一些員工。例如它會取代球探。然而，資源使用方式的最終決策者可能在一段時間內不會被人工智能取代。，ai.io 運動科學總監兼首席運營官理查德·費爾頓-托馬斯（Richard Felton-Thomas）表示與這兩種觀點相反，美國職業足球大聯盟正在開發和使用的技術不會取代球探。球員對於心態、個性方面非常重要，仍然需要觀察人類在體育競技場上的表現，才能真正識別出他們的天賦。

美國職業足球大聯盟部署當aiScout 應用程序在未來幾週內推出，球員將能夠拍攝自己進行特定訓練的視頻。然後，這些內容將被上傳並鏈接到該應用程序的球探版本，為特定團隊工作的人才招聘人員可以根據他們選擇的任何標準來發現球員。例如，球探可以尋找具有特定身高和踢球得分的守門員。將其視為社交媒體網站和搜索引擎的結合體。Felton-Thomas解釋說，一旦做出選擇，球探將決定是否應該在做出最終招募決定之前親自觀察球員。

Felton-Thomas表示主要的人工智能實際上較少圍繞評分進行，而更多地圍繞視頻處理和視頻跟踪進行。運動以每秒200幀的速度進行，所以你不能只使用任何舊的跟踪模型，它追踪人類的速度不夠快。為分析視頻內容而開發的人工智能算法可以將人類動作轉化為構成玩家整體表現指標和能力的因素。

這些「績效指標」可以包括招聘人員可以製定的傳記數據、視頻集錦和足球會特定基準。該公司在一份聲明中表示，該平台的人工智能技術還能夠對個人球員的「技術、運動、認知和心理測量能力」進行評分和比較。此外，人工智能可以根據可用試驗範圍的基準評級生成反饋。國際足聯創新計劃是該協會測試和參與想要進入職業足球市場的新產品的實驗機構，該計劃報告稱，與當前的黃金標準相比，ai.io 的人工智能工具顯示出97% 的準確率。

除了人工智能工具在SRUSA 簡化某些流程的實際應用之外，Cousins表示認識到很多人才招聘流程「非常基於意見」，並受到潛在偏見的影響。ai.io 的人才招聘應用程序，因為它是任何擁有智能手機的球員都可以訪問，從而擴大了MLS對弱勢群體的覆蓋範圍。

aiScout 更大的目標是通過繼續在誰獲得什麼機會或至少在預篩選過程中發揮重要作用，從而潛在地消除偏見。現在球探可以根據與球員身體表現相關的客觀數據來了解現實生活中的球員，Felton-Thomas說球會開始意識到我們不能僅僅依賴某人的意見。當然，考慮到編碼人工智能的人是優先的人類，這並不是偏見的終結。雖然還沒有完全消除偏袒行為，但這是朝著正確方向邁出的一步。

aiScout 可以為來自偏遠或弱勢社區的球員打開大門，這些球員不一定有辦法或機會在杯賽和錦標賽中被球探看到。Cousins談到 ai.io 的應用程序時說，在阿拉斯加或得克薩斯州或其他地方的某個超級遙遠的人，無力為大球會效力的人可能永遠不會被合適的人看到，但有了這個平台，他們將直接進入合適的人的眼睛，

MLS在一份聲明中表示，ai.io 的技術「消除了成本、地理位置和時間投入等傳統上限制人才發現計劃可及性的障礙。」Felton-Thomas表示，更重要的是要了解 ai.io 將使 MLS 的招募過程民主化，確保在聯盟和決定將資金投資於何處時，身體技能是最重要的衡量標準，希望做的是讓球會在決定簽下誰和觀看誰時有更高的信心。通過實施人工智能驅動的應用程序，招聘時間預計也會縮短。

康奈爾大學機械與航空航天工程教授、負責跨校園工程研究的副院長西爾維婭·法拉利（Silvia Ferrari）非常同意這一觀點，她負責該大學的「智能係統與控制實驗室」。Ferrari表示人工智能有潛力補充招聘人員的專業知識，同時還有助於「消除教練有時對特定球員或特定球隊可能存在的偏見」。

同樣，Ferrari的實驗室開發的算法可以準確預測排球運動員的比賽動作，準確率超過 80%。該實驗室在過去三年裡一直致力於人工智能驅動的預測工具的研究，現在正在與康奈爾大學的大紅男子冰球隊合作，擴大該項目的應用範圍。Ferrari和她的團隊訓練了算法從遊戲視頻中提取數據，然後在顯示一組新數據時使用該數據來預測遊戲統計數據和玩家表現。

Ferrari認為他們正在做的事情很容易適用於足球，她說她的實驗室不專注於足球的唯一原因是場地太大，團隊的攝錄機總是無法提供易於分析的記錄。Ferrari解釋預測軌跡和跟踪球員也存在困難。然而，她表示，在曲棍球比賽中，挑戰非常相似，但由於球員較少，場地較小，因此更容易應對變量。

雖然Ferrari的實驗室的重點可能不是足球，但她相信，預測人工智能領域的研究使得「在體育領域開發人工智能更有希望，並且進展更快。Ferrari的實驗室開發的算法已經能夠幫助球隊分析不同的策略，從而幫助教練識別特定球員和對手的優勢和劣勢，Ferrari認為我們正在取得非常快的進步。

Ferrari計劃嘗試應用其實驗室研究的下一個領域包括水肺潛水和跳傘。然而，法拉利承認存在一些技術障礙需要研究人員克服。「當前的挑戰是實時分析，」她說。許多挑戰是基於這樣一個事實：該技術只能根據歷史數據進行預測。這意味著，如果缺乏歷史數據，技術的預測能力就會受到限制。Felton-Thomas 表示，除了技術限制之外，在現實世界中實施人工智能成本高昂，而且如果沒有正確的合作夥伴關係，從財政上來說這是不可能的。

Felton-Thomas表示ai.io 預計「未來幾年將擁有數千萬用戶，該公司將預期的增長歸因於與合適的球會的合作，例如英國的車路士足球會和般尼足球會以及美國的美國職業足球大聯盟。雖然 aiScout 最初是為足球設計的，但該公司聲稱其核心功能可以適用於其他運動。

但儘管 ai.io 對增長做出了預測，並且圍繞人工智能的熱議不斷，但該技術距離獲得廣泛信任還有很長的路要走。從技術的角度來看，Ferrari表示「還有很多工作要做」，而且很多改進的需要不僅僅是基於反饋算法歷史數據的問題。預測模型需要足夠智能，以適應當前不斷變化的變量。最重要的是，公眾對人工智能的懷疑在主流領域仍然很普遍，更不用說在足球領域了。

Shapiro說如果這項運動發生了一點變化，如果球員的使用方式發生了一點變化，如果職業生涯中期運動員的治療計劃發生了變化，無論是什麼，突然之間，他們的預測不太可能是好的，但他相信當前的模型將被證明是有價值且信息豐富的，至少有一段時間。

文字：編輯部 

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