近期ChatGPT在全球爆火，大家都臣服於人工智慧的強大功能，殊不知這東西在很早之前就已經被體育圈廣泛應用，並且有效提高運動水平了。
我們都驚嘆於2022卡達世界盃上SAOT技術改變了比賽走向，其實多機位攝影機鎖定、感測器定位的技術早在2年前進行的東京奧運會上就已經開始應用了 。歐米茄花了4年時間鼓搗出自己的AI視覺系統，能夠有效地追蹤球的方位並像鷹眼技術一樣模擬球的運動軌跡。依托球體內部感測器和多機位攝影機以每秒250幀的捕捉，該系統在沙灘排球中的準確率超過99%。這改變了以往裁判靠肉眼和錄影做判決的歷史，成為AI裁判系統的先驅。
而日本資訊通訊科技公司富士通則開發了AI打分系統。該系統透過每秒200萬次的雷射照射運動員身體，透過時間計算距離來捕捉選手的動作，在第一時間將選手的動作轉化為三維立體圖像。評審們根據系統給出的圖像來對比體操動作的資料庫，沒有偏見、沒有誤差、沒有盲區，所有的標準都是那麼一目了然，在減少了裁判負擔、增高準確率的同時，也能在一定程度上減少人為偏見因素的存在。
而以上兩點只不過是AI作為輔助工具來讓運動變得更好，AI的可怕之處已經在於可以實實在在地提高運動員的競技水平。
中國國家跳水隊長期以來被稱為“跳水夢之隊”，原因不僅在於傳統、國家保障，更在於強大的後勤保障力量。從上個奧運週期開始，國家隊引進了「3D AI」跳水訓練系統。此系統可以計算出跳水動作發生時的角速度、高度、身體角度、速度等數據，還能透過輸入運動員的訓練動作，指出運動員動作的瑕疵，分析運動員最需要解決的問題。並根據不同運動員的具體數據來協助主管教練來訂定針對性計畫。
至此，人工智慧能夠幫助我們的，是讓運動變得更高水平、觀賞性更好、競爭更激烈。然而就像看一本偵探推理小說，如果有人事先劇透兇手是誰，那一切又有什麼意思呢？ 人工智慧現在有可能正在扮演這樣一個招募人嫌的角色。
美國康乃爾大學智慧系統與控制實驗室開發了一種新演算法，其獨特之處在於採用了整體方法來預測運動員動作，將視覺數據（例如運動員在球場上的位置）與更隱含的資訊（例如運動員在團隊中的特定角色）結合。能預測排球運動員在比賽中的行動，準確率超過80%。
該新演算法還能夠推斷球員在場上的角色（例如區分防守傳球者和攔網者），平均準確率接近85%，並且可以預測多達44幀的序列中包括扣球、舉球、攔網、墊球、跑步、下蹲、摔倒、站立和跳躍在內的多個動作，平均準確率超過80%。
可怕的是，人類觀看比賽可能是圖功利心、圖刺激、圖好玩，人工智慧的機器學習看比賽卻是將比賽切割成不同的數據，然後累積數據來預測比賽。
此新演算法不僅已發表在科技界權威期刊《ACM智慧系統與技術》（ACM Transactions on Intelligent Systems and Technology）上，還已經申請了專利。可以想像的是，未來人類做什麼事情在人工智慧的眼中都是毫無保留，沒有一絲隱私的。 機器透過不同的資料排列組合，可以解決一切體育場上所謂的「定律」、「玄學」，這就引發出另外一個話題——sports ethical，也就是體育道德。
都知道，奧林匹克精神是挑戰人類極限的“更高、更快、更強”，任何通過“X因素”使運動員從中獲益的行為都被各大體育組織所禁止。
比如說運動員被禁止使用可以增加血紅蛋白、使肌肉快速增長、耐久力提高的各類“興奮劑”，一經查出就要被嚴懲；比如說可以在水中減少3%的阻力，把100公尺自由式的成績提高近1秒，幫助菲爾普斯一年間破43項世界紀錄的鯊魚皮。
其實不管是禁藥還是運動裝備，都是高科技的比拼，科技的速度遠比各大體育組織的黑名單來的快。但無論如何，科技的加入使體育比賽“以人為本”的公平競賽原則得到挑戰，而人工智能的出現無疑將成為“壓垮駱駝的最後一根稻草”，讓體育競賽成為場外科技大比拼，從而進一步模糊運動員的身份和參與感。
不管願意與否，人工智慧時代已經降臨，體育領域的人工智慧市場在未來兩年將達到百億美元的等級。 與其擔憂洪水猛獸，不如從源頭加以開源節流，儘早明確技術使用的分寸與邊界，劃清技術應用上的禁區，讓人工智慧在大數據的角度上更好地服務體育產業，而不是讓他像新冠病毒一樣殺死宿主。
生態運動：體育場園區小鎮綜合體投資設計營運規劃，康養文旅鄉村振興產業融合發展智慧升級。
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