刘建宏：当ChatGPT走红，人工智能如何颠覆体育界？
《共同体》是中国之声决胜时刻联合体育大生意推出的体育商业主题对话节目，以“求同存异，聊聊大家共同关心的体育热点话题”为口号，每周一期，逢周五晚上10:00于中国之声《决胜时刻》栏目期间播出。
人工智能，无所不能？ChatGPT热潮下，各行各业都在讨论人工智能的用武之地。对体育界来说，人工智能又能成为怎样的生产力工具呢？2月17日，第108期节目讨论人工智能在体育界的应用前景。参与的“闲话者”是中国之声张闻，凯利时科技董事长、CEO刘建宏，体育大生意营销副总裁、盛意互动总经理罗冉峰。
本文为本期节目文字精华摘录。
ChatGPT试用体验
张闻：本期《共同体》，我们很高兴请来一位大家熟悉的体育媒体人——刘建宏老师。但建宏老师这次作客，使用了一个大家可能感觉比较新鲜的身份——凯利时科技董事长、CEO。建宏老师，听说最近您一直在做一个科技项目，叫“Smart Video SaaS”？
刘建宏：是的。所谓Smart Video SaaS，就是人工智能的视频服务。过去五年，我们一直在体育人工智能的视觉应用方面做一些努力和尝试。“SaaS”是“软件即服务”的英文缩写。说得通俗易懂一点，我们的研究方向是未来把大家的所有体育活动、体育赛事、体育训练，用智能方式直播和记录，直播结束后还能生成个人专属的精彩视频。
刚结束的深圳马拉松上，
凯利时为跑者自动生成比赛视频
张闻：从建宏老师的分享可以听出来，我们今天的主题是“人工智能”。最近大家都在聊ChatGPT，各行各业的人都在和它对话，同时想了解它能为行业做些什么。体育行业自然也不甘其后，两位是否已经接触过ChatGPT？
罗冉峰：2022年12月ChatGPT刚推出公开试用时我就接触过。之前就听说，ChatGPT背后的开发商OpenAI的人工智能技术，有一定的内容创作能力，例如写了一个《复仇者联盟5》的剧本，里面的内容还挺符合角色的特点和漫威超级英雄电影的风格。我想，如果请ChatGPT写一篇体育产业分析文章，是否能“以假乱真”？
简单试用ChatGPT后，我发现它跟我预期略有不同。譬如我请它写800字文章，它真的只写800个字，但文章并没有写完。当时卡塔尔世界杯进行中，我问一些有关世界杯的问题，ChatGPT说它的知识库只到2021年，回答不了2022年世界杯的问题。我再问2018年世界杯的问题，它搞错了冠军。最后我结合当时姆巴佩等球员不出席赛后赞助商采访环节的情况，请AI评价这种做法是否合适。AI这时候的回答倒比较简练清晰，准确区分了个人赞助商与赛事赞助商之间的权利义务关系。感觉ChatGPT的学习能力和科普能力还是让人惊喜。
试用AI：搞错世界杯冠军，但知识科普简练到位
张闻：我试过请ChatGPT撰写新闻标题。AI马上给出五六个答案，都非常不错。我干坐着苦思冥想一小时，都不一定能想出五个合适的新闻标题。
刘建宏：我们带着好奇心与AI交流，有时忍不住难为它一下，看看会不会出丑。但实际可以看到，ChatGPT相比过去我们使用的聊天机器人进步非常大。只要向一些特定领域深入交流，它能持续给出很强的反馈。这说明经过一系列训练后，AI能产生“理解”人的效果，然后作出相应反应。当然，“理解”带双引号，表示这是一种通过算法达成的效果。但与ChatGPT的交流，已经很接近人类所熟悉的认知沟通方式了。
AI如何取代传统体育岗位？
张闻：从一个普通使用者的角度来说，大家刚尝试接触AI时，会有两种看似矛盾的想法。一方面想，AI可以帮我办什么事？另一方面担心，AI会不会取代我？AI真的会取代一些职业、岗位吗？
刘建宏：最近我去了看澳网，现场看到赛会使用电子司线系统。传统的四名司线员，都被撤下了。过去为了让比赛更公平，赛事安排两名底线司线、两名边线司线，与主裁判联合执法比赛，但判罚争议仍然不少。因为当代网球运动员水平非常高，能最大程度地利用球场的宽度和长度，每5-7次交换球，球就会落到底线边线附近。这对司线判断能力、观察能力的考验越来越大。而电子司线出现后，传统司线被解放，球迷也不再担心错判漏判。因为智能司线的准确性远远高于人类肉眼。
未来各种项目中的裁判角色都可能被AI取代
像足球比赛的主裁判，未来也有可能消失。主裁的执法受很多因素影响，例如他身处位置的视野局限，例如他在某个时间点上思维的片刻波动。而人工智能可以做到完整角度观察，也不会有情绪波动。它的判罚合理性可以通过大量数据训练出来。我相信到业界把人工智能正式投入市场时，AI要准确完成执法任务不会有太大问题。
张闻：过去两届世界杯使用视频助理裁判，其中一项争议在于依然是人控制机器，由人来判断对错。所以赛事中反而多了更多的判断变量。而人工智能的执法前景，更倾向于减少人的因素。但人的因素完全消失，也许就是主裁、边裁都不再需要的时候了。冉峰，您觉得体育行业还有哪些行业可能消失？
罗冉峰：开玩笑地说，作为一个写作者，我个人也快失业了。认真地说，我们可以从写作的目的来观察AI的作用。在应用文档写作方面，AI有很强的规范性。像新闻稿件中的开头六要素、文风的客观性、内容的准确性、抓取新闻点的合理性等方面，单从ChatGPT来看，就已经达到一个比较让人满意的程度。可见AI能做好新闻写作。
但体育写作还包括文学创作的部分，涉及到想象力的问题。对于AI来说，它的“想象力”其实还是来自机器学习，譬如看完所有世界名著后，会生成一套有关剧情、文本、人物的创作总结，然后再按需要二次创作。而人类的想象力是会变化的，目前的AI可能不具备这种特点。所以在写作方面，四平八稳的新闻报道，未来有机会智能生成。但一些真正意义上人创作的故事，跟机器学习总结创作趋势所生成的混合产品，还是会在不少特性上存在较大区别。
体育界用AI做什么？
张闻：仔细一想，有可能被人工智能迭代的职位还有不少，例如战术分析师。战术分析师的工作内容包括剪辑录像，这部分工作可能未来也会被AI取代，甚至做得更好。人工智能在体育界具体可以有哪些应用？
罗冉峰：对于运动队来说，AI做球探、判断受伤风险等应用方式已经有探索。而在赛事管理中，票务、后勤、球迷服务等等管理工作也可通过AI做精做细。球迷自身未来可能会有这样的体验场景：我上传一段比赛视频，AI可以直接将关键的球员瞬间提取出来，再通过3D打印制作出一个球员模型，我就获得了一款个人专属的纪念品。
张闻：AI球探的报道我也看过。有些低级别联赛没有很完善的转播，但只要用三台手机从不同角度录像，AI就可以拼出一场完整比赛。分析过程中，AI能精准识别每位球员，解读出其惯用脚、加速次数或突破方式等技术细节。这样整理大量数据后形成人才库，给专业球探分析依据。AI能实现那么多功能，我们经常提到是通过“训练”而实现的。建宏老师，您是否也有训练人工智能的实践。
刘建宏：是的。当我们用Smart Video SaaS这样的术语时，可能很多人难以理解，但以下两个案例可以让大家很好地明白我们的工作方向。
凯利时人工智能案例：自动生成马拉松跑者个人视频
第一个案例，马拉松比赛有几万名参赛者，我们可以为每一个跑者制作自己的跑步视频。所有跑者都能准确识别，视频中包括冲过终点这种很有意义的画面。这样大家得到一份完整的比赛回顾，一切的编辑、渲染、生成、推送等步骤，都在我们的平台上被结合在一起。虽然这只是一款马拉松项目里的片段产品，但在投放市场后很受欢迎，因为大家都喜欢看到奔跑的自己。由此推论，大家是不是也喜欢自己踢足球、打篮球、打网球、参加任何体育比赛的精彩片段，都被记录下来？我们就是要把这些项目的自动化视频制作逐一实现。
第二个案例，我们最近调试完善了一套智能乒乓球直播系统。把系统架设起来后，系统自动运转，无需任何人参与管理，就能实现智能切换等工作，直播并记录下一场多机位的乒乓球比赛。这套系统使用门槛低，推广起来之后，即使是小规模的业余比赛、小学比赛，都能用这种方式记录呈现。
张闻：这种模式听起来很诱人，因为归根结底我们希望体育能下沉，也就是每个人都能享受体育的快乐。这种快乐既有体验时的快乐，也有回味的快乐。
刘建宏：我个人踢了四十多年球，进过不少漂亮的球，但这些进球只能停留在脑海中，靠语言和别人分享。这是我们运动参与人群的痛点之一。而将来有了这套系统，我们就可以记录下自己在竞技场上的巅峰时刻，分享给其他人。
技术永远有双刃剑属性
张闻：正如建宏老师所介绍，体育爱好者的一些很大的需求，可以通过技术的支持实现。但我们常说技术是“双刃剑”、技术的发展带来挑战。人工智能的挑战具体是怎样的？
罗冉峰：我们所说的技术挑战，很多落在AI的弱点或者争议点之上。例如编写算法和机器学习的成本有多高？机器学习时使用的数据可信性够不够？即使数据准确，AI的见解或洞察是否能信任？有一个近期的争议就来自微软应用ChatGPT后的搜索引擎。用户与其对话时会遭遇一些奇怪甚至负面的交互方式，用术语来说就是AI可能遭遇了数据污染。不过虽然有这些争议，业界整体还是比较乐观，认为问题是可以解决的。
凯利时人工智能已实现乒乓球赛事无人管理直播
刘建宏：我们对科技创新、对新的技术要有正确认识。我们当然希望科技向善，但科技其实只是一件工具。不同的人带着不同的目的使用，会产生不同的效果。正如一把菜刀，在厨子手上就是生产力工具，在歹徒手里就可能成为凶器。
现在有那么多的人使用ChatGPT，发现一些奇奇怪怪的使用效果，乃至发现AI的一些潜在破坏力，我认为不需要太大惊小怪。研究者还是会继续探索技术开拓的新疆界。
张闻：如果我们总把新的东西当作洪水猛兽，人类也许也没办法再往前发展了。体育向我们传递的精神，一直都是向美向善、向上向强的价值观；科技同样在帮助人类向美向善、向上向强。两者的价值观和目的高度一致，相信能碰撞出更多的火花。希望无论是ChatGPT还是更多的人工智能软硬件系统，AI都能帮助体育、帮助人类变得更美好。感谢两位嘉宾参与本期节目，我们下期再会。
注：本文所用图片来自凯利时、全体育图片社和Pexels
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