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GPT-4引发生产力革命,足坛打工人们会下岗吗?

懂球号作者: 放爷聊球 2023-03-20 12:00

当绝大多数中国人还在睡梦中时,微软祭出超级大招。3月17日凌晨,微软正式宣布,Microsoft 365服务全面接入AI功能。Microsoft 365包括Word、Excel、PowerPoint、Outlook、Teams等众多日常办公套件。

从此,不管是Word、PPT、Excel,还是Outlook、Teams、Microsoft Viva、Power Platform,这些无数打工人都在使用的办公软件,通通都得到了GPT-4的加持!

这是人工智能发展的一个里程碑,用微软CEO纳德拉的话来说,这也是人类与电脑交互方式进入全新阶段的标志。自此,人类的工作方式得到彻底改变,一轮全新的生产力大爆发将拉开序幕。

这并不是只有顶尖科技大佬才关注的新闻,而会切实对每个打工人都产生影响。

此后,你只需要下一个简单的指示,就能让Copilot给你写出一篇文章的提纲(甚至是论文的初稿)。

更让人难以想象的是,你甚至还能够规定语气、情感、主旨等一系列极具“人性”的要素。

同样是一个指令,Copilot能够在短时间内自动生成一套完整的PPT,无论是版面设计还是内容打磨都远远超过了你的能力。如果你觉得PPT哪里仍有瑕疵,人工智能又能够秉承你的“旨意”修改。

革命性的突破在Word、PPT、Excel、Outlook、Teams、Microsoft Viva等一系列办公软件中都有体现,所有的这一切,都只需要你敲敲键盘、动动嘴巴就好。

这就是科技的魅力,是人类终于踏上了与电脑交互崭新的台阶。

但新奇喜悦之后,打工人也不免心生忧虑:人工智能这么强,那还要打工人干嘛?

早在ChatGPT诞生之初,这种忧虑就萦绕在人们心头。毫无疑问,随着人工智能的迅猛发展,一些重复性和高度规范化的工作很有可能被自动化的机器人取代。

国外一些高校的教授表示,新闻、图形和软件设计乃至于高等教育等行业的某些工作都受到了人工智能的冲击。一些计算机研究人员认为,即便在华尔街,未来几年也有很多工作岗位会被裁掉,未来投资银行不会再允许高校毕业生花两三年时间学习像机器人一样做Excel工作。

新奇背后带着忧虑,这是每一件新生事物产生后人们的正常心理。如何看待、如何应对这些新生事物,就成为考验我们的重要话题。

【人工智能“肆虐”全球,足球行业也难独善其身】

以GPT-4为代表的人工智能正在世界掀起一波又一波的冲击,小到一篇文章,大到科技界的顶层设计,或多或少都会被人工智能所影响。

在时代的浪潮下,似乎任何行业都会带上人工智能的影子,足球也不例外。

或许有人疑惑,作为一项单纯的竞技运动,人工智能如何影响足球?难道让机器人上场踢球吗?

答案当然没有那么简单。机器人在短时间内固然无法代替球员,但正如一句老话所说,“足球并非只是足球”

足球这项运动并不单单等同于22个人在场上踢90分钟,这是最肤浅的足球概念。随着科技的不断发展,足球已经从一项单纯的竞技性体育运动演变为多行业交叉的庞大工种。

除了球员和教练这些耳熟能详的职业,足球幕后的工作人员同样重要。

经纪人、后勤管理、医疗卫生、足球内容/新媒体运营、赛事运营、跟队记者、球队翻译等等,数十个涵盖各种领域的职业共同佐力,才构成了现代足球运营发展的框架。

在科技的冲击下,这些行业或多或少都受到了影响。

【从最基础的实时数据来看】

科技给足球带来的改变在最近几年才开始?答案当然是否定的。一些我们早就习以为常的功能,正是在数十年科技不断发展的基础上演变而成的。

最基础的当然是比赛过程中的实时数据。一场普通的英超联赛,在比赛过程中会出现诸如实时控球比、射门比、角球比等等。

近些年来,还有更多“黑科技”诞生,比如实时的进攻热区、球员活动热区,还有罚点球时主罚人的点球分布等等。

再比如,德甲在几年前还推出过三项由AWS技术支持的全新“德甲赛况”数据分析服务:“进攻区域”、“最受压制球员”、“平均站位变化趋势”,以此来提升球迷们的观赛体验。

人工智能通过细化数据和当场站位,可以及时了解到球员在某个特定区域的所有处理球习惯以及相应的成功率。

当球员进入到这些特定区域时,后台电脑就会进行相应的处理,将球员的这次带球突破或是防守回撤以计算的方式得出百分比或成功率。最初,这些更加偏向战术的数据只会在俱乐部内部展示,如今一些转播方也会选择直接在屏幕上提供这些服务。

除此之外,人工智能还能够根据球员在整场比赛中遭到显著压制的频率,比如犯规、围抢等等,计算出相应的变量,包括对方防守球员的数量以及持球人带球的爆发距离。

在此背景下,通过特定的阙值将其列入公式,人工智能就可以自动算出每名球员可以承受的压力情况。更加通俗来讲,每名球员在特定情况下所能够承受的围抢人数、他在紧逼下的带球距离甚至处理球成功率都能以具体数字的形式呈现。

这些详细到球员在球场各个区域处理球习惯的技术,既可以有效帮助各支球队提升应变能力,也是拉近球迷与球队距离、增进观赛体验的有效方式。

很明显,这些技术单靠人力是无法完成的。

早期,足球比赛的数据还没有那么复杂,仅是单纯的比分、射门数罢了。

1927年1月27日,英国的BBC电台首次通过广播对阿森纳对阵谢菲尔德联的比赛进行了转播。由于科技并不发达,BBC只能让两位评论员对场上的实时数据口头转述。他们统计数据的方式也十分原始——只是靠现场的工作人员临时用笔记录,然后及时呈报由评论员向观众传递。

1939年,BBC首次将比赛搬到了电视屏幕,一场阿森纳一线队与预备队的比赛以录播方式呈现在球迷眼中。观众固然可以从解说口中得到数据,但他们更希望数据可以独立呈现在电视屏幕。

也这是在这样的大背景下,计算机技术与足球比赛渐渐融合。计算机将球场上的每一个进球、每一次射门转化为一个个事件,并且通过程序实时显示在电脑屏幕上。

科技的一步步革新必然带走一些不再合时宜的岗位,比如之前那些坐在场边实时统计数据的工作人员,他们的使命被球场上方若干个热成像摄像机所取代。

当然了,人工智能能够做到的可绝不仅仅只是单纯的射门统计。

正如前文所说,越来越多的“黑科技”如雨后春笋般出现。球迷们想要知道球员在场上运动的热点图,战术爱好者们想要知道球员的传球路线图。

往更高级来说,教练团队想要知道球员每一次对抗的成功率、每一次持球爆发后的推进距离、球队的整体战术风格、潜在引援对象与球队的适应程度等等,这些工作都非人力所能完成,需要依靠人工智能。

仅仅在电脑上输入一个程序,人工智能可以把球场划分成一个平面直角坐标系,借助热成像摄像机的捕捉能力,采集球员的当前位置。

大名鼎鼎的OPTA就是这方面的行家,他们原本是英国的一家体育分析公司,经过多年发展,已经成长为英超、西甲等多个大型联赛的官方数据合作伙伴。

他们数据的统计范围遍布全球1000多个联赛,在比赛过程中会对场上超过200项的技术统计进行实时分析,并为客户提供数据接口,以此满足不同群体对于足球数据的要求。

一些没办法熬夜看球的球迷,只需早上起来轻轻滑动手机,就可以大致了解整场比赛的攻防情况。这种革新性的突破,无疑要得益于科技的佐助。

【实时数据?你太低估人工智能了!】

这些围绕整场比赛而生成的实时数据看起来已经足够厉害,但放在科技领域,只不过是汪洋大海中溅起的一朵水花,实在太微不足道了。

甚至从某种角度来说,实时数据的统计还没有复杂到需要人工智能亲自出马。毕竟,这些数据只是单纯重复的机械性统计,而人工智能的用武之地则更加广泛。

先举个例子。每逢转会窗开启,主队的引援动作就是球迷最关心的话题。但随着转会费水涨船高,即便是一掷千金的豪门,面对那些动辄以亿起步的转会费恐怕也望而却步。

在此背景下,AiAbacus为此创建了一个足球人工智能分析系统。这个分析系统可以访问全球53个联赛的125000名球员的详细数据,以数百万场比赛作为分析基础,并使用了南安普敦大学开发的人工智能来确定让每个球员找到最匹配的俱乐部。

更让人难以想象的是,这个系统还可以根据球员的年龄、国籍甚至语气来分析他会与哪种类型的球员相处的更好。

而对于那些资金并不丰厚的中下游球队来说,这套系统也可以输入他们希望的转会费上限、薪水上限乃至经纪人佣金上限,以此以相对低廉的方式获得匹配球队阵容的球员。

越位堪称足球世界中最为经典的一个规则,也是引发争议最多的规则之一。

VAR的诞生降低了误判的可能性,但由于摄像头角度的限制、人工划线的“粗糙”,仍然时不时会引起争议。而裁判亲自前往场边观看又大大浪费了时间,比赛被分割得四分五裂,于球员与球迷均有诸多不利。

为此,人工智能的大佬们积极进行技术革新,在2022年世界杯上推出了一项越位领域的技术性革新——半自动越位判定技术(SAOT)。

半自动越位判定技术由特制摄像机、运动传感器以及人工智能系统三个部分组成。为了让这一项技术奏效,世界杯足球制造商阿迪达斯还在官方用球“Al Rihla”上嵌入了一枚名叫“CTR-CORE”的智能芯片,通过搭载的运动传感器,这枚芯片可以以500次每秒的速度收集足球运动和受力的信息数据,并且立即向场边工作组的电脑中传输。

同时,球场内还安置了12台特制摄像机,通过视频动作捕捉技术,以54每秒的速度定位每名球员29个与判罚相关的部位,并且形成数据点位,可以实时掌握球员的动作情况。

通过特制摄像机和特制足球内置芯片的双重佐力,将收集到的数据汇集到人工智能系统进行分析,人工智能则根据所获得的信息快速计算出皮球的运行情况和球员动作,在短时间内判断一个球员是否存在越位。

除此之外,为了让视频助理裁判以及球迷更加清晰明了的了解越位情况,人工智能还可以实时在电脑上自动画出虚拟越位线,并且生成相应的球员3D模型。根据统计,这一系列复杂大量的数据技术只需要25秒。

人工智能的“侵入”,让每一位球员付出的汗水都有更直观的体现。

比赛中,每当镜头切到近景,一些细心的球迷一定会发现,球员的球衣之下,似乎还穿着一个小背心。穿着这个小背心可不是为了舒服,里面包含了GPS、心率带、陀螺仪、轴加速仪等一系列科技,一方面可以记录跑动距离、跳跃和加速信息,以便随时检验球员的运动状态和身体情况。另一方面,这款黑色小背心也可以监测和收集球员在场上的实时数据,场边助理教练经常拿着的平板就可以直接查找到这些数据,以便辅佐主教练进行战术调整或人员更换。

有了这些小背心内置的科技芯片,人工智能就可以使用实时数据来指导决策制定。举例来说,人工智能可以观察上半场全队11人的整体表现,并向教练团队建议改变阵型,因为这样可以针对性的遏制对方表现较好的球员。

利物浦的数据团队中包括了前欧洲核子研究中心和英国剑桥大学的物理学家,他们帮助红军建立了一种内部算法,可以以借助人工智能的力量评估球员在球场上的行为是否有益于取得进球。

一些资金较为雄厚的俱乐部甚至会为每位球员配备专门的摄像头,这些摄像头不仅要跟踪球员的主要动作,还会附带关注与他产生直接或间接接触的其他球员,每秒标记他们的位置大约25次。人工智能可以操纵摄像机拍摄场上所有球员的每一个动作(即便这些球员没有出现在镜头内),继而生成数千种不同模拟,对所有可能发生的情况进行一个列举。

人工智能处理数据的能力令人惊讶,如今,这项技术早已“飞入寻常百姓家”,正在对整个足坛的生态进行颠覆性的革命。

举例来说,OPTA作为中超联赛的官方数据合作方,分享了中超各赛季的整体数据报告,北京国安则针对数据具体问题和OPTA的团队进行深入交流,并且引入了基于人工智能的数据体系,通过科学的方法辅助教练团队训练,监控球队的训练负荷。

根据北京国安俱乐部透露,球队未来还将在数据合作伙伴的支持下,搭建基于俱乐部数据库,辅以算法和模型的一整套量化数据体系,为俱乐部的引援、比赛等多个方面提供可视化数据,借助人工智能的力量让俱乐部运营更加合理和科学。

【除了球员,其他足坛打工人都走到了末路?】

人工智能如此强悍,让打工人们不禁冒出了冷汗——未来的某天,或许只有场上的球员难以被取代,其它岗位都成了可有可无的替代品?

这一担忧并不是空穴来风,科学技术为人类带来了福音,但必然也会引发新一轮生产革命,一些人工岗位因为工作效率的问题必然会被淘汰。但在足球这个领域,更新换代的速度远没有那么快,至少在我们看得见的未来,AI的一系列操作还是需要以人为主导实行。

人类是地球上最复杂的生物,人工智能可以通过算法总结出“应该做什么”,但无法彻底窥破人们心中所想。毕竟,“应该做什么”和“真正做什么”根本就是两码事。

前文提到了AiAbacus创建的足球人工智能分析系统,这个系统可以访问全球10余万名球员的详细数据,基于数百万场比赛进行分析,糅合包括比赛风格、会费甚至性格等多方面因素,为俱乐部做出引援推荐。

为了证明这一套系统的实力,AiAbacus用其预测了转会市场上5名热门球员的下家,但结果却让人大跌眼镜,这套“神乎其神”的人工智能正确率居然是0%:

人工智能预测桑乔将会加盟利物浦,因为他的风格最契合红军,且和队内不少英格兰球员都是好友,但桑乔最终就加盟了曼联。

人工智能预测哈兰德将会加盟切尔西,因为切尔西的战术与哈兰德具有高度的契合性,切尔西和多特都使用唯一的中锋作为进攻的焦点。

该系统显示,如果哈兰德加盟切尔西,他将会和维尔纳、哈弗茨、芒特等球员建立默契的联系。但最终的结果让人遗憾,哈兰德加盟了曼城。

人工智能预测卡马文加将会加盟阿森纳,但最终他却加盟了皇马。除此之外,该人工智能系统对阿里、佩尔·舒尔斯的预测都以失败告终,其中阿里光速的“堕落”更是人工智能所难以理解的。

即便是已经广泛运用的AI驱动分析,在有些时候也会因为对球员位置不完全了解,而做出错误的判断。比如人工智能可能会认为某位球员在比赛中过于“懒散”,因为他在失球后不第一时间回追,但有可能这位球员刚在对抗中受伤倒地······

上述种种并非少数情况,单依靠人工智能或许可以极大提高处理数据的能力,甚至改变整个足球圈的生态系统。

但若失去了人类的主导,许多看似高效快速的操作却有着种种不合乎情理之处,叠加起来,最终建立的模型框架可能漏洞百出。这也是当下世界足坛虽处处可见人工智能,但人工智能都是建立在人类操控监督下的重要原因。

【结语】

人工智能的冲击来势汹汹,这既是一次生产力的革命,也预示着打工人走到了分岔路口。

是在短时间内被淘汰,还是与人工智能携手并进?至少从目前的情况来看,后者的可能性更大一些。我们必须要承认,一些重复性较强、创造性不足的机械性岗位很有可能被取代,但整体大潮仍然是人类与电脑的交互合作,而并非单方面的取代。

上述理论放在足球圈中同样使用,人工智能固然有“高效”、“精确”等一系列优势。但最终兜兜转转还是要回到那个老生常谈的话题——人工智能无法取代人类的情感。就拿沸沸扬扬的GPT-4来说,其某些对话拟人程度也相当之高,但还没有达到能够取代人类的地步。

打个比方,当一名足球运动员需要心理辅导,结果发现队内的心理医生居然是机器人。即便这个机器人能够说出多么天花乱坠的大道理,但恐怕也难以和人类真正共情。

因此,结合当下实际,人工智能仍然走在一条和人类相辅相成的道路上。

在足球领域,人工智能的发展为我们带来了更加细致深入的观赛体验,也让教练团队的战术部署、人员调整有机可循。双方的交互是一个螺旋上升的奇妙过程,期间既有工作岗位被代替的愁苦,但更多是科技革新所带来的深刻体验,这些体验也是足球在现代世界仍然经久不衰的重要原因。

懂球号作者: 放爷聊球

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热门评论(11)

2023-03-20 12:04:49

309

你这篇文章是不是gpt–4写的?

查看回复(13)

2023-03-20 12:11:21

123

不说别的,就根据场上数据和发布会言论,ChatGpt整理一份赛后总结还是很轻松的,水平至少可以超过一半的记者,我懂至少一半文章都能用AI代替

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2023-03-20 12:18:20

79

计算机专业在读,这玩意平时的作业不管是编程还是实验报告都能给你写出来,虽然偶尔也会有bug,但是大概是不会出错,以后低端码农要失业了(指我自己)

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2023-03-20 12:14:25

33

听说 程序员会被代替,大二软工瑟瑟发抖

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2023-03-20 13:40:22

33

期待GPT-4大战rigeman

2023-03-20 12:08:36

27

人类和人工智能相比,本来就太低级的动物了。人类有无数的局限,生理局限,心理局限,脑力极限,动力极限。

人类和人工智能相比,就是鸡鸭和人类的差距。

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2023-03-20 12:45:20

19

将来gpt水军在评论区对吵,会不会人类完全插不上话

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2023-03-20 12:08:32

12

别人都会失业,就运动员不会

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2023-03-20 12:58:26

10

还好我从计算机跨考了法硕

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2023-03-20 13:00:27

6

翻译行业应该是受冲击重灾区,GPT的翻译能力和传统机翻比简直是降维打击,我上周写英文论文用这个辅助效果感觉太惊艳了。

2023-03-20 13:32:34

5

不是专业科班,完全自己的理解,也不懂对不对,就当聊天。

我觉得人工智能的原理应该还是和计算机差不多,大概核心是算法+存储,算法是类似大学数值分析里面的那种不断迭代的计算,在原始数值基础上不断更新,最后得到最优解,这就是所谓的机器学习过程。而存储器用来存储更新过程的中间数据,通过所谓不断的输入进行“训练”,更新存储中的数据,迭代次数达到一定程度后,实现所谓“智能”输出。

如果是这种结构,那么最核心的还是算法,算法是由人来设定并告诉机器的,机器本质上只是收集+处理信息,和人相比,优点是速度快,短时间内迭代次数多,同时存储量大,可以记录的数据载量大。

我觉得虽然计算机时代已经接近瓶颈,但要突破到智能时代,还是有难度,毕竟机器实现数据的计算和整合容易,要想自己创作很难,创作的上限在于人类如何把主观性的东西归纳成客观性的二进制0101算法,算法是核心,算法的极限就是人类感性和数学理性的界限。机器本质还是集成电路,是0101的晶体管,它基于人类的算法来工作,不需要对人类的情感负责。即使所谓的情感,也是人类通过算法告诉它的,比如接收到“锤子”“我去”之类的,可能会搜寻存储器,找到生气,惊讶相关联的数据,再从存储器中搬运输出。

人类主观感性和计算机的客观0101编码虽然在数学上可以不断拟合逼近,终究是有一个界限,所以目前计算机智能只能替代一些重复性大,规律比较好整合成数学算法的工作。当然,如果未来真的有一天,计算机和人类高度拟合,再创造出一个99%相似度的我,我也会热情地拥抱这个智能时代。

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