最近一段時間，似乎人人都在討論最新AI項目ChatGPT，反應或是興奮、或是恐懼。事實上，ChatGPT已經成為一種文化現象，其網站目前正超負荷運轉，甚至無法隨時正常訪問。整個使用體驗如同打客服熱線，對方會先留下你的電話號碼，表示有空閑座席時會發出短信通知。

與此同時，AI技術也已經在影響各個行業，特別是給體育行業帶來深遠的、甚至是顛覆式的沖擊。理由很簡單：結果預測在體育運動中具有重大意義，在此之上作出的實時決策往往能夠扭轉戰局。這種基于數據分析的預測思路并不新鮮，奧克蘭運動家隊及其總經理比利·比恩 (Billy Beane)所能調動的總薪資只有4400萬美元，但卻依靠數學計算與薪資總額高達1.25億美元的洋基隊等頂尖隊伍打了個有來有回。布拉德·皮特出演的《點球成金》一片就是以此為原型。

《點球成金》的理論基礎就是統計分析，例如重擊率和上壘率。比恩認為這種預測方法要比傳統的商業直覺更加穩定可靠。當時，奧克蘭運動家隊的老板盧·沃爾夫押下一筆重注，決定在比恩這套理論未經充分驗證之時就給他個機會。沃爾夫坦言，“當時，人們覺得我這種讓比恩靠統計數據、而非棒球專家做判斷的行為完全是瘋了。”

而時至今日，所有主要體育聯盟都已經將AI引入自身運營體系，特別是球迷參與的各個層面。

NFL就借助亞馬遜之力收集AI洞見。他們推出了一款包含7套AI模型的AI工具，可用于在傳球之前預測本次決策的價值，進而評估四分衛的傳球表現。NBA也將AI整合至參與工具當中，幫助球迷們在能夠想到的幾乎所有角度對球隊表現做深入分析。

雖然ChatGPT目前還不涉及預測分析，但它的強大表現已經證明AI完全可以通過收集大量數據以輸出高質量決策。這些決策可以與球員和比賽進程密切相關，同時給球探、教練和俱樂部經理等可能左右賽事結果的重要人物以支持和影響。

無論是該不該換人，還是開場首發抑或中后期登場，這些賽場上的傳統難題都將在AI的分析之下迎刃而解。

在棒球比賽中，最重要的決策無疑就是替補何時上場、何時選擇代打。同樣的替補選擇與上場時機問題也出現在籃球和足球賽場上。比賽的各個階段都各有不同，每場比賽會生成海量統計數據。借助AI的力量，我們可以實時檢查數百萬個數據點，由此得出的結論自然要比比恩單憑重擊率和基礎百分比的粗糙預測可靠得多。如此一來，運動員是否首發、何時登場，甚至是整個職業生涯的預期表現和受傷幾率，都將成為AI能夠預測的一項指標。

但這樣的發展趨勢，也著實有些令人生畏。湖人隊就是個好例子，他們正在努力為勒布朗·詹姆斯尋找合適的搭檔。有了先進的AI，球隊不必再依靠球探報告或者純直覺，數據會直接給出適配度最高的人選。由此看來，職業經理人和球探恐怕都將被機器學習所淘汰。

教練恐怕也難以幸免。預測分析會提示隊伍何時需要換人，當前的最優對抗策略是什么。想象一下，機器人教練將快速繪制出數據圖表，在比賽結束之前就基本拿捏整個過程。可AI能跟詹姆斯這樣的超級巨星和諧相處嗎？如果運動員跟機器人觀念不一致，比賽又該如何進行？

總有人覺得AI的全面普及必將造就一個反烏托邦的世界。我覺得不一定，畢竟一切都只是猜測。詹姆斯，這事你怎么看？