作者 | 云昭
近日，国际足联管理机构 FIFA 宣布将使用人工智能摄像头来帮助裁判在 2022 年卡塔尔世界杯上做出越位判罚。而其中涉及到半自动越位识别技术（SAOT）一时引起来网友热议：这可能为全世界最大的锦标赛带来了一项全新的、极有可能引起争议的技术。
对此，国际足联裁判委员会主席 Pierluigi Collina 也做了回应：
“测试取得了重大成功，我们非常有信心。在卡塔尔，我们将拥有一个非常有价值的辅助工具来帮助裁判和助理裁判在比赛场地上做出最佳和最正确的决定。我知道会有人称它为‘机器人越位裁判’：但并不是。裁判和助理裁判仍然对比赛场地的裁定负责。”
图源：懂球帝
“体毛越位”带来的争议
按官方介绍，SAOT 是一个基于人工智能摄像头的系统，采用这项技术的体育场中将会多安装10~12个专用摄像头，这些摄像头用于跟踪球员的运动，并且以每秒50次左右的回传速度将数据返回，交由软件实时处理，并将处理所得的信息发送给 VAR 裁判，然后由 VAR 裁判根据数据进行最后的判定结论。
半自动越位技术大大缩短了判定时间。在全球范围内，VAR 的越位检查平均需要 70 秒。而通过半自动越位技术，裁判只需通过目视检查自动选择的开球点和自动创建的越位线来得到球员的四肢位置，来验证提议的判定。这个过程在几秒钟内发生，这意味着可以更快、更准确地做出越位判罚决定。但是，复杂事件或同时发生的多个事件可能需要对情况进行更彻底的审查。
图源：Theverge
而这种基于人工智能的骨骼追踪技术的半自动 VAR 判定技术，早在2016年就开始用于绿茵场地，随着近几年的发展，取得了不错的效果：误判的情况大大减少了。但这项技术却又为越位规则带来了新的争议——“体毛越位”。
“体毛越位”是指那些肉眼难以识别，却遭到 VAR 认定的细微越位。这样的越位非常容易打击球员、球迷的心态。想象一下已沉浸在进球的喜悦感中的球员和球迷，最终却被这种肉眼难以识别的越位判定浇了一盆冷水的心情。
赢得了段位，成不了C位
识别精度过高，有时候也是一种“罪过”。
AI现如今在许多领域的能力已经超过了人类，比如图像识别、DNA合成预测等。尤其近些年，随着AI巨头的重金投入，在大模型神经网络的支持下，写作、编程等这些原本被认为难以被机器逾越的很吃天赋的人类能力，也开始出现被“蚕食攻陷”的危险态势。
要说第一次让国人见识到AI的恐怖，恐怕要数2016年AlphaGo击败人类的世纪之战。围棋国手柯洁三战AI，均被AI虐得黯淡收场。在之后的一次采访上，柯洁在谈及人工智能时表示，人工智能都是冰冷的，所以很痛苦：“跟 AI 下棋，那个胜率的线就像一个股市跌停，然后一条横线……”他还感言：“未来可能有战胜它的人类，但我这辈子是不可能了。”
当然，就如同人永远无法跟鸟类比飞行一样，在科技如此发达的今天，拿脑力跟算力作较量，绝对算不上是在一个纬度上的比拼，本身就是有失公允的一件事情。
但这里想要说的是，正是在某些方面的“超人”之处，才让AI有了众多的用武之地。
机器是人所创造，也注定为人的需求而生。因此，AI注定只能是服务于人类的高级工具，在生产生活中，它的定位是“好帮手”，而不是喧宾夺主，取代人类去征服世界。
这就是为什么AI即便赢得了段位，却成不了C位的原因。实际上，我们担心的并不是“被取代”的问题，而是人们需要界定AI介入生产生活的程度。
就好比此次世界杯上，VAR 的引入本意是想让裁判的决定更加公平公正，但这样做真的能确保这一点吗？球迷质疑最多的也是这一点。
图源：Theverge
网友scoob101担心：不管这项技术实际上是否管用，但总会有人找到方法去把它搞砸并做出错误的裁定。
图源：Theverge
网友gadabaj则认为：即便如此，这依旧会存在争议。我还喜欢看冰球，冰球速度很快，大部分时间我都看不到冰球的位置。如果 AI 能够找出位置并一直在电视屏幕上显示冰球，我会很高兴的。
对此，近日的 FIFA 足球直播也向大众展示了即将在卡塔尔举行的 2022 年 FIFA 世界杯™ 上使用的半自动越位技术。FIFA 裁判委员会主席 Pierluigi Collina 和足球技术与创新总监 Johannes Holzmüller 解释了该技术的可调整之处：如果视频比赛官员不同意系统提出的踢球点/越位线，他们可以手动选择踢球点并使用现有工具绘制越位线。
AI介入的功与过
人们对于AI裁判质疑的声音一直存在。在《对话CoCoPIE首席科学家：AI可以当裁判，但不能喧宾夺主 | T前线》一文中就提到了AI裁判的技术现状：
基于各种主客观因素，在仅有人工裁判的条件下，要做到精准判罚难度较高，AI裁判可以更好地处理一些常见的争议问题，比如是否进球、是否出界、是否越位等等。
而就技术成熟度来说，当前 AI 足球裁判虽然还处在发展的早期阶段，但核心技术的研发已经基本完备。比较典型的可以用于AI足球裁判的技术包括但不限于：基于YOLACT的图像分割处理，可以用来自动判断球是否入网、出界；基于OpenPose人体姿态识别，判断球员是否越位、犯规；基于YOLO目标检测，实现球/球员的追踪；基于C3D动作识别，为手球等判罚提供精准依据…
具体到VAR技术，早期推广时就被人诟病，这种AI介入会打断赛事的流畅性，甚至因为“过于精确”而让观赏性降低。“大家公认的原则是‘minimum interference, maximum benefit’，即‘最小限度地打断比赛，最大限度地获得收益’。就AI裁判的研发初衷来说，主要是为裁判提供参考信息和协助判罚，而非完全取代裁判。”
更何况，AI并非全能的。正如任彬所言，“很多裁判本身也是项目的重要参与者，其职能并不仅仅是打分。比如，一个优秀的足球裁判可以掌控节奏、带动气氛，还有像花滑这样的运动，涉及到审美，其评判是带有主观鉴赏成分的，就不太可能由AI完全取代。”
一方面，AI终归为人类需求而生。另一方面，在实际应用中，AI带来便捷的同时，也会引发新的问题，需要新的规则去调整和纠正。
写在最后
从AI的概念诞生至今，半个多世纪的探索已经证明，机器永远无法真正像个人。所以即便有近些年诸如“DeepMind：AI击败了人类，设计了更好的经济机制”、“AlphaFold2再登Nature，从业者懵了：人类98.5%的蛋白质全都被预测了一遍”等单方面超越人类的消息不时被曝出，我们也不会去嫉妒和恐惧。
相反，“我不担心机器越来越像人，我担心的是人越来越像机器。”苹果CEO库克如是说。这种担心是有必要的，无处不在的AI，会让人们越来越依赖于机器的判断，从而让原有的人文温度渐渐冷却，甚至变得冰冷不堪。
功能主义派坚信AI意识终将觉醒，现实主义者则一直试图提醒AI研究者，需要去思考：如何去减少在实践中AI所带来的“副作用”，以及随之而来的针对AI的不信任感。这往往是在落地这门高科技时，经常被忽视的问题。
参考资料：
https://www.theverge.com/2022/7/5/23195009/fifa-ai-automated-offside-ball-body-tracking-2022-qatar-world-cup
https://www.fifa.com/technical/media-releases/semi-automated-offside-technology-to-be-used-at-fifa-world-cup-2022-tm
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