利用Apple Watch傳送訊號作弊,大聯盟證實紅襪隊有 「作弊」 之嫌
利用Apple Watch傳送訊號作弊,大聯盟證實紅襪隊有 「作弊」 之嫌

根據《紐約時報》的報導,波士頓紅襪隊在雙方進行比賽時,在休息區訓練員利用智慧型手表「Apple Watch」接收破解的對手暗號後,再以暗號透露給紅襪的選手,以作為針對手紐約洋基隊接下來的攻防參考。目前大聯盟也證實了這樣的事情,並且由相關調查機構正在進行處理,預計賽季結束前會有定案。

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圖/ 科技新報

眾所周知,波士頓紅襪隊與紐約洋基隊向來是死對頭,不論是在球場內的比賽,或是球場外的球員交易,兩者的較量已經到達水火不容的地步。因此,紅襪隊在比賽場上所發生的「作弊」事件格外引人關注。甚至,已經有球迷直指紅襪隊的球團大罵「騙子」。

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圖/ 科技新報

報導指出,而該事件被發現的起因,是源自數周前,洋基隊的總管凱許曼(Brian Cashman)以一段影片向大聯盟主席曼佛瑞(Rob Manfred)檢舉,表示洋基作客紅襪主場時,一位紅襪的訓練員坐在休息區內看著他的「Apple Watch」,接著又向紅襪選手傳遞暗號,指導他們接下來攻守動作。這使得洋基懷疑,那位訓練員或許利用管道破解暗號,知道洋基投手下一球要投什麼,然後發暗號給場上打擊的紅襪球員,指導下一步該執行的動作。

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圖/ 科技新報

在經過大聯盟官方經過數周的調查後,相關調查單位也證實,紅襪在場外的隊員的確利用觀看高速攝影機所拍下來的影像,確認捕手給投手所做的投球暗號之後,再以「Apple Watch」傳送給休息區的訓練員,然後發暗號給場上打擊的紅襪隊員,告知下一步該做的動作。而這樣的過程也已經和紅襪隊對質,紅襪隊也承認他們的訓練員的確有收消息,並且傳送暗號給隊員的動作,這才使得整件事情爆發開來。更嚴重的是,紅襪隊進行類似「作弊」的比賽,不僅僅只對世仇紐洋基,對其他隊伍比賽時也同樣使過相同的手段。

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圖/ 科技新報

事實上,大聯盟並沒有嚴格規定不能偷竊對方球隊的暗號破解,也沒有相關的罰則。但是,紅襪隊的確違反地在球員休息缺內不得使用相關電子產品的規定。Rob Manfred強調,為了要求比賽有更高的公平性,大聯盟官方一向主張在球員休息區內禁止使用電子器材的規定,以降低投捕之間暗號被破解的風險。不過,紅襪隊總教練法瑞爾(John Farrell)顯然對此並不以為然,認為偷暗號的作法在大聯盟已經行之有年,並非是錯誤的做法,只是看球隊要怎麼去使用而已。

根據大聯盟的紀錄,相關的類似「作弊」事件時有所聞,最早的紀錄還可追溯到百年之前。所以,「作弊」這件事情對大聯盟來說已經不是新鮮事。而且,隨著科技的進步,許多科技產品也被拿來用用在作弊事情上,如這次的「Apple Watch」就會讓人覺得比較驚訝。

而對大聯盟有所了解的相關人士分析,這次紅襪隊會把「偷取暗號」這樣的事情積極執行的原因,就在於2017年的大聯盟正規賽事已經進入最後的一個月時間,所有球隊在爭取進入季後賽的門票時,幾乎都會用盡各種手段。目前美聯東區的王者波士頓紅襪,僅領先第二名的紐約洋基3場半的勝差。此時是不是能篤定進入季後賽,還有許多不確定的因素。而如果不小心落入第二名的位置,就必須與其他兩個分區的第二名球隊爭取外卡資格的勝出,才有機會季後賽,而這也是紅襪當前絕對不允許會發生翻盤情況。

本文授權轉載自:科技新報

關鍵字: #Apple Watch
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五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承
五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承

1973 年,良興從台北光華商場一間 50 坪的電子零件行起家,半個世紀後蛻變為年營收破十億、毛利率 18% 的全通路 3C 品牌。不過,伴隨規模擴張帶來的不只是成長,還有日益加劇的管理摩擦。門市遍布全台、品項高達近萬筆,加上跨部門協作頻繁,行政耗損與知識傳承的缺口,成為這家老字號邁向下一階段的隱形天花板。

良興總經理賴志達回顧,從電子零件跨入電商、從線下擴張到 OMO 全通路、再到會員深度經營,作為 3C 零售業者,良興每一波轉型都走在同業前面。「現在輪到 AI 了。如何做到人機協作、AI 賦能,就是良興第五波轉型的核心命題。」

AI 自動化,從行政細節釋放組織戰力

轉型需要夥伴,而賴志達評估合作夥伴的標準很明確:技術能力是基本,產業知識(Domain Know-how)的深度是關鍵,回饋速度更是最終決定因素。2025 年的未來商務展上,良興選擇攜手 Data-DI,看重的正是其「策略諮詢 + AI 產品 + 落地陪跑」三軌並行的實施能力。

很快的,良興與 Data-DI 合作的第一個專案,就落在最耗費人力、卻最常被忽視的環節:會議記錄。「會議如果沒有產值、沒有效果,對企業很傷!」賴志達說,他每天參加許多會議,但跨單位協作的會議記錄長期依賴人工聆聽與逐字整理,常出現人名誤植、決策遺漏、行動項目無人追蹤,讓會議效果大打折扣。

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良興總經理賴志達
圖/ 數位時代

為了解決會議記錄的痛點,Data-DI 業務副總包威棣指出,在導入工具以前,團隊須先釐清三件事:場景是否具備落地價值、哪些流程節點適合 AI 介入,以及以終為始地掌握客戶真正想要的輸出樣貌。這些看似基本的提問,都決定 AI 能否精準落地。

確認方向後,良興與 Data-DI 成功導入 AI 會議記錄自動化系統,透過模糊比對技術校正語音辨識誤差,並將生成的雙版本報告直接回存至既有資料庫,不僅將行政人員從重複性作業中釋放,也為後續的 AI 應用奠定扎實的系統整合基礎。

賴志達分享,現在他去外部開會也會用這個工具,運用 AI 把錄音轉文字、再整理成簡報,很快就能完成,更令外部夥伴驚艷。「我認為這是很成功的案子!也提醒想做 AI 的老闆們,與其急著搞大架構,不如先從小工具讓公司嘗試 AI,建立理解和認同。」

AI 把資深員工大腦轉化為資產

補完行政效率的缺口後,良興接著切入更深層的營運核心:知識傳承。過去,頂尖銷售經驗長期鎖在少數資深員工身上,新人培訓耗時三個月,員工離職即帶走知識資本。與此同時,網路資訊發達,消費者進店前早已掌握基本規格,3C 通路門市人員要如何發揮更多價值?「我要門市的人不是死背規格,而是面對客人時,能用客人能理解的方式對話。」賴志達說。

為此,Data-DI 協助良興建置 AI 門市教育訓練系統。系統透過六大自動化關卡,串接教材生成、審核上架、AI 銷售對練與成績回報,主管僅需在核心節點審核;員工透過手機語音對練,系統依口吻、專業度、回應力等維度自動評分。賴志達表示,目標是將新人培訓期縮短至一個月,讓數十年累積的銷售智慧轉化為可複製、可傳承的企業資產。

然而,要讓這套系統真正運作,得先解決兩個根本問題:資料從哪裡來?以及訓練如何更準確?

「以前大數據時代,講的是資料要大、全、細、實;現在 AI 要做到的是準(準確)、合(合乎場景)。」包威棣說。良興不同廠商提供的素材品質參差不齊,Data-DI 除了整合內部資料,也補充加入外部市場評測內容以填補空缺,再透過人員審核機制過濾雜訊,搭配 agent 架構的多層步驟與知識限定,確保系統能精準提煉對應品類的訓練素材。

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Data-DI 業務副總包威棣
圖/ 數位時代

賴志達則看得更遠:「這些教育訓練的內容,也將成為公司未來訓練機器人很好的原料。」

Data-DI 陪跑型顧問,帶領企業 AI 轉型

良興與 Data-DI 合作的兩個專案中,雙方共同克服了長提示詞邏輯混亂、AI 幻覺污染知識庫、逐字稿讀取逾時等技術難題。邁向下一步,賴志達表示,公司各部門很早就建置 Power BI 報表,但數據豐富不等於決策清晰。「數據是土壤,如果沒有梳理,就沒有用了。」因此,他的下一個目標是活化數據資本、推動行銷自動流,以精實的人力持續驅動成長。

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良興攜手 Data-DI 推動 AI 落地,以小步快跑模式為企業創造變革。
圖/ 數位時代

包威棣則從顧問視角歸納兩個觀察:AI 導入需要高層認同、由上而下推進,像賴志達這樣持續引領良興走在業界前端的決策者,就是不可或缺的推手;而單點工具的價值,終究要累積成組織體質的轉變才算真正落地。「就像會議記錄改變了會議當責的結構,人員訓練改變了知識傳承的方式。從點狀應用走向企業變革,這種決策思路才是 AI 真正深入落地產生價值的關鍵。」

最後,對於仍在觀望AI應用的企業,他則建議:「未來 AI 導致的落差只會愈來愈大,人會變成超級工作者,企業會變成超級企業。開始做就對了,先做一個三個月的小任務,降低落差、再急起追上。」從痛點切入、小步快跑,讓組織在實作中累積對 AI 的理解與信任,這正是 Data-DI 的陪跑哲學。

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