機器人有可能成為職棒大聯盟裁判嗎?
機器人有可能成為職棒大聯盟裁判嗎?

一場精彩的球賽,如果毀於裁判的誤判,會不會令人扼腕呢?在2010年6月2日美國職棒大聯盟的一場賽事中,就發生了這樣的一件事,當天,底特律老虎隊的先發投手賈羅拉加(Armando Galarraga)表現出奇的好,投到九局時,竟然已經連續解決了26名打者,眼看就要創下許多大投手夢寐以求、卻又求之不得的「完全比賽」,下一名打者上場時,球場上早已瀰漫著一股按捺不住的興奮,打擊出去,一顆一壘前平凡無奇的滾地球,補位的投手迅速接進一壘手傳來的球、順勢踩上壘包,全場球迷爆發出巨大的歡呼聲,一同見證了歷史性的一刻!且慢,沒想到這時候裁判竟然擺出安全上壘的手勢,大喊一聲Save!一場完全比賽就這樣沒了,這到底出了甚麼事啊?

裁判判決標準飄忽不定,機器人能代勞嗎?

原來就在這個關鍵的時刻,裁判竟然誤判了!這樣的錯誤讓球員、觀眾久久不能釋懷,甚至驚動了白宮,但場上的判決就是最後的決定,不容更改。雖說誤判也是比賽的一部份,但在影像技術日益精進的今天,它就那麼清清楚楚地攤在眼前,讓球迷們越來越不能接受,這也導致各項賽事陸續引進即時重播輔助判決,或是像網球、羽毛球等採用鷹眼系統來判斷球的落點。

那是不是這些新科技的引進,就可以全然化解來自裁判的誤判、甚至是愛國裁判的干擾了呢?顯然不是,以棒球來說,眼前就有一項常常引起爭議、卻又難以解決的問題,那就是好壞球的判決。常常聽到的說法是好的球員要能適應主審的好球帶,問題是主審的標準常常飄忽不定、前後不一,無怪乎比賽中三不五時就會看到球員、教練氣呼呼地和主審爭辯。既然人的表現如此的不穩定,那何不讓機器人試試看呢?

這倒不是球迷間一時的突發奇想,根據知名運動網站ESPN三月份一系列的報導,美國職棒大聯盟可是很認真地在思考這件事情,從該網站統計資料來看,2018年大聯盟主審好壞球判斷正確率約為91.1%,並不算低,但對於職業比賽來說,將近一成的誤判率的確值得正視。也難怪大聯盟高層會考慮採用機器人來擔任主審,以它在影像識別上的精準度與一致性,正確率可望明顯提昇。

讓機器人當裁判,難點在哪?

話說目前電視台轉播球賽時,早已經採用影像技術來判斷投手投球進壘的落點,作法就是先在螢幕上產生一個九宮格方塊,接著將它疊合到打擊區,再看看球到底落在區塊中哪個位置。如果想要將它移植到真實的比賽現場,可以考慮在現有主審的位置擺放這樣的影像系統,技術上似乎不會太難,那為什麼遲遲未能付諸實現呢?

從電視螢幕轉換到真實的球場,其實並沒有想像中那麼容易,螢幕上的九宮格方塊大致是同一個大小,不致因人而異,但在球場上,它可是需要根據球員的身材加以調整,然而我們的身體真有那麼工整嗎?再加上選手打擊時也會擺出各種姿勢,甚至特意縮小好球帶,這多多少少都會讓好球帶產生差異。如何處理呢?大聯盟專家的建議是,可以考慮在選手的衣服上加裝足以識別好球帶的感應器。

在此同時,可不要忘了球場上的天候、光線、燈光等因素,它們對影像系統正確性的影響絕對不容小覷!怎麼解決?答案是,加裝更多的感應器!為了讓所有的量測都能達到所要求的精準度,嚴謹的校正工作當然跑不掉,而且只要環境一有改變,光線、天候稍有不同,隨時都要加以調整。想像一下這樣的畫面,在未來的球賽中,球員的身上、球場的四周也許會掛滿琳瑯滿目的感應器,球場立馬化身為工廠,看球的樂趣會不會大打折扣啊?

對於有著百年以上歷史的美國職棒大聯盟,如果對機器人主審沒有十足把握,絕對不會輕易推出。在可見的未來,我們仍然能夠欣賞到一些別具特色的裁判,豪邁地展現他那獨樹一格的三振動作,或是那些神奇的捕手,屢屢施展出魔術般似的手法、瞬間挪移接球的位置,想方設法迷惑主審的好壞球判決。

在運動競技場上,新科技的引進從來不會只帶來正面的影響,它所改變的不僅僅是比賽的進行方式,甚至會帶走某些特別的回憶。

人終究會誤判,誤判總是讓人心痛,但如機器般的精準,似乎又少了點人味,兩相權衡,你會接受機器人成為職棒大聯盟的裁判嗎?

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AI代理時代已至!國泰金控以GAIA 2.0框架加速AI應用百花齊放
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國泰金控副總暨國泰世華銀行數據長梁明喬分享GAIA 2.0技術框架與集團GenAI應用案例
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國泰金控副總經理暨國泰世華銀行數據長梁明喬指出:「隨著代理式AI技術崛起,我們在今年提出GAIA 2.0技術框架,目標是讓AI助理(Assistant)進化成AI Agent,可以跨單位整合工具、數據與分工,實現真正的智慧協作。」

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梁明喬表示:「接下來,我們將以GAIA為引擎,打造通用型、業務型、IT型與服務型AI應用,如Vibe Coding、CUBE Intelligence等服務,一步一腳印擴展集團的AI Agent生態圈,型塑智慧金融新格局。」

舉例來說,隨著生成式AI普及,客戶對於數位(助理)服務的期待更高,國泰世華銀行數位品牌CUBE推出「CUBE Intelligence」兩項新服務,包含「升級版」智能助理–阿發,滿足客戶詢問複雜問題的需求,無論客戶提出什麼問題,都可以完整步驟與適當的情緒價值強化與客戶的連結,讓服務更智慧、貼心且符合期待。

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國泰金控副總暨國泰世華銀行數位長陳冠學展示「CUBE Intelligence」兩項新服務
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國泰金控副總經理暨國泰世華銀行數位長陳冠學表示:「除了升級版阿發,另一新服務是我們也在CUBE App新增『對話式功能搜尋(CUBE Search)』,就像把行員放到CUBE App一樣,讓客戶可以用自然語言輕鬆找到想要的服務,讓服務體驗變得更聰明、更人性也更懂你。」兩項CUBE Intelligence新服務即將在年底正式上線。

跨界合作推動台灣大型語言模型落地,加速生成式AI發展

大型語言模型具備強大的語意理解與內容生成能力,是生成式AI快速發展的關鍵推力。國立政治大學金融科技研究中心主任王儷玲指出:「金融產業因為有獨特的金融語境、法規語意以及在地化的繁體中文知識,國際通用模型並不適用,必須建構本土知識庫、標準化模型機制、AI 法規沙盒及在地算力平台,發展台灣企業共同主導與管理的大型語言模型,方能讓更多金融業者透過微調打造適用模型、加速可信賴的AI Agent服務落地。」

國泰金控數數發中心數據暨人工智慧發展部副總經理劉浩翔進一步補充:「本地大型語言模型的成功關鍵,不僅是掌握充足且高品質的數據,還要透過後訓練微調與人類回饋強化學習的訓練方式去微調出適用的AI模型,藉此提升答案的精準度,尤其是需要跨法規、多層邏輯的嚴謹金融專業知識。」

AI要成功,除了應用場景、模型,算力也扮演至關緊要角色,對此,鴻海科技集團亞灣超算執行長姚延宗表示:「本土算力是支持本土大型語言模型落地的關鍵。」不過,他也強調,AI算力快速迭代且進入門檻高,不是每一間企業都可以自建算力,因此,亞灣超算與NVIDIA合作啟用超算中心,讓金融等台灣企業可以按需租賃所需算力,解決資料共享等敏感問題,加速金融AI應用的多元發展。

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產業與學界專家於國泰金控技術年會交流生成式AI如何在台落地應用,左起為:國泰金控副總經理施君蘭、政治大學金融科技研究中心主任王儷玲、國泰金控數數發中心副總經理劉浩翔、鴻海科技集團亞灣超算執行長姚延宗
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總的來說,從GAIA 2.0技術框架的推出、生成式AI的落地應用、到積極參與本土大型語言模型建置等行動,可以清楚看到,國泰金控正由內而外推動全面AI創新:強化內部流程效率與治理能力、以智慧化服務提升客戶體驗,並透過技術開放與跨域合作,為金融產業的數位與AI智慧轉型注入新動能。

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