機器人有可能成為職棒大聯盟裁判嗎？|數位時代 BusinessNext

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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吳炳鈞強調，NAVI 不是憑空寫文章，而是根據企業過去累積的內容與規範來生成，這樣的產出結果，才會更貼近原本的品牌風格與實際需求。更重要的是，網創資訊還能根據客戶使用情境進行客製化調整。例如，NAVI 可以整合圖片和文字，生成一篇圖文並茂的文章，並同步輸出對應的 HTML 程式碼，浪LIVE 編輯只需貼至後台系統，就能完成上稿作業，不必再花費大量時間去調整版面配置。

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再就活動規劃來看，網創資訊同樣先將浪LIVE 的歷史活動範本、禮物清單與獎勵機制導入 NAVI，由系統學習營運團隊在發想活動時的思維脈絡，之後，團隊成員只要輸入關鍵字，NAVI 就能建議相應的活動方式與獎勵組合，作為活動規劃時的參考。

黎欣捷認為，NAVI 就像一位資深顧問，不僅提供更多元的視角與玩法建議，縮短活動規劃所需的時間和心力，也能即時調閱過往經驗，協助團隊跳脫個人思考盲點，避免重複規劃過去已經做過的活動內容。

吳炳鈞進一步以禮物清單為例，說明 NAVI 帶來的效益。浪LIVE每一檔活動都需要重新設計禮物或做不同的組合搭配，因此資料庫已累積上百種不同類型的禮物，這使得團隊成員在規劃活動時，常常要花很多時間去發想新禮物或搜尋資料。而在導入NAVI後，系統可以根據歷史資料提供合適的禮物搭配建議，協助團隊在規劃新活動時，更有效率地運用既有資源。

不只生成內容：NAVI 三大特色，讓 AI 真正嵌入企業流程

在資料管理與內容生成外，網創資訊也從企業管理需求出發，規劃出以下 3 大系統特色，使 NAVI 得以真正融入企業的營運流程中。

第一，NAVI 支援至少 20種大型語言模型，能因應不同使用需求，處理文字、圖片、音訊和影片等多種形式的內容。第二，系統可部署於私有雲或地端環境，讓資料能留在企業內部，降低被外部 AI 模型使用的疑慮。第三，整合 AD 身份驗證與授權機制，可依部門和角色別去設定資料存取權限，確保 AI 在回應問題或產生內容時，只會引用該使用者可存取的資料範圍，避免誤用或資料外洩的風險。吳炳鈞補充，由於系統可進行部門切割，也能進一步統計各單位的使用量，方便企業進行內部成本分攤與管理。

「企業需要的是能嵌入流程的 AI，而不是只會回答問題的工具。」吳炳鈞指出，因此 NAVI 一開始就定位在企業知識管理系統，從而發展上述系統設計。近年來，因應 AI Agent 趨勢，網創資訊亦將相關概念融入 NAVI，使系統具備更高的主動性，能依任務需求串接不同資料庫與內部系統，協助使用者完成特定工作流程。

未來，網創資訊將持續與浪LIVE 深化合作，逐步導入更多內容至系統中、拓展更多應用場景。也期待在與客戶合作的過程中，共同發掘更多具體的應用靈感，並視需求開發對應功能，持續放大知識與經驗的價值，讓技術不只停留在工具層次，而能真正轉化為企業成長的動能。