PCWorld报道称，美国职业棒球大联盟（MLB）将从2026年开始采用新的自动好球判定系统（ABS），该系统利用机器学习技术帮助裁判做出更准确的判罚。超过225名大联盟球员已下调其官方身高数据，这可能是为了缩小其个人好球区以获得竞争优势。自动好球判定系统允许每支球队在每场比赛中进行有限次数的挑战，这创造了新的战术决策点，同时仍将人类裁判保留为主要决策者。
在计算机或消费电子领域，任何负面事件似乎都能归咎于“人工智能”。价格高昂、库存不足、搜索结果质量下降、平台体验恶化……例子不胜枚举。我还要加上一条：Copilot。不过，请允许我暂时离开个人电脑行业这片“垃圾场火海”，采用一种经典的转移注意力方式：想想棒球。
在美国，2026年美国职业棒球大联盟赛季上周刚刚拉开帷幕。和所有其他事物一样，它现在也被“人工智能”侵染了。具体来说，一项新系统允许球员对主审裁判的好球或坏球判罚提出挑战。这对于任何关心棒球的人来说都是件大事——判定好球或坏球可能对一次投球、进而对一个打席、一局甚至整场比赛至关重要。
自动好球判定系统（ABS）实时“观看”投球，并判断球是否进入击球员的好球区。本质上，它是一个机器人裁判。该系统已在小联盟和韩国职棒经过多年测试，如今终于登上了全球最大的棒球舞台。与其他联盟的实施方式不同，自动好球判定系统不会立即判定好球或坏球以取代人类裁判。但球员——投手、捕手或击球员——可以挑战裁判的好球或坏球判罚。挑战激活后，系统会精确显示投球落点相对于击球员好球区的位置……或者至少，是系统所认定的击球员好球区的位置。
至少可以说，这充满了争议。不仅仅因为它是“人工智能”取代人类的一个极其显眼的例子，而且发生在一个极具人类特色的环境中。系统本身的实施方式就存在争议。要知道，好球区并非对所有击球员都通用——在美国职业棒球大联盟，其高度基于“击球员肩部顶端与制服裤腰中点，以及膝盖骨下方一点”，宽度则与本垒板相同。
因此，身材较矮或击球准备姿势蹲伏较低的球员，其好球区较小，如果投手试图投在好球区边缘，他们就更有可能获得保送。好球区较小的矮个球员在打席中拥有如此明显的优势，以至于大联盟历史上曾出现过教练和推广人专门寻找身材矮小、“不可能被三振”的球员的例子，尽管其中大多数是噱头和宣传活动（以现代标准看，有些甚至令人反感）。
自动好球判定系统的实施引发了一个有趣的现象：美国职业棒球大联盟球员的身高正在惊人地“缩水”。因为该系统使用击球员申报的身高作为判定好球区的基础，所以球员官方统计数据中的确切身高在此至关重要。据《大西洋月刊》报道，多达225名大联盟球员——超过联盟总人数的一半！——已经调低了他们的官方身高。其中大多数人调低了1英寸（如果你生活在文明国家，那就是2.5厘米），几十人调低了2英寸，还有六名球员整整“缩水”了3英寸。
球员们是真的在纠正官方统计数据中虚荣夸大的身高，还是为了获得更小的好球区而调低身高？或者两者兼有？我怀疑，如果你深入球员休息区探究一番，或许能找到答案。这让人想起“世上没有五英尺十一英寸（约1.8米）的人”这种说法。现在看来，显然存在，至少对于职业棒球运动员而言是如此。
对于棒球迷来说，围绕自动好球判定系统实施的这场戏码观赏性十足，他们可以在电视转播或球场大屏幕上看到挑战结果。“你无法击败机器人”瞬间成了网络热梗，这很好地概括了一个事实：关于好球和坏球的最终裁决权，至少在某些时候，现在掌握在电脑手中。你还可以在网上看到挑战总数、成功或失败的追踪数据。对于球员来说，首次有机会对裁判说“不”，想必是一种宣泄。
当然，在联盟和这项运动中地位相当高（在美国体育博彩几乎遍地开花的当下，其关注度更是前所未有）的职业裁判们对此并不感到兴奋。首次投球挑战发生在大联盟开幕日，首次成功的挑战则在次日。但挑战次数并非无限。虽然韩国职棒联盟（KBO）三年来所有投球都由该系统判定，但在美国职业棒球大联盟，每支球队每场比赛仅限对裁判判罚发起两次挑战，如果挑战成功则可额外获得一次。由于大联盟比赛一场完整的比赛至少需要153次投球，通常更多，因此何时使用这些挑战正迅速成为一个战术选择。
这类似于美国国家橄榄球联盟（NFL）中足球教练使用挑战权的情况，不过最终通过回放确认或推翻裁判判定的仍是人类。大联盟也在使用人工回放来判定垒上情况，这使得裁判在场上越来越像是一个象征性角色。这还不提球员的挑战是否真的成功……或者自动好球判定系统对好球区和投球落点的判定是否正确。
冒着显得小家子气的风险，看着其他人们在乎的事物被人工智能搅动，倒是挺有趣的。不过我必须补充，这不是那种需要打上引号的“人工智能”——它不是那种用整个互联网上窃取来的文字、图像、视频和音乐训练出来的生成式“人工智能”，并且在许多情况下试图用拙劣的仿制品取代它所窃取的内容。它是一个用机器学习开发的系统，也就是在ChatGPT崛起之前我们称之为人工智能的东西。（而且即便如此，它也不是科幻意义上的那种人工智能，即像HAL 9000或指挥官数据那样有感知的机器。）而且它显然提高了好球和坏球判罚的准确性，同时并未完全取代裁判。我看不出大联盟会取消场上的实际裁判，至少需要有人在那里执行棒球规则。
既然如此，我不认为这是真正的双重标准。可以说，自动好球判定系统对棒球运动是净收益，尽管我确信很多人会就此展开辩论。而且它不需要庞大的数据中心、不可持续的能源和资金投入，或者经年累月的全球芯片供应。所以我可以毫无愧疚地享受这场戏码。不过，我敢肯定又会有人就此与我争论。
