Kann man AI beim Fußball vertrauen?

Das Modell lügt nicht — aber wer interpretiert es?

Ich habe ein Bayes-Modell zur Vorhersage der Premier League-Ergebnisse mit 12 Jahren Spielstatistiken trainiert. Die Zahlen sind sauber: Ballbesitz, xG, Schusszonen, defensive Transitions. Doch als ein Vereinsbesitzer fragte: „Wird er gewinnen?“ — ging es nicht um Wahrscheinlichkeit, sondern um Wunsch.

Wenn Code Kultur wird

Algorithmen haben keine Absichten — Menschen aber schon. In Croydon lehrte mich meine Mutter — eine nigerianische Krankenschwester —, dass Statistik ohne Empathie nur Rauschen ist. Mein Vater — ein schottischer Ingenieur — lehrte mich, dass Präzision ohne Ethik Arroganz ist. Bei Optimierung von „Genauigkeit“ ignorieren wir oft diejenigen, deren Daten nie in das System kamen.

Das verborgene Risiko: Algorithmische Kolonialismus

Die größte Gefahr ist nicht Overfitting — sondern Unsichtbarkeit. Wir behandeln „Dumont“ als Proxy für „Erfolg“, doch seine Statistiken addieren sich nicht. Warum? Weil das Modell von Menschen trainiert wurde, die ihn nie sahen.

Daten sprechen nicht — aber die Nutzer tun es

Wir verwechseln Korrelation mit Kausalität, weil wir Muster mit Macht verwechseln. Eine 78%-Siegeswahrscheinlichkeit bedeutet nichts, wenn der Spieler dahinter niemals eine Chance bekam.

Ethische Modellierung ist menschliche Arbeit

Echte Einsicht findet sich nicht im Code — sie findet sich im Kontext. Frag dich: Vertraust du einem Algorithm… oder der Person, die ihn geschrieben hat?