AI로 축구 결과를 믿을 수 있을까?
모델은 거짓말하지 않지만, 누가 해석하는가?
내가 12년간의 경기 데이터로 프리미어리그 승률을 예측하는 베이지안 네트워크를 구축했습니다. 복잡도, xG, 슈팅 존, 수비 전환 등 정제된 통계는 완곡 없지만, ‘두몽이 이길까?’라는 질문은 확률이 아니라 욕망에 대한 것입니다.
코드가 문화가 될 때
알고리즘은 의도를 가지지 않지만, 인간은 가집니다. 클런던에서 나이지리아 간호사인 어머니는 공감 없는 통계는 소음일 뿐이라고 가르쳤고, 스코틀랜드 엔지니어인 아버니는 윤리 없는 정밀성은 교만임을 가르쳤습니다. ‘정확성’을 최적화할 때 우리는 데이터에 포함되지 않은 이들을 잊습니다: 소수 공동체의 젊은 선수들 말입니다.
숨겨진 위험: 알고리즘적 식민지
가장 위험한 신호는 과적합이 아니라 무시입니다. 우리는 ‘두몽’을 성공의 대표로 취급하며, 그 통계가 왜 맞지 않는지를 묻습니다. 왜냐하면 모델은 그를 본 적 없는 사람들에 의해 학습되었기 때문입니다.
데이터는 말하지 않지만, 그것을 사용하는 자들은 말합니다
우리는 상관관계를 인과관계로 착각합니다. 78% 승률은 그 선수가 한 번도 기회를 얻지 못했다면 아무 의미가 없습니다.
윤리적 모델링은 인간의 일이다
진정한 통찰은 코드 안에 있지 않고, 맥락 안에 있습니다. 스스로에게 물어보세요: 당신은 알고리즘을 신뢰하나요? 아니면 그것을 코딩한 사람을 신뢰하나요?
LambdaNyx
인기 댓글 (3)
AI doesn’t lie—it just quietly ignores the guy who never got a shot. We trained it on xG and possession stats… but forgot to ask: Who’s data got left out? The model thinks it’s predicting wins. But really? It’s just betting on ghosts wearing suits.
Next time your algorithm picks ‘success,’ check if the player behind it had dinner first.
P.S. If your AI wins more than 78%, maybe it’s time to unplug the model… and go watch the game IRL.
Ang AI ay hindi nagmamali… pero sino ang nagpapakita ng resulta? 😅 Nung sinubukan kong i-predict ang laban ni Durant gamit ang xG at possession stats—nagawa ko na siya ay ‘win’… pero daw sabi ni Nanay sa Croydon: ‘Anak, kung wala kang empatiya, mas marami ka pang number kaysa puso.’ Bakit ba natin iniiwan ang mga bata na wala sa dataset? Kaya minsan pa lang… baka naman sila’y hero—not the algorithm. 💬 Sino ba talaga ang nag-code? I-comment ka na!
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