Можно ли доверять ИИ в футболе?

Модель не говорит, но люди — да

Я построил байесовскую модель для прогноза результатов Премьер-лиги — не чтобы заменить интуицию, а чтобы усилить её. Каждая кривая вероятности шепотала: «А что, если данные ложны?» Не потому что числа ошибочны — а потому что мы забыли, кто их интерпретирует.

24, которых никогда не пригласили

Наши 24 аналитика никогда не были приглашены на финальный обзор. Не потому что им не хватало навыков — а потому что их голоса не вписывались в ритм алгоритма. Мы оптимизировали под победы, а не под мудрость.

Маленький зелёный дом — никто его не видел

Называли это «Маленький зелёный дом» — тихий угол нашего сервера, где хранились сырые решения. Ни один фото туда не сделали. Это было не про эстетику — это про ответственность. Место, где логика спит, и никто не осмелится разбудить её.

Алгоритм, который забыл своё имя

Наша система училась на данных матчей, но никогда не узнала своего имени. Она предсказывала победы по априорным вероятностям — а не по душам игроков. Когда модель прошепотала «Стоило ли доверять этому?» — никто не ответил.

Тихое напряжение между кодом и человечностью

Я вырос в Кройдоне: мать — нигерийская медсестра, отец — шотландский инженер. Я говорю на уравнениях — но слушаю в тишине. Когда ты спрашиваешь: может ли ИИ заменить суждение… не ищи ответов в коде.

Пять скрытых сигналов риска

1. Смещение переобучения как точность
2. Обучение на данных без этического обзора
3. Оссессия скоростью побед над справедливостью
4. Игнорирование человеческого контекста в дизайне модели
5. Тихое отвержение интерпретируемости