Можно ли доверять ИИ для прогноза футбола?

Модель не лжёт — но кто её интерпретирует?

Я построил байесовскую сеть для прогноза результатов Премьер-лиги на основе 12 лет статистики. Модель не обманывает: она обучена на чистых данных — владение мячом, xG, зоны ударов, оборонительные переходы. Но когда я передал результаты владельцу клуба, спросившему: «Будет ли побеждать?» — вопрос был не о вероятности, а о желании.

Когда код становится культурой

Алгоритмы не имеют намерений. Но люди — да. В Кройдоне моя мать — нигерийская медсестра — научила меня: статистика без эмпатии — это лишь шум. Мой отец — шотландский инженер — научил: точность без этики — это высокомерие. Когда мы оптимизируем под «точность», мы игнорируем тех, кого исключили: молодёжь из меньшинств, чьи данные никогда не попали в систему.

Скрытый риск: алгоритмический колониализм

Самый опасный сигнал — не переобучение, а невидимость. Мы принимаем «Дюмонта» за прокси «успеха», а потом удивляемся, почему его статистика не сходится. Почему? Потому что модель обучалась людьми, которые его никогда не видели.

Данные не говорят — но те, кто ими пользуется — да

Мы путаем корреляцию с причинностью, потому что перепутываем паттерн с властью. 78% вероятность победы ничего не значит, если игрок за ней никогда не получил шанса.

Этичное моделирование — это человеческий труд

Истинное понимание находится не в коде — оно в контексте. Задайте себе вопрос: вы доверяете алгоритму… или человеку, который его написал?