Maaari Ba Tiyakin ang AI sa Football?

Ang Laro Ay Hindi Ginagawa Sa Pitch—Kundi Sa Code

Lumalaki ako sa dalawang mundo: ang panalangin ng ina ko sa Lagos at ang mga ekwasyon ng tatay ko sa Glasgow. Ngayon, hinuhula ko ang resulta ng football—hindi para manalo, kundi para tanungin sino ang nananalo. Sa mga tunel ng Premier League data, nagsasabi ang algorithm tulad ng evangelio. Pero kapag pinapahintulot natin ito, nawala ang katarungan.

Ang Mitol ng Objetibidad

Hindi makakaramdam ang AI ng pagod. Hindi nadarama nito ang presyon. Nakatututo ito mula sa skewed na datos kung деpaning Black players at overindexed na desisyon ng white referees. Ang aming modelo ay sumisigaw sa kolonyal na bias—hindi dahil mali, kundi dahil hindi kompleto.

Limang Nakatsembunyong Signal ng Panganib

1. Ang training data ay naglalabas sa non-European na estilo—tulad ng counter-pressing o wing play—from mga core metrics.
2. Ang player valuation ay nagpapahalaga sa pisikal na katangian (height, speed) higit pa sa tactical IQ.
3. Ang kasaysayan ng pinsala ay iniwan; tinataya ang Western medical norms bilang normal.
4. Ang crowd sentiment ay homogenized; ang pag-uugali ng fans ay encoded bilang monolithic.
5. Ang algorithmic feedback loops ay pinauunlad ang umiiral na estruktura—hindi kinokorekta error, kundi pinapalakas ito.

Hindi Maling Data—Kundi Sino Ang Nagbasa Nito.

Isang beses akong nakatingin kung paano hinuhulaan ng AI isang relegation batay sa last-season stats—tapos akong nakita na nawala ito noong maiwasan ni young midfielder mula sa Croydon. Hindi dahil kulang siya talent—kundi dahil hindi siya nakikita ng sistema.