Conform TechSpot, un antrenor aflat sub presiune a apelat la un chatbot accesibil publicului pentru a căuta perspective noi atunci când analiza convențională și rapoartele de scouting nu au reușit să aducă victorii. Este o reflecție neobișnuită asupra cât de accesibile au devenit modelele de limbaj: o organizație sportivă de milioane de dolari recurge la același instrument online gratuit folosit zilnic pentru eseuri, fragmente de cod și rețete.
Echipa profesionistă de hochei a Calgary Flames se confruntă cu unul dintre cele mai slabe începuturi din istoria francizei. După paisprezece meciuri în sezonul Ligii Naționale de Hochei, au reușit doar trei victorii – un record care i-a lăsat aproape de coada clasamentului și în căutare de soluții. Ultima idee a antrenorului principal Ryan Huska pentru a opri declinul a venit dintr-o sursă neașteptată: ChatGPT.
Revelația a apărut în The Chase, o serie documentară produsă de echipă care surprinde viața din jurul clubului. În cadrul unei ședințe recente a echipei, Huska a recunoscut că și-a petrecut noaptea precedentă “explorând un tunel” cu chatbot-ul AI. El le-a explicat jucătorilor că a introdus în sistem un set de date din ultimele cinci meciuri – de la procentajele de șuturi la volumul de șuturi și proiecțiile sezonului – pentru a înțelege criza de goluri a echipei.
Potrivit lui Huska, ChatGPT a procesat aceste date și a estimat că, dacă tendințele continuă, Flames ar putea avea o medie de aproximativ 2,36 goluri pe meci în sezon. În context, această cifră s-ar încadra printre echipele cu cele mai puține goluri marcate în NHL. Huska a prezentat acest număr ca pe o provocare, nu ca pe o previziune, folosindu-l pentru a îndemna jucătorii să se concentreze pe generarea de mai multe șanse de gol, chiar și fără un marcator vedetă în echipă.
Lumea hocheiului a văzut o altă poveste în spatele mesajului motivațional. Analiștii și tehnicienii au ridicat din sprâncene când Huska a folosit ChatGPT pentru proiecții statistice, deoarece sistemul nu poate efectua calcule numerice sau analize predictive. Spre deosebire de instrumente precum R, pandas din Python sau cadrele comerciale de învățare automată pentru sport, ChatGPT interpretează cerințele în limbaj natural și prezice completările textului probabile. Poate aproxima raționamentul, dar nu poate verifica numerele pas cu pas.
În termeni practici, dacă Huska a introdus statistici ale jucătorilor și a cerut proiecții, ChatGPT ar estima probabil folosind corelații de tipar de limbaj, mai degrabă decât să proceseze numerele matematic. O astfel de abordare poate produce rezultate plauzibile, dar poate conține erori logice sau aritmetice ascunse. Halucinațiile sunt bine documentate în sistemele AI generative, iar OpenAI a avertizat în repetate rânduri împotriva utilizării ChatGPT pentru decizii analitice sau cantitative.
Multe echipe sportive au adoptat deja analiza datelor, dar acele sisteme se bazează de obicei pe modele statistice verificate, date de senzori și învățare automată special antrenată pentru analiza jocului. În contrast, ChatGPT gestionează limbajul natural mai bine decât raționamentele numerice, ceea ce îl face o alegere neconvențională – și tehnic nesigură – pentru prognozarea performanței.
