「生成式 AI」之旅 PGA Tour 高爾夫球比賽直播的變革

「生成式 AI」科技發展一日千里，面對這波人工智能熱潮，各行各業也在經歷翻天覆地的變革——體育產業也不例外，由過去著重大數據分析演化為現時的「生成式 AI + 大數據」的發展模式，無論是企業或觀眾，我們都都在經歷著一場由人工智能帶動的範式轉移。

作者：廣編企劃

「生成式 AI」科技發展一日千里，面對這波人工智能熱潮，各行各業也在經歷翻天覆地的變革——體育產業也不例外，由過去著重大數據分析演化為現時的「生成式 AI + 大數據」的發展模式，無論是企業或觀眾，我們都都在經歷著一場由人工智能帶動的範式轉移。有見及此，這次 Generative AI Journeys 請來 PGA Tour（美國職業高爾夫球巡迴賽）與我們分享：如何以 AWS 雲端平台「生成式 AI」技術，開創直播高爾夫球比賽的新格局。是次 Generative AI Journeys 網上對談由 AWS 主辦，並由 AWS 數據和 AI 副總裁 Swami Sivasubramanian 與 PGA Tour 數位營吒笨偛 Scott Gutterma 聯袂進行，以 PGA Tour 如何使用 AWS 「生成式 AI」技術為題，解構這間營辦全球頂尖高爾夫球比賽的體育企業，如何透過 AI 技術改善高爾夫球比賽的實況觀影體驗，並拆解 AI 即時數據分析與專家洞見的原理，讓尚未了解 AI 技術如何改變企業營叩淖x者，一窺行內最新發展。

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以「生成式 AI」輔助直播高球賽建構深度、互動的觀賞體驗對談嘉賓 Scott Gutterma 作為 PGA Tour 的數位營吒笨偛茫 言 PGA Tour 工作 19 年，主要負責 PGA 巡迴賽的數碼平台及世界各地迴賽的廣播技術。揝cott 所言，PGA Tour 在內容創作方面已有十年使用 AI 和機器學習（ML）的經驗，例如，他們的計分系統 ShotLink 正是用機器學習原理，讓人工智能在 PGA 巡迴賽高爾夫球選手的擊球畫面捕捉球的飛行軌跡，從而讓直播時更易即時呈現相關資訊；又如他們利用機器學習工具剪輯球賽精華，比起過往使用人手挑選片段，Scott 直言使用人工智能後效率獲大幅提升，其球賽精華片段數量也因此增加了三倍之多；同樣地，PGA Tour 現時亦會根據比賽內容訓練人工智能，並使用「生成式 AI」整理過百名比賽球員的資料、數據，按需要生成各個球員相關的專屬資料，例如戰績、冠軍數量、擊球效率、擊球飛行距離等。面對這一年來的「生成式 AI」熱潮，Scott 直言感興奮，亦認為 AI 正改變 PGA Tour 的創作方式，一方面為球迷創造各種新體驗，另一方面亦提高他們工作人員的效率。Scott 提到他們正計劃在不同平台上推出更快、更廣、更富資訊的「生成評論工具」——以極受球迷愛戴的高爾夫球手 Rory McIlroy（三屆高爾夫球大滿賽冠軍）為例，Scott 指根據過往的球評模式，球賽旁述大多只會作出如「Rory 擊球 125 碼進果嶺，距洞 10 英尺」的客觀描述，但 PGA Tour 將使用「生成式 AI」創造背景：當 Rory 同樣是擊球 125 碼進果嶺，球離洞 10 英尺時，觀眾或會想知道「Rory 能推入 10 英尺推桿的可能性有多少」、「Rory 過去打這個洞時的推桿成功比率是多少」等資訊，而透過結合「機器學習」和「生成式 AI」，PGA Tour 將能向講解員即時提供答案，甚至能即時分析/計算、預測這球距離 10 英尺推桿的重要性，展示這球是否成功與選手能否贏得比賽、贏得冠軍的關係。Scott 期望，這個結合大數據、機械學習、生成式 AI 技術的「生成評論工具」，能夠協助他們旗下 ESPN、ESPN Plus、PGA Tour Live 及合作伙伴 CBS、NBC 和高爾夫頻道的解說員，在他們評論球賽、在每次球員擊球時，讓「生成式 AI」向解說員提供包括該名球員、該次擊球的各種討論方向、球評論點，讓每一桿也變化萬千的高爾夫球比賽，能以更深入的評論方式呈現於觀眾眼前。

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與專家合作 解決哂 AI 的挑戰聽起來很簡單，但面對人工智能發展日新月異，大企業如 PGA Tour 要掌握技術也需面對不少挑戰，例如，從評估使用那一款人工智能模組，「我們就要思考哪些模型最適合我們？哪個模型最適合統計信息和媒體行業？或會否有另一個可能更適合創作視頻內容的模組？」Scott 更強調，哂 AI 最重要是確保它們提供的資訊是準確和正確，「因為在體育中，準確性和正確性是至關重要，我們必須確保 Rory McIlroy 從 10 英尺外推球進洞的入球率是正確的，在我們構建和實踐使用「生成式 AI」，我們要問的是：『如何確保我們得到的資訊是準確和正確？』」

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