AI technologie na Wimbledonu čelí ostré kritice hráčů

Wimbledon letos poprvé nahradil lidské čárové rozhodčí umělou inteligencí. Zdálo by se, že technologie přinese větší přesnost a férovost, ale realita je podle mnoha hráčů jiná. Jaké konkrétní problémy AI systém přinesl a proč někteří tenisté volají po návratu lidí na kurty?
AI technologie na Wimbledonu čelí ostré kritice hráčů

AI rozhodčí na Wimbledonu: nová éra, nové výzvy

Wimbledon, jeden z nejprestižnějších tenisových turnajů světa, letos poprvé zcela nahradil lidské čárové rozhodčí elektronickým systémem na bázi umělé inteligence (ELC). Hlavním argumentem pořadatelů byla vyšší přesnost a eliminace lidských chyb. První zkušenosti však ukazují, že technologie není bezchybná a mezi hráči vzbuzuje rozporuplné reakce.

Kritika hráčů: chyby, frustrace a ztracené body

Řada hráčů, včetně britské hvězdy Emmy Raducanu, veřejně kritizovala AI systém za špatné rozhodnutí. Raducanu upozornila na situaci, kdy její soupeřka zahrála míč do autu, ale AI rozhodčí jej označil jako platný. Televizní záznam následně potvrdil, že míč byl skutečně mimo. Podobně Jack Draper, britská tenisová jednička, vyjádřil pochybnosti o stoprocentní přesnosti technologie a uvedl, že některá rozhodnutí byla podle jeho názoru chybná.

Další hráči, například Ben Shelton, museli kvůli technickým omezením systému urychlit průběh zápasu. Systém totiž přestal správně fungovat při zhoršených světelných podmínkách. Někteří sportovci si také stěžovali na špatnou slyšitelnost automatizovaného hlasového systému, což komplikovalo orientaci během zápasu. Pro neslyšící hráče pak absence tradičních gest lidských rozhodčích znamenala zásadní problém – bez vizuálního signálu nevěděli, zda získali bod.

Technologické výpadky a lidský faktor

AI technologie selhala i v klíčových momentech. Během zápasu mezi Sonay Kartal a Anastasií Pavljučenkovou systém nedokázal správně vyhodnotit míč v autu, a rozhodčí musel přerušit hru a nechat bod opakovat. Pořadatelé Wimbledonu se za tuto chybu omluvili a označili ji za „lidskou chybu“ – technologie byla omylem vypnuta. Následně byla přijata opatření, aby se podobná situace neopakovala.

Předsedkyně All England Clubu Debbie Jevans reagovala na kritiku s tím, že v minulosti byli pořadatelé často dotazováni, proč ještě nepoužívají elektronický systém, když je přesnější než lidské rozhodčí na jiných turnajích. Zároveň však případy selhání AI ukazují, že technologie stále potřebuje lidský dohled a zásahy.

Potřeba rovnováhy mezi AI a člověkem

Nejde o první případ, kdy AI technologie v tenise čelí kritice. Německý hráč Alexander Zverev už v dubnu upozorňoval na chybná rozhodnutí elektronického systému, když na sociálních sítích sdílel fotografii míče, který byl označen jako platný, ačkoliv byl zjevně v autu.

Tyto zkušenosti ukazují, že zcela nahradit lidský faktor umělou inteligencí může přinést nové typy chyb a frustrací. Mnozí odborníci i hráči proto volají po vyváženém přístupu, kde AI technologie slouží jako podpora, nikoliv jako jediný arbitr. Inspirací může být i nedávná změna strategie společnosti Klarna, která po vlně automatizace opět hledá lidské zaměstnance pro některé klíčové pozice.

Zdroj: TechCrunch

Chceš dostávat další tipy o AI?

Přihlas se k odběru a zhruba 2x měsíčně ti pošlu to nejlepší ze světa AI.

Name(Required)
Privacy(Required)

Další články

Proč je chatbot Aristotle od Harmonic revolučním nástrojem pro precizní matematické výpočty

Startup Harmonic, spoluzaložený Vladem Tenevem, CEO Robinhoodu, právě spustil beta verzi svého AI chatbotu Aristotle, dostupného na iOS a Androidu. Tento chatbot přináší revoluční přístup k AI – zaručuje odpovědi bez halucinací v oblasti matematického a kvantitativního uvažování. Co se skrývá za tímto tvrzením a jaký význam to má pro budoucnost AI?

Celý článek >

Nová AI architektura umožňuje 100krát rychlejší uvažování než velké modely s minimem tréninkových dat

Nový AI model z dílny startupu Sapient Intelligence z Singapuru přichází s přelomovou architekturou, která dokáže řešit složité úkoly až 100krát rychleji než současné velké jazykové modely (LLM). Hierarchický přístup simuluje myšlení člověka, kdy se kombinuje pomalé strategické plánování s rychlým detailem, a přitom nepotřebuje obrovské množství tréninkových dat. Tento model otevírá nové možnosti podnikům s omezenými zdroji i daty.

Celý článek >