人工智能驅動的世界盃依賴數千名數據工作者

本屆世界盃（FIFA World Cup）首次在比賽中使用了內置傳感器的足球、實時跟蹤技術、人工智能輔助越位判斷以及為48支球隊配備的AI助手。這些創新背後，是來自印度、柬埔寨、菲律賓等國的數千名數據工作者，他們為人工智能工具的運行提供了關鍵支撐。多倫多大學媒體研究助理教授Rafael Grohmann表示，足球領域對數據工作的依賴遠早於當前的AI熱潮，數據價值鏈中的工人對足球至關重要，而高價值的數據分析工作集中在少數富裕中心，數據標註則分佈在東歐、非洲、南亞和東南亞的城市。

這些數據標註員中，許多人本身就是足球運動員或對比賽有深入瞭解。他們按比賽場次承包工作，每場比賽需要3到4小時，將每一次傳球、剷球和射門轉化為結構化數據。一位在馬尼拉的Packing Sports公司（德國數據分析公司Impect的菲律賓分部）進行數據標註的球員透露，數據工作對菲律賓足球聯賽球員來説是流行的副業。他表示，在世界盃和歐洲盃等大型賽事期間，工作量會更大，因為球隊、分析師和媒體對快速數據的需求更高。

足球已成為一項大生意。英超、意甲、德甲和西甲頂級俱樂部每年創造數十億美元收入。美國投資者越來越感興趣，超過一半的英超俱樂部由美國富豪或公司持有。萊斯大學體育分析學助理教授Scott Powers認為，美國投資增長將轉化為數據分析的更大投入。目前，少數公司控制着大多數足球俱樂部依賴的數據。先進技術通過人工標註、計算機視覺和AI建模實時生成數據，數據工作者每場比賽可捕捉多達3000個動作。

數據工作的需求還受到可穿戴設備（如智能背心）以及博彩業和預測平台（如Kalshi和Polymarket）的推動。一位在里約熱內盧的兼職數據標註員Adan表示，他記錄的數據明顯用於博彩，公司需要實時數據來調整賠率。他説：“考慮到比賽時長和歐元支付，這份工作報酬不錯。在低知名度比賽的博彩市場，我不認為自動化技術能比人力更便宜。”隨着技術發展，分析師越來越多地使用計算機視覺算法來自動檢測動作，但這些算法仍需人工標註的數據訓練。

本屆世界盃預計將產生約90億美元收入，成為有史以來最賺錢的體育賽事。FIFA與聯想合作開發的AI助手利用機器學習和自然語言處理分析數百萬個數據點，旨在保持球迷、球隊和企業的參與度。Grohmann總結道：“世界盃將把足球的數據和AI帶到最大的舞台上。我們觀看的足球比賽，其運行既依賴球員，也依賴這些數據工作者的勞動。沒有他們，這一切都不復存在。”