## 619｜从“点球成金”到“AI接管”：23年后，奥克兰球队又上演一出好戏

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这两天突然看到的一条AI新闻让我愣了一下，因为这条AI新闻出现在体育板块，而不是科技板块。说的是奥克兰这座城市的棒球队，不过这次不是球队搬家或者是输球，而是让AI代替教练决策，直接管理棒球比赛。

提起奥克兰，我想很多同学都会立马想起《点球成金》这部电影或者是《魔球》这本书。说实话，那电影我看了至少三遍，每次看到布拉德·皮特饰演的比利·比恩坐在破办公室里对着Excel表格里的数据发愁，我都觉得特别亲切——原来这么帅的人，也有搞不定的东西。

但你看，23年过去了，现在已经不是人类教练看着Excel的数据做决策了，直接让ChatGPT接管了整场比赛。

咱们先来说说23年前那个经典故事。2002年的奥克兰运动家队，球队所有球员的总年薪是4000万美元，要和纽约洋基队1.26亿美元的豪华阵容掰手腕。你想想，这差距得有多大？

球队的总经理比利·比恩当时就想，既然钱不够，那就用脑子。他挖来了擅长棒球数据分析的德波德斯塔，担任自己的总经理助理，开发了一套“棒球统计学”，把球员能力完全数据化，专门寻找那些被传统球探看走眼但有特长的好苗子。

结果呢？这支“穷队”创造了美国职棒联盟百年历史上连胜20场的纪录。更绝的是，他们每赢一场球只花50万美元，而洋基队每赢一场要花150万美元，这是整整三倍的差距！

说实话，当时为什么会反复看这部电影，有布拉德·皮特很帅的原因，但另一个原因是，这电影里讲述的内核，就是用数据找到被市场低估的价值。这不就是我们做产品经理天天需要琢磨的事儿吗？

借助这本书和电影，奥克兰运动家队出名了，简直成了科技和运动完美结合的代名词。但是奥克兰这座城市的体育命运真是一言难尽。奥克兰运动家队，被老板强行从奥克兰搬到拉斯维加斯，连队名都去掉了“奥克兰”，改成了没有城市名的“运动家队”，要知道这支球队从1968年就已经在这座城市了。除了棒球队之外，篮球的勇士队跑到旧金山，连橄榄球的突袭者队也走了。奥克兰的体育迷估计都快被这些资本家气疯了。

就在这时候，一个叫保罗·弗里德曼的科技创业者站了出来，成立了奥克兰球员队（Oakland Ballers）。你看这名字起的，“Ballers”也是“B”，既安慰了老球迷，又暗示着新开始，因为之前走的那支球队的简称是“A队”。当然，这支球队现在打的还是职棒里的小联盟比赛，你就简单理解为中超和中甲的差别吧。因为打的不是顶级联赛，所以无论是战术还是经营，还是和球迷的互动方式，都会出现一些新鲜尝试。

但是，重点来了——这个新球队现在居然让ChatGPT来管理比赛。

他们找了AI公司Distillery，用ChatGPT训练了一个多世纪的棒球数据，包括奥克兰球队自己所有比赛的录像和统计。这个AI学会了现在主教练阿伦·迈尔斯的决策模式，能够在比赛中实时分析每一球的情况，然后给出换人、调整打击顺序这些战术建议。

我第一次听到这消息的时候，心想：这是在开玩笑吧？但仔细一琢磨，这不就是《点球成金》的升级版吗？23年前用Excel表格分析数据来买球员，现在直接让AI学会一个多世纪的棒球智慧，来进行临场指挥。

然后，最让我脊背发凉的事情发生了：这个AI在整场比赛中做出的所有决策，包括换投手、调整打击顺序、安排代打，居然和人类教练阿伦·迈尔斯的想法完全一致。

你想象一下这个真实的画面：比赛开始前，迈尔斯教练走到本垒板准备和对方教练握手，结果他没有伸出自己的手，而是把运行AI的平板电脑递了过去。这场面，比科幻电影还魔幻。

迈尔斯教练唯一一次人工干预，是因为首发捕手生病了需要换人。这种突发情况，AI确实还处理不了，需要人来救场。

不过这种新奇的球队管理方式，让球迷们炸锅了。奥克兰的老球迷在社交媒体上各种吐槽：“这是要讨好硅谷的科技精英，不是真正的棒球迷！”

我特别理解这种愤怒。你想，这些球迷刚经历了三支职业球队的离开，好不容易整座城市有了一支新球队，结果你告诉我连教练都要被AI替代？这不是往伤口上撒盐吗？

但是，咱们冷静想想，这里面有个特别诡异的地方。当AI做出的每个决策都和人类教练一模一样的时候，咱们到底在庆祝什么？是AI变聪明了，还是证明了人类教练本来就是按套路出牌的？

你看，如果AI只是在抄人类的作业，那创新从哪儿来？比利·比恩当年的“魔球理论”厉害就在于它违背了传统，用数据发现了那些被主观判断忽视的宝贝。

我举个书里的例子，你不用懂棒球，就可以听懂。布拉德福德是一名投球手，他的动作一直不属于典型的投手动作，所以一直混迹低级联赛，甚至赛季结束后需要开叉车才能补充家用。传统球探对他的评价是动作怪异、缺乏爆发力、球速平庸，根本不配成为一名职业球员。但是比利·比恩当时就是从数据中发现，正因为他非常独特的投球姿势，可以让对手更难以琢磨和应对，从而用非常低的价格挖了进来，成为了关键球员。

但现在，这个AI学会了教练的所有历史套路，一个新的问题就出现了：那就是它真的会创新吗？

我前段时间和一个做AI的朋友聊天，他说了句特别扎心的话：“AI最可怕的不是它会犯错，而是它永远不会犯错。”

你想想看，人类教练会因为心情、直觉、甚至迷信做一些“不靠谱”的决策。有时候这些决策会搞砸，但有时候也会创造奇迹。

就像2000年欧洲杯决赛，法国队0-1落后意大利时，齐达内完全不在状态。主教练勒梅尔在下半场做了个疯狂决定——同时换上皮雷、特雷泽盖和维尔托德三个前锋！按常理说，这种孤注一掷的换人简直是自杀式战术。结果呢？伤停补时第94分钟，替补上场的维尔托德扳平比分，加时赛特雷泽盖金球致胜，法国队成了历史上第一个世界杯欧洲杯双冠王。

还有2005年那个著名的“伊斯坦布尔奇迹”。利物浦上半场0-3落后AC米兰，米兰球员都准备开香槟了。贝尼特斯中场休息时的战术调整，直接换下一个后卫，换上后腰哈曼。要知道这种级别的比赛，突然临场变阵，从4411阵型变成352。从数据角度看完全不合理，但就是这关键一手，哈曼上场后直接冻结了对方的灵魂人物卡卡。结果6分钟连进三球，最终在点球大战逆转夺冠。

从这两个案例是想告诉你，有些时候，人会做出疯狂而不理智的事情，但AI不会疯狂。它永远选择概率最高的方案，永远做最“理性”的决策。从效率上看，这当然好，100场比赛，按照这种方式，得分一定是最多的。但如果机会只有一次，那理性决策的胜率未必就能超过博一把的运气。

并且，从看球的乐趣来说，要是每场都是AI来做的决策和运算，那咱们是不是丢了点什么？就像你去看球赛，是想看一场完美无缺的算法演示，还是想看那些充满意外和可能性的人类较量？

说到这儿，我突然想到一个更现实的问题：如果AI真能完美预测最优策略，那咱们普通人在AI时代还能有什么优势？

其实，奥克兰球队这次实验，看起来是在玩科技噱头，但它揭示的问题比一场棒球比赛深刻多了。咱们现在站在一个十字路口：一边是效率至上的算法世界，一边是充满不确定性但也充满惊喜的人类世界。

从《点球成金》到ChatGPT接管，这23年的变化告诉咱们，数据驱动已经从“用数据帮人做判断”进化到“让算法替人做判断”了。下一步会是什么？也许是“算法整出人类根本想不到的新招数”？

但不管怎样，我觉得有一点特别重要：真正的创新往往来自对现有规则的质疑。比利·比恩当年质疑的是传统球探的主观判断，现在也许咱们该质疑的是对算法的盲目信任。

我觉得答案不在于我们能不能比AI做得更好，而在于我们能否保持那些AI永远不会有的东西——对不确定性的拥抱，对创新的渴望，还有对“不完美”的包容。

这个星期在一个线下分享中，我被问到了一个问题，是关于企业管理使用的AI工具。一位创业者朋友提到，现在很多AI工具其实都是赋能个体的，例如帮忙写代码、画图、写文章，那有没有帮助老板做决策的AI呢？例如直接告诉老板，谁的效率最低、谁最喜欢摸鱼等等。

其实这早不是什么新鲜想法，工厂里的流水线管理、外卖员的超时路线管理，其实大方向上走的都是这种路线，就是把人当做棋子，AI当做下棋的棋手，系统用最理性的数据来调配棋局。它所关心的只是最后的输赢，至于棋局里的每个棋子的感受或者生死，智能系统是不关注的。

但是作为一个重度的AI使用者，我仍然认为在有些场景下，人做好人的事情，不要让AI参与。例如刚才说的管理场景，从技术的角度来说，现在的监控技术和视觉识别技术非常先进，按秒去统计一个员工在公司的活动也完全可能。

问题是，谁会愿意待在一个分分秒秒都被机器监控的环境里？这也就是为什么很多刚毕业的学生，更愿意送外卖送快递，也不愿意进厂待在流水线上被监控着工作。并且，老板如果连招人开人的决策都需要AI去下的话，那又有什么脸要求员工忠诚呢？毕竟，他们的领导只是AI而已。

所以，说实话，我还是更喜欢那个坐在破办公室里，对着数据表格发愁，但最终敢于挑战传统的比利·比恩。因为他代表的不是完美的算法，而是不完美但充满可能性的人类智慧。

这，也许就是咱们在AI时代最需要坚持的东西。

好，今天广播就到这里。如果你觉得有帮助，欢迎分享转发给你的朋友。明天咱们接着聊AI。

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