## 244｜ESPN用AI写体育新闻报道遭球迷批评，作为前体育媒体从业者我更支持AI

伙伴们，快刀广播站又开始广播了。

我最近看到一个新闻，说ESPN用AI完成美国女足联赛的赛况报道，遭到了很多体育迷的批评。这个话题，我作为一个曾经的资深体育新闻从业者，特别想要跟同学们一起聊聊。

我最早的写作经历，说“写作生涯”有点夸张了，应该是挣第一批稿费的时候，那时我为一些报纸和杂志写足球评论。那时刚刚经历了2002年的日韩世界杯，所有人都认为下一届国足，肯定能在世界杯上打破零进球的纪录。毕竟当时要不是门柱，国足已经在世界杯上进球了。写到这里，再想想最近国足的两场比赛，不得不说，有时候年龄大也不是坏事，至少回忆里不全是耻辱。

后来，我因为写球评，才有机会进入互联网公司，从事简单的体育报道，再到大型体育赛事的专题报道，最后一步步转向了产品和技术的职业赛道。我之所以提到这些，是因为这与今天讨论的ESPN用AI写体育报道，这一话题密切相关。

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ESPN用AI写的稿子在新闻的准确性上没有任何问题。无论是比分、进球时间，还是比赛中的一些重要节点，例如谁犯规了、谁吃了黄牌，都有非常清晰的描述。而且，ESPN并没有用AI写的稿子冒充人类记者的作品。每篇由人工智能生成的摘要，都会经过人工编辑的审核，以确保质量和准确性。此外，AI生成的内容在每个摘要的顶部，都有明确署名“ESPN生成性AI服务”，并且在每个故事的底部有标注出，ESPN生成性AI服务根据事件数据或转录创建摘要，并在发布前由人工编辑审核。非常强地提示用户“这是AI写的”。

那么，为什么许多体育迷对此仍然感到不满呢？问题出在9月6日的那场比赛上。实际上，谁输谁赢并没有那么重要，关键在于这场比赛，是美国女足传奇球星亚历克斯·摩根的告别赛。她在这场比赛中，作为圣地亚哥浪潮队的球员出场，但在她15年的职业生涯中，她为美国队赢得了一枚奥运金牌和两次女足世界杯冠军，总共为美国女足出战224场，打进123粒进球，在美国女足历史上排名第五。

为了让大家更好地理解这种情况，我举个例子。大家可以想象一下，姚明为火箭队效力了9个赛季，一共参加了486场常规赛。在他的最后一场比赛中，对手是奇才队，而奇才队当时还有另一名中国球员易建联。那场比赛中，姚明只上场了6分钟，拿到1个篮板，没有得分。如果没有看直播的球迷赛后打开新闻报道，报道里只提到奇才队以98比91战胜了火箭队，却完全没有提到是姚明的最后一场比赛，或者这场比赛是两位中国顶尖球员的对决，那么这场比赛的意义就被大大削弱了，那这场比赛就完全没有被人记住的价值了。

所以赛后球迷的不满，并不是因为ESPN使用了AI，也不是因为AI写了错误的内容，而是这种AI报道缺少了人情味。

我查看了8月28日，ESPN主席吉米·皮塔罗在媒体日上的发言，他提到了人工智能在体育报道中的好处。他说：“人工智能并不是许多人想象中的可怕、糟糕的颠覆者。我个人相信，人工智能将给体育行业和体育爱好者，带来极大的帮助和益处。我们已经看到了它的潜力。现在我们只是在做一些尝试，但我希望，未来能有AI可以进行大规模的剪辑并生成精彩时刻。过去，要生成大量的精彩瞬间需要雇佣许多人手，然而即便如此，通常也只有热门球星或热门球队，能获得这些精彩剪辑。如果人工智能进一步发展，我希望哪怕是较低级别的球队，也能够拥有精彩时刻的片段，并在他们的球迷群体中传播起来。”

在这件事上，我更支持ESPN的做法。因为在体育内容消费上，大家关注的点各不相同，有人关注胜负，有人关注某位球星，有人关注赛场花边，还有人关注看台上的美女，或者两队之间的历史恩怨。这些带有主观色彩的话题，让AI难以判断该突出什么。

因此，在体育报道中，赛后能够迅速、准确地呈现比赛结果，这是最基本的要求。回想2008年，我在奥运官网项目组时，第一次见识到了奥组委的Info系统。当时我们在调试时发现，田径比赛刚刚冲过终点，我们这边已经收到了一条机器生成的消息，内容非常简单，就是时间、地点、冠军姓名和成绩这几个关键要素。一旦消息到达新闻中心，所有体育媒体在几秒钟内就能发布快讯。在这种场景下，机器生成的消息明显比人工方式快得多。

回到ESPN的情况，我认为让AI负责更快速、准确地呈现信息，资深人类记者则可以腾出更多精力，去挖掘更温情或更有趣的报道。这就像快餐有快餐的价值，海鲜大餐也有海鲜大餐的意义。有很多球迷担心AI写快讯会抢走人类记者的工作机会。

其实，真正资深的体育记者根本不喜欢写这种简单的战报。我们看到的很多比赛战报，其实都是一些兼职写手在家看电视后写出来的。而现场记者则更愿意去采访他们熟悉的球员，或者进行深度对话。

当然，ESPN本身拥有许多资深的体育记者，他们的采访十分专业，能够挖掘出很多有深度的内容。比如，为什么摩根选择在赛季中退役？因为几周前她发现自己怀孕了。原本打算赛季末退役的她，经过和家人商量，并在医生的建议下，决定将周日的比赛作为她的告别赛。她有80多位亲朋好友在看台上见证了她的离别。这类细节，永远不可能指望AI去挖掘或推理出来，只能靠人类记者通过采访去获得。

当然，最后说一句，咱们在巴黎奥运会上的一些记者提问，真心不如好好利用AI。如果实在不知道该问什么，不妨让AI帮忙出出主意。比如，当时有记者问跳水冠军全红婵：“实际上你累吗？” 全红婵只能回答：“看你这话问的，谁不累啊。”

我试着问了一下AI，说我要去采访奥运冠军全红婵，请帮我出几个问题。AI给了我十个问题建议，我把截图放在文稿里。先念两个给你听听：“从开始接触跳水到成为奥运冠军，这个过程中最大的挑战是什么？你是如何克服的？” “在你看来，中国跳水队多年来保持世界领先地位的秘诀是什么？你认为其他国家可以从中国跳水队学到什么？”

怎么样？至少比“你累吗？”要有深度吧？

好，这个话题就聊到这里，最后提醒你一下，订阅了AI学习圈的同学，记得点击文稿区的链接加入咱们的同学群，群里有学习委员，还有很多懂AI的高手，大家有问题一起互帮互助，用好AI。

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好，今天的快刀广播站就到这里。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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