徐偉康

（清華大學(xué) 法學(xué)院，北京 100084）

自1956 年達(dá)特茅斯會(huì)議（Dartmouth Conference）上，信息論創(chuàng)始人克勞德·艾爾伍德·香農(nóng)等人首次提出“人工智能”概念以來，人工智能深刻地嵌入了人類社會(huì)發(fā)展的進(jìn)程中。21 世紀(jì)初，隨著數(shù)據(jù)的積累和算法的革新，人工智能迎來了第三次發(fā)展浪潮，呈現(xiàn)出深度學(xué)習(xí)、人機(jī)協(xié)作、跨界融合、自主控制等人類過去使用的技術(shù)所不具備的新特點(diǎn)（騰訊研究院 等，2017）。體育一直是人工智能的天然“試驗(yàn)場(chǎng)”（鄭芳 等，2019），近年來，各大賽事相繼推出了一系列人工智能裁判系統(tǒng)，例如，2018 年俄羅斯足球世界杯引入了人工智能視頻輔助裁判系統(tǒng)，2019 年美國(guó)棒球大西洋聯(lián)盟開始采用機(jī)器人裁判判定好壞球，2021 年?yáng)|京奧運(yùn)會(huì)和2022 年北京冬奧會(huì)中也都引入了人工智能評(píng)分系統(tǒng)（光明網(wǎng)，2022）。在學(xué)術(shù)研究上，諸多觀點(diǎn)也開始憧憬實(shí)現(xiàn)體育裁判的人工智能化，如Mataruna（2020）提出了“虛擬裁判”（virtual referees）的概念，即人類裁判的作用僅限于賽場(chǎng)上運(yùn)動(dòng)員部分行為的管理，而將具體判罰決策交予人工智能處理。還有諸多學(xué)者系統(tǒng)歸納了體育裁判人工智能化可能的顯著優(yōu)勢(shì)，包括及時(shí)修正錯(cuò)誤、彌補(bǔ)人類的信息差（information gaps）、保持裁判的一致性、具有可預(yù)測(cè)性以及中立性等（Madison，2021）。體育裁判人工智能化的愿景是美好的，然而競(jìng)技體育不同于圍棋博弈，人工智能是否真的契合體育裁判場(chǎng)景、涉及的手段條件是否具備、是否會(huì)給體育裁判帶來程序風(fēng)險(xiǎn)和結(jié)果風(fēng)險(xiǎn)，這些問題都需要進(jìn)一步厘清。鑒于此，本文嘗試從正當(dāng)性角度對(duì)體育裁判人工智能化予以反思，從深層次探尋當(dāng)前體育裁判人工智能化所遇到的困境，進(jìn)而構(gòu)建合理的應(yīng)對(duì)方案，以期促進(jìn)體育裁判人工智能化更好地發(fā)展。

1 體育裁判人工智能化的內(nèi)涵與運(yùn)作機(jī)理

1.1 體育裁判人工智能化的內(nèi)涵

體育裁判是體育賽事的重要組成部分，裁判員代表著規(guī)則的應(yīng)用，通過對(duì)場(chǎng)上行為的判斷裁決是非，保護(hù)球員安全和比賽的完整性，以使比賽進(jìn)入某種“適當(dāng)?shù)能壍馈保╬roper course）（Catteeuw et al.，2009）。而人工智能所欲追求的是探索人類智能活動(dòng)的規(guī)律，構(gòu)建智能系統(tǒng)，使機(jī)器完成人類所能完成的任務(wù)（張國(guó)英 等，2010）。拉塞爾等（2010）將人工智能紛繁復(fù)雜的技術(shù)性定義總結(jié)歸納為4 個(gè)方面：擬人思考、擬人行為、理性思考、理性行為。因此，人工智能化意味著機(jī)器可以像人類一樣，對(duì)外部世界做出準(zhǔn)確的反應(yīng)或抽象的思考，并通過自己獨(dú)特的“大腦”和“神經(jīng)系統(tǒng)”在復(fù)雜的情況下做出審慎的判斷。需要說明的是，根據(jù)人工智能和人類智能的比較，人工智能的發(fā)展被劃分為“弱人工智能”“強(qiáng)人工智能”“超人工智能”3 個(gè)階段。按照設(shè)想，在“強(qiáng)人工智能”和“超人工智能”階段，人工智能將接近或超越人類智能（何立民，2020），但對(duì)于當(dāng)下而言二者過于遙遠(yuǎn)，人工智能技術(shù)仍然且將長(zhǎng)期處于“弱人工智能”階段。AlphaGo 能夠在圍棋領(lǐng)域擊敗人類，并不是因?yàn)樗谥饔^能動(dòng)性方面優(yōu)于人類，主要是緣于它在獲取海量數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上模仿或“理解”了人類行為，使機(jī)器能夠獨(dú)立完成一些原本依賴人類智慧的決策（Schmidt，2020）。因此，本研究的“體育裁判人工智能化”所要探討的不是計(jì)算機(jī)程序擁有某種類似甚至超過人類裁判員的智能，而是計(jì)算機(jī)程序模仿體育裁判的思維，模擬體育裁判的實(shí)施過程，全部或部分代替人類裁判員決定實(shí)質(zhì)性的事實(shí)問題、應(yīng)用裁判規(guī)則、做出處罰等。

1.2 體育裁判人工智能化的運(yùn)作機(jī)理

體育裁判人工智能化的運(yùn)作主要是通過對(duì)賽場(chǎng)情況的獲取，即利用計(jì)算機(jī)視覺、圖像識(shí)別以及各類傳感技術(shù)“看見”“聽見”“感受到”比賽過程，將體育賽場(chǎng)的關(guān)鍵事實(shí)提取出來。例如，東京奧運(yùn)會(huì)體操比賽的人工智能評(píng)分系統(tǒng)通過將紅外光投射到運(yùn)動(dòng)員的身體及其周邊，捕捉運(yùn)動(dòng)員的瞬間動(dòng)作和身體扭轉(zhuǎn)角度，并將其實(shí)時(shí)轉(zhuǎn)換為三維圖像（魏依晨，2021）。而后將提取出來的有效賽場(chǎng)實(shí)時(shí)場(chǎng)景轉(zhuǎn)化為數(shù)據(jù)進(jìn)行建模分析，輸出相應(yīng)結(jié)果。在具體技術(shù)上主要有2 種方法，第一種是明確編碼的封閉式算法，即通過專家系統(tǒng)模擬人類推理并將其應(yīng)用于體育裁判的決策中。詳言之，一是提前在計(jì)算機(jī)中建立一個(gè)包含相關(guān)素材（如運(yùn)動(dòng)項(xiàng)目規(guī)則、以往比賽場(chǎng)景出現(xiàn)的判罰、各類突發(fā)情況的處理、裁判執(zhí)裁習(xí)慣等）的數(shù)據(jù)庫(kù)；二是技術(shù)化處理這些素材，搭建索引，使其可按關(guān)鍵要素進(jìn)行搜索；三是建立一個(gè)搜索引擎，可以對(duì)獲得的素材進(jìn)行自動(dòng)檢索，查找與數(shù)據(jù)庫(kù)相似的情景，進(jìn)而輸出裁判結(jié)果。例如，在體操比賽中，人工智能可以分析運(yùn)動(dòng)員身體的旋轉(zhuǎn)動(dòng)作，并與數(shù)據(jù)庫(kù)中的現(xiàn)有材料相結(jié)合，以確定運(yùn)動(dòng)員技術(shù)動(dòng)作的完成程度。在體育裁判人工智能化的進(jìn)程中，專家系統(tǒng)很長(zhǎng)一段時(shí)間都占據(jù)主導(dǎo)地位。但機(jī)器學(xué)習(xí)，特別是深度學(xué)習(xí)的興起，推動(dòng)人類技術(shù)范式由“大定律，小數(shù)據(jù)”向“大數(shù)據(jù)，小定律”轉(zhuǎn)變（金觀濤，2019）。在體育裁判中也出現(xiàn)了第二種人工智能路徑，即通過算法學(xué)習(xí)，讓機(jī)器在大數(shù)據(jù)中自行學(xué)習(xí)如何“像人類一樣”進(jìn)行裁判，其核心要素便在于建構(gòu)一種能夠?qū)崿F(xiàn)對(duì)裁判進(jìn)行預(yù)測(cè)的算法模型，找尋人類裁判員的模式和規(guī)律，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)這些裁判行為的自主模擬?？傮w而言，體育裁判人工智能化的本質(zhì)在于按照設(shè)定的目標(biāo)探索和分析非結(jié)構(gòu)化和半結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)（如體育規(guī)則、過去的裁判情形和結(jié)果），揭示背后所蘊(yùn)藏的規(guī)律性，并進(jìn)一步構(gòu)建模型，以便為具體裁判場(chǎng)景提供適當(dāng)?shù)慕鉀Q方案。

2 體育裁判人工智能化的正當(dāng)性困境

人工智能的正當(dāng)性通常是指其目標(biāo)和行為在整個(gè)運(yùn)行過程中符合社會(huì)現(xiàn)行規(guī)范和政策要求，符合社會(huì)發(fā)展的客觀需要，符合人類的基本利益（鄭曦，2020），即人工智能的正當(dāng)性需要從整個(gè)運(yùn)行過程中的目標(biāo)和行為的合理性和合法性層面去理解（彭中禮，2021）。考慮到體育裁判運(yùn)行過程主要涉及裁判主體、裁判手段、裁判程序、裁判結(jié)果，本文主要從主體是否適格、手段是否有效、程序是否正義、結(jié)果是否合理4 個(gè)方面去審視正當(dāng)性問題。

2.1 主體的正當(dāng)性困境

從主體地位來看，人工智能難以具有身份權(quán)威。裁判員身份權(quán)威亦被稱為裁判員本體論權(quán)威或身份特權(quán)，指的是裁判員在比賽中通過特許或其他方式獲得的區(qū)別于其他主體（如運(yùn)動(dòng)員、教練員、觀眾等）的特殊權(quán)利。這種身份權(quán)威賦予了裁判員規(guī)則執(zhí)行者、比賽管理者和比賽流程監(jiān)督者的角色和權(quán)力，是裁判員執(zhí)裁的基礎(chǔ)（張琪，2018）。體育裁判人工智能化對(duì)這一身份權(quán)威提出了挑戰(zhàn)，因?yàn)閺牟门袉T身份權(quán)威的來源來看，其不僅是源于裁判員本身的專業(yè)能力，也是一種體育參與者授權(quán)的結(jié)果。在大型體育賽事活動(dòng)中，裁判員的身份權(quán)威是由國(guó)際單項(xiàng)體育聯(lián)合會(huì)的章程所授權(quán)的，在一些小型或非正規(guī)的賽事活動(dòng)中，也是通過明示或暗示的契約授權(quán)所取得的，這緣于人類作為法律主體的地位，而作為技術(shù)的人工智能，未能也難以作為被授權(quán)的主體。

從主體能力來看，人工智能難以具有價(jià)值判斷。人工智能可以發(fā)揮作用的領(lǐng)域主要是理性計(jì)算的范疇，就人主體性的其他方面，人工智能并無所長(zhǎng)。在感知層面，雖然人工智能似乎具備了一定的感知能力，例如對(duì)應(yīng)人類聽覺的語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)、對(duì)應(yīng)人類視覺的圖像識(shí)別技術(shù)、對(duì)應(yīng)人類讀寫的自然語(yǔ)言處理技術(shù)，但無論從數(shù)據(jù)科學(xué)還是智能科學(xué)的角度來看，這些技術(shù)都處于“數(shù)據(jù)收集”階段，即對(duì)各種格式的數(shù)據(jù)進(jìn)行收集和匯總，然后服務(wù)于后續(xù)的“認(rèn)知”階段。換言之，人工智能只是一種機(jī)器方法，它利用數(shù)據(jù)收集、分析和計(jì)算來實(shí)現(xiàn)人類智能，但并不了解人類智能的運(yùn)行機(jī)制（沈向洋 等，2018）。約翰·希爾勒（John Searle）的“中文房間”假設(shè)很好地說明了這一點(diǎn)：房間外的人測(cè)試人工智能系統(tǒng)是否真的理解其手中的象形文字，而房間內(nèi)的人工智能系統(tǒng)則根據(jù)象形文字的手冊(cè)或字典機(jī)械地告訴房間外的人準(zhǔn)確答案。雖然它給人以智能的形象，但并不能真正理解接收到的信息，也不能整合自己的意識(shí)判斷（陳敏光，2020）。然而，體育裁判有著區(qū)別于理性計(jì)算的邏輯，它是一個(gè)伴隨著評(píng)價(jià)和價(jià)值判斷的過程，一個(gè)判罰的做出涉及以下2 個(gè)層面：一是對(duì)判罰事實(shí)的爭(zhēng)議，二是對(duì)體育規(guī)則的解釋。于判罰事實(shí)爭(zhēng)議而言，可能不太會(huì)摻雜評(píng)價(jià)和價(jià)值判斷，拆解和標(biāo)注是人工智能的專長(zhǎng)，所以人工智能可以很好地處理這種爭(zhēng)議。但是，對(duì)體育規(guī)則文本含義的規(guī)范性解釋以及對(duì)規(guī)則之間沖突和矛盾的解決，就不可避免地涉及對(duì)價(jià)值的考量和判斷。如Jones 等（2018）研究了美式足球、棒球、高爾夫和網(wǎng)球的體育規(guī)則，認(rèn)為至少包含戲劇性（drama）、逆境（adversity）、習(xí)俗（custom）、誠(chéng)信（integrity）、人性（humanity）和尊嚴(yán)（dignity）的價(jià)值判斷。在體育裁判中，典型的就有“違反體育精神的犯規(guī)”，即運(yùn)動(dòng)員的行為超出了體育精神和意圖的范疇。這種“精神和意圖”是要根據(jù)裁判員的價(jià)值判斷來衡量的。同時(shí)，體育規(guī)則中本身就帶有很多涉及價(jià)值判斷的描述，如足球比賽中的任意球判罰，根據(jù)國(guó)際足聯(lián)規(guī)則，如果一名球員以裁判員認(rèn)為的草率、魯莽或使用過分力量的方式對(duì)對(duì)手做出某些行為，將判給對(duì)方踢直接任意球?！安萋省薄棒斆А薄笆褂眠^分力量”都包含價(jià)值裁量，受制于裁判員基于場(chǎng)上因素的考量。此外，某些判斷明確或隱含地要求裁判員評(píng)估運(yùn)動(dòng)員的心理狀態(tài)，如運(yùn)動(dòng)員可能試圖通過假摔或者隱藏動(dòng)作來欺騙裁判。故而體育判罰不僅僅需要理性計(jì)算，還需要直覺、感覺、良知等人類的判斷以及鮮活且自然的同感心。

從主體責(zé)任來看，人工智能難以承擔(dān)出錯(cuò)責(zé)任。我國(guó)《中華人民共和國(guó)體育法》（2022 年修訂）第112 條規(guī)定了裁判員違反體育道德和體育賽事規(guī)則的法律責(zé)任?！扼w育競(jìng)賽裁判員管理辦法》（2015 年發(fā)布）也規(guī)定了裁判員的權(quán)利和義務(wù)，要求裁判員不得弄虛作假、營(yíng)私舞弊，并規(guī)定了相應(yīng)的處罰措施。體育裁判人工智能化必須面對(duì)的一個(gè)問題是，如果機(jī)器犯錯(cuò)了，該由誰(shuí)來負(fù)責(zé)，又該如何糾錯(cuò)？機(jī)器決策與人類決策不同，人類決策往往是個(gè)性化的，而機(jī)器決策是標(biāo)準(zhǔn)化的，機(jī)器在某一特定情況下出錯(cuò)，可能意味著所有類似的情況都會(huì)出錯(cuò)。如前所述，人的理性和意志是體育判罰的重要要素，理性和意志所固有的有限性和薄弱性，一方面意味著裁判員在決策中不可避免地會(huì)遇到困難，甚至可能做出錯(cuò)誤的決定；但另一方面，也意味著裁判員有隱含的義務(wù)和責(zé)任，需要對(duì)自己的決定負(fù)責(zé)。雖然目前也有觀點(diǎn)認(rèn)為鑒于人工智能系統(tǒng)具有自主性和認(rèn)知特征，應(yīng)該讓人工智能系統(tǒng)為其行為的疏忽承擔(dān)部分或全部責(zé)任（吳高臣，2020）。但是理性主體是現(xiàn)代法律制度的底層邏輯，人工智能是人類技術(shù)的延伸，把人工智能擬設(shè)為責(zé)任主體，會(huì)帶來整個(gè)法律秩序的重構(gòu)。而且，機(jī)器是自動(dòng)決定而非自主決定，無價(jià)值判斷能力和反思能力，機(jī)器不能知道自己“犯了錯(cuò)誤”，甚至可以說，對(duì)于機(jī)器而言，沒有所謂的“錯(cuò)誤”，因?yàn)樗鼈兌际窃陬A(yù)先設(shè)定的代碼基礎(chǔ)上做出判斷的（宋旭光，2020）。

2.2 手段的正當(dāng)性困境

一方面，手段不能脫離自身基礎(chǔ)。人工智能最基本的手段是根據(jù)歷史數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)未來的行為，這也就意味著，人工智能有個(gè)特定的假設(shè)前提，即人類的行為和決策是有規(guī)律可循的，通過大數(shù)據(jù)分析，可以發(fā)現(xiàn)此種規(guī)律，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)行為和決策的預(yù)測(cè)。例如，AlphaGo 在圍棋領(lǐng)域之所以如此成功，是因?yàn)樗惴梢酝ㄟ^數(shù)據(jù)分析來預(yù)測(cè)下一步棋的模式，找到制勝策略。同樣，在體育裁判領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)人工智能化的關(guān)鍵在于，計(jì)算機(jī)程序能夠從海量的體育判罰場(chǎng)景中發(fā)現(xiàn)特定的模式并構(gòu)建相應(yīng)的“判斷模型”，從而在面對(duì)新的判罰場(chǎng)景時(shí)，機(jī)器可以根據(jù)已經(jīng)掌握的“判斷模型”對(duì)該場(chǎng)景的結(jié)果做出判斷（吳軍，2018）。從手段應(yīng)用來看，要實(shí)現(xiàn)此種“判斷模型”，核心在于人工智能自身基礎(chǔ)條件，即數(shù)據(jù)、算法是否具備（李帥帥 等，2021）。就體育裁判人工智能化而言，不得不面臨的就是自身數(shù)據(jù)條件的欠缺。首先是數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換的難題。非結(jié)構(gòu)化的文本數(shù)據(jù)，如裁判的判罰結(jié)論或體育規(guī)則文件中的語(yǔ)言，只有轉(zhuǎn)化為結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)，才能被計(jì)算機(jī)“閱讀”。雖然可以通過人工標(biāo)注的方式實(shí)現(xiàn)機(jī)器的語(yǔ)義分析，但這還遠(yuǎn)遠(yuǎn)不能滿足體育裁判人工智能化對(duì)機(jī)器理解能力的要求（Jessop et al.，2019）。體育規(guī)則中往往不會(huì)直接出現(xiàn)“如果”“和”“或”等邏輯連接詞，但這些都是計(jì)算機(jī)代碼賴以運(yùn)行的基礎(chǔ)。加之體育規(guī)則的邏輯關(guān)系，包括單個(gè)規(guī)則內(nèi)部、條款與條款之間錯(cuò)綜復(fù)雜的關(guān)系，經(jīng)由機(jī)器對(duì)其還原絕非易事。其次，目前體育裁判數(shù)據(jù)的來源非常有限，其數(shù)量無法滿足機(jī)器學(xué)習(xí)的“海量”要求。雖然近年來體育視頻和判罰場(chǎng)景數(shù)據(jù)的收集有了很大的進(jìn)步，但仍然不能稱之為“海量”，在面對(duì)某些缺乏數(shù)據(jù)支持的判罰類型時(shí)，人工智能可能會(huì)“束手無策”（姚海鵬，2017）。再者，在數(shù)據(jù)質(zhì)量方面，由于體育裁判數(shù)據(jù)采集的區(qū)域和類別不同，機(jī)器的分析結(jié)果不一定全面。例如，籃球比賽中打手犯規(guī)數(shù)量明顯高于“進(jìn)攻犯規(guī)”等其他類別，導(dǎo)致數(shù)據(jù)類型出現(xiàn)結(jié)構(gòu)性偏差，基于這些數(shù)據(jù)的人工智能分析結(jié)論也必然是不完整的。此外，不同國(guó)家的單項(xiàng)體育聯(lián)合會(huì)或協(xié)會(huì)，以及不同聯(lián)賽的裁判規(guī)則都存在一定程度的地方差異，同樣的動(dòng)作在不同聯(lián)賽中的判罰并不一致。例如，籃球比賽中“3 秒違例”的判罰在不同賽事中就存在著差異，再加上因體育規(guī)則的寬泛、模糊而造成的裁判結(jié)果不統(tǒng)一，甚至有時(shí)會(huì)出現(xiàn)大相徑庭的結(jié)果，實(shí)現(xiàn)有效的預(yù)測(cè)存在一定的困難。

另一方面，手段不能逾越既定歷史。人工智能的目的不是為了對(duì)既定的訓(xùn)練樣本做出更好的解釋，而是為了對(duì)未知的樣本做出更好的預(yù)測(cè)，且人工智能的工具屬性確有優(yōu)勢(shì)，這主要表現(xiàn)為信息的多維性，即通過對(duì)多維信息的匯總和分析，幫助人們提高認(rèn)知高度，盡可能地消除認(rèn)知盲點(diǎn)或認(rèn)知誤區(qū)。但人工智能對(duì)未知樣本的“泛化”手段本質(zhì)上也是一種歸納推理，即從有限數(shù)據(jù)集推廣到整個(gè)樣本空間。從大數(shù)據(jù)的角度來看，人工智能處理的是已經(jīng)存在或正在實(shí)時(shí)生成的數(shù)據(jù)，而不是尚未生成的數(shù)據(jù)。換句話說，它是基于人類既定的經(jīng)驗(yàn)，也就是人們常說的“有多少人工就有多少智能”。但是體育裁判具有能動(dòng)適應(yīng)性，作為重要裁判依據(jù)的體育規(guī)則在相當(dāng)大的程度上是開放性的，規(guī)則的形式和應(yīng)用有一個(gè)廣泛的空間，運(yùn)動(dòng)員的想象力引導(dǎo)著他們的“表演”，從而推動(dòng)競(jìng)技體育不斷突破固有的能力邊界。例如，為了加快比賽速度，國(guó)際足聯(lián)曾大幅修改越位規(guī)則，以澄清處于越位位置的運(yùn)動(dòng)員只有在以身體的某一部分觸球時(shí)，才構(gòu)成越位。這種改變對(duì)比賽判罰產(chǎn)生了深遠(yuǎn)的影響，因?yàn)樗窘K結(jié)了防守隊(duì)員向前一步并將進(jìn)攻隊(duì)員“困在”自己防線后面的能力（Madison，2021），故而需要裁判員及時(shí)地做出能動(dòng)的調(diào)整和適應(yīng)。同時(shí)，體育規(guī)則也只是當(dāng)前運(yùn)動(dòng)能力和運(yùn)動(dòng)技術(shù)發(fā)展的產(chǎn)物，不可避免地帶有一定的歷史特征。隨著對(duì)健身和飲食的關(guān)注，以及設(shè)備、場(chǎng)地維護(hù)和比賽條件的改善，所有級(jí)別的比賽，無論是職業(yè)比賽還是業(yè)余比賽，其速度和對(duì)抗都在快速提升（朱彥明，2021）。這些變化，以及未來可能發(fā)生的進(jìn)一步變化，都對(duì)裁判員的能力提出了新的要求，即從身體素質(zhì)和認(rèn)知能力的角度，有效地跟蹤比賽，確保比賽判罰合理，這有時(shí)需要一種創(chuàng)造性，而人工智能并不像人類一樣具有這樣的能動(dòng)創(chuàng)新性（鄭曦，2020）。

2.3 程序的正當(dāng)性困境

一方面，體育裁判人工智能化削弱了裁判過程中的知情程序。雖然傳統(tǒng)的人類裁判員不會(huì)例行公事地逐一解釋判決犯規(guī)、警告或驅(qū)逐運(yùn)動(dòng)員的理由。但在傳統(tǒng)裁判的情況下，規(guī)則是明示的，并且是事先公布的，裁判員也會(huì)通過定期的人際對(duì)話與球場(chǎng)上的運(yùn)動(dòng)員和教練員溝通，對(duì)爭(zhēng)議判罰做出合理的釋明。但是人工智能化具有“黑箱”問題，在體育裁判人工智能系統(tǒng)中，機(jī)器直接從賽場(chǎng)情況出發(fā)，自動(dòng)生成裁判結(jié)果，在輸入賽場(chǎng)數(shù)據(jù)和反饋裁判答案之間，存在著一個(gè)運(yùn)動(dòng)員和教練員等相關(guān)主體難以洞悉的“黑箱”。這里的“黑箱”不僅意味著無法觀察，而且即使機(jī)器試圖向運(yùn)動(dòng)員和教練員等相關(guān)主體解釋，相關(guān)主體也可能無法理解算法如何從訓(xùn)練數(shù)據(jù)中得到模型，以及模型如何預(yù)測(cè)結(jié)果，這意味著相關(guān)主體不得不猜測(cè)罰球、驅(qū)逐出場(chǎng)或進(jìn)球無效的原因，尤其是當(dāng)涉及決定比賽的關(guān)鍵判罰時(shí)，可能導(dǎo)致相關(guān)主體與人工智能裁判之間的緊張關(guān)系。

另一方面，體育裁判人工智能化減少了裁判過程中的親歷程序。體育裁判強(qiáng)調(diào)裁判員的親歷性，即裁判員應(yīng)親身經(jīng)歷整個(gè)裁判過程，直接接觸各類事實(shí)，對(duì)于同一個(gè)動(dòng)作，從現(xiàn)場(chǎng)親歷和從錄像觀察，通常會(huì)存在截然不同的結(jié)論（張琪，2022a）。從體育裁判的實(shí)踐場(chǎng)景來看，體育裁判并不是一個(gè)單方面的過程，而是存在著與運(yùn)動(dòng)員、教練員等的直接互動(dòng)。例如，比賽中在一次侵略性的擒抱后響哨，運(yùn)動(dòng)員會(huì)戲劇性地與裁判員爭(zhēng)論，懇求或反對(duì)發(fā)放黃牌或紅牌。在一些體育文化中，與裁判員的爭(zhēng)辯，往往被認(rèn)為是比賽的一部分。裁判員也只有深入爭(zhēng)端，察言觀色地聽取雙方意見，才能準(zhǔn)確地辨別出真與假、是與非。而相比之下，人工智能直接做出決策，取消了當(dāng)事人言說的機(jī)會(huì)和權(quán)利，運(yùn)動(dòng)員和教練員無法同人工智能“講道理”，這大大削弱了相關(guān)主體在體育裁判中的程序性權(quán)利。

2.4 結(jié)果的正當(dāng)性困境

一是關(guān)于人工智能化可以保證裁判結(jié)果一致性的反思。支持人工智能化最重要的理由是確保裁判的一致性，當(dāng)面對(duì)特定判罰場(chǎng)景時(shí)，人工智能可以自動(dòng)鏈接類似判罰，將類似結(jié)果應(yīng)用于待決判罰中，實(shí)現(xiàn)判罰結(jié)果的一致性。但是，首先，該觀點(diǎn)混淆了體育裁判的規(guī)則和規(guī)律。人工智能的一致性建立在規(guī)律的基礎(chǔ)之上，但體育裁判是規(guī)則之治，規(guī)則是各類比賽中行為衡量和成績(jī)判斷的唯一標(biāo)準(zhǔn)。競(jìng)賽場(chǎng)上裁判員的執(zhí)裁行為，其實(shí)質(zhì)是根據(jù)事先制定并向社會(huì)公布的一般規(guī)則進(jìn)行裁決的活動(dòng)。裁判員執(zhí)裁是以體育規(guī)則為推理的大前提，以具體場(chǎng)景為推理的小前提，從大前提和小前提的牽連關(guān)系中判斷運(yùn)動(dòng)員的競(jìng)技行為合乎或違反規(guī)定的要求，而非基于規(guī)律。由于人工智能只能根據(jù)從海量數(shù)據(jù)中獲得的特征得出結(jié)果，以這個(gè)結(jié)果作為結(jié)論的裁判，就不是基于規(guī)則的裁判，而是根據(jù)隱藏在裁判大數(shù)據(jù)中的規(guī)律進(jìn)行裁判，本質(zhì)上就與體育裁判的運(yùn)行原理相悖。其次，體育裁判追求個(gè)案正義，人工智能確實(shí)可以通過對(duì)事實(shí)的拆解，抽取相似的關(guān)鍵事實(shí)進(jìn)行對(duì)比，從而判斷待決判罰與之前判罰之間是否具有“相似性”，但是其決策過程中難以納入個(gè)案正當(dāng)化考量。體育裁判是個(gè)性化的，可能因比賽場(chǎng)景而異，但基于大數(shù)據(jù)的規(guī)律是群體化的，面向的是一整類人或事件，難以因場(chǎng)景而變。因此，體育裁判人工智能化即使可以保證對(duì)相同情況做出一致處理，也并不能代表做出了正確的裁判，人工智能裁判可能與裁判的實(shí)質(zhì)正義和道德要求相沖突。最后，不能忽視的問題是，如果幾個(gè)事實(shí)上相似的判罰對(duì)同一規(guī)則采取了不同的解釋，從而形成了若干個(gè)不同的結(jié)果，伴隨著類似判罰數(shù)據(jù)庫(kù)的擴(kuò)大，人工智能就會(huì)按照不同結(jié)果的概率高低來預(yù)測(cè)待決判罰的結(jié)果。這種概率判斷顯然是一種隨機(jī)正義，無異于拋硬幣或擲骰子的方式。

二是關(guān)于人工智能化可以保證裁判結(jié)果的客觀性，特別是消除人類自由裁量空間的反思。人類裁判員確實(shí)可能會(huì)受到賄賂或其他形式腐敗的影響，可能有意識(shí)或無意識(shí)地存在對(duì)特定國(guó)家、地區(qū)或聯(lián)合會(huì)的運(yùn)動(dòng)隊(duì)和俱樂部的偏見，裁判員也可能容易偏向于支持或反對(duì)特定的運(yùn)動(dòng)員，如在職業(yè)籃球比賽中，裁判可能會(huì)對(duì)那些有急躁脾氣或行為陋習(xí)（如假摔）的運(yùn)動(dòng)員存有偏見，而“明星”球員則有可能成為某些判罰的受益者。但人工智能本身就隱藏著威脅客觀性的預(yù)設(shè)（曹宇 等，2018），人工智能的客觀性對(duì)大數(shù)據(jù)的無偏見性提出了極高的要求，但是大數(shù)據(jù)是基于歷史統(tǒng)計(jì)和對(duì)過去的模仿，數(shù)據(jù)本身就隱藏著某種偏見，這些偏見同樣會(huì)被納入人工智能裁判中（Fister et al.，2019）。即使數(shù)據(jù)是完全的、客觀的，機(jī)器學(xué)習(xí)所做出的決定也不一定是無偏見的，因?yàn)椴荒芎鲆暤氖撬惴ū旧聿⒉皇墙^對(duì)客觀的。人們?cè)J(rèn)為算法決策具有技術(shù)中立的顯著優(yōu)勢(shì)，不受情感和私欲的干擾，但事實(shí)上這只是一種浪漫的幻想（丁曉東，2020）。一方面，算法的設(shè)計(jì)者是人，生活背景、教育背景、成長(zhǎng)經(jīng)歷等潛移默化地形成了每個(gè)人的價(jià)值偏好和主觀立場(chǎng)，其在進(jìn)行算法設(shè)計(jì)時(shí)可能會(huì)有意識(shí)或無意識(shí)地將自己對(duì)于體育裁判中某一問題已有的刻板觀念嵌入算法的程序設(shè)計(jì)中。實(shí)證研究也表明，在數(shù)據(jù)條件、技術(shù)信息和計(jì)算方案相同的背景下，2 組不同的程序員分別設(shè)計(jì)算法，最后輸出的形式“各有千秋”（羅納德·巴赫曼 等，2017）。另一方面，實(shí)踐中多數(shù)算法的設(shè)計(jì)者通常并非接受過系統(tǒng)體育訓(xùn)練、對(duì)體育執(zhí)裁有深入了解的從業(yè)人員，其對(duì)體育執(zhí)裁可能會(huì)存在認(rèn)知上的偏差或局限性，而這種認(rèn)知上的偏差或局限性也會(huì)不可避免地反映在算法的設(shè)計(jì)過程中，從而導(dǎo)致算法出現(xiàn)偏差。至于對(duì)人工智能裁判能夠消除人類裁判員自由裁量空間的肯定，這種想法的背后隱藏著對(duì)體育判罰某種負(fù)面預(yù)設(shè)，即判罰具有武斷性，需要進(jìn)行限制（喬一涓，2013）。但是，在體育領(lǐng)域，自由裁量不一定是負(fù)面的，如上所述，體育裁判規(guī)則本身具有一定的開放性。在賽場(chǎng)上，還有一種自我管理的公平競(jìng)賽觀念，即球員自己應(yīng)該在很大程度上決定比賽的形式和風(fēng)格（FIFA，1997）。在這種觀念背景下，裁判員長(zhǎng)期以來扮演著相對(duì)溫和的角色。當(dāng)體育裁判最初被引入賽場(chǎng)的時(shí)候就被賦予了自由裁量權(quán)，這種框架也一直在延續(xù)（Gleaves，2010）。特別是在職業(yè)體育比賽中，考慮到體育的競(jìng)爭(zhēng)平衡性，為了不使比賽過早失去懸念，有時(shí)需要裁判員的自由裁量，正如有觀點(diǎn)指出，裁判中存在人為錯(cuò)誤的可能性可能在球場(chǎng)上保留了一種人文的“運(yùn)動(dòng)機(jī)會(huì)”（sporting chance）（馮潔，2021）。

三是關(guān)于人工智能化可以提升裁判效率性的反思。效率是人工智能的一大優(yōu)勢(shì)，比賽場(chǎng)上有大量的聲音和運(yùn)動(dòng)畫面，幾乎沒有一個(gè)是靜態(tài)的，在時(shí)間和空間上既是移動(dòng)的，又是快速變化的。大部分產(chǎn)生判罰的活動(dòng)都是在高速下進(jìn)行的，有時(shí)還會(huì)被其他運(yùn)動(dòng)員的活動(dòng)所掩蓋，或者是以人類生物學(xué)所提供的普通能力難以察覺。故而在人工執(zhí)裁中，即使是訓(xùn)練有素、積極性很高的裁判員也無法同時(shí)看到球場(chǎng)上的一切，或以足夠的速度和廣度看到所有重要的東西，不可避免地會(huì)有漏判或錯(cuò)判現(xiàn)象。而人工智能能最大限度地彌補(bǔ)人類裁判員的信息差，提高執(zhí)裁效率。但是，這在一定程度上也打破了原有執(zhí)裁的密度均衡，使得犯規(guī)行為，特別是對(duì)比賽的影響可能微乎其微的輕微犯規(guī)行為，被以空前的范圍和嚴(yán)格性進(jìn)行處理。這一方面會(huì)破壞比賽的流暢性，人工智能不斷的因?yàn)榧?xì)微的犯規(guī)吹停比賽，使得一場(chǎng)比賽支離破碎；另一方面會(huì)削弱比賽的對(duì)抗性，過密的執(zhí)裁力度不可避免地造成運(yùn)動(dòng)員“畏首畏尾”，削弱競(jìng)技體育應(yīng)有的對(duì)抗性，導(dǎo)致比賽觀賞性下降。

3 體育裁判人工智能化正當(dāng)性困境的應(yīng)對(duì)

通過上述對(duì)體育裁判人工智能化的反思，可以發(fā)現(xiàn)人工智能在給體育裁判創(chuàng)造機(jī)遇的同時(shí)，也存在諸多正當(dāng)性困境。但從發(fā)展的視角來看，伴隨著技術(shù)迭代和升級(jí)的不斷深入，不論各界對(duì)體育裁判人工智能化的態(tài)度如何，智能化已然是大勢(shì)所趨。對(duì)體育裁判人工智能化正當(dāng)性的思考，并不是要拒絕人工智能進(jìn)入體育裁判，而是希望在反思的基礎(chǔ)上思考可能的解決辦法，設(shè)計(jì)一套體育裁判人工智能化的運(yùn)行體系，以最大限度的發(fā)揮人工智能“善假于物”的功能并減少“工具異化”的風(fēng)險(xiǎn)。

3.1 適用約限：人工智能化的范圍厘定

一方面，明確人工智能化的輔助地位。在討論體育裁判人工智能化適用范圍前，厘定人工智能和人類裁判員的關(guān)系確有必要，二者之間的關(guān)系決定了體育裁判人工智能化的運(yùn)用空間和前景。體育裁判的知識(shí)和技能往往是在裁判實(shí)踐中逐漸學(xué)會(huì)的，囿于當(dāng)下的技術(shù)水平，這種學(xué)習(xí)過程難以被形式化為數(shù)據(jù)語(yǔ)言并輸入計(jì)算程序，也難以從大數(shù)據(jù)中分析得出。體育比賽的判罰只能由中立的人類裁判員利用規(guī)則和其他知識(shí)（如價(jià)值意向性和經(jīng)驗(yàn)判斷）以特定的程序來評(píng)判，用人工智能代替人類裁判員作為決策主體是不合適的。質(zhì)言之，至少在可預(yù)見的未來，體育裁判中人工智能還只能是一種輔助的定位，體育裁判最終只能由人來解決，機(jī)器不能代替人成為價(jià)值選擇的主體（張琪，2022b）。唯有此，才能確保整個(gè)賽事競(jìng)技性與公平性的平衡，也避免責(zé)任承擔(dān)真空現(xiàn)象的出現(xiàn)。

另一方面，劃定人工智能化的應(yīng)用領(lǐng)域。為保證人工智能切實(shí)履行輔助工具之職而不會(huì)造成工具的“喧賓奪主”，應(yīng)當(dāng)對(duì)其運(yùn)用領(lǐng)域作出劃定，令其“有所為有所不為”。在具體判斷上，主要可以考慮兩方面的因素。一是運(yùn)動(dòng)項(xiàng)目所依據(jù)的裁判考慮因素是否充裕。鑒于人工智能在數(shù)據(jù)不充分場(chǎng)合的運(yùn)作缺憾，體育裁判人工智能化首先應(yīng)當(dāng)考慮該運(yùn)動(dòng)項(xiàng)目的信息化程度，包括是否積累了足夠的裁判數(shù)據(jù)等。二是運(yùn)動(dòng)項(xiàng)目的復(fù)雜程度。運(yùn)動(dòng)項(xiàng)目通常可以劃分為速度/力量型（如各類田徑項(xiàng)目）、隔網(wǎng)對(duì)抗型（如網(wǎng)球、羽毛球等）、表現(xiàn)難美型（如體操、花樣滑冰等）、同場(chǎng)對(duì)抗型（如籃球、足球等）等。對(duì)于速度/力量型，裁判主要依據(jù)時(shí)間、距離、質(zhì)量等物理指標(biāo)，在判斷上較為直觀和簡(jiǎn)單，因此可以介入人工智能；對(duì)于隔網(wǎng)對(duì)抗型，裁判主要依據(jù)規(guī)則，通過有效得分的多少來衡量，人工智能可以通過對(duì)賽場(chǎng)情況的捕捉，分析判斷出有效的得分，進(jìn)行勝負(fù)判定，因而也存在人工智能的應(yīng)用空間；對(duì)于表現(xiàn)難美型，裁判主要依據(jù)評(píng)分標(biāo)準(zhǔn)對(duì)運(yùn)動(dòng)員完成的動(dòng)作進(jìn)行評(píng)分，由于評(píng)分涉及較多的情感分析和價(jià)值判斷，難以統(tǒng)一量化，而且運(yùn)動(dòng)員高難度的創(chuàng)新動(dòng)作可能會(huì)超過歷史數(shù)據(jù)的范疇，故而應(yīng)當(dāng)謹(jǐn)慎使用人工智能；對(duì)于同場(chǎng)對(duì)抗型，裁判主要基于比賽中的行為和擊中目標(biāo)的數(shù)量來評(píng)判，由于同場(chǎng)對(duì)抗中運(yùn)動(dòng)員行為多樣，賽場(chǎng)情況多變，人工智能難以根據(jù)具體情景隨機(jī)應(yīng)變，可能無法在常識(shí)、經(jīng)驗(yàn)的指引下做出正確的選擇，因而也需要對(duì)人工智能的運(yùn)用做出限制。

3.2 手段保障：人工智能化的技術(shù)完善

一方面，完善體育裁判數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施。海量數(shù)據(jù)是人工智能的前提，人工智能能否相對(duì)準(zhǔn)確地呈現(xiàn)要素之間的關(guān)系，有賴于大數(shù)據(jù)的支撐（徐偉康 等，2021）。體育裁判人工智能化也離不開體育裁判數(shù)據(jù)庫(kù)的構(gòu)建。具體而言，一是要注重體育裁判數(shù)據(jù)的數(shù)量，需要完整梳理體育裁判場(chǎng)景，對(duì)體育規(guī)則、裁判幅度進(jìn)行綜合收集，盡可能多地收集歷史裁判數(shù)據(jù)并保證其完整性。如在內(nèi)容方面，除了判罰內(nèi)容，數(shù)據(jù)庫(kù)的構(gòu)建應(yīng)盡量涵蓋影響體育裁判的其他因素，如體育比賽的流暢性。二是注重體育裁判數(shù)據(jù)的質(zhì)量，應(yīng)針對(duì)體育裁判數(shù)據(jù)內(nèi)容形成嚴(yán)格的準(zhǔn)入篩查程序。準(zhǔn)入篩查作為前置性程序，意指進(jìn)入數(shù)據(jù)庫(kù)的體育裁判數(shù)據(jù)均要通過人工篩選，審查內(nèi)容側(cè)重于形式上的準(zhǔn)確性，如關(guān)注具體裁判場(chǎng)景和結(jié)果內(nèi)容的合理性、判罰是否有明顯錯(cuò)誤等。三是注重體育裁判數(shù)據(jù)的及時(shí)性，體育裁判數(shù)據(jù)并非一成不變，體育規(guī)則等的變化都會(huì)對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)提出隨時(shí)調(diào)整的要求，這意味著體育裁判數(shù)據(jù)庫(kù)應(yīng)實(shí)時(shí)進(jìn)行動(dòng)態(tài)更新。具體而言，新的體育規(guī)則出臺(tái)、裁判尺度的變更，都要求相應(yīng)數(shù)據(jù)庫(kù)內(nèi)容的增加，實(shí)踐的變化亦可能致使數(shù)據(jù)庫(kù)中的部分歷史數(shù)據(jù)失去效力，此時(shí)應(yīng)將其排除，以保障體育裁判系統(tǒng)依據(jù)的數(shù)據(jù)兼具完整性與準(zhǔn)確性。

另一方面，優(yōu)化技術(shù)解決方案。體育裁判人工智能化在依賴數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施完善的同時(shí)，還應(yīng)當(dāng)轉(zhuǎn)向主體能動(dòng)性的范疇，即由人類主動(dòng)構(gòu)造作為基礎(chǔ)設(shè)施的要件知識(shí)。其一是在算法中介入體育裁判規(guī)則的解釋論，以適應(yīng)體育裁判的開放性。體育裁判規(guī)則的解釋是裁判員的重要技藝，隨著競(jìng)技體育的快速發(fā)展，此類解釋論在應(yīng)對(duì)賽場(chǎng)新變化、新場(chǎng)景下作用更加凸顯。就其本質(zhì)而言，解釋論在于對(duì)先驗(yàn)的“裁判規(guī)范”進(jìn)行先驗(yàn)的“詮釋研究”，可以在確定性推理和緊密性邏輯的基礎(chǔ)上，在體育裁判算法中融入體育裁判可能面對(duì)的未來場(chǎng)景，搭建動(dòng)態(tài)化的體育裁判知識(shí)體系。其二是在算法中內(nèi)嵌體育的基本價(jià)值，以彌補(bǔ)人工智能價(jià)值判斷缺失的問題。算法是沒有道德想象力的，為了保障算法的有益性，將更好的價(jià)值嵌入其中，從而建構(gòu)出符合人類道德準(zhǔn)則的模型是必要的（石穎，2022）。在體育裁判人工智能算法設(shè)計(jì)時(shí)應(yīng)當(dāng)將體育基本價(jià)值預(yù)設(shè)嵌入算法之中，從而保障體育裁判決策符合體育基本價(jià)值導(dǎo)向。例如，可以通過價(jià)值判斷論證預(yù)測(cè)模型優(yōu)化體育裁判人工智能的判罰，其工作原理是：尋找當(dāng)前裁判場(chǎng)景與以往裁判場(chǎng)景之間共有的價(jià)值區(qū)間，并通過權(quán)衡這些共有的價(jià)值判斷在以往裁判中的權(quán)重，以類比的方式建立當(dāng)前裁判價(jià)值選擇的論證模型（王文玉，2022）。價(jià)值判斷論證預(yù)測(cè)模型雖然難以完全模擬人類的價(jià)值判斷，但一定程度上可以幫助體育裁判人工智能化擁有基本的體育價(jià)值選擇。

3.3 程序因應(yīng)：人工智能化的程序調(diào)和

一方面，加強(qiáng)體育裁判人工智能化的公開透明。人工智能決策的透明度一直是人工智能應(yīng)用過程中的重要關(guān)注點(diǎn)，不透明的人工智能不僅直接侵害相關(guān)當(dāng)事人的知情權(quán)，還導(dǎo)致難以對(duì)算法進(jìn)行審核（李訓(xùn)虎，2021）。“自動(dòng)智能系統(tǒng) 倫 理 全球倡議”（Global Initiative on Ethics of Autonomous and Intelligent Systems）就將透明度視為人工智能應(yīng)用的一項(xiàng)基本原則（IEEE，2021）。由于體育裁判對(duì)公平、公正的天然追求，技術(shù)的可見性顯得更為重要。正如Harmsel（2021）所言，裁判員的說服作用在任何時(shí)候都是至關(guān)重要的，包括在場(chǎng)內(nèi)和場(chǎng)外的溝通，使裁判員的裁量權(quán)得到公正和公平的行使。賽事組織者必須通過一定的方式，以清晰易懂的語(yǔ)言向運(yùn)動(dòng)員等利益相關(guān)主體公開披露人工智能裁判系統(tǒng)的基本信息，如系統(tǒng)的操作流程、結(jié)果輸出的邏輯、判罰做出的因素權(quán)重和賦值規(guī)則等，讓利益相關(guān)方了解人工智能裁判系統(tǒng)的設(shè)計(jì)、部署和運(yùn)行過程。

另一方面，構(gòu)建算法影響評(píng)估，促進(jìn)公眾參與。作為人工智能系統(tǒng)的基礎(chǔ)語(yǔ)言，算法的效能不僅決定了體育裁判效率、質(zhì)量（Hildebrandt，2018），而且在人工智能系統(tǒng)中，握有技術(shù)的賽事組織方居于優(yōu)勢(shì)地位，相形之下，運(yùn)動(dòng)員等利益相關(guān)主體則處于算法的操縱和支配之下，為提升算法效能，扭轉(zhuǎn)不平等地位，算法影響評(píng)估作為馴服算法的一個(gè)重要方案被寄予厚望（張恩典，2021）。在人工智能體育裁判系統(tǒng)運(yùn)行中，亦應(yīng)引入算法評(píng)估制度，一方面賦予運(yùn)動(dòng)員等利益相關(guān)主體以參與渠道，創(chuàng)造人工智能裁判運(yùn)行中信任溝通機(jī)制；另一方面預(yù)先識(shí)別并系統(tǒng)追蹤算法中的內(nèi)置或潛在的可能錯(cuò)誤，以提高人工智能裁判運(yùn)行的準(zhǔn)確性和穩(wěn)健性（張欣，2021）。在具體制度建構(gòu)上，可以從元規(guī)制理念出發(fā)，基于體育裁判算法模型的特征，以賽事運(yùn)行周期為節(jié)點(diǎn)，在保證公眾參與和報(bào)告披露的基礎(chǔ)上，建構(gòu)兼具動(dòng)態(tài)性、全周期性、開放性和參與性的體育裁判算法影響評(píng)估，進(jìn)而尋求減緩和消除負(fù)面影響和風(fēng)險(xiǎn)的應(yīng)對(duì)方案和措施。

3.4 結(jié)果控制：人工智能化的多階段矯正

1）提前審核。目前很多職業(yè)體育聯(lián)盟都建立了應(yīng)對(duì)新技術(shù)的專門組織機(jī)構(gòu)，如美國(guó)職業(yè)棒球大聯(lián)盟（Major League Baseball，MLB）成立了智能技術(shù)聯(lián)合委員會(huì)，委員會(huì)成員由MLB 和球員工會(huì)共同任命，委員會(huì)的目的是評(píng)估聯(lián)盟引進(jìn)新興智能技術(shù)的可能風(fēng)險(xiǎn)，并就是否批準(zhǔn)引進(jìn)該技術(shù)向比賽規(guī)則委員會(huì)提供建議（Brown et al.，2020）。鑒于體育裁判結(jié)果可能會(huì)致使運(yùn)動(dòng)員等利益相關(guān)主體的權(quán)益發(fā)生重大變化，也應(yīng)在體育組織內(nèi)建立專門、中立的技術(shù)委員會(huì)，在體育裁判智能化系統(tǒng)正式運(yùn)行前進(jìn)行提前的審核批準(zhǔn)。關(guān)于審核的內(nèi)容，一是適應(yīng)性判斷，判斷體育裁判智能化系統(tǒng)的設(shè)計(jì)是否契合該運(yùn)動(dòng)場(chǎng)景，相關(guān)賽事數(shù)據(jù)的采集、輸入和處理能否最大程度地減少質(zhì)量缺陷；二是內(nèi)容性審查，審查體育裁判人工智能化的決策依據(jù)及其過程，判斷算法是否存在偏見、漏洞等問題；三是必要性判斷。系統(tǒng)審查過程亦伴隨著系統(tǒng)測(cè)試，通過測(cè)試不斷改進(jìn)系統(tǒng)設(shè)置，例如在執(zhí)裁密度上，采用溫和的執(zhí)裁密度設(shè)計(jì)，最終選擇負(fù)面影響最小的系統(tǒng)，以最大限度地降低技術(shù)不確定性，保證體育裁判人工智能化決策結(jié)果的最大可靠性。

2）過程介入。定位于輔助地位的體育裁判智能化需要充分發(fā)揮人的主觀能動(dòng)性，在機(jī)器裁判過程中保證人的介入渠道。需要說明的是，過程介入并不意味著在特定情況下，體育裁判脫離人工智能系統(tǒng)，回到傳統(tǒng)的決策模式，而是在體育裁判人工智能化的過程中開放一定的渠道，通過特殊的程序設(shè)計(jì)對(duì)機(jī)械化裁量的弊端進(jìn)行矯正。具體而言，可以設(shè)置“補(bǔ)錄環(huán)節(jié)”和“勘誤功能”?！把a(bǔ)錄”“勘誤”均涉及機(jī)械裁量流程的回溯，前者指根據(jù)新發(fā)現(xiàn)的、對(duì)體育裁判結(jié)果產(chǎn)生影響的賽場(chǎng)情況或其他證據(jù)，隨時(shí)在系統(tǒng)中重新回到相應(yīng)環(huán)節(jié)勾選裁量要素，后者指當(dāng)賽場(chǎng)情況出現(xiàn)重大變化或發(fā)現(xiàn)勾選的裁量要素有誤時(shí)，通過系統(tǒng)設(shè)定的糾錯(cuò)途徑對(duì)已勾選要素進(jìn)行調(diào)整，2 個(gè)流程均避免了體育裁判人工智能化陷入“一條道走到黑”的誤區(qū)，提升了裁量結(jié)果的可靠性（古雪，2021）。

3）結(jié)果監(jiān)督。在人類裁判執(zhí)裁研究中，諸多觀點(diǎn)提出要“健全多維立體監(jiān)督體系”（顏海波 等，2014），體育裁判人工智能化亦需要引入外部監(jiān)督機(jī)制，對(duì)裁判風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行控制。如設(shè)定定期考核機(jī)制，要求對(duì)體育裁判人工智能系統(tǒng)運(yùn)行予以完整記錄，賽事相關(guān)方定期組織裁判專家及技術(shù)代表將機(jī)器裁判結(jié)果與人的裁判結(jié)果進(jìn)行比對(duì)，若對(duì)于某一運(yùn)動(dòng)項(xiàng)目或場(chǎng)上行為，機(jī)器與人的裁判結(jié)果總是存在較大偏差，應(yīng)回溯算法模型搭建階段，檢查該類運(yùn)動(dòng)項(xiàng)目參數(shù)設(shè)計(jì)是否有誤，必要時(shí)對(duì)人工智能裁判系統(tǒng)相關(guān)參數(shù)予以調(diào)整，盡可能地糾正體育場(chǎng)景與代碼規(guī)則轉(zhuǎn)化中產(chǎn)生的錯(cuò)誤或偏差，通過考核機(jī)制對(duì)人工智能賴以運(yùn)轉(zhuǎn)的算法模型予以完善，彌補(bǔ)人工智能在理解及裁量能力上的缺陷，將更廣泛、更適應(yīng)的體育場(chǎng)景的裁判因素納入考量范圍。

4 結(jié)語(yǔ)

不同于以往技術(shù)的“工具化”應(yīng)用，當(dāng)前的人工智能技術(shù)本身開始呈現(xiàn)出極大的智能性和自主性，這在相當(dāng)程度上改變了人與機(jī)器之間的關(guān)系，機(jī)器不再僅僅停留于工具層面。這一發(fā)展，為體育裁判的模式革新帶來了重要的機(jī)會(huì)。但體育裁判人工智能化還存在諸多應(yīng)用的障礙和風(fēng)險(xiǎn)，面對(duì)體育裁判人工智能化的趨勢(shì)，在肯定其“善假于物”作用的同時(shí)，應(yīng)充分反思技術(shù)賦能所帶來的挑戰(zhàn)，明確人工智能在體育裁判中的輔助地位及適用范圍，以數(shù)據(jù)和算法為著力點(diǎn)推進(jìn)技術(shù)的優(yōu)化，加強(qiáng)智能化的制度規(guī)制，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)人工智能在體育裁判中的合理運(yùn)用。