人工智能改变了棒球……世界将如何改变

棒球是投手的游戏，其中更是首发投手的游戏。讲述崔东原和宣铜烈最后的首发对决的电影（《完美游戏》）的存在证明了这一点。1987年5月16日举行的实际比赛中，崔东原（209个）和宣铜烈（232个）每人都投出了200多个球。

而现在很难找到在一场比赛中投出100个球的投手。截止到23日，在今年的韩国职业棒球比赛中，先发投手投出100个以上球的比率只有19.4%（494次中的96次）。同期，美国职业棒球大联盟（MLB）的相关比率更低，仅为11.5%（1490次中的171次）。仅在2010年，MLB首发投手的一半左右（49.7%）在投出100个以上的球后下了投手踏板。

先发投手投出的球比过去少是因为“大数据”。美国数据科学家塞斯•史蒂文斯•达维多维茨在2017年出版的书《我们都在说谎》中写道：“棒球是拥有几乎所有综合数据集的第一个领域，一群聪明人愿意为理解数据奉献一生。”而且，这些聪明人制造的人工智能（AI）得出结论说，“让先发投手长时间担任投手，效率会下降。”

AI还把棒球从“投掷、击球、奔跑的项目”改为“投掷、击球的项目”。数据分析结果显示，盗垒或“再走一个垒”的跑垒打法效果并不如预期。相反，像本垒打、三振、四坏球上垒那样，在投手和击球手之间终结胜负的比赛增多。

AI让棒球变得如此“顺畅”后，“棒球变得没意思了”的说法开始随处可见。观众人数和电视收视率也有所减少。对此，MLB事务局引进投球限制时间，扩大垒尺寸，努力将棒球重新改为“尘土飞扬的项目”。如果没有受伤等情况，正在研究强制首发投手无条件投6局以上的方案。

达维多维茨在书中写道，“现在几乎所有领域都发生了变化（像棒球一样）。棒球走在前头，其他领域紧随其后。棒球统计学吞噬了世界。”从这个意义上讲，制作生成型AI“ChatGPT”的OpenAI创始人萨姆•奥尔特曼是写满选手各类数据的“棒球卡”收集狂，这也许不是偶然。

OpenAI首席技术官（CTO）米拉•穆拉蒂在发表像人一样看、听、说的“Chat GPT-4o”时强调：“为了让人们更好地利用ChatGPT，将焦点放在了减少摩擦上。”就像棒球一样，AI也在朝着“流畅、更加流畅、比这更流畅”的方向发展。

那么，AI在下一阶段会不会像棒球一样向追求“尘土”的方向发展呢？因为，能够让我们成为人类的，不是只知道分辨出带有信号灯的图片的能力，而是人与人之间产生的摩擦一起生活的力量。