从技术前沿到奥运赛场，展望“人工智能+体育”的无限可能

标签：知识产权，数字经济，人工智能

2024年4月19日，国际奥林匹克委员会正式发布《奥林匹克AI议程》（Olympic AI Agenda），邀请奥林匹克运动所有利益相关者一同踏上变革之旅，释放人工智能在体育领域的全部潜力。《奥林匹克AI议程》的发布意味着体育与人工智能的进一步融合，我们正快步迈向“人工智能+体育”的新时代。今天，恰逢2024年巴黎奥运会开幕之际，我们在此抛砖引玉，向诸位读者介绍我们对体育人工智能实践情况及潜在法律风险的研究和理解，期待与各位一同展望“人工智能+体育”的无限可能。

一、未来已来：人工智能在体育领域的实践应用

从AlphaGo在围棋领域引发热议到智能穿戴设备的广泛普及，人工智能在体育领域的探索和应用时日已久，我国也早已开始关注人工智能赋能体育强国建设的发展进路。2019年8月10日，国务院办公厅发布《体育强国建设纲要》，明确要求“加快推动互联网、大数据、人工智能与体育实体经济深度融合，创新生产方式、服务方式和商业模式，促进体育制造业转型升级、体育服务业提质增效”。2021年10月8日，国家体育总局发布《“十四五”体育发展规划》，也提及要“支持大数据、区块链、物联网、云计算、人工智能等新技术在体育领域的创新运用，打造智能健身场景，加快相关产品开发。”

根据《奥林匹克AI议程》，国际奥委会认为可以在五个关键重点领域有效利用人工智能，分别是：支持运动员、干净竞争和安全运动；确保平等获得人工智能的优势；通过注重可持续发展优化奥运会和残奥会的运营；提升人们的参与度；提升国际奥委会的体育管理效率。事实上，在国际奥委会关注的领域中，人工智能技术已开始发光发热，并在尝试着由点及面地逐渐铺开至体育领域的方方面面。

（一）运动员数据分析及训练

人工智能技术不断迭代升级，在运动员日常训练、比赛等场景中被广泛运用。现有技术水平下，人工智能通过对运动员训练、比赛、生活数据的收集、学习和分析，可以为运动员提供定制化个性服务，帮助运动员和教练实现训练计划和比赛战术的更优决策。

• 运动员表现分析：随着计算机视觉和深度学习技术的发展，人工智能可以自动追踪目标，通过可穿戴设备、传感器、拍摄设备等渠道收集大量运动员数据并进行数据分析，实现运动员动作表现的有效解析，帮助运动员和教练掌握运动员的竞技状态。
• 训练及战术决策辅助：在运动员数据收集和分析的基础上，运动员和教练可以有针对性地制定训练计划，并对赛事战术进行完善。例如SAP Sports One可以实时分析比赛、训练的关键数据点，为教练提供决策辅助，帮助教练实时调整战术策略从而提升运动员及球队的竞赛水平[1]。
• 运动员伤病管理：通过对运动员表现数据、伤病数据的分析及对运动员状态的实时监测，人工智能可以识别运动员潜在受伤风险，帮助运动员制定合理训练计划，规避损害发生。运动员伤病后，人工智能也可以通过对数据的采集和分析，协助制定治疗及康复计划，协助运动员回归赛场。

（二）赛事组织管理

大型赛事的管理工作繁复而精密，从赛事策划、场馆布置、人员安排、宣传推广、安全保障，到赛事内部组织、财务、人事管理，各方面都可以依托人工智能技术完成资源的整合和效率的提升，给予运动员及观众更好的赛事体验。

• 赛事组织及安全保障：人工智能技术的加入可以在降低办赛人力资源需求的基础上确保赛事组织和安保系统的严密运行。例如，在2022年卡塔尔足球世界杯赛中，赛事主办方在八个体育场部署22000个摄像头及AI面部识别系统，在严格保护赛场安全的同时监控观众实时动态，辅助现场工作人员进行赛场管理。再如本次巴黎奥运会也采用了人工智能监控技术保护运动员网络安全，防止针对运动员的网络攻击和骚扰。
• 赛场及配套设施建设：人工智能技术在体育赛事场馆及配套设施的建设上也可以起到重要辅助作用。仍以2022年卡塔尔足球世界杯赛为例，该赛事场馆通过传感器测试湿度、温度状况并利用智能空调等系统进行调试，为赛场各区域提供最适宜的温度、湿度、日照等，使运动员更好地适应比赛环境[2]。除场馆建设外，人工智能技术也可以赋能场馆配套设施建设。以2023年杭州亚运会亚运村建设为例，杭州亚运会使用的“云上亚运村”作为亚运村智慧管理大脑，在亚运村运维保障上起到了至关重要的作用。“云上亚运村”的智慧指挥平台采用阿里云数据仓库、数据治理、数据挖掘与量化决策分析等技术，接入 20 多个系统数据、约 440 个数据指标，为管理人员提供实时数据和智能决策支持，实现亚运村内资源的智能化调度和事故应急处理，有效保障亚运会的有序开展[3]。

（三）赛事公平保障

保障竞赛公平是体育赛事组织工作的重要组成部分，随着机器学习及计算机视觉等技术的研究和发展，人工智能辅助裁判技术愈发精准，人工智能技术在保障赛事公平方面也起到越来越重要的作用。

• 辅助裁判决策：传统体育赛事裁判模式主要依赖于人类裁判对赛场情况的掌握和判断，但人类裁判的观察角度、范围等具有局限性和主观性，在传统赛事裁判模式下，裁判打分、判罚公平性的争议屡见不鲜，因此不乏观点认为引入“眼观六路、铁面无私”的人工智能后，可以实现裁判准确性和公平性的大幅提升。现阶段，人工智能辅助裁判逐渐成为体育裁判领域新趋势，以近年来大热的冰雪运动为例，在2021年2月举办的北京冬奥会测试赛中，人工智能裁判与教练系统“观君”担任了空技项目的唯一竞赛裁判，完成了个人预决赛、超级决赛、团体预决赛共44人次执裁[4]。
• 辅助反兴奋剂工作：在反兴奋剂领域，目前人工智能已在兴奋剂检测流程管理中实现运用。中国反兴奋剂中心自主开发了中国反兴奋剂智慧管理平台，该平台作为基于人工智能和大数据技术的反兴奋剂管理平台，可以协助实现兴奋剂管制全链条智能管理。随着人工智能识别、学习和分析能力的不断发展，其后续也可能在兴奋剂管制、检测等方面起到进一步的作用。

（四）赛事传播运用

近年来，人工智能技术在影像摄制领域发展迅猛，各项技术手段也日趋成熟，相关技术被广泛运用于体育赛事的拍摄和传播过程之中，以提升观众的观赛体验。

• 人工智能解说：目前，人工智能解说技术可以在赛场数据实时收集和分析的基础上同步生成解说内容，向观众全面准确反馈赛场情况。同时，作为人工智能解说的特殊功能，其还可以对明星声纹进行提取和模拟，满足不同观众的观赛需求。本次巴黎奥运会中，美国NBC环球旗下流媒体平台“孔雀”就宣布将启用人工智能，使用阿尔·迈克尔斯的声音播报和解说《每日奥运回顾》节目，引起社会广泛关注。
• 人工智能辅助赛事摄制：人工智能技术已被广泛运用于体育赛事的拍摄和传播。据悉，本次巴黎奥运会期间，中央广播电视总台准备在公用信号制作中使用AI增强网络摄像系统、三维模型战术分析系统、AI画面切片系统等多项人工智能辅助拍摄手段，多角度提升观众观赛体验[5] 。

二、长虑后顾：体育人工智能潜在风险分析

人工智能技术与体育领域的交流与融合为体育产业的发展带来突破性机遇，但也正如《奥林匹克AI议程》所言， 人工智能的概念与奥林匹克主义的人文氛围存在鲜明对比，我们也必须关注到人工智能进入体育领域后可能带来的数据合规、隐私安全、公平竞争等多方面的风险，并做好应对准备。

（一）数据合规风险

体育数据，指社会主体在参与各类体育活动过程中产生的与体育运动密切相关的数据，通常可以分为公共体育数据、企业体育数据与个人体育数据三种类型。体育数据因诞生于体育活动过程之中，其具有一般数据所不具备的特殊属性。对于体育数据而言，除需关注一般数据固有的数据合规风险之外，还需关注到体育数据合规风险的特殊性。

一方面，体育领域中数据处理者和数据提供者之间的关系往往更为复杂。举例而言，网络平台为其客户提供服务，客户许可网络平台使用其数据，此种法律关系及主体结构相对而言更为简单。而在体育领域，通常情况下运动员隶属于体育俱乐部，体育俱乐部归属运动协会管理，因此在运动员向赛事主办方提供其个人数据、赛事主办方对其数据进行处理并产生数据成果的过程中，实际可能涉及赛事主办方、运动协会、体育俱乐部、运动员、第三方数据处理公司等诸多主体，各主体之间交错的法律关系使得数据权属问题更为复杂，主体及法律关系的复杂性也加剧了产生纠纷的可能。

另一方面，从数据保护角度来看，体育数据的处理过程较一般数据而言更难以匿名化或去标识化。体育数据中很大一部分数据来源为运动员数据，尤其是赛事数据更是基于具体的运动员个人参赛表现进行的采集、统计，很多体育数据服务也是基于对运动员个人数据进行加工处理来提供分析意见和报告，如果对运动员数据去标识化处理可能会削减部分体育数据的价值。[6]与此同时，运动员数据中又涉及诸多有关个人隐私信息、生物识别信息的高保密需求数据，这使得体育数据在采集、隐私保护等方面将面临更大合规风险和挑战。

（二）运动员权益保护风险

运动员数据是体育数据的重要组成部分之一，如前所述，运动员数据中常涉及个人隐私信息、生物识别信息等数据，根据《中华人民共和国民法典》《中华人民共和国个人信息保护法》等法律规范，数据处理主体收集此类信息时应取得运动员的明确同意。但出于体育运动及人工智能技术的特殊性，体育人工智能应用过程中对于运动员个人数据的收集往往难以确保 “知情同意”原则得到落实，导致运动员的权益每每受到侵犯。

一方面，在运动员数据的收集、处理环节中，运动员通常难以从平等协商的地位真正实现个人同意。在体育赛事尤其是国际体育赛事中，体育赛事参赛规则通常规定运动员应当同意主办方要求的数据采集及利用方式，否则运动员无法获得参赛资格。同时，运动员往往受到体育组织和体育俱乐部的管理，前述主体在运动员的数据采集上享有更多的话语权和决定权。虽然在收集运动员数据前，体育组织或体育俱乐部一般会通过要求运动员签署赛事报名表、告知书等相关文件的方式在形式上获得运动员同意，但这种同意基于双方的不平等关系，带有一定的强制性色彩。[7]

另一方面，在关注到运动员权益保护问题的同时，也应注意人工智能技术正是基于对大量数据的收集、学习、分析和运用而取得发展并产生实践价值，要求人工智能在对运动员数据进行采集和处理时均获得运动员本人的授权同意也存在技术难度。如何做到运动员权益保护和技术发展的平衡是亟待解决的问题。

（三）公平竞争风险

国际奥委会在《奥林匹克AI议程》中针对体育人工智能的发展提出五项指导原则，其中之一便是“提升准入和公平性”（Improve access and fairness），希望利用技术降低体育参与门槛，确保人们平等享受体育运动及人工智能的优势，进一步提升体育运动的公平性。这是一个良好的愿景，但需注意人工智能作为一种高新科技，其普及具有经济和技术限制，实践中可能难以做到人工智能普及的平衡。举例而言，一些竞技体育强国已经开始建设科研、训练和保障“三位一体”高度融合的智能化训练场馆，如美国IMG学院和科罗拉多奥运集训基地等，此类场馆对于运动员竞技能力的提升具有显著效果。[8]但是这种场馆的建设对于竞技体育弱国而言相对困难。在此情况下，如何避免全球范围内体育发展进一步失衡也将是值得思考的问题。

同时，体育运动常伴随着人类对身体和精神极限的挑战，人工智能作为一种技术上的外力协助，如在不适宜的时间节点上以超过合理程度的方式使用，则可能变成一种技术性兴奋剂，导致不公正的出现。例如，随着赛场情况制定战术决策是教练及运动员对体育运动理解的体现，如相应战术决策均由人工智能基于对赛场数据的分析做出，脱离了教练及运动员本身对赛场的思考，缺少了“人类智慧”，则此类人工智能的使用可能存在背离运动精神的嫌疑，最终或将导致实质不公平的出现。

（四）技术固有问题引发的法律风险

目前体育领域运用的人工智能本质是基于大数据、算法和算力的机器智能，核心在于利用深度学习等算法工具挖掘海量体育数据中潜藏的有价值的信息，从而为运动行为的优化等提供决策支持[9]，尚处于人工智能发展中较为初级的阶段。对于数据和算法的依赖将导致体育人工智能难以避免数据及算法本身存在的固有风险，而此类固有风险也可能引发法律风险。

一方面，从数据角度来看，虽然随着技术的发展数据收集设备和方式的精度在进一步提高，但是数据收集还是难以避免存在偏差的可能。例如，跑步监控中的错误率可能将步频、跑步速度等指标计算不准确，从而导致运动员认为自己表现不佳或过度，随后对训练或比赛策略做出不必要的改变[10]。另一方面，人工智能对数据的分析和生成决策建议均依据算法开展，但是算法偏差、算法歧视等固有问题也可能影响体育数据的正确使用，甚至可能引导人们做出错误或不公正判断。例如，反兴奋剂领域的域外实践表明，使用风险评估工具可能会导致特定地区/人群被检查概率显著上升。因为人工输入变量具有主观性，带有偏见的信息被编入计算规则后，人工智能在深度学习的过程中会产生新的偏见认知，从而可能导致对特定地区和人群的歧视[11]。

如技术固有问题出现，可能导致人工智能分析结果出现偏差，运动员、教练员、裁判等主体可能依据错误分析意见做出错误决策，从而导致严重后果。随着人工智能技术在运动员选拔、训练方案制定、兴奋剂检测、比赛战术策划、伤病恢复管理等领域的广泛运用，因数据、算法问题引发的法律问题将进一步凸显。目前人工智能技术的相关法律规范尚处于建设阶段，人工智能技术与体育产业融合的配套规范更是在探索之中，发生前述问题时责任应由谁承担、应如何承担等问题尚无明确规定。要避免此类纠纷风险，不仅要仰赖于技术的进一步发展，还需尽快建设、完善配套法律制度。

三、去向何方：体育人工智能配套制度建设和完善的思考

体育人工智能在实践中广泛运用，为体育健儿突破自我、创造佳绩提供了强大助力，与此同时，我们也已窥见体育人工智能发展所伴随的潜在风险。机遇与风险总是相伴而生，为保障人工智能技术在体育领域平稳落地，配套法律制度的建设不可或缺。从目前的实践情况来看，至少应从以下方面对体育人工智能的配套制度进行建设和完善。

第一，需确定人工智能技术运用的合理边界。体育运动归根到底应以人为本，因此在人工智能技术的运用上应做到设立合理边界，在利用人工智能技术追求“更高、更快、更强”的基础上，保留体育运动的自然本质，避免人工智能向“技术性兴奋剂”的异化。

第二，应基于体育数据的特性设置配套数据管理规范。如前所述，体育数据具有权属复杂、保护需求高等特征，有必要针对体育数据的特性，对体育数据的收集、保护等设置专属的配套规范。一方面应明确体育相关主体对数据的管理、使用权限，理清体育数据的归属；另一方面需明确运动员数据处理的具体要求，设置运动员信息匿名标准，对于匿名使用的运动员非核心数据可以尝试放宽“知情同意”门槛，促进体育人工智能技术的发展，对于无法匿名化使用的运动员数据及运动员相关的核心数据则应设置更为严格的收集门槛和保护要求。

第三，需明确人工智能技术的准入标准。如前所述，人工智能技术在数据和算法上难以避免存在技术的固有问题，在将人工智能引入重要赛事或重要环节时应谨慎对待，设置详细的技术审查门槛和复检流程，降低因人工智能技术风险侵害运动员权益、损害比赛公平情况的发生概率。

第四，需设置符合技术需求的监管主体。体育及人工智能领域均具有较强的专业性，仅依靠单一领域的机构可能难以实现对体育人工智能的合理监管，需要两个领域的监管主体共同负责，协调履职。

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