LIVIGNO, Italia — Si pudieras chasquear los dedos y eliminar los errores de los árbitros en todos los deportes, ¿tendríamos los mismos ganadores del Super Bowl, campeones de la NCAA y medallistas de oro olímpicos que aparecen en los libros de historia?
Es una pregunta imposible de responder. Pero hay un ex esquiador olímpico y jugador de fútbol que Jeremy Bloom desearía que no tuviéramos que preguntar.
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“Los equipos y las personas pierden momentos de victoria bien merecidos debido a un error humano”, dijo Bloom a Yahoo Sports. “Siendo un atleta, entendiendo lo difícil que es escalar esa montaña, creo que todos –literalmente todos– deberían estar unidos en un frente de ‘no podemos cometer errores’. Estos momentos son demasiado grandes. Ese es el problema que creo que todos los que nos preocupamos por estos atletas y estos deportes deberíamos intentar resolver”.
Owl AI, la empresa que fundó Bloom, podría ser parte de la respuesta.
A mitad de camino de estos Juegos Olímpicos de Invierno, ya tenemos una controversia sobre los jueces que amenaza con consumir la discusión sobre el patinaje artístico.
Se trata de danza sobre hielo, donde la tarjeta de puntuación de un juez francés mostró una brecha mayor entre un equipo francés y un equipo estadounidense que otros jueces en uno de los componentes. Las estadounidenses Madison Chock y Evan Bates se conformaron con el segundo lugar, mientras que el equipo francés ganó el oro.
“Cada vez que el público está confundido por los resultados, no le hace ningún favor a nuestro deporte”, dijo Chock a USA Today el jueves. “… Creo que es necesario que haya mucha más claridad para los patinadores, los entrenadores y el público, para poder tener una base sólida de seguidores en el futuro. La gente necesita entender lo que están animando y poder sentirse seguros en el deporte que están apoyando”.
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Aunque no ha habido una acusación formal de irregularidades, la controversia tiene ecos de un escándalo de los Juegos de 2002 que involucró a un juez francés que supuestamente acordó impulsar al equipo ruso en patinaje artístico por parejas a cambio de ayudar como juez con un equipo francés en un evento diferente.
Al comienzo de estos Juegos Olímpicos, también surgieron dudas sobre la puntuación otorgada al snowboarder chino Su Yiming, ex medallista de oro, que no ejecutó perfectamente su truco en Big Air pero obtuvo una puntuación lo suficientemente alta como para derribar del podio al estadounidense Ollie Martin.
En muchos sentidos, estas controversias son inherentes a deportes juzgados como el patinaje artístico, el snowboard y el esquí de estilo libre. Entran en juego la subjetividad y los sesgos inconscientes. La presión sobre los jueces para que emitan puntuaciones rápidamente puede provocar errores.
¿Y si la respuesta a todo eso fuera la inteligencia artificial? Bloom, que ha recaudado 11 millones de dólares en financiación inicial para Owl AI, tiene la misión de descubrir qué es posible. Y como director ejecutivo de X Games, Bloom ya está poniendo el producto a funcionar a escala limitada con planes más grandes para el futuro.
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“Lo que hemos descubierto hoy es que es un juez increíble”, dijo Bloom. “Está demostrando -tiene que ser probado- pero está mostrando objetividad. Creo que simplemente seguimos poniendo todo en la tecnología para ver dónde es bueno y dónde no”.
En última instancia, no está claro qué tan importante será la IA (y qué tan importante quieren los humanos que sea) en los deportes de arbitraje.
El tenis profesional ya ha reemplazado a los jueces de línea en la mayoría de los torneos con una forma de IA que instantáneamente toma decisiones dentro o fuera. A algunos aficionados y jugadores les gusta la naturaleza objetiva del sistema; otros no confían en que la tecnología sea 100 por ciento precisa y creen que se ha perdido una capa de dramatismo porque los jugadores ya no tienen la capacidad de cuestionar las llamadas que consideran incorrectas.
El siguiente nivel de posibilidades es más complejo y controvertido. Imagine un mundo en el que está viendo un partido de la NFL y una computadora inmediatamente muestra un gráfico en la pantalla de su televisor indicando si se debe sancionar una penalización por interferencia de pase. O tal vez un partido de la NBA en el que no hay necesidad de que un entrenador desafíe una decisión controvertida sobre un bloqueo porque la IA nos da instantáneamente la última palabra.
Ha habido crecientes dudas sobre el jurado en la competencia de danza sobre hielo que otorgó el oro a Laurence Fournier Beaudry y Guillaume Cizeron de Francia (derecha) sobre los estadounidenses Madison Chock y Evan Bates. (Foto de Tim Clayton/Getty Images)
(Tim Clayton a través de Getty Images)
¿Sería un sistema más justo para los deportistas? Probablemente. ¿Sería igual de divertido verlo sin la controversia y el elemento humano? Eso depende del ojo de quien mira.
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Pero el impacto de la IA no va a desaparecer y, en muchos sentidos, los deportes olímpicos son un lienzo ideal para la experimentación, incluso si algunos competidores tienen reservas sobre lo que podría significar en el futuro.
“En nuestro deporte, y en los deportes juzgados en particular, hay un nivel de arte que no creo que una IA realmente pueda juzgar, o al menos con el que alguien se sentiría bien”, dijo Nick Goepper, un esquiador de estilo libre con medallas en los últimos tres Juegos Olímpicos. “Hay algunos factores intangibles que debes poner en juego como, ‘¿Ha sucedido esto antes? ¿Cómo afecta un nuevo truco al deporte y la cultura en su conjunto?’ Hay algunos de esos audibles que un juez humano puede emitir cuando realmente comprendes el alcance más amplio de las cosas y te conectas con el deporte a un nivel emocional”.
Sin embargo, en su nivel más fundamental, deportes como el snowboard y el esquí de estilo libre enfrentan un enigma de evaluación. Cada año, los competidores continúan avanzando y traspasando límites, ejecutando trucos más difíciles con más rotaciones en el aire y elementos estilísticos sutiles que pueden ser difíciles de captar. Es probable que una rutina ganadora en unos Juegos Olímpicos se considere pasada de moda en los siguientes.
En un deporte como el big air, donde los competidores saltan de una rampa y obtienen una puntuación de 0 a 100 en un truco, se espera que los jueces identifiquen y puntúen una variedad de elementos que incluyen amplitud, rotaciones, inversiones, agarres y aterrizajes. Y aunque tienen repetición instantánea disponible, pedirles a los jueces que den puntajes rápidamente en estos trucos complejos (generalmente entre 90 segundos y dos minutos) es de alguna manera injusto para ellos, sin mencionar a los competidores.
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“Es difícil porque muchos de los jueces nunca han realizado los trucos que nosotros hemos hecho”, dijo el esquiador de estilo libre Alex Ferreira. “El nivel es tan alto que realmente tuvieron que concentrarse y prestar más atención. En un mundo perfecto habría más tiempo. En este momento, el peso y la presión son tan pesados para sacar el puntaje que probablemente pueda llevar a algunos errores. Pero en su mayor parte están haciendo lo mejor que pueden. Odiaría ser un juez”.
En teoría, una IA debidamente entrenada podría identificar todos los elementos técnicos de un truco y dar contexto al grado de dificultad sin sesgos ni dar el beneficio de la duda a competidores más famosos. Cualquier ventaja de evaluación no cuantificable que Shaun White pudiera haber tenido en el halfpipe olímpico simplemente por ser Shaun White, desaparece cuando la IA toma la decisión.
Hasta ahora, Bloom ha quedado impresionado por los resultados.
“Nuestros jueces han sido parte de este proceso”, dijo. “Tuvimos que enseñarle cómo es un buen estilo. Fue un desafío divertido, y resulta que un buen estilo es simplemente una buena economía de movimiento en el aire. ¿Está el ciclista en el eje o levanta la mano porque se perdió el despegue y necesita volver al eje? ¿Qué es un buen aterrizaje y qué es un gran aterrizaje? ¿Qué es un buen agarre y qué es un gran agarre?”
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Por ahora, que la IA reemplace un panel de jueces parece ir demasiado lejos. Pero bajo el liderazgo de Bloom, X Games lo ha estado integrando a la experiencia desde el año pasado.
En los X Games Aspen del mes pasado, Owl AI se utilizó no solo para proyectar puntajes tan pronto como los corredores completaron sus carreras (esta vez los puntajes de AI no se tuvieron en cuenta en el resultado), una voz humana predijo los ganadores basándose en la evaluación de AI de las carreras de práctica y tradujo comentarios a varios idiomas para los espectadores de YouTube en todo el mundo.
Además, por primera vez, los jueces recibieron el desglose de la IA de lo que ocurrió durante un truco para ayudarlos con sus puntuaciones.
Jeremy Bloom pasó de los Juegos Olímpicos a la NFL y se convirtió en un empresario que intenta eliminar el error humano en el arbitraje deportivo. (Eugene Gologursky/Getty Images para Fast Company)
(Eugene Gologursky vía Getty Images)
“Otorgar superpoderes en tiempo real a jueces humanos es parte de la estrategia”, dijo Bloom. “¿Fue un agarre por la cola o un agarre silencioso? ¿Cuántas rotaciones fue? ¿Cuál fue la amplitud? 12 o 13 pies. Creo que en un mundo perfecto hoy en día, seguramente se ubica entre los humanos, no reemplaza a los humanos”.
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A medida que estos deportes sigan progresando, a menudo más rápido que la evolución de los jueces, podría convertirse en una herramienta necesaria. Pero algunos atletas temen que se pierda un elemento crítico que hace que sus deportes sean atractivos si se permite la entrada de la IA. Después de todo, la IA es tan buena como lo que se enseña, lo que podría sofocar la expresión artística si los atletas están entrenados para actuar según lo que la IA valora y no para una experiencia humana más maleable y emocional.
“¿Qué es la técnica correcta? No existe necesariamente una forma correcta”, dijo la patinadora artística Amber Glenn. “Es un deporte artístico. Siempre habrá una opinión”.
Aquí hay otra cuestión: en muchas de estas competiciones de alto impacto como los Juegos Olímpicos, los competidores debutarán con algo completamente nuevo que el deporte nunca antes había visto. Eso es lo que le valió al esquiador de estilo libre Alex Hall la medalla de oro hace cuatro años en Slopestyle cuando ejecutó un “doble corcho 1080 de vuelta”, que se conoció como el pretzel porque requería que detuviera su rotación en el aire y casi desafiara la física tirando hacia atrás en la dirección opuesta.
En otras palabras, si bien el número bruto de rotaciones suele ser el factor separador en estos eventos, Hall impresionó a los jueces con su creatividad. Tiene dudas sobre que la IA pueda explicar eso.
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“Es tan específico y hay un elemento de estilo de ejecución que es muy subjetivo”, dijo Hall. “No lo dudo. Creo que podría funcionar en algún momento. Pero me gusta su naturaleza humana, y en cierto modo es un poco imperfecto. Sé que no es genial para una competición, pero cualquiera que practica esquí de estilo libre lo entiende y acepta la posibilidad de que no sea perfecto”.
No hay forma de predecir a dónde conduce todo esto. ¿Podríamos ver unos Juegos Olímpicos futuros en los que la IA se utilice como herramienta para ayudar a los jueces o para proporcionar algún componente de puntuación? Es demasiado pronto para decirlo.
Pero no hay duda de que tiene potencial para alterar las prácticas tradicionales de arbitraje y evaluación en una variedad de deportes a medida que la tecnología se refina y se implementa gradualmente en eventos como los X Games.
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“Nunca resolverá la interferencia de pase porque es una decisión subjetiva, pero si esta tecnología puede llamarla de la misma manera ya sea el último cuarto o el primer cuarto, ya sea una superestrella o alguien de quien nunca has oído hablar y crear un nivel de consistencia en torno a esa decisión, esa es la meta y el objetivo”, dijo Bloom. “Si se trata de una (compañía) de $5 mil millones o de $100 millones, importa mucho menos que nosotros tratando de descubrir cómo podemos hacer que los deportes sean más justos para que nadie se quede al margen cuando debería levantar el trofeo. No es una misión fácil en absoluto, pero es una misión importante.
