Светът на професионалния голф, често възприеман през тясната призма на телевизионните предавания, фокусирани върху лидерите на турнира, обхваща далеч по-широка драма. По обширните игрища десетки състезатели едновременно се справят с предизвикателства, изпълняват брилянтни удари и се борят с природните стихии. Улавянето на пълния обхват на това състезание отдавна е логистично и ресурсоемко предизвикателство. Сега, съчетанието на усъвършенствано събиране на данни и авангарден изкуствен интелект пренаписва сценария, позволявайки на PGA TOUR да предостави безпрецедентно ниво на детайлност и наративен контекст на феновете, надхвърляйки далеч традиционните ограничения на отразяването. В поразителна демонстрация по време на THE PLAYERS Championship, генеративен AI беше използван за създаване на уникални писмени описания за повече от 30 000 индивидуални голф удара, предлагайки на последователите по-богато и по-изчерпателно разбиране на действието, разгръщащо се в цялото поле.
Трайното предизвикателство: Мащабиране на цялостното отразяване на голфа
В продължение на десетилетия разказът за професионален голф турнир до голяма степен се диктува от ограниченията на традиционните медии. Човешките коментатори и продуцентските екипи естествено гравитират към играчите, оглавяващи класацията, или тези с утвърдена звездна сила. Макар този подход да предоставя завладяващи акценти, той неизбежно оставя огромни части от състезанието недокументирани. С полета, често надхвърлящи 140 играчи, всеки от които прави над 70 удара на рунд в продължение на четири дни, чистият обем на действието е огромен.
Scott Gutterman, старши вицепрезидент по дигитални и излъчващи технологии в PGA TOUR, формулира основния проблем: ‘Обикновено нашият екип може да покрие 25 или 30 голфъри.’ Тази оперативна реалност означаваше, че историите на потенциално десетки други играчи – техните триумфи, борби и решаващи моменти – оставаха до голяма степен неразказани, достъпни само чрез сурови статистики, ако изобщо. Феновете, следящи конкретни играчи извън водещата група, често имаха фрагментиран поглед върху тяхното представяне.
Амбицията в рамките на PGA TOUR беше ясна: да се използва невероятно богатият поток от данни, предоставен от ShotLink, задвижван от CDW, който улавя точни детайли за всеки направен удар, за да се създаде по-справедлив и пълен наративен пейзаж. Предизвикателството не беше липсата на данни, а невъзможността тези данни да бъдат обработени, интерпретирани и представени в завладяващ, наративен формат в мащаба, необходим за покриване на всеки играч и всеки удар. Човешките ресурси просто не можеха да преодолеят тази празнина ефективно или икономично. Желанието беше да се премине отвъд основните показатели – ‘JJ Spaun удари 300-ярдов драйв и има 125 ярда до дупката’ – което, отбелязва Gutterman, беше стандартът в продължение на години. Целта беше тези точки от данни да се изпълнят със смисъл и контекст, превръщайки суровите числа в ангажиращи елементи за разказване на истории за всеки състезател.
Навлизането на генеративния AI: Технологичният катализатор за промяна
Осъзнавайки потенциала на изкуствения интелект да преодолее предизвикателството с мащабирането, PGA TOUR предприе целенасочено проучване на възможностите на генеративния AI преди приблизително две години. Това не беше просто академично упражнение; то беше водено от фундаментален въпрос: как тази бързо развиваща се технология може да подобри създаването на съдържание и, което е от решаващо значение, да обслужва по-добре основните заинтересовани страни – феновете, играчите и самите турнири?
Пътуването включваше тясно сътрудничество с ключов технологичен партньор, Amazon Web Services (AWS). TOUR стана основен партньор за AWS Bedrock, управлявана услуга, предлагаща достъп до различни водещи базови модели (FMs) чрез един API. Gutterman обяснява стратегическото предимство: ‘Bedrock ефективно ви позволява да използвате почти всеки генеративен AI модел и набор от инструменти за създаване на тези типове преживявания.’ Този платформен подход осигури гъвкавост и бъдеща устойчивост, избягвайки зависимостта от един доставчик на AI или архитектура на модел.
За конкретната задача за генериране на описателен текст, TOUR избра модели, разработени от Anthropic, достъпни чрез Bedrock. ‘Използваме моделите Claude на Anthropic, за да създадем тези типове преживявания. По-специално, използваме Anthropic Claude 3.5 Sonnet,’ уточнява Gutterman. Изминалата година отбеляза критичен преход, преминавайки отвъд първоначалните доказателства за концепция (POCs) към пълна операционализация. Това включваше изграждането на стабилна инфраструктура и работни потоци, необходими за надеждното интегриране на AI в отразяването на турнири на живо и в голям мащаб. Фокусът се измести от демонстриране на възможност към внедряване на практична, повтаряема система, способна да се справи с динамичната среда с голям обем на професионален голф турнир. Изборът на Claude 3.5 Sonnet отразява селекция, базирана на възприетите му силни страни в генерирането на нюансиран, контекстуално осъзнат текст, подходящ за спортни коментари.
Изграждане на разказа: Поглед зад завесата на AI
Генерирането на десетки хиляди уникални, точни и контекстуално релевантни описания на удари в почти реално време е сложна оркестрация. Тя включва много повече от просто подаване на сурови данни в AI модел. PGA TOUR, съвместно с AWS, разработи сложен конвейер за трансформиране на данните от ShotLink в завладяващи разкази.
1. Приемане и контекстуализация на данни:
Процесът започва с потока от данни от ShotLink. Това не е просто крайната точка на удара, но включва детайли като позиция на топката (lie), разстояние, използван стик и др. Суровите данни обаче нямат наративна сила. Решаващата следваща стъпка включва набор от контекстни услуги. Тези услуги действат като интерпретативен слой, анализирайки входящите данни спрямо система от правила (rules engine).
2. Системата от правила: Добавяне на интелигентност:
Тази система е жизненоважна за гарантиране, че генерираният текст е смислен и избягва често срещани капани. Gutterman дава примери: ‘след като играч удари първия си тий шот за деня от първата дупка, той не пише, че играчът е ударил най-дългия драйв за деня.’ Правилата диктуват приоритети, осигурявайки разнообразие и релевантност. ‘Например, можем да му кажем да говори за грийн в регулация (greens in regulations) при удари за подход (approach shots) на всеки три наратива, така че текстът да не стане излишен за всички играчи.’ Системата също така се учи на различни начини за формулиране на описания за подобни действия – гарантирайки, че един драйв не се описва идентично всеки път, или по същия начин, по който би се описал път (putt). Това включва кодиране на голф знания и най-добри наративни практики в логиката на системата.
3. Инженеринг на подкани (Prompt Engineering):
Въоръжен с данните и контекстуалните правила, система за подкани (prompt engine) формулира конкретната инструкция, дадена на AI модела. Тази подкана ефективно моли AI да генерира наратив, включващ предоставените точки от данни и спазващ контекстуалните насоки. Създаването на ефективни подкани е критично умение при работа с генеративен AI, оформяйки стила, тона и съдържанието на изхода.
4. Генериране на AI наратив:
Внимателно конструираната подкана след това се изпраща до модела Anthropic Claude 3.5 Sonnet чрез платформата AWS Bedrock. AI обработва заявката и генерира описателния текст – наратива на удара – включвайки фактите и желания контекст. Например, вместо просто да посочи ярдовете, той може да добави, ‘той току-що удари най-дългия си драйв за деня’ или да предостави статистически контекст като, ‘от 125 ярда, той достига до 10 фута от дупката в 20% от случаите.’ Това наслояване на информация е това, което издига изхода отвъд простото докладване на данни.
5. Строга валидация:
Преди всеки генериран от AI текст да достигне до публиката, той преминава през многоетапен процес на валидация, за да се гарантира точност и качество.
- Проверка на данни (Data Verification): Изходният наратив се проверява спрямо входните данни от ShotLink. ‘Изходният наратив от Claude 3.5 Sonnet преминава през услуга за валидация, за да се увери, че данните от ShotLink, посочени в изхода, съответстват на това, което е въведено в системата (например, разстояние на драйва),’ обяснява Gutterman. Тази стъпка предпазва от потенциални AI ‘халюцинации’ или фактически грешки.
- Косинусова близост (Cosine Similarity): Следва по-нюансирана проверка, използваща анализ на косинусова близост. Тази техника измерва семантичната близост между генерирания текст и корпус от приемливи описания за даден тип удар. ‘Системата се уверява, че текстът попада в диапазона на това как би се говорило за драйв,’ добавя Gutterman. Това гарантира, че тонът и фразировката са подходящи и съответстват на начина, по който обикновено се описват голф действията.
- Проверки на системата за публикуване (Publishing Engine Checks): Ако наративът премине тези тестове, той преминава към системата за публикуване, където се извършват последни проверки, преди да бъде интегриран в платформи като приложението TOURCAST.
Този щателен процес подчертава ангажимента към точност и надеждност, съществени за поддържане на доверието при предоставяне на спортна информация.
Внедряване в реалния свят: Успех на THE PLAYERS Championship
Теоретичният потенциал на тази задвижвана от AI система беше подложен на значителен тест в реалния свят по време на THE PLAYERS Championship, едно от водещите събития в календара на PGA TOUR. Това не беше малък пробен тест; системата беше внедрена, за да генерира наративи за цялото поле през всичките четири рунда.
Резултатите бяха впечатляващи. Системата за генеративен AI успешно произведе описателен текст за над 30 000 индивидуални удара по време на седмицата на турнира. Това представлява монументален скок в дълбочината на отразяване, ефективно предоставяйки наративна представа за всеки един удар, направен от всеки състезател.
Също толкова важна беше надеждността на системата. ‘По време на THE PLAYERS Championship точността на 30 000 удара беше около 96%, което беше там, където очаквахме да бъдем,’ съобщава Gutterman. Постигането на това ниво на точност в живо, динамично спортно събитие, където данните постоянно текат и контекстът се променя бързо, е свидетелство за здравината на основната технология и задълбочеността на процесите на валидация. Докато 96% предполага малък процент, изискващ преглед или отхвърляне, общият процент на успех демонстрира жизнеспособността на системата за широкомащабно внедряване. Това постижение валидира двете години на разработка и отбеляза значителен етап в стратегията за съдържание на TOUR.
Начертаване на бъдещето: Отвъд текста и към персонализация
Успешното внедряване на текстови наративи е само началото на визията на PGA TOUR за използване на AI. Настоящата система е ориентирана към текст предимно защото AI моделите, способни да обработват и интерпретират видео и аудио потоци на живо в реално време, все още се развиват. Пътната карта обаче ясно сочи към по-потапящо, мултисензорно бъдеще.
Интеграция на мултимодален AI:
‘Изграждаме към ден, когато това ще бъде комбинация от данни на живо, аудио на живо, видео на живо и след това използване на мултимодален изход за създаване на видео и генериране на глас,’ предвижда Gutterman. Това предполага бъдеще, в което AI потенциално би могъл да анализира видео потоци, за да коментира механиката на суинга, да интерпретира реакциите на играчите или дори да измерва шума на тълпата, интегрирайки тези наблюдения с данните от ShotLink, за да създаде още по-богати преживявания със съдържание, може би дори автоматизирани видео акценти с генерирани от AI гласови коментари.
Синтетичен гласов коментар:
По-непосредствена цел е справянето с липсата на коментар в многобройните потоци ‘Every Shot Live’, достъпни за феновете. Години наред тези потоци, често наброяващи близо 50 едновременни стрийма, включваха само естествен звук и статистически наслагвания. ‘Нашата цел винаги е да имаме човек, който разказва историята, но наличието на двама коментатори за 48 потока през целия ден е непосилно скъпо,’ признава Gutterman. Генеративният AI предлага мащабируемо решение. ‘Работим с AWS върху синтетичен глас, който може да чете подканите [наративите]. С AI зрителят може да включи коментар по същия начин, по който включва скрити субтитри.’ Тази възможност може лесно да се разшири и до множество езици, предлагайки например коментар на испански с едно натискане на бутон, което драстично увеличава достъпността.
Стратегическа независимост от модели:
В основата на тези бъдещи разработки е стратегическото предимство, предоставено от AWS Bedrock – независимост от модели. TOUR не е обвързан с един доставчик на AI модели. ‘Bedrock позволява на PGA TOUR да бъде независим от модели и да намери най-добрия модел за задачата,’ подчертава Gutterman. Тази гъвкавост е от решаващо значение в бързо развиващия се пейзаж на AI. ‘Ако бъдещи модели могат да изпълняват функция на по-ниска цена, Tour може да се пренасочи към нея без проблеми.’ Той отхвърля идеята за един-единствен, всемогъщ модел, отбелязвайки: ‘Това, което виждаме, е, че случаят не е такъв.’ Стратегията е да се използва най-добрият инструмент за работата: Claude на Anthropic за нюансирано генериране на текст, потенциално новият модел AWS Nova за задачи за разпознаване на изображения и може би други специализирани модели за функции като превод. Този подход максимизира възможностите, като същевременно оптимизира разходите и производителността в дългосрочен план.
Крайната награда: Хипер-персонализирани преживявания за феновете
Макар технологичният напредък да е впечатляващ сам по себе си, движещата сила зад инициативите на PGA TOUR за генеративен AI е стремежът към фундаментално трансформирано преживяване за феновете: хипер-персонализация.
Способността да се генерира наративен контекст за всеки удар полага основите за предоставяне на съдържание, специално съобразено с индивидуалните предпочитания. ‘Това ни придвижва по пътя на хипер-персонализацията, където фен може да получи история в края на деня с най-доброто видео от любимите си играчи,’ обяснява Gutterman. Представете си приложение, което автоматично компилира видео с акценти, включващо всеки значим удар, изигран от любимия ви голфър, допълнено с контекстуални наративни описания, доставено малко след края на рунда му.
Това надхвърля простото куриране. TOUR предвижда системи, способни на предсказуема ангажираност. ‘Приложението вече знае какво харесвате и просто ви предоставя това, което искате,’ предполага Gutterman. Чрез изучаване на предпочитанията на фена – любими играчи, интерес към конкретни статистики (като разстояние на драйва или представяне при пътване), или дори предпочитани формати на съдържание – платформата може проактивно да доставя най-релевантната информация и истории, може би дори да предупреждава фен, когато любимият му играч е изправен пред критичен път или опитва удар от исторически предизвикателна позиция.
Това ниво на персонализация има за цел да задълбочи ангажираността, правейки консумацията на голф съдържание по-релевантна, ефективна и в крайна сметка по-удовлетворяваща за всеки отделен фен. Чрез използването на генеративен AI за отключване на наративния потенциал, скрит в огромните му резерви от данни, PGA TOUR не просто мащабира своето отразяване; той проправя пътя към бъдеще, в което технологията приспособява историята на играта, за да отговаря на уникалната перспектива на всеки последовател. Ерата на пасивното получаване на един-единствен излъчван поток отстъпва място на динамична, персонализирана и богата на данни ангажираност със спорта.