Profesyonel golf dünyası, genellikle turnuva liderlerine odaklanan televizyon yayınlarının dar merceğinden algılanır ve çok daha geniş bir dramayı kapsar. Geniş alanlara yayılan sahalarda, düzinelerce yarışmacı aynı anda zorluklarla mücadele eder, parlak vuruşlar yapar ve doğa koşullarıyla savaşır. Bu rekabetin tüm genişliğini yakalamak uzun zamandır lojistik ve kaynak yoğun bir zorluk olmuştur. Şimdi, sofistike veri toplama ve en son yapay zekanın birleşimi senaryoyu yeniden yazıyor ve PGA TOUR’un taraftarlara benzeri görülmemiş düzeyde ayrıntı ve anlatı bağlamı sunarak geleneksel yayın sınırlamalarının çok ötesine geçmesini sağlıyor. THE PLAYERS Championship sırasında çarpıcı bir gösterimde, üretken yapay zeka 30.000’den fazla bireysel golf vuruşu için benzersiz yazılı açıklamalar oluşturmak üzere kullanıldı ve takipçilere tüm sahada gelişen aksiyon hakkında daha zengin, daha kapsamlı bir anlayış sundu.
Süregelen Zorluk: Kapsamlı Golf Yayınını Ölçeklendirme
Onlarca yıldır, profesyonel bir golf turnuvasının anlatısı büyük ölçüde geleneksel medyanın kısıtlamaları tarafından belirlenmiştir. İnsan yorumcular ve prodüksiyon ekipleri doğal olarak liderlik tablosunun zirvesindeki oyunculara veya yerleşik yıldız gücüne sahip olanlara yönelir. Bu yaklaşım ilgi çekici anlar sunsa da, kaçınılmaz olarak rekabetin büyük bir bölümünü belgelenmemiş bırakır. Genellikle 140’tan fazla oyuncunun yer aldığı ve her birinin dört gün boyunca tur başına 70’ten fazla vuruş yaptığı düşünüldüğünde, aksiyonun hacmi muazzamdır.
PGA TOUR Dijital ve Yayın Teknolojileri Kıdemli Başkan Yardımcısı Scott Gutterman, temel sorunu şöyle ifade ediyor: ‘Tipik olarak, personelimiz 25 veya 30 golfçüyü kapsayabilir.’ Bu operasyonel gerçeklik, potansiyel olarak düzinelerce diğer oyuncunun hikayelerinin - zaferleri, mücadeleleri ve kritik anları - büyük ölçüde anlatılmadan kaldığı ve eğer varsa yalnızca ham istatistikler aracılığıyla erişilebilir olduğu anlamına geliyordu. Lider grubun dışındaki belirli oyuncuları takip eden taraftarlar genellikle performansları hakkında parçalanmış bir görüşe sahipti.
PGA TOUR içindeki hedef açıktı: CDW tarafından desteklenen ve yapılan her vuruş hakkında kesin ayrıntıları yakalayan ShotLink tarafından sağlanan inanılmaz derecede zengin veri akışından yararlanarak daha adil ve eksiksiz bir anlatı manzarası oluşturmak. Zorluk veri eksikliği değil, bu veriyi her oyuncuyu ve her vuruşu kapsayacak ölçekte ilgi çekici, anlatısal bir formatta işleme, yorumlama ve sunma yetersizliğiydi. İnsan kaynakları bu boşluğu etkili veya ekonomik olarak kapatamıyordu. Arzu, Gutterman’ın yıllardır standart olduğunu belirttiği temel metriklerin - ‘JJ Spaun 300 yardalık bir vuruş yaptı ve deliğe 125 yardası kaldı’ - ötesine geçmekti. Amaç, bu veri noktalarına anlam ve bağlam katmak, ham sayıları her yarışmacı için ilgi çekici hikaye anlatımı unsurlarına dönüştürmekti.
Üretken Yapay Zeka Sahneye Çıkıyor: Değişim İçin Teknolojik Katalizör
Yapay zekanın ölçeklendirme zorluğunun üstesinden gelme potansiyelini fark eden PGA TOUR, yaklaşık iki yıl önce üretken yapay zeka yeteneklerini özel olarak keşfetmeye başladı. Bu sadece akademik bir egzersiz değildi; temel bir soru tarafından yönlendiriliyordu: hızla gelişen bu teknoloji içerik oluşturmayı nasıl geliştirebilir ve en önemlisi temel paydaşlara - taraftarlara, oyunculara ve turnuvaların kendilerine - daha iyi nasıl hizmet edebilir?
Yolculuk, önemli bir teknoloji ortağı olan Amazon Web Services (AWS) ile yakın işbirliğini içeriyordu. TOUR, tek bir API aracılığıyla çeşitli önde gelen temel modellere (FM’ler) erişim sunan yönetilen bir hizmet olan AWS Bedrock için temel bir ortak oldu. Gutterman stratejik avantajı açıklıyor: ‘Bedrock, neredeyse tüm üretken yapay zeka modellerini ve bu tür deneyimler oluşturmak için bir dizi aracı kullanmanıza etkili bir şekilde olanak tanır.’ Bu platform yaklaşımı, tek bir yapay zeka sağlayıcısına veya model mimarisine bağımlılıktan kaçınarak esneklik ve geleceğe dönüklük sağladı.
Açıklayıcı metin oluşturma özel görevi için TOUR, Bedrock aracılığıyla erişilebilen Anthropic tarafından geliştirilen modelleri seçti. ‘Bu tür deneyimler oluşturmak için Anthropic’in Claude modellerini kullanıyoruz. Özellikle, Anthropic Claude 3.5 Sonnet’i kullanıyoruz,’ diye belirtiyor Gutterman. Geçtiğimiz yıl, ilk kavram kanıtlamalarının (POC’ler) ötesine geçerek tam operasyonelleşmeye doğru kritik bir geçişi işaret etti. Bu, yapay zekayı canlı turnuva yayınına güvenilir ve ölçekli bir şekilde entegre etmek için gereken sağlam altyapı ve iş akışlarını oluşturmayı içeriyordu. Odak noktası, olasılığı göstermekten, profesyonel bir golf turnuvasının dinamik, yüksek hacimli ortamını idare edebilecek pratik, tekrarlanabilir bir sistem uygulamaya kaydı. Claude 3.5 Sonnet seçimi, spor yorumları için uygun, incelikli, bağlama duyarlı metinler oluşturmadaki algılanan güçlü yönlerine dayalı bir seçimi yansıtıyor.
Anlatıyı Oluşturmak: Yapay Zeka Perdesinin Arkasına Bir Bakış
On binlerce benzersiz, doğru ve bağlamsal olarak alakalı vuruş açıklamasını neredeyse gerçek zamanlı olarak oluşturmak karmaşık bir orkestrasyondur. Bu, ham veriyi bir yapay zeka modeline beslemekten çok daha fazlasını içerir. PGA TOUR, AWS ile birlikte, ShotLink verilerini ilgi çekici anlatılara dönüştürmek için sofistike bir boru hattı tasarladı.
1. Veri Alımı ve Bağlamsallaştırma:
Süreç, ShotLink’ten gelen veri akışıyla başlar. Bu sadece bir vuruşun bitiş noktası değil, aynı zamanda vuruş yeri, mesafe, kullanılan sopa ve daha fazlası gibi ayrıntıları içerir. Ancak ham verinin anlatı gücü yoktur. Kritik sonraki adım, bir dizi bağlam hizmetini içerir. Bu hizmetler, gelen veriyi bir kurallar motoruna karşı analiz eden yorumlayıcı bir katman görevi görür.
2. Kurallar Motoru: Zeka Ekleme:
Bu motor, oluşturulan metnin anlamlı olmasını sağlamak ve yaygın tuzaklardan kaçınmak için hayati önem taşır. Gutterman örnekler veriyor: ‘bir oyuncu günün ilk vuruşunu ilk delikten yaptıktan sonra, oyuncunun günün en uzun vuruşunu yaptığını yazmaz.’ Kurallar öncelikleri belirler, çeşitlilik ve alaka sağlar. ‘Örneğin, yaklaşma vuruşlarında her üç anlatıda bir green’lere isabetli vuruşlardan bahsetmesini söyleyebiliriz, böylece metin tüm oyuncular arasında tekrarlanmaz.’ Sisteme ayrıca benzer eylemler için açıklamaları farklı şekillerde ifade etme öğretilir - bir vuruşun her seferinde aynı şekilde veya bir pat vuruşuyla aynı şekilde tanımlanmamasını sağlamak. Bu, golf bilgisi ve anlatı en iyi uygulamalarını sistemin mantığına kodlamayı içerir.
3. Prompt Mühendisliği:
Veri ve bağlamsal kurallarla donanmış bir prompt motoru, yapay zeka modeline verilen özel talimatı formüle eder. Bu prompt, etkili bir şekilde yapay zekadan sağlanan veri noktalarını içeren ve bağlamsal yönergelere uyan bir anlatı oluşturmasını ister. Etkili prompt’lar oluşturmak, üretken yapay zeka ile çalışmada kritik bir beceridir ve çıktının stilini, tonunu ve içeriğini şekillendirir.
4. Yapay Zeka Anlatı Üretimi:
Dikkatlice oluşturulmuş prompt daha sonra AWS Bedrock platformu aracılığıyla Anthropic Claude 3.5 Sonnet modeline gönderilir. Yapay zeka isteği işler ve gerçekleri ve istenen bağlamı içeren açıklayıcı metni - vuruş anlatısını - oluşturur. Örneğin, sadece yarda mesafesini belirtmek yerine, ‘günün en uzun vuruşunu yaptı’ veya ‘125 yarda mesafeden, %20 olasılıkla deliğe 10 ft. yaklaşır’ gibi istatistiksel bağlam ekleyebilir. Bu bilgi katmanlaması, çıktıyı basit veri raporlamasının ötesine taşıyan şeydir.
5. Titiz Doğrulama:
Yapay zeka tarafından oluşturulan herhangi bir metin halka ulaşmadan önce, doğruluğu ve kaliteyi sağlamak için çok aşamalı bir doğrulama sürecinden geçer.
- Veri Doğrulama: Çıktı anlatısı, girdi ShotLink verilerine karşı kontrol edilir. ‘Claude 3.5 Sonnet’ten gelen çıktı anlatısı, çıktıda atıfta bulunulan ShotLink verilerinin sisteme girilenle eşleştiğinden emin olmak için bir doğrulama hizmetinden geçer (örneğin, vuruş mesafesi),’ diye açıklıyor Gutterman. Bu adım, potansiyel yapay zeka ‘halüsinasyonlarına’ veya olgusal hatalara karşı koruma sağlar.
- Kosinüs Benzerliği: Daha incelikli bir kontrol, kosinüs benzerliği analizi kullanılarak takip edilir. Bu teknik, oluşturulan metin ile belirli bir vuruş türü için kabul edilebilir açıklamalar külliyatı arasındaki anlamsal benzerliği ölçer. ‘Sistem, metnin bir vuruş hakkında nasıl konuşulacağına dair bir aralık içinde kaldığından emin olur,’ diye ekliyor Gutterman. Bu, tonun ve ifadenin uygun olmasını ve golf eylemlerinin tipik olarak nasıl tanımlandığıyla tutarlı olmasını sağlar.
- Yayınlama Motoru Kontrolleri: Anlatı bu testleri geçerse, TOURCAST uygulaması gibi platformlara entegre edilmeden önce son kontrollerin yapıldığı yayınlama motoruna ilerler.
Bu titiz süreç, spor bilgisi sunumunda güvenilirliği korumak için gerekli olan doğruluk ve güvenilirliğe olan bağlılığı vurgulamaktadır.
Gerçek Dünya Uygulaması: THE PLAYERS Championship’te Başarı
Bu yapay zeka odaklı sistemin teorik potansiyeli, PGA TOUR takvimindeki amiral gemisi etkinliklerinden biri olan THE PLAYERS Championship sırasında önemli bir gerçek dünya testine tabi tutuldu. Bu küçük ölçekli bir deneme değildi; sistem, dört tur boyunca tüm saha için anlatılar oluşturmak üzere konuşlandırıldı.
Sonuçlar etkileyiciydi. Üretken yapay zeka sistemi, turnuva haftası boyunca 30.000’den fazla bireysel vuruş için başarılı bir şekilde açıklayıcı metin üretti. Bu, yayın derinliğinde anıtsal bir sıçramayı temsil ediyor ve her yarışmacı tarafından yapılan her bir vuruş için etkili bir şekilde anlatısal içgörü sağlıyor.
Eşit derecede önemli olan sistemin güvenilirliğiydi. ‘THE PLAYERS Championship sırasında, 30.000 vuruştaki doğruluk oranı %96 civarındaydı, ki bu beklediğimiz seviyeydi,’ diye bildiriyor Gutterman. Verilerin sürekli aktığı ve bağlamın hızla değiştiği canlı, dinamik bir spor etkinliğinde bu doğruluk seviyesine ulaşmak, temel teknolojinin sağlamlığının ve doğrulama süreçlerinin titizliğinin bir kanıtıdır. %96, küçük bir yüzdelik dilimin gözden geçirme veya atılma gerektirdiğini ima etse de, genel başarı oranı sistemin büyük ölçekli dağıtım için yaşayabilirliğini gösterdi. Bu başarı, iki yıllık geliştirmeyi doğruladı ve TOUR’un içerik stratejisinde önemli bir kilometre taşı oldu.
Geleceği Planlamak: Metnin Ötesine ve Kişiselleştirmeye Doğru
Metin tabanlı anlatıların başarılı bir şekilde uygulanması, PGA TOUR’un yapay zekadan yararlanma vizyonunun sadece başlangıcıdır. Mevcut sistemin öncelikle metin merkezli olmasının nedeni, canlı video ve ses akışlarını gerçek zamanlı olarak işleyebilen ve yorumlayabilen yapay zeka modellerinin hala olgunlaşmakta olmasıdır. Ancak yol haritası açıkça daha sürükleyici, çok duyulu bir geleceğe işaret ediyor.
Çok Modlu Yapay Zeka Entegrasyonu:
‘Canlı veri, canlı ses, canlı video kombinasyonunun olacağı ve ardından bir video oluşturmak ve bir ses üretmek için çok modlu bir çıktı kullanılacağı bir güne doğru inşa ediyoruz,’ diye öngörüyor Gutterman. Bu, yapay zekanın potansiyel olarak vuruş mekaniklerini yorumlamak için video akışlarını analiz edebileceği, oyuncu tepkilerini yorumlayabileceği veya hatta kalabalık gürültüsünü ölçebileceği bir geleceği öneriyor; bu gözlemleri ShotLink verileriyle entegre ederek daha da zengin içerik deneyimleri, belki de yapay zeka tarafından oluşturulan seslendirmelerle otomatikleştirilmiş video özetleri oluşturabilir.
Sentetik Sesli Yorum:
Daha acil bir hedef, taraftarlara sunulan çok sayıda ‘Every Shot Live’ akışındaki yorum eksikliğini gidermektir. Yıllardır, genellikle 50’ye yakın eşzamanlı akış olan bu yayınlar yalnızca doğal ses ve istatistiksel katmanlar içeriyordu. ‘Hedefimiz her zaman hikayeyi anlatan bir insan olmasıdır, ancak gün boyunca 48 akışta iki yorumcu bulundurmak maliyet açısından engelleyici,’ diye kabul ediyor Gutterman. Üretken yapay zeka ölçeklenebilir bir çözüm sunuyor. ‘AWS ile prompt’ları [anlatıları] okuyabilen sentetik bir ses üzerinde çalışıyoruz. Yapay zeka ile izleyici, altyazıyı açtığı gibi yorumu da açabilir.’ Bu yetenek aynı zamanda kolayca birden çok dile genişleyebilir, örneğin bir düğmeye basarak İspanyolca yorum sunarak erişilebilirliği önemli ölçüde artırabilir.
Stratejik Model Bağımsızlığı:
Bu gelecekteki gelişmelerin temelinde, AWS Bedrock tarafından sağlanan stratejik avantaj yatmaktadır - model bağımsızlığı. TOUR, tek bir yapay zeka modeli sağlayıcısına kilitlenmiş değil. ‘Bedrock, PGA TOUR’un modelden bağımsız olmasını ve görev için en iyi modeli bulmasını sağlar,’ diye vurguluyor Gutterman. Bu esneklik, hızla gelişen yapay zeka ortamında çok önemlidir. ‘Gelecekteki modeller bir işlevi daha düşük maliyetle yapabilirse, Tour sorunsuz bir şekilde ona yönelebilir.’ Tek, her şeye gücü yeten bir model kavramını reddediyor ve gözlemliyor: ‘Gördüğümüz şey, durumun böyle olmadığıdır.’ Strateji, iş için en iyi aracı kullanmaktır: incelikli metin üretimi için Anthropic’in Claude’u, potansiyel olarak görüntü tanıma görevleri için yeni AWS Nova modeli ve belki de çeviri gibi işlevler için diğer özel modeller. Bu yaklaşım, uzun vadede maliyet ve performans için optimize ederken yeteneği en üst düzeye çıkarır.
Nihai Ödül: Hiper Kişiselleştirilmiş Taraftar Deneyimleri
Teknolojik gelişmeler kendi başlarına etkileyici olsa da, PGA TOUR’un üretken yapay zeka girişimlerinin arkasındaki itici güç, temelden dönüştürülmüş bir taraftar deneyimi arayışıdır: hiper kişiselleştirme.
Her vuruş için anlatı bağlamı oluşturma yeteneği, içeriği bireysel tercihlere göre özel olarak sunmanın temelini oluşturur. ‘Bizi hiper kişiselleştirme yolunda ilerletiyor, burada bir taraftar günün sonunda favori oyuncularından en iyi videolarla bir hikaye alabilir,’ diye açıklıyor Gutterman. Favori golfçünüzün oynadığı her önemli vuruşu içeren, bağlamsal anlatı açıklamalarıyla tamamlanmış ve turu bittikten kısa bir süre sonra otomatik olarak derlenen bir özet makarası düşünün.
Bu, basit kürasyonun ötesine geçer. TOUR, tahmine dayalı etkileşim yeteneğine sahip sistemler öngörüyor. ‘Uygulama zaten neyi sevdiğinizi biliyor ve size sadece istediğinizi sunuyor,’ diye öneriyor Gutterman. Bir taraftarın tercihlerini - favori oyuncular, belirli istatistiklere ilgi (vuruş mesafesi veya pat performansı gibi) veya hatta tercih edilen içerik formatları - öğrenerek, platform proaktif olarak en alakalı bilgileri ve hikayeleri sunabilir, hatta belki de favori oyuncusu kritik bir patla karşı karşıya kaldığında veya tarihsel olarak zorlu bir pozisyondan bir vuruş yapmaya çalıştığında bir taraftarı uyarabilir.
Bu kişiselleştirme seviyesi, etkileşimi derinleştirmeyi, golf içeriği tüketimini her bir taraftar için daha alakalı, verimli ve nihayetinde daha tatmin edici hale getirmeyi amaçlamaktadır. Üretken yapay zekayı kullanarak geniş veri rezervlerinde gizli olan anlatı potansiyelini ortaya çıkaran PGA TOUR, sadece yayınını ölçeklendirmekle kalmıyor; teknolojinin oyunun hikayesini her takipçinin benzersiz perspektifine uyacak şekilde uyarladığı bir geleceğe öncülük ediyor. Tek bir yayın akışını pasif olarak alma dönemi, sporla dinamik, kişiselleştirilmiş ve veri açısından zengin bir etkileşime yol veriyor.