스포츠에서 AI를 둘러싼 논란

2025년 어느 주말이든 스포츠 팬은 세 개의 방송을 번갈아가며 인공지능이 중요한 플레이를 실시간으로 처리하는 모습을 지켜볼 수 있습니다. 윔블던에서는 시속 130km의 서브를 심판이 눈 깜짝할 새에 '아웃'이라고 부르는 합성 음성이 나옵니다. 애틀랜타에서는 타자가 헬멧을 가볍게 두드리면 3D 스트라이크 존 애니메이션이 스코어보드에 빛을 비춥니다. 폭스버러에서는 체인 크루가 움직이지 않는 동안 광학 그리드가 XNUMX차 다운 지점을 표시합니다.

지지자들은 완벽하게 일관된 결정과 더 빠른 재시작이라는 약속에 환호하는 반면, 회의론자들은 숨겨진 알고리즘이 자신들이 좋아하는 경기의 모습과 느낌을 바꿔놓고 있다고 경고합니다. 미국 전역, 그리고 런던에서 도하에 이르기까지 점점 더 많은 축구 경기장에서 '블랙박스 심판'이 등장했으며, 그 역할에 대한 논쟁은 점점 더 거세지고 있습니다.

이 기사에서는 이 기술이 어떻게 작동하는지, 왜 반발을 불러일으키는지, 그리고 스포츠에서 판정을 내리는 데 AI를 활용하는 미래에 대해 설명합니다.

AI 기반 심판의 부상: 기술과 그 이점

스포츠 산업은 AI 기술에 낯선 것이 아닙니다. 운동선수 훈련 에 마케팅 서비스가 무엇인지하지만 경기장에서의 AI의 존재는 아마도 스포츠 팬들에게 가장 눈에 띄는 영향을 미치고 있을 것입니다. AI는 다양한 스포츠의 심판을 지원하는 데 사용되고 있지만, 가장 두드러지고 (논란의 여지가 있는) 몇 가지 응용 분야를 자세히 살펴보겠습니다.

호크아이: 테니스의 자동화 관문

현대 심판 혁명은 테니스에서 시작되었습니다. 2004년 US 오픈에서 세레나 윌리엄스가 판정 오류로 중요한 포인트를 놓친 후, 이 스포츠는 호크아이를 채택했습니다.최대 340대의 고속 카메라로 초당 XNUMX프레임으로 촬영하여 공의 경로를 삼각 측량하는 컴퓨터 비전 시스템입니다.

독립적인 테스트는 다음을 수행합니다. 평균 오차는 약 3.6mm (1/10인치가 조금 넘습니다) 대부분의 라인 심판을 은퇴시킬 만큼 작습니다. 2024년 그랜드슬램 경기 현장 연구 또한 이 기술은 전체 심판 실수가 8% 감소한 것과 관련이 있다고 밝혔습니다. 2025년에는 모든 메이저 테니스 대회에서 모든 라인에 Hawk-Eye Live를 사용하지만, 올해 윔블던 대회에서는 헤드라인을 장식하는 오류 센터 코트에서 승점을 다시 플레이하게 만드는 기술이 등장했습니다.

컴퓨터 비전을 도입하는 아메리칸 리그

NFL은 AI 지원 라인 기술을 도입한 가장 최근의 팀 중 하나입니다. 2025 시즌부터 각 경기장 지붕 아래에 설치된 Hawk-Eye 카메라 격자 공의 센티미터 단위의 x, y, z 좌표를 제공하여 심판이 심판원과의 오랜 의사소통 과정 없이도 퍼스트 다운을 확인할 수 있고, 누적된 중단 시간을 줄일 수 있습니다.

야구는 더욱 점진적인 길을 택했습니다. 메이저 리그 야구의 자동 볼 앤 스트라이크(ABS) 챌린지 시스템은 올해 올스타전에서 국가대표 데뷔투수, 포수, 타자에게 각각 두 번의 어필 기회를 제공합니다. 어필이 발생하면, 주심이 보통 12초 이내에 판정을 내리기 전에 비디오 보드에 애니메이션 스트라이크 존 리플레이가 나타납니다. 이는 알고리즘의 정확성과 많은 팬들이 여전히 기대하는 인간적인 감각을 결합한 결과입니다.

농구의 속도는 몇 초 안에 판정을 요구하며, NBA는 더 풍부한 데이터가 도움이 된다고 믿습니다.소니 산하의 Hawk-Eye Innovations와의 다년 계약을 통해 모든 경기장에 포즈 추적 카메라를 설치하고, 선수 한 명당 29개의 기본 점수를 포착하여 리플레이 센터로 전송함으로써 경계 밖 공격과 샷 클록 검토 속도를 높였습니다.

축구의 반자동 오프사이드 기술

미국 외에서는 축구가 엔드투엔드 AI 심판의 가장 성숙한 사례를 보여줍니다. FIFA의 반자동 오프사이드 기술 (SAOT)는 경기용 공 내부에 장착된 500Hz 센서와 지붕에 장착된 29대의 카메라를 결합하여 선수 한 명당 3번씩 모든 팔다리를 추적합니다. 머신러닝 모델은 25D 필드를 재구성하고 공격수가 마지막 수비수를 넘어갈 때 비디오 판독 심판에게 경고를 보내 일반적인 검토 시간을 몇 분에서 약 XNUMX초로 단축합니다.

프리미어 리그는 2시즌의 시범 테스트 후 전체 출시를 승인했지만 3월 기록적인 8분 지연 채택이 완벽하지 않다는 점을 강조했습니다.

스포츠 전반에 걸친 판매 전략은 동일합니다. 실리콘이 원시 기하학을 처리하고 인간이 의도를 판단하도록 하며, 이상적으로는 기계의 정밀성과 경기의 정신을 결합하는 것입니다.

점점 커지는 논란과 반발

'너 분위기 끝내주네'

모두가 기다려야 한다면 완벽한 판정이 무슨 소용이 있겠습니까? 본머스와 울버햄튼 간의 FA컵 경기가 60,000분간 지연되자 XNUMX만 명의 팬들은 좌절감에 찬 함성을 질렀고, 전문가들은 이 장면을 법정 휴회에 비유했습니다. 팬들은 지연이 자발적인 축하를 침묵시키고 추진력을 파괴하다목표를 보이지 않는 통제실에서 전달되는 판결로 전환합니다.

행동적 부작용

AI 감독은 인간의 의사 결정에도 영향을 미칩니다. 2024 연구 호크아이(Hawk-Eye) 검토가 의무화되면서 총 실수는 감소했지만, 테니스 심판들은 공개적으로 뒤집힐 수 있는 실수를 지적하는 것을 37% 더 꺼리는 것으로 나타났습니다. 라인에서 20mm(3/4인치) 이내에 떨어진 서브의 경우, 오심이 실제로 22.9% 증가했는데, 이는 지속적인 기계 감시가 '수비적 심판'을 조장한다는 증거입니다.

반면, AI 지원이 실제로 심판의 권위를 훼손하다선수와 코치들이 심판의 판정에 더욱 적극적으로 이의를 제기하고 있습니다. 이로 인해 심판들이 자신의 판정을 정당화하기 위해 봇과 소통해야 하므로 경기가 더욱 중단되는 현상이 발생합니다. 이러한 인간 심판의 약화는 심판이 잠재적인 심판 역할 목록에 추가될 수 있는지에 대한 의문을 제기합니다. 결국 AI에 의해 완전히 단계적으로 폐지될 것입니다..

블랙박스가 오작동할 때

기술은 여전히 놀라울 정도로 훌륭할 수 있습니다. 2023년 5월호크아이의 골라인 카메라는 모든 각도에서 막혔음에도 불구하고 애스턴 빌라를 상대로 잉글랜드 축구팀 셰필드 유나이티드에게 명확한 골을 허용하지 않았고, 이에 회사는 즉각 사과했다.

At 올해의 윔블던리플레이에서 인으로 표시된 '아웃' 판정은 단 몇 분 만에 전 세계적인 논란을 불러일으켰습니다.

마이너리그 포수들은 ABS가 커브볼에 대해 파업을 선언했다고 불평했다. 홈 플레이트 앞쪽 가장자리를 스치듯 지나가지만 흙바닥에서 끝난다면, 그런 판정은 인간이라면 내릴 수 없는 것입니다.

투명성과 신뢰

각 오류는 기반 코드가 독점적이기 때문에 더 어렵게 발생합니다. 영국 프리미어 리그 SAOT가 적용되는 허용 오차 범위를 공개하는 것을 거부합니다. 가상 오프사이드 라인까지 영향을 미쳐 데이터 분석가들이 방송 그래픽을 역분석해야 하는 상황이 벌어졌습니다. 이러한 투명성 부족은 팬, 코치, 그리고 전문가 모두에게 큰 좌절감을 안겨줍니다.

데이터 프라이버시 및 알고리즘 편향

심판을 지휘하는 센서는 수익성이 높은 생체 인식 데이터도 수집합니다. 법률 분석가들은 다음과 같이 경고합니다. 주법 일리노이주의 생체정보 보호법은 선수의 측정치를 명시적인 동의 없이 도박 파트너와 공유할 경우 리그가 막대한 소송에 직면할 수 있도록 했습니다.

편향은 더 미묘한 위험을 초래합니다. 주로 183cm 이상의 타자를 대상으로 훈련된 스트라이크 존 모델은 173cm 신인의 높은 스트라이크 범위를 확대하여 특정 체형에 대한 규칙을 사실상 바꿀 수 있습니다. 선수 노조는 이미 교육 데이터 감사 권한 협상.

앞으로의 길: 통합, 적응 및 가드레일

리그 임원들은 이제 심판 교체보다는 지속 가능한 파트너십 구축에 더 집중하고 있습니다. MLB ABS는 주심에게 권한을 부여하면서도 팀에 제한적인 항소를 허용하고 있으며, NFL은 여전히 혼란스러운 충돌 상황에서 심판이 광학 볼 스팟 판정을 뒤집을 수 있도록 허용하고 있습니다.

투명성은 다음 전선입니다. 유럽 축구는 다음을 계획합니다. SAOT의 3D 오프사이드 재구성을 경기장 화면에 보여주세요트리플 A 야구 관중들에게 이미 익숙한 스트라이크 존 리플레이를 그대로 반영합니다. 엔지니어들은 듀얼 카메라 어레이, 공 내부 관성 센서, 수동 폴백 모드 등 중복성을 추가하여 단일 하드웨어 오류로 승패가 결정되는 것을 방지하고 있습니다.

교육 바로 뒤를 따릅니다. 코치들은 선수들에게 SAOT가 오프사이드 플레인을 그리는 위치에 대해 설명하고, 심판들은 'AI 리터러시' 워크숍에 참석하여 지연 예산과 오류 허용 범위를 배웁니다. 한편, 리그들은 일정 간격 이후 원시 피드를 폐기하고 베팅 시장에 영향을 미치는 지표를 보유한 선수들과 수익을 공유하는 데이터 거버넌스 코드를 초안하고 있습니다.

철학적 논쟁은 여전히 남아 있다. 스포츠는 절대적인 정밀성을 추구해야 하는가, 아니면 인간의 실수가 스포츠의 마법의 일부인가?

결론

AI 심판은 이미 스포츠의 흐름을 바꿔 놓았습니다. 테니스에서는 밀리미터 단위의 정확한 라인 콜을, 축구에서는 거의 즉각적인 오프사이드 판정을 내리고 있죠. 하지만 8분짜리 VAR 체크, 고스트 골, 그리고 밋밋한 기계 판독 결과 등은 팬들에게 정확성만으로는 진정성을 보장할 수 없다는 사실을 일깨워줍니다.

가장 실현 가능한 미래는 알고리즘이 물리 법칙을 처리하고 인간이 의도를 해석하는, 협상된 중간 경로이며, 투명한 프로토콜, 엄격한 테스트, 그리고 선수의 프라이버시 존중으로 강화됩니다. 이러한 요소들을 제대로 구현한다면, 블랙박스 심판은 가장 중요한 순간에만 드러나는 신뢰할 수 있는 안전망으로 사라질 것입니다.