โดย เพซัค เบ็นสัน • 7 มิถุนายน 2026

เยรูซาเล็ม, 7 มิถุนายน, 2026 (TPS-IL) — ในขณะที่การแข่งขันฟุตบอลโลก 2026 กำลังจะเริ่มขึ้นในวันพฤหัสบดี นักวิจัยชาวอิสราเอลกำลังเตือนว่าการเปลี่ยนแปลงทางเทคโนโลยีที่เงียบเชียบกำลังกำหนดอนาคตของกีฬาฟุตบอลเสียใหม่ นั่นคือระบบปัญญาประดิษฐ์ที่ถูกนำมาใช้มากขึ้นเรื่อยๆ เพื่อจัดอันดับ วิเคราะห์ และทำนายศักยภาพทางกีฬาของเด็กๆ

การศึกษาของอิสราเอลชิ้นหนึ่งได้ตรวจสอบว่า AI กำลังก้าวข้ามจากการวิเคราะห์ผลงานไปสู่การกำหนดการตัดสินระยะยาวเกี่ยวกับความสามารถของมนุษย์ตั้งแต่วัยเด็กตอนต้น ผลการศึกษาดังกล่าวได้รับการตีพิมพ์ในวารสารทางวิชาการที่ผ่านการ Big Data and Cognitive Computing เตือนว่าในขณะที่อัลกอริทึมประมวลผลข้อมูลผลงานของเยาวชนมากขึ้นเรื่อยๆ พวกมันอาจไม่เพียงแต่ประเมินความสามารถได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้นเท่านั้น แต่ยังเริ่มกำหนดมันก่อนเวลาอันควรด้วย ซึ่งอาจฝังรากอคติและจำกัดโอกาสก่อนที่ผู้เล่นจะไปถึงระดับอาชีพ

ก่อนการแข่งขัน ฟีฟ่าได้ประกาศเป็นพันธมิตรกับบริษัทเทคโนโลยี เลอโนโว เพื่อพัฒนาแพลตฟอร์ม ฟุตบอล AI โปร ซึ่งเป็นระบบขั้นสูงสำหรับการวิเคราะห์แท็กติกและการประเมินผลงานโดยอิงจากจุดข้อมูลนับล้าน การวิเคราะห์วิดีโอ การจำลองภาพ 3 มิติ และการจำลองด้วยการเรียนรู้ของเครื่อง

การพัฒนาที่คล้ายคลึงกันกำลังเกิดขึ้นในโครงการริเริ่มคู่ขนาน เช่น ความร่วมมือของอินเทลกับคณะกรรมการโอลิมปิกสากลเกี่ยวกับระบบระบุตัวตนความสามารถพิเศษที่ใช้ AI แม้ว่าเครื่องมือเหล่านี้บางส่วนจะกำลังได้รับการทดสอบหรือใช้งานในประเทศต่างๆ รวมถึงอิสราเอล ญี่ปุ่น และเอลซัลวาดอร์ แต่บางส่วนยังคงอยู่ในช่วงเริ่มต้นของการดำเนินการ

ตามการศึกษาซึ่งนำโดย ศ.โอเฟอร์ เอเซอร์ จากมหาวิทยาลัยเบน-กูเรียน และ ดร.อิลยา มอร์โกเลฟ จากวิทยาลัยวิชาการคายแห่งเบียร์-เชวา การเปลี่ยนแปลงที่สำคัญที่สุดไม่ใช่เพียงแค่การวิเคราะห์ที่ได้รับการปรับปรุงให้ดีขึ้นเท่านั้น แต่เป็นการเกิดขึ้นของการติดตามข้อมูลของนักกีฬาเยาวชนอย่างต่อเนื่องและขับเคลื่อนด้วยข้อมูล ระบบถ่ายทำอัตโนมัติ เซ็นเซอร์แบบสวมใส่ และวิดีโอการฝึกซ้อมที่บันทึกด้วยตนเอง ตอนนี้ช่วยให้สามารถบันทึก จัดเก็บ และวิเคราะห์ผลงานของเด็กๆ ได้ตลอดเวลา ทำให้เกิดบันทึกดิจิทัลถาวรตั้งแต่อายุยังน้อย

ในกีฬาโอลิมปิก บาสเกตบอล เบสบอล และเทนนิส AI ถูกนำมาใช้มากขึ้นเพื่อระบุและประเมินความสามารถทางกีฬาตั้งแต่อายุน้อย โปรแกรมการพัฒนาของโอลิมปิกใช้การจัดทำโปรไฟล์ไบโอเมตริกและการจำลองผลงานเพื่อชี้นำนักกีฬาไปสู่สาขาวิชาที่เหมาะสม ในขณะที่ระบบบาสเกตบอลและเทนนิสอาศัยข้อมูลการติดตาม การวิเคราะห์วิดีโอ และตัวชี้วัดการเคลื่อนไหวเพื่อประเมินศักยภาพในระยะยาว เบสบอลยังใช้โมเดลที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลในลักษณะเดียวกันเพื่อประเมินผู้เล่นที่มีศักยภาพในกระบวนการพัฒนา โดยอาศัยชุดข้อมูลประวัติผลงานของผู้เล่นจำนวนมาก

ในกีฬเหล่านี้ รูปแบบที่เหมือนกันคือการเปลี่ยนจากการประเมินผลงานระยะสั้นไปสู่การทำนายศักยภาพด้วยอัลกอริทึมในระยะยาว โดยอิงจากข้อมูลที่เก็บรวบรวมอย่างต่อเนื่องจากนักกีฬาที่อายุน้อยลงเรื่อยๆ

การต่อสู้กับ «การกำหนดชะตากรรมด้วยดิจิทัล»

นักวิจัยอธิบายการพัฒนานี้ว่าเป็น «การกำหนดชะตากรรมด้วยดิจิทัล» ซึ่งข้อมูลผลงานในระยะแรกเริ่มกำหนดและจำกัดโอกาสในอนาคต เมื่อถูกจัดเก็บแล้ว ตัวชี้วัดในวัยเด็กอาจมีอิทธิพลต่อว่าผู้เล่นคนใดจะได้รับความสนใจในการฝึกซ้อม โอกาสในการแมวมอง หรือทุนสนับสนุน ซึ่งเปลี่ยนการวัดผลในระยะแรกให้กลายเป็นตัวกรองระยะยาวสำหรับอาชีพนักกีฬาอย่างมีประสิทธิภาพ

ข้อค้นพบสำคัญของการศึกษาคืออสามารถแทรกซึมเข้าสู่ระบบเหล่านี้ทางอ้อมได้อย่างไร แม้ว่าอัลกอริทึมจะยกเว้นคุณลักษณะที่ละเอียดอ่อน เช่น เชื้อชาติหรือรายได้ แต่พวกมันก็ยังคงสร้างความเหลื่อมล้ำขึ้นใหม่ผ่านตัวแปรตัวแทน เช่น โรงเรียน สถานที่ทางภูมิศาสตร์ หรือโครงสร้างครอบครัว สัญญาณเหล่านี้ซึ่งดึงมาจากรูปแบบความสามารถในอดีต สามารถฝังความเหลื่อมล้ำทางเศรษฐกิจและสังคมลงในระบบที่ดูเหมือนจะเป็นกลางได้

แพลตฟอร์มแมวมองรวบรวมฟุตเทจวิดีโอ เหตุการณ์ในการแข่งขัน และสถิติผลงานในกลุ่มอายุและลีกต่างๆ ไว้แล้ว ระบบการเรียนรู้ของเครื่องจะระบุรูปแบบที่เกี่ยวข้องกับผลงานระดับสูง ในขณะที่นักวิเคราะห์ใช้ตัวกรอง เช่น อายุ ตำแหน่ง และระดับการแข่งขัน อย่างไรก็ตาม เนื่องจากระบบเหล่านี้ได้รับการฝึกฝนบน «ความสำเร็จ» ในอดีต พวกมันจึงมักสืบทอดอคติที่ฝังอยู่ในกระบวนการตัดสินใจเลือกและฝึกซ้อมในอดีต นักวิทยาศาสตร์กล่าว

การศึกษายังเน้นย้ำถึงวงจรป้อนกลับที่เสริมแรงกัน: นักกีฬาที่ถูกระบุตัวตนตั้งแต่เนิ่นๆ โดยอัลกอริทึมมีแนวโน้มที่จะได้รับการฝึกซ้อมและการเปิดตัวที่ดีกว่า ซึ่งช่วยปรับปรุงข้อมูลผลงานของพวกเขา ซึ่งจะช่วยเสริมความแข็งแกร่งให้กับการทำนายเดิมของระบบ เมื่อเวลาผ่านไป พลวัตนี้อาจทำให้การเข้าถึงโอกาสแคบลงแทนที่จะขยายให้กว้างขึ้น

นอกเหนือจากตัวชี้วัดผลงานแล้ว นักวิจัยยังเตือนว่าการเก็บรวบรวมข้อมูลอาจขยายไปสู่นอกสนามในที่สุด ระบบ AI อาจรวมกิจกรรมบนโซเชียลมีเดีย การรายงานข่าว และข้อมูลอื่นๆ ที่เปิดเผยต่อสาธารณะเพื่อสร้างโปรไฟล์ที่กว้างขึ้นของนักกีฬาเยาวชน ซึ่งก่อให้เกิดความกังวลเรื่องความเป็นส่วนตัวและคำถามเกี่ยวกับการใช้ข้อมูลในวัยเด็กในระยะยาว

«ความเป็นจริงแสดงให้เห็นว่ากีฬาการแข่งขันบูชาความสำเร็จในการแข่งขันเหนือสิ่งอื่นใด แม้จะต้องแลกมาด้วยค่านิยมอื่นๆ ก็ตาม» ดร.มอร์โกเลฟกล่าว «กีฬาการแข่งขันเป็นเวทีพิเศษสุดโต่งที่อาศัยข้อมูลทางกายภาพที่ยอดเยี่ยมควบคู่ไปกับความมุ่งมั่น ความยืดหยุ่น และแรงจูงใจ การผสมผสานที่อย่างดีที่สุดแล้วมีลักษณะพิเศษเพียงประมาณหนึ่งเปอร์เซ็นต์ของประชากรเท่านั้น»

ศ.เอเซอร์กล่าวเสริมว่า «ถึงเวลาแล้วที่เราจะคิดร่วมกันในฐานะสังคมเกี่ยวกับสถานที่และระดับของความเป็นอิสระที่เราเต็มใจมอบให้กับอัลกอริทึมในการถ่ายภาพ จัดอันดับ ทำนาย และกำหนดเส้นทางการพัฒนาของคนรุ่นอนาคต ในเมื่อกีฬาการแข่งขันไม่เกี่ยวข้องกับคนส่วนใหญ่ของพวกเขาเลย» โดยเตือนว่าเด็กๆ ควรเติบโตภายใต้กรอบการทำงานของมนุษย์ที่คอยสนับสนุน มากกว่าที่จะถูกกำหนดโดยคะแนนจากอัลกอริทึมก่อนเวลาอันควร