Lewis Silkin – Fragen und Antworten zum Sport: Wie wird KI im Sport eingesetzt?

Die Verbreitung der KI-Technologie und die Verfügbarkeit riesiger Datenmengen haben die Nutzung von Daten im Sport revolutioniert und werden diese zweifellos noch weiter verändern. Durch den Einsatz von Computersystemen und Algorithmen zur Ausführung von Aufgaben, die normalerweise menschliche Intelligenz erfordern (z. B. maschinelles Lernen, Problemlösung und Entscheidungsfindung), wird KI eingesetzt, um große Datenmengen zu analysieren, Echtzeit-Feedback bereitzustellen und das Ganze zu verbessern Leistung von Sportlern und Mannschaften.

In dieser Frage-und-Antwort-Runde diskutieren wir einige der wichtigsten Fragen zum Einsatz von KI im Sport.

F. Was sind die wichtigsten KI-Konzepte und -Begriffe, die für die Sportbranche relevant sind?

A. Computer Vision – ein Teilbereich der KI, der es Computern ermöglicht, Bild- und Videodaten (mit Kameras) zu erfassen und die empfangenen Informationen durch die Anwendung von Modellen des maschinellen Lernens zu interpretieren und zu analysieren, um Objekte zu identifizieren und zu klassifizieren, wodurch insgesamt die Art und Weise simuliert wird, wie Menschen ihre Umgebung sehen und verstehen durch Nachbildung des menschlichen Auges.

Maschinelles Lernen – eine Anwendung von KI, die automatisch aus Erfahrungen lernen und sich verbessern kann, ohne explizit dafür programmiert zu werden. KI, die maschinelles Lernen implementiert, funktioniert ähnlich wie ein Computercode, der statistische Analysen durchführt: Bei der Verarbeitung einer enormen Datenmenge sucht sie nach Mustern und schlägt ein besseres Verständnis dieser Daten vor, um eine zukünftige Verwendung zu ermöglichen.

Datensätze – eine Sammlung verschiedener Arten von Daten, die in einem digitalen Format gespeichert sind und eine Schlüsselkomponente jedes maschinellen Lernprojekts darstellen.

F. Wie wird KI im Sportkontext eingesetzt?

A. KI wird im modernen Sportkontext auf vielfältige Weise eingesetzt, darunter:

• Verletzungsprävention – Trainer kombinieren KI und Video, um Verletzungen vorherzusagen, bevor sie auftreten. Die KI-Technologie zur Verletzungsprävention analysiert große Datenmengen, darunter Spielerbewegungen (über Computer Vision) und Gesundheitsdaten, um potenzielle Verletzungsrisiken zu identifizieren. Die Technologie nutzt Algorithmen des maschinellen Lernens, um diese Daten zu analysieren und Muster zu identifizieren, die zu Verletzungen führen könnten. Diese Analyse wird dann verwendet, um personalisierte Trainingsprogramme für Sportler zu erstellen, um Risiken zu mindern und Verletzungen vorzubeugen. Große Sportmannschaften haben bereits seit Beginn der Saison 2021/2022 mit dem Einsatz dieser Technologie begonnen, wobei der FC Liverpool die Technologie von Zone7 nutzt.
• Leistungsanalyse – In ähnlicher Weise werden Computer Vision und tragbare Technologie verwendet, um die Leistung und Daten von Sportlern in Echtzeit zu überwachen und zu analysieren, um Trainern Einblicke und Empfehlungen zu geben. Mithilfe dieser Technologie können während eines Spiels Schwachstellen oder Verbesserungsmöglichkeiten identifiziert werden. Ein Paradebeispiel wäre Second Spectrum – das Leistungen mithilfe fortschrittlicher Computer-Vision- und maschineller Lernalgorithmen analysiert, um die Bewegungen von Spielern in der NBA zu verfolgen und Berichte für Trainer zu erstellen, um Muster in der Leistung eines Spielers oder einer Mannschaft zu analysieren und zu identifizieren.
• Scouting und Rekrutierung – Der Einsatz von Datenwissenschaft bei der Rekrutierung und Scouting von Sportlern hat sich durch den Einsatz von KI nur verbessert, da Scouts Spielerattribute, Wert, Fähigkeiten und zukünftiges Potenzial verfolgen können. Mit AiSCOUT können Amateurspieler Videos hochladen, in denen sie die von einem potenziellen Verein festgelegten Übungen durchführen. Ihre Leistung wird dann mithilfe einer Computer-Vision-Analyse mit der Leistung der Spieler des potenziellen Vereins verglichen, die dieselben Übungen absolvieren, sodass Scouts auf einen neuen Talentpool und Benchmark zugreifen können Leistung gegen ihre aktuellen Spieler. Die Plattform von AiSCOUT wurde bereits erfolgreich von namhaften Fußballvereinen eingesetzt, darunter Chelsea, Burnley, Nottingham Forrest und Olympiacos.
• Fan-Engagement – ​​KI bietet Fans die Möglichkeit, weitere Einblicke und Datenanalysen zu ihren Lieblingsteams und -spielern zu erhalten. So wie Leistungsanalysen Trainern helfen können, werden durch den Einsatz von Computer Vision Leistungsdaten erstellt, an denen sich die Fans erfreuen können. F1 Insights powered by AWS verwendet rund 300 Sensoren an jedem F1-Fahrzeug, die Datenpunkte generieren, die Rennvorhersagen und Fahrzeugleistungsdaten in Echtzeit liefern und so Erkenntnisse schaffen, die „das Fan-Erlebnis informieren, aufklären und bereichern“.

Wie andere Unternehmen haben auch Sportorganisationen und Unternehmen die Möglichkeit, KI in nicht-sportspezifischen Szenarien einzusetzen. Wir haben einige dieser Möglichkeiten und die damit verbundenen Risiken in anderen Artikeln untersucht, siehe zum Beispiel: KI 101: Wie funktionieren KI-Tools und warum werden Klagen erhoben? und AI 101: Welche Verletzungsrisiken bestehen bei der Nutzung KI-generierter Werke?

F. Welche Vorschriften decken den Einsatz von Sport-KI-Systemen ab?

A. Der Entwurf einer EU-KI-Verordnung zielt darauf ab, die Regeln für künstliche Intelligenz in der gesamten EU zu harmonisieren, indem sichergestellt wird, dass KI-Produkte ausreichend sicher und robust sind, bevor sie auf den Markt kommen. Die KI-Verordnung soll für das gelten, was die EU (im aktuellen Text ihres Entwurfs der KI-Verordnung) als „KI-Systeme“ bezeichnet – sämtliche Software, die durch Ansätze des maschinellen Lernens, logik- und wissensbasierte Ansätze sowie statistische Ansätze entwickelt wird. Dies deckt die meisten KI-Modelle ab, die im Sportkontext eingesetzt werden. Das Europäische Parlament hat kürzlich eine neue Definition vorgeschlagen, um den Anwendungsbereich des Entwurfs der KI-Verordnung zukunftssicher zu machen, indem es von der Definition eines KI-Systems als „Software“ abweicht und es stattdessen als „maschinenbasiertes System, das für den Betrieb mit unterschiedlichen Bedingungen ausgelegt ist“ definiert Ebenen der Autonomie und die für explizite oder implizite Ziele Ergebnisse wie Vorhersagen, Empfehlungen oder Entscheidungen generieren können, die physische oder virtuelle Umgebungen beeinflussen.“ Zum Zeitpunkt der Veröffentlichung waren diese Vorschläge noch nicht angenommen.

Die EU-KI-Verordnung verfolgt einen „risikobasierten Ansatz“ zur Steuerung von KI-Systemen, die den definierten Kriterien entsprechen. Nicht alle KI-Systeme unterliegen den Verpflichtungen der KI-Verordnung. Die KI-Verordnung unterteilt KI-Systeme je nach Verwendungszweck des Systems in verschiedene Risikostränge. Die vielfältigen Möglichkeiten, mit denen Sportorganisationen ihre KI-Systeme nutzen, fallen wahrscheinlich in die Kategorie der KI-Systeme mit hohem Risiko (z. B. Scouting und Rekrutierung).

Die britische Regierung hat kürzlich in ihrem „Weißbuch zur künstlichen Intelligenz“ ihren gegensätzlichen vorgeschlagenen Rechtsrahmen dargelegt. Das Weißbuch enthält Vorschläge für die Umsetzung eines „verhältnismäßigen, zukunftssicheren und innovationsfreundlichen Rahmens zur Regulierung von KI“ und stellt dabei ein Gleichgewicht zwischen dem Schutz öffentlicher Interessen und der Förderung von Innovationen her, wobei der Schwerpunkt auf der Schaffung eines flexiblen Regulierungssystems liegt, das sich parallel zum technologischen Fortschritt weiterentwickelt. Dieser Ansatz soll sicherstellen, dass Unternehmen im Vereinigten Königreich, einschließlich Sportunternehmen, die KI-Modelle nutzen, weiterhin KI-Technologien entwickeln und einsetzen können, ohne durch übermäßig restriktive Vorschriften gebremst zu werden.

F. Welche Datenschutzbedenken gibt es im Zusammenhang mit dem Einsatz von KI im Sport?

A. KI-Modelle, die von Sportmannschaften verwendet werden, stützen sich nicht nur auf riesige Datensätze, um zu funktionieren, sondern auch um kontinuierlich zu lernen und sich zu verbessern. Es ist wahrscheinlich, dass ein Großteil dieser von KI-Systemen erfassten Daten aus personenbezogenen Daten von Spielern und/oder Fans bestehen wird. Bei der Verarbeitung personenbezogener Daten müssen Organisationen, die KI-Modelle verwenden, die einschlägigen Datenschutzgesetze einhalten (z. B. die britische/EU-DSGVO), die bestimmte Verpflichtungen festlegen. Beispielsweise sollten die Daten auf faire, rechtmäßige und transparente Weise verwendet werden, was bedeutet, dass Organisationen eine rechtmäßige Grundlage für die Verwendung der Daten schaffen müssen (wahrscheinlich Einwilligung oder Feststellung eines berechtigten Interesses) und sicherstellen müssen, dass betroffene Personen angemessen informiert werden. Daten sollten auch für klar definierte Zwecke verwendet werden und es müssen geeignete Sicherheitsmaßnahmen ergriffen werden, um die Vertraulichkeit, Integrität und Verfügbarkeit der Daten sicherzustellen. Auch die Datengenauigkeit ist wichtig und es stellt sich die Frage, wie KI Fehler erkennen und beheben kann.

Abgesehen von den oben beschriebenen allgemeinen Grundsätzen sind spezifische Regeln für die Verarbeitung „besonderer Kategorien“ personenbezogener Daten (einschließlich Gesundheitsdaten) für die Verfolgung der Leistung und Verletzung von Spielern relevant. Für die Verarbeitung dieser Daten gelten zusätzliche Anforderungen (die Nutzung ist nur unter bestimmten Voraussetzungen möglich) und es sollten erhöhte Sicherheitsmaßnahmen getroffen werden, um einen angemessenen Schutz zu gewährleisten.

Die Verwendung spezieller Datenkategorien wurde von betroffenen Personen in der Sportbranche in Frage gestellt; Spieler der englischen und schottischen Fußballligen schlossen sich im Jahr 2020 zusammen, um Klagen gegen Glücksspiel- und Datenaggregationsunternehmen einzureichen, mit dem Argument, dass ihre Leistungsdaten ohne ihre Zustimmung verwendet worden seien. Andere Sportorganisationen, darunter (kürzlich) die Professional Cricketers’ Association, haben sich der „Project Red Card“-Bewegung angeschlossen, die rechtliche Wiedergutmachung (und Entschädigung) für die Gewinne anstrebt, die Glücksspiel- und Datenverarbeitungsunternehmen erzielt haben. Letztes Jahr wurden Klageschreiben an die entsprechenden Unternehmen verschickt, was bedeutet, dass es in Zukunft zu Gerichtsverfahren kommen kann, wenn die Beschwerden der Spieler nicht außergerichtlich geklärt werden.

Auch der Einsatz von KI-Systemen zur Entscheidungsfindung über Sportler (z. B. der Einsatz von KI-Systemen bei der Mannschaftsauswahl) wirft Datenschutzprobleme auf. Vorbehaltlich einiger begrenzter Ausnahmen gibt Artikel 22 der UK-DSGVO den betroffenen Personen das Recht, nicht ausschließlich automatisierten Entscheidungen (d. h. der Entscheidungsfindung mit automatisierten Mitteln ohne jegliche menschliche Beteiligung) unterworfen zu werden, einschließlich Profiling, die einen rechtlichen oder ähnlich bedeutsamen Charakter haben Wirkung auf sie. Diese Bestimmungen schränken ein, wann ein Auftragsverarbeiter diese Art der Verarbeitung durchführen darf, und geben den betroffenen Personen in diesen Fällen besondere Rechte.

F. Wem gehören die IP-Rechte an Datensätzen?

Im Großen und Ganzen gibt es zwei Arten des Schutzes geistigen Eigentums für Datenbanken (und einzelne Datensätze): Urheberrecht und Datenbankrechte sui generis. Diese Rechte ermöglichen es dem Eigentümer, bestimmte Nutzungen seiner Datenbanken zu kontrollieren. Das Urheberrecht schützt die Auswahl oder Anordnung von Material in einer Datenbank, wenn es sich um Originalmaterial (dh kreatives Material) handelt, und das Datenbankrecht sui generis schützt den Inhalt einer Datenbank, wenn erhebliche Investitionen in die Beschaffung, Überprüfung oder Präsentation der Daten getätigt wurden. Sportinstitutionen können vor Herausforderungen stehen, wenn sie sich zum Schutz der von ihnen erstellten Daten auf das Datenbankrecht sui generis berufen, da dieses Recht die Investition in die Beschaffung, Überprüfung oder Präsentation der Daten und nicht die Datenerstellung selbst schützt.

Die Anwendung und Anwendung des Urheberrechts und der Datenbankrechte sui generis, einschließlich ihres territorialen Geltungsbereichs, gehen über den Rahmen dieser Fragen und Antworten hinaus. Auf einer übergeordneten Ebene wird sich das Eigentum an den Daten im Sportkontext jedoch letztendlich auf die kommerzielle Nutzung beschränken Vereinbarungen bezüglich der Daten. Diese Vereinbarungen legen fest, welche Stakeholder gegebenenfalls Eigentümer der Datensätze sind. Drittanbieter von Technologie, Entwickler von KI-Modellen, Sportmannschaften, Sportligen und einzelne Spieler werden Vereinbarungen aushandeln, in denen die Nutzungsbedingungen festgelegt werden, und eine klare Eigentumsstruktur für die Daten festlegen, damit die Beteiligten die Daten nutzen können, ohne auf Einschränkungen zu stoßen von einer anderen Partei.

Als Randbemerkung: Aus datenschutzrechtlicher Sicht hängt das Ausmaß, in dem ein Datenempfänger personenbezogene Daten für seine eigenen Zwecke nutzen kann, wenn personenbezogene Daten zwischen Organisationen ausgetauscht werden, von seinen kommerziellen Vereinbarungen mit dem Datenlieferanten und seiner Fähigkeit zur Feststellung ab dass er diese Daten datenschutzkonform nutzen kann.