今日，北卡罗来纳大学教堂山分校和美国东北大学的研究人员发布了一项新研究，指出主流AI模型在分析职业体育比赛时表现不佳。研究旨在评估AI模型在感知、推理、模拟和自主行动能力上的表现，并通过新基准“战略视频智能”（SVI-bench）进行测试。该测试包含35000小时篮球、足球和冰球比赛画面，1500万条带标注的比赛回合等数据。AI在“看懂画面”任务上表现相对较好，平均识别准确率约为74%，但在因果推理和模拟能力上表现较差，成功率分别约为40%和接近随机猜测。

研究人员进一步测试了AI模型的自主分析能力，要求其像人类体育主播一样结合赛后数据和趋势作出复杂判断。结果显示，模型在这一项上的准确率仅为5%。研究共同作者洛伦佐·托雷萨尼指出，AI在描述画面上已相当擅长，但在理解事件发展、预判未来和判断重要性等方面全面失守。这表明AI在体育解说等工作中的价值不仅在于描述可见事物，更在于深入理解事件背后的原因和预判未来走向。