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本文通过系统范围综述，探讨人工智能（AI）在体育领域应用中的伦理问题，涵盖公平性与偏差、透明度与可解释性、运动员隐私与数据伦理、问责制等方面，并提出未来研究方向及实用建议，为 AI 在体育界的合理应用提供参考。
1. 引言
随着科技进步，体育行业正迅速变革，人工智能（AI）成为其中的关键力量。AI 不仅在数据分析、比赛策略制定、运动员训练、裁判判罚等方面发挥作用，还改变了体育迷的参与方式。预计到 2030 年，全球体育领域的 AI 市场规模将达 192 亿美元，这凸显了 AI 对体育实践和决策的变革潜力。
AI 在体育领域的应用由来已久。最初，它被用于分析比赛统计数据和预测比赛结果。20 世纪 90 年代到 21 世纪初，机器学习（ML）算法的发展使得球队和运动员开始利用 AI 优化比赛策略和训练方法，如奥克兰运动家棒球队的 “点球成金” 时代。如今，AI 在体育界的应用更加广泛和深入，像 Statcast 系统能监测和评估球员运动数据，Hawk-Eye 帮助网球裁判做出决策，AI 还能分析运动员身体数据以设计定制训练计划、预测受伤风险等。
然而，AI 在体育领域的应用也引发了诸多伦理问题。数据隐私和安全问题首当其冲，运动员的健康状况、比赛表现等敏感信息在收集和分析过程中存在泄露或滥用风险。公平性也是一大挑战，基于 AI 的算法可能会强化现有不平等，影响运动员的公平竞争环境。此外，AI 决策过程缺乏透明度和可解释性，这可能导致运动员、教练和体育组织对其信任度降低。因此，全面探索 AI 在体育领域应用的伦理影响迫在眉睫。
2. 材料和方法
本研究采用系统范围综述的方法，遵循 Arkey 和 O’Malley 的框架，包括确定研究问题、识别相关研究、研究选择、数据图表制作以及数据提取、整理、总结和报告结果这 5 个阶段，并依据 PRISMA-ScR 清单进行报告。研究使用了人口、概念、背景（PCC）框架来界定研究的 eligibility，涵盖了专业和业余运动员、体育组织、球迷等群体，聚焦于 AI 在体育领域应用的伦理问题，以及体育行业的技术发展和相关框架。
在识别相关研究时，研究人员系统检索了 MEDLINE/PubMed、Embase、Cochrane Library 等 9 个数据库，搜索时间从数据库建立至 2024 年 4 月 1 日，并于 2024 年 11 月 11 日再次检索以获取更多符合条件的文章。搜索策略参考了相关系统综述，并咨询了体育行业专业人士。
研究选择阶段设定了明确的纳入和排除标准。纳入标准包括研究主要涉及 AI 技术、以英文发表、针对体育行业且关注体育伦理问题；排除标准有仅包含 AI 或体育相关内容、非期刊文章、无结果的文章（如协议文章）、非英文发表的文章等。由多名研究人员对文章标题、摘要和全文进行筛选，并通过随机抽取 40 篇文章（占总数 10%）进行质量评估，计算得出评分者间信度为 85%，确保筛选过程的准确性和一致性。
数据图表制作由两位作者独立完成，第三位作者负责解决差异并审核全部数据。提取的数据包括文章的书目信息、学科、具体 AI 技术、主要伦理问题以及相关结果和关键发现。最后，研究人员对提取的结果进行讨论、分类和总结，确保分析的准确性和全面性。
3. 结果
通过数据库检索，共识别出 397 篇文章，去除 202 篇重复文章后，对 98 篇文章的全文进行仔细审查，最终确定 25 篇文章纳入本综述。这些研究中，20 篇关注一般 AI，2 篇聚焦 ChatGPT，3 篇涉及 AI 与云计算、大数据和物联网（IoT）的关系。
研究发现，AI 在体育领域应用的伦理问题主要集中在公平性与偏差、透明度与可解释性、运动员隐私与数据伦理、问责制这 4 个方面，且这些问题相互交织，存在重叠和矛盾。
在公平性与偏差方面，15 篇研究论文指出 AI 可能加剧社会偏见和不平等。训练数据中的偏差会导致 ML 模型产生偏差，影响运动员表现分析、选拔和人才识别的公平性。例如，AI 在检测兴奋剂时可能出现误判，影响运动员的公平竞争。为解决这些问题，需确保数据集的多样性，定期评估模型性能，加强数据来源的透明度。
透明度与可解释性也是重要问题，13 篇文章对此进行了探讨。AI 系统缺乏透明度会阻碍模型性能的独立评估，影响运动员和教练对其的信任。一些研究提出使用 LIME 和 SHAP 等框架来提高 AI 模型的可解释性，体育组织也应公开数据来源、训练方法和决策过程，以增强透明度和信任度。
运动员隐私与数据伦理方面，22 篇研究强调了保护运动员敏感信息的重要性。AI 在收集和处理运动员生物识别信息、健康记录等数据时，可能引发严重的伦理和隐私问题。因此，需要采取综合措施，如获取用户同意、遵守个人信息保护法律、进行数据最小化处理、加密数据等，来保护运动员的隐私。
在问责制方面，8 篇研究指出使用 AI 时确定责任主体至关重要。AI 决策出现错误或负面结果时，责任界定往往不清晰。因此，需要建立明确的监管机制，确定运动员、教练、体育组织和 AI 技术开发者等各方的责任，并在 AI 系统设计和运行过程中建立透明的问责制度。
4. 讨论
本研究旨在通过系统范围综述，探讨 AI 在体育领域应用的伦理影响，为 AI 在体育界的实施提供关键发现，建立实用的伦理准则和相关政策。
研究的主要发现包括：AI 系统决策过程中的偏差会影响比赛公平性，例如 VAR 引入后巴西足球比赛中主场球队的偏差仍未显著减少，AI 在球员选拔中也可能存在对特定种族或性别的偏见。为确保公平，需设计公平包容的 AI 系统，纳入多样化数据集并持续评估偏差。
AI 系统在开发和实施过程中保持透明度至关重要，这有助于利益相关者理解决策过程。然而，AI 的应用也可能导致运动员过度依赖技术，影响其决策和战略能力，以及职业生涯的转型。因此，需要制定战略来提高 AI 的透明度和可解释性，建立清晰的框架以增强利益相关者的理解和信任。
AI 在体育领域的有效应用需要强大的数据保护和隐私措施，包括遵守国际法规，如《通用数据保护条例》（GDPR）和《健康保险流通与责任法案》（HIPAA），实施加密、匿名化和访问控制协议，确保数据收集和使用的知情同意。同时，还需重新审视和完善个人信息保护法律，以适应大数据时代的挑战。
使用体育 AI 时必须考虑伦理责任，明确 AI 决策的责任主体，加强伦理培训，提高运动员、教练和体育组织的责任意识。建立透明的问责制度，规范数据所有权和使用权，保护知识产权，促进体育行业内的信任与合作。
本研究也存在一定局限性，如搜索词和数据库使用有限，仅考虑英文研究，且 AI 技术发展迅速可能影响研究结果。基于此，后续研究应关注 AI 在体育行业的具体应用案例、实施方法和适用性，采用多学科方法进行研究，并加强对机构责任和伦理原则的教育和规范。
5. 结论
AI 在体育领域的整合潜力巨大，但相关伦理问题尚未得到充分研究。本系统范围综述强调了 AI 在体育应用中的关键伦理问题，包括公平性与偏差、隐私与数据安全、透明度与问责制等。这些问题对运动员和体育行业影响重大，需要制定切实可行的伦理框架，以确保 AI 应用的公平、隐私和透明。
未来研究应采用混合方法，关注体育行业不同利益相关者的实际情况，完善伦理考量，制定全面政策。同时，可参考通用 AI 伦理准则，加强数据保护，定期审计算法，推动制定体育行业特定的 AI 法规，促进 AI 在体育领域的负责任应用，保障运动员权益，提升体育行业标准。
