Pablo Torre Finds Out
How Artificial Intelligence Is Already Changing Sports, with Daryl Morey and Sendhil Mullainathan
Thu, 13 Mar 2025
Everyone is talking about A.I. now, but what we haven't heard is an updated, informed discussion of what, exactly, it will do to the sports world. So in our first on-stage episode, at the MIT Sloan Sports Analytics Conference, Pablo hosts an actual verified genius... and a pioneering NBA executive who gets to be sarcastically referred to as one. We discover how the Philadelphia 76ers already consult large language models, why artificial general intelligence is actually unambitious and much more. But rest assured: At this moment of tension between entertainment and efficiency, the forecast is Kyle Lowry with a chance of Gasol. Learn more about your ad choices. Visit podcastchoices.com/adchoices
Chapter 1: What is the significance of AI in sports?
Willkommen bei Pablo Torre Finds Out. Ich bin Pablo Torre und heute werden wir herausfinden, was dieses Geräusch ist.
Und Angst ist alles, was Sixers-Fans betrifft, so weit ich kann.
Right after this ad. You're listening to Giraffe Kings Network.
Kennt ihr auch diesen einen Freund, der morgens einfach so ruckzuck aus dem Bett und danach aus dem Grinsen gar nicht mehr rauskommt? Der sogar noch vor dem ersten Kaffee unverschämt gut gelaunt ist und mit der Morgensonne um die Wette strahlt? Furchtbar. Ekelhaft.
Wie kann man nur so... Ausgeruht sein? Ganz einfach. Trainiere deinen Schlaf und werde auch du zum Morgenmenschen. Mit der Galaxy Watch 7 oder dem Galaxy Ring und der Samsung Health App.
So I need to jump in at the top of this episode to give you a warning. A couple weeks ago I was asked if I wanted to record a live episode of this show at the Sloan Sports Analytics Conference. Das ist eine Konferenz, wenn ihr es nicht wisst, die an einem Lektionssaal an MIT begonnen hat, als ich es 16 Jahre hervorragte.
Aber schnell wurde es in ein Konventionenzentrum in Boston gewechselt, aufgrund der Tausende und Tausende von Leuten, die tatsächlich gehen wollten. Und viele dieser Leute, jährlich, sind die stärksten Menschen in Sporten an diesem Punkt.
Wir sprechen von League-Kommissionen, Billionär-Händlern, Barack Obama in einem Jahr, fast jeder berufliche Team-Exekutiver in amerikanischen Sporten und darüber hinaus zeigt sich auf. Aber derjenige, der über all das leidet, der Co-Founder der Konferenz, ist Daryl Morey.
Daryl ist jetzt Präsident der Basketball-Operationen für die Philadelphia 76ers und er ist auch, es scheint, ein Zuschauer dieses Shows. Und so fühle ich mich journalistisch gezwungen, zu beweisen, dass die Sixers jetzt ungefähr 20 Spiele unter 500 spielen, eine wirklich schreckliche Saison zu haben, wie wir es diskutieren.
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Chapter 2: How does Daryl Morey utilize AI in decision-making?
Und auch Landmark-Papiere über algorithmische Bias und Poverty im kriminellen Justizsystem. Und jetzt trainiert er sein Gehirn, sein menschliches Gehirn, auf Artificial Intelligence. Und auch Daryl ist hier. Also Daryl... Er tötet mich. Aber das Reservoir für Daryl ist... Es hat noch nicht gewonnen. Na ja. Historisch, richtig? Über 60 Prozent Gewinnrate als GM.
Dies ist jedoch, außer, ich weiß nicht, einem Akt von Gott oder dem Teufel, dein erstes Verlust-Saison, mit dem du kämpfst.
Es ist mein erstes Verlust-Saison-Saison in 17 Jahren, ja.
Fühlst du dich auf der Bühne, hier auf der Bühne zu sein?
Ich fühle mich sehr auf der Bühne, ja, ja. Außerdem bist du ein guter Interlocutor. Das stimmt. Was auch immer sie sagen.
Ich möchte dich interessieren... mit dir, wenn das so ist, wie ich mein eigenes Diplom verzeihe. Wie lange benutzt du große Sprachmodelle? Ich möchte zuerst damit beginnen. Und ich möchte auch die sehr grundlegende Prämisse erstellen, wie lange du sie benutzt hast. Und wie benutzt du AI in deinem Job als Präsident der Basketball-Operation aktuell? Wie sieht das aus?
Ich habe sie etwas länger gebraucht als der OpenAI-Moment, der im November vor zwei oder drei Jahren stattgefunden hat. Mit der GPT, glaube ich, drei, konnte man ein bisschen frühen Zugang bekommen. Ich war da nicht wirklich besonders, Ich wusste es, ich wusste die Leute, die es wussten und es sah sehr cool aus. Ich wusste nicht, wie cool es war, bis es im Publikum kam.
Ich denke, das war ein Moment, der die AI-Researcher überrascht hat. Sie sagten, dass es cool war, aber als das Publikum es bekam, war es sehr cool. In Bezug auf meinen Job haben wir eine lange Zeit eine Art von AI genutzt. Wir haben das auf einem früheren Panel erwähnt. Die AI ist nur das Vorwarnen. Mein Job ist es, gute Entscheidungen zu machen. Es geht um das Vorwarnen. Wir haben
Maschinen-Learning-Modelle für Vorhersage für eine lange Zeit. Und primär die großen Bereiche, die am meisten relevant wären, wären Dinge wie Vorhersage-Draftpicks. Es gibt eine ganze Menge verschiedene Vorhersage-Techniken, traditionelle Regressionen, lineare Regressionen, Trennmodelle, grafische Modelle, es gibt ein ganzes Set, das wir versucht haben.
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Chapter 3: What are the challenges of integrating AI in sports?
But there's all these phantom pick and rolls, and you act like you're going to set it, and you don't. Even humans can't identify it, and computers do a pretty good job, but not a perfect job at that as well. And then on the LLM side, the traditional stuff is helpful, Coding, speeding up writing projects, things like that. Those are ones we use. And there's some shooting stuff as well.
But just to be sort of, I don't know, top line here, when you're making a decision, and insert your favorite Sixers decision here, are you asking an LLM? für ihre Input? Zwei Antworten dazu.
Wir verwenden die Modelle absolut als Wahl in jeder Entscheidung. Und wie stark diese Entscheidung ist, hängt davon ab, wie stark die Überzeugungen hinter diesen Modellen nicht verändern und wie hoch die Erfolgsrate ist. Wenn du eine sehr erfolgreiche Modelle hast, die für Draftpicks gewählt wird, und wir denken, dass das Spiel
Evan hat die Regeln noch nicht verändert, also hat sich das Spiel noch nicht verändert. Evan Walsh, der in der Pflicht ist. Ja, der in der Pflicht ist, danke. Er hat dich verletzt. Ja, dann bekommen die Modelle viel Gewicht in diesen Entscheidungen. Es scheint, dass die LLMs ziemlich gut bei der Prediktion arbeiten. Sie sind noch nicht gegen die Menschen.
Sie sind so genannt wie Super-Vorgänger, wie es im Human-Judgment-Projekt gesprochen wird. Aber sie geben Signal über nur Scouts und so weiter. Also behandeln wir sie fast wie einen Scout. Wenn es zeigt, dass sie einen besseren Track-Rekord haben als die Scouts, können wir die LLMs auswählen oder mehrere LLMs als ein oder zwei. Zwei Vote aus dem Prozess.
Es scheint, dass ich auf viele Dinge basiere, die Sendhil weiß. Und du weißt, Multi-Model-Approach kann dich mehr auf die Decision Frontier, die optimale Decision Frontier, aufbauen. Und wenn ich das vorsichtig sage, bekommst du eine sehr ähnliche Akkuratür mit niedrigeren Risiken, indem du Multi-Model-Approach nutzt. Und deshalb machen wir das.
Ich würde einfach NBA Central mögen, um zu aggregieren, was Daryl gerade gesagt hat, nämlich, dass er Chat-GPT für Hilfe auf dem Markt fragt. Please not aggregate. I'm just trying to pay for my kids' tuition, Daryl. Sendl, eine Teil der größeren Gespräche hier, ich war in San Francisco für All-Star-Weekend. Das Wort Cloud über All-Star-Weekend war Artificial Intelligence, war AGI.
Speziell Artificial General Intelligence. Deine Meinung, aber, auf die Ambition von AGI, wie ein Mensch zu denken. Es klingt wie was zu dir, nach deiner Forschung.
Es klingt unambitiös. Ja, ich denke, dass AGI auf der Grundlage ein ambitiöses Ziel ist, aber es ist ein schockierend unambitiöses Ziel. Lass mich sagen, warum. Wir haben bereits Menschen, die sich wie Menschen denken können. Menschen, die sich wie was denken können? Menschen. Okay. Wir haben das und wir haben Wege, mehr davon zu machen. Und das sind lustige Wege, tatsächlich.
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Chapter 4: How do algorithms enhance sports analytics?
Und der Grund, warum ich denke, dass die AGI-Parte unambitiös ist, ist, dass es auch zu hart ist, in dem Sinne, dass wir Algorithmen hatten, Vektoren, durch die Algorithmen Dinge sehen können, die wir absolut nicht sehen können. Und diese waren tatsächlich die einfachsten Plätze, um Performance zu verbessern. Um genau das zu tun, was wir mit sehr hohem Fidelity tun.
Das ist wirklich hart und nicht klar, ob es so viel Spiel gibt. Lass mich sagen, ich kann ein gutes Beispiel geben. Mein Lieblingsbeispiel ist The Wizard of Oz. Es ist auf jeden Fall mein Lieblingsbeispiel. Wie viele von euch haben The Wizard of Oz gesehen? Wie viele von euch haben das Buch gelesen? Wie viele von euch haben das Buch gelesen?
Wie viele von euch haben alle 30 von den Büchern gelesen? Nein, ich habe nur einen gelesen und das ist seltsam. Ich habe gerade herausgefunden, dass es 30 Bücher gibt.
Genau. Und in der Tat wird es noch seltsamer. Es gibt 30 Bücher. 14 von ihnen wurden von Frank Baum geschrieben. 15 von ihnen wurden von dieser Frau Ruth Plumlee Johnson geschrieben. Und der 15. Buch ist die Ausgabe eines riesigen Literariers, der es geschrieben hat. Frank Baum starb, während dieses Buch geschrieben wurde.
Und so haben die Literarier-Kritiker einen langen Zeitraum verbracht, um dieses Buch zu lesen. Und sie konnten es nicht akzeptieren. Und 2002 gab es ein Artikel, 2002, denkt euch an, wie früh das ist, ein Artikel in diesem Magazin, das sagt, ich habe NLP gemacht, und ihr lest die Analyse, und es ist so klar, mit 100% Aufmerksamkeit, dass der Algorithmus sieht, dass bis zum 12.
Kapitel, es ist alles Baum, nach dem 12. Kapitel, es ist alles Ruth Plumlee Johnson. Wie kann es sein, dass ein Algorithmus mit so viel Klarheit etwas bemerkt, was die Menschen in unserem eigenen natürlichen Bereich nicht bemerkt haben? Und wir sehen das wieder und wieder. Algorithmen sind fantastisch bei der Anwendung von Signalen, die wir gar nicht bemerken konnten, weil sie Aggregate bemerken.
Sie haben keine Vorurteile, wie man Signale suchen kann. Für mich ist der ambitiöse Ziel der AI, Algorithmen zu finden, die uns helfen, zu bemerken. Ich liebte das, was du gesagt hast, dass man beim Scouten einen anderen Scout hat. Ich denke, Pablo, du nennst diese Phrase. Ich würde es lieben, wenn es einen anderen Scout gäbe, nicht von den Spielern, aber wie du es nennst, Selbst-Scouting.
Etwas, das mich scoutete.
Wir haben einen Selbst-Scout, um zu flaggen. Wenn ein anderes Team uns analysiert, was würden sie finden? Erklär das, ja. Darauf kann ich zurückkommen? Du hast etwas erwähnt, was wir immer sagen, nämlich, dass Menschen auf einem einzigen Spiel besser sind als irgendein Algorithmus. Aber ähnlich zu deinem L. Frank Baum Beispiel sind Algorithmen sehr gut dabei, diese 2-5%-Pattern zu sehen.
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Chapter 5: What role does storytelling play in sports engagement?
Also fliegen wir das auf den Kopf und selbst scouten und sagen, Wenn sie uns spielen, was sagen sie wahrscheinlich? Wir wissen es nicht sicher.
Das ist ein bisschen anders. Was ich liebe, ist ein Modell von Daryl, das du siehst. Nein, nein, aber das du siehst und das dir sagt, hey, nur dir, hey, ich denke, das ist der Art von Situation, in der du oft das tust. Wie etwas, das dir hilft, Kandidaten-Biasse von dir zu bekommen. Und in einer Art, was ich darüber mag, ist, es muss nicht perfekt sein.
Wenn es 20 Prozent richtig war, was für eine Wertschätzung! Denn es wird die Art von Dingen bemerken, die wir nicht über dich bemerken könnten. Wenn du also Algorithmen denkst, wo du sie deploierst, um Dinge zu finden, die wir nicht suchen können, dann wird es einen riesigen Weg öffnen.
Darf ich eine Frage stellen? Du gibst einen optimistischen Ansatz darauf, wo wir AI oder sogar AGI nehmen sollten, der eine Rolle für die Menschen verleitet hat, die Menschen im Zentrum verleitet hat. Und ich weiß, dass als jemand, der viel Chess spielt, das auch der Glauben an Chess war, dass es diese Rolle für Menschen über die Zeit geben würde.
Und tatsächlich gab es eine Zeit, in der ein Mensch-Maschine-Kombination... Ein Centaur. Ein Centaur, ja.
Einer der tollsten Art-of-Art für alles. Ein Mensch plus ein Computer sind die größten Kombinationen von einfachen Menschen und Computern. Sie waren die besten.
Es heißt zum Beispiel Centaur-Chess. Aber es war in den frühen 2000ern, als das wegging. Und eigentlich würde jeder menschliche Einwanderer eine Maschine zerstören, die keinen menschlichen Einwanderer zerstört, würde jeder menschliche Einwanderer zerstören. Und ich habe Angst, dass wir das auch erleben werden.
Ich liebe das Beispiel von Chess, weil es so viele Dinge klariert. Es gibt diesen Begriff, der ein wenig technisch ist, aber sehr hilfreich, der Closed-World-versus-Open-World-Problem heißt. Closed-World-Probleme sind die, wo alles spezifiziert ist. Sagen wir mal, dass Chess das entspricht. Ich komme zurück, wie Chess das auch nicht entspricht. Sagen wir mal, dass Chess das entspricht.
Alle Regeln sind bekannt, alle Objekte sind bekannt, alles ist da. Wir werden niemals ein Algorithmus in einem Closed-World-Problem gewinnen. Die Idee, dass wir es schießen werden, auf Grundlage von Regeln, auf Grundlage von Dingen, das ist verrückt. Ich meine, man kann einfach die Größe der Dinge kompensieren.
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Chapter 6: How does fan emotion affect sports culture?
Und wenn es darum geht, wie wir das alles herausfinden, ist es so, dass Daryl da ist, die Spieler versuchen, sich herauszufinden, wie sie sich dazu befinden, und die Liga-Office ist irgendwo anders. Gibt es einen Weg, Sendoh, um zu akzeptieren, dass ein wirklich optimales Ziel hier ist, dass alle auf das beste Ergebnis einverstanden sind, was Unterhaltung betrifft?
Ja, und ich würde mich interessieren, was du darüber sagst. Ich glaube, als Fan bin ich ein großer Fan. Ich bin ein großer Fan von dir.
Sendoh hatte einen Account auf RealGM. Auf der SIXERS-Message-Board, um dich sofort auszulösen?
Ja, mehr als ein Account. Ich war so... Was ist das für ein Account-ID? Nein, es wird schlechter, Daryl. Nein, nein, es wird viel schlechter. Das war, als ich in der MIT-Tenur gearbeitet habe. Ich war so besessen mit Real GM, dass ich dann Moderator für die SIXERS-Message-Board wurde. Das ist wie ein genügendes Sicko-Behörde.
War das, als Sam da war?
Nein, das war 2000. Ich sollte das nicht gemacht haben. Du hast es wirklich gut gemacht. Ja, ich hoffe es. Ich gebe meine User-ID nicht weg. Aber ich denke, als Fan ist das eine der Dinge... Wir können einfach NLP drauflegen und es herausfinden. Wir werden es herausfinden, Daryl, keine Sorge. Das ist eine Frank-Baum-Situation.
Was ich denke, und ich bin wirklich gespannt auf eure Meinung darauf, denke ich als Fan, was ich gesehen habe, ist, dass Gewinne zählen, aber es ist schockierend für mich, wie viel von meinem Vergnügen aus ein paar anderen Dingen kommt. Die Unterhütergeschichte, die Person, die nicht so viel schießen sollte, aber so viel schießt.
Ich war am glücklichsten als Sixers-Fan während der Prozess-Jahre, was eine seltsame Sache ist. Ich würde jedes Spiel sehen, Und ich weiß nicht, was das für Sport zeigt.
Es zeigt, dass diese Saison für die Sixers eine wirklich angenehme Saison sein wird.
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Chapter 7: What is the future of AI in sports?
Es gibt nur ein paar Storylines, die dich aufhalten. Du willst nach dem nächsten Spiel zurückkehren, du willst wissen, was los ist. Ist das Teil der objektiven Funktion? Oder ist das eine Illusion? Du denkst, Storylines sind wichtig, wir haben die Daten geschaut, es ist nur eins wichtig, es sind Gewinne. Ich weiß es nicht. Ich würde es gerne wissen.
Ich fokussiere mich nicht auf Wins, sondern auf die Champions League. Und ich würde sagen, dass mich die Philly-Fans in dieser Art und Weise überrascht haben. Ich glaube, es ist jetzt zwei Saison her. Wir waren 3-2 auf den Celtics. Objektiv in Vegas waren wir am höchsten Anliegen, die Champions League zu gewinnen. Weil sie fühlten, dass das Team aus der Osten gewinnen würde, glaube ich.
Es war nicht über 50. Ich habe 50 gescrapet, als wir auf den Warriors in 2018 waren. Und wir waren 3-2 hoch. Natürlich haben wir dann ein kleines Spiel zu Hause verloren, was sehr frustrierend war. Und dann hatten wir eine sehr schlechte Lose in Spiel 7. Und es ist ein bisschen ähnlich wie der LeBron-Michael-Jordan-Argument. Objektiv sollte man sich besser fühlen.
Dann die nächste Saison hatten wir eine sehr erstaunliche NICS-Serie, beziehungsweise bemerkenswert erstaunlich. Ich glaube, es wurde die beste Serie dieses Jahres gewählt. Für mich war es einfach stressig, aber für alle anderen, ich bin froh, dass ihr es genossen habt. Es war sehr stressig.
Und wir haben in sechs Spielen verloren, zu einem NICS-Team, das nicht so gut ist wie das Celtics-Team, das wir das Jahr vorher verloren haben. Ich war sehr traurig nach der Verletzung. Ich dachte mir, die Leute werden so wütend sein. Und sie waren wütend, natürlich. Jeder will, dass wir gewinnen. Aber sie waren weniger wütend als das Jahr vorher.
Wütend ist alles, was die Sixers-Fans betrifft, so weit ich weiß. Sie waren weniger wütend. Wütend und unwahrscheinlich. Die Aggregatoren werden einen Field-Day mit uns haben, Pablo.
Meine Kinder werden in den privaten Kindergarten gehen.
Aber sie waren weniger wütend. Das war meine Vorstellung. Es ist nicht so, als ob ich alle beurteile, wie wütend du bist. Und das hat mich wirklich gefühlt. Denn ich versuche einfach nur, den Titel zu gewinnen. Das Jahr vorher, wie wir es messen, war es objektiv besser, obwohl es immer noch ein Null war auf der Boolean-Skala, auf der ich verurteilt werde. Es sollte also alle gleich sein.
Und das hat mich überrascht. Kann ich meinen Behaber-Wissenschaftler-Hat aufsetzen?
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