人工智能其中一個重要用途是自動化，取代人手處理。不過做到完全自動化並不容易，有關技術近期卻接二連三鬧出笑話，似乎還需要改善。專為直播球賽而設的人工智能鏡頭，誤將光頭旁證的後尾枕當成皮球追蹤，在電視收看的觀眾只見到畫面跟著旁證走，無法看到球場內的比賽實況。
認錯光頭球證
事件發生在上月底的蘇格蘭冠軍聯賽，Caley Thistle 對 Ayrshire United 的比賽。由於疫情所累，無法讓觀眾入場，球會只好安裝攝影機開辦網上收費直播，用上以色列創業公司 Pixellot 的人工智能鏡頭，用機械學習自動追蹤皮球，毋須人手控制攝影角度。
要知道，以往歐洲較低組別的職業足球聯賽沒有電視直播的市場，大多靠地區球迷的入場門票支持日常營運，忽然失去門票收入，只能靠網上直播。為降低成本， Pixellot 正好切合要求，不用另外花成本聘請攝影師。
當時是下午賽事，英國已經開始日落，訓練數據或未有觸及夕照情況，令機械學習模型誤判，結果鬧出誤認光頭球證的笑話，但相信只要加強訓練便可解決這問題。
人手查貨效果相近
在美國的 Walmart 最近退掉檢查貨品機械人，認為跟人手效果差不多。這間傳統零售巨頭今年初與美國賓夕凡尼亞州的 Carnegie Mellon University 分拆而來的機械人創業公司 Bossa Nova Robotics 合作試驗技術，引入 3D 影像感應，在旗下 500 間分店內貨架通道巡查，檢視貨品情況，包括需要補充貨品、擺放錯誤或貼錯價錢牌等。
可是今年疫情令美國多個州份封城，無人到超市購物，改為網上訂貨。 Walmart 推出 Walmart+ 服務，類似 Amazon Prime 的月費服務，網上購物包無限送貨。這巨頭為此招聘了大量人手負責執貨、包裝、補充貨架等工作，發現效果與 Bossa Nova 的機械人相若，所以決定取消試用。
自動化技術原意取代人手密集而又重複的工作，節省大量薪酬成本。不過，這兩個近期較出名的例子，並不代表技術失敗，只是未達到通用水平，日後有所改善便可解決問題，而自動化應是不可逆轉的趨勢。