模擬預測強隊 但金鶯隊卻慘跌谷底？

模擬結果顯示金鶯隊應該表現不錯

人工智能、模擬技術和科技不僅改變了棒球比賽的進行和管理方式，也改變了我們觀看和體驗比賽的方式。

巴爾的摩金鶯隊理應是一支強隊，但現實並非如此。今季他們戰績僅15勝24負，是大聯盟中表現最差的球隊之一。球迷、專家甚至球隊內部都認為，根據賽季前進行的數千次模擬，這種成績幾乎是不可能發生的。球隊的現狀令球迷分裂，許多人開始質疑管理層。管理層將大量信任押注在預測型AI系統、先進統計學、概率模擬和「期望值正向決策」等新時代棒球理念上，試圖將球員化作可預測的棋子，像研究AI解決棋局般「解決」棒球。科技不僅改變球隊的比賽方式，也改變了我們作為球迷的觀賽體驗。

金鶯總經理Mike Elias上週表示：「我們目前的低迷表現，希望只是暫時的，這是極端的結果。到目前為止，樣本太小，情況未必會持續。」他指出球隊的實際戰績與球隊應有的實力不符，認為沒有人認為球隊會這麼差。這番話中，包含了現代棒球的熱門術語：「極端結果」指的是球隊根據概率模型應該是強隊，但實際卻表現很差。「小樣本」則像賭博裡的「期望值正向決策」，短期內可能失敗但長期有利。「倒霉」則是用「期望數據」來解釋球員運氣不佳。

賽季前，名為PECOTA的模擬系統預測金鶯將贏得89場比賽，但目前他們的勝率只有約60場。PECOTA的模擬中，金鶯從未如此糟糕過。有Reddit用戶進行了10萬次非正式模擬，估計金鶯這般糟糕的勝率只有1.5%機會。

雖然金鶯近年憑藉這種數據分析思維成為業界典範，去年和前年模擬都顯示他們應該是聯盟頂尖球隊，甚至有數千次模擬冠軍，但真實中他們連季後賽勝場都沒有。

球迷社群的反應極為激烈，甚至一度在金鶯的Reddit版塊只討論真正的金鶯鳥，而非球隊。球迷戲稱球隊是「期望數據全明星」卻是現實中的輸家。

筆者是金鶯死忠球迷，從小就關注這隊，親歷球隊的起伏。90年代中後期金鶯曾經強勢過，近年則因不善用先進數據而長期沉淪。直到2018年11月，球隊聘請了來自休斯頓太空人的Mike Elias和前NASA生物數學家Sig Mejdal，球隊轉型成為數據驅動的團隊，投資了多種先進科技設備，並採用模擬和AI輔助策略，開始重建。這套方法初見成效，2022年球隊表現令人驚喜，2023年更贏得103場勝利，2024年也入季後賽。

然而，今年金鶯表現慘淡，主因是球隊嚴重依賴「模擬」與AI策略，將球員當作機器人操作。球隊過分依賴數據模型決定戰術，忽視人性化因素。球迷在網上論壇批評管理層過度依賴「Sigbot」（指Sig Mejdal和他的AI系統），導致球隊忽略了球員的實際狀況和心理狀態。例如，球隊會根據期望數據決定球員出場，即使某些年輕潛力股在實戰中表現不佳也被冷藏，而讓一些實力平平的老將上場，結果自然糟糕。

金鶯採用的策略包括把左外野牆後退並加高（俗稱「Walltimore」），希望左打者能擊出更多全壘打，但卻因偏重左打者，對抗左投時表現不佳。今年他們嘗試調整策略，招攬右打者組建兩套打線，但效果依然不理想。

此外，球隊大量依賴沒有大聯盟豐富經驗的教練團，忽視老球員的經驗傳承，令球隊缺乏「硬漢精神」。棒球本質上是一項統計數據導向的運動，但如今數據分析已遠超「Moneyball」時代，進入AI、機械學習、人體生物力學等高科技階段。球員訓練也依賴高科技，像Driveline Baseball使用慢動作攝影、AI模擬和感測器，幫助投手改進投球技巧，打者則優化揮棒速度、擊球角度和擊球質量。

比賽中每一個動作都被精密數據捕捉並反饋到模型中，成為分析和決策的依據。這改變了球迷和媒體對球員的評價方式——不再只看實際表現，而是看期望數據是否合理，以及兩者的差異是運氣還是技術問題。球迷會根據數據分析評論投手如Tomoyuki Sugano和Felix Bautista，甚至會因為數據預測某球員將下滑而失望。

同時，球隊簽下的老將Charlie Morton表現極差，球隊在他先發的比賽中未嘗勝績，引發球迷不滿。球隊官方則以「小樣本不幸」作為解釋，認為他運氣差。

主力捕手Adley Rutschman過去一年表現低迷，但期望數據仍然優秀，球迷對他是否會反彈意見分歧。其他年輕潛力股也因實際表現不佳而遭受質疑，網上討論充斥著對球員心理、傷病和態度的猜測。

裁判的判決也被數據分析，金鶯隊遭受不利判決較多，這進一步影響比賽結果。

總的來說，球迷在「理性數據分析」和「情感支持」間掙扎，既想相信數據，卻又忍受不了連番失利帶來的痛苦。這使得管理層和教練團面臨巨大壓力，球迷呼籲大換血。

問題到底出在哪裡？《The Athletic》曾報道，金鶯優化了「垂直揮棒角度」（VBA）和揮棒決策，追求強力擊球和長打，但這也導致更多揮空和三振。過去的「情境打擊」精神（例如有跑者時穩紮穩打）被忽略，球隊今年打擊表現低迷，尤其是對抗左投和關鍵時刻得分能力差，彷彿仍在用過時打法。這可能是隨機波動、傷病累積，或其他球隊識破了他們打法漏洞。

前球員Mike Bordick批評球隊過度追求數據指標而忽略競爭本質，強調「命中球棒」和「投好球」才是根本。雖然筆者支持科技帶來的棒球革新，但長期失利令人沮喪。當被問起金鶯戰況，筆者只能說「不太好」，因為球隊的實際表現與期望數據差距過大，令人心煩。

除非金鶯盡快調整策略，否則他們可能會成為「模擬中最強，現實中最差」的球隊。模擬冠軍無法帶來現實的喜悅。

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編輯評論：科技與人性的角力，金鶯隊的困境映射了現代體育的挑戰

這篇報道深刻揭示了一支現代棒球隊在全面擁抱科技與數據分析後，卻遭遇現實挫敗的矛盾。金鶯隊的困境不僅是成績不佳，更是人類情感、預測模型與不確定性的激烈碰撞。

現代棒球的數據化進程使球員如同棋子般被操控，AI模擬為決策提供理論支持，但卻忽略了人的心理狀態、團隊化學反應和隨機變數。當模型與現實背離，球迷的失望與不安隨之爆發，這反映出科技無法完全取代人類判斷和情感的真實需求。

此外，金鶯隊的案例提醒我們，過度依賴數據可能導致「科技盲點」，忽略了傳統經驗和競技精神的重要性。球隊的「Walltimore」策略和過度偏重左打者的選材，顯示出數據優化的盲區，且球員傷病問題也被模型難以完全預見。

從更宏觀的角度看，這種科技與人性間的張力，正是當代體育與娛樂產業必須面對的核心課題。如何在數據驅動下保留運動的魅力與不可預測性？如何平衡科技帶來的效率與人文關懷？這些問題值得所有運動管理者、教練、球員乃至球迷深思。

最後，金鶯隊的故事也是一個警示：科技是輔助工具而非萬能解決方案，唯有結合人性智慧與科技力量，才能真正打造持續成功的球隊。否則，模擬世界的榮光終究無法彌補現實中的失落。這不只是棒球的教訓，更是所有依賴AI與大數據決策領域的寶貴經驗。

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