AI能預測選秀名單嗎？

我的第一個實驗場是球場

我長大在路燈下裂縫的水泥地上——每個運球都承載著統計以外的生命。十五歲時，我看著表弟被剔出試訓名單，不是他不夠好，而是體系看不見他。現在我用Python還原他們忽視的：綠房選秀#46%、首輪#69%、第二輪#31%。這不是幸運，是皮革包覆的邏輯。

數據不在乎你的名字

NBA選秀不是樂透，是偽裝成機會的偏見流水線。雷霆(#15)、狼隊(#17)、網隊(#19)、爵士(#21)、鷹隊(#22)、溜馬(#23)，背後都有演算法。但當你凝視原始訊號——那些球探不敢承認的——你會看見雙手粗糙卻夢想安靜的孩子們。他們不需要邀請，他們需要被看見。

看見我的演算法

我媽媽說：「如果他們在紙上看不見你，就別等邀請。」所以我建模，把噪音轉成敘事。用Tableau，我視覺化#44被標記為「太遲」，而#17被標記為「希望」。但希望不來自電子表格，它來自恩格伍德深夜水泥地上的練習。

為何這比選秀夜更重要？

AI不是要取代球探——而是要記得他們。當我們減少資料冗餘時，我們恢復了那些從未得到機會卻仍持續投籃的孩子們的尊嚴。你以为這是才華？不，是過濾掉聲音的系統。