1. AI 알고리즘은 완벽할까? – 정확성과 한계 사이

AI는 빅데이터를 분석하는 데 뛰어난 도구다. 경기 전적, 선수 기록, 심판 성향, 홈/어웨이 승률, 날씨, 시즌 흐름 등 인간이 수작업으로 분석하기 어려운 방대한 데이터를 정리하고 패턴을 도출해 예측 모델을 만든다. 이론적으로는 승률이 높아질 수 있는 구조다.

하지만 문제는 예측의 한계다. 인공지능은 어디까지나 과거 데이터를 기반으로 작동하며, 실시간 선수 컨디션, 급작스러운 부상, 감독과 선수 간의 갈등, 기후 변화와 같은 정성적 변수에 취약하다. 그리고 데이터가 많아질수록 '과잉 적합'이라는 오류에 빠질 가능성도 존재한다. 즉, AI는 '경향성'은 잡을 수 있지만 '돌발 변수'에 대한 대응력은 떨어진다.

또한 대부분의 AI 배팅 알고리즘은 공개되지 않는다. 블라인드된 알고리즘은 사용자 입장에서 신뢰도를 판단하기 어렵게 만든다. 어떤 데이터를 어떻게 가중치로 삼았는지, 베팅 조건을 어떻게 설정했는지는 대부분 알려지지 않는다. 결과적으로, 예측 결과만을 놓고 믿어야 한다는 점에서 리스크가 존재한다.