Airball被“扒皮”了？美国工程师用一台苹果破解了他的马脚

这个人打牌多，诈唬也多，是直播桌上的常客。

最近，他成了一个人工智能实验的主角，不是针对他个人，而是因为他的素材实在太丰富了。

做这个实验的人叫Luke Geel，本职是美国空军的AI工程师，有数学和经济学学位，同时也是波士顿地区的常客玩家，偶尔还会出现在“Garage Game”的直播流中。

他在PokerOrg的专栏里分享了自己正在捣鼓的一个项目：用AI分析线下扑克玩家的物理与语言马脚。

Luke的思路并不复杂：既然市面上有那么多讲马脚的书，那能不能让AI来自动完成这件事？

技术如果能盯着你在桌上的每一个细微动作，帮你发现你自己都没意识到的漏洞，顺便再看看你的对手，是不是更有点意思？

于是他在自己的普通MacBook上搭了一个原型系统，没有动用任何超算级别的资源。

系统目前分两步走：

第一步，让程序“看懂”直播画面。

通过OCR（光学字符识别）技术，抓取屏幕上的下注尺寸、底池大小、牌面信息等数据。

第二步，跟踪玩家的各类行为指标。

针对Nik Airball这个样本，程序会记录：

○ 手部动作

○ 嘴部形态（微笑还是皱眉）

○ 视线方向（是否在看对手）

○ 微笑的对称性（对称程度通常与真实情绪相关）

○ 眨眼频率

○ 推出筹码的速度

○ 手掌的紧张或握紧程度

○ 是否在说话，以及在说什么

程序的目标不光是判断他是不是在诈唬，还想识别出他是否拿到强听牌、中等成牌等不同牌力状态下的规律。

第三步（尚未完成）：用机器学习将所有数据整合起来，找出Nik Airball专属的马脚模式。

Luke很清楚，这个想法不会让所有人都舒服。

他说：“如果有人对此有意见，我一点都不意外。”

但他把这个问题拆成了两个核心维度：知情同意 和 实时使用。

关于同意：Nik Airball是自愿出现在直播中的，并且手牌被公开。

在Luke看来，这跟打一个深筹码锦标赛被安排到直播桌、被迫暴露手牌的情况不同，HCL的玩家能从曝光中获得上桌机会或者个人品牌的收益，属于自愿参与。

至于偷偷拍摄，那是另一回事，但现代娱乐城本身就遍布监控，Vloger时代用手机随手拍也并不罕见。

关于实时使用：Luke的立场非常明确，这个工具只能用于局间研究，不能在上桌时使用。

他类比道：你用解算器复盘、翻看玩家笔记、请教练、读马脚书籍，这些都是在准备阶段做的事；一旦坐上牌桌，就只能靠自己。

如果上桌时还在用外部辅助，那就是作弊，跟带小抄上考场没有区别。

“准备是玩家的责任，设置规则防止作弊是运营方的责任。”他说。

马脚分析并不是新鲜事。

40多年来，市面上一直有相关的书籍和课程。

Luke举了个例子：Charlie Carrell的线上马脚课程售价700刀，不是人人都能负担，但这跟请教练一个道理，好的教练更贵，没人觉得请教练是不道德的。

他甚至把AI马脚工具和解算器放在同一类里讨论：解算器推动了理论进步，让游戏变得更复杂，但对娱乐玩家来说未必更“有趣”。

同样的争议，换了个形式又来了。

有趣的是，今年WSOP的转播制作方主动联系了Luke，想了解如何将类似技术融入他们的节目当中。

这说明，至少在媒体层面，这个方向被认为有内容价值，而不是单纯的“威胁”。

底线在哪里？

Luke在文末抛出了一个问题：现有的防作弊措施，能应对这波新的AI工具吗？或者下一波更先进的？

他说自己不是扑克运营方，但如果他是，现在就会开始招一个懂AI的人。

这篇文章没有给出非黑即白的答案，更像是一次技术探索者的自白：他在做一件能做的事，并且在思考这件事该不该做、边界在哪。

不过可以确定的是，如果这个项目最终跑通，受益最大的人不会是Luke本人，他承认自己打不起HCL的局。

但那些能打上直播桌的玩家，或许很快就会多出一种“赛前功课”的选择。

你怎么看？欢迎在评论区聊聊。

（文中技术描述均来自作者自述，尚未经独立验证，封面图及示意图均来自原文配图。）