শনিবার প্রকাশিত একটি নিউইয়র্ক টাইমস তদন্তে অভিযোগ করা হয়েছে যে মার্কিন যুক্তরাষ্ট্রের অন্যতম বৃহত্তম স্পোর্টস বেটিং অপারেটর ড্রাফ্টকিংস একটি মেশিন-লার্নিং মডেল তৈরি করেছে যা শনাক্ত করার জন্য যে গ্রাহকদের অর্থ হারানোর সম্ভাবনা সবচেয়ে বেশি - এবং সেই স্কোরগুলি কে বোনাস বেট এবং ফ্রি-প্লে প্রচার পেয়েছে তা নির্দেশ করার জন্য ব্যবহার করেছে৷
প্রতিবেদনে এমন একটি সিস্টেমের বর্ণনা দেওয়া হয়েছে যেখানে একই ভবিষ্যদ্বাণীমূলক প্রযুক্তি যা প্রচারগুলিকে আরও লাভজনক করে তোলে তা গ্রাহকদের জুয়ার ক্ষতির ঝুঁকিতে চিহ্নিত করতে ব্যবহার করা যেতে পারে। টাইমস অনুসারে, সেই প্রতিরক্ষামূলক অ্যাপ্লিকেশন শুরু হয়েছিল কিন্তু শেষ হয়নি।
মডেলটি কিভাবে কাজ করেছে
টাইমস অনুসারে, 2023 সালে নির্মিত মডেলটি ড্রাফ্টকিংস গ্রাহকদের একটি বিনামূল্যে বাজি বা বোনাস পাওয়ার পরে কত টাকা হারাতে পারে তার দ্বারা স্কোর করেছে। সেই ভবিষ্যদ্বাণীটি করার জন্য, এটি একটি ব্যবহারকারী কতবার খেলেছে, তাদের অ্যাকাউন্টের ব্যালেন্স, তাদের ক্ষতি থেকে বাজির অনুপাত এবং একজন ব্যবহারকারীর জুয়া খেলা পুরোপুরি বন্ধ করতে পারে কিনা তার একটি পৃথক অনুমান সহ সংকেতগুলি পরীক্ষা করে৷
একটি উচ্চ স্কোর মানে একজন গ্রাহকের প্রতি প্রচারমূলক ডলার খরচ করে আরও বেশি রাজস্ব জেনারেট করার পূর্বাভাস দেওয়া হয়েছিল। অন্য কথায়, ডিজাইনের দ্বারা, অ্যালগরিদম সবচেয়ে বেশি হারানোর প্রত্যাশিত লোকেদের বিনামূল্যে বেট পাওয়ার সম্ভাবনা ছিল৷
জেডেন বাটস, প্রাক্তন ড্রাফ্টকিংস ডেটা বিশ্লেষক, টাইমসের অন্তর্নিহিত যুক্তি বর্ণনা করেছেন: "আমরা এমন বৈশিষ্ট্য এবং বৈশিষ্ট্যগুলি খুঁজছি যা আমরা লক্ষ্য করতে পারি যা একটি ভাল বিনিয়োগ নির্দেশ করতে পারে।"
ব্যবসার ফলাফল
পদ্ধতিটি বাণিজ্যিকভাবে কাজ করেছে বলে মনে হচ্ছে। ড্রাফ্টকিংসের নির্বাহীরা বলেছেন যে ডেটা সায়েন্স এবং অ্যানালিটিক্স 2025 সালে প্রচার-চালিত স্পোর্টসবুকের মার্জিন 13% উন্নত করেছে এবং টাইমস অনুসারে, AI প্রচারমূলক ব্যয়ে কয়েক মিলিয়ন ডলার ব্যক্তিগতকৃত করতে সহায়তা করেছে।
এই চিত্রটি ব্যাখ্যা করে যে কেন ভবিষ্যদ্বাণীমূলক টার্গেটিং স্পোর্টস বেটিং শিল্পের অর্থনীতিতে কেন্দ্রীয় হয়ে উঠেছে। বোনাস বাজি ব্যয়বহুল গ্রাহক অধিগ্রহণ; একটি মডেল যা প্রত্যাশিত ক্ষতির ভবিষ্যদ্বাণী করে প্রতিটি প্রচারমূলক ডলারকে ব্যবহারকারীদের দিকে পরিচালিত করতে পারে যা তাদের টেকসই বাজিতে রূপান্তর করতে পারে।
যে টুলটি শেষ হয়নি
তদন্তের সবচেয়ে তীক্ষ্ণ অনুসন্ধানে উদ্বেগ রয়েছে যে ড্রাফ্টকিংস কী তৈরি না করতে বেছে নিয়েছে। প্রাক্তন কর্মচারীরা টাইমসকে বলেছিলেন যে সম্ভাব্য জুয়া সমস্যাগুলির সাথে গ্রাহকদের চিহ্নিত করে ঝুঁকির স্কোর তৈরি করার জন্য একটি পৃথক উদ্যোগ স্থগিত করা হয়েছিল - যদিও রিপোর্টিং অনুসারে, অন্তর্নিহিত ডেটা অবকাঠামো এটিকে সমর্থন করতে পারে। উভয় দিকেই দেখার অবকাঠামো বিদ্যমান ছিল বলে জানা গেছে; শুধুমাত্র লাভ ভিত্তিক মডেল সম্পন্ন করা হয়েছে.
ড্রাফটকিংস ফ্রেমিংয়ে পিছিয়েছে। কোম্পানির প্রধান দায়িত্বশীল গেমিং অফিসার, লরি কালানি, টাইমসকে বলেছেন যে ড্রাফ্টকিংস গ্রাহকদের ঝুঁকিপূর্ণ আচরণের জন্য নিরীক্ষণ করে এবং বলেছে যে কোম্পানি ঝুঁকি-পূর্বাভাস প্রযুক্তি স্থাপন করতে অস্বীকার করেছে কারণ এটি যথেষ্ট প্রমাণ-ভিত্তিক ছিল না। ড্রাফ্টকিংস টাইমসকে আরও বলেছে যে এটি "কোনও প্রভাবকে প্রত্যাখ্যান করে" যে এটির বিপণন অন্যায়ভাবে গ্রাহকদের লক্ষ্য করে, এটি বজায় রেখে যে প্রচারগুলি ব্যবহারকারীদের কাছে যায় যারা টেকসই, নিযুক্ত প্ল্যাটফর্ম ব্যবহার দেখায় ব্যবহারকারীরা কতটা হারায় তার উপর নির্ভর করে।
কোম্পানি জনসমক্ষে দায়িত্বশীল-গেমিং উদ্যোগগুলিকে হাইলাইট করে যার মধ্যে রয়েছে Mindway AI-এর Gamalyze টুলের সাথে সহযোগিতা এবং IC360-এর সাথে সততা ও সম্মতি পর্যবেক্ষণের জন্য একটি অংশীদারিত্ব। এই সরঞ্জামগুলি প্রাক্তন কর্মীদের দ্বারা বর্ণিত নির্দিষ্ট ব্যবধানকে বন্ধ করে কিনা — সক্রিয়ভাবে উচ্চতর ঝুঁকিতে ব্যবহারকারীদের স্কোর করা এবং সুরক্ষা দেওয়া — উপলব্ধ প্রতিবেদনের উপর ভিত্তি করে অস্পষ্ট রয়ে গেছে।
জুয়া খেলার বাইরে একটি এআই এথিক্স টেস্ট কেস
ভোক্তা-মুখী সংস্থাগুলি কীভাবে ভবিষ্যদ্বাণীমূলক AI ব্যবহার করে তার তীব্র যাচাই-বাছাইয়ের মধ্যে গল্পটি আসে। মূল উত্তেজনা এই নয় যে প্রযুক্তিটি বিদ্যমান — পূর্বাভাসিত মান অনুসারে ব্যবহারকারীদের স্কোর করা হল সাবস্ক্রিপশন, বিজ্ঞাপন এবং ফিনটেক জুড়ে আদর্শ অনুশীলন — তবে কী হবে যখন একই মডেল যা সবচেয়ে লাভজনক গ্রাহককে চিহ্নিত করে সেটিও সবচেয়ে দুর্বলকে চিহ্নিত করে।
নিয়ন্ত্রকরা বেশ কিছুদিন ধরেই এ দিকে অগ্রসর হচ্ছে। জুয়া খাতে বিশেষ করে, কর্মকর্তারা খেলোয়াড়দের আচরণকে আকার দিতে শিল্পের ডেটা ব্যবহার নিয়ে প্রশ্ন তুলেছেন এবং ফিলাডেলফিয়া এলাকায় ড্রাফ্টকিংসের প্রচারমূলক অনুশীলন নিয়ে মামলা হয়েছে। যদি টাইমসের রিপোর্টিং ধরে রাখে, তবে এটি আইন প্রণেতা এবং জুয়া নিয়ন্ত্রকদের সাধারণ শিল্প উদ্বেগের চেয়ে আরও নির্দিষ্ট কিছু দেয়: একটি অভিযুক্ত কেস যেখানে ক্ষতির পূর্বাভাস এবং লাভের পূর্বাভাস প্রযুক্তিগতভাবে সম্ভব ছিল এবং শুধুমাত্র একটি শেষ হয়েছিল।
ব্যবহারকারীদের জন্য, ব্যবহারিক টেকঅ্যাওয়ে অস্বস্তিকর। আপনার ইনবক্সে আসা বিনামূল্যের বাজি আপনার হারানোর সম্ভাবনা সম্পর্কে ডেটা-চালিত রায় প্রতিফলিত করতে পারে, আনুগত্যের জন্য পুরস্কার নয়। এবং সেই রায় তৈরিকারী মডেল জিনিসগুলি জানে — আপনি কতবার খেলেন, আপনি কতটা লোকসানের পেছনে ছুটছেন, আপনি থামার লক্ষণ দেখান কিনা — যা আপনি কখনই সেই উদ্দেশ্যে স্পষ্টভাবে শেয়ার করেননি।
ড্রাফ্টকিংস আইন ভঙ্গের জন্য অভিযুক্ত নয়, এবং লক্ষ্যযুক্ত প্রচারগুলি আইনি। কিন্তু AI সিস্টেমগুলি ক্রমবর্ধমানভাবে সিদ্ধান্ত নেয় যে কে কোন অফারটি দেখছে, কোম্পানিগুলি কী ভবিষ্যদ্বাণী করতে পারে এবং তারা কী কাজ করতে বেছে নেয় তার মধ্যে ব্যবধানটি ভোক্তা AI নীতিশাস্ত্রের কেন্দ্রীয় প্রশ্ন হয়ে উঠছে - এবং ড্রাফ্টকিংস রিপোর্টিং অনুশীলনে সেই ব্যবধানের একটি স্পষ্ট উদাহরণ।
এআই থেকে এগিয়ে থাকুন
বেটিং অ্যাপ থেকে শুরু করে ফ্রন্টিয়ার ল্যাব পর্যন্ত, AI কোম্পানিগুলি তাদের গ্রাহকদের কীভাবে দেখে তা পুনর্নির্মাণ করছে। AI নীতিশাস্ত্র এবং শিল্পের দায়বদ্ধতার আরও কভারেজের জন্য, AI Buzz Wire অনুসরণ করুন।
সর্বশেষ AI খবর পড়ুন →
