In einer am Samstag veröffentlichten Untersuchung der New York Times wird behauptet, dass DraftKings, einer der größten Sportwettenanbieter in den Vereinigten Staaten, ein maschinelles Lernmodell entwickelt hat, um zu ermitteln, welche Kunden am wahrscheinlichsten Geld verlieren – und anhand dieser Ergebnisse ermittelt hat, wer Bonuswetten und Freispielaktionen erhalten hat.

Der Bericht beschreibt ein System, bei dem dieselbe Vorhersagetechnologie, die Werbeaktionen profitabler gemacht hat, auch zur Erkennung von Kunden hätte eingesetzt werden können, bei denen das Risiko eines Glücksspielschadens besteht. Nach Angaben der Times wurde dieser Schutzantrag zwar begonnen, aber nie abgeschlossen.

Wie das Modell funktionierte

Das im Jahr 2023 gebaute Modell bewertete DraftKings-Kunden danach, wie viel Geld sie nach Erhalt einer Gratiswette oder eines Bonus voraussichtlich verlieren würden, so die Times. Um diese Vorhersage zu treffen, wurden Signale untersucht, darunter die Häufigkeit des Spielens eines Benutzers, sein Kontostand, sein Verlust-Wett-Verhältnis und eine separate Schätzung, ob ein Benutzer wahrscheinlich ganz mit dem Spielen aufhören würde.

Eine höhere Punktzahl bedeutete, dass ein Kunde voraussichtlich mehr Umsatz pro ausgegebenem Werbedollar erzielen würde. Mit anderen Worten: Die Personen, die am wahrscheinlichsten Gratiswetten erhielten, waren konstruktionsbedingt die Personen, von denen der Algorithmus erwartete, dass sie am meisten verlieren würden.

Jayden Butts, ein ehemaliger Datenanalyst von DraftKings, beschrieb der Times die zugrunde liegende Logik: „Wir suchen nach Merkmalen und Merkmalen, die wir gezielt ansprechen können und die auf eine gute Investition hinweisen.“

Die Geschäftsergebnisse

Der Ansatz scheint kommerziell funktioniert zu haben. Laut der Times sagten Führungskräfte von DraftKings, dass Datenwissenschaft und Analysen die durch Werbung getriebenen Sportwetten-Margen im Jahr 2025 um 13 % verbessert hätten und dass KI dazu beigetragen habe, Hunderte Millionen Dollar an Werbeausgaben zu personalisieren.

Diese Zahl verdeutlicht, warum Predictive Targeting für die Wirtschaftlichkeit der Sportwettenbranche von zentraler Bedeutung ist. Bonuswetten sind teure Kundenakquise; Ein Modell, das erwartete Verluste vorhersagt, kann jeden Werbedollar an die Benutzer weiterleiten, die ihn am wahrscheinlichsten in nachhaltige Wetten umwandeln.

Das Tool, das noch nicht fertig war

Das schärfste Ergebnis der Untersuchung betrifft, was DraftKings nicht ausbauen wollte. Ehemalige Mitarbeiter sagten der Times, dass eine separate Initiative zur Erstellung von Risikobewertungen zur Identifizierung von Kunden mit potenziellen Glücksspielproblemen auf Eis gelegt wurde – obwohl die zugrunde liegende Dateninfrastruktur dies laut Bericht hätte unterstützen können. Berichten zufolge war die Infrastruktur vorhanden, um in beide Richtungen zu schauen. Lediglich das gewinnorientierte Modell wurde fertiggestellt.

DraftKings lehnte den Rahmen ab. Lori Kalani, Chief Responsible Gaming Officer des Unternehmens, sagte der Times, dass DraftKings Kunden auf riskantes Verhalten überwacht und dass das Unternehmen den Einsatz von Risikovorhersagetechnologie abgelehnt habe, da diese nicht ausreichend evidenzbasiert sei. DraftKings teilte der Times außerdem mit, dass es „jede Andeutung zurückweist“, dass sein Marketing zu Unrecht auf Kunden abzielt, und behauptet, dass die Werbeaktionen an Benutzer gerichtet seien, die eine nachhaltige, engagierte Plattformnutzung zeigen, und nicht an Benutzer, die nach ihren Verlusten eingestuft würden.

Das Unternehmen hebt öffentlich Initiativen zum verantwortungsvollen Spielen hervor, darunter eine Zusammenarbeit mit dem Gamalyze-Tool von Mindway AI und eine Partnerschaft mit IC360 zur Integritäts- und Compliance-Überwachung. Ob diese Tools die spezifische Lücke schließen, die von ehemaligen Mitarbeitern beschrieben wurde – die proaktive Bewertung und den Schutz von Benutzern mit erhöhtem Risiko –, bleibt auf der Grundlage der verfügbaren Berichte unklar.

Ein KI-Ethik-Testfall über das Glücksspiel hinaus

Die Geschichte findet inmitten einer intensiveren Untersuchung der Art und Weise statt, wie verbraucherorientierte Unternehmen prädiktive KI nutzen. Das Hauptproblem besteht nicht darin, dass die Technologie existiert – die Bewertung von Benutzern anhand des prognostizierten Werts ist bei Abonnements, Werbung und Fintech gängige Praxis –, sondern darin, was passiert, wenn dasselbe Modell, das den profitabelsten Kunden identifiziert, auch den am stärksten gefährdeten Kunden identifiziert.

Die Regulierungsbehörden bewegen sich schon seit einiger Zeit in diese Richtung. Insbesondere im Glücksspielsektor haben Beamte die Verwendung von Daten durch die Branche zur Steuerung des Spielerverhaltens in Frage gestellt, und im Raum Philadelphia kam es zu Rechtsstreitigkeiten über die Werbepraktiken von DraftKings. Wenn die Berichterstattung der Times Bestand hat, liefert sie den Gesetzgebern und Glücksspielaufsichtsbehörden etwas Konkreteres als die allgemeine Besorgnis der Branche: einen angeblichen Fall, bei dem Schadens- und Gewinnvorhersagen technisch machbar waren und nur einer abgeschlossen wurde.

Für Nutzer ist die praktische Mitnahme unangenehm. Die Gratiswette, die in Ihrem Posteingang ankommt, spiegelt möglicherweise eine datengestützte Beurteilung Ihrer Verlustwahrscheinlichkeit wider und ist keine Belohnung für Ihre Treue. Und das Modell, das dieses Urteil trifft, weiß Dinge – wie oft Sie spielen, wie sehr Sie Verlusten nachjagen, ob Sie Anzeichen dafür zeigen, dass Sie aufhören –, die Sie zu diesem Zweck nie explizit mitgeteilt haben.

DraftKings wird kein Gesetzesverstoß vorgeworfen und gezielte Werbeaktionen sind legal. Doch da KI-Systeme zunehmend darüber entscheiden, wer welches Angebot sieht, wird die Kluft zwischen dem, was Unternehmen vorhersagen können, und dem, worauf sie reagieren, zur zentralen Frage der Verbraucher-KI-Ethik – und die DraftKings-Berichterstattung ist eines der bisher deutlichsten Beispiele für diese Kluft in der Praxis.

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