תחקיר של ה"ניו יורק טיימס" שפורסם בשבת טוען כי DraftKings, אחת ממפעילי הימורי הספורט הגדולים בארצות הברית, בנתה מודל למידת מכונה שנועד לזהות אילו לקוחות היו בעלי הסבירות הגבוהה ביותר להפסיד כסף - והשתמשה בציונים הללו כדי להדריך את מי שקיבל הימורי בונוס ומבצעי משחק חופשי.
הדו"ח מתאר מערכת שבה ניתן היה להשתמש באותה טכנולוגיית חיזוי שהפכה את המבצעים לרווחיים יותר כדי לזהות לקוחות הנמצאים בסיכון לנזק בהימורים. לפי ה"טיימס", יישום המגן הזה התחיל אך מעולם לא הסתיים.
איך המודל עבד
המודל, שנבנה בשנת 2023, זכה ללקוחות DraftKings בכמה כסף הם צפויים להפסיד לאחר קבלת הימור חינם או בונוס, על פי הטיימס. כדי לבצע תחזית זו, הוא בחן את האותות הכוללים את התדירות שבה משתמש שיחק, יתרות החשבון שלו, יחסי ההפסד וההימור שלו, ואומדן נפרד של האם סביר שמשתמש יפסיק להמר לחלוטין.
ציון גבוה יותר פירושו שלקוח צפוי לייצר יותר הכנסה לכל הוצאה של דולר קידום מכירות. במילים אחרות, האנשים בעלי הסיכוי הגבוה ביותר לקבל הימורים בחינם היו, לפי התכנון, האנשים שהאלגוריתם ציפה להפסיד הכי הרבה.
ג'יידן באטס, אנליסט נתונים לשעבר של DraftKings, תיאר את ההיגיון הבסיסי ל"טיימס": "אנחנו מחפשים תכונות ותכונות שנוכל לכוון אליהן שמצביעות על השקעה טובה".
התוצאות העסקיות
נראה שהגישה עבדה מבחינה מסחרית. בכירים ב-DraftKings אמרו שמדעי הנתונים והאנליטיקה שיפרו את שולי הספורט המונעים בקידום ב-13% ב-2025, וכי בינה מלאכותית סייעה להתאים אישית מאות מיליוני דולרים בהוצאות קידום מכירות, לפי ה"טיימס".
נתון זה ממחיש מדוע מיקוד חזוי הפך למרכזי בכלכלת תעשיית הימורי הספורט. הימורי בונוס הם רכישות יקרות של לקוחות; מודל שמנבא הפסדים צפויים יכול לכוון כל דולר קידום למשתמשים שסביר להניח שימירו אותם להימור מתמשך.
הכלי שלא היה גמור
הממצא החד ביותר של החקירה נוגע למה ש-DraftKings בחרה לא לבנות. עובדים לשעבר אמרו ל"טיימס" שיוזמה נפרדת ליצירת ציוני סיכון לזיהוי לקוחות עם בעיות הימורים פוטנציאליות נגנזה - למרות שלפי הדיווח, תשתית הנתונים הבסיסית הייתה יכולה לתמוך בה. על פי הדיווחים התשתית להסתכל לשני הכיוונים הייתה קיימת; רק המודל מוכוון הרווח הושלם.
דראפט קינגס דחף את המסגרת. מנהלת המשחקים האחראית הראשית של החברה, לורי קלאני, אמרה ל"טיימס" ש-DraftKings עוקב אחר לקוחות להתנהגות מסוכנת, ואמרה שהחברה סירבה לפרוס טכנולוגיית חיזוי סיכונים מכיוון שהיא לא מבוססת מספיק ראיות. DraftKings גם אמר ל"טיימס" שהוא "דוחה כל השלכה" לכך שהשיווק שלה מכוון ללקוחות באופן לא הוגן, וטען שמבצעים מגיעים למשתמשים שמראים שימוש מתמשך ומעורב בפלטפורמה במקום משתמשים המדורגים לפי כמה הם מפסידים.
החברה מדגישה בפומבי יוזמות של משחק אחראי כולל שיתוף פעולה עם הכלי Gamalyze של Mindway AI ושותפות עם IC360 לניטור יושרה ותאימות. האם הכלים האלה סוגרים את הפער הספציפי שתוארו על ידי עובדים לשעבר - ניקוד יזום והגנה על משתמשים בסיכון גבוה - עדיין לא ברור בהתבסס על דיווח זמין.
מקרה מבחן אתיקה של AI מעבר להימורים
הסיפור נוחת על רקע בדיקה מעמיקה של האופן שבו חברות הפונות לצרכנים משתמשות ב-AI חזוי. המתח המרכזי הוא לא שהטכנולוגיה קיימת - ניקוד משתמשים לפי ערך חזוי הוא פרקטיקה סטנדרטית במינויים, פרסום ופינטק - אלא מה קורה כאשר אותו מודל שמזהה את הלקוח הרווחי ביותר מזהה גם את הפגיע ביותר.
הרגולטורים נעים בכיוון זה כבר זמן מה. במגזר ההימורים ספציפית, גורמים רשמיים הטילו ספק בשימוש של התעשייה בנתונים כדי לעצב התנהגות שחקנים, ובאזור פילדלפיה ראו התדיינות משפטית על נוהלי הקידום של DraftKings. אם הדיווח של ה"טיימס" מחזיק מעמד, זה נותן למחוקקים ולרגולטורים של הימורים משהו ספציפי יותר מאשר דאגה כללית בתעשייה: מקרה לכאורה שבו חיזוי נזק ותחזית רווח היו אפשריים מבחינה טכנית, ורק אחד הושלם.
עבור המשתמשים, הטייק אווי המעשי הוא לא נוח. ההימור החינמי שיגיע לתיבת הדואר הנכנס שלך עשוי לשקף שיפוט מבוסס נתונים לגבי הסבירות שלך להפסיד, לא פרס על נאמנות. והמודל שקובע את השיפוט הזה יודע דברים - באיזו תדירות אתה משחק, כמה אתה רודף אחרי הפסדים, אם אתה מראה סימני עצירה - שמעולם לא שיתפת במפורש למטרה זו.
DraftKings לא מואשמת בהפרת החוק, ומבצעים ממוקדים הם חוקיים. אבל ככל שמערכות בינה מלאכותית מחליטות יותר ויותר מי רואה איזו הצעה, הפער בין מה שחברות יכולות לחזות ובין מה שהן בוחרות לפעול לפיו הופך לשאלה המרכזית של אתיקה של בינה מלאכותית של צרכנים - והדיווח של DraftKings הוא אחת הדוגמאות הברורות ביותר עד כה לפער הזה בפועל.
הישאר לפני AI
מאפליקציות הימורים ועד מעבדות גבול, בינה מלאכותית מעצבת מחדש את האופן שבו חברות רואות את הלקוחות שלהן. לסיקור נוסף על אתיקה של AI ואחריות בתעשייה, עקוב אחר AI Buzz Wire.
קרא את החדשות האחרונות של AI →
