शनिवार को प्रकाशित न्यूयॉर्क टाइम्स की एक जांच में आरोप लगाया गया है कि संयुक्त राज्य अमेरिका में सबसे बड़े खेल सट्टेबाजी ऑपरेटरों में से एक, ड्राफ्टकिंग्स ने एक मशीन-लर्निंग मॉडल बनाया है, जो यह पहचानने के लिए डिज़ाइन किया गया है कि किन ग्राहकों को पैसे खोने की सबसे अधिक संभावना है - और उन स्कोर का उपयोग यह मार्गदर्शन करने के लिए किया जाता है कि बोनस दांव और फ्री-प्ले प्रमोशन कौन प्राप्त करता है।
रिपोर्ट एक ऐसी प्रणाली का वर्णन करती है जहां प्रमोशन को अधिक लाभदायक बनाने वाली उसी पूर्वानुमानित तकनीक का उपयोग ग्राहकों को जुए से होने वाले नुकसान के जोखिम का पता लगाने के लिए किया जा सकता था। टाइम्स के अनुसार, वह सुरक्षात्मक एप्लिकेशन शुरू तो हुआ लेकिन कभी ख़त्म नहीं हुआ।
मॉडल ने कैसे काम किया
टाइम्स के अनुसार, 2023 में निर्मित मॉडल ने ड्राफ्टकिंग्स के ग्राहकों को यह अनुमान लगाया कि मुफ्त शर्त या बोनस प्राप्त करने के बाद उन्हें कितना पैसा खोने की उम्मीद है। यह भविष्यवाणी करने के लिए, इसने संकेतों की जांच की जिसमें उपयोगकर्ता ने कितनी बार जुआ खेला, उनके खाते की शेष राशि, उनके नुकसान-से-दांव अनुपात, और एक अलग अनुमान लगाया कि क्या किसी उपयोगकर्ता द्वारा जुआ पूरी तरह से बंद करने की संभावना है।
एक उच्च स्कोर का मतलब है कि एक ग्राहक को प्रति प्रचार डॉलर खर्च करने पर अधिक राजस्व उत्पन्न होने की भविष्यवाणी की गई थी। दूसरे शब्दों में, डिजाइन के अनुसार, जिन लोगों को मुफ्त दांव प्राप्त होने की सबसे अधिक संभावना थी, वे लोग एल्गोरिदम को सबसे अधिक खोने की उम्मीद करते थे।
ड्राफ्टकिंग्स के पूर्व डेटा विश्लेषक जेडेन बट्स ने टाइम्स को अंतर्निहित तर्क का वर्णन किया: "हम उन लक्षणों और विशेषताओं की तलाश कर रहे हैं जिन्हें हम लक्षित कर सकते हैं जो एक अच्छे निवेश का संकेत देते हैं।"
व्यावसायिक परिणाम
ऐसा प्रतीत होता है कि यह दृष्टिकोण व्यावसायिक रूप से काम कर गया है। टाइम्स के अनुसार, ड्राफ्टकिंग्स के अधिकारियों ने कहा कि डेटा साइंस और एनालिटिक्स ने 2025 में प्रमोशन-संचालित स्पोर्ट्सबुक मार्जिन में 13% का सुधार किया और एआई ने प्रमोशनल खर्च में सैकड़ों मिलियन डॉलर को निजीकृत करने में मदद की।
यह आंकड़ा दर्शाता है कि पूर्वानुमानित लक्ष्यीकरण खेल सट्टेबाजी उद्योग के अर्थशास्त्र का केंद्र क्यों बन गया है। बोनस दांव महंगे ग्राहक अधिग्रहण हैं; एक मॉडल जो अपेक्षित नुकसान की भविष्यवाणी करता है, प्रत्येक प्रचारक डॉलर को उन उपयोगकर्ताओं की ओर निर्देशित कर सकता है जो उन्हें निरंतर दांव में परिवर्तित करने की संभावना रखते हैं।
वह उपकरण जो ख़त्म नहीं हुआ था
जांच की सबसे तीखी खोज इस बात से संबंधित है कि ड्राफ्टकिंग्स ने क्या निर्माण नहीं करने का निर्णय लिया। पूर्व कर्मचारियों ने टाइम्स को बताया कि संभावित जुआ समस्याओं वाले ग्राहकों की पहचान करने वाले जोखिम स्कोर बनाने की एक अलग पहल को स्थगित कर दिया गया था - हालांकि, रिपोर्टिंग के अनुसार, अंतर्निहित डेटा बुनियादी ढांचे का समर्थन किया जा सकता था। कथित तौर पर दोनों दिशाओं में देखने के लिए बुनियादी ढांचा मौजूद था; केवल लाभोन्मुख मॉडल ही पूरा किया गया।
ड्राफ्टकिंग्स ने फ़्रेमिंग को पीछे धकेल दिया। कंपनी के मुख्य जिम्मेदार गेमिंग अधिकारी, लोरी कलानी ने टाइम्स को बताया कि ड्राफ्टकिंग्स जोखिम भरे व्यवहार के लिए ग्राहकों की निगरानी करती है, और कहा कि कंपनी ने जोखिम-भविष्यवाणी तकनीक को तैनात करने से इनकार कर दिया क्योंकि यह पर्याप्त साक्ष्य-आधारित नहीं थी। ड्राफ्टकिंग्स ने टाइम्स को यह भी बताया कि यह "किसी भी निहितार्थ को खारिज करता है" कि इसकी मार्केटिंग गलत तरीके से ग्राहकों को लक्षित करती है, यह सुनिश्चित करते हुए कि पदोन्नति उन उपयोगकर्ताओं को मिलती है जो निरंतर, लगे हुए प्लेटफ़ॉर्म का उपयोग करते हैं, न कि उन उपयोगकर्ताओं को जो वे कितना खोते हैं, के आधार पर रैंक करते हैं।
कंपनी सार्वजनिक रूप से जिम्मेदार-गेमिंग पहलों पर प्रकाश डालती है जिसमें माइंडवे एआई के गैमलाइज़ टूल के साथ सहयोग और अखंडता और अनुपालन निगरानी के लिए IC360 के साथ साझेदारी शामिल है। क्या वे उपकरण पूर्व कर्मचारियों द्वारा वर्णित विशिष्ट अंतर को पाटते हैं - सक्रिय रूप से उच्च जोखिम वाले उपयोगकर्ताओं को स्कोर करना और उनकी रक्षा करना - उपलब्ध रिपोर्टिंग के आधार पर अस्पष्ट बना हुआ है।
जुए से परे एक एआई एथिक्स टेस्ट केस
उपभोक्ता-सामना करने वाली कंपनियां पूर्वानुमानित एआई का उपयोग कैसे करती हैं, इसकी गहन जांच के बीच कहानी सामने आती है। मुख्य तनाव यह नहीं है कि तकनीक मौजूद है - अनुमानित मूल्य के आधार पर उपयोगकर्ताओं को स्कोर करना सब्सक्रिप्शन, विज्ञापन और फिनटेक में मानक अभ्यास है - लेकिन तब क्या होता है जब वही मॉडल जो सबसे लाभदायक ग्राहक की पहचान करता है वह सबसे कमजोर ग्राहक की भी पहचान करता है।
नियामक पिछले कुछ समय से इस दिशा में आगे बढ़ रहे हैं। विशेष रूप से जुआ क्षेत्र में, अधिकारियों ने खिलाड़ी के व्यवहार को आकार देने के लिए उद्योग द्वारा डेटा के उपयोग पर सवाल उठाया है, और फिलाडेल्फिया क्षेत्र में ड्राफ्टकिंग्स की प्रचार प्रथाओं पर मुकदमेबाजी देखी गई है। यदि टाइम्स की रिपोर्टिंग कायम रहती है, तो यह कानून निर्माताओं और जुआ नियामकों को सामान्य उद्योग की चिंता से अधिक विशिष्ट कुछ देता है: एक कथित मामला जहां नुकसान की भविष्यवाणी और लाभ की भविष्यवाणी तकनीकी रूप से संभव थी, और केवल एक ही समाप्त हो गया था।
उपयोगकर्ताओं के लिए, व्यावहारिक टेकअवे असुविधाजनक है। आपके इनबॉक्स में आने वाली मुफ़्त शर्त आपके खोने की संभावना के बारे में डेटा-संचालित निर्णय को प्रतिबिंबित कर सकती है, न कि वफादारी के लिए पुरस्कार को। और यह निर्णय लेने वाला मॉडल चीजों को जानता है - आप कितनी बार खेलते हैं, आप कितनी बार नुकसान का पीछा करते हैं, क्या आप रुकने के संकेत दिखाते हैं - जिसे आपने उस उद्देश्य के लिए कभी भी स्पष्ट रूप से साझा नहीं किया है।
ड्राफ्टकिंग्स पर कानून तोड़ने का आरोप नहीं है, और लक्षित पदोन्नति कानूनी है। लेकिन जैसे-जैसे एआई सिस्टम तेजी से तय कर रहा है कि कौन सा ऑफर देख रहा है, कंपनियां क्या भविष्यवाणी कर सकती हैं और वे किस पर कार्रवाई करना चुनती हैं, के बीच का अंतर उपभोक्ता एआई नैतिकता का केंद्रीय प्रश्न बनता जा रहा है - और ड्राफ्टकिंग्स रिपोर्टिंग व्यवहार में उस अंतर के सबसे स्पष्ट उदाहरणों में से एक है।
एआई से आगे रहें
सट्टेबाजी ऐप्स से लेकर फ्रंटियर लैब तक, एआई कंपनियों के अपने ग्राहकों को देखने के तरीके को नया आकार दे रहा है। एआई नैतिकता और उद्योग जवाबदेही के अधिक कवरेज के लिए, [एआई बज़ वायर] (https://aibuzzwire.news) का अनुसरण करें।
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