Z opublikowanego w sobotę dochodzenia „New York Timesa” wynika, że DraftKings, jeden z największych operatorów zakładów sportowych w Stanach Zjednoczonych, zbudował model uczenia maszynowego mający na celu identyfikację klientów, którzy najprawdopodobniej stracą pieniądze, i wykorzystał te wyniki do ustalenia, kto otrzyma zakłady bonusowe i promocje związane z darmową grą.
W raporcie opisano system, w którym ta sama technologia predykcyjna, która zwiększyła zyskowność promocji, mogła zostać wykorzystana do wykrywania klientów narażonych na ryzyko szkód związanych z hazardem. Według „Los Angeles Times” aplikacja ochronna została rozpoczęta, ale nigdy nie została ukończona.
Jak działał model
Według „Los Angeles Times” model, zbudowany w 2023 r., oceniał klientów DraftKings na podstawie tego, ile pieniędzy spodziewali się stracić po otrzymaniu darmowego zakładu lub bonusu. Aby dokonać takiej prognozy, zbadano sygnały, w tym częstotliwość gry użytkownika, saldo jego konta, stosunek strat do zakładu oraz oddzielne oszacowanie, czy użytkownik prawdopodobnie całkowicie zaprzestanie hazardu.
Wyższy wynik oznaczał, że zgodnie z przewidywaniami klient wygenerował większy przychód na każdą wydaną promocyjną złotówkę. Innymi słowy, osoby, które najprawdopodobniej otrzymają darmowe zakłady, z założenia były osobami, które algorytm przewidywał, że stracą najwięcej.
Jayden Butts, były analityk danych DraftKings, opisał leżącą u podstaw logikę „Timesowi”: „Szukamy cech i funkcji, na które możemy się zwrócić, a które wskazują na dobrą inwestycję”.
Wyniki biznesowe
Wydaje się, że podejście to sprawdziło się komercyjnie. Według „Los Angeles Times” dyrektorzy DraftKings stwierdzili, że analityka i analityka danych poprawiły marże bukmacherów oparte na promocji o 13% w 2025 r., a sztuczna inteligencja pomogła spersonalizować setki milionów dolarów w wydatkach promocyjnych.
Liczba ta ilustruje, dlaczego targetowanie predykcyjne stało się centralnym elementem ekonomiki branży zakładów sportowych. Zakłady bonusowe to kosztowne pozyskiwanie klientów; model przewidujący oczekiwane straty może skierować każdego promocyjnego dolara w stronę użytkowników, którzy najprawdopodobniej zamienią go na trwałe zakłady.
Narzędzie, które nie zostało ukończone
Najostrzejsze ustalenia śledztwa dotyczą tego, czego DraftKings zdecydowało się nie budować. Byli pracownicy powiedzieli „Los Angeles Times”, że osobna inicjatywa mająca na celu stworzenie wskaźników ryzyka identyfikujących klientów z potencjalnymi problemami z hazardem została odłożona na półkę, mimo że według doniesień podstawowa infrastruktura danych mogła ją wspierać. Według doniesień istniała infrastruktura umożliwiająca spojrzenie w obu kierunkach; ukończono jedynie model nastawiony na zysk.
DraftKings odepchnął ramę. Lori Kalani, dyrektor ds. gier w firmie, powiedziała „The Times”, że DraftKings monitoruje klientów pod kątem ryzykownych zachowań i stwierdziła, że firma odmówiła wdrożenia technologii przewidywania ryzyka, ponieważ nie była ona dostatecznie oparta na dowodach. DraftKings powiedział także dziennikowi Times, że „odrzuca wszelkie sugestie”, jakoby jego marketing był nieuczciwie skierowany do klientów, utrzymując, że promocje kierowane są do użytkowników, którzy wykazują trwałe i zaangażowane korzystanie z platformy, a nie do użytkowników uszeregowanych według tego, ile tracą.
Firma publicznie podkreśla inicjatywy związane z odpowiedzialną grą, w tym współpracę z narzędziem Gamalyze firmy Mindway AI oraz partnerstwo z IC360 w zakresie monitorowania integralności i zgodności. Na podstawie dostępnych raportów nie jest jasne, czy narzędzia te wypełniają lukę opisaną przez byłych pracowników – proaktywnie oceniają i chronią użytkowników o podwyższonym ryzyku.
Przypadek testowy dotyczący etyki sztucznej inteligencji wykraczający poza hazard
Historia ta osadza się w kontekście wzmożonej analizy tego, jak firmy skierowane do konsumentów wykorzystują predykcyjną sztuczną inteligencję. Podstawowe napięcie nie polega na tym, że technologia istnieje – ocenianie użytkowników na podstawie przewidywanej wartości jest standardową praktyką w przypadku subskrypcji, reklam i technologii fintech – ale co się dzieje, gdy ten sam model, który identyfikuje najbardziej dochodowego klienta, identyfikuje również klienta najbardziej bezbronnego.
Organy regulacyjne zmierzają w tym kierunku już od jakiegoś czasu. W szczególności w sektorze gier hazardowych urzędnicy kwestionują wykorzystywanie przez branżę danych do kształtowania zachowań graczy, a w rejonie Filadelfii toczyły się spory sądowe dotyczące praktyk promocyjnych DraftKings. Jeśli doniesienia „Los Angeles Times” się sprawdzą, prawodawcy i organy regulacyjne zajmujące się hazardem otrzymają coś bardziej konkretnego niż ogólne obawy branży: rzekomy przypadek, w którym przewidywanie szkód i zysków było technicznie wykonalne, a tylko jeden został ukończony.
Dla użytkowników praktyczne rozwiązanie jest niewygodne. Darmowy zakład, który pojawi się w Twojej skrzynce odbiorczej, może odzwierciedlać opartą na danych ocenę prawdopodobieństwa przegranej, a nie nagrodę za lojalność. Model dokonujący takiej oceny wie o rzeczach – jak często grasz, jak bardzo gonisz za stratami, czy wykazujesz oznaki przestania – którymi nigdy nie podzieliłeś się bezpośrednio w tym celu.
DraftKings nie jest oskarżany o łamanie prawa, a ukierunkowane promocje są legalne. Jednak w miarę jak systemy sztucznej inteligencji w coraz większym stopniu decydują, kto zobaczy którą ofertę, rozbieżność między tym, co firmy mogą przewidzieć, a tym, na co decydują się działać, staje się główną kwestią etyki konsumentów w zakresie sztucznej inteligencji, a raporty DraftKings są jednym z najwyraźniejszych przykładów tej rozbieżności w praktyce.
Wyprzedź sztuczną inteligencję
Od aplikacji bukmacherskich po pionierskie laboratoria – sztuczna inteligencja zmienia sposób, w jaki firmy postrzegają swoich klientów. Więcej informacji na temat etyki sztucznej inteligencji i odpowiedzialności branży można znaleźć na stronie AI Buzz Wire.
Przeczytaj najnowsze wiadomości o sztucznej inteligencji →
