O investigație a New York Times publicată sâmbătă susține că DraftKings, unul dintre cei mai mari operatori de pariuri sportive din Statele Unite, a construit un model de învățare automată conceput pentru a identifica clienții care aveau cel mai mare șans să piardă bani – și a folosit acele scoruri pentru a ghida cine a primit pariuri bonus și promoții gratuite.

Raportul descrie un sistem în care aceeași tehnologie predictivă care a făcut promoțiile mai profitabile ar fi putut fi folosită pentru a identifica clienții care riscă să fie afectați de jocurile de noroc. Potrivit Times, acea aplicație de protecție a fost începută, dar nu s-a terminat niciodată.

Cum a funcționat modelul

Modelul, construit în 2023, a punctat clienții DraftKings în funcție de câți bani se așteptau să piardă după ce au primit un pariu gratuit sau un bonus, potrivit Times. Pentru a face această predicție, a examinat semnale, inclusiv frecvența cu care un utilizator a jucat, soldurile contului, raportul pierdere-pariu și o estimare separată a faptului că un utilizator ar putea să înceteze cu totul jocurile de noroc.

Un scor mai mare a însemnat că se prevedea că un client va genera mai mult venit pe dolar promoțional cheltuit. Cu alte cuvinte, oamenii cel mai probabil să primească pariuri gratuite au fost, prin design, oamenii pe care algoritmul se aștepta să piardă cel mai mult.

Jayden Butts, un fost analist de date DraftKings, a descris pentru Times logica de bază: „Căutăm trăsături și caracteristici pe care le putem viza și care indică o investiție bună”.

Rezultatele afacerii

Abordarea pare să fi funcționat comercial. Directorii DraftKings au spus că știința datelor și analiza au îmbunătățit marjele de pariuri sportive bazate pe promovare cu 13% în 2025 și că AI a ajutat la personalizarea sute de milioane de dolari în cheltuieli promoționale, potrivit Times.

Această cifră ilustrează de ce direcționarea predictivă a devenit esențială pentru economia industriei pariurilor sportive. Pariurile bonus sunt achiziții costisitoare de clienți; un model care prezice pierderile așteptate poate direcționa fiecare dolar promoțional către utilizatorii cel mai probabil să le transforme în pariuri susținute.

Instrumentul care nu a fost terminat

Cea mai acută constatare a investigației se referă la ceea ce DraftKings a ales să nu construiască. Foștii angajați au declarat pentru Times că o inițiativă separată de a crea scoruri de risc care să identifice clienții cu potențiale probleme de jocuri de noroc a fost abandonată - chiar dacă, conform raportării, infrastructura de date de bază ar fi putut să o susțină. Infrastructura pentru a privi în ambele direcții ar exista; doar modelul orientat spre profit a fost finalizat.

DraftKings împinse înapoi încadrarea. Lori Kalani, șeful responsabil pentru jocurile de noroc al companiei, a declarat pentru Times că DraftKings monitorizează clienții pentru comportamentul riscant și a spus că compania a refuzat să implementeze tehnologia de predicție a riscurilor, deoarece nu se bazează suficient pe dovezi. De asemenea, DraftKings a mai spus pentru Times că „respinge orice implicație” că marketingul său vizează în mod inechitabil clienții, susținând că promoțiile se adresează utilizatorilor care arată o utilizare susținută și implicată a platformei, mai degrabă decât utilizatorilor clasați în funcție de cât de mult pierd.

Compania evidențiază public inițiativele de joc responsabil, inclusiv o colaborare cu instrumentul Gamalyze de la Mindway AI și un parteneriat cu IC360 pentru monitorizarea integrității și a conformității. Pe baza rapoartelor disponibile, rămâne neclar dacă aceste instrumente elimină decalajul specific descris de foștii angajați – scoring proactiv și protejarea utilizatorilor cu risc crescut.

Un caz de testare a eticii AI dincolo de jocurile de noroc

Povestea ajunge pe fondul unui control intens al modului în care companiile care se confruntă cu consumatorii folosesc inteligența artificială predictivă. Tensiunea de bază nu este că tehnologia există - notarea utilizatorilor în funcție de valoarea estimată este o practică standard pentru abonamente, publicitate și fintech - ci ce se întâmplă atunci când același model care identifică cel mai profitabil client îl identifică și pe cel mai vulnerabil.

Autoritățile de reglementare se mișcă în această direcție de ceva timp. În special, în sectorul jocurilor de noroc, oficialii au pus la îndoială utilizarea datelor de către industrie pentru a modela comportamentul jucătorilor, iar zona Philadelphia a fost cauzată de litigii cu privire la practicile promoționale ale DraftKings. Dacă raportarea Times ține, le oferă legiuitorilor și autorităților de reglementare a jocurilor de noroc ceva mai specific decât preocuparea generală a industriei: un presupus caz în care predicția prejudiciului și predicția profitului erau fezabile din punct de vedere tehnic și doar unul a fost finalizat.

Pentru utilizatori, aportul practic este inconfortabil. Pariul gratuit care vine în căsuța dvs. de e-mail poate reflecta o judecată bazată pe date cu privire la probabilitatea dvs. de a pierde, nu o recompensă pentru loialitate. Iar modelul care face această judecată știe lucruri – cât de des joci, cât de mult urmărești pierderile, dacă dai semne de oprire – pe care nu le-ai împărtășit niciodată în mod explicit în acest scop.

DraftKings nu este acuzat de încălcarea legii, iar promoțiile vizate sunt legale. Dar, pe măsură ce sistemele AI decid din ce în ce mai mult cine vede ce ofertă, diferența dintre ceea ce companiile pot prezice și ceea ce aleg să acționeze devine problema centrală a eticii AI a consumatorilor – iar raportarea DraftKings este unul dintre cele mai clare exemple de până acum ale acestei decalaje în practică.

Rămâi înaintea AI

De la aplicații de pariuri la laboratoare de frontieră, AI modifică modul în care companiile își văd clienții. Pentru mai multe informații despre etica AI și responsabilitatea industriei, urmați AI Buzz Wire.

Citiți cele mai recente știri despre AI →