В расследовании New York Times, опубликованном в субботу, утверждается, что DraftKings, один из крупнейших операторов спортивных ставок в США, создал модель машинного обучения, предназначенную для определения того, какие клиенты с наибольшей вероятностью потеряют деньги, и использовал эти оценки для определения тех, кто получал бонусные ставки и акции бесплатной игры.

В отчете описывается система, в которой та же самая прогностическая технология, которая сделала рекламные акции более прибыльными, могла бы использоваться для выявления клиентов, подвергающихся риску вреда от азартных игр. По данным Times, это защитное приложение было начато, но так и не завершено.

Как работала модель

По данным Times, модель, построенная в 2023 году, оценивала клиентов DraftKings по тому, сколько денег они ожидали потерять после получения бесплатной ставки или бонуса. Чтобы сделать этот прогноз, они изучили сигналы, в том числе частоту игры пользователя, балансы его счетов, соотношение проигрышей к ставкам, а также отдельную оценку того, вероятно ли, что пользователь вообще перестанет играть в азартные игры.

Более высокий балл означал, что клиент, по прогнозам, получит больший доход на каждый потраченный рекламный доллар. Другими словами, люди, которые с наибольшей вероятностью получат бесплатные ставки, по задумке, были людьми, которых алгоритм ожидал потерять больше всего.

Джейден Баттс, бывший аналитик данных DraftKings, описал основную логику Times: «Мы ищем черты и особенности, на которые мы можем ориентироваться и которые указывают на хорошие инвестиции».

Бизнес-результаты

Судя по всему, этот подход сработал с коммерческой точки зрения. По данным Times, руководители DraftKings заявили, что наука о данных и аналитика увеличили прибыль спортивных букмекерских компаний на 13% в 2025 году и что искусственный интеллект помог персонализировать рекламные расходы на сотни миллионов долларов.

Эта цифра иллюстрирует, почему прогнозируемый таргетинг стал центральным элементом экономики индустрии спортивных ставок. Бонусные ставки — это дорогостоящее привлечение клиентов; модель, предсказывающая ожидаемые убытки, может направить каждый рекламный доллар пользователям, которые с наибольшей вероятностью конвертируют их в устойчивые ставки.

Инструмент, который не был закончен

Самый резкий вывод расследования касается того, что DraftKings предпочло не раскрывать. Бывшие сотрудники рассказали Times, что отдельная инициатива по созданию оценок риска для выявления клиентов с потенциальными проблемами с азартными играми была отложена, хотя, согласно отчету, базовая инфраструктура данных могла бы ее поддержать. Сообщается, что инфраструктура для наблюдения в обоих направлениях существовала; была завершена только модель, ориентированная на прибыль.

DraftKings отодвинули рамки. Главный ответственный директор компании по игровым процессам Лори Калани рассказала Times, что DraftKings отслеживает рискованное поведение клиентов, и заявила, что компания отказалась от внедрения технологии прогнозирования рисков, поскольку она не имеет достаточной доказательной базы. DraftKings также заявила Times, что «отвергает любые предположения» о том, что ее маркетинг несправедливо нацелен на клиентов, утверждая, что рекламные акции предназначены для пользователей, которые демонстрируют устойчивое и активное использование платформы, а не для пользователей, ранжированных по тому, сколько они теряют.

Компания публично освещает инициативы в области ответственной игры, включая сотрудничество с инструментом Gamalyze от Mindway AI и партнерство с IC360 для мониторинга целостности и соответствия требованиям. Судя по имеющейся отчетности, остается неясным, закроют ли эти инструменты конкретный пробел, описанный бывшими сотрудниками, — проактивную оценку и защиту пользователей с повышенным риском.

Тест на этику искусственного интеллекта за пределами азартных игр

Эта история разворачивается на фоне все более пристального внимания к тому, как компании, работающие с потребителями, используют прогнозирующий искусственный интеллект. Основное противоречие заключается не в том, что технология существует (оценка пользователей по прогнозируемой ценности является стандартной практикой в ​​подписках, рекламе и финансовых технологиях), а в том, что происходит, когда одна и та же модель, которая определяет наиболее прибыльного клиента, также определяет наиболее уязвимого.

Регуляторы уже давно движутся в этом направлении. В частности, в секторе азартных игр официальные лица подвергли сомнению использование данных отраслью для формирования поведения игроков, а в Филадельфии произошел судебный процесс по поводу рекламной практики DraftKings. Если сообщение Times подтвердится, это даст законодателям и регуляторам азартных игр нечто более конкретное, чем общая обеспокоенность отрасли: предполагаемый случай, когда прогнозирование вреда и прогнозирование прибыли были технически осуществимы, и только один был завершен.

Для пользователей практический вывод неудобен. Бесплатная ставка, поступающая на ваш почтовый ящик, может отражать основанное на данных суждение о вашей вероятности проигрыша, а не награду за лояльность. И модель, выносящая такое суждение, знает вещи (как часто вы играете, насколько сильно вы гоняетесь за проигрышами, показываете ли вы признаки прекращения игры), о которых вы никогда явно не сообщали для этой цели.

DraftKings не обвиняют в нарушении закона, а таргетированное продвижение является законным. Но поскольку системы ИИ все чаще решают, кто какое предложение увидит, разрыв между тем, что компании могут прогнозировать, и тем, что они решают действовать, становится центральным вопросом потребительской этики ИИ, и отчеты DraftKings являются одним из самых ярких примеров этого разрыва на практике.

Будьте впереди ИИ

От приложений для ставок до передовых лабораторий — ИИ меняет то, как компании видят своих клиентов. Более подробную информацию об этике ИИ и ответственности в отрасли можно найти на странице AI Buzz Wire.

Читайте последние новости искусственного интеллекта →