DraftKings is using AI to behaviorally target chronic gamblers

DraftKings 使用 AI 加剧在线行为广告的危害 | 电子前沿基金会

在线体育博彩公司 DraftKings 正在利用人工智能技术，针对最可能下注失败且容易对博彩促销做出反应的客户进行定向投放。这种定向投放属于在线行为广告的一种形式，即企业根据收集到的用户数据，对广告内容进行个性化定制。企业掌握的数据越多，广告的个性化程度就越高。尽管 DraftKings 正在利用人工智能技术加剧在线行为广告的有害影响，但电子前沿基金会（EFF）长期以来一直主张应全面禁止所有形式的行为广告。

据《纽约时报》报道，DraftKings 正在利用客户的博彩记录训练机器学习模型，以识别经常输钱的赌徒。一旦识别出这类用户，DraftKings 就会向他们推送定向广告，试图诱使他们重新回到网站继续下注——而这些下注行为在 DraftKings 看来很可能会再次失败。DraftKings 有商业动机希望让这些输钱的赌徒持续回到其平台，因为正是这些用户为公司创造了实际收入。不幸的是，被认定为“问题赌徒”（即尽管自身、财务或人际关系受到损害仍持续赌博的人）的群体极有可能成为该模型的定向目标。通过针对性的促销活动重新吸引这些用户留在平台上，DraftKings 实际上是在利用他们的脆弱性牟利，而非降低其风险。

掠夺性在线行为广告并非新现象，但企业利用人工智能处理数据并进行用户定向的行为显著放大了其危害。在线行为广告激励企业收集海量数据以驱动广告技术。引入人工智能后，企业会收集更多数据来训练和优化模型。由于人工智能的“黑箱”特性，构建模型的人类开发者很难预测哪些数据对人工智能最有用，这促使企业不断收集更多数据。人工智能还使企业能够更快地处理大规模数据集，从而进一步加剧在线行为广告的危害。

在线行为广告的一个直接后果是，它为监控行业提供了所需的数据支持。用于定向投放广告的数据正在被出售给保险公司、银行以及包括海关与边境保护局（CBP）在内的州和联邦执法机构。美国移民与海关执法局（ICE）也对推动广告技术的数据产生了兴趣：今年早些时候，ICE 发布了一份信息请求，旨在“更好地了解行业内的商业大数据和广告技术提供商如何直接支持调查活动”。

目前看来，DraftKings 似乎仅使用“第一方数据”来定向投放广告，这意味着他们只使用直接从用户处收集的数据，而没有从第三方购买额外数据来训练其机器学习模型。这凸显出仅限制第三方数据共享和销售的政策方案不足以阻止这些掠夺性广告。相反，政策制定者必须全面禁止在线行为广告。

DraftKings利用定向促销的做法只是在线行为广告如何对真实的人造成实际伤害的一个例子。但有办法重新掌控自己的数据：EFF提供了诸如我们的Surveillance Self Defense项目等资源，以及如何在移动应用和网站上保护自己的其他建议。

DraftKings利用AI针对输钱赌徒的做法，说明了广告技术如何演变，以及公司如何找到新的方法利用我们的数据来对抗我们。这就是为什么EFF认为应全面禁止行为广告。如果公司无法发送个性化广告，它们收集这些广告所依赖的行为数据的动力就会减少。