EFF: DraftKings AI-ს წამგებიანი აზარტული მოთამაშეების სამიზნედ იყენებს

AI მოდელი ფსონების ჩანაწერებზე გაწვრთნილი

EFF-მა 2026 წლის 24 სექტემბერს გამოაქვეყნა ანგარიში, რომლის მიხედვითაც ონლაინ სპორტული ფსონების კომპანია DraftKings AI-ს იყენებს იმ მომხმარებლების სამიზნედ, რომლებიც ყველაზე ხშირად წაგებულ ფსონებს დებენ და აზარტულ აქციებზე რეაგირებენ. New York Times-ის მიხედვით, რომელმაც ეს პრაქტიკა 19 სექტემბერს პირველად აღწერა, კომპანია მომხმარებლების ფსონების ჩანაწერებზე მანქანური სწავლების მოდელს წვრთნის, რათა წამგებიანი მოთამაშეები იპოვოს.

როცა მოდელი ასეთ მომხმარებლებს ამოიცნობს, DraftKings მათ მიზანმიმართულ რეკლამას უგზავნის, რომ საიტზე დაბრუნდნენ და კიდევ დადონ ფსონი, რომელიც, კომპანიის მოლოდინით, ისევ წამგებიანი იქნება. EFF-ის თქმით, DraftKings-ს კომერციული ინტერესი აქვს, წამგებიანი მოთამაშეები დაუბრუნდნენ, რადგან სწორედ ისინი ქმნიან შემოსავალს.

სამიზნეში, სავარაუდოდ, პრობლემური მოთამაშეები არიან

EFF ამ პრაქტიკას ონლაინ ქცევითი რეკლამის ფორმად მიიჩნევს: კომპანია რეკლამას მომხმარებლის შესახებ შეგროვებული მონაცემებით არგებს.

ორგანიზაციის აზრით, „პრობლემურ მოთამაშეებად“ წოდებული ადამიანები, რომლებიც თამაშს მაინც განაგრძობენ საკუთარი თავისთვის, ფინანსებისა და ურთიერთობებისთვის ზიანის მიუხედავად, ასეთი მოდელის სამიზნეში მოხვედრის დიდი ალბათობა აქვთ. აქციებით მათი ხელახლა ჩართვა პლატფორმაზე აკავებს მოთამაშეებს და მათ მოწყვლადობას მოგებად აქცევს რისკის შემცირების ნაცვლად.

რატომ ამძიმებს AI ზიანს

EFF-ის თქმით, ქცევითი რეკლამა ახალი არ არის, თუმცა AI მის ეფექტს აძლიერებს. მოდელს ვარჯიშისა და დახვეწისთვის სულ უფრო მეტი მონაცემი სჭირდება, ხოლო რადგან AI „შავი ყუთივით“ მუშაობს, მისი შემქმნელები იშვიათად ხვდებიან წინასწარ, რომელი მონაცემია ყველაზე მნიშვნელოვანი, რაც კომპანიებს უფრო მეტის შეგროვებისკენ უბიძგებს. უზარმაზარი მონაცემთა ნაკადის უფრო სწრაფი დამუშავება კი ზიანს ამრავლებს.

იგივე მონაცემები ზედამხედველობის ინდუსტრიას კვებავს: EFF მიუთითებს გამოძიებებზე, რომლის მიხედვითაც რეკლამის განთავსებისთვის შეგროვებული მონაცემები სადაზღვევო კომპანიებს, ბანკებსა და სახელმწიფო და ფედერალურ სამართალდამცავ ორგანოებს, მათ შორის CBP-ს, ეყიდება. ICE-მაც გამოაქვეყნა ინფორმაციის მოთხოვნა, რათა გაერკვია, როგორ შეუძლიათ კომერციულ Big Data-სა და Ad Tech პროვაიდერებს გამოძიებების მხარდაჭერა.

First-party მონაცემები და აკრძალვის მოთხოვნა

EFF ხაზს უსვამს, რომ DraftKings, როგორც ჩანს, მხოლოდ first-party მონაცემებს იყენებს, ანუ იმას, რასაც პირდაპირ საკუთარი მომხმარებლებისგან აგროვებს, და მოდელისთვის მესამე მხარის მონაცემებს არ ყიდულობს. ორგანიზაციის აზრით, ეს აჩვენებს, რომ მესამე მხარის მონაცემების გაზიარებისა და გაყიდვის შემზღუდველი წესები საკმარისი არ იქნება მტაცებლური რეკლამის შესაჩერებლად და პოლიტიკის შემქმნელებმა ონლაინ ქცევითი რეკლამა სრულად უნდა აკრძალონ.

EFF ასევე სთავაზობს თვალთვალის შემზღუდველ ხელსაწყოებს, მათ შორის Privacy Badger-ის ბრაუზერის გაფართოებას.