DraftKings wykorzystuje AI do profilowania nałogowych graczy: jak algorytmy bukmachera maksymalizują straty użytkowników

Amerykański gigant zakładów bukmacherskich DraftKings znalazł się w ogniu krytyki po ujawnieniu, że wykorzystuje zaawansowane modele sztucznej inteligencji do precyzyjnego typowania użytkowników ze skłonnością do zawierania przegranych zakładów. Jak wynika ze śledztwa opublikowanego przez The New York Times, a następnie przeanalizowanego przez organizację praw cyfrowych EFF (Electronic Frontier Foundation), platforma DraftKings wdrożyła algorytmy uczenia maszynowego, których zadaniem jest identyfikowanie graczy notujących regularne straty finansowe i ponowne wciąganie ich do gry za pomocą spersonalizowanych zachęt marketingowych. Przypadek ten rzuca światło na niebezpieczny mechanizm, w którym systemy AI zamiast chronić osoby podatne na uzależnienia, stają się narzędziem bezwzględnej optymalizacji zysków kosztem zdrowia i stabilności finansowej klientów.

Algorytm „elastyczności”: jak działa model wyliczania strat w DraftKings

Z ustaleń dziennikarzy śledczych wynika, że DraftKings rozpoczął prace nad wyspecjalizowanym systemem uczenia maszynowego w 2023 roku. Model został wytrenowany na drobiazgowych danych behawioralnych klientów platformy. Algorytm poddawał nieustannej analizie m.in. historię zawieranych zakładów, ich częstotliwość, zmiany w saldach kont bankowych i depozytów oraz ogólne bilanse zysków i strat poszczególnych użytkowników.

Głównym zadaniem oprogramowania było obliczanie tzw. wskaźnika elastyczności („elasticity score”). Wskaźnik ten pozwalał oszacować, z jakim prawdopodobieństwem konkretny gracz zareaguje na ofertę promocyjną (np. bonus od depozytu czy darmowy zakład) oraz jaką kwotę ostatecznie przegra po powrocie na platformę. W rezultacie agresywnie targetowane promocje trafiały nie do przypadkowych odbiorców, lecz w pierwszej kolejności do osób, które system uznał za statystycznie skazane na kolejne porażki.

Szczególne oburzenie ekspertów wywołał fakt, że według relacji byłych pracowników inżynierowie DraftKings opracowali równoległy model AI, który potrafił skutecznie identyfikować użytkowników wykazujących wczesne symptomy uzależnienia od hazardu („problem gamblers”). Narzędzie to miało służyć jako mechanizm wczesnego ostrzegania i przeciwdziałać nałogowi. Decyzją kierownictwa projekt ten odłożono jednak na półkę i nigdy nie wdrożono go do użytku operacyjnego. W bezwzględnej logice biznesowej to właśnie gracze kompulsywni generują dla operatora największe przychody, przez co algorytm komercyjny traktował ich jako najcenniejszą grupę docelową do stymulowania dalszych wpłat.

Stanowisko EFF: drapieżna reklama behawioralna i pułapka „first-party data”

Do sprawy odniosła się organizacja Electronic Frontier Foundation (EFF), która od lat apeluje o systemowy zakaz reklamy behawioralnej w internecie. Zdaniem EFF przypadek DraftKings jaskrawo ilustruje, jak implementacja AI potęguje destrukcyjne skutki profilowania użytkowników. Kiedy algorytmy działają jak nieprzejrzysta „czarna skrzynka”, firmy dążą do gromadzenia jak największych wolumenów informacji, aby nieustannie doskonalić swoje predykcje, a sztuczna inteligencja pozwala przetwarzać te zasoby w czasie rzeczywistym i na masową skalę.

EFF zwraca uwagę na kluczowy aspekt techniczno-prawny: DraftKings opierał swoje działania wyłącznie na tzw. danych własnych („first-party data”), czyli informacjach pozyskanych bezpośrednio od osób korzystających z aplikacji i witryny bukmachera. Firma nie musiała kupować zewnętrznych baz od brokerów danych. Oznacza to, że postulowane przez część prawodawców regulacje ograniczające jedynie handel danymi przez podmioty trzecie (third-party data) są całkowicie bezradne wobec praktyk, w których pojedyncza korporacja samodzielnie profiluje i manipuluje swoimi klientami.

Co więcej, EFF przestrzega przed szerszymi konsekwencjami rozwoju komercyjnego aparatu nadzoru. Informacje agregowane na potrzeby targetowania reklamowego przenikają do innych sektorów — trafiają do banków, firm ubezpieczeniowych, a także organów ścigania. Podmioty rządowe, takie jak CBP czy agencja ICE (która w 2026 r. wystosowała oficjalne zapytanie ofertowe Request for Information dotyczące wykorzystania danych z technologii Ad Tech i Big Data w działalności śledczej), coraz częściej sięgają po zasoby generowane przez komercyjne platformy cyfrowe.

Pozwy sądowe i dochodzenia regulacyjne

Ujawnienie mechanizmów stosowanych przez DraftKings wywołało natychmiastowe turbulencje prawne. W sądzie federalnym złożono pozew zbiorowy, w którym zarzucono spółce „uzbrojenie sztucznej inteligencji” (weaponizing AI) przeciwko własnym klientom oraz rażące naruszenie deklarowanych zasad odpowiedzialnej gry. Sprawą zainteresowali się również stanowi regulatorzy rynku gier hazardowych, w tym władze stanu Massachusetts, które wszczęły formalne postępowanie wyjaśniające w sprawie stosowania algorytmów profilujących przez licencjonowanych bukmacherów.

W odpowiedzi na zarzuty przedstawiciele DraftKings wydali oświadczenia, w których zaprzeczają celowemu targetowaniu osób przegrywających. Według oficjalnego stanowiska firmy systemy promocyjne służą jedynie nagradzaniu „zaangażowanych użytkowników”, a operator stale utrzymuje procedury monitorujące ryzykowne zachowania. Relacje analityków przytoczone w materiałach śledczych wskazują jednak na wyraźny rozdźwięk pomiędzy deklaracjami PR a realnymi priorytetami algorytmów revenue-management.

Wnioski i perspektywy ochrony użytkowników

Sprawa DraftKings dowodzi, że samo apelowanie o samoregulację branży technologicznej i hazardowej jest nieskuteczne w zderzeniu z mechanizmami maksymalizacji zysku. EFF podkreśla, że jedynym trwałym rozwiązaniem pozostaje ustawowy zakaz personalizowanej reklamy behawioralnej. Dopóki firmy mogą bezkarnie monetyzować behawioralne słabości użytkowników, dopóty będą miały potężny bodziec ekonomiczny do rozwijania drapieżnych modeli uczenia maszynowego.

Dla pojedynczych użytkowników obrona przed tak daleko posuniętą ingerencją algorytmów jest niezwykle trudna. EFF rekomenduje korzystanie z poradników ochrony prywatności, takich jak projekt Surveillance Self Defense, które pomagają ograniczać ślad cyfrowy w urządzeniach mobilnych i przeglądarkach. Doświadczenie DraftKings pokazuje jednak wyraźnie, że w erze zaawansowanego profilowania AI jednostkowa ostrożność nie zastąpi twardych ram prawnych, które wprost zabronią algorytmicznego żerowania na ludzkich uzależnieniach.