DraftKings, AI로 상습 도박 이용자를 행동 기반 타기팅

온라인 스포츠 베팅 업체 DraftKings가 고객의 베팅 기록으로 AI 모델을 학습해, 돈을 잃고 도박 판촉에 반응할 가능성이 높은 고객에게 재방문과 추가 베팅을 유도하는 광고를 보냄 자신과 재정, 인간관계에 피해가 생겨도 도박을 반복하는 문제성 도박 이용자가 이 모델의 타깃이 될 가능성이 매우 높으며, 이들의 취약성이 회사의 수익으로 이어지는 구조임 AI 기반 행동 광고는 모델 학습과 개선을 위한 데이터 수집을 늘리고, 대규모 데이터 처리 속도를 높여 기존 행동 광고의 피해를 증폭함 행동 광고를 위해 수집한 데이터는 보험사와 은행, 법 집행기관에도 판매되며 감시 산업을 뒷받침함 DraftKings는 직접 수집한 데이터만 사용하는 것으로 보여 제3자 데이터 공유와 판매 제한만으로는 이런 광고를 막기 어려우며, EFF는 행동 광고 전면 금지를 요구함 손실 고객을 찾아 다시 베팅하게 하는 모델 New York Times에 따르면 DraftKings는 고객의 베팅 기록으로 머신러닝 모델을 학습해 돈을 잃는 도박 이용자를 찾음 이들에게 맞춤형 광고를 보내 사이트로 돌아와 추가 베팅을 하도록 유도함 회사는 이 추가 베팅도 고객의 손실로 이어질 것으로 예상함 돈을 잃는 고객이 회사에 수익을 가져다주므로, DraftKings에는 이들을 계속 돌아오게 할 사업적 유인이 있음 문제성 도박 이용자는 자신과 재정, 인간관계에 해가 생겨도 도박을 반복하는 사람들로, 이 모델의 타깃이 될 가능성이 매우 높음 이들을 플랫폼에 붙잡아 두려는 판촉은 위험을 줄이는 대신 취약성을 수익에 활용함 AI가 행동 광고의 데이터 수집과 피해를 확대하는 방식 온라인 행동 광고는 기업이 이용자에 관해 수집한 데이터를 바탕으로 광고를 개인화하는 방식임 보유 데이터가 많을수록 광고를 더 세밀하게 개인화할 수 있음 착취적인 행동 광고 자체는 새롭지 않지만, AI를 통한 데이터 처리와 고객 타기팅이 그 피해를 확대함 기존 행동 광고도 광고 기술을 구동하기 위한 대량 데이터 수집을 유도함 AI를 추가하면 모델 학습과 개선을 위해 더 많은 데이터를 수집하게 됨 AI가 블랙박스로 작동하기 때문에 모델 개발자는 어떤 데이터가 가장 유용할지 예측하기 어려우며, 이는 지속적인 추가 수집을 부추김 AI는 거대한 데이터 집합을 훨씬 빠르게 처리할 수 있어 행동 광고의 피해를 증폭함 광고 데이터가 감시 산업으로 흘러가는 경로 행동 광고는 감시 산업이 운영에 필요한 데이터를 ...