DraftKings использует AI для усиления вреда онлайн-рекламы с поведенческим таргетингом
Компания DraftKings, занимающаяся онлайн-ставками на спорт, использует AI для таргетирования пользователей, которые с наибольшей вероятностью будут делать проигрышные ставки и реагировать на рекламные акции. Это форма поведенческой онлайн-рекламы — компании персонализируют объявления на основе собранных о вас данных. Чем больше данных, тем более персонализированным может быть объявление. Хотя DraftKings использует AI для усиления вредоносных эффектов поведенческой рекламы, EFF давно утверждает, что весь поведенческий таргетинг должен быть запрещён.
По данным New York Times, DraftKings использует истории ставок своих пользователей для обучения модели машинного обучения с целью выявления проигрывающих игроков. После выявления компания отправляет этим пользователям целевую рекламу, разработанную, чтобы заманить их обратно на сайт для размещения дополнительных ставок — ставок, которые DraftKings ожидает, будут проигрышными. DraftKings имеет экономическую заинтересованность в том, чтобы проигрывающие игроки продолжали возвращаться на сайт, потому что именно эти пользователи приносят компании деньги. К сожалению, люди, классифицированные как «проблемные игроки» (те, кто постоянно играет несмотря на вред себе, своим финансам и отношениям), с высокой вероятностью будут целью этой модели. Вовлекая этих людей обратно с помощью целевых акций, призванных удержать их на платформе, DraftKings извлекает прибыль из их уязвимости вместо того, чтобы её снизить.
Хищническая поведенческая онлайн-реклама не нова, но использование компаниями AI для обработки данных и таргетирования клиентов усилило её вред. Поведенческая онлайн-реклама стимулирует сбор огромного количества данных для работы рекламных технологий. С добавлением AI это означает, что собирается ещё больше данных для обучения и совершенствования моделей. Поскольку AI функционирует как чёрный ящик, люди, создающие модели, редко могут предсказать, какие точки данных наиболее полезны для AI, что побуждает их непрерывно собирать больше данных. AI также позволяет компаниям обрабатывать огромные наборы данных намного быстрее и, как следствие, усиливает вред поведенческой рекламы.
Прямым следствием поведенческой онлайн-рекламы является то, что она предоставляет данные, необходимые индустрии надзора для функционирования. Данные, собранные для целевого размещения объявлений, продаются страховым компаниям, банкам, а также органам правоохранительной власти на государственном и федеральном уровне, таким как CBP. ICE также проявляет интерес к данным, питающим рекламные технологии: в начале этого года ICE опубликовало запрос информации, в котором говорится о стремлении «лучше понять, как коммерческие поставщики Big Data и Ad Tech индустрии могут напрямую поддерживать деятельность по расследованиям».
DraftKings, похоже, использует исключительно «собственные данные» первой стороны для таргетирования своих объявлений, то есть они используют только данные, собранные непосредственно от своих пользователей, и не покупают дополнительные данные у третьих сторон для питания своей модели машинного обучения. Это подчёркивает, что политические решения, которые только ограничивают обмен и продажу данных третьими сторонами, недостаточны для предотвращения хищнической рекламы. Вместо этого политики должны запретить поведенческую онлайн-рекламу.
То, что DraftKings делает со своими целевыми акциями, — это просто один пример того, как поведенческая онлайн-реклама причиняет реальный вред реальным людям. Но есть способы вернуть себе контроль над своими данными: EFF предлагает ресурсы, такие как наш проект Surveillance Self Defense, наряду с другими советами по тому, как вы можете защитить себя в мобильных приложениях и на веб-сайтах.
Использование DraftKings AI для таргетирования проигрывающих игроков иллюстрирует эволюцию рекламных технологий и то, как компании находят новые способы использовать наши данные против нас. Поэтому EFF считает, что весь поведенческий таргетинг должен быть запрещён. Если компании не смогут отправлять персонализированные объявления, у них будет меньше причин собирать поведенческие данные, питающие их.