TL;DR
- DraftKings가 스포츠 베팅 기록으로 돈을 잃을 가능성이 높은 도박자를 찾아 맞춤형 광고를 보내며, 온라인 행동 광고 금지가 필요하다는 주장임.
- DraftKings는 고객의 베팅 기록으로 머신러닝 모델을 훈련해 손실을 보는 도박자를 찾고, 이들을 다시 플랫폼으로 유인하는 광고를 집행함.
- 반복적인 도박으로 자신과 재정, 관계에 피해를 입는 문제 도박자가 모델의 표적이 될 가능성이 높으며, DraftKings가 취약성을 이익으로 활용한다는 지적임.
- AI는 광고 기술에 필요한 데이터 수집을 늘리고 방대한 데이터 처리를 가속해 온라인 행동 광고의 피해를 증폭함.
- DraftKings가 자사 직접 수집 데이터만 이용한다는 점에서 제삼자 데이터 판매·공유 제한만으로는 부족하며, 행동 광고 전면 금지가 필요하다는 주장임.
DraftKings의 AI 기반 도박자 표적 광고
- 온라인 스포츠 베팅 업체 DraftKings는 손실 베팅을 할 가능성이 높고 도박 프로모션에 반응할 가능성이 높은 고객을 AI로 표적화함.
- 온라인 행동 광고는 기업이 수집한 데이터를 바탕으로 개인별 광고를 맞춤화하는 방식이며, 기업이 보유한 데이터가 많을수록 광고 개인화 수준도 높아짐.
- AI가 온라인 행동 광고의 유해한 효과를 증폭하는 가운데, EFF는 오랫동안 모든 행동 광고를 금지해야 한다고 주장함.
손실을 보는 도박자를 다시 유인하는 모델
- New York Times에 따르면 DraftKings는 고객의 베팅 기록으로 머신러닝 모델을 훈련해 손실을 보는 도박자를 찾아냄.
- 대상을 찾아낸 뒤에는 추가 베팅을 하도록 이들을 사이트로 다시 유인하는 맞춤형 광고를 보냄. 해당 베팅은 DraftKings가 손실로 이어질 것으로 판단하는 베팅임.
- DraftKings에는 손실을 보는 도박자를 사이트에 계속 돌아오게 할 사업상 유인이 있음. 실제로 DraftKings에 수익을 안겨주는 이용자가 이들이기 때문임.
- 자신과 재정, 관계에 피해가 생기는데도 반복해서 도박하는 사람을 뜻하는 ‘문제 도박자’가 이 모델의 표적이 될 가능성이 매우 높음.
- 플랫폼에 계속 머물게 하는 맞춤형 프로모션으로 이들을 다시 참여시키는 것은 위험을 줄이는 대신 취약성을 이익으로 활용하는 행위임.
AI가 증폭하는 온라인 행동 광고의 피해
- 약탈적인 온라인 행동 광고는 새로운 현상이 아니지만, 기업이 데이터를 처리하고 고객을 표적화하는 데 AI를 사용하면서 피해가 커짐.
- 온라인 행동 광고는 광고 기술을 운영하는 데 필요한 방대한 데이터 수집을 부추김. 여기에 AI가 더해지면 모델을 훈련하고 개선하는 데 더 많은 데이터가 수집됨.
- AI는 블랙박스처럼 작동하므로 모델을 만드는 사람은 어떤 데이터 항목이 AI에 가장 유용한지 거의 예측할 수 없음. 그 결과 더 많은 데이터를 계속 수집하게 됨.
- AI는 기업이 방대한 데이터 세트를 훨씬 빠르게 처리하도록 하며, 이에 따라 온라인 행동 광고의 피해를 증폭함.
광고 데이터와 감시 산업
- 온라인 행동 광고의 직접적인 결과 중 하나는 감시 산업이 작동하는 데 필요한 데이터를 제공한다는 점임.
- 광고를 표적 배치하기 위해 수집한 데이터는 보험사, 은행, CBP 같은 주·연방 법 집행 기관에 판매됨.
- ICE도 광고 기술을 뒷받침하는 데이터에 관심을 보임. 올해 초 ICE는 “상업용 빅데이터 및 광고 기술 제공업체가 수사 활동을 직접 지원할 수 있는 방법을 더 잘 이해하기 위해” 정보를 요청하는 Request for Information을 공개함.
제삼자 데이터 제한만으로는 부족함
- DraftKings는 광고 표적화에 ‘자사 직접 수집 데이터’만 사용하는 것으로 보임. 즉 이용자로부터 직접 수집한 데이터만 활용하며, 머신러닝 모델에 쓸 제삼자 데이터를 추가로 구매하지 않는다는 의미임.
- 이는 제삼자 데이터의 공유와 판매만 제한하는 정책으로는 약탈적인 광고를 막기에 충분하지 않음을 보여줌.
- 정책 입안자는 온라인 행동 광고를 금지해야 함.
개인 데이터 통제와 행동 광고 금지
- DraftKings의 맞춤형 프로모션은 온라인 행동 광고가 실제 사람들에게 실질적인 피해를 일으키는 사례 중 하나임.
- 개인 데이터를 다시 통제할 방법도 있음. EFF는 Surveillance Self Defense 프로젝트와 모바일 앱 및 웹사이트에서 자신을 보호하는 방법 등 관련 자료를 제공함.
- DraftKings가 AI로 손실을 보는 도박자를 표적화하는 사례는 광고 기술이 진화하고 기업이 데이터를 이용해 사람들에게 불리하게 작용하는 새로운 방법을 찾는 양상을 보여줌.
- 기업이 개인화 광고를 보낼 수 없다면 이를 뒷받침하는 행동 데이터를 수집할 유인도 줄어들기 때문에 EFF는 모든 행동 광고를 금지해야 한다고 봄.
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