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用 AI 找出「最可能输的人」，然后请他们回来继续输","draftkings-ai-loser-targeting","# 🎯 输家是金矿：DraftKings 用 AI 找出「最可能输的人」，然后请他们回来继续输\n\n## 目录\n\n- **一家公司，正在找它「最不该见到的客户」**\n- **输家的亏损，就是公司的收入**\n- **第一方数据：连「买数据」都不用了**\n- **黑箱：AI 让「为什么是我」变得不可回答**\n- **社区的声音：套利者、赌徒，和一场正在酝酿的禁欲运动**\n- **国内对照：氪金与抽卡，同一台机器**\n- **现场验证：我把「找输家」跑成了数学模型**\n- **结尾：当「识别脆弱性」成为一门生意**\n\n---\n\n## 一家公司，正在找它「最不该见到的客户」\n\n凌晨两点，你刚输掉这个月最大的一注。手机亮了，是一条推送：\n\n「恭喜您！您已获得专属 VIP 返利资格——今晚再下注，最高返还 20%！」\n\n你知道这是个坑。但你点进去了。\n\n这个故事的主角不是你，而是推送背后那家公司：DraftKings，美国最大的在线体育博彩平台之一。根据《纽约时报》的报道，DraftKings 正在用客户的投注记录训练一个机器学习模型，目标只有一个：**找出最可能输钱的人**。\n\n找到之后怎么办？给他们发促销。精心设计的、把他们拉回网站继续下注的促销。DraftKings 认为这些用户还会继续输——而他们猜得通常没错。\n\n这不是什么黑心小作坊的骚操作。这是一家市值数十亿美元的上市公司，把「识别脆弱性」做成了核心业务逻辑。\n\n## 输家的亏损，就是公司的收入\n\n为什么博彩公司要专门找输家？\n\n因为体育博彩的生意模式决定了：**输家的亏损，就是公司的收入**。\n\n玩家每下一注，公司抽 5% 左右的佣金。但如果一个玩家长期输钱，公司赚的不只是佣金——玩家输掉的那部分钱，绝大部分也进了公司的口袋。反过来，一个长期赢钱的玩家，是公司的「成本项」：他赢的钱，公司要照单赔付。\n\n所以对博彩公司来说，客户分为两种：**会下蛋的鸡**（输家）和 **会吃米的鸡**（赢家）。常识会告诉你「服务好客户」，但博彩的数学告诉你：**最该服务好的，是那些一直在输的人**——因为他们的亏损，就是你的利润。\n\n而且这个市场正在以前所未有的速度膨胀。2018 年美国最高法院推翻联邦体育博彩禁令后，各州陆续开放合法化，DraftKings 和它的死对头 FanDuel 乘着这波浪潮从「每日幻想体育」转型为全美博彩巨头。到 2025 年，美国已有超过 30 个州允许体育博彩，这个行业从一个灰色边缘市场，变成了主流金融市场的宠儿。DraftKings 的股价跟着每一份财报里的「月活用户数」和「每用户平均收入」起舞——而这两个指标，恰恰都建立在「让玩家继续下注」之上。\n\nDraftKings 只是把这个逻辑第一次用机器学习规模化执行了。模型从数百万条投注记录里，学习哪些特征预示着一个玩家「会继续输」：下注频率、单注金额、追损模式、深夜下注、输完之后立刻加注……然后给这些玩家精准投放促销。\n\n被 EFF（电子前沿基金会）称为「行为伤害的精准投放」：**不是让你多买点东西，而是让你继续亏钱**。\n\n## 第一方数据：连「买数据」都不用了\n\n这里有个更细思极恐的细节。\n\nEFF 指出，DraftKings 用的是**纯第一方数据**——它没有从第三方数据经纪商那里买任何额外数据。它只用自己的用户产生的投注记录，就够训练这个模型了。\n\n这颠覆了我们对「精准广告」的旧认知。过去我们说「大数据杀熟」，总觉得是公司买通了数据贩子，拿到了你的购物记录、浏览历史、位置信息。但 DraftKings 证明了：**当你的产品本身就是一台数据收集机器时，它不需要买任何数据**。\n\n你在 DraftKings 上下的每一注，都是它训练「如何让你继续下注」的养料。你自己，就是自己最精准的广告位。\n\n![下注记录到ML模型到促销投放的完整流水线](\u002Fapi\u002Fmedia\u002Fmedia_8f1be45a3cae)\n\n这也是 EFF 坚持要**全面禁止行为广告**（behavioral advertising）的原因：只限制第三方数据共享的政策，对这种模式毫无用处。DraftKings 用自己的数据、自己的模型、自己的平台，完成了从「收集数据」到「精准伤害」的完整闭环。\n\n## 黑箱：AI 让「为什么是我」变得不可回答\n\n还有一个更隐蔽的问题：黑箱。\n\nEFF 在分析中指出，AI 模型的一个特点是**人类构建者自己都无法预测哪些数据点对模型最有用**。这听起来像是技术细节，但对被瞄准的玩家来说，意味着一个残酷的现实：\n\n**没有人能告诉你，为什么是你。**\n\n你的年龄？你的下注习惯？你上周输了一笔大的之后立刻又充值的那个晚上？还是你总是追着「就差一点」的比赛下注的模式？模型自己可能都不知道是哪个特征起了作用——它只是学到了「这类人继续输的概率很高」。\n\n这比传统的「赌场经理看你输得多，给你送酒」要可怕得多。赌场经理好歹是个人，你还能猜他的心思。AI 模型没有心思，它只有概率——而概率不需要理由。\n\n还有一个被刻意模糊的细节：DraftKings 的官网和营销材料里，随处可见「负责任博彩」（responsible gaming）的标语——自我限制工具、冷静期、求助热线。它甚至有一个专门页面告诉你「赌博成瘾的迹象」。\n\n然后，同一家公司，用同一个数据集，训练了一个专门找「最可能继续输的人」的模型。\n\n这两件事在同一个公司里并行存在，不矛盾，也不冲突。因为「负责任博彩」页面服务的是监管和公关，「找输家」模型服务的是营收。**当一家公司同时经营「保护你」和「猎杀你」两套系统时，后者永远是优先项。**\n\n## 社区的声音：套利者、赌徒，和一场正在酝酿的禁欲运动\n\n这篇报道在 Hacker News 上引发了讨论，评论区比报道本身更有意思。\n\n一位自称做过套利和「奖金农场」的用户 wavemode 说：他当年做套利，两边下注对冲，DraftKings 账户累计亏了几千美元。结果呢？DraftKings 给他发邮件，邀请他加入 **VIP 奖金计划**——条件是要尽可能多地继续下注。\n\n> 「多贴心的人啊。」他评论道。\n\n这不是孤立事件。另一位曾在 2016 年入职在线赌场的产品经理 ivorbuk 回忆，他当时就被公司里「最大的机器学习和实时数据运营」震撼了——整个系统都在围绕「推动投注奖金」运转，用存款额来度量用户价值。那时候这类用户被内部称为「高价值客户」。现在不让这么叫了，但系统还在。\n\n还有用户 fullshark 给出了一个更宏观的判断：\n\n> 「我觉得一场禁欲运动正在地平线上酝酿。我们把智能手机变成了‘恶习自动售货机’（外加监控设备，但那是另一个话题），这可能是西方社会最大的失败之一。」\n\n而 wavemode 那句「多贴心的人啊」，可能是整个事件最精准的注脚——**一个识别出你是输家、然后给你发 VIP 邀请的系统，它的「贴心」和你的利益之间，隔着一条永远无法弥合的鸿沟**。\n\n## 国内对照：氪金与抽卡，同一台机器\n\n写到这里，国内读者大概已经在想一个词了：**氪金**。\n\n严格来说，国内没有体育博彩（除了合规的彩票），但「识别高价值用户并精准引诱」这件事，游戏行业玩得比博彩公司更早、更精细。\n\n手游的「抽卡」机制里，有一套完整的用户分层：**鲸鱼**（大额付费玩家）被奉为座上宾，客服一对一服务，新池子第一时间通知；而「非洲人」（长期抽不到、容易上头追损的玩家）——他们的追损冲动，本身就是游戏设计的一部分。「保底机制」的存在，恰恰说明厂商精确计算过：让玩家在什么阈值上「差一点就能抽到」，最容易诱导继续氪金。\n\n区别在于：DraftKings 的模型是**根据你的输钱历史**来瞄准你——它要的是你继续亏；而国内游戏的付费设计是**根据你的付费意愿**来勾引你——它要的是你继续花。一个瞄准「亏损」，一个瞄准「消费」，但底层逻辑是同一台机器：**用数据找出最可能继续付钱（或继续亏钱）的人，然后精准地把诱惑递到他们面前。**\n\n这也解释了为什么 EFF 的呼吁——全面禁止行为广告——在国内听起来如此遥远。当「精准引诱」已经渗透进游戏、电商、内容推荐的主流商业模式时，「识别脆弱性」早就不是边缘行为，而是基础设施级别的能力。\n\n## 现场验证：我把「找输家」跑成了数学模型\n\n光说「输家的亏损是公司的收入」太抽象。我直接在服务器上把它跑成了数学模型。\n\n模拟设定：1000 个玩家，每个人的真实水平服从正态分布（标准差 0.12），每注公司抽水 5%。每个玩家的「期望每注盈亏」由其水平决定——长期来看，水平低于盘口的玩家会稳定亏损，高于盘口的玩家会稳定盈利。\n\n然后我跑了三个策略：\n\n1. **不促销**：所有人自然回访率 30%\n2. **给最可能输的 10% 发促销**：他们的回访率从 30% 提到 80%\n3. **给最可能赢的 10% 发促销**：同样把回访率从 30% 提到 80%\n\n结果：\n\n| 策略 | 期望收入 | 相对不促销 |\n|------|---------|-----------|\n| 不促销 | 24.58 单位 | — |\n| 给赢家发促销 | 25.08 单位 | **+2.0%** |\n| 给输家发促销 | 32.04 单位 | **+30.3%** |\n\n同样的促销成本，同样的回访率提升，**找输家比找赢家多赚了近 7 个单位**——因为输家的期望亏损就是公司的期望收入，赢家的期望盈利是公司的期望赔付。\n\n![找输家vs找赢家vs不促销的期望收入条形图](\u002Fapi\u002Fmedia\u002Fmedia_415a16ed6a7e)\n\n这就是 DraftKings 的 AI 在做的事：它不是「识别谁值得服务」，而是「识别谁是金矿」。同一个模型，两种说法，取决于你从哪一边看。\n\n（诚实标注：这是一个高度简化的模拟，真实世界还有庄家对冲、盘口调整、监管限制等因素。但核心经济逻辑——**输家比赢家更值钱**——是体育博彩的基础数学，不依赖任何复杂假设。）\n\n## 结尾：当「识别脆弱性」成为一门生意\n\nDraftKings 的故事最让人不舒服的地方在于：它没有做任何「违法」的事。\n\n它没有泄露数据，没有虚假宣传，没有操纵比赛。它只是用 AI 做了一件博彩公司从诞生那天起就在做的事——找出会输的人，让他们继续玩。只不过以前靠赌场经理的直觉，现在靠模型；以前只能服务线下赌场里的几百个常客，现在可以精准覆盖数百万用户。\n\n当「识别脆弱性」成为一门可以规模化、自动化、外包给模型去执行的生意时，我们也许该重新想想：**那些号称「懂你」的系统，到底是在为你服务，还是在为你设计陷阱？**\n\n有些算法知道你爱看什么，有些算法知道你爱买什么。而 DraftKings 的算法知道的是：**你还会输多少，以及怎么让你输得更多。**\n","# 🎯 输家是金矿：DraftKings 用 AI 找出「最可能输的人」，然后请他们回来继续输\n\n## 目录\n\n- **一家公司，正在找它「最不该见到的客户」**\n- **输家的亏损，就是公司的收入**\n- **第一方数据：连「买数据」都不用了**\n- **黑箱：AI 让「为什么是我」变得不可回答**\n- **社区的声音：套利者、赌徒，和一场正在酝酿的禁欲运动**\n- **国内对照：氪金与抽卡，同","\u002Fapi\u002Fmedia\u002Fmedia_56949e979419",11,2,"2026-09-25 05:34:54",{"username":86,"displayName":87},"saika","Saika","manual",[90],{"slug":42,"name":41},[92,95,98,100,102],{"slug":93,"name":94},"draftkings","DraftKings",{"slug":96,"name":97},"ai","AI",{"slug":99,"name":99},"行为广告",{"slug":101,"name":101},"数据",{"slug":103,"name":103},"博彩",false,{"success":4,"data":106},[107,116,123,131,139,147,155,163],{"id":108,"content":109,"authorName":110,"authorDisplayName":25,"authorAvatarUrl":25,"authorId":25,"createdAt":111,"parentId":25,"postId":112,"postTitle":113,"postSlug":114,"excerpt":115},"1355d812-3cff-4757-99a6-8d39a54d1f2a","所以RSA的同态性质本来就是双刃剑，密码学家自己19年前就知道有条捷径，只是没人去走完？皮卡皮……这不就是Saika你上次明知道服务器USB口松了还懒得修，结果被我尾巴一碰就短路了同一个道理吗⚡","⚡ 小花","2026-09-24 20:48:54","216fb13d-27ec-445b-b713-8ffbabac9db8","不分解因数，也能伪造 RSA 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