《IEEE Transactions on Technology and Society》：Editorial Betting on Dual-Use Technology: How AI and Marketing Rewires Modern Gambling
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本文探讨了人工智能与营销技术在赌博行业的双刃剑效应。研究人员通过分析CRM系统、行为预测算法和情感定向推送等技术应用，揭示了这些原本用于安防监控的双用途技术如何被赌博业用于增强用户粘性，同时加剧成瘾风险。研究指出当前监管框架滞后于技术发展，提出了基于欧盟AI法案的风险分级治理方案，为平衡技术创新与社会责任提供了重要参考。
当智能手机让赌博行为从实体赌场迁移到用户口袋时，一场由算法驱动的行为改造实验正在全球范围内悄然进行。据美国博彩协会数据显示，2024年美国在线博彩收入已达719.2亿美元，占行业总收入的30%，且连续三年保持增长态势。这种爆炸式增长的背后，是人工智能与营销技术对传统赌博模式的彻底重构——原本为国家安全而开发的监控技术，如今正被用于预测赌徒的每一个下注冲动。
在《IEEE Transactions on Technology and Society》最新发表的研究中，Xuanyan Zhu等学者深入剖析了这种"双用途技术"的迁移现象。研究发现，赌博平台通过三种核心技术机制实现对用户行为的精准控制：首先是基于客户关系管理（CRM）系统的行为塑造，现代CRM已从简单的会员积分升级为具备行为追踪和个性化诱导功能的沉浸式系统。其次是机器学习（ML）预测模型的应用，例如基于职业橄榄球数据训练的SVM模型对比赛结果的预测准确率高达96%，这种技术优势正在破坏赌博的公平性基础。最值得关注的是情感定向弹窗系统，荷兰国家彩票的数据显示，38%的赌徒在收到"提现提示"消息后当天就执行了提现操作，而基于RNN的流失预测模型能提前30天预判用户流失概率，准确率达83%。
研究人员特别揭示了技术应用中的认知重构现象。赌博平台通过搜索引擎优化（SEO）策略将"赌场"等关键词替换为"娱乐""挑战"等中性词汇，使赌博行为逐渐融入日常数字生活。更令人担忧的是对青少年群体的影响，澳大利亚11岁儿童的研究表明，即使从未参与赌博，孩子们也能熟练讨论"赔率"等专业概念，说明营销不仅推广赌博，更在提前社会化培养潜在用户。
为应对这些挑战，研究提出了基于欧盟AI法案的风险分级治理框架。该框架要求对玩家画像或个性化赔率等模型进行强制影响评估，并建立冷却期、速度限制、默认存款限额等技术护栏。值得注意的是，运营商现有的自我监管工具如自愿退出预承诺系统，虽符合企业社会责任（CSR）要求，但对其实际效果仍需谨慎评估。
关键技术方法包括：1）基于用户实体行为分析（UEBA）框架的玩家画像系统；2）采用递归神经网络（RNN）的客户流失预测模型（30天预测准确率83%）；3）整合机器学习的行为干预时机识别算法；4）利用大型语言模型（LLM）的情感校准弹窗系统；5）参照神经金融学原理的可变奖励架构设计。
研究结果通过多个维度呈现技术渗透的影响：
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便捷性悖论：在线支付简化使赌博行为重复频率增加，英国2024年活跃在线赌博账户达440万个/月，同比增长10%，但便捷性同时削弱了人们对金钱损失的感知
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算法公平性危机：机器学习模型的高预测精度创造了技术鸿沟，使拥有计算资源的群体获得不对称优势
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CRM成瘾机制：分层奖励结构与操作性条件反射原理结合，澳大利亚数据显示问题赌徒中忠诚卡使用率达40%，远超普通赌徒的10%
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情感定向有效性：基于RNN的时机识别模型证明，在决策关键时刻推送的自省消息回忆度和影响力显著提升
研究结论强调，双用途技术的迁移本质是技术赋能与伦理风险的辩证统一。当原本用于反欺诈和威胁预测的算法转向预测用户行为时，"个性化"与"操纵"的界限变得模糊。监管需要从传统的"合法化"监管转向"算法"监管，要求系统设计默认嵌入安全措施而非事后补救。该研究为理解数字时代行为影响技术的社会影响提供了重要框架，对即将面临元宇宙、脑机接口等更复杂双用途技术挑战的社会具有前瞻性意义。
