論文の概要: The Need for Benchmarks to Advance AI-Enabled Player Risk Detection in Gambling

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2511.21658v1
• Date: Wed, 26 Nov 2025 18:30:43 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-11-27 18:37:59.244924
• Title: The Need for Benchmarks to Advance AI-Enabled Player Risk Detection in Gambling
• Title（参考訳）: ギャンブルにおけるAI対応プレーヤーのリスク検出のためのベンチマークの必要性
• Authors: Kasra Ghaharian, Simo Dragicevic, Chris Percy, Sarah E. Nelson, W. Spencer Murch, Robert M. Heirene, Kahlil Simeon-Rose, Tracy Schrans,
• Abstract要約: 本稿では,プレイヤーのリスク検知システムのシステム評価を支援するための,概念的ベンチマークフレームワークを提案する。 プレイヤーのリスク検出システムの客観的、比較的、縦断的な評価を可能にすることが目的である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Artificial intelligence-based systems for player risk detection have become central to harm prevention efforts in the gambling industry. However, growing concerns around transparency and effectiveness have highlighted the absence of standardized methods for evaluating the quality and impact of these tools. This makes it impossible to gauge true progress; even as new systems are developed, their comparative effectiveness remains unknown. We argue the critical next innovation is developing a framework to measure these systems. This paper proposes a conceptual benchmarking framework to support the systematic evaluation of player risk detection systems. Benchmarking, in this context, refers to the structured and repeatable assessment of artificial intelligence models using standardized datasets, clearly defined tasks, and agreed-upon performance metrics. The goal is to enable objective, comparable, and longitudinal evaluation of player risk detection systems. We present a domain-specific framework for benchmarking that addresses the unique challenges of player risk detection in gambling and supports key stakeholders, including researchers, operators, vendors, and regulators. By enhancing transparency and improving system effectiveness, this framework aims to advance innovation and promote responsible artificial intelligence adoption in gambling harm prevention.
• Abstract（参考訳）: プレイヤーのリスク検出のための人工知能ベースのシステムは、ギャンブル業界における予防活動の害となる。 しかし、透明性と有効性に関する懸念が高まり、これらのツールの品質と影響を評価するための標準化された方法が欠如していることが浮き彫りになっている。 これにより、真の進歩を測ることは不可能であり、新しいシステムが開発されたとしても、その比較効果は未だ不明である。 次の重要なイノベーションは、これらのシステムを測定するためのフレームワークを開発することだ、と私たちは主張する。 本稿では,プレイヤーのリスク検知システムのシステム評価を支援するための,概念的ベンチマークフレームワークを提案する。 この文脈でベンチマークとは、標準化されたデータセット、明確に定義されたタスク、そして合意されたパフォーマンスメトリクスを使用して、人工知能モデルの構造化され繰り返し可能な評価を指す。 プレイヤーのリスク検出システムの客観的、比較的、縦断的な評価を可能にすることが目的である。 ギャンブルにおけるプレイヤーのリスク検出というユニークな課題に対処し、研究者、オペレーター、ベンダー、規制当局を含む主要な利害関係者をサポートする、ベンチマークのためのドメイン固有のフレームワークを提案する。 この枠組みは、透明性を高め、システムの有効性を向上させることにより、ギャンブルの害防止においてイノベーションを推進し、責任ある人工知能の採用を促進することを目的としている。

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