Da nuove tecnologie derivano nuovi rischi, questo ormai lo sappiamo: tra RTA, multiaccounting e altri comportamenti illeciti, il poker online ha il suo rovescio della medaglia rispetto al poker live.
Una soluzione, forse ancora troppo futura, la propone il team di A5 Labs, che si descrive come “Un team di imprenditori tecnologici, scienziati di Intelligenze Artificiali, operatori di gioco online e fan, impegnati a plasmare il futuro dei giochi online competitivi dove amatori e professionisti possono vivere un intrattenimento di gioco sicuro, pulito e divertente.”
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In un paper ribattuto poi da poker.org, A5 Labs propone l’utilizzo di tecnologia all’avanguardia per rendere il poker online un ambiente più sicuro. Un timing perfetto, visto che proprio negli ultimi mesi il dibattito su una “poker blacklist” è sempre più acceso.
Una delle prime soluzioni proposte dal team è di servirsi di una base di GTO Solvers per controllare quanti errori e deviazioni dalla strategia ottimale vengono applicati nel gioco di un player.
Semplicemente, più un giocatore è vicino a un gioco perfetto, più è alta la probabilità che stia facendo qualcosa di illecito.
Il problema è che sarebbe molto costoso a livello computazionale. Chi ha un solver sa che ci vogliono tempo e risorse per ottenere risultati attendibili, e analizzando tutti i giocatori online i calcoli si complicano ulteriormente, pensando a quante size, tipi di gioco, strutture di bui sarebbero coinvolte. Inoltre i cheater potrebbero utilizzare semplificazioni sufficienti comunque a dar loro un vantaggio.
Machine Learning
Qui entra in gioco il Machine Learning, ovvero un genere di intelligenza artificiale che migliora le sue performance basandosi sull’analisi dei risultati precedentemente ottenuti.
Questo permetterebbe di contenere l’esigenza di calcolo, e di ottenere altri dati come il comportamento atteso dei giocatori, sia in termini economici che di ecosistema (quanto e quando preleverà , in quali contesti si divertirà , quali sono i suoi avversari preferiti), individuare RTA che utilizzano deviazioni ed errori, individuare collusion, gruppi di bot, e anche suggerire ai giocatori i tavoli più adatti a loro, equilibrando skill e divertimento.
Blockchain
Per quanto riguarda una possibile blacklist condivisa, A5 Labs propone di introdurre la blockchain, rete spesso snobbata dalle grandi aziende che la percepiscono concorrente, ma più che valida in determinati contesti.
Per esempio ci potrebbe essere una condivisione di dati utili senza dati sensibili, semplicemente attribuendo a ogni player un NFT che lo contraddistingue. Potrebbe rivelarsi anche molto utile per verificare la presenza effettiva di un essere umano dietro l’avatar del tavolo.
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Non sono solo rose e fiori però: un utilizzo dei dati condiviso è una specie di utopia visto il business model attuale delle poker room concorrenti, individuare un cheater paragonandolo a una strategia GTO lascia spazio a un certo margine di errore, e probabilmente non c’è modo di difendersi da room disoneste e non sicure.
Le critiche a questo testo non sono mancate, ma bisogna apprezzare uno dei primi passi mossi nella direzione di un gioco più sicuro e pulito, e si spera che la tecnologia si evolva presto al punto di permetterci di averlo.
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Foto di Gerd Altmann da Pixabay