a16z Crypto: Mechanizmy orzekania AI mogą rozwiązać wąskie gardło skalowania rynków predykcyjnych

Jinse Finance poinformowało, że a16z Crypto opublikowało artykuł „Jak sędziowie AI mogą zwiększyć skalę rynków predykcyjnych”, w którym wskazano, że największym wyzwaniem dla rynków predykcyjnych nie jest „wycena przyszłości”, lecz ustalenie, co faktycznie się wydarzyło. Podobne problemy często pojawiają się również w przypadku wydarzeń na małą skalę; błędne lub nieprzejrzyste mechanizmy rozliczeniowe mogą zniszczyć zaufanie do rynku, płynność oraz dokładność sygnałów cenowych. Branża sugeruje wprowadzenie dużych modeli językowych (LLM) jako arbitrów na rynkach predykcyjnych, obejmując zobowiązania dotyczące zasad zapisane on-chain, odporność na manipulacje, zwiększoną przejrzystość oraz wzmocnioną neutralność. Na przykład podczas tworzenia kontraktu konkretne modele LLM, znaczniki czasu oraz podpowiedzi dotyczące orzeczenia mogą być szyfrowane i zapisywane na blockchainie, dzięki czemu uczestnicy rynku mogą wcześniej poznać pełny mechanizm decyzyjny. Wagi modelu są ustalone i nie mogą być łatwo zmienione, co zmniejsza ryzyko oszustwa, a mechanizm rozliczeniowy jest publiczny i podlega audytowi, bez arbitralnych decyzji ludzkich. Mechanizm orzekania AI może znacząco zwiększyć efektywność i skalowalność rozliczeń na rynkach predykcyjnych, zapewniając jednocześnie przejrzystość i sprawiedliwość.