Найсильніший застосунок у цьому колі? Вітальік розповідає про ринок прогнозування та інформаційну фінансову справу: цей проект зацікавив мене

Однією з найбільш захоплюючих застосувань Ethereum для мене є ринок прогнозів ринку. У 2014 році я написав статтю про futarchy, модель управління на основі прогнозування, яку розробив Робін Генсон. Я був активним користувачем та прихильником Augur ще в 2015 році (дивіться, моє ім'я у статті вікіпедії). У виборах 2020 року я виграв 58 000 доларів США, ставлячи на результати. Цього року я є активним прихильником і слідувальником Polymarket.

Для багатьох ринок прогнозів - це ставка на вибори, а ставки на вибори - це азартна гра - було б непогано, якби це змушувало людей розважатися, але принципово це було не веселіше, ніж купувати випадковий Токен на pump.fun. З цієї точки зору мій інтерес до ринку прогнозів здається заплутаним. Отже, у цій публікації я прагну пояснити, що мене захоплює в цій концепції. Коротше кажучи, я вважаю, що (i) навіть якщо існуючий ринок прогнозів є дуже корисним інструментом для світу, але на додаток (ii) ринок прогнозів є лише прикладом набагато більшої та дуже потужної категорії, яка має потенціал для кращої реалізації в соціальних мережах, науці, журналістиці, управлінні та інших галузях. Я б назвав цю категорію «інформаційні фінанси».

Полімаркет має двоїстість: це сайт для ставок учасників і новиновий сайт для всіх інших.

Протягом минулого тижня Polymarket був дуже ефективним джерелом інформації щодо виборів в США. Polymarket не лише прогнозував ймовірність перемоги Трампа в розмірі 60/40 (тоді як інші джерела інформації прогнозували 50/50, що вже само по собі не вражає), але також показав інші переваги: коли вже стали відомі результати, хоча багато експертів і новинні джерела постійно спонукали аудиторію сподіватися на новини, які б сприяли Байдену, Polymarket просто розкрив правду: ймовірність перемоги Трампа перевищувала 95%, а ймовірність отримання контролю над усіма урядовими відомствами перевищувала 90%.

Джерело зображення: Golden Finance

Джерело зображень: обидва знімка зроблені 6 листопада о 3:40 за східноамериканським часом

Але для мене це навіть не найцікавіший приклад у Polymarket. Тож давайте розглянемо ще один приклад: вибори в Венесуелі у липні. На другий день після закінчення виборів я побачив у кутку ока, що хтось протестує проти сильно спромальованого результату виборів у Венесуелі. Спочатку я не звернув на це уваги. Я знаю, що Мадуро вже є однією з тих «практично диктаторських» фігур, тому я подумав, що він, звісно, фальсифікуватиме результати кожних виборів, щоб зберегти свою владу, звісно, хтось буде протестувати, звісно, протести будуть марні - на жаль, марно пройшло багато інших.

Джерело зображення: Golden Finance Люди готові вкласти понад сто тисяч доларів, щоб заручитися ймовірністю 23% повалення Мадуро на цих виборах. Тепер я починаю підписатися.

Звичайно, ми розуміємо нещасні наслідки цієї ситуації. У кінці кінців, Мадуро справді продовжив утримувати владу. Однак ринок дав мені зрозуміти, що цього разу спроба змінити Мадуро була серйозною. Протести мають величезний масштаб, опозиція виявилася дуже добре організованою і вдалося світу довести, наскільки обманливими були вибори. Я б навіть не почав підписуватися, якщо б не отримав початкового сигналу від Polymarket "цього разу є що підписатися".

Ніколи не слід повністю довіряти графіку ставок Polymarket: якщо всі вірять графіку ставок, то будь-хто з грошима може маніпулювати графіком ставок, і ніхто не осмілиться з ними зіграти. З іншого боку, повністю довіряти новинам теж погана ідея. У новинах є емоційний стимул, щоб перебільшувати наслідки будь-чого для збільшення кількості кліків. Іноді це розумно, іноді ні. Якщо ви бачите шокуючу статтю, але потім йдете на ринок і бачите, що ймовірність пов'язаної події взагалі не змінилася, то сумніви теж мають сенс. Або якщо ви бачите несподівано високу або низьку ймовірність на ринку, або несподівану раптову зміну, це сигнал переглянути новини та подивитися, що спричинило це. Висновок: замість того, щоб вірити будь-якому з них окремо, читання новин та графіку ставок надасть вам більше інформації.

Давайте пригадаємо, що тут відбулося. Якщо ви гравець у азартні ігри, то можете зробити ставку на Polymarket, для вас це буде азартний сайт. Якщо ви не гравець у азартні ігри, то можете переглядати діаграми ставок, для вас це буде новинний сайт. Ніколи не слід повністю довіряти діаграмам ставок, але я особисто вже включив перегляд діаграм ставок у свій процес збору інформації як один з етапів (разом з традиційними та соціальними медіа), що допомагає мені більш ефективно отримувати більше інформації.

Інформаційна фінансова сфера має більший зміст

Зараз ми переходимо до важливої частини: передбачення результатів виборів - лише перше застосування. Ширший концепт полягає в тому, що ви можете використовувати фінанси як механізм координації стимулів, щоб надати глядачам цінну інформацію. Тепер природною реакцією є: чи не всі фінанси в основному пов'язані з інформацією? Різні учасники роблять різні торгові рішення, оскільки вони мають різне уявлення про майбутнє (окрім особистих потреб, таких як вподобання ризику та бажання хеджування); через аналіз ринкових цін можна зробити багато висновків про світ.

Для мене інформаційна фінансова справа полягає в тому, що структурно вона правильна. Схоже на поняття структурно правильного в програмному інженерії, інформаційна фінансова справа - це наука, яка вимагає, щоб ви (i) починали з фактів, які ви хочете знати, а потім (ii) свідомо створювали ринок, щоб отримати цю інформацію від учасників ринку найбільш ефективним способом.

Джерело зображення: Golden Finance

Інформаційна фінансова сфера є тривимірним ринком: інвестори роблять прогнози, а читачі читають ці прогнози. Ринок використовує майбутні прогнози як громадське надбання (тому що це його основна мета).

Прогнозний ринок - це один приклад: ви хочете знати конкретний факт у майбутньому, тому ви створюєте ринок, де люди ставлять на цей факт. Ще один приклад - це ринок прийняття рішень: ви хочете знати, яке рішення, A чи B, призведе до кращого результату з урахуванням показника M. Для цього ви створюєте умовний ринок: ви просите людей зробити ставку (i) на вибір рішення, (ii) якщо обрано рішення A, то отримати значення M, в іншому випадку - нуль, (iii) якщо обрано рішення B, то отримати значення M, в іншому випадку - нуль. З цими трема змінними ви можете визначити, чи вважає ринок, що рішення A або рішення B є більш вигідним для отримання значення M.

Джерело зображення: Golden Finance

Однією з технологій, яка, як я очікую, сприятиме інформаційному фінансуванню в наступному десятилітті, є штучний інтелект (як для великих моделей, так і для майбутнього). Це пов'язано з тим, що багато з найцікавіших застосувань інформаційних фінансів пов'язані з «мікро» проблемами: мільйонами дрібних ринків, де індивідуальні рішення мають відносно незначний вплив. Насправді ринки з низьким об'ємом часто працюють неефективно: досвідченим учасникам немає сенсу витрачати час на детальний аналіз тільки для того, щоб отримати прибуток в кілька сотень доларів, а багато хто навіть вважає, що такий ринок просто не може функціонувати без субсидій, тому що досвідченим трейдерам не вистачає наївних трейдерів, щоб заробити, крім наймасовіших і сенсаційних проблем. ШІ повністю змінює це рівняння, а значить, навіть на ринку об'єму за 10 доларів можна отримати досить якісну інформацію. Навіть якщо субсидії потрібні, сума субсидій по кожному питанню стає дуже доступною.

Фінансова інформатика потребує дистиляції людства

вирок

Припустимо, у вас є надійний механізм штучного розсуду, і цей механізм має легітимність у всій спільноті, яка йому довіряє, але прийняття рішення займає багато часу і коштує дорого. Однак ви бажаєте мати доступ до принаймні однієї наближеної копії цього 'дорогого механізму' за низьку ціну. Ось що ви можете зробити за пропозицією Робіна Генсона: кожного разу, коли вам потрібно прийняти рішення, ви створюєте прогнозний ринок, який прогнозує, який результат надасть цей дорогий механізм, якщо ви його викличете. Ви запускаєте прогнозний ринок і вкладаєте невелику суму грошей для підтримки маркетмейкерів.

99,99% часу ви фактично не будете викликати дорогі механізми: можливо, ви відкличете угоду та повернете кожному його вклад, або просто дасте кожному нуль, або перевірите, чи наближена середня ціна до 0 або 1 і вважатимете це базовим фактом. 0,01% часу - це може бути випадково, можливо, це стосується найбільшого ринку, можливо, це комбінація обох - ви фактично запустите дорогий механізм і відповідно компенсуватимете учасників.

Це надає вам достовірну, нейтральну, швидку та економічну «дистильовану версію», яка є аналогом терміну «дистильована» в LLM для вашого високодостовірного, але дорогого механізму. З плином часу цей дистиляційний механізм в основному відображає поведінку початкового механізму - оскільки лише учасники, які допомагають досягти цього результату, можуть заробляти гроші, тоді як інші втрачають гроші.

Джерело: Можливий ринок прогнозів зі зображення + модель комбінації нотаток спільноти.

Це стосується не тільки соціальних медіа, але й DAO. Одна з основних проблем DAO полягає в тому, що кількість прийнятих рішень занадто велика, і більшість людей не бажає участь у них, що призводить до використання широкого спектра делегування, що створює ризик централізації та невдачі делегованого представництва, типового для демократії на основі представницької системи, або легко піддається атакам. Якщо в DAO реально відбувається мало голосувань, а більшість рішень приймається ринком прогнозів, в результаті комбінації прогнозних голосувань людей та штучного інтелекту, то такий DAO може успішно працювати.

Як ми бачили на прикладі ринку прийняття рішень, фінансова інформація містить у собі багато потенційних шляхів вирішення важливих проблем управління Децентралізація, ключовим є баланс між ринком та позаринковими механізмами: ринок - це «двигун», а ряд нефінансових довірчих механізмів - це «руль».

Інші застосування фінансової інформації

Персональні Токени - такі як Bitclout (тепер DESO), friend.tech та багато інших проєктів, які створюють Токени для кожної людини та сприяють їх спекуляції - є одним з прикладів того, що я називаю "первинною інформаційною фінансовою". Вони свідомо створюють ринкові ціни для певних змінних (тобто очікувань щодо майбутньої репутації людини), проте точна інформація, яку вони розкривають, занадто нечітка і обмежена рефлексивністю та пузирчастою динамікою. Є можливість створення вдосконалених версій протоколів цього типу, які вирішать важливі проблеми, такі як виявлення талантів, шляхом більш обережного розгляду економічного дизайну Токенів (особливо того, де вони отримують кінцеву вартість). Концепція ф'ючерсів на репутацію Робіна Генсона може бути одним з можливих кінцевих станів тут.

Реклама - остаточний «дорогий, але надійний сигнал» полягає в тому, чи купуєте ви продукт. Інформаційна фінансова система на основі цього сигналу може допомогти людям визначити, що купувати.

Наукове оцінювання ровесників - у науковому світі постійно існує "криза реплікації", коли деякі відомі результати стали частиною народної мудрості в певних випадках, але в кінцевому підсумку не можуть бути репліковані в нових дослідженнях. Ми можемо спробувати визначити результати, які потребують перевірки, за допомогою передбачення ринку. Перед перевіркою такий ринок дозволить читачам швидко оцінити, наскільки вони повинні довіряти будь-якому конкретному результату. Експеримент з цією ідеєю вже завершений і, здається, досягнув успіху.

Фінансування громадських благ—однією з основних проблем механізму фінансування громадських благ, який використовується Ethereum, є його характер "змагання за популярність". Кожен учасник повинен активно просувати себе в соціальних мережах, щоб бути визнаним, і ті, хто не може цього зробити або мають більше "фонового" статусу, мають складнощі з отриманням значних коштів. Привабливим рішенням є спроба відслідковувати всю залежність відносин: для кожного позитивного результату, які проекти найбільше сприяли йому, а потім для кожного проекту, які проекти найбільше сприяли йому, і так далі. Основним викликом цього дизайну є визначення крайових ваг, щоб він міг протистояти маніпуляціям. Все-таки, такі маніпуляції постійно відбуваються. Можливо, корисним буде використання людського судження через процес дистиляції.

Висновок

Ці ідеї вже досить довго теоретизувалися: найстаріші праці щодо ринку передбачень або навіть ринку прийняття рішень мають кілька десятків років історії, а подібні роздуми про фінансову теорію є ще старішими. Однак, на мою думку, останні 10 років надали унікальну можливість, і основна причина полягає в наступному:

Інформаційна фінансова сфера вирішила проблему довіри, яка фактично існує серед людей. Одним з загальних занепокоєнь цього часу є відсутність знань (а ще гірше - відсутність Консенсусу), незнання, кому слід довіряти в політичному, науковому та комерційному середовищі. Використання інформаційної фінансової сфери може допомогти стати частиною рішення.

Ми тепер маємо розширюваний Блокчейн як основу. До недавнього часу вартість була занадто висока, щоб реалізувати ці ідеї повністю. Тепер вони вже не такі високі.

Як учасник AI. Коли інформаційна фінансова система повинна залежати від участі людини в кожній проблемі, вона відносно неефективна. AI значно поліпшує цю ситуацію, навіть на невеликій масштабі вона може забезпечити ефективний ринок. Багато ринків можуть мати комбінацію AI та людських учасників, особливо коли кількість конкретних проблем раптово збільшується з малої величини.

Щоб повністю використати цю можливість, ми повинні вийти за межі просто передбачення виборів і дослідити, що ще може нам принести інформаційна фінансова технологія.

Особлива подяка Робіну Гансону та Алексу Табарроку за відгуки та коментарі

【Відмова від відповідальності】На ринку є ризики, інвестування потребує обережності. Цей документ не є інвестиційною порадою, користувач повинен врахувати, чи відповідають будь-які думки, погляди або висновки в цьому документі їх конкретній ситуації. Інвестування на власний ризик.

Цей текст був опублікований за дозволом: «Foresight News»

Автор оригіналу: Віталік, засновник Етеру