Uma das aplicações Ethereum que mais me entusiasma é o mercado de previsão. Em 2014, escrevi um artigo sobre a futarquia, um modelo governativo baseado em previsões concebido por Robin Hanson. Já em 2015, era um utilizador ativo e apoiante da Augur (vejam, o meu nome está no artigo da Wikipedia). Ganhei $58.000 nas apostas das eleições de 2020. Este ano, tenho sido um forte apoiante e seguidor da Polymarket.

Para muitas pessoas, o mercado de previsão é simplesmente apostar nas eleições, e apostar nas eleições é jogar - se isso trouxer diversão, ótimo, mas, em essência, não é mais interessante do que comprar um Token aleatório em pump.fun. Nesse sentido, meu interesse no mercado de previsão parece confuso. Portanto, neste artigo, meu objetivo é explicar por que esse conceito me empolga. Em suma, acredito que (i) mesmo que o mercado de previsão existente seja uma ferramenta muito útil para o mundo, além disso (ii) o mercado de previsão é apenas um exemplo de uma categoria maior e muito poderosa, com potencial para criar realizações melhores em mídias sociais, ciência, notícias, governança e outras indústrias. Vou chamar essa categoria de 'info finance'.

A dualidade da Polymarket: um site de apostas para os participantes, um site de notícias para todos os outros.

Na última semana, o Polymarket tem sido uma fonte de informação muito eficaz sobre as eleições nos Estados Unidos. O Polymarket não apenas previu uma probabilidade de 60/40 de vitória para Trump (enquanto outras fontes tinham uma previsão de 50/50, o que não é impressionante por si só), mas também mostrou outras vantagens: quando os resultados foram divulgados, mesmo com muitos especialistas e fontes de notícias tentando persuadir o público a acreditar em notícias favoráveis a Biden, o Polymarket revelou a verdade: a probabilidade de vitória de Trump era superior a 95% e a probabilidade de controle de todos os órgãos do governo era superior a 90%.

Fonte da imagem: Golden Finance

Fonte da imagem: As duas capturas de tela foram tiradas às 3:40 da manhã do dia 6 de novembro, horário da costa leste dos Estados Unidos.

Mas, para mim, este nem é o melhor exemplo de que o Polymarket é interessante. Vejamos outro exemplo: as eleições de julho na Venezuela. No dia seguinte à eleição, lembro-me de ver pessoas protestando pelo canto do olho contra os resultados eleitorais altamente manipulados na Venezuela. No início, eu não me importava muito. Eu sei que Maduro já é uma dessas figuras "basicamente ditadoras", então acho que é claro que ele vai falsificar todos os resultados eleitorais para manter seu poder, claro que haverá protestos, é claro que os protestos fracassarão – infelizmente, muitos outros falharam. Mas então eu percorri o Polymarket e vi isso:

Fonte: Golden Finance As pessoas estão dispostas a investir mais de 100 mil dólares, apostando que Maduro tem 23% de chance de ser derrubado nesta eleição. Agora estou começando a seguir.

Claro, sabemos o resultado infeliz desta situação. No final, Maduro acabou por continuar no poder. No entanto, o mercado fez-me perceber que, desta vez, a tentativa de derrubar Maduro é séria. Os protestos são enormes e a oposição apresentou uma estratégia surpreendentemente bem executada, provando ao mundo o quão fraudulenta foi a eleição. Se não tivesse recebido o sinal inicial do Polymarket de que 'vale a pena seguir', nem sequer teria começado a seguir.

Nunca se deve confiar totalmente nos gráficos de apostas do Polymarket: se todos acreditarem nos gráficos de apostas, qualquer pessoa com dinheiro pode manipulá-los e ninguém se arrisca a apostar contra eles. Por outro lado, confiar totalmente nas notícias também é uma má ideia. As notícias têm motivação sensacionalista e exageram as consequências de qualquer coisa em busca de cliques. Às vezes isso é razoável, às vezes não. Se você ler um artigo sensacionalista, mas depois verificar o mercado e ver que a probabilidade do evento relacionado não mudou, é justo ter dúvidas. Ou se você ver probabilidades inesperadamente altas ou baixas no mercado, ou mudanças repentinas inesperadas, isso é um sinal para ler as notícias e descobrir a causa. Conclusão: você pode obter mais informações lendo as notícias e os gráficos de apostas do que apenas lendo um deles isoladamente.

Vamos recapitular o que aconteceu aqui. Se você é um jogador de apostas, pode apostar no Polymarket, para você é um site de apostas. Se você não é um jogador de apostas, pode ler os gráficos de apostas, para você é um site de notícias. Você nunca deve confiar completamente nos gráficos de apostas, mas pessoalmente, incluí a leitura de gráficos de apostas como parte do meu processo de coleta de informações (junto com mídia tradicional e redes sociais), o que me ajuda a obter mais informações de forma mais eficiente.

O significado mais amplo da informação financeira

Agora, entramos na parte importante: prever os resultados das eleições é apenas o primeiro aplicativo. O conceito mais amplo é que você pode usar as finanças como um mecanismo de incentivo de coordenação para fornecer informações valiosas para o público. Agora, uma reação natural é: afinal, não é tudo financeiro fundamentalmente relacionado à informação? Diferentes participantes tomarão diferentes decisões de compra e venda porque têm visões diferentes do que acontecerá no futuro (além das necessidades individuais, como preferências de risco e desejos de hedge), você pode inferir muito conhecimento sobre o mundo lendo os preços de mercado.

Para mim, a engenharia financeira é assim, mas estruturalmente correta. Similar ao conceito de estrutura correta na engenharia de software, a engenharia financeira é uma disciplina que exige que você (i) comece com os fatos que deseja saber e, em seguida, (ii) projete conscientemente um mercado para obter essas informações da melhor maneira possível dos participantes do mercado.

Fonte da imagem: Golden Finance

A informação financeira é um mercado de três lados: os investidores fazem previsões, os leitores leem as previsões. O mercado produz previsões futuras como um bem público (porque é para isso que foi projetado).

O mercado de previsão é um exemplo: você quer saber um fato específico que acontecerá no futuro, então você cria um mercado para as pessoas apostarem nesse fato. Outro exemplo é o mercado de decisões: você quer saber qual decisão, A ou B, terá um resultado melhor com base em um indicador M. Para fazer isso, você cria um mercado condicional: você pede às pessoas para apostarem (i) em qual decisão será escolhida, (ii) se a decisão A for escolhida, o valor de M será obtido, caso contrário, será zero, (iii) se a decisão B for escolhida, o valor de M será obtido, caso contrário, será zero. Com essas três variáveis, você pode determinar se o mercado acredita que a decisão A ou a decisão B é mais vantajosa para obter o valor de M.

Fonte da imagem: Golden Finance

Uma das tecnologias que espero que impulsione o financiamento da informação na próxima década é a IA (tanto para grandes modelos como para o futuro). Isso porque muitas das aplicações mais interessantes do financiamento da informação estão relacionadas a "micro" problemas: milhões de pequenos mercados onde as decisões individuais têm relativamente pouco impacto. Na verdade, os mercados de baixo volume muitas vezes não funcionam eficazmente: não faz sentido para os participantes experientes gastar tempo em análises detalhadas apenas para obter um lucro de algumas centenas de dólares, e muitos até acreditam que tal mercado simplesmente não pode funcionar sem subsídios, porque não há comerciantes ingênuos suficientes para lucrar com isso, exceto para os problemas mais massivos e sensacionalistas. A IA mudou completamente a equação, o que significa que, mesmo em um mercado de US$ 10, temos o potencial de obter informações de alta qualidade. Mesmo que sejam necessários subsídios, o montante de subsídios para cada questão torna-se muito acessível.

A finança da informação requer a destilação da humanidade

Julgamento

Suponha que você tenha um mecanismo de tomada de decisão confiável e que a comunidade confie em sua legitimidade, mas tomar decisões requer muito tempo e alto custo. No entanto, você deseja ter acesso imediato a pelo menos uma cópia aproximada desse "mecanismo caro" a baixo custo. Aqui estão algumas ideias propostas por Robin Hanson sobre o que você pode fazer: toda vez que precisar tomar uma decisão, crie um mercado de previsão para prever qual será o resultado se o mecanismo caro for acionado. Deixe o mercado de previsão funcionar e invista um pouco de dinheiro para subsidiar os criadores de mercado.

99.99% do tempo, na realidade, não irá chamar mecanismos caros: talvez irá 'reverter a transação' e devolver o investimento de todos, ou apenas dar zero a todos, ou verificar se o preço médio está mais próximo de 0 ou 1 e considerá-lo como um fato básico. 0.01% do tempo - pode ser aleatório, pode ser direcionado para o volume de mercado mais alto, pode ser uma combinação de ambos - na realidade, irá executar mecanismos caros e compensar os participantes com base nisso.

Isso lhe oferece uma versão 'destilada' confiável, imparcial, rápida e econômica, que é uma analogia ao 'destilada' em LLM, para um mecanismo originalmente altamente confiável, mas extremamente caro. Com o tempo, esse mecanismo destilado reflete em grande parte o comportamento do mecanismo original - porque apenas os participantes que ajudam a alcançar esse resultado ganham dinheiro, enquanto os outros perdem.

Possível mercado de previsão + modelo de combinação de notas da comunidade.

Isto aplica-se não só às redes sociais, mas também às DAOs. Um grande problema com as DAOs é que há tantas decisões que a maioria das pessoas reluta em se envolver, o que leva ao uso generalizado da delegação, ao risco de centralização e falha do agente principal comum na democracia representativa ou à vulnerabilidade. Se a votação real em uma DAO acontece raramente, a maioria das coisas é decidida pelo mercado de previsão, e humanos e IA se combinam para prever o resultado da votação, então esse tipo de DAO pode funcionar bem.

Como vimos no exemplo do mercado de decisões, as finanças da informação contêm muitos caminhos potenciais para resolver problemas importantes de governança descentralizada, sendo fundamental o equilíbrio entre mercado e não-mercado: o mercado é o "motor" e outros mecanismos de confiança não financeiros são o "volante".

Outros usos de finanças de informação

Token pessoal - projetos como Bitclout (atualmente deso), friend.tech, e muitos outros que criam Tokens para cada pessoa e os tornam fáceis de especular - são o que eu chamo de uma forma de 'informação financeira original'. Eles intencionalmente criam preços de mercado para variáveis específicas (ou seja, expectativas de reputação futura de uma pessoa), mas as informações exatas reveladas pelo preço são muito vagas e sujeitas à reflexividade e dinâmicas de bolhas. Pode ser possível criar versões melhoradas deste protocolo e abordar questões importantes como a descoberta de talentos, através de uma consideração mais cuidadosa do design econômico dos Tokens (especialmente de onde vem o seu valor final). O conceito de futuros de reputação de Robin Hanson poderia ser um possível estado final aqui.

Publicidade - O sinal final de 'caro, mas confiável' é se você compraria o produto. A informação financeira baseada nesse sinal pode ajudar as pessoas a decidir o que comprar.

Revisão pelos pares da ciência - Existe há muito tempo na comunidade científica uma "crise de replicação", em que certos resultados famosos se tornaram parte do conhecimento popular em certos contextos, mas acabam por não ser replicados em novas pesquisas. Podemos tentar determinar quais resultados precisam ser reexaminados através do mercado de previsão. Antes do reexame, esse mercado também permite que os leitores avaliem rapidamente em que medida devem confiar em qualquer resultado específico. Experimentos com essa ideia já foram concluídos e parecem ter sido bem-sucedidos até agora.

Financiamento de bens públicos - Um dos principais problemas do mecanismo de financiamento de bens públicos utilizado pelo Ethereum é a natureza de "competição de popularidade". Cada contribuinte precisa promover ativamente suas atividades de marketing nas redes sociais para obter reconhecimento, e é difícil para aqueles que não têm capacidade de fazer isso ou que desempenham um papel mais "de bastidores" por natureza obter uma grande quantidade de financiamento. Uma solução atrativa seria tentar rastrear todo o gráfico de dependências: para cada resultado positivo, quais projetos contribuíram para isso, e então, para cada projeto, quais projetos contribuíram para isso, e assim por diante. O principal desafio desse design é encontrar os pesos das margens para que possa resistir à manipulação. Afinal, essa manipulação está sempre acontecendo. Um mecanismo de julgamento humano destilado pode ser útil.

Conclusão

Estas ideias foram teorizadas há muito tempo: os primeiros trabalhos sobre previsão de mercado e até mesmo de decisão de mercado têm várias décadas, enquanto os discursos semelhantes na teoria financeira são ainda mais antigos. No entanto, considero que a última década proporcionou uma oportunidade única, pelas seguintes razões:

A fintech resolveu o problema da confiança que as pessoas realmente têm. Uma preocupação comum nesta era é a falta de conhecimento (ainda pior, a falta de Consenso), não sabendo em quem confiar no ambiente político, científico e comercial. As aplicações de fintech podem ajudar a ser parte da solução.

Neste momento, temos uma Blockchain com capacidade de expansão como base. Até recentemente, os custos eram demasiado elevados para que estas ideias se pudessem concretizar verdadeiramente. Agora, já não são demasiado elevados.

A AI como participante. Quando a informação financeira tem de depender da participação humana em cada questão, é relativamente difícil agir. A IA melhorou muito essa situação, podendo realizar um mercado eficaz mesmo em pequenas questões. Muitos mercados podem ter uma combinação de participantes de IA e humanos, especialmente quando o número de questões específicas passa de pequeno para grande.

Para aproveitar ao máximo essa oportunidade, devemos ir além de apenas prever eleições e explorar o que a informação financeira pode nos trazer.

Agradecemos especialmente o feedback e comentários de Robin Hanson e Alex Tabarrok

【Disclaimer】O mercado é arriscado, e o investimento precisa ser cauteloso. Este artigo não constitui aconselhamento de investimento e os utilizadores devem considerar se quaisquer opiniões, opiniões ou conclusões aqui contidas são apropriadas para as suas circunstâncias particulares. Invista de acordo com o seu próprio risco.

Este artigo é reproduzido com permissão de 'Foresight News'.

Autor original: Vitalik, fundador da Éter Foundation