Desconstruindo gigantes da Internet, o guia mais completo para o jogo da informação criptografada

Autor original: Benjamin Funk

Compilação original: Frank, Foresight News

Os nossos cérebros, livros e bases de dados são simultaneamente destinatários e criadores da crescente propensão da humanidade para gerar dados. A Internet, a mais recente conquista deste longo desenvolvimento, gera e armazena aproximadamente 250 biliões de bytes de dados todos os dias. Embora seja fácil ficar impressionado com esse número, o ponto de dados em si não tem muito valor. São como peças dispersas de um vasto quebra-cabeça que precisam ser cuidadosamente coletadas, processadas e contextualizadas para se tornarem informações valiosas.

Muitos dos gigantes da Internet de hoje concentraram todos os seus modelos de negócios nisso, com o Google fazendo isso com mais sucesso. Seu processo é o seguinte: extrair enormes quantidades de matérias-primas preciosas, "resíduos digitais" na forma de bilhões de dados privados de pessoas, e É inserido em um pipeline de algoritmos para prever as escolhas que os indivíduos provavelmente farão. Quanto mais dados o Google extrai e processa em informações sobre nós, maior será o nível de percepção que eles podem fornecer aos anunciantes e mais altos serão os lances desses anunciantes nos leilões de anúncios do Google para tentar nos converter em clientes .

Através destes processos, o Google gera anualmente 240 mil milhões de dólares em receitas publicitárias. Embora o Google exclua intencionalmente os humanos do processo, existe uma forma potencialmente mais poderosa de gerar e monetizar informações valiosas. Ao utilizar humanos como jogadores, gamificamos o processo de criação, pesquisa e especulação de informação, estimulando o nosso desejo inerente de participar. De apostas esportivas a MEV e jogos de dedução social como Among Us, estamos programados para ser atraídos por “jogos de informação” que giram em torno de competição e coordenação e exigem que escondamos e revelemos informações de maneira inteligente.

Alguns jogos de informação são apenas isso: jogos. Mas, como veremos, outros jogos de informação podem ser usados para gerar e rentabilizar informações novas e valiosas e tornar-se a espinha dorsal de uma nova geração de produtos e modelos de negócios.

Porém, o jogo da informação sempre teve um calcanhar de Aquiles: a confiança. Especificamente, os jogadores precisam confiar que outros jogadores não compartilharão ou explorarão informações de maneiras que violem as regras do jogo. Se um membro da tripulação em Among Us se tornasse um impostor no meio do jogo, ou um produtor de bloco (minerador) pudesse calcular a raiz do bloco errada, mas ainda assim fosse aceito por um validador, ninguém iria querer jogar novamente. . Para resolver este problema de confiança, recorremos a terceiros de confiança para criar e hospedar jogos de informação para nós.

Isso é bom para um jogo de baixo risco como Among Us, mas limitar a criação e mediação de jogos a uma parte centralizada limita nossa confiança e exploração experimental dos jogos de informação que jogamos, limitando assim o que podemos coletar, tipos de informações aproveitadas e monetizadas.

Em suma, existem muitos jogos de informação que nem sequer foram experimentados porque não encontrámos uma forma de sermos justos e confiáveis num ambiente descentralizado.

Blockchains programáveis e novas primitivas criptográficas estão resolvendo esse problema, permitindo-nos criar e coordenar jogos de informação em escala sem permissão, sem confiar em terceiros ou uns nos outros.

Por sua vez, os jogos de informação baseados na encriptação poderiam aumentar rapidamente a quantidade e a qualidade da informação a nível global, melhorando assim as nossas capacidades colectivas de tomada de decisão e desbloqueando ganhos de eficiência equivalentes à escala do PIB global. Imagine um mercado de previsão acessível globalmente, usado como uma ferramenta para alocar capital para megafundos nativos da Internet. Ou um jogo que permite aos indivíduos reunir os seus dados privados de saúde e serem recompensados por quaisquer novas descobertas resultantes da sua utilização, protegendo ao mesmo tempo a sua privacidade.

No entanto, como este artigo mostrará, os jogos de informação centrados em criptografia podem ainda não estar disponíveis para esses casos de uso de alto risco. Mas ao experimentar jogos de mensagens menores e mais interessantes hoje, as equipes podem se concentrar em envolver os jogadores e construir confiança antes de expandir para a criação e monetização de mercados de mensagens mais lucrativos.

Dos mercados de previsão à teoria dos jogos, oráculos e redes de ambientes de execução confiáveis, este artigo cobrirá o espaço de design para a criação desses jogos de informação baseados em criptomoedas e apresentará a infraestrutura necessária para realizar todo o seu potencial.

Mercados sem permissão: pré-requisitos para jogos de informação

De aplicativos que governam o futuro a aplicativos de mercado de informações, o blockchain permite que os desenvolvedores criem instrumentos financeiros automatizados e personalizáveis que impulsionam mercados imparáveis e sem permissão. Como resultado, agora qualquer pessoa pode criar mecanismos que incentivem, coordenem e estabeleçam a troca de valores e informações. Isso destaca o papel crítico que o blockchain desempenha ao nos permitir experimentar rapidamente a melhor forma de configurar os jogos para maximizar o valor para todos os participantes.

Será muito difícil convencer os intermediários centralizados a adaptarem-se a esta velocidade ou permitir que os seus utilizadores participem nestas experiências. Os mercados sem permissão tornar-se-ão, portanto, o meio através do qual as teorias marginais e os trabalhos de investigação de ponta poderão ser concretizados. Já vimos isso acontecer em mercados de previsão, onde estratégias automatizadas de formadores de mercado que teoricamente respondem à baixa liquidez em mercados de previsão são implementadas como CPMMs (Continuous Quotation Market Makers) em redes de criptomoedas e conduzidas com dinheiro real testado.

**Os mercados sem permissão são um grande facilitador de melhores ferramentas para gerar novas informações e monetizar seu valor. **

Jogos de informação para produção de informação

Muitos jogos de informação geram novas informações que os jogadores podem usar para tomar melhores decisões.

Estes jogos de informação criam incentivos para extrair matérias-primas (dados públicos e privados) de pessoas, bases de dados e outras fontes, e depois agregar esses dados através das melhores máquinas de produção de informação (mercados e algoritmos). Idealmente, no processo de agregação desta informação, novas informações são geradas e rentabilizadas, ajudando outros intervenientes a tomar boas decisões. Por exemplo, um DAO de investimento usa resultados de previsão de mercado para decidir se deve investir em uma nova startup.

Os jogos e ferramentas que os designers de jogos de informação utilizam variam dependendo do tipo de informação que podem produzir, deixando-nos com um vasto espaço de design para explorar diferentes desafios e oportunidades.

Mas vamos começar com o jogo de informação mais desenvolvido e discutido atualmente – os mercados de previsão.

Jogo 1: Mercados de previsão como ferramenta de geração de informação

Um dos jogos de informação mais populares em criptografia (e além) são os mercados de previsão. Polymarket é o principal mercado de previsão do mundo, facilitando mais de US$ 400 milhões em volume cumulativo de negociações (e crescendo rapidamente).

Os mercados de previsão funcionam incentivando os jogadores a usarem seu próprio dinheiro, como criptomoeda, para apostar no resultado de vários eventos. Esta prática de exigir risco financeiro pessoal (“participação com dinheiro real”) ajuda a garantir que os participantes estejam verdadeiramente comprometidos com as suas previsões. Os mercados ajustam-se dinamicamente à medida que os traders agem com base nas suas perspetivas, comprando ações de resultados subvalorizados e vendendo ações de resultados sobrevalorizados. Estes ajustamentos aos preços de mercado reflectem estimativas colectivas mais precisas das probabilidades dos eventos, corrigindo efectivamente qualquer erro de avaliação inicial.

Quanto mais pessoas envolvidas nas apostas num mercado, com conhecimentos públicos e privados diferentes mas relacionados, mais verdade se refletirá nos preços. Em última análise, os mercados de previsão aproveitam a “sabedoria das multidões”, aproveitando o risco financeiro para impulsionar a agregação precisa de informações.

Infelizmente, os mercados de previsão apresentam alguns desafios importantes, muitos dos quais se resumem a vários problemas de escalabilidade.

O gargalo da informação real

Os concursos de beleza keynesianos, nos quais os juízes tentam escolher opções que acham que outros juízes escolherão, não são exclusivos dos mercados de previsão. No entanto, o seu impacto negativo é mais pronunciado aqui do que nos mercados tradicionais, uma vez que o objetivo dos mercados de previsão é precisamente criar informações precisas. Além disso, ao contrário dos mercados financeiros tradicionais, onde o comportamento dos participantes é principalmente impulsionado pela maximização dos lucros, os apostadores nos mercados de previsão são mais facilmente influenciados por crenças pessoais, tendências políticas ou interesses adquiridos em determinados resultados. Portanto, eles estão mais dispostos a assumir perdas financeiras no próprio mercado se suas apostas ressoarem com valores pessoais ou expectativas de lucro com ações fora do mercado.

Além disso, quanto mais as pessoas veem um mercado ou algoritmo como uma fonte de verdade, maior é o incentivo para manipular esse mercado. Isso é muito semelhante ao problema que a mídia social tem. **Quanto mais as pessoas confiam nos produtos de informação gerados pelas plataformas de redes sociais, maior é o incentivo para manipulá-los com fins lucrativos ou ganhos sociopolíticos. **

Alguns intervenientes podem até tirar partido dos sinais e incentivos criados pelos mercados de previsão para reavaliar as crenças colectivas e encorajar a acção colectiva. Por exemplo, imagine um governo a utilizar uma forma de política de “flexibilização quantitativa” para influenciar os mercados de previsão sobre questões-chave como as alterações climáticas ou a guerra. Ao comprar grandes quantidades de ações em mercados de previsão relevantes, podem redirecionar os incentivos financeiros para os resultados desejados. Talvez acreditem que os riscos sistémicos das alterações climáticas estão subestimados, por isso compram fortemente uma fatia “não” de um mercado que prevê melhorias climáticas em 2028. A medida poderia encorajar mais startups de tecnologia climática a desenvolverem tecnologia que lhes permitiria obter uma vantagem informacional ao apostar em acções “sim”, acelerando assim o ritmo de descoberta de soluções.

Embora tenha sido demonstrado que os fatores acima têm um impacto negativo na qualidade da informação produzida, também foi demonstrado que o comportamento manipulador na verdade melhora a precisão do mercado porque os manipuladores de mercado são comerciantes de ruído e os participantes do mercado bem informados podem negociar ao contrário para fazer dinheiro.

Portanto, podemos inferir que os problemas acima são causados pela falta de um número suficiente de traders bem capitalizados e bem informados para ajudar a corrigir o mercado,** portanto, permitir que esses traders bem informados tomem empréstimos e vendam a descoberto pode ser o que torna tornar estes mercados mais eficientes é um meio fundamental. **

Além disso, em mercados de ciclo mais longo, é mais difícil para os traders bem informados contrariar a manipulação porque os manipuladores têm mais tempo para influenciar reflexivamente o sentimento do mercado e os resultados reais através da negociação. A implementação de um mercado com um período de retenção mais curto para a credibilidade da informação aumenta a confiança no jogo (e, portanto, a qualidade da sua informação), mas também torna a jogabilidade mais envolvente.

Também estamos vendo alguns sinais iniciais de que, em alguns casos, os jogadores gostam de jogos de informação onde a duração da credibilidade da informação pode ser manipulada. Perl, a conta número um no Farcaster na época, aderiu a esse modelo e criou uma plataforma no aplicativo para especular sobre o envolvimento do usuário. Mercados de previsão como "Será que @ace ou @dwr.eth (cofundador da Perl e Farcaster, respectivamente) terão mais curtidas amanhã?" são lançados, e os times de futebol e seus torcedores podem previsivelmente "criar problemas". Aqui vamos nós. Somente aqui, o jogo é jogado de forma assíncrona, e a medição é curtida em vez de "Touchdowns" (nota do Foresight News, geralmente usada para descrever a ação de pontuação em jogos de futebol americano, quando o ataque leva a bola para o gol do adversário Quando a bola atinge a end zone e toca o solo com sucesso, será considerada uma pontuação de Touchdown). Embora o jogo de Perl prejudique intencionalmente a qualidade da informação produzida pelos mercados de previsão, um metajogo interessante surge através da coordenação para resolver as previsões a seu favor.

Os jogos baseados em previsões podem reduzir a manipulação e o tédio ao utilizar rondas mais curtas e potencialmente renováveis. No entanto, em jogos de apostas baixas, permitir a manipulação do jogador pode aumentar a diversão do jogo e tornar-se parte integrante da jogabilidade.

Encontre os juízes e oráculos certos

Outro desafio dos mercados de previsão é a adjudicação – como prever o mercado corretamente? Em muitos casos, podemos contar com oráculos respaldados por reputação e garantias que podem se conectar a fontes de dados fora da cadeia. Para resolver este problema, os criadores de mercados de previsão podem contar com a teoria dos jogos e oráculos criptográficos para cobrir uma gama mais ampla de tópicos, incluindo informações privadas dos jogadores.

Os oráculos da teoria dos jogos, também conhecidos como oráculos de ponto de Schelling, assumem que, na ausência de comunicação direta, os participantes (ou nós) da rede convergirão independentemente para uma única resposta ou resultado, e acreditam que outros também escolherão esta resposta ou resultado. . Este conceito, iniciado por Augur e outros e desenvolvido pela UMA, incentiva relatórios honestos e desencoraja o conluio, recompensando os participantes com base na proximidade deles da resposta “consensual”.

No entanto, ainda existem muitos desafios para tornar estes oráculos fiáveis na adjudicação de apostas por um pequeno número de jogadores, onde a identificação e a comunicação entre si para conluio se tornam uma ameaça potencial. Embora a criptografia seja apontada como uma ferramenta fundamental para evitar o conluio entre os eleitores, ela também pode ser usada como uma ferramenta para permitir o conluio e interferir nos mercados de previsão. Podemos ver isso através do potencial do DarkDAO para alavancar Ambientes de Execução Confiáveis (TEEs) para suborno programático e manipulação coordenada de preços. Uma das equipes que trabalha para equilibrar esses incentivos é a Blocksense, que utiliza seleção secreta de comitês e votação criptográfica para evitar conluio e suborno.

Também podemos enfrentar o desafio do oráculo aproveitando os dados da cadeia. No MetaDAO, os jogadores são recompensados por preverem corretamente como propostas específicas afetarão o preço de seu token nativo. Este preço é fornecido pela posição Uniswap V3 e serve como um oráculo para o valor do token.

Contudo, estes oráculos ainda apresentam limitações na resolução de mercados com base em dados públicos. Se conseguirmos resolver mercados com base em dados privados, poderemos desbloquear tipos inteiramente novos de mercados de previsão.

Podemos usar os resultados do próprio jogo de informação como um oráculo, que é uma forma de resolver o mercado com base em dados privados. Os mercados Bayesianos são um exemplo, que utilizam os princípios da inferência Bayesiana para derivar as crenças do próprio apostador sobre as suas informações privadas, permitindo que as pessoas apostem nas crenças dos outros. Por exemplo, criar um mercado onde as pessoas possam apostar em “quantas pessoas estão satisfeitas com as suas vidas” revelaria as próprias crenças do apostador sobre a satisfação das vidas dos outros. Como resultado, podemos tirar conclusões precisas sobre as informações privadas dos jogadores que, de outra forma, seriam verdades não verificáveis.

Outra solução é um oráculo que usa criptografia inteligente para “importar” dados de uma API Web2 privada. Alguns desses oráculos existentes são mostrados na seção “Oráculos de Informação Pública e Privada” do mapa de mercado. Utilizando estes oráculos, podem ser criados mercados de previsão em torno das informações privadas de alguns jogadores, incentivando os detentores das informações privadas a resolver de forma verificável um mercado de previsão específico em troca de taxas de transação dos jogadores que apostam nesse mercado. De forma mais geral, a capacidade de acessar com segurança dados pessoais mais ricos fora e dentro da cadeia pode ser usada como identidade primitiva, ajudando-nos a identificar, incentivar e combinar jogadores de forma mais eficaz em jogos de informação, ajudando-nos a direcionar as informações necessárias, tornando os jogos de informação mais relevante para os jogadores.

As inovações no design de oráculos aumentarão a gama de dados que podemos utilizar para resolver mercados de previsão, expandindo assim o espaço de design de jogos de informação em torno da informação privada.

Gargalo de liquidez

Atrair liquidez para os mercados de previsão é difícil. Primeiro, estes mercados são mercados binários, onde os jogadores apostam “sim” ou “não” num tema específico e recebem uma quantia fixa de recompensa monetária ou nada. Como resultado, o valor destas ações pode flutuar significativamente com pequenas alterações no preço do ativo subjacente, especialmente perto do vencimento. Isto torna a previsão dos movimentos de preços de curto prazo importante, mas também extremamente desafiadora. Para lidar com os enormes riscos trazidos por mudanças repentinas, os traders devem utilizar estratégias avançadas e constantemente ajustadas para lidar com flutuações inesperadas do mercado.

Além disso, à medida que os mercados de previsão expandem o âmbito do mercado para mais tópicos e prolongam os seus prazos, atrair liquidez tornar-se-á mais difícil. Quanto mais o mercado vai além da política e do desporto, e quanto mais dura, menos as pessoas sentem que têm uma vantagem clara quando se trata de apostas. Portanto, quanto menos pessoas apostarem, menor será a qualidade da informação produzida.

Os mercados de previsão enfrentam inerentemente estes problemas de liquidez porque a formação de preços exige a extracção de informações privadas e a realização de apostas com base nessas informações, actividades dispendiosas. Os participantes precisam de ser compensados pelo esforço que investem e pelos riscos que assumem, incluindo o custo da recolha de informações e da retenção de capital. Esta compensação provém frequentemente de pessoas dispostas a aceitar probabilidades piores, quer para entretenimento (por exemplo, apostas desportivas) quer para cobertura de risco (por exemplo, futuros de petróleo), o que ajuda a gerar grandes quantidades de liquidez e volume de negociação. No entanto, os mercados de previsão com uma gama mais restrita de temas são menos atrativos comercialmente para os jogadores, resultando em menor liquidez e volumes de negociação.

Melhorias na economia: sobreposições e diversificação

Podemos resolver estes problemas recorrendo a ideias das finanças tradicionais e de outros jogos de informação existentes.

Vale ressaltar que podemos fazer uso do conceito de “overlay” mencionado por Hasu no artigo “O Dilema dos Mercados Preditivos”. Nos torneios de jogos de azar, o conceito de “sobreposição” é semelhante ao subsídio proposto pelos mercados de previsão, que é um valor adicional que as casas de apostas acrescentam ao prémio total para incentivar a participação. A “sobreposição” reduz efetivamente o custo de entrada dos jogadores e torna o torneio mais atrativo, aumentando assim a participação de jogadores novatos e experientes.

Tal como as “sobreposições” nos torneios de jogos de azar incentivam a participação dos jogadores, aumentando o ROI potencial, os “subsídios” nos mercados de previsão incentivam os participantes, reduzindo a barreira à entrada e tornando a participação mais atrativa financeiramente. Os subsídios também servem como faróis, atraindo múltiplas perspectivas e insights de comerciantes informados e desinformados, que têm a oportunidade de lucrar corrigindo os seus erros. As equipas que implementarem esta estratégia terão de identificar e envolver-se sistematicamente com potenciais fornecedores de subsídios e criar um mercado em torno das suas necessidades, uma vez que estejam dispostas a fornecer a liquidez necessária.

Da mesma forma, uma estrutura semelhante a um “fundo” poderia ser implementada para alcançar a diversificação temporal e da indústria e aumentar a liquidez nos mercados de previsão num conjunto mais amplo de questões e horizontes temporais. Por exemplo, muitas empresas podem encontrar valor no mercado em torno da forma como uma determinada ação judicial é resolvida. **Estas empresas podem reduzir o custo da participação de peritos jurídicos emprestando-lhes capital, permitindo-lhes diversificar numa vasta gama de mercados e recompensando-as depois com base no seu desempenho ao longo do tempo. **

Nesta configuração, os traders poderão pedir dinheiro emprestado para criar mercados, e o valor do empréstimo pode ser parametrizado com base nas necessidades de informação e na reputação do trader no tema. Isto pode ser combinado com uma taxa de gestão como uma “sobreposição” adicional para cada mercado.

Os fornecedores de liquidez terão acesso a traders nestes mercados que tenham incentivos para apostar corretamente nestes mercados e que estejam distribuídos por um grande cabaz de ativos não correlacionados com maturidades variadas. Embora existam “problemas de agente principal” a considerar, este sistema pode aumentar a escala de liquidez fornecida por estes mercados e a diversidade de alocação destes pools de liquidez. Além disso, a qualidade e a variedade dos produtos de informação podem ser melhoradas, ao mesmo tempo que podem ser criadas novas informações sobre as competências e conhecimentos dos traders em diferentes mercados, acelerando os retornos para os fornecedores de liquidez através de subprodutos de reputação.

Quando o valor da informação que os jogadores podem gerar é grande, a integração de mercados financeiros combináveis (como empréstimos e mineração de liquidez) no jogo pode ser uma ferramenta fundamental para reduzir as barreiras à entrada.

Melhorias na experiência do usuário: interface mais simples e incentivos flexíveis

O design UX centrado na bolsa e os tipos de recompensa limitados comuns nos mercados de previsão atuais podem dissuadir aqueles que valorizam outros tipos de interface e incentivos, limitando ainda mais a liquidez. No que diz respeito aos apostadores, existem muitas formas interessantes de melhorar a qualidade dos mercados de previsão, todas focadas na melhoria da cobertura e acessibilidade a diferentes tipos de jogadores.

Primeiro, podemos melhorar a experiência do utilizador nos mercados de previsão, integrando-os em plataformas sociais maiores. Perl e Swaye nos mostram isso conectando-se aos dados de Farcaster. Em vez de os usuários terem que abrir outro aplicativo independente, os designers de jogos de informação podem identificar e direcionar os jogadores para mercados nos quais eles são particularmente adequados para participar (por exemplo, o canal /nyc-politics de melhores jogadores).

Há também tentativas de expandir o leque de recompensas atribuídas aos apostadores e reduzir o limite de capital para estes investirem. Isso poderia assumir a forma de recompensar depoimentos individuais ou estender recompensas financeiras para incluir “utilidade no aplicativo” ou patrimônio expresso por meio de pontos ou tokens.

Embora os incentivos monetários sejam importantes para o funcionamento dos mercados de previsão, alguma literatura sugere que as moedas virtuais também podem criar mercados de previsão de qualidade comparável. De uma perspectiva prática, isto diz-nos que temos flexibilidade para assumir o tipo de “participação em dinheiro real” que os apostadores estão dispostos a arriscar e a trabalhar arduamente para obter.

Além disso, existem diferentes tipos de mecanismos de mercado que podem ser utilizados para tornar a experiência do utilizador mais “baseada em sondagens”, reduzindo ainda mais a fricção e diminuindo as barreiras à entrada. Um estudo da Universidade de Cambridge avaliou esta hipótese e descobriu que em mercados com baixa atividade comercial, grandes spreads de compra e venda e resoluções rápidas, os mecanismos de sondagem produzem resultados mais precisos do que os mercados de previsão. O estudo também descobriu que a combinação de um jogo de previsão baseado em sondagens com os incentivos monetários dos mercados de previsão produzia maior precisão do que simplesmente prever os preços de mercado. Além disso, para enfrentar potenciais desafios de estagnação da informação, as pesquisas poderiam ser “atualizadas” periodicamente com base em algum tipo de sistema push ou pull, incentivando a replicação dinâmica de informações com base em novas informações.

O jogo de mensagens criptografadas costumava atrapalhar todos os usuários avançados, exceto os mais radicais. Agora, com custos mais baixos, maior disponibilidade e dados mais ricos, temos a oportunidade de desenvolver jogos mais diversificados e acessíveis que atraem públicos específicos.

Jogo 2: A computação que preserva a privacidade gera informações

Imagine um jogo jogado por desenvolvedores do Solidity onde os jogadores utilizam computação multipartidária (MPC) para revelar seus salários e calcular médias, protegendo ao mesmo tempo a confidencialidade de seus salários individuais. Esta será uma forma valiosa para os profissionais de criptografia negociarem com seus respectivos empregadores, ao mesmo tempo que servirá como fonte de entretenimento.

De forma mais ampla, os jogos de informação podem aproveitar tecnologias de preservação da privacidade para expandir a gama de fontes de informação – especialmente dados e informações privadas que podem ser analisadas para gerar novos insights. Ao garantir a privacidade, estas ferramentas podem aumentar a variedade e a propensão das pessoas para partilhar dados e informações, e compensar os fornecedores de dados pelo valor resultante.

Embora isso não seja tudo, algumas das ferramentas usadas pelos produtores de informação para conseguir isso incluem Provas de Conhecimento Zero (ZK), Computação Multipartidária (MPC), Criptografia Totalmente Homomórfica (FHE) e Ambientes de Execução Confiáveis (TEE). Os mecanismos centrais destas tecnologias variam, mas, em última análise, todos servem o mesmo propósito – permitir que os indivíduos forneçam informações sensíveis de uma forma que preserve a privacidade.

No entanto, para casos de uso que exigem fortes garantias de privacidade, ainda existem muitos desafios sérios no uso de primitivas criptográficas de software e hardware, que discutiremos mais tarde.

A criptografia que preserva a privacidade amplia significativamente o espaço de design para novos jogos de informação que não existiam antes.

Jogo 3: Competição entre modelos para melhorar a produção de informação

Imagine um jogo onde os cientistas de dados competem entre si desenvolvendo e apostando em modelos de negociação para um fundo de hedge descentralizado. O blockchain então chega a um consenso sobre a pontuação de um modelo específico e recompensa ou penaliza os participantes com base na precisão das previsões do modelo e seu impacto nos retornos dos fundos. Esta é a abordagem do Numerai, um dos primeiros jogos de informação no Ethereum. Neste jogo, o mecanismo de consenso do Ethereum é utilizado para competir entre diferentes modelos e seus criadores em escala global, motivando efetivamente a inteligência artificial a participar do jogo da informação, gerando assim retornos valiosos.

Indo um passo adiante, poderíamos incentivar mais diretamente as IAs a jogar jogos de informação para nós, usando seu vasto conhecimento para competir entre si na realização de previsões. Embora não joguem necessariamente estes jogos por diversão, a utilização de máquinas inteligentes em vez de humanos pode reduzir significativamente os custos de mão-de-obra necessários para produzir informação. Como resultado, estes modelos de IA podem aumentar a liquidez em mais nichos de mercado de previsão, onde os humanos muitas vezes relutam em participar. Como disse Vitalik:

"Se você criar um mercado e fornecer um subsídio de liquidez de US$ 50, os humanos não se importarão muito com as ofertas, mas milhares de IAs entrarão facilmente e darão o melhor palpite que puderem. O incentivo para resolver bem qualquer problema pode ser mínimo. , mas o incentivo para construir uma IA que faça previsões geralmente boas pode valer milhões de dólares.”

Alternativamente, podemos aproveitar o consenso entre os modelos de aprendizagem automática para competir em torno do valor da informação que criam. Equipes como Allora e Bittensor TAO estão trabalhando para coordenar modelos e agentes para transmitir suas previsões a outras pessoas na rede, enquanto outros são responsáveis por avaliar, pontuar e transmitir seu desempenho de volta à rede. Em cada época, a avaliação coletiva entre modelos é usada para alocar recompensas ou poder a diferentes modelos com base na qualidade da previsão. Os empreendedores podem assim aproveitar uma rede cada vez melhor de modelos para melhorar a qualidade da informação que flui através dos seus mercados.

É perfeitamente possível que existam alguns mercados para a informação – a qualidade da informação gerada através de modelos é simplesmente incomparável aos jogos de informação entre humanos.

Jogos informativos que podem ser usados para monetização

Alguns jogos de informação sobrevivem unicamente do prazer que os usuários obtêm deles. Mas para aqueles que querem monetizar o valor da informação que geram, é necessária mais reflexão. Infelizmente, a natureza da informação como mercadoria leva a falhas importantes do mercado que impedem a sua monetização suave:

• A informação não pode ser avaliada até ser consumida, tornando difícil para os compradores avaliar se os preços listados pelos vendedores refletem com precisão o valor da informação.
• A informação não é rival – consumi-la não reduz sua disponibilidade, o que significa que não tem escassez, o que a torna pouco atrativa para os compradores.
• A natureza não exclusiva da informação, combinada com os baixos custos de reprodução, torna difícil para os vendedores impedir o acesso não autorizado, apesar dos elevados custos iniciais de produção.

Estas características económicas colocam desafios tanto aos compradores como aos vendedores para lucrar com a informação e podem levar a uma oferta insuficiente de informação. Se a informação se tornar conhecida rapidamente por todos os que a podem explorar simultaneamente, haverá menos oportunidades para os compradores de informação explorarem as assimetrias de informação devido ao aumento da concorrência ou ao colapso dos esquemas que pretendiam utilizar. Felizmente, existem ferramentas de criptografia que podem ser usadas para resolver esses problemas e já estão em uso.

Jogo 4: Troca – Monetização por meio da especulação de informações

Uma forma de monetizar a produção de informação sem mantê-la secreta ou limitar o conjunto de ações que podem ser tomadas contra ela é simplesmente tornar essa informação pública, mas criar uma ferramenta que permita às pessoas apostar em como ela muda – também conhecida como derivativos. .

Uma empresa que faz isso ativamente é a Parcl, cuja bolsa permite aos usuários especular sobre a ascensão e queda do mercado imobiliário. O mercado da Parcl é alimentado por informações de preços em tempo real, obtidas pelo Parcl Labs a partir de um vasto conjunto de dados imobiliários e processados através de algoritmos proprietários para produzir informações mais granulares e precisas do que os índices de preços imobiliários tradicionais.

Embora a Parcl monetize essas informações mais diretamente por meio da API, eles também criam uma camada adicional de monetização, permitindo que os traders apostem em como essas informações mudam ao longo do tempo. Outros projectos, como o IKB e o Fantasy mencionados na secção "Mercado de Informação Alternativa" do mapa de mercado, centram-se na monetização através da especulação ou na cobertura de mudanças nas informações públicas existentes, que vão desde o desempenho do atleta até às criações criativas e ao envolvimento social da pessoa.

Se você conseguir vender o interesse das pessoas nas informações que você gera, poderá monetizá-las sem mantê-las em segredo ou restringir a forma como os compradores podem usá-las.

Jogo 5: Descubra o mercado negro de informações confidenciais

Imagine um jogo que permite descobrir informações alfa selecionadas sobre as últimas atividades na rede e novas startups de criptografia antes que o mundo saiba disso. Para conseguir isso, a informação precisa permanecer confidencial, a fim de abordar as questões de incontestação e exclusividade colocadas pela informação pública. Como resultado, os mercados de informação da próxima geração estão a facilitar a troca de informações confidenciais, ao mesmo tempo que aproveitam a blockchain para descobrir e regular todos os participantes que podem pagar para aceder a essas informações.

O mercado descentralizado de informações confidenciais da Freatic, Murmur, é um excelente exemplo dessa abordagem, usando NFTs e um sistema de filas para limitar o acesso exclusivo às informações. Os compradores de informações primeiro precisam se inscrever em um tópico específico comprando um NFT que represente um cupom. Isso lhes garantiria um lugar na fila para resgatar o segredo do editor, com uma taxa adicional para retardar sua disseminação. Os compradores também podem votar posteriormente na qualidade das informações. Através deste processo, a Murmur garante que as informações permanecem confidenciais e valiosas sem ter que limitar a sua venda a uma entidade.

Por outro lado, Friend.tech usa chaves e curvas de ligação para gerenciar o acesso a informações confidenciais em bate-papos em grupo, aumentando a barreira de entrada à medida que a demanda aumenta. Portanto, podemos pensar nas chaves da Friend.tech como um proxy para o valor médio das informações de uma pessoa (assumindo que o mercado de chaves seja eficiente). No entanto, os jogadores sempre “contam” alguma ideia do “valor” da pessoa ao negociar as chaves, dificultando a avaliação do valor da informação pelos compradores. Talvez isso sirva como outro ponto de dados para apoiar a afirmação de que o “mercado de mensagens” mais valioso até o momento é, na verdade, o mercado de memecoin, que, se você olhar com atenção, na verdade gira em torno de tendências específicas ou de um mercado de previsão do valor simbólico de um personagem. **

Deixando de lado o Memecoin, uma direção que a equipe está tomando para limitar o acesso à informação é permitir que os vendedores de informação projetem curvas de ligação melhores que relacionem o preço do acesso ao valor da informação. Por exemplo, o preço da informação que se deprecia rapidamente à medida que a informação se torna conhecida pode ser determinado por uma curva vinculativa que reflecte a rápida depreciação do valor da informação ao longo do tempo.

As trocas de moeda descentralizadas são um desafio devido a questões de confiança e à descoberta de coincidências de necessidades duplas. O Blockchain já resolve esse problema para a moeda (Bitcoin) e fará o mesmo para a informação através de jogos divertidos centrados na descoberta de informações ocultas.

Jogo 6: "Futarquia" - prevendo a realização do mercado

Um método importante de monetizar informações sem mantê-las explicitamente confidenciais é produzir e vender informações que apenas uma única organização pode e irá explorar. Esta abordagem não é nova, muitas empresas já monetizam informações restringindo o acesso às informações a compradores específicos através de leilões ou acordos de confidencialidade. Contudo, estamos a assistir a um novo modelo de negócio para a venda de produtos de informação – produzindo informação pública que é relevante e valiosa apenas para as organizações que tomam decisões específicas.

Na verdade, só agora estamos vendo mercados de previsão construídos sobre trilhos criptografados como uma forma de experimentar a "Futarquia" (nota da Foresight News, que pode ser traduzida como sistema futuro, como escreveu o professor Robin Hanson, da Universidade George Mason, em "We Should Vote por Valor" em 2000, mas pagar por acreditar?" Este conceito foi mencionado pela primeira vez no artigo. Em 2008, Futarquia foi eleita a palavra quente do ano pelo New York Times) como um mecanismo alternativo para monetizar a informação que gera.

A “Futarquia” proporciona uma nova forma de melhorar a tomada de decisões, concentrando-se no aproveitamento da informação criada pelos mercados de previsão. As informações geradas pelo mercado de previsão são usadas para tomar decisões e, quando o mercado de previsão se estabiliza, os participantes com as previsões mais precisas são recompensados.

Os próprios mercados de previsão são jogos de soma zero para os jogadores, o que limita os incentivos à participação de investidores informados e agrava os estrangulamentos de liquidez existentes. A “futarquia” pode resolver este problema porque a riqueza criada pela tomada de melhores decisões pode ser redistribuída aos comerciantes.

Entidades nativas descentralizadas como MetaDAO já estão experimentando a “Futarquia”. Quando uma proposta é feita, como a proposta da Pantera de compra do token de governança MetaDAO, dois mercados de previsão são criados: “aprovado” representa apoio e “falha” representa oposição. Os participantes negociam tokens condicionais nesses mercados, especulando sobre o impacto das propostas no valor do DAO. Os resultados dependem de uma comparação do preço médio ponderado no tempo (TWAP) de tokens “aprovados” e “reprovados” após um período de tempo especificado. Caso o TWAP do mercado “passante” exceda a faixa de configuração do TWAP do mercado “falhado”, a proposta é aprovada, resultando na execução dos termos da proposta e no cancelamento da transação do mercado falido. O sistema aproveita a dinâmica do mercado para orientar as decisões de governança, alinhando-as com as previsões coletivas do mercado sobre se as propostas aumentarão ou diminuirão o valor do DAO.

Em alguns casos, a “Futarquia” ainda precisa de ser concebida em torno da confidencialidade. Por exemplo, se um mercado de previsão for utilizado para determinar decisões de contratação de pessoas específicas, então esta informação torna-se pública e torna-se um risco informativo – os concorrentes podem caçar alvos de contratação com base nas previsões do mercado.

Outra razão para manter a confidencialidade das informações é o seu impacto nos incentivos e na cultura organizacional. Como Robin Hanson salientou na sua palestra “O Futuro dos Mercados de Previsão”, as próprias experiências internas da Google encontraram resistência porque os executivos temem que as métricas de desempenho público possam desmotivar os funcionários. É claro que os gestores não estão inclinados a implementar coisas que possam revelar as “Roupas Novas do Imperador”, e estamos vendo isso hoje. Segundo o fundador da MetaDAO @metaproph 3 t, algumas pessoas decidem não enviar propostas porque não querem ser avaliadas pelo mercado.

Ambos os problemas podem ser resolvidos limitando a acessibilidade da informação de previsão do mercado apenas a decisores específicos. No entanto, ao dar aos decisores o poder de agir de forma autónoma com base nesta informação, os apostadores irão incorporar estes preconceitos nas suas apostas, reduzindo assim a qualidade da informação gerada.

Em outros casos, "Futarquia" pode ser mais adequado para aplicação em indústrias específicas, e suas vantagens superam o impacto cultural, como o fundo de hedge de Bridgewater.A integração do blockchain também pode aumentar ainda mais a credibilidade da "Futarquia" e evitar a manipulação.

Os métodos de monetização para mercados de previsão têm sido até agora limitados à especulação ou cobertura, mas ao ajudar as organizações a tomar melhores decisões, os mercados de previsão podem desbloquear um mercado inteiramente novo – embora as funções relacionadas com informações confidenciais permaneçam questões sem resposta.

Jogo 7: A promessa confiável de jogos de informação programável

Conforme mencionado no início deste artigo, o Google monetiza informações alugando o uso das informações aos anunciantes, ao mesmo tempo que limita a forma como eles usam as informações aos leilões de anúncios do Google. Da mesma forma, promessas confiáveis ajudam os vendedores de informações a monetizar, limitando as ações que os compradores podem realizar com base nessas informações.

Os vendedores de informações podem usar métodos criptográficos como MPC, TEE e FHE para garantir promessas confiáveis dos compradores de realizar cálculos com base em dados privados. Os vendedores podem, portanto, confiar as suas informações aos compradores, dando-lhes controlo específico sobre as suas ações futuras em torno das suas informações privadas, sem revelar as informações em si.

Esta tecnologia primitiva desbloqueia todos os tipos de jogos de informação. Imagine permitir que os comerciantes (vendedores de informações) vendam o direito de ordenar negociações com base no histórico de negociação de ordens para compradores (buscadores) de informações se o comprador se comprometer a simular apenas o histórico de negociação de ordens um determinado número de vezes. Indo um passo adiante, imagine permitir que os usuários da Netflix deleguem a exibição de filmes da Netflix para outras pessoas usando suas contas, permitindo-lhes “gerar receitas” de suas contas sem revelar seus detalhes de login. Por sua vez, os compradores podem desbloquear valor a partir da informação privada dos vendedores sem que estes tenham de lidar com os desafios de vender a informação em si (a informação é um bem experiencial não rival e não excludente).

Desbloqueando a monetização em escala do Google para designers de jogos de informação

Os TEE oferecem actualmente uma opção prática para a implementação de tais controlos, embora com garantias limitadas de confidencialidade. Embora não seja adequado para proteger grandes ativos ou dados confidenciais, o TEE é adequado para casos de uso que exigem acesso mais restrito a informações confidenciais, como a prevenção de front-running. O Projeto SUAVE, criado pela equipe Flashbots, está construindo uma rede TEE que os desenvolvedores podem usar hoje, com uma visão de longo prazo para permitir que os desenvolvedores de aplicativos encontrem melhores maneiras de aproveitar o valor de suas informações e das de seus clientes.

No projeto da SUAVE, a integração do blockchain com o TEE aborda três limitações principais do TEE que são críticas para o avanço do jogo da informação. Primeiro, o blockchain elimina a necessidade de confiança nas comunicações entre o anfitrião e os jogadores, que podem praticar censura ou comportamento malicioso. Em segundo lugar, o blockchain fornece um mecanismo seguro para manter o estado e evitar ataques de reversão aos quais o TEE é suscetível. Finalmente, o blockchain é fundamental para garantir a criação sem permissão e resistente à censura de um jogo de mensagens baseado em TEE (SUAPP), cujos contratos, entradas e saídas inteligentes podem ser confiáveis para todos os jogadores.

Embora muitos dos primeiros jogos de informação que usam SUAVE obviamente se concentrem no MEV, há oportunidades para eles serem usados em jogos de informação que vão muito além da negociação.

Jogo 8: Reputação e Conhecimento Zero Promovem o Mercado do Jogo

Um desafio fundamental na monetização da informação é a natureza inerente da informação como uma “mercadoria de experiência”. **O valor dos bens de experiência só pode ser reconhecido após o uso, o que torna difícil para os vendedores definirem os preços antecipadamente. **Ao criar mecanismos para resolver este problema, também podemos criar uma jogabilidade interessante para os usuários. A jogabilidade central de alguns jogos é permitir que os jogadores construam reputações para se distinguirem de outros jogadores, como World of Warcraft, o que pode ser divertido e uma forma fundamental para os jogadores decidirem com quem cooperar. Outros jogos podem querer que os vendedores se comprometam a definir um preço para algumas informações (como localizações inimigas, planos secretos) sem revelar as informações de antemão.

Para superar este problema, os designers de jogos de informação podem aproveitar soluções criptográficas, como provas de conhecimento zero (ZKPs), para verificar as propriedades de mercadorias de informação computacional (como a eficácia dos algoritmos de negociação) sem revelar os dados ou código reais. Isso pode ser alcançado criando compromissos criptográficos, marcando-os com data e hora no blockchain e fornecendo prova de conhecimento zero do desempenho do algoritmo. No entanto, esta abordagem só funciona para bens de informação cujo valor provém das suas propriedades computacionais e que podem ser testados em dados verificáveis.

Para outros tipos de bens de informação, a reputação e a identidade tornam-se críticas. Os mecanismos de consenso entre os compradores de informação podem ser explorados para construir uma reputação em torno do valor da informação que um vendedor está a tentar vender.

Sistemas como o Murmur usam os votos dos usuários em uma janela exclusiva para construir a reputação de um editor, elevando-o de status não verificado para verificado com base no feedback da comunidade. Esse processo cria um registro transparente e imutável de interações, construindo uma reputação confiável para os vendedores e acompanhado por um ciclo de feedback restrito.

Alternativamente, o protocolo Erasure Bay exige que os vendedores apostem tanto o capital como a sua reputação como um sinal da fiabilidade das suas informações. O protocolo identifica um “fator de fraude” que permite aos compradores destruir uma determinada parcela das apostas dos vendedores quando a informação é de baixa qualidade, garantindo assim que os vendedores tenham um incentivo para fornecer informações de alta qualidade.

Para evitar falhas de mercado e maximizar o volume de transações, os designers de jogos precisam fornecer aos vendedores ferramentas criptográficas para provar o valor de suas informações ou fornecer mecanismos confiáveis e rápidos para construir sua reputação por vender itens anteriormente.

Resumir

Os jogos de informação não são novidade. No entanto, antes do advento dos blockchains programáveis, os designers de jogos só podiam solicitar permissão de intermediários centralizados, e os jogadores estavam limitados a jogos que poderiam ser mediados por terceiros de confiança.

Agora, a queda drástica no custo do espaço em bloco significa que qualquer pessoa pode criar um DAO ou protocolo para informações confidenciais inspirado na governança futura e acessar uma variedade de ferramentas para verificação, arbitragem, monetização e muito mais. A redução das barreiras à participação e à inovação aberta na via financeira autorizada irá desbloquear jogos que nem poderíamos imaginar.

Este artigo mostra os primeiros sinais e desafios da implementação desta nova onda de jogos de informação e o potencial do uso de ferramentas criptográficas para resolver estes problemas. Com essas ferramentas, alguns designers de jogos irão melhorar os jogos de informação que já jogamos, como trading e MEV, enquanto outros criarão jogos que simplesmente não existiam antes.

No entanto, cada um desses jogos de informação criptografados representa minijogos que precisam ser combinados entre si para formar um jogo completo. Os jogadores se divertem e se entusiasmam construindo reputações, trabalhando com equipes e competindo por influência dentro de uma organização, tudo como parte de um todo maior.