Деконструкція інтернет-гігантів, найповніший посібник із зашифрованої інформаційної гри

Автор оригіналу: Бенджамін Фанк

Оригінальний збірник: Frank, Foresight News

Наші мізки, книги та бази даних є як одержувачами, так і творцями зростаючої схильності людства генерувати дані. Інтернет, останнє досягнення в цьому тривалому розвитку, щодня генерує та зберігає приблизно 250 трильйонів байтів даних. Хоча це число легко захоплюватися, сама точка даних не має великої цінності. Вони схожі на розрізнені фрагменти великого пазлу, які потрібно ретельно зібрати, обробити та контекстуалізувати, щоб стати цінною інформацією.

Багато сучасних інтернет-гігантів зосередили всі свої бізнес-моделі на цьому, а найуспішніше це робить Google. Їхній процес полягає в наступному: видобувають величезну кількість дорогоцінної сировини, «цифрового сміття» у вигляді мільярдів особистих даних людей, і Він подається в конвеєр алгоритмів для прогнозування вибору, який люди, ймовірно, зроблять. Чим більше даних Google збирає та обробляє в інформацію про нас, тим вищий рівень розуміння вони можуть надати рекламодавцям, і тим вищі рекламодавці ставлять на аукціонах оголошень Google, щоб спробувати перетворити нас на клієнтів.

Завдяки цим процесам Google щорічно отримує 240 мільярдів доларів доходу від реклами. Хоча Google навмисно виключає людей із цього процесу, існує потенційно потужніший спосіб генерувати та монетизувати цінну інформацію. Використовуючи людей як гравців, ми гейміфікуємо процес створення інформації, пошуку та спекуляцій, стимулюючи наше невід'ємне бажання брати участь. Від спортивних ставок до MEV і соціальних відрахувань, таких як Among Us, ми схильні до «інформаційних ігор», які обертаються навколо конкуренції та координації та вимагають від нас вмілого приховування та розкриття інформації.

Деякі інформаційні ігри є саме такими: іграми. Але, як ми побачимо, інші інформаційні ігри можна використовувати для генерації та монетизації нової, цінної інформації та стати основою нового покоління продуктів і бізнес-моделей.

Проте в інформаційної гри завжди була ахіллесова п’ята: довіра. Зокрема, гравці повинні довіряти іншим гравцям, щоб вони не поширювали та не використовували інформацію у спосіб, який порушує правила гри. Якби член екіпажу в Among Us виявився самозванцем у середині гри або виробник блоку (майнер) міг би обчислити неправильний корінь блоку, але все одно був прийнятий валідатором, ніхто не захоче грати знову. Ця гра закінчена . Щоб вирішити цю проблему довіри, ми звертаємося до довірених третіх сторін, щоб створити та розмістити для нас інформаційні ігри.

Це добре для гри з низькими ставками, як Among Us, але обмеження створення ігор і посередництва централізованою стороною обмежує нашу довіру та експериментальне дослідження інформаційних ігор, у які ми граємо, тим самим обмежуючи те, що ми можемо збирати, типи інформації, яку використовуємо та монетизуємо.

Коротше кажучи, є багато інформаційних ігор, які навіть не пробували, оскільки ми не знайшли способу бути справедливими та гідними довіри в децентралізованому середовищі.

Програмовані блокчейни та нові криптографічні примітиви вирішують цю проблему, дозволяючи нам створювати та координувати інформаційні ігри в масштабі без дозволу, не довіряючи третім сторонам або один одному.

У свою чергу, інформаційні ігри, керовані шифруванням, можуть швидко збільшити кількість і якість інформації в усьому світі, тим самим покращуючи наші колективні можливості прийняття рішень і відкриваючи приріст ефективності, еквівалентний масштабу глобального ВВП. Уявіть собі доступний у всьому світі ринок прогнозів, який використовується як інструмент для розподілу капіталу для мегафондів, що працюють в Інтернеті. Або гра, яка дозволяє людям об’єднувати особисті дані про здоров’я та отримувати винагороду за будь-які нові відкриття в результаті її використання, захищаючи при цьому свою конфіденційність.

Однак, як буде показано в цій статті, криптоцентричні інформаційні ігри можуть ще бути недоступними для таких випадків використання з високим ризиком. Але спробувавши сьогодні менші, цікавіші ігри обміну повідомленнями, команди можуть зосередитися на залученні гравців і зміцненні довіри, перш ніж розширюватися на створення та монетизацію більш прибуткових ринків обміну повідомленнями.

Від ринків прогнозів до теорії ігор, оракулів і мереж довіреного середовища виконання, ця стаття охопить простір дизайну для створення цих інформаційних ігор на основі криптовалюти та представить інфраструктуру, необхідну для реалізації їх повного потенціалу.

Ринки без дозволу: передумови для інформаційних ігор

Блокчейн дозволяє розробникам створювати настроювані автоматизовані фінансові інструменти, які живлять ринки без дозволу, які неможливо зупинити. У результаті тепер кожен може створити механізми, які стимулюють, координують і врегульовують обмін цінностями та інформацією. Це підкреслює важливу роль, яку відіграє блокчейн, дозволяючи нам швидко експериментувати з тим, як найкраще налаштувати ігри, щоб максимізувати цінність для всіх учасників.

Буде дуже важко переконати централізованих посередників адаптуватися з такою швидкістю або дозволити своїм користувачам брати участь у цих експериментах. Таким чином, ринки без дозволу стануть середовищем, за допомогою якого можна реалізовувати маргінальні теорії та передові дослідницькі статті. Ми вже бачили це на ринках прогнозів, де автоматизовані стратегії маркет-мейкерів, які теоретично реагують на низьку ліквідність на ринках прогнозів, реалізуються як CPMM (Continuous Quotation Market Makers) у криптовалютних мережах і проводяться за реальні гроші Перевірено.

**Биржові майданчики без дозволу є чудовим засобом кращих інструментів для створення нової інформації та монетизації її цінності. **

Інформаційні ігри для виробництва інформації

Багато інформаційних ігор генерують нову інформацію, яку гравці можуть використовувати для прийняття кращих рішень.

Ці інформаційні ігри створюють стимули для вилучення сировини (публічних і приватних даних) від людей, баз даних та інших джерел, а потім агрегування цих даних за допомогою найкращих машин виробництва інформації (ринків і алгоритмів). В ідеалі в процесі агрегування цієї інформації нова інформація генерується та монетизується, допомагаючи іншим гравцям приймати правильні рішення. Наприклад, інвестиційний DAO використовує прогнозні результати ринку, щоб вирішити, чи варто інвестувати в новий стартап.

Ігри та інструменти, які використовують розробники інформаційних ігор, відрізнятимуться залежно від типу інформації, яку вони можуть створювати, залишаючи нам величезний простір для розробки, щоб досліджувати різні проблеми та можливості.

Але почнемо з найбільш активно розробляється і обговорюваної сьогодні інформаційної гри – прогнозних ринків.

Гра 1: Ринки прогнозів як інструмент для генерації інформації

Однією з найпопулярніших інформаційних ігор у криптовалюті (і не тільки) є ринки прогнозів. Polymarket є провідним у світі ринком прогнозів, який забезпечує загальний обсяг торгів понад 400 мільйонів доларів США (і стрімко зростає).

Ринки прогнозів працюють, стимулюючи гравців використовувати власні гроші, наприклад криптовалюту, щоб робити ставки на результати різних подій. Ця практика вимоги особистого фінансового ризику («участь реальними грошима») допомагає гарантувати, що учасники справді віддані своїм прогнозам. Ринки динамічно пристосовуються, оскільки трейдери діють на основі своїх ідей, купуючи акції із заниженими результатами та продаючи акції із завищеними результатами. Ці коригування ринкових цін відображають більш точні колективні оцінки ймовірностей подій, ефективно виправляючи будь-які початкові неправильні ціни.

Чим більше людей беруть участь у ставках на ринку з різними, але пов’язаними публічними та приватними знаннями, тим більше правди відображатиметься в цінах. Зрештою, ринки прогнозів використовують «мудрість натовпу», використовуючи фінансовий ризик для точного збирання інформації.

На жаль, ринки прогнозів представляють деякі ключові проблеми, багато з яких зводяться до різних проблем масштабованості.

Вузьке місце реальної інформації

Кейнсіанські конкурси краси, в яких судді намагаються вибрати варіанти, які, на їхню думку, виберуть інші судді, не є унікальними для ринків прогнозів. Однак їх негативний вплив тут більш виражений, ніж на традиційних ринках, оскільки метою прогнозних ринків є саме створення точної інформації. Крім того, на відміну від традиційних фінансових ринків, де поведінка учасників головним чином обумовлена максимізацією прибутку, гравці на ринках прогнозів легше піддаються впливу особистих переконань, політичних уподобань або зацікавленості в певних результатах. Тому вони більш готові нести фінансові втрати на самому ринку, якщо їхні ставки перегукуються з особистими цінностями або очікуваннями прибутку від дій поза ринком.

Крім того, чим більше людей розглядають ринок або алгоритм як джерело правди, тим вищий стимул маніпулювати цим ринком. Це дуже схоже на проблему соціальних мереж. **Чим більше люди довіряють інформаційним продуктам, створеним платформами соціальних медіа, тим вищий стимул маніпулювати ними заради отримання прибутку чи соціально-політичної вигоди. **

Деякі гравці можуть навіть скористатися сигналами та стимулами, створеними ринками прогнозів, щоб переоцінити колективні переконання та заохотити колективні дії. Наприклад, уявіть, що уряд використовує форму політики «кількісного пом’якшення», щоб вплинути на ринки прогнозів щодо ключових питань, таких як зміна клімату чи війна. Купуючи великі обсяги акцій на відповідних ринках прогнозів, вони можуть перенаправити фінансові стимули на бажані результати. Можливо, вони вважають, що системні ризики зміни клімату недооцінені, тому вони активно купують «ні» частку ринку, який прогнозує поліпшення клімату в 2028 році. Цей крок може спонукати більше стартапів у сфері кліматичних технологій до розробки технологій, які дозволять їм отримати інформаційну перевагу, ставлячи на акції «так», тим самим прискорюючи темпи пошуку рішень.

Хоча було доведено, що вищенаведені фактори негативно впливають на якість виробленої інформації, також було продемонстровано, що маніпулятивна поведінка насправді покращує точність ринку, оскільки ринкові маніпулятори є шумними трейдерами, а добре поінформовані учасники ринку можуть торгувати навпаки, щоб зробити гроші.

Таким чином, ми можемо зробити висновок, що вищезазначені проблеми викликані відсутністю достатньої кількості добре капіталізованих і добре поінформованих трейдерів, які б допомогли виправити ринок,** тому дозволити цим добре поінформованим трейдерам позичати і робити короткі позики ці ринки є більш ефективним ключовим засобом. **

Крім того, на ринках із довшим циклом добре поінформованим трейдерам важче протидіяти маніпуляціям, оскільки маніпулятори мають більше часу, щоб рефлекторно впливати на настрої ринку та фактичні результати торгівлі. Впровадження ринку з коротшим періодом збереження достовірності інформації підвищує довіру до гри (і, отже, якість її інформації), але також робить ігровий процес більш привабливим.

Ми також бачимо деякі перші ознаки того, що в деяких випадках гравцям подобаються інформаційні ігри, де можна маніпулювати тривалістю достовірності інформації. Perl, обліковий запис номер один у Farcaster на той час, спирався на цю модель і створив платформу в додатку, щоб спекулювати на залученні користувачів. Запускаються такі ринки прогнозів, як «Чи @ace або @dwr.eth (співзасновник Perl і Farcaster відповідно) завтра отримають більше лайків?», і футбольні команди та їхні вболівальники можуть передбачувано «створювати проблеми». Ось і ми. Тільки тут гра ведеться асинхронно, а вимірювання — це лайки, а не «тачдауни» (примітка Foresight News, яка зазвичай використовується для опису гольових дій в іграх американського футболу, коли напад переносить м’яч у ворота суперника. Коли м’яч досягає кінцевої зони й успішно торкається землі, це буде оцінено як рахунок приземлення). У той час як гра Perl навмисно підриває якість інформації, виробленої ринками прогнозів, цікава метагра виникає завдяки координації для вирішення прогнозів на свою користь.

Ігри, засновані на передбаченнях, можуть зменшити маніпуляції та нудьгу, використовуючи коротші, потенційно поновлювані раунди. Проте в іграх з низькими ставками дозвіл на маніпуляції гравцями може додати задоволення від гри та стати невід’ємною частиною ігрового процесу.

Знайдіть правильних суддів і оракулів

Ще одна проблема з прогнозованими ринками – це судове рішення – як правильно передбачити ринок? У багатьох випадках ми можемо покладатися на оракули, що підтримуються репутацією та заставою, які можуть підключатися до джерел даних поза мережею. Щоб вирішити цю проблему, розробники ринку прогнозів можуть покладатися на теорію ігор і криптографічні оракули, щоб охопити ширший спектр тем, включаючи особисту інформацію гравців.

Оракули теорії ігор, також відомі як оракули точки Шеллінга, припускають, що за відсутності прямого зв’язку учасники (або вузли) у мережі незалежно сходитимуться до однієї відповіді чи результату, і вони вірять, що інші також виберуть цю відповідь чи результат. . Ця концепція, започаткована Аугуром та іншими та розвинена далі UMA, заохочує чесне звітування та перешкоджає змові, винагороджуючи учасників залежно від того, наскільки вони близькі до «консенсусної» відповіді.

Однак існує ще багато проблем, щоб зробити ці оракули надійними для розгляду ставок невеликою кількістю гравців, де ідентифікація та спілкування один з одним для змови стає потенційною загрозою. Хоча криптографію рекламують як ключовий інструмент для уникнення змови між виборцями, її також можна використовувати як інструмент для змови та втручання в ринки прогнозів. Ми бачимо це через потенціал DarkDAO щодо використання довірених середовищ виконання (TEE) для програмного підкупу та скоординованого маніпулювання цінами. Однією з команд, які працюють над збалансуванням цих стимулів, є Blocksense, яка використовує таємний відбір комітетів і криптографічне голосування, щоб запобігти змові та хабарництву.

Ми також можемо вирішити проблему Oracle, використовуючи дані в мережі. У MetaDAO гравці отримують винагороду за правильне прогнозування того, як конкретні пропозиції вплинуть на ціну їх рідного токена. Ця ціна надається позицією Uniswap V3 і служить оракулом для вартості токена.

Однак ці оракули все ще мають обмеження у вирішенні ринків на основі публічних даних. Якщо ми зможемо вирішити ринки на основі приватних даних, ми зможемо розблокувати абсолютно нові типи прогнозованих ринків.

Ми можемо використовувати результати самої інформаційної гри як оракул, який є одним із способів вирішення ринку на основі приватних даних. Одним із таких прикладів є байєсівські ринки, які використовують принципи байєсівського висновку, щоб вивести власні переконання гравця щодо його чи її особистої інформації, дозволяючи людям робити ставки на переконаннях інших. Наприклад, створення ринку, де люди можуть робити ставки на те, «скільки людей задоволені своїм життям», виявить власні переконання гравця щодо задоволеності життям інших. У результаті ми можемо зробити точні висновки щодо особистої інформації гравців, яка інакше була б неперевіреною правдою.

Іншим рішенням є оракул, який використовує розумну криптографію для «імпорту» даних із приватного API Web2. Деякі з цих існуючих оракулів показано в розділі «Публічні та приватні інформаційні оракули» на карті ринку. Використовуючи ці оракули, ринки прогнозів можуть бути створені навколо особистої інформації деяких гравців, стимулюючи власників приватної інформації перевірено вирішувати певний ринок прогнозів в обмін на комісію за трансакції від гравців, які роблять ставки на цьому ринку. У більш загальному плані можливість безпечного доступу до багатших особистих даних поза ланцюгом і в ланцюзі може використовуватися як примітиви ідентифікації, допомагаючи нам ефективніше ідентифікувати, заохочувати та підбирати гравців в інформаційних іграх, допомагаючи нам направляти необхідну інформацію, робити інформаційні ігри більшими актуальні для гравців.

Інновації в дизайні Oracle розширять діапазон даних, які ми можемо використовувати для вирішення ринкових прогнозів, тим самим розширюючи простір дизайну інформаційних ігор навколо приватної інформації.

Вузьке місце ліквідності

Залучити ліквідність на прогнозні ринки складно. По-перше, ці ринки є бінарними ринками, де гравці роблять ставку «так» або «ні» на певну тему та отримують або фіксовану суму грошової винагороди, або нічого. У результаті вартість цих акцій може суттєво коливатися з невеликими змінами ціни базового активу, особливо перед закінченням терміну дії. Це робить прогнозування їх короткострокових цінових коливань важливим, але також надзвичайно складним. Щоб впоратися з величезними ризиками, спричиненими раптовими змінами, трейдери повинні використовувати передові та постійно кориговані стратегії для боротьби з несподіваними коливаннями ринку.

Більше того, у міру того як ринки прогнозів розширюють ринок до більшої кількості тем і подовжують часові рамки, залучення ліквідності стане важчим. Чим далі ринок виходить за межі політики та спорту, і чим довше він триває, тим менше людей відчувають, що вони мають явну перевагу, коли справа стосується ставок. Отже, чим менше людей роблять ставки, тим нижча якість отриманої інформації.

Ринки прогнозів за своєю суттю стикаються з проблемами ліквідності, тому що формування цін вимагає видобутку приватної інформації та розміщення ставок на основі цієї інформації, і те, і інше є дорогою діяльністю. Учасникам необхідно компенсувати зусилля, які вони вкладають, і ризики, які вони беруть, включаючи вартість збору інформації та блокування капіталу. Ця компенсація часто надходить від людей, які готові прийняти гірші шанси або для розваг (наприклад, ставки на спорт), або для хеджування ризику (наприклад, ф’ючерси на нафту), що допомагає збільшити ліквідність і обсяг торгів. Однак ринки прогнозів із вужчим діапазоном тем є менш комерційно привабливими для гравців, що призводить до нижчої ліквідності та обсягів торгів.

Покращення економіки: накладання та диверсифікація

Ми можемо вирішити ці проблеми, запозичивши ідеї з традиційних фінансів та інших існуючих інформаційних ігор.

Варто зазначити, що ми можемо використовувати концепцію «накладання», згадану Хасу в статті «Дилема ринків прогнозів». В азартних турнірах концепція «оверлею» подібна до субсидії, запропонованої ринками прогнозів, яка є додатковою цінністю, яку букмекери додають до призового фонду, щоб заохотити участь. «Накладання» ефективно знижує вартість входу для гравців і робить турнір більш привабливим, тим самим збільшуючи участь новачків і досвідчених гравців.

Подібно до того, як «накладки» в азартних турнірах стимулюють участь гравців шляхом збільшення потенційної рентабельності інвестицій, «субсидії» на ринках прогнозів стимулюють учасників, знижуючи бар’єр входу та роблячи участь більш фінансово привабливою. Субсидії також служать маяками, залучаючи різноманітні точки зору та думки як від поінформованих, так і від необізнаних торговців, які мають можливість отримати прибуток, виправляючи свої помилки. Команди, які реалізують цю стратегію, повинні будуть систематично визначати потенційних постачальників субсидій і взаємодіяти з ними, а також створювати ринок відповідно до їхніх потреб, оскільки вони бажають забезпечити необхідну ліквідність.

Подібним чином можна запровадити структуру, схожу на «фонд», щоб досягти часової та галузевої диверсифікації та підвищити ліквідність на прогнозованих ринках у ширшому наборі проблем і часових горизонтів. Наприклад, багато компаній можуть знайти цінність на ринку в тому, як вирішується певний судовий процес. **Ці компанії можуть зменшити вартість участі юридичних експертів, позичивши їм капітал, дозволяючи їм диверсифікувати роботу на широкому діапазоні ринків, а потім винагороджуючи їх залежно від їх ефективності з часом. **

У цьому налаштуванні трейдери зможуть позичати гроші, щоб створювати ринки, а суму позики можна параметризувати на основі інформаційних потреб і репутації трейдера в цій темі. Це можна поєднати з комісією за управління як додаткову «накладку» для кожного ринку.

Для постачальників ліквідності вони матимуть доступ до трейдерів на цих ринках, які мають стимули правильно робити ставки на цих ринках і розподілені по великому кошику некорельованих активів різного строку погашення. Хоча існують «проблеми принципал-агент», які слід враховувати, ця система може збільшити масштаб ліквідності, що забезпечується цими ринками, і різноманітність розподілу цих пулів ліквідності. Крім того, можна покращити якість і різноманітність інформаційних товарів, а також створити нову інформацію про навички та знання трейдерів на різних ринках, що прискорить відшкодування постачальникам ліквідності через репутаційні побічні продукти.

Коли цінність інформації, яку можуть генерувати гравці, є великою, інтеграція складних фінансових ринків (таких як кредитування та видобуток ліквідності) в ігровий процес може стати ключовим інструментом у зниженні бар’єрів входу.

Покращення взаємодії з користувачем: простіший інтерфейс і гнучкі стимули

Дизайн UX, орієнтований на обмін, і обмежені типи винагород, поширені на сучасних ринках прогнозів, можуть відрадити тих, хто цінує інші типи інтерфейсу та стимули, ще більше обмежуючи ліквідність. Що стосується учасників ставок, існує багато цікавих способів покращити якість ринків прогнозів, усі з яких спрямовані на покращення охоплення та доступності для різних типів гравців.

По-перше, ми можемо покращити досвід роботи з прогнозованими ринками, інтегрувавши їх у великі соціальні платформи. Perl і Swaye показують нам це, підключаючись до даних Farcaster.Замість того, щоб користувачам відкривати іншу окрему програму, розробники інформаційних ігор можуть ідентифікувати та направляти гравців на ринки, на яких вони особливо підходять для участі (наприклад, канал /nyc-politics найкращі гравці).

Існують також спроби розширити діапазон винагород, які виділяються гравцям, і знизити поріг капіталу для інвестування. Це може мати форму винагороди за індивідуальні відгуки або розширення фінансової винагороди, включаючи «корисність у додатку» або капітал, виражений у балах або жетонах.

У той час як грошові стимули важливі для функціонування ринків прогнозів, деякі літературні джерела припускають, що віртуальні валюти також можуть створювати ринки прогнозів порівнянної якості. З практичної точки зору це говорить нам про те, що ми маємо гнучкість, щоб припустити тип «участі реальними грошима», який гравці готові ризикувати та наполегливо працювати, щоб отримати.

Крім того, існують різні типи ринкових механізмів, які можна використовувати, щоб зробити досвід користувача більш «основаним на опитуванні», ще більше зменшуючи тертя та знижуючи бар’єри для входу. Дослідження, проведене Кембриджським університетом, оцінило цю гіпотезу та виявило, що на ринках із низькою торговельною активністю, великим спредом між покупцями та швидкими рішеннями механізми опитування дають більш точні результати, ніж ринки прогнозів. Дослідження також виявило, що поєднання гри прогнозування на основі опитування з грошовими стимулами прогнозованих ринків забезпечує більшу точність, ніж просте прогнозування ринкових цін. Крім того, для вирішення потенційних застійних інформаційних проблем опитування можуть періодично «оновлюватися» на основі певної системи push або pull, що стимулює динамічне повторення інформації на основі нової інформації.

Раніше ця гра з обміном повідомленнями заважала всім, крім найзапекліших досвідчених користувачів. Тепер із нижчими витратами, більшою доступністю та багатшими даними ми маємо можливість розробляти більш різноманітні та доступніші ігри, які привабливі для певної аудиторії.

Гра 2: обчислення, що зберігають конфіденційність, генерують інформацію

Уявіть собі гру, в яку грають розробники Solidity, де гравці використовують багатостороннє обчислення (MPC), щоб розкрити свої зарплати та обчислити середні значення, захищаючи при цьому конфіденційність своїх особистих зарплат. Це буде цінним способом для професіоналів із криптографії вести переговори зі своїми відповідними роботодавцями, а також служитиме джерелом розваг.

У ширшому плані інформаційні ігри можуть використовувати технології збереження конфіденційності для розширення діапазону джерел інформації, зокрема приватних даних та інформації, яку можна проаналізувати для отримання нових ідей. Забезпечуючи конфіденційність, ці інструменти можуть збільшити різноманітність і схильність людей до обміну даними та інформацією, а також компенсувати постачальникам даних отриману цінність.

Хоча це ще не все, деякі з інструментів, які використовуються виробниками інформації для досягнення цієї мети, включають підтвердження з нульовим знанням (ZK), багатостороннє обчислення (MPC), повністю гомоморфне шифрування (FHE) і надійні середовища виконання (TEE). Основні механізми цих технологій відрізняються, але в кінцевому підсумку всі вони служать одній меті – дозволити людям надавати конфіденційну інформацію, зберігаючи конфіденційність.

Однак у випадках використання, які вимагають надійних гарантій конфіденційності, існує ще багато серйозних проблем із використанням програмних і апаратних криптографічних примітивів, які ми обговоримо пізніше.

Криптографія, що зберігає конфіденційність, значно розширює простір розробки нових інформаційних ігор, яких раніше не було.

Гра 3: Змагання між моделями за покращення виробництва інформації

Уявіть собі гру, у якій дослідники даних змагаються один з одним, розробляючи торгові моделі та роблячи ставки на них для децентралізованого хедж-фонду. Потім блокчейн досягає консенсусу щодо оцінки конкретної моделі та винагороджує або карає учасників на основі точності прогнозів моделі та її впливу на повернення коштів. Це підхід, використаний Numerai, однією з перших інформаційних ігор на Ethereum. У цій грі механізм консенсусу Ethereum використовується для конкуренції між різними моделями та їх творцями в глобальному масштабі, ефективно мотивуючи штучний інтелект брати участь в інформаційній грі, тим самим генеруючи цінні прибутки.

Ідучи ще далі, ми могли б більш безпосередньо стимулювати штучний інтелект грати для нас в інформаційні ігри, використовуючи свої величезні знання, щоб конкурувати один з одним у прогнозуванні. Хоча вони не обов’язково грають у ці ігри заради розваги, використання розумних машин замість людей може значно скоротити витрати праці, необхідні для отримання інформації. У результаті ці моделі штучного інтелекту можуть збільшити ліквідність на більш нішевих ринках прогнозування, де люди часто неохоче беруть участь. Як сказав Віталік:

"Якщо ви створите ринок і надасте субсидію на ліквідність у розмірі 50 доларів США, люди не будуть особливо дбати про ставки, але тисячі штучного інтелекту легко нагрянуть туди й зроблять найкращі припущення. Стимул добре вирішити будь-яку проблему може бути мінімальним , але стимул створити штучний інтелект, який робить загалом хороші прогнози, може коштувати мільйони доларів».

Крім того, ми можемо використовувати консенсус між моделями машинного навчання, щоб конкурувати навколо цінності інформації, яку вони створюють. Такі команди, як Allora та Bittensor TAO, працюють над координацією моделей і агентів, щоб транслювати свої прогнози іншим у мережі, тоді як інші відповідають за оцінку, підрахунок балів і трансляцію своєї продуктивності в мережу. У кожній епосі колективна оцінка серед моделей використовується для розподілу винагород або влади між різними моделями на основі якості передбачення. Таким чином, підприємці можуть використовувати мережу моделей, що постійно вдосконалюється, для покращення якості інформації, що проходить через їхні ринки.

Цілком можливо, що існують певні ринки інформації — якість інформації, отриманої за допомогою моделей, просто не має собі рівних в інформаційних іграх між людьми.

Інформаційні ігри, які можна використовувати для монетизації

Деякі інформаційні ігри виживають виключно завдяки задоволенню, яке отримують від них користувачі. Але для тих, хто хоче монетизувати цінність інформації, яку вони генерують, потрібно більше думати. На жаль, природа інформації як товару призводить до ключових провалів ринку, які перешкоджають її плавній монетизації:

• Інформація не може бути оцінена, доки вона не буде спожита, що ускладнює для покупців оцінку того, чи вказані продавцями ціни точно відображають цінність інформації.
• Інформація неконкурентна - її споживання не зменшує її доступність, а значить, вона не має дефіциту, що робить її непривабливою для покупців.
• Невиключний характер інформації в поєднанні з низькими витратами на відтворення ускладнює продавцям запобігання несанкціонованому доступу, незважаючи на високі початкові витрати на виробництво.

Ці економічні характеристики створюють проблеми як для покупців, так і для продавців у отриманні прибутку від інформації та можуть призвести до недостатнього постачання інформації. Якщо інформація швидко стає відомою всім, хто може використовувати її одночасно, у покупців інформації буде менше можливостей використовувати інформаційну асиметрію через зростання конкуренції або крах схем, які вони мали намір використовувати. На щастя, існують інструменти шифрування, які можна використовувати для вирішення цих проблем, і вони вже використовуються.

Гра 4: Обмін - монетизація через спекуляцію інформацією

Один із способів монетизувати виробництво інформації, не зберігаючи її в секреті та не обмежуючи набір дій, які можна вжити проти неї, — це просто оприлюднити цю інформацію, але створити інструмент, який дозволить людям робити ставки на те, як вона змінюється, також відомий як похідний смак .

Однією з компаній, яка активно займається цим, є Parcl, біржа якої дозволяє користувачам спекулювати на підйомі та падінні ринку нерухомості. Торговий майданчик Parcl працює на основі інформації про ціни в режимі реального часу, яку Parcl Labs отримує з великої кількості даних про нерухомість і обробляє за допомогою власних алгоритмів для отримання інформації, яка є більш детальною та точною, ніж традиційні індекси цін на нерухомість.

Хоча Parcl монетизує цю інформацію безпосередньо через API, вони також створюють додатковий рівень монетизації, дозволяючи трейдерам робити ставки на те, як ця інформація змінюється з часом. Інші проекти, такі як IKB і Fantasy, згадані в розділі «Альтернативний інформаційний ринок» на карті ринку, зосереджені на монетизації шляхом спекуляцій або хеджування змін в існуючій публічній інформації, починаючи від результатів спортсменів і закінчуючи творчими творіннями та соціальною залученістю людини.

Якщо ви можете продати інтерес людей до інформації, яку ви створюєте, ви можете монетизувати її, не зберігаючи її в секреті та не обмежуючи, як покупці можуть її використовувати.

Гра 5: Відкрийте для себе чорний ринок конфіденційної інформації

Уявіть собі гру, яка дозволяє вам відкривати підібрану альфа-інформацію про найновішу мережеву діяльність і абсолютно нові криптостартапи ще до того, як про це дізнається світ. Щоб досягти цього, інформація повинна залишатися конфіденційною, щоб вирішити проблеми неоспорюваності та винятковості, які створює публічна інформація. Як наслідок, інформаційні ринки наступного покоління полегшують обмін конфіденційною інформацією, одночасно використовуючи блокчейн для виявлення та регулювання всіх учасників, які можуть платити за доступ до цієї інформації.

Децентралізований ринок конфіденційної інформації Freatic Murmur є яскравим прикладом цього підходу, який використовує NFT і систему черги для обмеження ексклюзивного доступу до інформації. Покупцям інформації спочатку потрібно підписатися на певну тему, купивши NFT, який представляє купон. Це дало б їм місце в черзі, щоб викупити секрет від видавця, з додатковою платою, щоб уповільнити його поширення. Покупці також можуть проголосувати за якість інформації згодом. Завдяки цьому процесу Murmur гарантує, що інформація залишається конфіденційною та цінною без необхідності обмежувати її продаж одній особі.

На відміну від цього, Friend.tech використовує ключі та криві прив’язки для керування доступом до конфіденційної інформації в групових чатах, що робить бар’єр входу вищим із зростанням попиту. Таким чином, ми можемо розглядати ключі Friend.tech як проксі для середнього значення інформації людини (припускаючи, що ринок ключів є ефективним). Однак гравці завжди «розраховують» певне уявлення про «цінність» людини під час обміну ключами, що ускладнює покупцям оцінку цінності інформації. Можливо, це є ще однією точкою даних, яка підтверджує твердження, що найціннішим «ринком повідомлень» на сьогоднішній день є насправді ринок мемкойнів, який, якщо ви достатньо примружитесь, насправді обертається навколо конкретних тенденцій або ринку прогнозів для символічної цінності персонажа. **

Крім Memecoin, один із напрямків, який команда обирає для обмеження доступу до інформації, полягає в тому, щоб дозволити продавцям інформації розробляти кращі криві прив’язки, які пов’язують ціну доступу з цінністю інформації. Наприклад, ціна інформації, яка швидко знецінюється, коли інформація стає відомою, може бути визначена кривою прив’язки, яка відображає швидке знецінення цінності інформації з часом.

Децентралізовані обміни валют є складними через проблеми довіри та пошук збігів подвійних потреб. Блокчейн уже вирішує цю проблему для валюти (біткойн) і зробить те саме для інформації через веселі ігри, зосереджені на пошуку прихованої інформації.

Гра 6: «Футархія» - прогнозування реалізації ринку

Одним із основних методів монетизації інформації без явного збереження її конфіденційності є виробництво та продаж інформації, якою може і буде користуватися лише одна організація. Цей підхід не новий, багато компаній уже монетизують інформацію, обмежуючи доступ до інформації конкретним покупцям через аукціони чи угоди про конфіденційність. Проте ми бачимо нову бізнес-модель продажу інформаційних товарів – виробництво загальнодоступної інформації, яка є актуальною та цінною лише для організацій, які приймають конкретні рішення.

Насправді ми тільки зараз бачимо ринки прогнозів, побудовані на зашифрованих рейках, як спосіб експериментувати з «Futarchy» (примітка Foresight News, що можна перекласти як система майбутнього, як написав професор Робін Хенсон з Університету Джорджа Мейсона в «Ми повинні голосувати» for Value" у 2000 році, але платити за віру?" Цю концепцію вперше було згадано в статті. У 2008 році New York Times назвала Futarchy найпопулярнішим словом року) як альтернативний механізм монетизації інформації, яку він генерує.

«Футархія» пропонує новий спосіб покращити процес прийняття рішень, зосереджуючись на використанні інформації, створеної ринками прогнозів. Інформація, отримана ринком прогнозів, використовується для прийняття рішень, і коли ринок прогнозів встановлюється, учасники з найточнішими прогнозами отримують винагороду.

Ринки прогнозів самі по собі є іграми з нульовою сумою для гравців, що обмежує стимули для поінформованих трейдерів брати участь і погіршує їхні існуючі вузькі місця ліквідності. «Футархія» може вирішити цю проблему, оскільки багатство, створене шляхом прийняття кращих рішень, може бути перерозподілене між трейдерами.

Децентралізовані нативні організації, такі як MetaDAO, вже експериментують із «Futarchy». Коли робиться пропозиція, наприклад, пропозиція Pantera придбати токен управління MetaDAO, створюються два ринки прогнозів: «пройшов» означає підтримку, а «не пройшов» — протидію. Учасники торгують умовними токенами на цих ринках, спекулюючи про вплив пропозицій на вартість DAO. Результати залежать від порівняння середньозваженої за часом ціни (TWAP) «прохідних» і «непрохідних» токенів після визначеного періоду часу. Якщо TWAP «прохідного» ринку перевищує діапазон налаштування TWAP «невдалого» ринку, пропозиція схвалюється, що призводить до виконання умов пропозиції та скасування невдалої ринкової транзакції. Система використовує ринкову динаміку для прийняття управлінських рішень, узгоджуючи їх із колективними прогнозами ринку щодо того, підвищать або зменшать пропозиції вартість DAO.

У деяких випадках «Futarchy» все ще потребує конфіденційності. Наприклад, якщо ринок прогнозів використовується для визначення рішень щодо найму конкретних людей, тоді ця інформація стає загальнодоступною та стає інформаційною небезпекою — конкуренти можуть перехопити цілі найму на основі прогнозів ринку.

Іншою причиною для збереження конфіденційності інформації є її вплив на стимули та організаційну культуру. Як зазначив Робін Хансон у своїй доповіді «Майбутнє прогнозованих ринків», власні внутрішні експерименти Google наштовхнулися на опір, оскільки керівники стурбовані тим, що публічні показники ефективності демотивують працівників. Звісно, керівники не схильні впроваджувати речі, які можуть виявити «новий одяг імператора», і ми це спостерігаємо сьогодні. За словами засновника MetaDAO @metaproph 3 t, деякі люди вирішують не подавати пропозиції, тому що не хочуть, щоб їх оцінював ринок.

Обидві проблеми можна вирішити, обмеживши доступ до інформації про прогнозований ринок лише конкретним особам, які приймають рішення. Однак, надавши особам, які приймають рішення, повноваження діяти автономно на основі цієї інформації, учасники ставок включатимуть ці упередження у свої ставки, тим самим знижуючи якість отриманої інформації.

В інших випадках «Futarchy» може бути більш придатним для застосування в конкретних галузях, і його переваги переважають вплив на культуру, наприклад, хедж-фонд Bridgewater.Інтеграція блокчейну також може ще більше підвищити довіру до «Futarchy» та запобігти маніпуляціям.

Методи монетизації ринків прогнозів поки що обмежувалися спекуляціями чи хеджуванням, але, допомагаючи організаціям приймати кращі рішення, ринки прогнозів можуть відкрити абсолютно новий ринок – хоча ролі, пов’язані з конфіденційною інформацією, залишаються без відповіді.

Гра 7: Надійна обіцянка програмованих інформаційних ігор

Як згадувалося на початку цієї статті, Google монетизує інформацію, передаючи її в оренду рекламодавцям, обмежуючи використання інформації рекламними аукціонами Google. Подібним чином надійні обіцянки допомагають продавцям інформації монетизувати, обмежуючи дії, які покупці можуть виконувати на основі зазначеної інформації.

Продавці інформації можуть використовувати такі криптографічні методи, як MPC, TEE та FHE, щоб забезпечити надійні обіцянки від покупців виконувати розрахунки на основі особистих даних. Тому продавці можуть довіряти свою інформацію покупцям, надаючи покупцям конкретний контроль над їхніми майбутніми діями щодо їх особистої інформації, не розкриваючи саму інформацію.

Ця примітивна технологія відкриває всілякі інформаційні ігри. Уявіть собі можливість трейдерам (продавцям інформації) продавати право розпоряджатися угодами на основі історії торгів замовлень покупцям інформації (шукачам), якщо покупець зобов’язується імітувати історію торгівлі замовлень лише певну кількість разів. Уявіть собі, що користувачі Netflix можуть делегувати перегляд фільмів Netflix іншим користувачам за допомогою своїх облікових записів, дозволяючи їм отримувати дохід із своїх облікових записів, не розкриваючи своїх даних для входу. У свою чергу, покупці можуть розблокувати цінність приватної інформації продавців без необхідності продавцям мати справу з проблемами продажу самої інформації (інформація є неконкурентним, невиключеним емпіричним товаром).

Розблокування монетизації в масштабі Google для розробників інформаційних ігор

Наразі TEE пропонують практичний варіант впровадження такого контролю, хоча й з обмеженими гарантіями конфіденційності. Незважаючи на те, що TEE не підходить для захисту великих активів або конфіденційних даних, TEE підходить для випадків використання, які вимагають більш обмеженого доступу до конфіденційної інформації, наприклад для запобігання авангарду. Проект SUAVE, створений командою Flashbots, будує мережу TEE, яку розробники зможуть використовувати сьогодні, з довгостроковим баченням, щоб дозволити розробникам додатків знайти кращі способи використання цінності інформації для себе та своїх клієнтів.

У дизайні SUAVE інтеграція блокчейну з TEE усуває три ключові обмеження TEE, які мають вирішальне значення для просування інформаційної гри. По-перше, блокчейн усуває потребу в довірі до комунікацій між хостом і гравцями, які можуть брати участь у цензурі або зловмисній поведінці. По-друге, блокчейн забезпечує безпечний механізм для підтримки стану та запобігання атакам відкату, до яких чутливий TEE. Нарешті, блокчейн має вирішальне значення для забезпечення створення без дозволу, стійкого до цензури гри обміну повідомленнями на основі TEE (SUAPP), чиїм смарт-контрактам, входам і виходам можна довіряти всім гравцям.

Хоча багато ранніх інформаційних ігор з використанням SUAVE, очевидно, зосереджені на MEV, є можливості для їх використання в інформаційних іграх, які виходять далеко за межі торгівлі.

Гра 8: репутація та нульові знання сприяють внутрішньоігровому ринку

Ключовою проблемою монетизації інформації є невід’ємна природа інформації як «товару досвіду». **Цінність досвідчених товарів можна розпізнати лише після використання, що ускладнює продавцям завчасне встановлення цін. **Створюючи механізми вирішення цієї проблеми, ми також можемо створити цікавий геймплей для користувачів. Основний геймплей деяких ігор полягає в тому, щоб дозволити гравцям створювати репутацію, щоб відрізняти себе від інших гравців, як-от World of Warcraft, що може бути як розвагою, так і ключовим способом для гравців вирішити, з ким співпрацювати. Інші ігри можуть вимагати, щоб продавці зобов’язалися встановити ціну на певну інформацію (наприклад, місцезнаходження ворогів, секретні плани), не розкриваючи інформацію заздалегідь.

Щоб подолати цю проблему, розробники інформаційних ігор можуть використовувати криптографічні рішення, такі як докази з нульовим знанням (ZKP), щоб перевірити властивості обчислювальних інформаційних товарів (таких як ефективність торгових алгоритмів), не розкриваючи фактичних даних або коду. Цього можна досягти, створивши криптографічні зобов’язання, позначивши їх у блокчейні та надавши підтвердження продуктивності алгоритму з нульовим знанням. Однак цей підхід працює лише для інформаційних товарів, цінність яких залежить від їхніх обчислювальних властивостей і які можна перевірити на вхідних даних, які можна перевірити.

Для інших видів інформаційних товарів репутація та ідентичність стають критичними. Механізми консенсусу серед покупців інформації можна використовувати для створення репутації на основі цінності інформації, яку продавець намагається продати.

Такі системи, як Murmur, використовують голоси користувачів у ексклюзивному вікні для створення репутації видавця, підвищуючи його статус із неперевіреного до перевіреного на основі відгуків спільноти. Цей процес створює прозорий і незмінний запис взаємодії, створює надійну репутацію продавців і супроводжується щільною петлею зворотного зв’язку.

Крім того, протокол Erasure Bay вимагає від продавців робити ставку як на капітал, так і на свою репутацію як сигнал надійності їхньої інформації. Протокол визначає «фактор шахрайства», який дозволяє покупцям знищити певну частину ставок продавців, коли інформація є низькою якістю, таким чином гарантуючи, що продавці мають стимул надавати інформацію високої якості.

Щоб уникнути провалів ринку та максимізувати обсяг транзакцій, розробникам ігор потрібно надати продавцям криптографічні інструменти, щоб підтвердити цінність їхньої інформації, або забезпечити надійні та швидкі механізми, щоб створити свою репутацію за товари, які раніше продавали.

Підведіть підсумки

Інформаційні ігри не є чимось новим. Однак до появи програмованих блокчейнів розробники ігор могли запитувати дозвіл лише в централізованих посередників, а гравці обмежувалися іграми, які могли бути посередниками довіреної третьої сторони.

Тепер різке зниження вартості блокового простору означає, що будь-хто може створити DAO або протокол для конфіденційної інформації, натхненний майбутнім управлінням, і отримати доступ до безлічі інструментів для перевірки, арбітражу, монетизації тощо. Зниження бар’єрів для участі та відкриті інновації на дозволеному фінансовому треку відкриють ігри, які ми навіть не могли собі уявити.

У цій статті показано перші ознаки та проблеми впровадження цієї нової хвилі інформаційних ігор, а також потенціал використання криптографічних інструментів для вирішення цих проблем. За допомогою цих інструментів деякі розробники ігор покращуватимуть інформаційні ігри, в які ми вже граємо, як-от торгівля та MEV, тоді як інші створюватимуть ігри, яких просто не існувало раніше.

Однак кожна з цих криптографічних інформаційних ігор представляє собою міні-ігри, які потрібно поєднувати одна з одною, щоб сформувати повну гру. Гравці отримують задоволення та азарт від створення репутації, роботи з командами та змагання за вплив в організації, і все це є частиною більшого цілого.