Особлива подяка Робіну Хансону та Олексу Табарроку за відгуки та рецензії.
Однією з програм Ethereum, яка завжди найбільше захоплювала мене, є ринки прогнозування. Я писав про футаркію, модель управління на основі прогнозів, яку придумав Робін Хансон, у 2014 році. Я був активним користувачем і прихильником Augur у 2015 році (подивіться, мамо, моє ім'я в статті Вікіпедії!). Я заробив $58,000, ставлячи на вибори в 2020 році. І цього року я був близьким прихильником і спостерігачем Polymarket.
Для багатьох людей ринки прогнозування - це ставки на вибори, а ставки на вибори - це азартна гра - добре, якщо це допомагає людям розважатися, але в основному не цікавіше, ніж купувати випадкові монети на pump.fun. З цієї перспективи мій інтерес до ринків прогнозування може здаватися заплутаним. І тому в цьому пості я маю на меті пояснити, що саме в концепції мене захоплює. Коротко кажучи, я вірю, що (i) ринки прогнозування, навіть як вони існують сьогодні, є дуже корисним інструментом для світу, але, крім того, (ii) ринки прогнозування - це лише один приклад набагато більшої неймовірно потужної категорії, з потенціалом створити кращі реалізації соціальних медіа, науки, новин, управління та інших галузей. Я назву цю категорію "інформаційні фінанси."
Два обличчя Polymarket: сайт ставок для учасників, новинний сайт для всіх інших.
Протягом минулого тижня Polymarket був дуже ефективним джерелом інформації про вибори в США. Polymarket не тільки передбачив, що Трамп виграє з ймовірністю 60/40, тоді як інші джерела прогнозували 50/50 (не надто вражаюче само по собі), він також показав інші переваги: коли виходили результати, поки багато експертів і новинних джерел продовжували тримати глядачів у надії на якісь сприятливі новини для Камали, Polymarket показав пряму правду: у Трампа була ймовірність перемоги більше 95%, і ймовірність захоплення контролю над усіма гілками влади одночасно більше 90%.
Два скріншоти, обидва зроблені о 3:40 ранку EST, 6 листопада
Але для мене це навіть не найкращий приклад того, чому Polymarket цікавий. Тож давайте розглянемо інший приклад: вибори у Венесуелі в липні. На наступний день після виборів я пам'ятаю, як з краю ока побачив щось про людей, які протестують проти сильно маніпульованого результату виборів у Венесуелі. Спочатку я нічого з цього не подумав. Я знав, що Мадуро - один з тих "по суті диктаторів", і тому я подумав, що, звичайно, він підробить усі результати виборів, щоб залишитися при владі, звичайно, деякі люди протестуватимуть, і, звичайно, протест провалиться - на жаль, як і багато інших. Але потім я гортав Polymarket, і я побачив це:
Люди були готові поставити більше ста тисяч доларів на кону, ставлячи, що ймовірність того, що ці вибори стануть тими, де Мадуро дійсно буде усунений, становить 23%. Тепер я звертав увагу.
Звичайно, ми знаємо сумний результат цієї ситуації. Врешті-решт, Мадуро залишився при владі. Проте ринки підказали мені, що цього разу спроба зняти Мадуро була серйозною. Відбулися величезні протести, а опозиція реалізувала надзвичайно добре сплановану стратегію, щоб довести світу, наскільки фальшивими були вибори. Якби я не отримав початковий сигнал від Polymarket, що "цього разу варто звернути увагу", я б навіть не почав звертати на це таку увагу.
Вам ніколи не слід повністю довіряти графікам: якщо всі довіряють графікам, то будь-хто з грошима може маніпулювати графіками, і ніхто не наважиться ставити проти них. З іншого боку, повністю довіряти новинам також погана ідея. Новини мають стимул бути сенсаційними і підкреслювати наслідки будь-чого для кліків. Іноді це виправдано, іноді - ні. Якщо ви бачите сенсаційну статтю, але потім йдете на ринок і бачите, що ймовірності на відповідні події зовсім не змінилися, має сенс бути підозрілим. Альтернативно, якщо ви бачите несподівано високу або низьку ймовірність на ринку, або несподівано раптову зміну, це сигнал прочитати новини і подивитися, що могло це викликати. Висновок: ви можете бути краще поінформованими, читаючи новини та графіки, ніж читаючи кожен з них окремо.
Давайте підсумуємо, що тут відбувається. Якщо ви ставите, тоді ви можете внести депозит на Polymarket, і для вас це сайт для ставок. Якщо ви не ставите, тоді ви можете читати графіки, і для вас це сайт новин. Вам ніколи не слід повністю довіряти графікам, але я особисто вже ввів читання графіків як один з етапів у моєму процесі збору інформації (поряд з традиційними медіа та соціальними медіа), і це допомогло мені стати більш поінформованим більш ефективно.
Інформаційні фінанси, більш широко
Тепер ми підходимо до важливої частини: прогнозування виборів - це лише перший додаток. Ширша концепція полягає в тому, що ви можете використовувати фінанси як спосіб узгоджувати стимули, щоб надати глядачам цінну інформацію. Тепер одна природна відповідь: чи не є всі фінанси за своєю суттю інформаційними? Різні учасники приймають різні рішення про купівлю та продаж через різні думки про те, що станеться в майбутньому (на додаток до особистих потреб, таких як уподобання ризику і бажання хеджувати), і ви можете читати ринкові ціни, щоб зробити багато висновків про світ.
Для мене інформаційні фінанси - це так, але правильні за конструкцією. Подібно до концепції правильності за конструкцією в програмній інженерії, інформаційні фінанси - це дисципліна, де ви (i) починаєте з факту, який ви хочете знати, а потім (ii) навмисно проектуєте ринок, щоб оптимально отримати цю інформацію від учасників ринку.
Інформаційні фінанси як трискладковий ринок: ставки роблять прогнози, читачі читають прогнози. Ринок виходить з прогнозами про майбутнє як суспільне благо (адже саме для цього він був спроектований).
Один приклад цього - ринки прогнозування: ви хочете знати конкретний факт, який відбудеться в майбутньому, тому ви створюєте ринок, на якому люди можуть ставити на цей факт. Інший приклад - ринки рішень: ви хочете знати, чи рішення A або рішення B дадуть кращий результат відповідно до якоїсь метрики M. Щоб досягти цього, ви створюєте умовні ринки: ви запитуєте людей ставити на (i) яке рішення буде обрано, (ii) значення M, якщо вибрано рішення A, в іншому випадку нуль, (iii) значення M, якщо вибрано рішення B, в іншому випадку нуль. Враховуючи ці три змінні, ви можете визначити, чи вважає ринок, що рішення A або рішення B є більш оптимістичним для значення M.
Одна технологія, яку я очікую, що прискорить інформаційні фінанси в наступному десятилітті, - це ШІ (будь це LLM або якась майбутня технологія). Це пов'язано з тим, що багато з найцікавіших застосувань інформаційних фінансів стосуються "мікро" питань: мільйони міні-ринків для рішень, які індивідуально мають відносно низькі наслідки. На практиці ринки з низьким обсягом часто не працюють ефективно: не має сенсу для складного учасника витрачати час на детальний аналіз лише заради кількох сотень доларів прибутку, і багато хто навіть стверджував, що без субсидій такі ринки зовсім не працюватимуть, оскільки на всіх, крім найбільших і сенсаційних питань, немає достатньо наївних трейдерів, з яких складні трейдери могли б отримати прибуток. ШІ повністю змінює цю рівняння, і це означає, що ми могли б потенційно отримати розумно якісну інформацію, навіть на ринках з обсягом $10. Навіть якщо субсидії потрібні, розмір субсидії на питання стає надзвичайно доступним.
Інформаційні фінанси для дистильованого людського судження.
Припустимо, що у вас є механізм людського судження, якому ви довіряєте, і який має легітимність цілого співтовариства, яке йому довіряє, але який потребує багато часу та високих витрат для ухвалення рішення. Проте ви хочете отримати доступ принаймні до приблизної копії цього "дорогого механізму" дешево та в реальному часі. Ось ідея Робіна Хансона про те, що ви можете зробити: щоразу, коли вам потрібно ухвалити рішення, ви створюєте ринок прогнозування, яким результатом зробив би дорогий механізм на це рішення, якби його викликали. Ви дозволяєте ринку прогнозування працювати і вкладаєте невелику суму грошей, щоб субсидувати учасників ринку.
99.99% часу ви насправді не викликаєте дорогий механізм: можливо, ви "відміняєте угоди" і повертаєте всім те, що вони вклали, або просто даєте всім нуль, або дивитеся, чи була середня ціна ближче до 0 чи 1 і вважаєте це істинною правдою. 0.01% часу - можливо, випадково, можливо, для ринків з найвищим обсягом, можливо, якась комбінація обох - ви насправді запускаєте дорогий механізм і компенсуєте учасників на основі цього.
Це дає вам правдоподібно нейтральну швидку та дешеву "дистильовану версію" вашого оригінального високонадійного, але дорогого механізму (використовуючи слово "дистильований" як аналогію до дистиляції LLM). З часом цей дистильований механізм приблизно відображає поведінку оригінального механізму - тому що лише учасники, які допомагають йому досягти цього результату, заробляють гроші, а інші втрачають гроші.
Макет можливих ринків прогнозування + комбінація громадських нотаток.
Це має застосування не тільки в соціальних мережах, але й для DAO. Основною проблемою DAO є те, що існує така велика кількість рішень, в яких більшість людей не готові брати участь, що призводить або до широко поширеного використання делегування, з ризиком тих самих видів централізації і проблем представницької демократії, або до вразливості до атак. DAO, де фактичні голосування відбуваються дуже рідко, а більшість питань вирішуються за допомогою ринків прогнозування з якоюсь комбінацією людей і ШІ, які прогнозують голоси, могли б добре працювати.
Так само, як ми бачили в прикладі ринків рішень, інформаційні фінанси містять багато потенційних шляхів для вирішення важливих проблем у децентралізованому управлінні. Ключем є баланс між ринком і не ринком: ринок є "двигуном", а якийсь інший ненадто фінансовизований надійний механізм є "кермом".
Інші варіанти використання інформаційних фінансів.
Персональні токени - жанр проектів, таких як Bitclout (тепер deso), friend.tech та багато інших, які створюють токен для кожної особи і роблять легкою спекуляцію на цих токенах - це категорія, яку я б назвав "прото інформаційні фінанси". Вони навмисно створюють ринкові ціни для конкретних змінних - а саме, очікувань майбутньої популярності особи - але точна інформація, яка виявляється цінами, є занадто нечіткою і підлягає рефлексії та динаміці бульбашок. Існує можливість створення вдосконалених версій таких протоколів і використання їх для вирішення важливих проблем, таких як відкриття талантів, будучи більш обережним щодо економічного дизайну токена, особливо там, звідки походить його остаточна цінність. Ідея Робіна Хансона про ф'ючерси престижу є одним із можливих кінцевих станів тут.
Реклама - остаточний "дорогий, але надійний сигнал" полягає в тому, чи купите ви продукт. Інформаційні фінанси, засновані на цьому сигналі, можуть бути використані, щоб допомогти людям визначити, що купити.
Науковий рецензування - існує триваюча "криза реплікації" в науці, де відомі результати, які в деяких випадках стали частиною народної мудрості, виявляються зовсім не відтвореними новими дослідженнями. Ми можемо спробувати виявити результати, які потребують повторної перевірки, за допомогою ринку прогнозування. Перед повторною перевіркою такий ринок також дасть читачам швидку оцінку того, наскільки вони повинні довіряти будь-якому конкретному результату. Експерименти з цією ідеєю вже були проведені, і, на даний момент, вони здаються успішними.
Фінансування суспільних благ - одна з головних проблем механізмів фінансування суспільних благ, які використовуються в Ethereum, є природа "конкурсу популярності". Кожен учасник повинен вести власну маркетингову діяльність у соціальних мережах, щоб бути визнаним, а учасники, які не мають можливостей для цього, або які мають вроджені "фонові" ролі, мають труднощі з отриманням значних сум грошей. Привабливим рішенням цього є спроба відстежити цілу графіку залежностей: для кожного позитивного результату, які проекти скільки внесли до нього, а потім для кожного з цих проектів, які проекти скільки внесли до цього, і так далі. Головною проблемою в такому дизайні є визначення ваги ребер у спосіб, стійкий до маніпуляцій - адже такі маніпуляції вже відбуваються постійно. Механізм дистильованого людського судження міг би потенційно допомогти.
Висновки
Ці ідеї обговорювалися вже давно: перші письмові роботи про ринки прогнозування та навіть ринки рішень існують десятиліттями, а теорія фінансів, що говорить про подібні речі, ще старіша. Однак я б стверджував, що нинішнє десятиліття представляє унікальну можливість з кількох ключових причин:
Інформаційні фінанси вирішують проблеми довіри, які насправді мають люди. Поширеною проблемою цієї ери є відсутність знань (і, ще гірше, відсутність консенсусу) щодо того, кому довіряти, у політичних, наукових та комерційних контекстах. Застосування інформаційних фінансів можуть допомогти стати частиною рішення.
Тепер у нас є масштабовані блокчейни як субстрат. До нещодавнього часу збори були занадто високими, щоб насправді реалізувати більшість цих ідей. Тепер вони більше не є занадто високими.
ШІ як учасники. Інформаційні фінанси відносно складно реалізувати, коли вони повинні залежати від людей, щоб брати участь у кожному питанні. ШІ значно покращують цю ситуацію, забезпечуючи ефективні ринки навіть для маломасштабних питань. Багато ринків, ймовірно, матимуть комбінацію учасників ШІ та людей, особливо коли обсяг конкретних питань раптово переходить з малих на великі.
Щоб повністю скористатися цією можливістю, настав час піти далі, ніж просто передбачення виборів, і дослідити інші можливості, які можуть принести інформаційні фінанси.
