Nguồn gốc bài viết: Vitalik Buterin
Tác giả: Vitalik Buterin
Biên dịch｜CryptoLeo, Odaily星球日报
Cuộc bầu cử tổng thống Mỹ đã thúc đẩy Polymarket bùng nổ hơn nữa, những người tìm kiếm lợi nhuận bắt đầu đặt cược, trong khi những người tìm kiếm kết quả đã xem nó như một nền tảng dữ liệu tin tức để lấy thông tin, như một ứng dụng blockchain "ngoài lề", Polymarket đã kết hợp tốt tiền trên chuỗi và dự đoán thực tế, Vitalik đã nhiều lần ca ngợi Polymarket, và ông cũng là một fan hâm mộ trung thành của thị trường dự đoán Augur từ sớm. Hôm nay, Vitalik đã đăng bài khám phá thông qua thị trường dự đoán về “thông tin tài chính”, dưới đây là toàn bộ nội dung, được biên dịch bởi Odaily星球日报:
Một trong những ứng dụng Ethereum khiến tôi cảm thấy phấn khích nhất là thị trường dự đoán. Tôi đã từng viết một bài về futarchy vào năm 2014, đó là mô hình quản trị dựa trên dự đoán do Robin Hanson đề xuất. Ngay từ năm 2015, tôi đã là người dùng và người ủng hộ tích cực của thị trường dự đoán Augur, và tôi kiếm được 58,000 đô la từ cược trong cuộc bầu cử năm 2020. Năm nay, tôi đã là một người ủng hộ và theo dõi trung thành của Polymarket.
Đối với nhiều người, thị trường dự đoán chính là cược bầu cử, và cược bầu cử chính là cờ bạc - nếu có thể giúp công chúng tận hưởng niềm vui thì thật tuyệt, nhưng về cơ bản, nó không thú vị hơn việc mua ngẫu nhiên Meme trên pump.fun. Từ góc độ này, sự phấn khích của tôi về thị trường dự đoán có vẻ khó hiểu. Vì vậy, trong bài viết này, tôi sẽ giải thích khái niệm khiến thị trường dự đoán thu hút tôi. Nói ngắn gọn, tôi tin rằng:
1. Các thị trường dự đoán hiện có là một công cụ rất hữu ích cho thế giới;
2. Hơn nữa, thị trường dự đoán chỉ là một tiên phong trong một lĩnh vực được yêu thích hơn, có tiềm năng ứng dụng vào mạng xã hội, khoa học, tin tức, quản trị và các lĩnh vực khác, tôi sẽ đánh dấu loại này là “thông tin tài chính”.
Hai mặt của Polymarket: trang web cá cược cho người tham gia, trang web tin tức cho tất cả mọi người khác
Trong tuần qua, Polymarket đã trở thành một nguồn thông tin rất hiệu quả về cuộc bầu cử tổng thống Mỹ. Polymarket không chỉ dự đoán tỷ lệ Trump thắng là 60/40 (trong khi các nguồn tin khác dự đoán tỷ lệ 50/50, điều này không quá ấn tượng), mà còn thể hiện những lợi ích khác: khi kết quả được công bố, mặc dù nhiều chuyên gia và nguồn tin truyền thông đã cố gắng dẫn dắt khán giả, hy vọng họ sẽ nghe những tin tức có lợi cho Harris, nhưng Polymarket đã trực tiếp tiết lộ sự thật: tỷ lệ Trump thắng vượt quá 95%, trong khi tỷ lệ giành quyền kiểm soát toàn bộ các bộ phận chính phủ vượt quá 90%.
Nhưng đối với tôi, đây không phải là ví dụ thú vị nhất của Polymarket. Vì vậy, hãy để chúng ta xem một ví dụ khác: vào tháng 7, ngay sau cuộc bầu cử tổng thống Venezuela, tôi vô tình thấy có người phản đối cuộc bầu cử tổng thống của Venezuela bị thao túng nặng nề. Ban đầu, tôi không quan tâm nhiều. Tôi biết Maduro là một trong những nhân vật "cơ bản là độc tài" nên tôi nghĩ, chắc chắn ông ta sẽ giả mạo mọi kết quả bầu cử để giữ quyền lực của mình, sẽ có người phản đối, và cuộc phản đối sẽ thất bại. Thật không may, nhiều người khác cũng đã thất bại. Sau đó, khi tôi lướt qua Polymarket, tôi đã thấy điều này:
Mọi người sẵn sàng đầu tư hơn 100,000 đô la để cược vào khả năng lật đổ Maduro trong cuộc bầu cử Venezuela này là 23%, bây giờ tôi đã chú ý đến điều này.
Tất nhiên, chúng ta vẫn biết rằng kết quả bị lật đổ là không có khả năng. Cuối cùng, Maduro vẫn giữ quyền lực. Nhưng thị trường đã khiến tôi nhận ra rằng nỗ lực lật đổ Maduro lần này là nghiêm túc. Vào thời điểm đó đã có các cuộc biểu tình quy mô lớn, và phe đối lập đã thực hiện một chiến lược bất ngờ để chứng minh cho thế giới thấy bản chất gian lận của cuộc bầu cử này. Nếu tôi không nhận được tín hiệu ban đầu từ Polymarket rằng "lần này có điều gì đó cần chú ý", tôi thậm chí sẽ không bắt đầu chú ý nhiều như vậy.
Bạn không nên hoàn toàn tin tưởng vào biểu đồ: nếu mọi người đều tin vào biểu đồ, thì bất kỳ ai có tiền cũng có thể thao túng biểu đồ, không ai dám đặt cược. Ngược lại, hoàn toàn tin vào tin tức cũng là một cách tốt. Tin tức có động cơ kích động, phóng đại bất kỳ hậu quả nào để thu hút nhấp chuột. Một điều có thể đôi khi là hợp lý, đôi khi không. Nếu bạn thấy một bài viết giật gân, sau đó bạn kiểm tra thị trường và thấy xác suất của sự kiện liên quan hoàn toàn không thay đổi, thì sự nghi ngờ là hợp lý. Hơn nữa, nếu bạn thấy xác suất xảy ra của một sự kiện trên thị trường rất cao hoặc rất thấp một cách bất ngờ, hoặc có một biến động bất ngờ, thì đó là một tín hiệu, hãy đọc kỹ tin tức và xem điều gì đã dẫn đến kết luận này.
Kết luận: Bằng cách đọc tin tức và biểu đồ, bạn có thể nhận được nhiều thông tin hơn, thay vì chỉ duyệt qua bất kỳ loại nào trong số đó.
Nếu bạn là một người chơi cá cược, thì bạn có thể gửi tiền vào Polymarket, đối với bạn, đây là một trang web cá cược. Nếu bạn không phải là người chơi cá cược, thì bạn có thể đọc dữ liệu biểu đồ, đối với bạn, đây là một trang web tin tức. Bạn không bao giờ nên hoàn toàn tin tưởng vào biểu đồ, nhưng cá nhân tôi đã đưa việc đọc dữ liệu biểu đồ vào quy trình thu thập thông tin của mình (cùng với truyền thông truyền thống và mạng xã hội), nó giúp tôi thu thập thông tin hiệu quả hơn.
Thông tin tài chính theo nghĩa rộng hơn
Dự đoán kết quả bầu cử chỉ là một trong những trường hợp sử dụng. Khái niệm rộng hơn là bạn có thể sử dụng tài chính như một cách để cơ cấu cơ chế khuyến khích nhằm cung cấp thông tin có giá trị cho khán giả. Bây giờ, một phản ứng tự nhiên là: tất cả tài chính về cơ bản không phải đều liên quan đến thông tin sao? Các bên tham gia khác nhau sẽ đưa ra các quyết định mua và bán khác nhau, vì họ có những quan điểm khác nhau về những gì sẽ xảy ra trong tương lai (ngoài các nhu cầu cá nhân như sở thích rủi ro và mong muốn phòng ngừa), bạn có thể suy luận ra rất nhiều kiến thức về thế giới bằng cách đọc giá thị trường.
Đối với tôi, thông tin tài chính là như vậy, nhưng về cấu trúc thì đúng, tương tự như khái niệm đúng về cấu trúc trong kỹ thuật phần mềm, thông tin tài chính là một ngành học yêu cầu bạn
1. Bắt đầu từ những sự thật mà bạn muốn biết;
2. Sau đó, thiết kế một thị trường một cách có chủ ý để thu thập thông tin đó từ các nhà tham gia thị trường theo cách tối ưu.
Một trong những ví dụ là thị trường dự đoán: bạn muốn biết một điều gì đó sẽ xảy ra trong tương lai, vì vậy bạn thiết lập một thị trường để mọi người cá cược vào điều đó. Một ví dụ khác là thị trường quyết định: bạn muốn biết liệu quyết định A hay quyết định B sẽ tạo ra kết quả tốt hơn dựa trên một chỉ số nào đó M, để đạt được điều này, bạn thiết lập một thị trường điều kiện:
Bạn để mọi người cá cược vào quyết định nào sẽ được chọn: nếu quyết định A được chọn, thì giá trị M, ngược lại là không; nếu quyết định B được chọn, thì giá trị M, ngược lại là không. Với ba biến này, bạn có thể tính toán thị trường cho rằng quyết định A hay quyết định B có nhiều khả năng hơn đối với giá trị M.
Tôi dự đoán rằng trong thập kỷ tới, trí tuệ nhân tạo (dù là LLM hay một số công nghệ trong tương lai) sẽ có ảnh hưởng lớn đến ngành tài chính. Điều này là bởi vì nhiều ứng dụng của thông tin tài chính đều liên quan đến các vấn đề "vi mô": hàng triệu thị trường mini cho các quyết định, ảnh hưởng của mỗi quyết định tương đối nhỏ. Trong thực tế, các thị trường có khối lượng giao dịch thấp thường không hoạt động hiệu quả: đối với một người tham gia có kinh nghiệm, việc dành thời gian phân tích chi tiết chỉ để kiếm vài trăm đô la lợi nhuận là không hợp lý, nhiều người thậm chí còn cho rằng, nếu không có trợ cấp, các thị trường như vậy sẽ hoàn toàn không hoạt động, vì không có đủ các nhà giao dịch mới để các nhà giao dịch có kinh nghiệm có thể kiếm lợi nhuận từ họ, ngoại trừ những vấn đề lớn và gây sốc nhất. Trí tuệ nhân tạo hoàn toàn thay đổi phương trình này, có nghĩa là ngay cả trong các thị trường có khối lượng giao dịch 10 đô la, chúng ta vẫn có thể thu được thông tin chất lượng cao. Ngay cả khi cần trợ cấp, quy mô trợ cấp cho mỗi vấn đề cũng là hợp lý.
Thông tin tài chính, tinh chế phán quyết của con người
Giả sử bạn có một cơ chế phán quyết của con người mà bạn tin tưởng và toàn bộ cộng đồng tin vào tính hợp pháp của nó, nhưng việc đưa ra quyết định cần rất nhiều thời gian và chi phí cao. Tuy nhiên, bạn muốn truy cập vào bản sao rẻ hơn của cơ chế "đắt đỏ" này một cách rẻ và thời gian thực. Dưới đây là ý tưởng của Robin Hanson về những gì bạn có thể làm: mỗi lần bạn cần ra quyết định, hãy thiết lập một thị trường dự đoán để dự đoán nếu gọi cơ chế đắt đỏ, cơ chế đó sẽ đưa ra kết quả gì cho quyết định. Sau đó, thị trường dự đoán bắt đầu hoạt động và đầu tư một khoản tiền nhỏ để trợ cấp cho các nhà tạo lập thị trường.
Trong 99,99% các trường hợp, bạn sẽ không thực sự gọi cơ chế đắt đỏ: có thể bạn "khôi phục giao dịch", hoàn trả hoặc không hoàn trả tiền mà mọi người đã đầu tư, hoặc bạn xem giá trung bình gần "có" hay gần "không" và lấy nó làm sự thật cơ bản. Trong 0,01% trường hợp, có thể là ngẫu nhiên, có thể là thị trường có khối lượng giao dịch cao nhất, có thể cả hai, bạn thực sự chạy một cơ chế đắt đỏ và bồi thường cho các nhà tham gia dựa trên đó.
Điều này cung cấp một "phiên bản tinh chế" đáng tin cậy, trung lập, nhanh chóng và rẻ tiền, phiên bản này là phiên bản tinh chế của cơ chế ban đầu rất đáng tin cậy nhưng có chi phí cực cao (sử dụng từ "tinh chế" như là phép ẩn dụ cho việc chưng cất mô hình LLM lớn). Theo thời gian, cơ chế tinh chế này phản ánh hành vi của cơ chế ban đầu, vì chỉ những người tham gia giúp đạt được kết quả đó mới có thể kiếm tiền, còn những người khác sẽ thua lỗ.
Điều này không chỉ áp dụng cho mạng xã hội mà còn cho DAO. Một trong những vấn đề chính của DAO là số lượng quyết định quá nhiều, phần lớn mọi người không muốn tham gia, điều này dẫn đến việc sử dụng ủy quyền rộng rãi, có nguy cơ tập trung hóa và thất bại của đại diện mà thường thấy trong dân chủ đại diện, hoặc bị tấn công. Nếu thực tế có rất ít phiếu bầu trong DAO, hầu hết mọi thứ được quyết định bởi thị trường dự đoán, và con người cùng với trí tuệ nhân tạo dự đoán kết quả bỏ phiếu, thì DAO như vậy có thể hoạt động rất tốt.
Như chúng ta đã thấy trong ví dụ về thị trường quyết định, thông tin tài chính chứa đựng nhiều con đường tiềm năng để giải quyết các vấn đề quan trọng trong quản trị phi tập trung, điểm mấu chốt là sự cân bằng giữa thị trường và phi thị trường: thị trường là "động cơ", trong khi một số cơ chế tin cậy phi tài chính khác là "bánh lái".
Các trường hợp sử dụng thông tin tài chính khác
Token cá nhân - nhiều dự án như Bitclout (nay là deso), friend.tech tạo ra token cho mỗi người và làm cho nó dễ dàng để đầu cơ - là một loại mà tôi gọi là “thông tin tài chính nguyên thủy”. Họ cố ý tạo ra giá thị trường cho các biến cụ thể (tức là kỳ vọng về vị thế tương lai của một người), nhưng thông tin chính xác mà giá tiết lộ quá không cụ thể, dễ bị ảnh hưởng bởi động lực phản hồi và bong bóng (Ghi chú của Odaily星球日报: giá tăng vọt thu hút người mua). Có thể tạo ra các phiên bản cải tiến của các giao thức như vậy và giải quyết các vấn đề quan trọng như phát hiện tài năng bằng cách cân nhắc cẩn thận thiết kế kinh tế của token (đặc biệt là nguồn gốc giá trị cuối cùng của nó). Quan điểm của Robin Hanson trong "tương lai danh tiếng" là một trạng thái cuối cùng có thể xảy ra.
Quảng cáo - "tín hiệu đắt đỏ nhưng đáng tin cậy" cuối cùng là liệu bạn có mua sản phẩm hay không. Thông tin tài chính dựa trên tín hiệu đó có thể được sử dụng để giúp mọi người xác định những gì nên mua.
Đánh giá đồng nghiệp khoa học - Trong cộng đồng khoa học luôn tồn tại "khủng hoảng tái tạo", tức là một số kết quả nổi tiếng đã trở thành một phần của trí thức dân gian trong một số trường hợp, nhưng không thể tái tạo trong nghiên cứu mới. Chúng ta có thể cố gắng xác định những kết quả cần kiểm tra lại thông qua thị trường dự đoán. Trước khi kiểm tra lại, những thị trường như vậy cũng sẽ cho phép độc giả nhanh chóng đánh giá họ nên tin tưởng vào bất kỳ kết quả cụ thể nào ở mức độ nào.
Quỹ hàng hóa công - Một trong những vấn đề chính của cơ chế quỹ hàng hóa công được sử dụng trong Ethereum là bản chất "cuộc đua phổ biến" của chúng. Để được công nhận, mỗi người đóng góp cần phải thực hiện các hoạt động tiếp thị của riêng mình trên mạng xã hội, trong khi những người không đủ khả năng làm điều đó, hoặc những người có vai trò "hậu trường" nhiều hơn, rất khó để nhận được nguồn quỹ lớn. Một giải pháp hấp dẫn là cố gắng theo dõi toàn bộ đồ thị phụ thuộc: Đối với mỗi kết quả tích cực, dự án nào đã đóng góp bao nhiêu, sau đó đối với mỗi dự án, dự án nào đã đóng góp bao nhiêu, và cứ thế. Thách thức chính của thiết kế này là tìm ra trọng số của các cạnh để nó có thể chống lại sự thao túng. Dù sao đi nữa, sự thao túng này đã xảy ra. Cơ chế phán quyết của con người tinh chế có thể giúp ích.
Kết luận
Những quan điểm này đã được lý thuyết hóa từ rất lâu: các tác phẩm đầu tiên về thị trường dự đoán thậm chí còn có từ vài thập kỷ trước, và lý thuyết tài chính nói những điều tương tự còn sớm hơn nữa. Tuy nhiên, tôi nghĩ rằng thập kỷ hiện tại có cơ hội lớn cho thông tin tài chính, với vài lý do then chốt:
Thông tin tài chính giải quyết vấn đề tin cậy mà mọi người thực sự phải đối mặt. Một vấn đề chung của thời đại này là trong bối cảnh chính trị, khoa học và thương mại, sự thiếu nhận thức về ai là người đáng tin cậy (tệ hơn là thiếu sự đồng thuận), ứng dụng thông tin tài chính có thể trở thành một phần của giải pháp;
Chúng ta hiện có blockchain có thể mở rộng làm nền tảng, cho đến gần đây, những ý tưởng này không thể thực hiện được do chi phí quá cao. Nhưng giờ đây, chi phí không còn cao nữa.
Trí tuệ nhân tạo như là những người tham gia, khi thông tin tài chính phải dựa vào sự tham gia của con người để giải quyết từng vấn đề, nó tương đối khó để phát huy tác dụng. Trí tuệ nhân tạo đã cải thiện đáng kể tình hình này, ngay cả trong các vấn đề quy mô nhỏ cũng có thể thiết lập thị trường hiệu quả. Nhiều thị trường có thể có sự kết hợp giữa trí tuệ nhân tạo và con người tham gia, đặc biệt là trong các trường hợp mà khối lượng vấn đề đột ngột tăng từ nhỏ lên lớn.
Để tận dụng cơ hội này, bây giờ là lúc để khám phá thông tin tài chính có thể mang lại cho chúng ta gì thông qua dự đoán bầu cử.
