情報ファイナンス:予測市場を超えた新たなビジョン

予測市場は新興のブロックチェーンアプリケーションとして、ますます多くの人々の関心を集めています。イーサリアムの創設者として、私は予測市場に強い興味を抱いてきました。2014年には、予測に基づくガバナンスモデルについて論文を執筆しました。2015年には、予測市場Augurの発展に積極的に参加し支持しました。2020年のアメリカ大統領選挙では、予測市場を通じて5.8万ドルの利益を得ました。最近では、Polymarketの発展に密接に注目し支持しています。

多くの人にとって、予測市場は選挙賭博に過ぎず、別の形のギャンブルです。この観点から見ると、私の予測市場への情熱は少し驚くべきもののように思えます。しかし実際には、私が重視しているのは予測市場の背後にある深い概念です。私はこう考えています:

1. 現在の予測市場は非常に便利なツールです;

2. さらに重要なことは、予測市場は「情報金融」というより広範な分野の先駆者に過ぎないということです。情報金融は、ソーシャルメディア、科学、ニュース、ガバナンスなど、さまざまな分野に応用されることが期待されています。

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Polymarket:賭博サイトとニュースプラットフォームの二重のアイデンティティ

最近のアメリカ大選では、Polymarketが情報源としての優位性を示しました。勝率予測として60/40を提供するだけでなく、結果が出る際に真実を直接明らかにしました: ある候補者が勝つ確率は95%を超え、同時にすべての政府機関の支配権を獲得する確率は90%を超えました。これは、多くの専門家やニュースソースの誤解を招く報道と対照的です。

Polymarketの価値は重大な出来事にだけではありません。今年7月のベネズエラ大統領選挙の際、私はPolymarketで、誰かがマドゥロが崩壊する可能性を23%と見て10万ドル以上を賭ける意向があるのを見ました。これは私の注意を引き、反対派が異常な戦略を採用していることを認識させ、注目に値することを示しています。Polymarketの初期信号がなければ、私はこの出来事の重要性に気づかなかったかもしれません。

もちろん、私たちはチャートデータを盲目的に信じるべきではありません。もし誰もがチャートだけを見ているなら、資金を持っている人々が市場を操縦する可能性があります。同様に、伝統的なニュースに完全に依存することも望ましくありません。なぜなら、ニュースはしばしばクリック率のために事態を誇張するからです。賢明なアプローチは、ニュースを読むことと市場データを確認することを組み合わせることです。衝撃的な報道を見たが、市場予測の確率が変わらない場合は、疑いを持つべきです。逆に、市場に予期しない高低の確率や突発的な変動が見られた場合、その背後にある理由を深く理解する価値があります。

総じて、ニュースと市場データを組み合わせることで、より包括的な情報を得ることができます。ギャンブルプレイヤーにとって、Polymarketはベッティングプラットフォームです。他の人々にとっては、それはニュースデータサイトです。グラフデータに完全に依存すべきではありませんが、私は市場データの確認を情報収集プロセスの一部として、従来のメディアやソーシャルメディアと並行して行っています。これにより、より効率的に情報を取得することができます。

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情報ファイナンスの大いなる展望

選挙結果の予測は情報金融の一つの応用に過ぎません。より広い概念は、金融を調整インセンティブメカニズムとして利用し、オーディエンスに価値ある情報を提供することです。誰かが言うかもしれませんが、すべての金融は本質的に情報と関連しています。異なる参加者は未来に対する異なる見解に基づいて売買の意思決定を行い、市場価格から世界についての多くの知識を推測することができます。

しかし、情報金融はより正確な学問であり、私たちに次のことを要求します:

1. 知りたい事実から出発する;

2. 精巧に設計された市場メカニズムにより、参加者からその情報を最適な方法で取得します。

予測市場は典型的な例です:私たちは未来に何が起こるかを知りたいので、人々がそのことに賭ける市場を作ります。もう一つの例は意思決定市場です:私たちは決定AとBのどちらがより良い結果を生むかを知りたいので、条件市場を設けて、人々が異なる決定に基づく指標値に賭けるようにします。

人工知能は、今後10年で金融業界に巨大な影響を与える可能性があります。これは、情報金融の多くのアプリケーションが「ミクロ」な問題、すなわち数百万の小規模な意思決定市場に関わっているからです。従来、取引量が少ない市場は効果的に機能するのが難しいのですが、専門的な参加者が十分な利益の動機を持っていなかったためです。しかし、人工知能はこの状況を変えました。取引量がわずか10ドルの市場でも、高品質な情報を得ることができる可能性があります。たとえ補助金が必要でも、各問題の補助金の規模は手の届く範囲です。

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情報ファイナンス:人間の判断力を磨く

信頼できるがコストが高い人間の判断メカニズムがあると仮定しましょう。私たちはその"安価なバージョン"に低コストでリアルタイムにアクセスできることを望んでいます。ロビン・ハンソンは提案をしました：意思決定が必要なときに予測市場を設立し、高価なメカニズムを呼び出した場合に得られる結果を予測します。市場は運営され、少額の資金がマーケットメイカーへの補助金として投入されます。

ほとんどのケースでは、私たちは実際に高価なメカニズムを呼び出すことはありません：市場の平均価格に基づいて直接意思決定を行う可能性があります。非常に稀なケース、例えばランダムな選択や取引量が最も多い市場の場合にのみ、私たちは実際に高価なメカニズムを運用し、それに基づいて参加者に補償を行います。

これにより、信頼性が高く、中立的で、迅速かつ安価な「精練バージョン」が提供され、元のメカニズムの挙動を大まかに反映します。なぜなら、その結果を実現するのを助ける参加者だけが利益を得ることができ、他の人は損失を被るからです。

この方法はソーシャルメディアだけでなく、分散型自律組織(DAO)にも適用されます。DAOの主な問題の一つは、意思決定が多すぎるため、ほとんどの人が参加したがらないことです。もしDAO内で実際に投票がほとんど行われず、ほとんどの事務が予測市場によって決定され、人間とAIが共同で投票結果を予測するのであれば、このようなDAOはより良く機能する可能性があります。

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情報金融のその他の応用

個人トークン:各人の将来的な地位に対する期待を反映した取引可能なトークンを作成します。現在のプロジェクトであるfriend.techはまだ十分に成熟していませんが、より慎重な経済設計を通じて、人材発見などの重要な問題を解決することが期待されています。

広告:実際の購入行動に基づくこの"高価だが信頼できる信号"により、情報金融は人々がより良い購入決定を下すのを助けることができます。

科学的同行レビュー:予測市場を通じて再検証が必要な研究結果を特定し、読者が特定の結果の信頼性を評価するのを助けます。初期の実験は成功を収めました。

公共財の資金調達:全体の依存関係グラフを追跡することによって、各プロジェクトが積極的な成果に対してどのように貢献しているかを特定し、現在の資金調達メカニズムにおける「人気競争」の問題を改善することが期待される。

まとめ

これらのアイデアは何年も議論されてきましたが、私は情報金融が現在の10年間に大いに可能性があると考えています。その主な理由は3つです:

1. インフォメーションファイナンスは、政治、科学、ビジネスの分野で広く存在する信頼の問題を解決しました;

2. 拡張可能なブロックチェーン技術は、これらのアイデアを実現するためのインフラを提供します;

3. 人工知能の参加により、小規模な問題において効果的な市場を構築することが可能になった。

この機会を最大限に活用するために、私たちは選挙予測を超えて、情報金融のより広い応用の可能性を探る必要があります。

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