Інформаційні фінанси: нові горизонти за межами ринку прогнозів

Ринок прогнозів як нове блокчейн-додаток привертає все більше уваги. Як засновник Ethereum, я завжди мав великий інтерес до ринку прогнозів. Ще в 2014 році я написав статтю, в якій обговорював моделі управління на основі прогнозів. У 2015 році я активно брав участь і підтримував розвиток ринку прогнозів Augur. У 2020 році під час виборів у США я заробив 58 тисяч доларів через ринок прогнозів. Нещодавно я уважно стежив за розвитком Polymarket і підтримував його.

Для багатьох людей ринок прогнозів — це виборчі ставки, просто інша форма азартних ігор. З цієї точки зору, моя пристрасть до ринку прогнозів може здаватися дещо неймовірною. Але насправді я ціную глибокі концепції, що стоять за ринком прогнозів. Я вважаю:

1. Існуючий ринок прогнозів вже є дуже корисним інструментом;

2. Більш важливо, що ринок прогнозів є лише піонером у більш широкій сфері "інформаційних фінансів". Інформаційні фінанси обіцяють застосування в таких сферах, як соціальні медіа, наука, новини, управління тощо.

Polymarket: подвійна ідентичність ігрового сайту та новинної платформи

Нещодавно на виборах у США Polymarket продемонстрував свої переваги як джерело інформації. Окрім того, що він дав прогноз ймовірності перемоги 60/40, Polymarket безпосередньо розкрив правду, коли результати стали відомі: ймовірність перемоги одного з кандидатів перевищує 95%, а ймовірність отримання контролю над усіма урядовими відомствами перевищує 90%. Це різко контрастує з оманливими звітами багатьох експертів та новинних джерел.

Цінність Polymarket полягає не лише в значних подіях. У липні цього року під час президентських виборів у Венесуелі я помітив на Polymarket, що хтось готовий вкласти понад 100 тисяч доларів, ставлячи на ймовірність повалення Мадуро на рівні 23%. Це привернуло мою увагу і дало зрозуміти, що опозиція використовує незвичайну стратегію, яка заслуговує на увагу. Якби не первісний сигнал від Polymarket, я, можливо, зовсім не звернув би уваги на важливість цієї події.

Звичайно, ми не повинні сліпо вірити даним графіків. Якщо кожен тільки дивитиметься на графіки, ті, хто має кошти, можуть маніпулювати ринком. Також повністю покладатися на традиційні новини не є доцільним, оскільки новини часто перебільшують події задля отримання кліків. Розумний підхід полягає в тому, щоб поєднувати читання новин та перегляд ринкових даних. Якщо ви бачите сенсаційні повідомлення, але ймовірність прогнозу ринку не змінилася, то слід залишатися скептичними. Навпаки, якщо ринок демонструє несподівані високі чи низькі ймовірності або різкі коливання, то це варто детально вивчити, щоб зрозуміти причини.

Отже, поєднуючи новини та ринкові дані, ми можемо отримати більш повну інформацію. Для гравців у азартні ігри Polymarket є платформою для ставок. Для інших це веб-сайт новинних даних. Хоча не варто повністю покладатися на графічні дані, я включив перегляд ринкових даних до процесу збору інформації поряд із традиційними медіа та соціальними мережами. Це допомагає мені ефективніше отримувати інформацію.

Широкі перспективи інформаційних фінансів

Прогнозування результатів виборів є лише одним із застосувань інформаційних фінансів. Ширше поняття полягає в тому, щоб використовувати фінанси як механізм координації стимулів для надання цінної інформації аудиторії. Дехто може стверджувати, що всі фінанси в основному пов'язані з інформацією. Різні учасники приймають рішення про купівлю та продаж на основі різних поглядів на майбутнє, і ми можемо вивести багато знань про світ з ринкових цін.

Але інформаційні фінанси є більш точною наукою, яка вимагає від нас:

1. Виходьте з фактів, які ви хочете зрозуміти;

2. Уважно розробити механізм ринку, щоб найоптимальнішим чином отримувати цю інформацію від учасників.

ринок прогнозів є типовим прикладом: ми хочемо знати, що станеться в майбутньому, тому створюємо ринок, щоб люди могли на це ставити. Іншим прикладом є ринок прийняття рішень: ми хочемо знати, чи рішення A, чи B призведе до кращих результатів, для цього створюємо умови ринку, щоб люди могли ставити на значення показників в залежності від різних рішень.

Штучний інтелект, ймовірно, матиме величезний вплив на фінансову галузь у найближчі десять років. Це пов'язано з тим, що багато застосувань інформаційних фінансів стосуються "мікро" проблем: мільйонів маломасштабних ринків прийняття рішень. Традиційно, ринки з низьким обсягом торгівлі важко ефективно функціонують, оскільки професійні учасники не мають достатнього прибуткового стимулу. Але штучний інтелект змінює цю ситуацію, навіть на ринках з обсягом торгівлі лише 10 доларів ми можемо отримати високоякісну інформацію. Навіть якщо потрібні дотації, розмір дотацій на кожне питання також може бути прийнятним.

Інформаційні фінанси: уточнення людського судження

Припустимо, що у нас є надійний, але дорогий механізм людського судження, і ми хочемо мати можливість отримати його "дешеву версію" в реальному часі за низькою ціною. Робін Хансон запропонував рішення: щоразу, коли потрібно прийняти рішення, створювати ринок прогнозів, який передбачає, які результати отримають, якщо викликати дорогий механізм. Ринок працює, і вкладається невелика сума коштів для субсидування маркет-мейкерів.

У більшості випадків ми не будемо насправді використовувати дорогі механізми: можливо, ми приймемо рішення прямо на основі середньоринкової ціни. Лише в дуже рідкісних випадках, можливо, це буде випадковий вибір або ринок з найбільшим обсягом торгів, ми дійсно запустимо дорогі механізми і компенсуємо учасників.

Таким чином, було надано надійну, нейтральну, швидку та недорогу "рафіновану версію", яка приблизно відображає поведінку оригінального механізму. Адже лише учасники, які сприяють досягненню цього результату, можуть отримати прибуток, тоді як інші зазнають збитків.

Цей метод підходить не тільки для соціальних медіа, але й для децентралізованих автономних організацій ( DAO ). Однією з основних проблем DAO є надмірність рішень, що призводить до небажання більшості людей брати участь. Якщо в DAO насправді рідко відбуваються голосування, а більшість справ вирішуються на ринку прогнозів, де людство та ШІ спільно прогнозують результати голосування, тоді така DAO може функціонувати краще.

Інші застосування інформаційних фінансів

Особисті токени: створення торгівельних токенів для кожної особи, що відображають очікування щодо їхнього майбутнього статусу. Хоча нинішні проекти, такі як friend.tech, ще не достатньо зрілі, але завдяки більш обережному економічному дизайну, є сподівання вирішити важливі питання, такі як виявлення талантів.

Реклама: на основі "дорогого, але надійного сигналу" фактичної купівельної поведінки, інформаційні фінанси можуть допомогти людям приймати кращі рішення щодо покупок.

Науковий рецензування: визначення досліджень, які потребують повторної перевірки, за допомогою ринку прогнозів, допомагає читачам оцінити надійність конкретних результатів. Попередні експерименти вже увінчалися успіхом.

Фінансування суспільних благ: шляхом відстеження всієї графіки залежностей, визначити внесок кожного проєкту в позитивні результати, сподіваємося покращити проблему "змагання популярності" в нинішніх механізмах фінансування.

Висновок

Хоча ці ідеї обговорювалися багато років, я вважаю, що інформаційні фінанси мають великі перспективи в нинішньому десятилітті, і причин для цього три:

1. Інформаційні фінанси вирішили загальну проблему довіри людей у політиці, науці та бізнесі;

2. Масштабовані технології блокчейн забезпечують інфраструктуру для реалізації цих ідей;

3. Участь штучного інтелекту робить можливим створення ефективного ринку для маломасштабних проблем.

Щоб повністю скористатися цією можливістю, нам потрібно вийти за межі прогнозів виборів і дослідити ширші перспективи застосування інформаційних фінансів.