Aturan On-Chain Bertemu AI: Masa Depan Penyelesaian Pasar Prediksi

Bottleneck nyata dalam pasar prediksi bukanlah penetapan harga—melainkan menentukan apa yang benar-benar terjadi. Menurut PANews, industri menghadapi hambatan kritis ketika mekanisme penyelesaian menjadi tidak jelas atau kurang transparansi, terutama dalam acara niche di mana hasilnya memerlukan interpretasi subjektif. Celah ini secara langsung mengikis kepercayaan pasar, mengurangi likuiditas, dan mendistorsi sinyal harga yang diandalkan oleh para trader.

Masalah Utama: Penentuan Penyelesaian Daripada Prediksi Harga

Peserta pasar selama ini menganggap bahwa penetapan harga yang akurat adalah tantangan utama. Namun, titik gesekan sebenarnya muncul saat penyelesaian—ketika pasar harus secara kolektif menyetujui hasil faktual dari sebuah acara yang diprediksi. Dalam pasar yang lebih kecil atau lebih khusus, interpretasi aturan yang ambigu dan keputusan penyelesaian terpusat menciptakan defisit kepercayaan. Ketika trader tidak dapat mengaudit bagaimana hasil ditentukan, mereka menarik likuiditas dan meninggalkan pasar sama sekali. Siklus ini merusak seluruh kekuatan prediktif dari platform.

Adjudikasi Berbasis LLM dengan Komitmen Aturan di On-Chain

Para ahli industri kini menganjurkan solusi baru: menerapkan model bahasa besar (LLM) sebagai arbiter netral dalam pasar prediksi. Pendekatan ini memadukan penilaian AI dengan mekanisme komitmen kriptografi untuk memastikan netralitas dan mencegah manipulasi. Mekanismenya bekerja sebagai berikut: selama pembuatan kontrak, pengembang menentukan model LLM mana, cap waktu, dan prompt penilaian yang akan digunakan. Parameter ini dienkripsi dan diikat ke blockchain sebelum penyelesaian terjadi, menciptakan catatan tak berubah yang dapat diperiksa trader sebelumnya. Arsitektur aturan di on-chain ini mengubah penyelesaian dari proses kotak hitam menjadi sistem yang transparan dan dapat diaudit.

Bobot model yang tetap mencegah gangguan terhadap parameter AI setelah penyelesaian, sementara catatan permanen di blockchain memastikan bahwa tidak ada perubahan retroaktif yang dapat menyembunyikan logika pengambilan keputusan. Komitmen aturan di on-chain ini menetapkan batasan yang dapat diverifikasi yang harus diikuti oleh sistem AI maupun pengawas manusia.

Implementasi Praktis: Membangun Kepercayaan Melalui Transparansi

Perpindahan menuju penyelesaian berbasis AI dan aturan memberikan berbagai keuntungan. Trader mendapatkan visibilitas terhadap kerangka penilaian lengkap sebelum menyetor modal. Standarisasi proses penilaian mengurangi ruang untuk korupsi atau intervensi manusia yang sewenang-wenang. Mekanisme penyelesaian yang terbuka dan dapat diaudit menggantikan keputusan yang opaque dengan konsistensi algoritmik. Seiring waktu, transparansi ini akan berkembang: saat penyelesaian netral berbasis AI menjadi norma, peserta pasar akan semakin percaya diri dalam pasar prediksi kecil yang sebelumnya tidak likuid.

Langkah Selanjutnya: Standarisasi dan Tata Kelola

Untuk mempercepat adopsi, ekosistem harus menjalankan beberapa alur kerja paralel: pengembang harus mulai bereksperimen dengan kontrak risiko rendah menggunakan adjudikasi LLM, secara bertahap membangun kepercayaan terhadap sistem tersebut. Peserta industri harus berkolaborasi untuk menstandarisasi praktik terbaik terkait pengkodean aturan di on-chain dan pemilihan model AI. Tim harus berinvestasi dalam alat transparansi yang memungkinkan trader mensimulasikan dan memverifikasi hasil penyelesaian sebelum menginvestasikan dana. Akhirnya, tata kelola tingkat meta yang berkelanjutan—forum di mana peserta pasar secara kolektif membentuk standar aturan rantai—menjamin bahwa penyelesaian berbasis AI berkembang seiring kebutuhan komunitas dan tantangan yang muncul.

Konvergensi AI dan sistem aturan di on-chain menawarkan pasar prediksi jalan keluar dari keterbatasan mereka saat ini, mengubah transparansi penyelesaian menjadi keunggulan kompetitif.