Обязательства по правилу на блокчейне: как ИИ может решить вопрос урегулирования рынков предсказаний

Рынки предсказаний давно сталкиваются с критической проблемой, которая выходит за рамки простого определения цены — это установление факта произошедшего. Как сообщается в отраслевом анализе PANews, эта проблема особенно остро проявляется на нишевых рынках, где процедуры урегулирования неясны, создавая эффект домино, который подрывает доверие трейдеров, снижает ликвидность рынка и искажает ценовые сигналы. Вопрос не в том, может ли ИИ помочь; а в том, как быстро индустрия сможет его внедрить.

Почему точность урегулирования важна для здоровья рынка

Основная проблема prediction markets заключается не в прогнозировании, а в точности вынесения вердикта. Когда процессы определения исхода непрозрачны или склонны к ошибкам, вся структура рынка страдает. Трейдеры теряют доверие к арбитражному процессу, ликвидность иссякает, и достоверное определение цены становится невозможным. Особенно остро эта проблема проявляется на меньших или более специализированных рынках, где каждое решение имеет значительный вес.

ИИ-судьи: создание доверия через обязательства по правилам на блокчейне

Практики отрасли все чаще выступают за использование больших языковых моделей (LLMs) в качестве нейтральных арбитров на этих рынках. Этот подход основан на явных обязательствах по правилам на блокчейне — прозрачной системе, в которой процесс принятия решений зафиксирован с самого начала. В момент заключения контракта конкретные модели LLM, параметры временных меток и критерии оценки шифруются и навсегда записываются в блокчейн. Это создает неизменяемый аудит-след, который трейдеры могут изучить заранее, точно понимая, как будут определяться исходы.

Элегантность этой модели заключается в ее устойчивости к манипуляциям. Зафиксированные, неизменяемые спецификации моделей исключают риск постфактум вмешательства, а публичные процедуры урегулирования предотвращают произвольные или капризные решения. Прозрачность становится частью ДНК системы, а не дополнительной функцией.

От теории к практике: создание следующего поколения

Разработчиков поощряют тестировать эти системы правил цепочки на низкорисковых контрактах, постепенно расширяя масштаб по мере роста доверия. Индустрия должна установить стандартизированные лучшие практики для урегулирования на базе LLM, создать инструменты, делающие эти процессы видимыми для всех участников, и разработать метагосударственные рамки для постоянного совершенствования. Такой взвешенный подход сочетает инновации с управлением рисками, делая экосистему prediction markets более устойчивой, справедливой и эффективной.