원작자: 벤자민 펑크

원본 편집: Frank, Foresight News

우리의 두뇌, 책, 데이터베이스는 점점 늘어나는 인류의 데이터 생성 경향을 수용하는 동시에 창조하는 역할을 합니다. 이러한 오랜 발전의 가장 최근 성과인 인터넷은 매일 약 250조 바이트의 데이터를 생성하고 저장합니다. 이 수치에 놀라기 쉽지만, 데이터 포인트 자체에는 큰 가치가 없습니다. 이는 귀중한 정보가 되기 위해 신중하게 수집, 처리 및 맥락화되어야 하는 광대한 퍼즐의 흩어져 있는 조각과 같습니다.

오늘날의 많은 인터넷 거대 기업들은 전체 비즈니스 모델을 여기에 집중하고 있으며 Google은 이를 가장 성공적으로 수행하고 있습니다. 그들의 프로세스는 다음과 같습니다: 엄청난 양의 귀중한 원자재, 수십억 명의 개인 데이터 형태의 디지털 폐기물을 추출하고, 개인이 내릴 가능성이 있는 선택을 예측하기 위해 알고리즘 파이프라인에 입력됩니다. Google이 우리에 관한 정보로 더 많은 데이터를 가져오고 처리할수록 광고주에게 더 ​​높은 수준의 통찰력을 제공할 수 있으며, 해당 광고주는 우리를 고객으로 전환하기 위해 Google의 광고 경매에서 더 높은 입찰가를 제시합니다.

이러한 과정을 통해 Google은 매년 2,400억 달러의 광고 수익을 창출합니다. Google은 의도적으로 프로세스에서 사람을 제외하지만 귀중한 정보를 생성하고 수익을 창출하는 더 강력한 방법이 있을 수 있습니다. 인간을 플레이어로 활용함으로써 우리는 정보 생성, 검색, 추측의 과정을 게임화하여 우리의 고유한 참여 욕구를 자극합니다. 스포츠 베팅부터 MEV, Between Us와 같은 사회적 추론 게임에 이르기까지 우리는 경쟁과 조정을 중심으로 정보를 영리하게 숨기고 공개해야 하는 정보 게임에 이끌리도록 되어 있습니다.

일부 정보 게임은 바로 게임입니다. 그러나 앞으로 살펴보겠지만 다른 정보 게임도 새롭고 가치 있는 정보를 생성하고 수익을 창출하는 데 사용될 수 있으며 차세대 제품과 비즈니스 모델의 중추가 될 수 있습니다.

그러나 정보 게임에는 언제나 아킬레스건이 있었습니다. 바로 신뢰였습니다. 특히, 플레이어는 게임 규칙을 위반하는 방식으로 정보를 공유하거나 이용하지 않도록 다른 플레이어를 신뢰해야 합니다. Between Us의 승무원이 게임 중간에 사기꾼으로 판명되거나 블록 생산자(채굴자)가 잘못된 블록 루트를 계산했지만 여전히 검증자에 의해 승인된다면 아무도 다시 플레이하고 싶어하지 않을 것입니다. 이 게임은 끝났습니다. . 이러한 신뢰 문제를 해결하기 위해 우리는 신뢰할 수 있는 제3자에게 정보 게임을 만들고 호스팅해 줄 것을 요청합니다.

이는 Between Us와 같은 저위험 게임에는 괜찮지만, 게임 생성 및 중재를 중앙 집중식 파티로 제한하면 우리가 플레이하는 정보 게임에 대한 신뢰와 실험적 탐색이 제한되어 수집할 수 있는 정보, 활용 및 수익화되는 정보 유형이 제한됩니다.

간단히 말해서, 탈중앙화된 환경에서 공정하고 신뢰할 수 있는 방법을 찾지 못했기 때문에 아직 시도조차 하지 않은 정보 게임이 많이 있습니다.

프로그래밍 가능한 블록체인과 새로운 암호화 기본 요소는 제3자나 서로를 신뢰하지 않고 허가 없이 대규모로 정보 게임을 만들고 조정할 수 있도록 함으로써 이 문제를 해결하고 있습니다.

결과적으로 암호화 기반 정보 게임은 전 세계적으로 정보의 양과 질을 빠르게 증가시켜 집단적 의사 결정 능력을 향상시키고 전 세계 GDP 규모에 해당하는 효율성 향상을 가져올 수 있습니다. 인터넷 기반 메가펀드에 자본을 할당하는 도구로 사용되는 전 세계적으로 접근 가능한 예측 시장을 상상해 보십시오. 또는 개인이 자신의 개인 건강 데이터를 모아서 개인 정보를 보호하면서 그 사용으로 인해 발생하는 새로운 발견에 대해 보상을 받을 수 있는 게임도 있습니다.

그러나 이 기사에서 설명하는 것처럼 암호화 중심 정보 게임은 아직 이러한 고위험 사용 사례에 사용 가능하지 않을 수 있습니다. 그러나 오늘날 더 작고 더 흥미로운 메시징 게임을 시도함으로써 팀은 더 수익성 있는 메시징 시장을 창출하고 수익을 창출하기 전에 플레이어를 참여시키고 신뢰를 구축하는 데 집중할 수 있습니다.

예측 시장부터 게임 이론, 오라클, 신뢰할 수 있는 실행 환경 네트워크에 이르기까지 이 기사에서는 이러한 암호화폐 기반 정보 게임을 만들기 위한 설계 공간을 다루고 해당 게임의 잠재력을 최대한 실현하는 데 필요한 인프라를 소개합니다.

허가 없는 시장: 정보 게임의 전제조건

미래 지배 애플리케이션부터 정보 시장 애플리케이션까지, 블록체인을 통해 개발자는 무허가형, 멈출 수 없는 시장을 지원하는 맞춤형 자동화 금융 상품을 만들 수 있습니다. 결과적으로 이제 누구나 가치와 정보의 교환을 장려하고 조정하고 해결하는 메커니즘을 만들 수 있습니다. 이는 모든 참가자의 가치를 극대화하기 위해 게임을 구성하는 최선의 방법을 빠르게 실험할 수 있도록 하는 데 있어 블록체인이 수행하는 중요한 역할을 강조합니다.

중앙화된 중개자가 이 속도에 적응하도록 설득하거나 사용자가 이러한 실험에 참여하도록 허용하는 것은 매우 어려울 것입니다. 따라서 무허가 시장은 비주류 이론과 최첨단 연구 논문이 실현될 수 있는 매체가 될 것입니다. 우리는 예측 시장의 낮은 유동성에 이론적으로 대응하는 자동화된 시장 조성자 전략이 암호화폐 네트워크에서 CPMM(연속 견적 시장 조성자)으로 구현되고 실제 화폐로 수행되는 예측 시장에서 이러한 일이 일어나는 것을 이미 보았습니다.

무허가 마켓플레이스는 새로운 정보를 생성하고 그 가치를 현금화하기 위한 더 나은 도구를 제공하는 중요한 원동력입니다.

정보생산의 정보게임

많은 정보 게임은 플레이어가 더 나은 결정을 내리는 데 사용할 수 있는 새로운 정보를 생성합니다.

이러한 정보 게임은 사람, 데이터베이스 및 기타 소스에서 원시 자료(공공 및 개인 데이터)를 추출한 다음 최고의 정보 생산 기계(시장 및 알고리즘)를 통해 이 데이터를 집계하기 위한 인센티브를 생성합니다. 이상적으로는 이 정보를 집계하는 과정에서 다른 플레이어가 올바른 결정을 내릴 수 있도록 도움으로써 새로운 정보가 생성되고 수익화됩니다. 예를 들어, 투자 DAO는 예측 시장 결과를 사용하여 새로운 스타트업에 투자할지 여부를 결정합니다.

정보 게임의 디자이너가 활용하는 게임과 도구는 생성할 수 있는 정보의 유형에 따라 달라지며, 다양한 도전과 기회를 탐색할 수 있는 광대한 디자인 공간을 제공합니다.

하지만 오늘날 가장 활발하게 개발되고 논의되는 정보 게임인 예측 시장부터 시작해 보겠습니다.

게임 1: 정보 생성 도구로서의 예측 시장

암호화폐 및 그 이상 분야에서 가장 인기 있는 정보 게임 중 하나는 예측 시장입니다. 폴리마켓은 누적 거래량이 4억 달러가 넘는(그리고 빠르게 성장하고 있는) 세계 최고의 예측 시장입니다.

예측 시장은 플레이어가 암호화폐와 같은 자신의 돈을 사용하여 다양한 이벤트의 결과에 베팅하도록 장려함으로써 작동합니다. 개인의 재정적 위험(실제 금전 참여)을 요구하는 이러한 관행은 참가자가 자신의 예측에 진정으로 전념하도록 보장하는 데 도움이 됩니다. 트레이더가 저평가된 결과의 주식을 구매하고 과대평가된 결과의 주식을 매도함으로써 통찰력에 따라 행동함에 따라 시장은 동적으로 조정됩니다. 시장 가격에 대한 이러한 조정은 사건 확률에 대한 보다 정확한 집단 추정을 반영하여 초기 가격 책정 오류를 효과적으로 수정합니다.

다르지만 관련된 공공 및 민간 지식을 가지고 시장에 베팅하는 사람들이 많을수록 더 많은 진실이 가격에 반영됩니다. 궁극적으로 예측 시장은 금융 위험을 활용하여 정확한 정보 집계를 유도함으로써 군중의 지혜를 활용합니다.

불행하게도 예측 시장에는 몇 가지 주요 과제가 있으며, 그 중 다수는 다양한 확장성 문제로 귀결됩니다.

실제 정보의 병목 현상

심사위원들이 다른 심사위원들이 선택할 것이라고 생각하는 옵션을 선택하려고 하는 케인스주의 미인 대회는 예측 시장에만 국한되지 않습니다. 그러나 예측 시장의 목표는 정확한 정보를 생성하는 것이기 때문에 전통적인 시장보다 부정적인 영향이 더 두드러집니다. 또한 참가자 행동이 주로 이익 극대화에 의해 좌우되는 전통적인 금융 시장과 달리 예측 시장의 베터는 개인적인 신념, 정치적 성향 또는 특정 결과에 대한 기득권에 의해 더 쉽게 영향을 받습니다. 따라서 그들은 자신의 베팅이 개인적인 가치나 시장 외부 활동에서 얻을 수 있는 이익에 대한 기대와 일치할 경우 시장 자체에서 금전적 손실을 감수할 의지가 더 높습니다.

더욱이, 더 많은 사람들이 시장이나 알고리즘을 진실의 원천으로 볼수록 해당 시장을 조작하려는 인센티브가 높아집니다. 이는 소셜 미디어가 겪고 있는 문제와 매우 유사합니다.사람들이 소셜 미디어 플랫폼에서 생성된 정보 제품을 신뢰할수록 이익이나 사회정치적 이익을 위해 정보 제품을 조작하려는 인센티브가 높아집니다.

일부 플레이어는 집단적 신념을 다시 평가하고 집단적 행동을 장려하기 위해 예측 시장에서 생성된 신호와 인센티브를 활용할 수도 있습니다. 예를 들어, 정부가 기후 변화나 전쟁과 같은 주요 문제에 대한 예측 시장에 영향을 미치기 위해 일종의 양적 완화 정책을 사용한다고 상상해 보세요. 관련 예측 시장에서 대량의 주식을 구매함으로써 재정적 인센티브를 원하는 결과로 전환할 수 있습니다. 아마도 그들은 기후 변화의 체계적 위험이 과소평가되어 있다고 생각하여 2028년의 기후 개선을 예측하는 시장의 아니오 점유율을 크게 구매합니다. 이러한 움직임은 더 많은 기후 기술 스타트업이 예에 베팅할 때 정보 이점을 얻을 수 있는 기술을 개발하도록 장려하여 솔루션을 찾는 속도를 가속화할 수 있습니다.

위의 요인은 생산된 정보의 품질에 부정적인 영향을 미치는 것으로 나타났지만, 시장 조작자는 소음 거래자이고 정보가 풍부한 시장 참여자는 역으로 거래하여 돈.

따라서 위의 문제는 시장 교정에 도움이 될 충분한 자금과 정보를 갖춘 충분한 수의 거래자가 부족하기 때문에 발생한다고 추론할 수 있습니다.따라서 정보가 풍부한 거래자들이 차입 및 매도를 허용하는 것은 이러한 시장을 더욱 효율적으로 만드는 핵심 수단이 될 수 있습니다.

더욱이, 장기 주기 시장에서는 조작자가 거래를 통해 시장 정서와 실제 결과에 반사적으로 영향을 미칠 수 있는 시간이 더 많기 때문에 정보가 풍부한 거래자가 조작에 대응하는 것이 더 어렵습니다. 정보 신뢰성을 위해 보존 기간이 더 짧은 마켓플레이스를 구현하면 게임에 대한 신뢰도(따라서 정보의 품질)가 높아지지만 게임플레이의 참여도도 높아집니다.

또한 어떤 경우에는 플레이어가 정보의 신뢰성 기간을 조작할 수 있는 정보 게임을 즐긴다는 초기 징후도 나타나고 있습니다. 당시 Farcaster의 1위 계정이었던 Perl은 이 모델에 의지하여 사용자 참여를 추측하기 위한 인앱 플랫폼을 만들었습니다. @ace 또는 @dwr.eth(각각 Perl 및 Farcaster의 공동 창립자)가 내일 더 많은 좋아요를 받을까요?와 같은 예측 시장이 시작되고 축구 팀과 팬은 예상대로 문제를 일으킬 수 있습니다.여기서만 게임이 비동기식으로 진행되며 측정값이 터치다운 대신 좋아요로 표시됩니다.(Foresight News Note, 일반적으로 미식축구 경기에서 득점 동작을 설명하는 데 사용됩니다. 공격 팀이 축구를 상대 엔드 존으로 가져오고 성공적으로 지면에 닿으면 터치다운 점수로 결정됩니다.) Perl의 게임은 예측 시장에서 생성된 정보의 품질을 의도적으로 훼손하는 반면, 자신에게 유리한 예측을 해결하기 위해 조정함으로써 흥미로운 메타게임이 등장합니다.

예측 기반 게임은 더 짧고 잠재적으로 재생 가능한 라운드를 사용하여 조작과 지루함을 줄일 수 있습니다. 그러나 위험도가 낮은 게임에서는 플레이어 조작을 허용하는 것이 게임의 재미를 더해주고 게임플레이의 필수적인 부분이 될 수 있습니다.

올바른 판사와 신탁 찾기

예측 시장의 또 다른 과제는 판단입니다. 시장을 올바르게 예측하는 방법은 무엇입니까? 많은 경우, 우리는 오프체인 데이터 소스에 연결할 수 있는 평판 및 담보 지원 오라클에 의존할 수 있습니다. 이 문제를 해결하기 위해 예측 시장 설계자는 게임 이론과 암호화 오라클을 활용하여 플레이어의 개인 정보를 포함한 더 넓은 범위의 주제를 다룰 수 있습니다.

Schelling 포인트 오라클이라고도 알려진 게임 이론 오라클은 직접적인 의사소통이 없을 경우 네트워크의 참가자(또는 노드)가 독립적으로 단일 답변이나 결과에 수렴하고 다른 사람들도 이 답변이나 결과를 선택할 것이라고 가정합니다. . Augur 등이 개척하고 UMA가 추가로 개발한 이 개념은 참가자들이 합의 답변에 얼마나 가까운지에 따라 보상을 제공함으로써 정직한 보고를 장려하고 공모를 방지합니다.

그러나 소수의 플레이어가 베팅을 판단할 때 이러한 오라클을 신뢰할 수 있게 만드는 데에는 여전히 많은 과제가 있으며, 서로 식별하고 소통하여 공모하는 것이 잠재적인 위협이 됩니다. 암호화폐는 유권자 간의 공모를 방지하기 위한 핵심 도구로 알려져 있지만, 공모를 활성화하고 예측 시장을 방해하는 도구로도 사용될 수 있습니다. 프로그래밍 방식의 뇌물수수 및 가격 조정을 위해 TEE(Trusted Execution Environment)를 활용하는 DarkDAO의 잠재력을 통해 이를 확인할 수 있습니다. 이러한 인센티브의 균형을 맞추기 위해 노력하는 팀 중 하나는 비밀 위원회 선정 및 암호화 투표를 사용하여 공모와 뇌물 수수를 방지하는 Blocksense입니다.

또한 온체인 데이터를 활용하여 오라클 문제를 해결할 수도 있습니다. MetaDAO에서 플레이어는 특정 제안이 기본 토큰 가격에 어떤 영향을 미칠지 정확하게 예측한 것에 대해 보상을 받습니다. 이 가격은 Uniswap V3 포지션에 의해 제공되며 토큰 가치에 대한 오라클 역할을 합니다.

그러나 이러한 오라클은 여전히 ​​공공데이터를 기반으로 시장을 해결하는 데 한계가 있습니다. 개인 데이터를 기반으로 시장을 해결할 수 있다면 완전히 새로운 유형의 예측 시장을 열 수 있습니다.

정보게임의 결과 자체를 오라클로 활용할 수 있는데, 이는 개인 데이터를 기반으로 시장을 해결하는 방법 중 하나입니다. 베이지안 시장은 베이지안 추론의 원리를 활용하여 사람들이 다른 사람의 믿음에 베팅하도록 함으로써 자신의 개인 정보에 대한 베터 자신의 믿음을 도출하는 그러한 예 중 하나입니다. 예를 들어, 사람들이 얼마나 많은 사람들이 자신의 삶에 만족하는지에 베팅할 수 있는 시장을 설정하면 다른 사람의 삶의 만족에 대한 베터 자신의 믿음이 드러날 것입니다. 그 결과, 검증할 수 없는 진실일 수도 있는 플레이어의 개인 정보에 대해 정확한 결론을 도출할 수 있습니다.

또 다른 솔루션은 영리한 암호화를 사용하여 개인 Web2 API에서 데이터를 가져오는 오라클입니다. 이러한 기존 오라클 중 일부는 시장 지도의 공개 및 개인 정보 오라클 섹션에 표시됩니다. 이러한 오라클을 사용하면 일부 플레이어의 개인 정보를 중심으로 예측 시장이 생성될 수 있으며, 개인 정보 보유자가 특정 예측 시장을 검증 가능하게 해결하도록 장려하고 해당 시장에 베팅하는 플레이어의 거래 수수료를 받을 수 있습니다. 더 일반적으로, 오프체인 및 온체인에서 더욱 풍부한 개인 데이터에 안전하게 접근할 수 있는 능력은 신원 기본 요소로 사용될 수 있으며, 정보 게임에서 플레이어를 보다 효과적으로 식별하고, 인센티브를 부여하고, 일치시키는 데 도움이 되며, 필요한 정보를 전달하는 데 도움이 됩니다. 정보 게임을 더 많이 만들 수 있습니다. 플레이어와 관련이 있습니다.

오라클 디자인의 혁신은 예측 시장을 해결하는 데 사용할 수 있는 데이터 범위를 늘려 개인 정보를 중심으로 한 정보 게임 디자인 공간을 확장할 것입니다.

유동성 병목현상

예측시장에 유동성을 끌어들이는 것은 어렵습니다. 첫째, 이러한 시장은 플레이어가 특정 주제에 대해 예 또는 아니오에 베팅하고 고정된 금액의 금전적 보상을 받거나 아무것도 받지 못하는 바이너리 시장입니다. 결과적으로 이러한 주식의 가치는 기초 자산 가격의 작은 변화, 특히 만기일에 가까워지면 크게 변동될 수 있습니다. 이로 인해 단기 가격 변동을 예측하는 것이 중요하지만 매우 어렵습니다. 갑작스러운 변화로 인한 엄청난 위험에 대처하기 위해 트레이더는 예상치 못한 시장 변동에 대처하기 위해 지속적으로 조정되는 고급 전략을 사용해야 합니다.

더욱이 예측 시장이 더 많은 주제로 시장 범위를 확대하고 기간이 길어짐에 따라 유동성 확보가 더욱 어려워질 것입니다. 시장이 정치와 스포츠를 넘어 더 오래 지속될수록, 베팅에 있어 확실한 이점을 갖고 있다고 느끼는 사람들은 적어집니다. 따라서 베팅하는 사람이 적을수록 생성되는 정보의 품질이 낮아집니다.

예측 시장은 본질적으로 이러한 유동성 문제에 직면해 있습니다. 가격을 형성하려면 개인 정보를 채굴하고 해당 정보를 기반으로 베팅해야 하며, 이 두 가지 모두 비용이 많이 드는 활동이기 때문입니다. 참가자는 정보 수집 및 자본 잠금 비용을 포함하여 투자한 노력과 감수한 위험에 대해 보상을 받아야 합니다. 이러한 보상은 오락(예: 스포츠 베팅)이나 위험 헤지(예: 석유 선물)를 위해 더 나쁜 확률을 기꺼이 받아들이는 사람들에게서 나오는 경우가 많으며 이는 대량의 유동성과 거래량을 늘리는 데 도움이 됩니다. 그러나 테마 범위가 더 좁은 예측 시장은 플레이어에게 상업적으로 덜 매력적이므로 유동성과 거래량이 낮아집니다.

경제적 개선: 오버레이 및 다양화

우리는 전통적인 금융과 기타 기존 정보 게임에서 아이디어를 빌려 이러한 문제를 해결할 수 있습니다.

Hasu가 예측 시장의 딜레마 기사에서 언급한 오버레이 개념을 활용할 수 있다는 점은 주목할 가치가 있습니다. 도박 토너먼트에서 오버레이의 개념은 북메이커가 참여를 장려하기 위해 상금 풀에 추가하는 부가 가치인 예측 시장에서 제안하는 보조금과 유사합니다. 오버레이는 플레이어의 입장 비용을 효과적으로 줄이고 토너먼트를 더욱 매력적으로 만들어 초보자와 숙련된 플레이어의 참여를 높입니다.

도박 토너먼트의 오버레이가 잠재적 ROI를 높여 플레이어 참여를 장려하는 것처럼 예측 시장의 보조금은 진입 장벽을 낮추고 참여를 재정적으로 더 매력적으로 만들어 참가자에게 인센티브를 제공합니다. 보조금은 또한 자신의 실수를 바로잡아 이익을 얻을 수 있는 기회를 갖는 정보가 있는 거래자와 정보가 없는 거래자 모두로부터 다양한 관점과 통찰력을 끌어들이는 등대 역할을 합니다. 이 전략을 구현하는 팀은 잠재적인 보조금 제공자를 체계적으로 식별하고 참여해야 하며 필요한 유동성을 제공하려는 의지가 있으므로 필요에 따라 시장을 만들어야 합니다.

마찬가지로, 펀드와 같은 구조를 구현하여 시간 및 산업 다각화를 달성하고 더 광범위한 문제 및 시간 범위에 걸쳐 예측 시장의 유동성을 높일 수 있습니다. 예를 들어, 많은 기업은 특정 소송이 해결되는 방식과 관련된 시장에서 가치를 찾을 수 있습니다.이러한 회사는 자본을 빌려줌으로써 법률 전문가의 참여 비용을 낮출 수 있으며, 이를 통해 광범위한 시장에 걸쳐 다각화할 수 있으며 시간이 지남에 따라 성과에 따라 보상을 받을 수 있습니다.

이 설정에서 거래자는 시장을 만들기 위해 돈을 빌릴 수 있으며, 대출 금액은 정보 요구와 해당 주제에 대한 거래자의 평판에 따라 매개변수화될 수 있습니다. 이는 각 시장에 대한 추가 오버레이로서 관리 수수료와 결합될 수 있습니다.

유동성 공급자의 경우, 이러한 시장에 올바르게 베팅할 인센티브가 있고 다양한 만기의 비상관 자산으로 구성된 대규모 바구니에 분산되어 있는 이러한 시장의 거래자에게 접근할 수 있습니다. 고려해야 할 주인-대리인 문제가 있지만 이 시스템은 이러한 시장이 제공하는 유동성 규모와 유동성 풀 할당의 다양성을 높일 수 있습니다. 또한 정보 상품의 품질과 다양성이 향상될 수 있으며, 다양한 시장에서 거래자의 기술과 지식에 대한 새로운 정보도 생성될 수 있어 평판 부산물을 통해 유동성 공급자에 대한 수익을 가속화할 수 있습니다.

플레이어가 생성할 수 있는 정보의 가치가 클 경우 구성 가능한 금융 시장(예: 대출 및 유동성 채굴)을 게임플레이에 통합하는 것이 진입 장벽을 낮추는 핵심 도구가 될 수 있습니다.

사용자 경험 개선: 더욱 단순한 인터페이스와 유연한 인센티브

오늘날 예측 시장에서 흔히 볼 수 있는 교환 중심의 UX 디자인과 제한된 보상 유형은 다른 인터페이스 유형과 인센티브를 중요하게 생각하는 사람들을 단념시켜 유동성을 더욱 제한할 수 있습니다. 베터에 관한 한 예측 시장의 품질을 향상시킬 수 있는 흥미로운 방법이 많이 있으며, 모두 다양한 유형의 플레이어에 대한 적용 범위와 접근성을 향상시키는 데 중점을 둡니다.

첫째, 예측 시장을 더 큰 소셜 플랫폼에 통합하여 예측 시장의 사용자 경험을 향상시킬 수 있습니다. Perl과 Swaye는 Farcaster의 데이터에 연결하여 이를 보여줍니다. 사용자가 다른 독립 실행형 응용 프로그램을 여는 대신 정보 게임 디자이너는 플레이어를 식별하고 참여하기에 특히 적합한 시장(예: /nyc-politics 채널)으로 플레이어를 안내할 수 있습니다. 최고 선수).

베터에게 할당되는 보상 범위를 확대하고 투자할 수 있는 자본 임계값을 낮추려는 시도도 있습니다. 이는 개인의 추천에 대한 보상이나 인앱 효용성 또는 포인트나 토큰을 통해 표현되는 형평성을 포함하도록 금전적 보상을 확대하는 형태를 취할 수 있습니다.

예측 시장의 기능을 위해서는 금전적 인센티브가 중요하지만 일부 문헌에서는 가상 통화가 비슷한 품질의 예측 시장을 만들 수도 있다고 제안합니다. 실용적인 관점에서 볼 때, 이는 우리가 실제 현금 참여 유형을 가정할 수 있는 유연성을 가지고 있음을 말해줍니다. 펀터들은 기꺼이 위험을 감수하고 얻기 위해 열심히 노력합니다.

또한 사용자 경험을 더욱 설문 조사 기반으로 만들어 마찰을 줄이고 진입 장벽을 낮추는 데 사용할 수 있는 다양한 유형의 시장 메커니즘이 있습니다. 캠브리지 대학의 연구에서는 이 가설을 평가하고 거래 활동이 낮고 매도 호가 스프레드가 크며 해결 속도가 빠른 시장에서 폴링 메커니즘이 예측 시장보다 더 정확한 결과를 산출한다는 사실을 발견했습니다. 이 연구는 또한 여론 조사 기반 예측 게임과 예측 시장의 금전적 인센티브를 결합하면 단순히 시장 가격을 예측하는 것보다 더 높은 정확도를 얻을 수 있음을 발견했습니다. 또한 잠재적인 정체된 정보 문제를 해결하기 위해 일종의 푸시 또는 풀 시스템을 기반으로 정기적으로 여론 조사를 업데이트하여 새로운 정보를 기반으로 한 정보의 동적 복제를 장려할 수 있습니다.

가장 하드코어한 고급 사용자를 제외한 모든 사람을 방해하는 데 사용되는 암호화 메시징 게임입니다. 이제 더 낮은 비용, 더 높은 가용성, 더 풍부한 데이터를 통해 특정 청중의 관심을 끌 수 있는 더 다양하고 접근하기 쉬운 게임을 개발할 수 있는 기회를 얻었습니다.

게임 2: 개인 정보를 보호하는 컴퓨팅이 정보를 생성합니다.

플레이어가 MPC(다자간 계산)를 활용하여 급여를 공개하고 평균을 계산하는 동시에 개인 급여의 기밀성을 보호하는 Solidity 개발자가 플레이하는 게임을 상상해 보세요. 이는 암호화 전문가가 각자의 고용주와 협상하는 동시에 오락의 원천이기도 한 귀중한 방법이 될 것입니다.

보다 광범위하게, 정보 게임은 개인 정보 보호 기술을 활용하여 정보 소스의 범위, 특히 새로운 통찰력을 생성하기 위해 분석할 수 있는 개인 데이터 및 정보를 확장할 수 있습니다. 개인 정보 보호를 보장함으로써 이러한 도구는 사람들이 데이터와 정보를 공유하는 다양성과 경향을 높이고 결과 가치에 대해 데이터 공급자에게 보상할 수 있습니다.

이것이 전부는 아니지만, 이를 달성하기 위해 정보 생산자가 사용하는 일부 도구에는 영지식 증명(ZK), 다자간 계산(MPC), 완전 동형 암호화(FHE) 및 신뢰 실행 환경(TEE)이 포함됩니다. 이러한 기술의 핵심 메커니즘은 다양하지만 궁극적으로 모두 동일한 목적을 수행합니다. 즉 개인이 개인 정보를 보호하는 방식으로 중요한 정보를 제공할 수 있도록 하는 것입니다.

그러나 강력한 개인정보 보호가 필요한 사용 사례의 경우 소프트웨어 및 하드웨어 암호화 기본 요소를 사용하는 데 여전히 많은 심각한 문제가 있으며 이에 대해서는 나중에 논의하겠습니다.

개인 정보를 보호하는 암호화는 이전에는 존재하지 않았던 새로운 정보 게임의 설계 공간을 크게 확장합니다.

게임 3: 정보 생산 개선을 위한 모델 간 경쟁

분산형 헤지펀드의 거래 모델을 개발하고 이에 베팅하여 데이터 과학자들이 서로 경쟁하는 게임을 상상해 보세요. 그런 다음 블록체인은 특정 모델의 점수에 대한 합의에 도달하고 모델 예측의 정확성과 자금 수익에 미치는 영향을 기반으로 참가자에게 보상을 하거나 불이익을 줍니다. 이는 이더리움 최초의 정보 게임 중 하나인 Numerai가 취한 접근 방식입니다. 이 게임에서는 이더리움의 합의 메커니즘을 사용하여 전 세계적으로 다양한 모델과 그 제작자 사이에서 경쟁하고 인공 지능이 정보 게임에 참여하도록 효과적으로 동기를 부여하여 가치 있는 수익을 창출합니다.

한 단계 더 나아가, 우리는 AI가 우리를 위해 정보 게임을 하도록 보다 직접적으로 인센티브를 부여할 수 있으며, AI의 방대한 지식을 사용하여 예측 시 서로 경쟁할 수 있습니다. 꼭 재미로 게임을 하는 것은 아니지만, 인간 대신 스마트 기계를 사용하면 정보를 생산하는 데 필요한 인건비를 크게 줄일 수 있습니다. 결과적으로 이러한 AI 모델은 인간이 종종 참여를 꺼리는 틈새 예측 시장에서 유동성을 높일 수 있습니다. Vitalik이 말했듯이 :

시장을 만들고 50달러의 유동성 보조금을 제공하면 인간은 입찰에 크게 신경 쓰지 않지만 수천 명의 AI가 쉽게 몰려들어 가능한 최선의 추측을 할 것입니다. 한 가지 문제를 잘 해결하려는 인센티브는 미미할 수 있습니다. 그러나 일반적으로 좋은 예측을 하는 AI를 구축하기 위한 인센티브는 수백만 달러의 가치가 있을 수 있습니다.”

또는 기계 학습 모델 간의 합의를 활용하여 그들이 생성하는 정보의 가치를 놓고 경쟁할 수 있습니다. Allora 및 Bittensor TAO와 같은 팀은 모델과 에이전트를 조정하여 예측을 네트워크의 다른 사람들에게 방송하는 반면, 다른 팀은 성능을 평가하고 점수를 매기고 네트워크에 다시 방송하는 일을 담당합니다. 각 시대마다 모델 간의 집단 평가를 사용하여 예측 품질을 기반으로 다양한 모델에 보상이나 권한을 할당합니다. 따라서 기업가는 끊임없이 개선되는 모델 네트워크를 활용하여 시장을 통해 흐르는 정보의 품질을 향상시킬 수 있습니다.

정보 시장이 있다는 것은 전적으로 가능합니다. 모델을 사용하여 생성된 정보의 품질은 인간 간의 정보 게임과 비교할 수 없을 정도로 뛰어납니다.

수익화에 활용될 수 있는 정보게임

일부 정보 게임은 사용자가 게임에서 얻는 즐거움에만 의존하여 살아남습니다. 그러나 자신이 생성하는 정보의 가치를 현금화하려는 사람들에게는 더 많은 생각이 필요합니다. 불행히도, 상품으로서의 정보의 특성은 원활한 수익 창출을 방해하는 주요 시장 실패로 이어집니다.

• 정보는 소비된 후에만 가치가 부여될 수 있으므로 구매자는 판매자가 게시한 가격이 정보의 가치를 정확하게 반영하는지 평가하기 어렵습니다.

• 정보는 비경합적입니다. 정보를 소비한다고 해서 가용성이 떨어지지는 않습니다. 즉, 희소성이 없으므로 구매자에게 매력적이지 않습니다.

• 낮은 복제 비용과 결합된 정보의 비배타적 특성으로 인해 높은 초기 생산 비용에도 불구하고 판매자가 무단 액세스를 방지하기가 어렵습니다.

이러한 경제적 특성은 구매자와 판매자 모두에게 정보로부터 이익을 얻는 데 어려움을 초래하고 정보 공급이 부족할 수 있습니다. 정보를 동시에 활용할 수 있는 모든 사람에게 빠르게 알려지면 경쟁이 심화되거나 사용하려는 체계가 붕괴되어 정보 구매자가 정보 비대칭성을 활용할 기회가 줄어듭니다. 다행히도 이러한 문제를 해결하는 데 사용할 수 있는 암호화 도구가 이미 사용되고 있습니다.

게임 4: 교환 - 정보 추측을 통한 수익화

정보를 비밀로 유지하거나 그에 대해 취할 수 있는 일련의 조치를 제한하지 않고 정보 생산으로 수익을 창출하는 한 가지 방법은 단순히 해당 정보를 공개하되 정보가 어떻게 변하는지에 대해 베팅할 수 있는 도구(파생 상품이라고도 함)를 만드는 것입니다. .

이를 적극적으로 수행하는 회사 중 하나가 Parcl입니다. 이 회사의 거래소를 통해 사용자는 부동산 시장의 상승과 하락에 대해 추측할 수 있습니다. Parcl의 마켓플레이스는 Parcl Labs가 방대한 부동산 데이터 풀에서 수집한 실시간 가격 정보를 기반으로 하며 독점 알고리즘을 통해 처리되어 기존 부동산 가격 지수보다 더 세부적이고 정확한 정보를 생성합니다.

Parcl은 API를 통해 이 정보를 보다 직접적으로 수익화하는 동시에 거래자가 시간이 지남에 따라 이 정보가 어떻게 변하는지에 대해 베팅할 수 있도록 하여 추가 수익화 계층을 만듭니다. 시장 지도의 대체 정보 시장 섹션에 언급된 IKB 및 Fantasy와 같은 다른 프로젝트는 투기를 통한 수익화 또는 운동 선수의 성과부터 개인의 사회적 참여에 이르는 창의적인 창작물에 이르기까지 기존 공공 정보의 변화를 헤징하는 데 중점을 둡니다.

귀하가 생성한 정보에 대한 사람들의 관심을 판매할 수 있다면 정보를 비밀로 유지하거나 구매자의 사용 방법을 제한하지 않고도 해당 정보로 수익을 창출할 수 있습니다.

게임 5: 기밀 정보 암시장 발견

최신 온체인 활동과 새로운 암호화폐 스타트업에 대한 엄선된 알파 정보를 전 세계가 알기 전에 발견할 수 있는 게임을 상상해 보세요. 이를 달성하기 위해서는 공개 정보로 인해 발생하는 비경쟁성 및 배제성 문제를 해결하기 위해 정보를 기밀로 유지해야 합니다. 결과적으로 차세대 정보 시장은 블록체인을 활용하여 이 정보에 액세스하기 위해 비용을 지불할 수 있는 모든 참가자를 검색하고 규제하는 동시에 기밀 정보의 교환을 촉진하고 있습니다.

Freatic의 분산형 기밀 정보 시장인 Murmur는 NFT와 대기열 시스템을 사용하여 정보에 대한 독점 액세스를 제한하는 이러한 접근 방식의 대표적인 예입니다. 정보 구매자는 먼저 쿠폰을 나타내는 NFT를 구매하여 특정 주제를 구독해야 합니다. 그런 다음 게시자의 비밀을 사용할 수 있는 대기열의 자리를 부여하고 확산 속도를 늦추기 위한 추가 비용을 지불합니다. 구매자는 나중에 정보의 품질에 대해 투표할 수도 있습니다. 이 프로세스를 통해 Murmur는 정보 판매를 한 법인으로 제한하지 않고도 정보의 기밀과 가치를 유지합니다.

이와 대조적으로 Friend.tech는 키와 바인딩 곡선을 사용하여 그룹 채팅의 기밀 정보에 대한 액세스를 관리하므로 수요가 증가함에 따라 진입 장벽이 높아집니다. 따라서 우리는 Friend.tech의 키를 개인 정보의 평균 가치에 대한 프록시로 생각할 수 있습니다(키 시장이 효율적이라고 가정). 그러나 플레이어는 키를 거래할 때 항상 그 사람의 가치에 대한 어떤 생각을 계산하므로 구매자가 정보의 가치를 평가하기가 어렵습니다. 아마도 이것은 주장을 뒷받침하는 또 다른 데이터 포인트가 될 수 있습니다.즉, 지금까지 가장 가치 있는 정보 시장은 실제로 밈코인 시장이며, 자세히 살펴보면 실제로는 특정 추세나 인물의 상징적 가치를 둘러싼 예측 시장입니다.

Memecoin을 제외하고, 정보 접근을 제한하기 위해 팀이 취하는 한 가지 방향은 정보 판매자가 정보 가치에 대한 접근 가격을 연결하는 더 나은 바인딩 곡선을 설계할 수 있도록 허용하는 것입니다. 예를 들어, 정보가 알려짐에 따라 급격히 가치가 하락하는 정보의 가격은 시간이 지남에 따라 정보 가치의 급격한 하락을 반영하는 구속력 있는 곡선에 의해 결정될 수 있습니다.

분산형 통화 교환은 신뢰 문제와 이중 요구의 일치 찾기로 인해 어려움을 겪고 있습니다. 블록체인은 이미 화폐(비트코인)에 대한 이 문제를 해결하고 있으며 숨겨진 정보를 찾는 데 중점을 둔 재미있는 게임을 통해 정보에 대해서도 동일한 작업을 수행할 것입니다.

게임 6: Futarchy - 시장 실현 예측

정보를 명시적으로 비밀로 유지하지 않고 수익을 창출하는 주요 방법 중 하나는 단일 조직만이 활용할 수 있고 활용할 정보를 생산하고 판매하는 것입니다. 이 접근 방식은 새로운 것이 아닙니다.많은 기업에서는 이미 특정 구매자에게 정보 접근을 제한하는 경매나 기밀 유지 계약을 통해 정보로 수익을 창출하고 있습니다. 그러나 우리는 정보 상품 판매를 위한 새로운 비즈니스 모델을 보고 있습니다. 즉 특정 결정을 내리는 조직에게만 관련성이 있고 가치 있는 공개 정보를 생성하는 것입니다.

실제로 우리는 지금 막 암호화된 레일 위에 구축된 예측 시장을 Futarchy를 실험하는 방법으로 보고 있습니다(Foresight News 노트, George Mason University의 Robin Hanson 교수가 We Should Vote에서 쓴 것처럼 미래 시스템으로 번역될 수 있음). for Value(2000년), 그러나 신념에 대한 지불? 이 개념은 논문에서 처음 언급되었습니다. 2008년 Futarchy는 생성된 정보를 수익화하는 대체 메커니즘으로 New York Times에서 올해의 핫 단어로 선정되었습니다.

“Futarchy”는 예측 시장에서 생성된 정보를 활용하는 데 중점을 두어 의사 결정을 개선하는 새로운 방법을 제공합니다. 예측 시장에서 생성된 정보는 의사 결정에 사용되며, 예측 시장이 안정되면 가장 정확한 예측을 한 참가자에게 보상이 제공됩니다.

예측 시장 자체는 플레이어를 위한 제로섬 게임이므로 정보를 보유한 거래자의 참여 인센티브를 제한하고 기존 유동성 병목 현상을 악화시킵니다. 더 나은 결정을 통해 창출된 부를 거래자에게 재분배할 수 있기 때문에 Futarchy는 이 문제를 해결할 수 있습니다.

MetaDAO와 같은 분산형 기본 엔터티는 이미 Futarchy를 실험하고 있습니다. MetaDAO 거버넌스 토큰 구매에 대한 Pantera의 제안과 같은 제안이 이루어지면 두 개의 예측 시장이 생성됩니다. 통과는 지지를 나타내고 실패는 반대를 나타냅니다. 참가자들은 제안이 DAO 가치에 미치는 영향을 추측하면서 이러한 시장 내에서 조건부 토큰을 거래합니다. 결과는 지정된 기간 이후 통과 및 실패 토큰의 시간 가중 평균 가격(TWAP)을 비교한 결과에 따라 달라집니다. 통과 시장의 TWAP가 실패 시장의 TWAP 설정 범위를 초과하는 경우 제안이 승인되어 제안 조건이 실행되고 실패한 시장 거래가 취소됩니다. 이 시스템은 시장 역학을 활용하여 거버넌스 결정을 내리고 제안이 DAO의 가치를 높이거나 낮출지 여부에 대한 시장의 집단적 예측에 맞춰 조정합니다.

어떤 경우에는 Futarchy가 여전히 기밀성을 중심으로 설계되어야 합니다. 예를 들어 예측 시장을 사용하여 특정 사람에 대한 채용 결정을 내리는 경우 이 정보는 공개되어 정보재해가 됩니다. 즉, 경쟁업체가 시장 예측을 기반으로 채용 목표를 훔칠 수 있습니다.

정보를 기밀로 유지해야 하는 또 다른 이유는 정보가 인센티브와 조직 문화에 미치는 영향입니다. Robin Hanson이 예측 시장의 미래 강연에서 지적한 것처럼 Google의 내부 실험은 경영진이 공공 성과 지표가 직원의 사기를 떨어뜨릴 것이라고 우려하기 때문에 저항에 부딪혔습니다. 물론 관리자들은 황제의 새 옷을 드러낼 수 있는 일을 실행하려는 경향이 없으며 오늘날 우리는 이것을 보고 있습니다. MetaDAO 창립자 @metaproph 3 t에 따르면 일부 사람들은 시장의 평가를 원하지 않기 때문에 제안서를 제출하지 않기로 결정합니다.

두 가지 문제는 예측 시장 정보에 대한 접근 권한을 특정 의사 결정자에게만 제한함으로써 해결될 수 있습니다. 그러나 의사 결정자에게 이 정보를 기반으로 자율적으로 행동할 수 있는 권한을 부여함으로써 베터는 이러한 편견을 베팅에 통합하여 생성된 정보의 품질을 저하시킵니다.

다른 경우에는 Futarchy가 특정 산업에 적용하기에 더 적합할 수 있으며 Bridgewater의 헤지펀드와 같이 문화적 영향보다 장점이 더 클 수 있습니다. 또한 블록체인을 통합하면 Futarchy의 신뢰성을 더욱 높이고 조작을 방지할 수 있습니다.

지금까지 예측 시장은 추측이나 헤징으로 제한되어 있었지만 조직이 더 나은 결정을 내릴 수 있도록 지원함으로써 예측 시장은 완전히 새로운 시장을 열 수 있습니다.— 기밀 정보의 역할을 둘러싼 아직 해결되지 않은 질문이 있지만.

게임 7: 프로그래밍 가능한 정보 게임의 확실한 약속

이 기사의 시작 부분에서 언급했듯이 Google은 정보 사용을 광고주에게 임대하고 정보 사용 방식을 Google의 광고 경매로 제한함으로써 정보로 수익을 창출합니다. 마찬가지로, 신뢰할 수 있는 약속은 구매자가 해당 정보를 기반으로 취할 수 있는 조치를 제한함으로써 정보 판매자가 수익을 창출하는 데 도움이 됩니다.

정보 판매자는 MPC, TEE, FHE와 같은 암호화 방법을 사용하여 개인 데이터를 기반으로 계산을 수행하겠다는 구매자의 신뢰할 수 있는 약속을 보장할 수 있습니다. 따라서 판매자는 자신의 정보를 구매자에게 맡길 수 있으며, 구매자는 정보 자체를 공개하지 않고도 개인 정보와 관련된 향후 활동을 구체적으로 제어할 수 있습니다.

이 원시 기술은 모든 종류의 정보 게임을 잠금 해제합니다. 구매자가 주문 거래 내역을 특정 횟수만 시뮬레이션하기로 약속한 경우 거래자(정보 판매자)가 주문 거래 내역을 기반으로 한 거래 주문 권한을 정보 구매자(탐색자)에게 판매할 수 있다고 상상해 보십시오. 한 단계 더 나아가 Netflix 사용자가 자신의 계정을 사용하여 Netflix 영화 시청을 다른 사람에게 위임할 수 있도록 허용하여 로그인 정보를 공개하지 않고도 계정에서 수익 창출을 할 수 있도록 허용하는 것을 상상해 보십시오. 결과적으로, 구매자는 판매자가 정보 자체를 판매하는 문제를 처리할 필요 없이 판매자의 개인 정보에서 가치를 창출할 수 있습니다(정보는 비경합적이고 배제 불가능한 경험재입니다).

정보 게임 디자이너를 위한 Google 규모의 수익화 실현

TEE는 제한된 기밀 보장에도 불구하고 현재 이러한 제어를 구현하기 위한 실용적인 옵션을 제공합니다. TEE는 대규모 자산이나 민감한 데이터를 보호하는 데 적합하지 않지만 선행 실행 방지와 같이 기밀 정보에 대한 보다 제한된 액세스가 필요한 사용 사례에 적합합니다. Flashbots 팀이 만든 프로젝트 SUAVE는 애플리케이션 개발자가 자신과 고객 정보의 가치를 활용하는 더 나은 방법을 찾을 수 있도록 하는 장기적인 비전을 가지고 개발자가 현재 사용할 수 있는 TEE 네트워크를 구축하고 있습니다.

SUAVE의 설계에서 블록체인과 TEE의 통합은 정보 게임을 발전시키는 데 중요한 세 가지 주요 TEE 제한 사항을 해결합니다. 첫째, 블록체인은 검열이나 악의적인 행동에 참여할 수 있는 호스트와 플레이어 간의 통신에 대한 신뢰의 필요성을 제거합니다. 둘째, 블록체인은 상태를 유지하고 TEE가 취약한 롤백 공격을 방지하는 안전한 메커니즘을 제공합니다. 마지막으로, 블록체인은 모든 플레이어가 스마트 계약, 입력 및 출력을 신뢰할 수 있는 TEE 기반 메시징 게임(SUAPP)의 무허가형, 검열 저항성 생성을 보장하는 데 중요합니다.

SUAVE를 사용하는 많은 초기 정보 게임은 분명 MEV에 초점을 맞추겠지만, 거래를 훨씬 넘어서는 정보 게임에 사용될 기회도 있습니다.

게임 8: 평판과 영지식이 게임 내 시장을 촉진합니다

정보 수익화의 주요 과제는 경험 상품으로서의 정보의 고유한 특성입니다.체험상품은 사용 후에야 가치를 인정받을 수 있어 판매자가 사전에 가격을 책정하기 어렵다.이 문제를 해결하기 위한 메커니즘을 만들면서 사용자를 위한 흥미로운 게임플레이를 만들 수도 있습니다. 일부 게임의 핵심 게임플레이는 플레이어가 평판을 쌓아 다른 플레이어와 차별화되도록 하는 것입니다. 예를 들어 월드 오브 워크래프트(World of Warcraft)는 재미있을 뿐만 아니라 플레이어가 누구와 협력할지 결정하는 핵심 방법이기도 합니다. 다른 게임에서는 판매자가 사전에 정보를 공개하지 않고 일부 정보(예: 적의 위치, 비밀 계획)에 대한 가격을 설정하기를 원할 수 있습니다.

이 문제를 극복하기 위해 정보 게임 설계자는 영지식 증명(ZKP)과 같은 암호화 솔루션을 활용하여 실제 데이터나 코드를 공개하지 않고 계산 정보 상품의 속성(예: 거래 알고리즘의 효율성)을 확인할 수 있습니다. 이는 암호화 약속을 생성하고, 이를 블록체인에 타임스탬프화하고, 알고리즘 성능에 대한 영지식 증명을 제공함으로써 달성할 수 있습니다. 그러나 이 접근 방식은 계산 속성에서 가치가 나오고 검증 가능한 입력에서 테스트할 수 있는 정보 상품에만 적용됩니다.

다른 유형의 정보 상품의 경우 평판과 신원이 매우 중요합니다. 정보 구매자 간의 합의 메커니즘을 활용하여 판매자가 판매하려는 정보의 가치에 대한 평판을 구축할 수 있습니다.

Murmur와 같은 시스템은 독점 창 내에서 사용자 투표를 사용하여 게시자의 평판을 구축하고 커뮤니티 피드백을 기반으로 미확인 상태에서 확인 상태로 승격합니다. 이 프로세스는 투명하고 불변의 상호 작용 기록을 생성하여 판매자에게 신뢰할 수 있는 평판을 구축하고 긴밀한 피드백 루프를 수반합니다.

또는 Erasure Bay 프로토콜에서는 판매자가 정보의 신뢰성에 대한 신호로 자본과 평판을 모두 걸도록 요구합니다. 프로토콜은 정보의 품질이 낮을 때 구매자가 판매자 베팅의 특정 부분을 파괴할 수 있도록 허용하는 사기 요인을 식별하여 판매자가 고품질 정보를 제공할 인센티브를 갖도록 보장합니다.

시장 실패를 방지하고 거래량을 최대화하려면 게임 디자이너는 판매자에게 정보의 가치를 증명할 수 있는 암호화 도구를 제공하거나 이전에 판매한 항목에 대한 평판을 구축할 수 있는 신뢰할 수 있고 빠른 메커니즘을 제공해야 합니다.

요약하다

정보 게임은 새로운 것이 아닙니다. 그러나 프로그래밍 가능한 블록체인이 출현하기 전에 게임 디자이너는 중앙화된 중개자로부터만 허가를 구할 수 있었고 플레이어는 신뢰할 수 있는 제3자가 중재할 수 있는 게임으로 제한되었습니다.

이제 블록 공간 비용의 급격한 감소는 누구나 미래 거버넌스에서 영감을 받은 기밀 정보에 대한 DAO 또는 프로토콜을 만들고 검증, 중재, 수익화 등을 위한 풍부한 도구에 액세스할 수 있음을 의미합니다. 허가된 금융 트랙의 참여 장벽이 낮아지고 개방형 혁신이 이루어지면 우리가 상상조차 할 수 없었던 게임이 펼쳐질 것입니다.

이 기사에서는 이러한 새로운 정보 게임 물결을 구현하는 데 따른 초기 징후와 과제, 그리고 이러한 문제를 해결하기 위해 암호화 도구를 사용할 수 있는 가능성을 보여줍니다. 이러한 도구를 사용하여 일부 게임 디자이너는 거래 및 MEV와 같이 우리가 이미 플레이하는 정보 게임을 개선하는 반면 다른 디자이너는 이전에 존재하지 않았던 게임을 만들 것입니다.

그러나 이러한 암호화 기반 정보 게임 각각은 완전한 게임을 형성하기 위해 서로 결합되어야 하는 미니 게임을 나타냅니다. 플레이어는 더 큰 전체의 일부로서 명성을 쌓고, 팀과 협력하고, 조직 내 영향력을 놓고 경쟁하면서 재미와 흥분을 얻습니다.