a16z Crypto: AI-Based Adjudication Mechanisms May Solve Prediction Market Scaling Bottlenecks

Odaily กล่าวว่า a16z Crypto ได้เผยแพร่บทความเรื่อง "How AI 'Judges' Can Expand the Scale of Prediction Markets" (What to do when prediction markets fail) โดยชี้ให้เห็นว่าความท้าทายที่ใหญ่ที่สุดที่ตลาดทำนายเผชิญไม่ใช่ "การกำหนดราคาในอนาคต" แต่เป็นการกำหนดว่าเกิดอะไรขึ้นจริงๆ ปัญหาที่คล้ายกันนี้ยังเกิดขึ้นบ่อยครั้งในเหตุการณ์ขนาดเล็กด้วย กลไกการชำระบัญชีที่ผิดพลาดหรือไม่โปร่งใสจะทำลายความไว้วางใจของตลาด สภาพคล่อง และความแม่นยำของสัญญาณราคา วงการแนะนำให้แนะนำโมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLM) เป็นผู้ตัดสินตลาดทำนาย รวมถึงการให้คำมั่นสัญญากฎบนบล็อกเชน การต้านทานการจัดการ การเพิ่มความโปร่งใส และการเสริมสร้างความเป็นกลาง เช่น การบันทึกแบบเข้ารหัสของโมเดล LLM เฉพาะ, ประทับเวลา และคำแนะนำการตัดสินบนบล็อกเชนเมื่อสร้างสัญญา ผู้ซื้อขายสามารถทำความเข้าใจกลไกการตัดสินใจทั้งหมดล่วงหน้าได้ น้ำหนักโมเดลถูกตรึงไว้และไม่สามารถถูกแก้ไขได้ง่ายเพื่อลดความเสี่ยงในการโกง กลไกการชำระบัญชีเปิดเผยและสามารถตรวจสอบได้โดยไม่มีคำตัดสินตามอำเภอใจของมนุษย์ กลไกการตัดสินโดย AI สามารถปรับปรุงประสิทธิภาพและความสามารถในการขยายขนาดของการชำระบัญชีตลาดทำนายได้อย่างมีนัยสำคัญภายใต้เงื่อนไขของการรับประกันความโปร่งใสและความเป็นธรรม