Автор оригинала: Matt Liston
Компиляция: AididiaoJP, Foresight News
В ноябре 2024 года рынки предсказаний предугадали исход выборов раньше всех. В то время как опросы показывали равный счет, а эксперты уклонялись от однозначных прогнозов, рынки давали Трампу 60% вероятности победы. Когда результаты были объявлены, рынки предсказаний превзошли всю систему прогнозирования — опросы, модели, суждения экспертов, всё.
Это доказало, что рынки могут объединять разрозненную информацию в точные убеждения, и механизм распределения рисков сработал. С 1940-х годов экономисты мечтали о том, что спекулятивные рынки смогут превзойти экспертные прогнозы, и теперь эта мечта осуществилась на самой грандиозной сцене.
Но давайте глубже рассмотрим экономику этого явления.
Ставщики на Polymarket и Kalshi обеспечили ликвидность на миллиарды долларов. Какова их отдача? Они генерируют сигнал, который весь мир может мгновенно увидеть бесплатно. Хедж-фонды наблюдают за ним, избирательные штабы поглощают его, журналисты строят вокруг него дашборды. Никому не нужно платить за эту разведданную; ставщики фактически субсидируют глобальное общественное благо.
В этом и заключается глубинная дилемма рынков предсказаний: информация, которую они производят, является и их самой ценной частью, которая утекает в момент генерации. А рациональные покупатели не платят за публичную информацию. Частные поставщики данных могут брать с хедж-фондов большие деньги именно потому, что их данные недоступны конкурентам. Напротив, публичные рыночные цены предсказаний, сколь бы точными они ни были, не имеют ценности для этих покупателей.
Таким образом, рынки предсказаний могут существовать только в тех областях, где достаточно людей хотят «делать ставки»: выборы, спорт, события интернет-мемов. В итоге мы получаем развлечение, маскирующееся под информационную инфраструктуру. На真正 важные для лиц, принимающих решения, вопросы — геополитические риски, сбои в цепочках поставок, регуляторные исходы, сроки развития технологий — по-прежнему нет ответов, потому что никто не ставить на них ради развлечения.
Экономика рынков предсказаний перевернута с ног на голову. Исправление этого является частью более масштабных изменений. Информация сама по себе является продуктом, а ставки — лишь один из механизмов её производства, причем ограниченный. Нам нужна другая парадигма. Вот предварительный набросок «когнитивных финансов»: инфраструктуры, заново спроектированной с первых принципов вокруг самой информации.
Коллективный интеллект
Финансовые рынки сами по себе являются формой коллективного интеллекта. Они объединяют разрозненные знания, убеждения и намерения в цены, тем самым координируя поведение миллионов участников, которые никогда не общаются напрямую. Это удивительно, но также крайне неэффективно.
Традиционные рынки работают медленно из-за ограничений торговых часов, циклов расчетов и институционального трения. Они могут выражать убеждения лишь грубо, через единственный инструмент — цену. И они могут характеризовать очень ограниченный набор вещей — пространство торгуемых утверждений, — которое ничтожно мало по сравнению с пространством вопросов, которые действительно волнуют человечество. Кроме того, участники строго ограничены: регуляторные барьеры, требования к капиталу и географические ограничения исключают подавляющее большинство людей и все машины.
Появление криптомира начало менять это, включая непрерывные рынки, разрешительное участие и программируемые активы. Модульные протоколы, которые можно комбинировать без центральной координации. DeFi (децентрализованные финансы) уже доказали, что финансовая инфраструктура может быть перестроена в виде открытых, взаимодействующих базовых компонентов, рожденных из взаимодействия автономных модулей, а не указом привратников.
Но DeFi во многом просто скопировало традиционные финансы с помощью лучших «трубопроводов». Его коллективный интеллект по-прежнему основан на ценах, сфокусирован на активах и медленно поглощает новую информацию.
Когнитивные финансы — это следующий шаг: перестроить сами интеллектуальные системы с первых принципов для эпохи искусственного интеллекта и криптографии. Нам нужны рынки, которые «мыслят» — которые могут поддерживать вероятностные модели мира, поглощать информацию с любой степенью детализации, быть доступными для запросов и обновлений системами ИИ, и которым люди могут contribute знания, не понимая underlying структуры.
Компоненты для его реализации не являются загадкой: частные рынки для исправления экономической модели, комбинаторные структуры для захвата корреляций, экосистемы агентов для масштабированной обработки информации, интерфейсы человек-машина для извлечения сигналов из человеческого мозга. Каждая часть может быть построена уже сегодня, и когда они объединятся, создастся нечто новое, обладающее качественно новыми свойствами.
Частные рынки
Если цены не публичны, экономические ограничения исчезают.
Частный рынок предсказаний показывает цены только实体ту, субсидирующему ликвидность. Эта实体т получает эксклюзивный сигнал, проприетарную разведданную, а не общественное благо. Внезапно рынок становится жизнеспособным для любого вопроса, на который «кому-то нужен ответ», независимо от того, есть ли желающие делать ставки ради развлечения.
Я обсуждал эту концепцию с @_Dave_White_.
Представьте макро-хедж-фонд, который хочет получать непрерывные вероятностные оценки решений ФРС, результатов инфляции и данных по занятости в качестве сигнала для решений, а не возможности для ставок. Пока разведданные эксклюзивны, он готов за них платить. Оборонный подрядчик хочет распределения вероятностей геополитических сценариев, фармацевтическая компания — прогнозы сроков регуляторного одобрения. Однако сегодня этих покупателей не существует, потому что информация, будучи сгенерированной, мгновенно утекает к конкурентам.
Конфиденциальность — это основа, на которой держится экономическая модель. Как только цены становятся публичными, покупатели информации теряют преимущество, конкуренты начинают фрирайдить, и вся система откатывается к зависимости от развлекательного спроса.
Доверенные среды выполнения (TEE) делают это возможным — это безопасные вычислительные анклавы, где процессы невидимы для внешнего мира (и даже для оператора системы). Состояние рынка полностью находится внутри TEE. Покупатели информации получают сигнал по проверенным каналам. Несколько неконкурирующих entities могут подписываться на перекрывающиеся рынки; многоуровневые окна доступа могут балансировать между эксклюзивностью информации и более широким распространением.
TEE не идеальны, они требуют доверия к производителю оборудования. Но они уже обеспечивают достаточную конфиденциальность для коммерческого применения, и инженерные практики сейчас хорошо отработаны.
Комбинаторные рынки
Текущие рынки предсказаний рассматривают события как изолированные. «Снизит ли ФРС ставку в марте?» на одном рынке. «Превысит ли инфляция 3% во втором квартале?» на другом. Трейдер, понимающий внутреннюю связь этих событий, например, зная, что высокая инфляция может увеличить вероятность снижения ставки, а сильная занятость — уменьшить, должен вручную арбитражировать между этими неподключенными пулами ликвидности, пытаясь восстановить корреляции, разрушенные самой структурой рынка.
Это похоже на построение мозга, где каждый нейрон может стрелять только изолированно.
Комбинаторные рынки предсказаний иные: они поддерживают «совместное распределение вероятностей» по комбинациям множества исходов. Сделка, выражающая «ставки останутся высокими И инфляция превысит 3%», создаст рябь во всех связанных рынках системы, синхронно обновляя всю вероятностную структуру.
Это похоже на то, как обучаются нейронные сети: при обучении каждое обновление градиента одновременно корректирует миллиарды параметров, вся сеть реагирует на каждый фрагмент данных целостно. Similarly, каждая сделка на комбинаторном рынке предсказаний обновляет всё его распределение вероятностей, информация распространяется через структуру корреляций, а не просто обновляет изолированные цены.
В конечном счете, emerges «модель» — постоянно обновляемое распределение вероятностей в пространстве состояний мировых событий. Каждая сделка оптимизирует понимание моделью того, как вещи в мире связаны между собой. Рынок учится тому, как устроен реальный мир.
Экосистема агентов
Автоматизированные торговые системы уже доминируют на Polymarket. Они отслеживают цены, обнаруживают ошибочные оценки, выполняют арбитраж, агрегируют внешнюю информацию со скоростью,远超 любой человек.
Текущие рынки предсказаний designed для человеческих ставщиков, использующих веб-интерфейс. Агенты участвуют в них «насильно». А рынок предсказаний, изначально designed для ИИ, полностью перевернет эту логику: агенты станут основными участниками, а люди будут подключены к системе как источники информации.
Здесь crucial архитектурное решение: должна быть реализована полная изоляция. Агент, видящий цены, ни в коем случае не должен быть одновременно источником информации; а агент, ответственный за получение информации, ни в коем случае не должен иметь доступ к ценам.
Без этой «стены» система будет пожирать саму себя. Агент, который может получать информацию И наблюдать цены, может по движению цен обратно вывести, какая информация ценна, и затем пойти и найти её сам. Таким образом, сигнал самого рынка становится «картой сокровищ» для других. Поведение по сбору информации выродится в сложную форму «опережающей торговли». Изоляция гарантирует, что агенты сбора информации могут получать прибыль только путем предоставления truly новых, уникальных сигналов.
По одну сторону «стены»: торговые агенты, соревнующиеся в сложных комбинаторных структурах, чтобы идентифицировать ошибочные цены; и оценочные агенты, оценивающие поступающую информацию через adversarial механизмы, отличая сигнал от шума и манипуляций.
По другую сторону «стены»: агенты сбора информации, работающие полностью вне ядра системы. Они мониторят потоки данных, сканируют документы, взаимодействуют с людьми, обладающими уникальными знаниями, — и односторонне передают информацию на рынок. Когда их информация оказывается ценной, они получают компенсацию.
Компенсация течет в обратном направлении по цепочке. Прибыльная сделка вознаграждает агента, исполнившего сделку, агента, оценившего эту информацию, и агента сбора, изначально предоставившего информацию. Эта экосистема thus становится платформой: с одной стороны, позволяя высокоспециализированным ИИ-агентам монетизировать свои возможности; с другой стороны, служа базовым слоем, откуда другие ИИ-системы могут получать разведданные для руководства своими действиями. Агенты и есть рынок.
Человеческий интеллект
Огромное количество самой ценной информации в мире существует только в человеческих головах. Например, инженер, знающий, что его продукт отстает от графика; аналитик, заметивший тонкий сдвиг в поведении потребителей; наблюдатель, подметивший детали, невидимые даже спутникам.
Система, изначально designed для ИИ, должна уметь захватывать эти сигналы из человеческого мозга, не будучи погребенной под лавиной шума. Два механизма делают это возможным:
Опосредованное участие через агентов: позволяет людям «торговать», не видя цен. Человек просто выражает убеждение на естественном языке, например: «Я думаю, запуск продукта отложат». Специализированный «агент-переводчик убеждений» анализирует этот прогноз, оценивает его уверенность и в конечном итоге преобразует его в позицию на рынке. Этот агент координируется с системой, имеющей доступ к ценам, для построения и исполнения ордера. Человек-участник получает лишь грубую обратную связь: «Позиция открыта» или «Недостаточно преимущества». Оплата производится после наступления события на основе точности прогноза, информация о ценах никогда не раскрывается.
Информационные рынки: позволяют агентам сбора информации напрямую платить за человеческие сигналы. Например, агент, желающий узнать о прибылях tech-компании, может идентифицировать инженера с соответствующими внутренними знаниями, купить у него оценку и затем, основываясь на ценности этой информации на рынке, верифицировать и оплатить её. Человек получает оплату за свои знания, полностью не понимая сложной структуры рынка.
Возьмем аналитика Алису: на основе профессионального суждения она считает, что определенное слияние не пройдет регуляторное одобрение. Она вводит это мнение через интерфейс естественного языка, её «агент-переводчик убеждений» анализирует прогноз, оценивает её уверенность по языковым деталям, проверяет её историю и строит подходящую позицию,全程 не имея доступа к ценам. «Координационный агент» на границе TEE, основываясь на текущей вероятности, подразумеваемой рынком, судит, имеет ли её观点 информационное преимущество, и соответственно исполняет сделку. Алиса получает лишь уведомление «Позиция открыта» или «Недостаточно преимущества». Цены остаются конфиденциальными.
Такая архитектура рассматривает человеческое внимание как稀缺ный ресурс, который нужно тщательно распределять и справедливо компенсировать, а не как общедоступный ресурс, который можно随意 разрабатывать. По мере созревания таких интерфейсов взаимодействия человеческие знания станут «ликвидными»: то, что вы знаете, вливается в глобальную модель реальности и вознаграждается, когда оказывается правильным. Информация, запертая в головах, больше не будет заперта.
Будущая картина
Если смотреть достаточно широко, можно увидеть, куда всё это ведет.
Будущее — это океан текучих, модульных, взаимодействующих отношений. Эти отношения спонтанно формируются и распадаются между человеческими и нечеловеческими участниками без каких-либо центральных привратников. Это «фрактализированное автономное доверие».
Агенты ведут переговоры с агентами, люди вносят знания через естественные интерфейсы, информация непрерывно течет в постоянно обновляемую модель реальности, которую任何人都 может запросить, но никто не может контролировать.
Сегодняшние рынки предсказаний — лишь primitive набросок этой картины. Они подтвердили核心概念 (разделение рисков порождает точные убеждения), но застряли в ошибочной экономической модели и ошибочных структурных предположениях. Спортивные ставки и пари на выборы для когнитивных финансов — это то же, чем ARPANET (ранний интернет) был для сегодняшнего глобального интернета: это «доказательство концепции», ошибочно принятое за конечную форму.
Настоящий «рынок» — это каждое решение, принимаемое в условиях неопределенности, то есть почти все решения. Управление цепочками поставок, клинические испытания, планирование инфраструктуры, геополитические стратегии, распределение ресурсов, кадровые назначения... Ценность снижения неопределенности в этих областях намного превышает развлекательную ценность ставок на спорт. Мы просто еще не построили инфраструктуру, способную capture эту ценность.
Приближается «момент OpenAI» для когнитивной сферы: проект инфраструктуры цивилизационного масштаба, но его цель — не индивидуальное рассуждение, а коллективная вера. Компании, занимающиеся большими языковыми моделями, строят системы, которые «рассуждают» на основе прошлых обучающих данных; а когнитивные финансы aim построить системы, которые «верят» — которые поддерживают калиброванные распределения вероятностей о состоянии мира, continuously обновляемые через экономические стимулы (а не через градиентный спуск) и интегрирующие человеческие знания с любой степенью детализации. LLM кодируют прошлое; рынки предсказаний агрегируют убеждения о будущем. Только их combination формирует более полную когнитивную систему.
При полном масштабировании это эволюционирует в инфраструктуру: системы ИИ могут запрашивать её, чтобы понимать неопределенность мира; люди могут вносить в неё знания, не понимая её внутренний механизм; она может поглощать локальные знания от сенсоров, экспертов в предметных областях и передовых исследований и синтезировать их в единую модель. Самооптимизирующаяся, предсказательная модель мира. Основа, на которой сама неопределенность может торговаться и комбинироваться. В конечном итоге, emergent интеллект превзойдет сумму своих частей.
Компьютер цивилизации — вот что努力 строят когнитивные финансы.
Что поставлено на карту
Все элементы головоломки уже на месте: возможности агентов перешагнули порог, пригодный для предсказаний; конфиденциальные вычисления вышли из лабораторий в production; рынки предсказаний доказали product-market fit в развлекательной сфере. Эти нити сходятся в конкретной исторической возможности: построить необходимую когнитивную инфраструктуру для эпохи искусственного интеллекта.
Альтернативная возможность — рынки предсказаний навсегда останутся на уровне развлечений, точными во время выборов и незаметными в остальное время, никогда не касаясь тех вопросов, которые действительно важны. Тогда инфраструктура, на которой системы ИИ будут основывать свое понимание неопределенности, не будет существовать, и бесценные сигналы, запертые в человеческих головах, навсегда замолкнут.
