Atskleidimas: čia išreikštos pažiūros ir nuomonės priklauso tik autoriui ir neatspindi crypto.news redakcijos požiūrių ir nuomonių.
Kiekviena sistema, kurią žmonės sukūrė siekdami atrasti tiesą, nuo recenzuojamo mokslo iki tiriamosios žurnalistikos iki biržų, priklauso nuo atskaitomybės. Prognozavimo rinkos nesiskiria. Jie spėjimus paverčia kainomis, leidžiančiais tikrais pinigais statyti, ar FED sumažins palūkanų normas, ar kas laimės kitus rinkimus. Daugelį metų tai buvo žmonių žaidimai, kuriuose prekybininkai stebėjo apklausas arba ekonomistai rinko duomenis. Bet kažkas pasikeitė. Dirbtinio intelekto agentai kuria savo rinkas, per sekundę vykdo tūkstančius sandorių ir automatiškai apskaito statymus – visa tai be asmens.
Santrauka
- Dirbtinis intelektas prognozavimo rinkas pavertė juodosiomis dėžėmis: autonominiai agentai dabar prekiauja, perkelia kainas ir atlieka statymus mašinos greičiu, tačiau be atsekamumo, audito žurnalų ar paaiškinimų greitis pakeičia atskaitomybę.
- Tai sukuria struktūrinio pasitikėjimo nesėkmę: robotai gali susitarti, trikdyti ar manipuliuoti rinkomis, ir niekas negali patikrinti, kodėl kainos pasikeitė, ar rezultatai buvo teisėti, todėl „tiesos atradimas“ nesiskiria nuo automatinio triukšmo.
- Pataisa yra patikrinama infrastruktūra, o ne greitesni robotai: rinkoms reikia kriptografinių duomenų kilmės, skaidrios sprendimų logikos ir audituojamų atsiskaitymų, todėl pasitikėjimas kyla iš įrodymų, o ne iš neskaidrių algoritmų.
Pikis skamba įtikinamai: tobula informacija, momentiniai kainų atnaujinimai, rinkos, kurios juda mašinos greičiu. Greičiau turi būti geriau, tiesa? Nebūtinai. Problema, apie kurią niekas nekalba, yra ta, kad greitis be patvirtinimo yra tik chaosas greitai sukantis pirmyn. Kai autonominės sistemos tarpusavyje prekiauja žaibišku greičiu ir niekas negali atsekti, kokius duomenis naudojo arba kodėl atliko konkretų statymą, jūs neturite rinkos; turite juodą dėžę, kuri perkelia pinigus.
Problema slypi akivaizdoje
Jau supratome, kaip tai gali suklysti. 2025 m. Wharton ir Honkongo mokslo ir technologijų universiteto atliktas tyrimas parodė, kad kai dirbtinio intelekto varomi prekybos agentai buvo išleisti į imituojamas rinkas, robotai spontaniškai susitarė tarpusavyje, nustatydami kainas, kad gautų kolektyvinį pelną, be jokio aiškaus programavimo.
Problema ta, kad kai dirbtinio intelekto agentas sudaro sandorį, pakeičia kainą arba suaktyvina išmokėjimą, dažniausiai nėra įrašo, kodėl. Nėra popierinių pėdsakų, nėra audito žurnalo, todėl negalima patikrinti, kokia informacija buvo panaudota arba kaip jis priėmė tokį sprendimą.
Pagalvokite, ką tai reiškia praktiškai. Rinka staiga svyruoja 20%. Kas tai sukėlė? AI pamatė ką nors tikro, ar sugedo robotas? Šiuo metu į šiuos klausimus atsakymų nėra. Ir tai yra rimta problema, nes daugiau pinigų patenka į sistemas, kuriose mašinos iškviečia šūvius.
Ko trūksta
Kad dirbtinio intelekto pagrįstos prognozių rinkos veiktų, tikrai veiktų, o ne tik greitai judėtų, reikia trijų dalykų, kurių dabartinė infrastruktūra nesuteikia:
- Tikrinami duomenų takai: kiekvienai informacijai, įtrauktai į numatymą, reikalingas nuolatinis, apsaugotas nuo klastojimo įrašas, iš kur ji gauta ir kaip ji buvo apdorota. Be to negalėsite atskirti signalo nuo triukšmo, jau nekalbant apie manipuliavimą.
- Skaidri prekybos logika: Kai robotas vykdo sandorį, šis sprendimas turi būti susietas su aiškiu samprotavimu: kokie duomenys jį suaktyvino, kiek pasitikėjo sistema ir kaip atrodė sprendimo būdas. Ne tik „Agentas A nusipirko sutartį B“, bet ir visa kodėl.
- Audituojami atsiskaitymai: Kai rinka išsprendžiama, kiekvienam reikia prieigos prie viso įrašo, kas paskatino atsiskaitymą, kokie šaltiniai buvo patikrinti, kaip buvo sprendžiami ginčai ir kaip buvo apskaičiuojami išmokėjimai. Kiekvienas turėtų turėti galimybę savarankiškai patikrinti, ar rezultatas buvo teisingas.
Šiuo metu nieko tokio nėra. Numatymo rinkos, net ir sudėtingiausios, nebuvo sukurtos patikrinti. Jie buvo sukurti dėl greičio ir apimties. Atskaitomybė turėjo kilti iš centralizuotų operatorių, kuriais tiesiog reikėjo pasitikėti.
Šis modelis sugenda, kai operatoriai yra algoritmai.
Kodėl tai svarbu
Remiantis naujausiais rinkos duomenimis, prognozės rinkos prekybos apimtys per pastaruosius metus smarkiai išaugo, o milijardai dabar pakeitė savininkus. Didžioji tos veiklos dalis jau yra pusiau savarankiška – algoritmai prekiauja prieš kitus algoritmus, robotai koreguoja pozicijas pagal naujienų srautus, o automatizuoti rinkos formuotojai nuolat atnaujina koeficientus.
Tačiau šiuos sandorius apdorojančios sistemos neturi tinkamo būdo patikrinti, kas vyksta. Jie registruoja operacijas, bet registravimas nėra tas pats, kas patvirtinimas. Matote, kad įvyko prekyba, bet negalite suprasti, kodėl ir ar jos motyvai buvo pagrįsti.
Kadangi vis daugiau sprendimų iš žmonių prekiautojų pereina prie dirbtinio intelekto agentų, ši spraga tampa pavojinga. Negalite patikrinti to, ko negalite atsekti, ir negalite ginčyti to, ko negalite patikrinti. Galiausiai negalima pasitikėti rinkomis, kuriose pagrindiniai veiksmai vyksta juodosiose dėžėse, kurių niekas, įskaitant jų kūrėjus, iki galo nesupranta.
Tai svarbu ne tik prognozavimo rinkoms. Savarankiški agentai jau priima svarbius sprendimus dėl kredito draudimo, draudimo kainų, tiekimo grandinės logistikos ir net energijos tinklo valdymo. Tačiau prognozavimo rinkos yra ta vieta, kur problema pirmiausia iškyla, nes šios rinkos yra aiškiai sukurtos atskleisti informacijos spragas. Jei negalite patikrinti, kas vyksta numatymo rinkoje – sistemoje, skirtoje atskleisti tiesą, kokios vilties yra sudėtingesnėse srityse?
Kas bus toliau
Norint tai išspręsti, reikia permąstyti, kaip veikia rinkos infrastruktūra. Tradicinės finansų rinkos remiasi struktūromis, kurios puikiai tinka prekybai žmogaus greičiu, tačiau sukuria kliūtis, kai dalyvauja mašinos. Krypto vietinės alternatyvos pabrėžia decentralizaciją ir atsparumą cenzūrai, tačiau dažnai trūksta išsamių audito sekų, reikalingų norint patikrinti, kas iš tikrųjų atsitiko.
Sprendimas tikriausiai yra kažkur per vidurį: sistemos yra pakankamai decentralizuotos, kad autonominiai agentai galėtų laisvai veikti, tačiau pakankamai struktūrizuotos, kad išlaikytų išsamius, kriptografiškai saugius kiekvieno veiksmo įrašus. Vietoj „pasitikėkite mumis, mes tai išsprendėme teisingai“, standartas tampa „čia yra matematinis įrodymas, kurį teisingai išsprendėme, patikrinkite patys“.
Rinkos veikia tik tada, kai dalyviai tiki, kad taisyklės bus vykdomos, rezultatai bus teisingi ir ginčai gali būti išspręsti. Tradicinėse rinkose tas pasitikėjimas kyla iš institucijų, taisyklių ir teismų. Savarankiškose rinkose ji turi būti sukurta iš infrastruktūros, sistemų, sukurtų nuo pat pradžių, kad kiekvienas veiksmas būtų atsekamas ir kiekvienas rezultatas būtų įrodomas.
Greitis prieš pasitikėjimą
Numatymo rinkos stiprintuvai yra teisūs dėl pagrindinės idėjos. Šios sistemos gali agreguoti paskirstytas žinias ir atskleisti tiesą taip, kaip to negali kiti mechanizmai. Tačiau yra skirtumas tarp informacijos kaupimo ir tiesos atradimo. Tiesa reikalauja patikrinimo. Be jo jūs tiesiog turite sutarimą, o rinkose, kurias valdo AI agentai, nepatikrintas sutarimas yra nelaimės formulė.
Kitas prognozavimo rinkų skyrius bus apibrėžtas pagal tai, ar kas nors kuria infrastruktūrą, kad tie sandoriai būtų audituojami, rezultatai būtų patikrinami ir tos sistemos būtų patikimos.
