На ринках прогнозів ШІ може виконувати роль арбітра, вбудованого прямо в блокчейн. Таку думку висловив професор політичної економіки Стенфордської вищої школи бізнесу Ендрю Голл.
Він описав проблему «чесного» врегулювання спорів на прикладі президентських виборів у Венесуелі.
Торік було укладено контрактів на загальну суму понад $6 млн на результат події. Однак після кампанії ринок опинився без однозначного висновку:
уряд оголосив Ніколаса Мадуро переможцем;
опозиція та міжнародні спостерігачі заявили про фальсифікації.
«Чи має рішення за контрактами на ринку прогнозів слідувати “офіційній” інформації (перемога Мадуро) чи “консенсусу достовірних повідомлень” (перемога опозиції)?» — поставив питання Голл.
Це не поодинокий випадок, зазначив експерт. В іншому кейсі хтось нібито маніпулював картою України щодо територіального спору.
Голл вважає важливим створити справедливу систему врегулювання контрактів, якій довірятимуть. У такому разі ціни стануть значущими сигналами для суспільства.
Проблема не лише ринку прогнозів
Подібні проблеми переслідують фінансові ринки. Міжнародна асоціація свопів та деривативів протягом багатьох років бореться з проблемами врегулювання на ринку кредитних дефолтних свопів — контрактів, за якими виплачуються кошти у разі банкрутства компанії або країни.
Комітети з ухвалення рішень голосують щодо того, чи сталися кредитні події. Але процес критикують за непрозорість, потенційні конфлікти інтересів і непослідовні результати.
«Фундаментальна проблема залишається тією самою: коли великі суми залежать від визначення того, що сталося в неоднозначній ситуації, будь-який механізм врегулювання стає мішенню для маніпуляцій, а неоднозначність — потенційною точкою дебатів», — заявив Голл.
Властивості хорошого рішення
Експерт назвав кілька ключових властивостей, якими має володіти будь-яке життєздатне рішення:
стійкість до маніпуляцій — якщо на вердикт можна вплинути редагуванням Вікіпедії, поширенням фейкових новин, підкупом оракулів або використанням лазівок, ринок перетворюється на гру, де перемагає найкращий маніпулятор;
розумна точність — механізм зобов’язаний робити правильний висновок у більшості випадків. Ідеальна точність неможлива, але важливо усунути систематичні помилки та явні промахи;
прозорість — трейдери мають точно розуміти принцип роботи механізму;
нейтральність — учасники мають бути впевнені, що система не надає переваг жодному конкретному користувачу чи результату.
Комітети, сформовані з людей, можуть задовольнити частину цих вимог, але вони вразливі до маніпуляцій і не здатні бути нейтральними.
ШІ — рішення проблеми
Голл пропонує використовувати великі мовні моделі як суддів, при цьому кожну модель і промпт фіксують у блокчейні в момент створення контракту.
Базова архітектура виглядає так:
Під час створення контракту маркетмейкер зазначає не лише критерії врегулювання спору природною мовою, а й LLM, а також точний промпт, який використовуватиметься для визначення результату.
Специфікацію фіксують у блокчейні за допомогою криптографії.
Коли починається торгівля, учасники можуть ознайомитися з повним механізмом роботи контракту — вони точно знають, як модель отримує доступ до вказаних джерел інформації й виносить рішення.
Такий підхід знімає кілька ключових проблем:
ШІ чинить опір маніпуляціям (хоч і не абсолютно). Результати роботи великої LLM не так просто відредагувати. Щоб підмінити рішення, зловмиснику потрібно змінити джерела інформації, на які спирається модель;
забезпечується точність — нейромережі можуть швидко орієнтуватися в мережі та шукати нові дані;
прозорість — увесь механізм врегулювання спорів доступний для аналізу та перевірки. Жодних змін правил у процесі й суб’єктивних рішень бути не може;
достовірність — LLM не має фінансової зацікавленості в результаті і її не можна підкупити.
Одним з недоліків залишається ймовірність помилок на боці ШІ. Система може неправильно прочитати новинну статтю або вигадати факт.
Маніпуляції не неможливі, просто їх складніше здійснити. Шахраї можуть замовити розміщення певної інформації у великих ЗМІ. Це дорого, але реально.
Також існує ймовірність атаки на навчальні дані LLM. Але для цього необхідно діяти задовго до укладання контракту.
Рішення на базі штучного інтелекту замінює один набір проблем іншим, більш керованим. Платформам варто експериментувати з різними LLM, вважає Голл.
Із появою передових практик спільноті потрібно працювати над стандартизацією комбінацій програм ШІ. Це допоможе сконцентрувати ліквідність, вважає автор.
Нагадаємо, у січні аналітики a16z crypto спрогнозували зростання ринків прогнозів і ZK-доказів.
Читайте ForkLog UA в соціальних мережах
Знайшли помилку в тексті? Виділіть її та натисніть CTRL+ENTER
