قواعد السلسلة تلتقي بالذكاء الاصطناعي: مستقبل تسوية سوق التنبؤ

العنق الزجاجة الحقيقي في أسواق التنبؤ ليس التسعير—بل تحديد ما حدث فعلاً. وفقًا لـ PANews، يواجه القطاع عقبات حاسمة عندما تصبح آليات التسوية غير واضحة أو تفتقر إلى الشفافية، خاصة في الأحداث المتخصصة التي تتطلب تفسيرًا شخصيًا للنتائج. تخلق هذه الثغرات نقصًا في ثقة السوق، وتقلل السيولة، وتشوه إشارات الأسعار التي يعتمد عليها المتداولون.

المشكلة الحقيقية: تحديد التسوية بدلاً من التنبؤ بالسعر

لطالما افترض المشاركون في السوق أن التسعير الدقيق هو التحدي الرئيسي. ومع ذلك، تظهر نقطة الاحتكاك الفعلية عند التسوية—عندما يتعين على السوق أن يتفق جماعيًا على النتيجة الواقعية لحدث متوقع. في الأسواق الصغيرة أو المتخصصة، تخلق تفسيرات القواعد غير الواضحة وقرارات التسوية المركزية عجزًا في الثقة. عندما لا يستطيع المتداولون تدقيق كيفية تحديد النتيجة، يسحبون السيولة ويتخلون عن السوق تمامًا. هذا الدورة تقوض القوة التنبئية الكاملة للمنصة.

التحكيم باستخدام نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) مع التزامات القواعد على السلسلة

يؤيد خبراء الصناعة الآن حلاً جديدًا: نشر نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) كحكم محايد داخل أسواق التنبؤ. يجمع هذا النهج بين حكم الذكاء الاصطناعي وآليات الالتزام التشفيري لضمان الحيادية ومنع التلاعب. تعمل الآلية على النحو التالي: أثناء إنشاء العقد، يحدد المطورون أي نموذج LLM، والطابع الزمني، وطلبات الحكم التي ستُستخدم. يتم تشفير هذه المعلمات وربطها بالبلوكشين قبل حدوث أي تسوية، مما يخلق سجلًا غير قابل للتغيير يمكن للمتداولين فحصه مسبقًا. يُحوّل هذا الهيكل القائم على القواعد على السلسلة التسوية من عملية غامضة إلى نظام شفاف وقابل للتدقيق.

تمنع الأوزان الثابتة للنموذج التلاعب بمعلمات الذكاء الاصطناعي بعد التسوية، بينما يضمن السجل الدائم على البلوكشين عدم إمكانية إجراء تغييرات رجعية تُخفي منطق اتخاذ القرار. تؤسس هذه الالتزامات على القواعد على السلسلة حواجز يمكن التحقق منها يجب أن يتبعها كل من أنظمة الذكاء الاصطناعي والمشرفون البشريون.

التنفيذ العملي: بناء الثقة من خلال الشفافية

يقدم التحول نحو التسوية المدعومة بالذكاء الاصطناعي والقائمة على القواعد عدة مزايا. يحصل المتداولون على رؤية كاملة لإطار الحكم قبل إيداع رأس المال. يقلل توحيد عمليات الحكم من مساحة الفساد أو التدخل البشري العشوائي. تحل آليات التسوية المفتوحة والقابلة للتدقيق محل الأحكام الغامضة بالاتساق الخوارزمي. مع مرور الوقت، تتراكم هذه الشفافية: مع أن تصبح التسوية بواسطة الذكاء الاصطناعي الحيادية هي القاعدة، يطور المشاركون في السوق ثقة أكبر في الأسواق التنبئية الصغيرة التي كانت سابقًا غير سائلة.

الخطوات التالية: التوحيد والحوكمة

لتسريع الاعتماد، ينبغي على النظام البيئي أن يتبع عدة مسارات عمل متوازية: يجب على المطورين البدء في تجربة عقود منخفضة المخاطر باستخدام التحكيم بواسطة LLM، لبناء الثقة تدريجيًا في الأنظمة. يجب على المشاركين في الصناعة التعاون لتوحيد أفضل الممارسات حول ترميز القواعد على السلسلة واختيار نماذج الذكاء الاصطناعي. ينبغي على الفرق الاستثمار في أدوات الشفافية التي تسمح للمتداولين بمحاكاة والتحقق من نتائج التسوية قبل الالتزام بالأموال. وأخيرًا، تضمن الحوكمة المستمرة على مستوى الميتا—المنتديات التي يشكل فيها المشاركون في السوق معًا معايير قواعد السلسلة—تطور نظام التسوية القائم على الذكاء الاصطناعي جنبًا إلى جنب مع احتياجات المجتمع والتحديات الناشئة.

يقدم تلاقي الذكاء الاصطناعي وأنظمة القواعد على السلسلة مسارًا لأسواق التنبؤ يتجاوز قيودها الحالية، محولًا شفافية التسوية إلى ميزة تنافسية.