Искусственный интеллект-судьи с системами правил на блокчейне меняют порядок расчетов в рынках прогнозов

Рынки предсказаний сталкиваются с фундаментальной проблемой: хотя оценка будущих событий остается относительно простой, точное определение реальных исходов представляет значительные препятствия. Эти проблемы усугубляются на меньших рынках, где неясность расчетов подрывает доверие трейдеров и ликвидность рынка. Решением, набирающим популярность в отрасли, является использование искусственного интеллекта с ончейн-правовыми обязательствами для установления более надежных и масштабируемых процессов расчетов. Объединяя судейство ИИ с блокчейн-системами правил, рынки могут добиться большей точности, прозрачности и процедурной справедливости.

Ончейн-правовые обязательства и судейство на базе LLM

Эксперты выступают за использование больших языковых моделей (LLMs) в качестве решений при расчетах в рынках предсказаний, при этом ончейн-правовые рамки формируют основу этого подхода. Эта архитектура включает несколько важных мер предосторожности: правила и параметры решений криптографически записываются в блокчейн во время создания контракта, что позволяет участникам понять логику расчетов до начала торговли. Конкретные модели LLM, временные метки выполнения и инструкции по вынесению решений неизменно сохраняются, предотвращая любые изменения после развертывания. Фиксированные веса модели обеспечивают последовательность решений без возможности вмешательства, а постоянная запись позволяет любому аудитировать полный процесс вынесения решений. Эта прозрачность исключает возможности субъективного человеческого вмешательства и заменяет произвольные решения на проверяемые, основанные на правилах исходы.

Создание надежного управления и прозрачной инфраструктуры

Вместо того чтобы рассматривать расчет ИИ как однократную реализацию, отрасль должна стремиться к постоянному совершенствованию через активное управление. Разработчикам рекомендуется инициировать низкорискованные эксперименты с контрактами для тестирования систем судейства ИИ в контролируемых условиях. Одновременно сообществу следует стандартизировать операционные лучшие практики, разрабатывать инструменты, ориентированные на прозрачность, которые делают процессы расчетов наблюдаемыми для всех участников, и участвовать в обсуждениях мета-уровня управления, решая возникающие проблемы. Такой итеративный подход — объединение ончейн-правовых систем, проверяемого ИИ и общественного надзора — позволяет рынкам предсказаний масштабироваться эффективно, сохраняя доверие и справедливость, необходимые для здоровья рынка.