Các thị trường dự đoán hiện đang đối mặt với khủng hoảng lớn, không phải ở mức định giá các sự kiện sắp tới, mà là trong việc xác định kết quả thực tế một cách đáng tin cậy sau khi các sự kiện kết thúc. Khuyết điểm cấu trúc này ảnh hưởng đặc biệt đến các thị trường nhỏ và gây tổn hại nghiêm trọng đến tính toàn vẹn của toàn bộ hệ sinh thái, theo phân tích của PANews. Khi các cơ chế giải quyết còn mập mờ hoặc áp dụng không chính xác, niềm tin của các nhà tham gia sụp đổ, thanh khoản cạn kiệt và các tín hiệu giá cả mất đi tính phù hợp. Đối mặt với các thách thức nghiêm trọng này, các chuyên gia hiện khuyến nghị sử dụng trí tuệ nhân tạo để thay đổi cách xác định các kết quả này.
Thách thức hiện tại: khi trích dẫn kết quả gây vấn đề
Các vấn đề về xác định kết quả thường xuyên xuất hiện trong các sự kiện quy mô nhỏ, nơi các quy trình giải quyết được thiết kế kém hoặc thiếu tài liệu rõ ràng có thể đe dọa toàn bộ hệ sinh thái. Thiếu trích dẫn rõ ràng và minh bạch về nguồn gốc và phương pháp luận, các nhà giao dịch mất niềm tin vào tính toàn vẹn của thị trường. Những sai sót này không hề nhỏ: chúng dẫn đến giảm sự tham gia, giảm khối lượng giao dịch và làm giảm chất lượng dự đoán do các thị trường này cung cấp.
Arbitrat bằng LLM: một phương pháp minh bạch và công bằng
Để giải quyết các vấn đề nghiêm trọng này, các chuyên gia trong ngành đề xuất sử dụng các mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs) như các trọng tài trong các thị trường dự đoán. Giải pháp này mang lại nhiều lợi ích quyết định: đảm bảo khả năng chống thao túng cao hơn, minh bạch tối đa và tính công bằng tăng cường mà không thể đạt được với các quyết định của con người truyền thống.
Việc triển khai dựa trên một cơ chế đơn giản nhưng vững chắc. Khi tạo hợp đồng thông minh, mô hình LLM cụ thể được sử dụng, thời điểm chính xác của phán quyết và hướng dẫn cụ thể gửi đến AI đều được ghi lại một cách mã hóa trực tiếp trên blockchain. Phương pháp này giúp các nhà giao dịch hiểu rõ từng bước của quá trình ra quyết định trước khi tham gia. Các trọng số của mô hình được cố định tối thiểu hóa rủi ro giả mạo hoặc thao túng sau sự kiện, trong khi các thủ tục kiểm tra mở và có thể xác minh loại trừ hoàn toàn các quyết định tùy ý dựa trên phán đoán của con người.
Hướng tới quản trị phi tập trung: thực hành và triển vọng
Các nhà phát triển và nhà vận hành thị trường được khuyến khích tiến xa hơn trong nhiều hướng bổ sung. Trước tiên, cần thử nghiệm các hợp đồng rủi ro thấp để xác nhận phương pháp. Song song đó, cần tiêu chuẩn hóa các thực hành tốt đã xác định và tạo ra các công cụ dành riêng cho minh bạch trong các phán quyết. Cuối cùng, quản trị liên tục ở cấp độ meta-protocol là điều thiết yếu để liên tục hoàn thiện hoạt động và điều chỉnh việc xác định kết quả phù hợp với sự phát triển của thị trường.
Chuyển đổi căn bản này mang lại cơ hội duy nhất để khôi phục niềm tin vào các thị trường dự đoán bằng cách loại bỏ yếu tố chủ quan của con người và đảm bảo rằng mỗi trích dẫn kết quả dựa trên logic minh bạch và có thể xác minh.
Xem bản gốc
Trang này có thể chứa nội dung của bên thứ ba, được cung cấp chỉ nhằm mục đích thông tin (không phải là tuyên bố/bảo đảm) và không được coi là sự chứng thực cho quan điểm của Gate hoặc là lời khuyên về tài chính hoặc chuyên môn. Xem Tuyên bố từ chối trách nhiệm để biết chi tiết.
AI và xác định kết quả: Tái tạo lại niềm tin trong các thị trường dự đoán
Các thị trường dự đoán hiện đang đối mặt với khủng hoảng lớn, không phải ở mức định giá các sự kiện sắp tới, mà là trong việc xác định kết quả thực tế một cách đáng tin cậy sau khi các sự kiện kết thúc. Khuyết điểm cấu trúc này ảnh hưởng đặc biệt đến các thị trường nhỏ và gây tổn hại nghiêm trọng đến tính toàn vẹn của toàn bộ hệ sinh thái, theo phân tích của PANews. Khi các cơ chế giải quyết còn mập mờ hoặc áp dụng không chính xác, niềm tin của các nhà tham gia sụp đổ, thanh khoản cạn kiệt và các tín hiệu giá cả mất đi tính phù hợp. Đối mặt với các thách thức nghiêm trọng này, các chuyên gia hiện khuyến nghị sử dụng trí tuệ nhân tạo để thay đổi cách xác định các kết quả này.
Thách thức hiện tại: khi trích dẫn kết quả gây vấn đề
Các vấn đề về xác định kết quả thường xuyên xuất hiện trong các sự kiện quy mô nhỏ, nơi các quy trình giải quyết được thiết kế kém hoặc thiếu tài liệu rõ ràng có thể đe dọa toàn bộ hệ sinh thái. Thiếu trích dẫn rõ ràng và minh bạch về nguồn gốc và phương pháp luận, các nhà giao dịch mất niềm tin vào tính toàn vẹn của thị trường. Những sai sót này không hề nhỏ: chúng dẫn đến giảm sự tham gia, giảm khối lượng giao dịch và làm giảm chất lượng dự đoán do các thị trường này cung cấp.
Arbitrat bằng LLM: một phương pháp minh bạch và công bằng
Để giải quyết các vấn đề nghiêm trọng này, các chuyên gia trong ngành đề xuất sử dụng các mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs) như các trọng tài trong các thị trường dự đoán. Giải pháp này mang lại nhiều lợi ích quyết định: đảm bảo khả năng chống thao túng cao hơn, minh bạch tối đa và tính công bằng tăng cường mà không thể đạt được với các quyết định của con người truyền thống.
Việc triển khai dựa trên một cơ chế đơn giản nhưng vững chắc. Khi tạo hợp đồng thông minh, mô hình LLM cụ thể được sử dụng, thời điểm chính xác của phán quyết và hướng dẫn cụ thể gửi đến AI đều được ghi lại một cách mã hóa trực tiếp trên blockchain. Phương pháp này giúp các nhà giao dịch hiểu rõ từng bước của quá trình ra quyết định trước khi tham gia. Các trọng số của mô hình được cố định tối thiểu hóa rủi ro giả mạo hoặc thao túng sau sự kiện, trong khi các thủ tục kiểm tra mở và có thể xác minh loại trừ hoàn toàn các quyết định tùy ý dựa trên phán đoán của con người.
Hướng tới quản trị phi tập trung: thực hành và triển vọng
Các nhà phát triển và nhà vận hành thị trường được khuyến khích tiến xa hơn trong nhiều hướng bổ sung. Trước tiên, cần thử nghiệm các hợp đồng rủi ro thấp để xác nhận phương pháp. Song song đó, cần tiêu chuẩn hóa các thực hành tốt đã xác định và tạo ra các công cụ dành riêng cho minh bạch trong các phán quyết. Cuối cùng, quản trị liên tục ở cấp độ meta-protocol là điều thiết yếu để liên tục hoàn thiện hoạt động và điều chỉnh việc xác định kết quả phù hợp với sự phát triển của thị trường.
Chuyển đổi căn bản này mang lại cơ hội duy nhất để khôi phục niềm tin vào các thị trường dự đoán bằng cách loại bỏ yếu tố chủ quan của con người và đảm bảo rằng mỗi trích dẫn kết quả dựa trên logic minh bạch và có thể xác minh.