jakiro
オリジナルタイトル：予測市場から情報ファイナンスまで
著者：Ethereumの創設者であるVitalik
私を最も興奮させるイーサリアムアプリケーションの1つは、予測市場です。2014年に、私は記事を書きましたFutarchyの記事、これは、ロビン・ハンソンによって考案された予測ベースのガバナンスモデルです。2015年に、私はAugurのアクティブなユーザーでありサポーターでした（私の名前はウィキペディアの記事真ん中）。2020年の選挙賭けで58,000ドルを稼ぎました。今年、私はPolymarketの緊密な支持者でありフォロワーでした。
多くの人々にとって、市場が選挙に賭けていて、選挙を行うことは選挙に賭けていることを予測しています。それが人々を楽しませるなら、それは素晴らしいことですが、基本的にはPump.Funではランダムを購入するのがもっと楽しいですそれにトークン。この観点から、予測市場への私の関心は混乱しているようです。ですから、この投稿では、この概念が私を興奮させる理由を説明することを目指しています。要するに、（i）既存の予測市場が世界にとって非常に有用なツールであっても、（ii）予測市場は、より良いものをより良くする可能性がある、より大きく非常に強力なカテゴリの例にすぎないと考えています。ソーシャルメディア、科学、ニュース、ガバナンス、その他の分野の実装。このカテゴリを「情報ファイナンス」と呼びます。
Polymarketの2つの側面：参加者のためのWebサイト、他のすべての人のためのニュースWebサイト
Polymarketは、先週の米国選挙に関する非常に効果的な情報源でした。Polymarketは、60/40でトランプの勝利の可能性を予測するだけでなく（他の情報源は50/50を予測しましたが、それはそれ自体が印象的すぎることはありません）、それは他の利点も示しています。ハリスにとって良いニュースを聞くことができることを期待して視聴者に誘惑されていますが、ポリメークは真実を直接明らかにしています。トランプは95％以上の勝利の可能性を持っていますが、すべての政府部門を支配することは90％以上の勝つ可能性があります。
両方のスクリーンショットは、11月6日午前3時40分（東部標準）に撮影されました
しかし、私にとっては、これはPolymarketの興味深いものの最良の例ではありません。それでは、別の例を見てみましょう：7月のベネズエラでの選挙。選挙の翌日、私の目の隅から非常に操作された選挙結果に抗議している人が誰かを見たのを覚えています。最初はあまり気にしませんでした。マドゥロはすでにそれらの「基本的に独裁者」のキャラクターの一人であることを知っているので、もちろん彼は彼の力を維持するためにあらゆる選挙の結果を偽造するだろうと思います。他の多くの人が失敗しました。しかし、その後、私はポリメットでスクロールしたときにこれを見ました：
人々は10万ドル以上を投資する意思があり、マドゥロはこの選挙で23％が転覆する可能性が高いと賭けています。今、私は注意を払い始めています。
もちろん、この状況の不幸な結果を知っています。最終的に、マドゥロは権力を握り続けました。しかし、市場は、今回、マドゥロを転覆させようとする試みが深刻であることに気づきました。抗議は巨大であり、反対派は、選挙がいかに詐欺的であったかを世界に証明した予想外によく実行された戦略を持っていました。「今回はPolymarketから最初の信号を受け取っていなかった場合、注意する価値のあるものがいくつかあります」と私は注意を払うことすら始めません。
ポリメーキェットの賭けチャートを完全に信じるべきではありません。誰もがチャートの賭けを信じている場合、金持ちは賭けチャートを操作することができ、誰も彼らと賭けることを敢えてしません。一方、ニュースを完全に信じることも悪い考えです。ニュースには、クリック数に対するあらゆるものの結果を誇張するセンセーショナルな動機があります。時々、これは合理的であり、時にはそうではありません。センセーショナルな記事を見たが、市場に行って、関連するイベントの確率がまったく変わっていないことがわかった場合、疑いは理にかなっています。または、市場で予期しない高い確率または低い確率、または予期しない突然の変化が見られる場合、それはあなたがニュースを読んでそれを引き起こすものを見ることができるシグナルです。結論：ニュースを読んだり賭けたりすることで、より多くの情報を読むことができます。
ここで何が起こっているのかを見てみましょう。あなたが賭けのプレーヤーなら、あなたはPolymarketに賭けることができます、そしてあなたのためにそれは賭けのウェブサイトです。あなたがベッターでない場合は、賭けのチャートを読むことができます。これはあなたにとってニュースサイトです。賭けのチャートを完全に信頼することは決してありませんが、私は個人的には、情報収集ワークフローのステップとして（従来のメディアやソーシャルメディアとともに）賭けチャートを読んでいます。
情報ファイナンスにはより広い意味があります
ここで、重要な部分に進みます。選挙結果の予測は、最初のアプリケーションにすぎません。より広い概念は、視聴者に貴重な情報を提供するためのインセンティブを調整する方法として金融を使用できることです。さて、自然な反応は次のとおりです。すべての財政は情報に根本的に関連していませんか？さまざまな参加者は、将来的に何が起こるかについて異なる見解を持っているため（リスクの好みやヘッジの欲求などの個人的なニーズを除く）、異なる売買決定を行い、市場価格を読むことで世界について多くの知識を推測できます。 。
私にとって、情報ファイナンスはこのようなものですが、構造的に正しいです。ソフトウェアエンジニアリングの構造的に正しい概念と同様に、情報ファイナンスは（i）知りたい事実から始めて、（ii）市場参加者から最適な市場を意図的に設計することを要求します。
情報ファイナンスは三面市場です。ベッターは予測を行い、読者は予測を読みます。市場は、公共財として将来の予測を出力します（これが設計されている目的であるため）。
市場を予測することは例です。将来起こる特定の事実を知りたいので、人々がその事実に賭けるために市場を設立します。別の例は、意思決定市場です。特定のインジケータMに基づいて、どの決定、または決定Bがより良い結果を生み出すかを知りたいです。これを達成するために、条件付き市場を設定します。（i）どの決定が選択されるか、（ii）決定が選択された場合、mの値が取得されるか、そうでなければゼロ、（iii）に賭けるように依頼します。決定Bが選択された場合、Mの値を取得します。それ以外の場合はゼロになります。これらの3つの変数を使用すると、Mの値を取得するために、決定Aまたは決定Bがより有益であると市場が信じるかどうかを判断できます。
今後10年間で情報ファイナンスの開発を促進する1つのテクノロジーは、AI（大きなモデルであろうと将来のテクノロジーであろうと）であることを期待しています。これは、情報ファイナンスの最も興味深いアプリケーションの多くが「ミクロ」の問題に関連しているためです。何百万もの小さな市場で、決定は比較的影響を少ないことで個別に見られます。実際、低容量の市場はしばしば効果的に機能しません。経験豊富な参加者が数百ドルの利益を上げるためだけに詳細な分析を行うことに時間を費やすことは意味がありません。機能豊富なトレーダーが最大かつ最もセンセーショナルな問題を除いて、経験豊富なトレーダーに利益をもたらすのに十分な素朴なトレーダーがないためです。AIはこの方程式を完全に変更しました。つまり、10ドルの取引量がある市場でも非常に高品質の情報を取得する可能性があります。補助金が必要であっても、各問題の補助金の額は非常に手頃な価格になります。
情報ファイナンスには、人間によって蒸留される必要があります
裁判官
信頼できる人間の判断メカニズムがあり、コミュニティ全体がそれを正当性を信頼しているが、判断を下すには長い時間と高コストがかかるとします。ただし、「高価なメカニズム」の少なくとも1つの近似コピーに、低コストでリアルタイムでアクセスする必要があります。Robin Hansonが何ができるかという考えは次のとおりです。決定を下す必要があるたびに、コストのかかるメカニズムが決定に対して何をするかを予測する予測市場を構築します。予測市場を実行し、少量のお金を投資して、市場メーカーに補助します。
99.99％の時間、あなたは実際に高価なメカニズムを呼び出すことはありません：たぶん、あなたは「トランザクションを取り消す」ため、すべての人の入力を返すか、すべての人にゼロを与えるか、平均価格が0または1に近いかどうかを確認しますそれを基本的な事実として扱います。0.01％の時間 – おそらくランダムで、おそらく最大のボリュームで市場をターゲットにしている可能性があります。おそらく2つの組み合わせで、実際に高価なメカニズムを実行し、それに応じて参加者を補償します。
これにより、信頼できる、中立、高速、安価な「蒸留バージョン」が得られます。これは、あなたがかつてあっていた非常に信頼できるが非常に費用のかかるメカニズムです（LLMの「蒸留」を比較するために「蒸留」という用語を使用します）。時間が経つにつれて、この蒸留メカニズムは、結果を達成した参加者だけがお金を稼ぐことができ、他の人がお金を失うことができるため、元のメカニズムの行動を大まかに反映しています。
可能な予測市場 +コミュニティノートの組み合わせモデル。
これは、ソーシャルメディアだけでなく、DAOにも適用されます。DAOの大きな問題は、ほとんどの人が参加することを嫌がる決定が多すぎることであり、代表団の広範な使用、中央集権化のリスク、代表的な民主主義で一般的な共通の機関の失敗のリスク、または攻撃に対して脆弱です。DAOSでの実際の投票がめったに起こらない場合、ほとんどのことが予測市場と人間とAIによって決定されて投票結果を予測することによって決定された場合、このDAOはうまく機能する可能性があります。
意思決定市場の例で見たように、情報ファイナンスには、地方分権化されたガバナンスの重要な問題を解決するための多くの潜在的なパスが含まれています。 – 信頼メカニズムは「ステアリングホイール」です。
情報金融のその他のユースケース
パーソナルトークン – Bitclout（現在のDeso）、Friend.tech、およびすべての人にトークンを作成し、推測しやすくする他の多くのプロジェクトなどの多くのプロジェクトは、私が「Raw Information Finance」と呼んでいます。彼らは特定の変数の市場価格（つまり、人の将来の評判の期待）を意図的に作成しますが、価格によって明らかにされた正確な情報はあいまいで、反射性とバブルダイナミクスの影響を受けます。このようなプロトコルの改善されたバージョンを作成し、トークンの経済的設計（特に最終的な価値が生まれる場合）を考慮して、人材発見などの重要な問題に対処することが可能です。ロビン・ハンソンの評判の未来の哲学は、ここでの最終的な状態です。
広告 – 究極の「高価だが信頼できる信号」は、製品を購入するかどうかです。この信号に基づく情報融資は、人々が何を購入するかを決定するのに役立ちます。
科学のピアレビュー – 科学コミュニティでは「生殖危機」がありました。つまり、いくつかの有名な結果は、場合によっては民俗知恵の一部になりましたが、最終的には新しい研究では再現することはできません。市場を予測することで再確認する必要がある結果を判断することができます。再検討する前に、そのような市場は、読者が特定の結果を信頼する程度まで迅速に推定することもできます。このアイデアに関する実験は完了しており、これまで成功しているようです。
公共財の資金調達 – イーサリアムが使用する公共財の資金調達メカニズムの主な問題の1つは、その「人気競争」の性質です。すべての貢献者は、認知を得るためにソーシャルメディアで独自のマーケティングキャンペーンを実施する必要があり、これを行うことができない、またはより多くの「バックグラウンド」の役割で生まれた貢献者は、多くのお金を得るのに苦労しています。魅力的な解決策は、依存関係グラフ全体を追跡しようとすることです。それぞれの肯定的な結果について、どのプロジェクトに貢献し、プロジェクトごとにどの程度に貢献するかなどです。この設計の主な課題は、操作に抵抗できるようにエッジの重量を見つけることです。結局のところ、この種の操作は常に起こっています。蒸留の人間の判断メカニズムが役立つ場合があります。
結論は
これらのアイデアは長い間理論化されてきました。予測や意思決定市場に関する最も初期の作品は数十年前のものでしたが、金融理論の同様の言説はさらに古いものです。ただし、現在の10年は、次の主な理由でユニークな機会を提供していると思います。
情報ファイナンスは、人々が実際に持っている信頼の問題を解決します。この時代の一般的な懸念は、知識の欠如（そしてさらに悪いことに、コンセンサスの欠如）と、政治的、科学的、ビジネス環境に誰が信頼されるべきかを知ることの欠如です。情報ファイナンスアプリケーションは、ソリューションの一部になるのに役立ちます。
基礎としてスケーラブルなブロックチェーンがあります。最近まで、これらのアイデアを実際に達成するには費用が高すぎました。今、彼らはもはや背が高くありません。
参加者としてのAI。情報ファイナンスがすべての問題に参加するために人間に頼らなければならない場合、役割を果たすことは比較的困難です。AIはこの状況を大幅に改善し、小規模な問題でも効果的な市場を可能にします。多くの市場には、特に特定の問題の数が突然小規模から大規模に変化する場合、AIと人間の俳優の組み合わせがある場合があります。
この機会を最大限に活用するために、選挙を予測するだけでなく、情報財務が他にもたらすことができるものを探求する必要があります。
フィードバックとコメントをしてくれたロビンハンソンとアレックスタバロックに感謝します
