jakiro
Título original:Desde mercados de predicción hasta finanzas de información
Autor: Vitalik, fundador de Ethereum;
Una de las aplicaciones de Ethereum que más me excitan es el mercado de predicción.En 2014, escribí un artículo sobreArtículo de Futarchy, este es un modelo de gobernanza basado en la predicción concebido por Robin Hanson.En 2015, era un usuario activo y defensor de Augur (ver, mi nombre es>Artículos de Wikipediamedio).Gané $ 58,000 en mis apuestas electorales de 2020.Este año, he sido un partidario cercano y seguidor de PolyMket.
Para muchas personas, predecir el mercado está apostando por las elecciones, y colocar una elección está apostando por las elecciones; sería genial si fuera a las personas divertirse, pero fundamentalmente no es más que en la bomba. Es más divertido comprar al azar tokens en él.Desde esta perspectiva, mi interés en el mercado de pronóstico parece confuso.Entonces, en esta publicación, mi objetivo es explicar por qué este concepto me emociona.En resumen, creo (i) incluso si el mercado de pronóstico existente es una herramienta muy útil para el mundo, pero además (ii) el mercado de pronóstico es solo un ejemplo de una categoría más grande y poderosa que tiene el potencial de crear mejor Implementación de redes sociales, ciencias, noticias, gobernanza y otros campos.Llamaré a esta categoría «Info Finance».
Dos lados de PolyMket: sitios web de apuestas para participantes, sitios web de noticias para todos los demás
Polymarket ha sido una fuente muy efectiva de información sobre las elecciones de EE. UU. Durante la semana pasada.Polymarket no solo predice las posibilidades de Trump de ganar en 60/40 (mientras que otras fuentes predijeron 50/50, lo que no es demasiado impresionante en sí mismo), sino que también muestra otras ventajas: cuando salen los resultados, aunque muchos expertos y fuentes de noticias tienen ha estado atrayendo a los espectadores con la esperanza de que puedan escuchar noticias que son buenas para Harris, pero PolyMket revela la verdad directamente: Trump tiene más del 95% de posibilidades de ganar, mientras que tomar el control de todos los departamentos gubernamentales tiene más del 90% de ganar. .
Ambas capturas de pantalla fueron tomadas a las 3:40 a.m. ET el 6 de noviembre
Pero para mí, este ni siquiera es el mejor ejemplo de PolyMket es interesante.Así que veamos otro ejemplo: las elecciones en Venezuela en julio.El día después de las elecciones, recuerdo haber visto a alguien protestando los resultados de las elecciones altamente manipuladas de la esquina de mis ojos.Al principio, no me importó mucho.Sé que Maduro ya es uno de esos personajes «básicamente dictadores», por lo que creo que, por supuesto, falsificará los resultados de cada elección para mantener su poder, por supuesto, habrá personas que protestan, por supuesto, la protesta fallará, desafortunadamente qué es, muchos otros fallaron.Pero luego vi esto cuando me desplazé en PolyMket:
Las personas están dispuestas a invertir más de cien mil dólares, apostando a que Maduro tiene un 23% de probabilidades de ser derrocado en estas elecciones.Ahora estoy empezando a prestar atención.
Por supuesto, conocemos las desafortunadas consecuencias de esta situación.Finalmente, Maduro continuó tomando el poder.Sin embargo, el mercado me hizo darme cuenta de que esta vez, el intento de derrocar a Maduro fue serio.Las protestas eran enormes, y la oposición tenía una estrategia inesperadamente bien ejecutada que demostraba al mundo cuán fraudulenta era la elección.Si no hubiera recibido la señal inicial de PolyMket «esta vez, hay algunas cosas a las que vale la pena prestar atención», ni siquiera comenzaría a prestar atención.
Nunca debes creer completamente en los gráficos de apuestas de Polymarket: si todos creen en las listas de apuestas, entonces cualquier hombre rico puede manipular las listas de apuestas y nadie se atreve a apostar con ellos.Por otro lado, también es una mala idea creer completamente en las noticias.Las noticias tienen una motivación sensacional para exagerar las consecuencias de cualquier cosa para el número de clics.A veces, esto es razonable, a veces no lo es.Si ve un artículo sensacional, pero luego va al mercado y descubre que la probabilidad de eventos relacionados no ha cambiado en absoluto, entonces la duda tiene sentido.O, si ve una probabilidad inesperada de alta o baja en el mercado, o cambios repentinos inesperados, es una señal que le permite leer las noticias y ver qué lo causa.Conclusión: puede obtener más información leyendo noticias y listas de apuestas que leyendo cualquiera de ellos solo.
Revisemos lo que está pasando aquí.Si eres un jugador de apuestas, entonces puedes apostar en PolyMket, y para ti, es un sitio web de apuestas.Si no es un apostador, puede leer las listas de apuestas, que para usted es un sitio de noticias.Nunca debe confiar completamente en las listas de apuestas, pero personalmente he leído las listas de apuestas como un paso en mi flujo de trabajo de recopilación de información (junto con los medios tradicionales y las redes sociales) y me ayuda a obtener más información de manera más eficiente.
La financiación de la información tiene un significado más amplio
Ahora, entramos en la parte importante: predecir los resultados de las elecciones es solo la primera aplicación.El concepto más amplio es que puede usar las finanzas como una forma de coordinar incentivos para proporcionar información valiosa a su audiencia.Ahora, una reacción natural es: ¿no está todas las finanzas fundamentalmente relacionadas con la información?Diferentes participantes toman diferentes decisiones de compra y venta porque tienen diferentes puntos de vista sobre lo que sucederá en el futuro (a excepción de las necesidades personales, como las preferencias de riesgo y los deseos de cobertura), y puede inferir mucho conocimiento sobre el mundo leyendo los precios del mercado. .
Para mí, la financiación de la información es así, pero es estructuralmente correcta.Similar al concepto estructuralmente correcto en la ingeniería de software, la financiación de la información es una disciplina que requiere que (i) comience con los hechos que desea conocer y luego (ii) diseñar deliberadamente un mercado para ser mejor de los participantes del mercado.
La financiación de la información es un mercado de tres lados: los apostadores hacen predicciones, los lectores leen predicciones.El mercado generará las predicciones futuras como bienes públicos (ya que este es el propósito que está diseñado).
Predecir el mercado es un ejemplo: desea saber un hecho específico que sucederá en el futuro, por lo que establece un mercado para que las personas apuesten a ese hecho.Otro ejemplo es el mercado de decisiones: desea saber cuál, la decisión A o la decisión B, producirá mejores resultados basados en un cierto indicador M.Para lograr esto, establece un mercado condicional: le pide a las personas que apuesten (i) qué decisión se eligirá, (ii) Si se selecciona la decisión A, obtenga el valor de M, de lo contrario es cero, (iii) si Se selecciona la decisión B, luego obtenga el valor de M, de lo contrario será cero.Con estas tres variables, puede determinar si el mercado cree que la decisión A o la decisión B es más beneficiosa para obtener el valor de M.
Espero que una tecnología que impulse el desarrollo de la financiación de la información en la próxima década sea la IA (ya sea un gran modelo o tecnología futura).Esto se debe a que muchas de las aplicaciones más interesantes de la financiación de la información están relacionadas con el problema «micro»: millones de pequeños mercados, donde las decisiones se ven individualmente con relativamente poco impacto.De hecho, los mercados de bajo volumen a menudo no funcionan de manera efectiva: no tiene sentido que los participantes experimentados pasen tiempo haciendo un análisis detallado solo para obtener unos pocos cientos de dólares en ganancias, y muchos incluso piensan que sin subsidios, el mercado simplemente no puede Funciona porque no hay suficientes comerciantes ingenuos para hacer que los comerciantes experimentados se beneficien de él, excepto los problemas más grandes y sensacionales.AI cambió por completo esta ecuación, lo que significa que tenemos el potencial de obtener información de alta calidad incluso en un mercado con volumen de negociación de $ 10.Incluso si se requieren subsidios, la cantidad de subsidios para cada problema se vuelve muy asequible.
La financiación de la información requiere destilada por humanos
juez
Supongamos que tiene un mecanismo de juicio humano confiable y que toda la comunidad confía en la legitimidad, pero hacer juicios tiene mucho tiempo y alto costo.Sin embargo, desea acceder al menos a una copia aproximada del «mecanismo costoso» en tiempo real a bajo costo.Esta es la idea de lo que puede hacer por Robin Hanson: cada vez que necesita tomar una decisión, construye un mercado de pronóstico que predice lo que el mecanismo costoso hará a la decisión si se llama.Deja que el mercado de pronóstico funcione e invierta una pequeña cantidad de dinero para subsidiar a los fabricantes de mercado.
El 99.99% del tiempo, en realidad no llama mecanismos caros: tal vez «revoce la transacción» y devuelva la opinión de todos, o simplemente le da a todos cero, o ves si el precio promedio está más cerca de 0 o 1 y trátelo como un hecho básico.El 0.01% del tiempo, probablemente aleatorio, probablemente dirigido al mercado con el mayor volumen, tal vez una combinación de los dos, en realidad ejecutará mecanismos costosos y compensará a los participantes en consecuencia.
Esto le brinda un «versión destilada» creíble, neutral, rápida y económica que es el mecanismo altamente confiable pero extremadamente costoso que solía ser (usando el término «destilado» para comparar «destilado» en LLM).Con el tiempo, este mecanismo de destilación refleja aproximadamente el comportamiento del mecanismo original, porque solo los participantes que ayudaron a lograr el resultado pueden ganar dinero, mientras que otros pierden dinero.
Posible mercado de predicción + modelo de combinación de notas comunitarias.
Esto se aplica no solo a las redes sociales, sino también a Dao.Un problema importante con DAO es que hay demasiadas decisiones que la mayoría de las personas son reacias a participar, lo que lleva al uso generalizado de la delegación, el riesgo de centralización y el fracaso de la agencia comisionado común en la democracia representativa o es vulnerable a los ataques.Si el votación real en DAOS rara vez ocurre, la mayoría de las cosas están determinadas por el mercado de predicción, y por los humanos y la IA para predecir los resultados de votación, entonces este DAO puede funcionar bien.
Como hemos visto en el ejemplo del mercado de la toma de decisiones, la financiación de la información contiene muchas rutas potenciales para resolver problemas importantes en la gobernanza descentralizada. -Financializado.
Otros casos de uso de finanzas de información
Los tokens personales, una gran cantidad de proyectos como BitClout (ahora deso), Friend.Tech, y muchos otros proyectos que crean tokens para todos y los hacen fáciles de especular, son lo que yo llamo «finanzas de información en bruto».Deliberadamente crean precios de mercado para variables específicas (es decir, expectativas de la reputación futura de una persona), pero la información exacta revelada por los precios es demasiado vaga y sujeta a la reflexividad y la dinámica de las burbujas.Es posible crear una versión mejorada de tales protocolos y abordar temas importantes, como el descubrimiento de talentos, teniendo en cuenta el diseño económico del token (especialmente de donde proviene su valor final).La filosofía de futuros reputacional de Robin Hanson es un posible estado final aquí.
Publicidad: la mejor «señal costosa pero confiable» es si comprará un producto.La financiación de la información basada en esta señal se puede utilizar para ayudar a las personas a determinar qué comprar.
Revisión por pares de la ciencia: ha habido una «crisis de reproducción» en la comunidad científica, es decir, algunos resultados famosos se han convertido en parte de la sabiduría popular en algunos casos, pero en última instancia no se puede reproducir en nuevas investigaciones.Podemos tratar de determinar los resultados que deben volver a verificar predecir el mercado.Antes de reexaminar, dicho mercado también permite a los lectores estimar rápidamente en qué medida deben confiar en cualquier resultado en particular.Los experimentos sobre esta idea se han completado y hasta ahora parecen haber tenido éxito.
Financiación de bienes públicos: uno de los principales problemas con el mecanismo de financiación de bienes públicos utilizados por Ethereum es su naturaleza de «competencia de popularidad».Cada contribuyente necesita ejecutar su propia campaña de marketing en las redes sociales para obtener reconocimiento, y los contribuyentes que no pueden hacer esto o nacen con más roles de «antecedentes» tienen dificultades para obtener mucho dinero.Una solución atractiva es tratar de rastrear todo el gráfico de dependencia: para cada resultado positivo, que los proyectos contribuyen a él, y para cada proyecto, que los proyectos contribuyen cuánto, y así sucesivamente.El principal desafío de este diseño es descubrir el peso de los bordes para que puedan resistir la manipulación.Después de todo, este tipo de manipulación está ocurriendo todo el tiempo.El mecanismo de destilación del juicio humano puede ser útil.
en conclusión
Estas ideas han sido teorizadas durante mucho tiempo: los primeros trabajos sobre pronósticos e incluso los mercados de toma de decisiones han tenido décadas de edad, mientras que los discursos similares en la teoría financiera son aún mayores.Sin embargo, creo que la década actual ofrece una oportunidad única por las siguientes razones principales:
La financiación de la información resuelve el problema de confianza que las personas realmente tienen.Una preocupación común en esta época es la falta de conocimiento (y peor, la falta de consenso) y la falta de saber en quién debe ser confiable en entornos políticos, científicos y comerciales.Las aplicaciones financieras de información pueden ayudar a formar parte de la solución.
Ahora tenemos blockchain escalable como base.Hasta hace poco, los gastos eran demasiado altos para lograr realmente estas ideas.Ahora, ya no son demasiado altos.
AI como participantes.Es relativamente difícil desempeñar un papel cuando la financiación de la información tiene que depender de los humanos para participar en cada tema.La IA mejora enormemente esta situación, lo que permite un mercado efectivo incluso en temas a pequeña escala.Muchos mercados pueden tener una combinación de IA y actores humanos, especialmente cuando el número de problemas específicos de repente cambia de pequeño a grande.
Para aprovechar al máximo esta oportunidad, debemos ir más allá de predecir las elecciones y explorar qué más puede traernos finanzas de información.
Un agradecimiento especial a Robin Hanson y Alex Tabarrok por sus comentarios y comentarios
