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Titre original:Des marchés de prédiction à l’info Finance
Auteur: Vitalik, fondateur d’Ethereum;
L’une des applications Ethereum qui m’excite le plus est le marché de la prédiction.En 2014, j’ai écrit un article surL’article de Futarchy, Il s’agit d’un modèle de gouvernance basé sur la prédiction conçu par Robin Hanson.En 2015, j’étais un utilisateur actif et un partisan d’Augur (voir, je m’appelleArticles Wikipediamilieu).J’ai gagné 58 000 $ dans mes paris électoraux de 2020.Cette année, j’ai été un partisan proche et disciple de PolyMarket.
Pour de nombreuses personnes, prédire que le marché parie sur les élections, et placer une élection parie sur les élections – ce serait formidable si cela faisait que les gens s’amusent, mais fondamentalement, ce n’est pas plus que dans Pump. jetons dessus.De ce point de vue, mon intérêt pour le marché des prévisions semble déroutant.Donc, dans ce post, je vise à expliquer pourquoi ce concept me rend excité.En bref, je crois (i) même si le marché de la prévision existant est un outil très utile pour le monde, mais en plus (ii), le marché des prévisions n’est qu’un exemple d’une catégorie plus grande et très puissante qui a le potentiel de créer mieux Mise en œuvre des médias sociaux, des sciences, des nouvelles, de la gouvernance et d’autres domaines.J’appellerai cette catégorie « Info Finance ».
Les deux côtés de PolyMarket: les sites Web de paris pour les participants, les sites de nouvelles pour tout le monde
PolyMarket a été une source d’informations très efficace sur les élections américaines au cours de la semaine dernière.Non seulement PolyMarket prédit les chances de Trump de gagner à 60/40 (tandis que d’autres sources ont prédit 50/50, ce qui n’est pas trop impressionnant en soi), mais il montre également d’autres avantages: lorsque les résultats sortent, bien que de nombreux experts et sources d’information aient attiré les téléspectateurs dans l’espoir qu’ils pourront entendre des nouvelles qui sont bonnes pour Harris, mais PolyMarket révèle directement la vérité: Trump a plus de 95% de chances de gagner, tandis que prendre le contrôle de tous les départements du gouvernement est plus de 90% de chances de gagner .
Les deux captures d’écran ont été prises à 3 h 40 HE le 6 novembre
Mais pour moi, ce n’est même pas le meilleur exemple de Polymarket intéressant.Regardons donc un autre exemple: les élections au Venezuela en juillet.Le lendemain des élections, je me souviens avoir vu quelqu’un protester contre les élections très manipulées du coin de mes yeux.Au début, je m’en fichais beaucoup.Je sais que Maduro est déjà l’un de ces personnages « essentiellement dictateurs », donc je pense, bien sûr, il forgera les résultats de chaque élection pour garder sa puissance, bien sûr, il y aura des gens qui protesteront, bien sûr, la manifestation échouera – malheureusement quoi est, beaucoup d’autres ont échoué.Mais ensuite j’ai vu cela quand j’ai fait défiler le polymarket:
Les gens sont prêts à investir plus de cent mille dollars, pariant que Maduro est susceptible d’être renversé dans cette élection.Maintenant, je commence à faire attention.
Bien sûr, nous connaissons les conséquences malheureuses de cette situation.En fin de compte, Maduro a continué à prendre le pouvoir.Cependant, le marché m’a fait réaliser que cette fois, la tentative de renverser Maduro était sérieuse.Les manifestations étaient énormes et l’opposition avait une stratégie inattendue bien exécutée qui a prouvé au monde à quel point les élections étaient frauduleuses.Si je n’avais pas reçu le signal initial de PolyMarket « Cette fois, il y a des choses qui valent la peine d’être prêtées », je ne commencerais même pas à faire attention.
Vous ne devriez jamais croire pleinement aux graphiques de paris en polymarket: si tout le monde croit aux graphiques de paris, alors tout homme riche peut manipuler des graphiques de paris et que personne n’ose parier avec eux.D’un autre côté, c’est aussi une mauvaise idée de croire pleinement aux nouvelles.Les nouvelles ont une motivation sensationnelle pour exagérer les conséquences de quoi que ce soit pour le nombre de clics.Parfois, c’est raisonnable, parfois ce n’est pas le cas.Si vous voyez un article sensationnel, mais que vous allez sur le marché et constatez que la probabilité d’événements connexes n’a pas changé du tout, alors le doute est logique.Ou, si vous voyez une probabilité élevée ou faible inattendue sur le marché ou des changements soudains inattendus, c’est un signal qui vous permet de lire les nouvelles et de voir ce qui la cause.Conclusion: Vous pouvez obtenir plus d’informations en lisant des nouvelles et des groupes de paris que de lire l’un d’eux seul.
Passons en revue ce qui se passe ici.Si vous êtes un lecteur de paris, vous pouvez parier sur PolyMarket, et pour vous, c’est un site Web de paris.Si vous n’êtes pas un parieur, vous pouvez lire les graphiques de paris, qui pour vous est un site d’information.Vous ne devriez jamais faire entièrement confiance aux graphiques de paris, mais j’ai personnellement lu les graphiques de paris comme une étape de mon flux de travail de collecte d’informations (ainsi que les médias traditionnels et les médias sociaux) et cela m’aide à obtenir plus d’informations plus efficacement.
Le financement de l’information a un sens plus large
Maintenant, nous entrons dans la partie importante: la prévision des résultats des élections n’est que la première application.Le concept plus large est que vous pouvez utiliser la finance comme moyen de coordonner les incitations pour fournir des informations précieuses à votre public.Maintenant, une réaction naturelle est: toutes les finances ne sont-elles pas fondamentalement liées à l’information?Différents participants prennent différentes décisions d’achat et de vente car ils ont des opinions différentes sur ce qui se passera à l’avenir (à l’exception des besoins personnels tels que les préférences de risque et les désirs de couverture), et vous pouvez déduire beaucoup de connaissances sur le monde en lisant les prix du marché. .
Pour moi, le financement de l’information est comme ça, mais il est structurellement correct.Semblable au concept structurellement correct de l’ingénierie logicielle, le financement de l’information est une discipline qui vous oblige à (i) commencer par les faits que vous souhaitez connaître, puis (ii) concevoir délibérément un marché pour être au mieux des participants au marché.
Le financement de l’information est un marché à trois côtés: les paris font des prédictions, les lecteurs lisent les prédictions.Le marché émettra les prévisions futures en tant que biens publics (car c’est le but qu’elle est conçu).
Prédire le marché est un exemple: vous voulez connaître un fait spécifique qui se produira à l’avenir, vous créez donc un marché pour faire en sorte que les gens parient sur ce fait.Un autre exemple est le marché des décisions: vous voulez savoir lequel, la décision A, ou la décision B, produira de meilleurs résultats en fonction d’un certain indicateur M.Pour y parvenir, vous créez un marché conditionnel: vous demandez aux gens de parier (i) quelle décision sera choisie, (ii) si la décision a est choisie, alors la valeur de M est obtenue, sinon elle est nulle, (iii) Si la décision B est choisie, obtenez la valeur de M, sinon ce sera nul.Avec ces trois variables, vous pouvez déterminer si le marché estime que la décision A ou la décision B est plus bénéfique pour obtenir la valeur de M.
Je m’attends à ce qu’une technologie qui stimulera le développement du financement de l’information au cours de la prochaine décennie soit l’IA (qu’il s’agisse d’un grand modèle ou d’une technologie future).En effet, bon nombre des applications les plus intéressantes du financement de l’information sont liées au problème du «micro»: des millions de petits marchés, où les décisions sont vues individuellement avec relativement peu d’impact.En fait, les marchés à faible volume ne fonctionnent souvent pas efficacement: il n’a pas de sens pour les participants expérimentés de passer du temps à faire une analyse détaillée juste pour faire quelques centaines de dollars de profit, et beaucoup pensent que sans subventions, le marché ne peut tout simplement pas Fonctionne car il n’y a pas assez de commerçants naïfs pour que les traders expérimentés en profitent, sauf pour les problèmes les plus importants et les plus sensationnels.L’IA a complètement changé cette équation, ce qui signifie que nous avons le potentiel d’obtenir des informations assez de haute qualité même sur un marché avec un volume de négociation de 10 $.Même si des subventions sont nécessaires, le montant des subventions pour chaque problème devient très abordable.
Le financement de l’information nécessite une distillation par les humains
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Supposons que vous ayez un mécanisme de jugement humain digne de confiance et que toute la communauté lui fasse confiance à la légitimité, mais porter des jugements prend beaucoup de temps et de coût élevé.Cependant, vous souhaitez accéder à au moins une copie approximative du « mécanisme coûteux » en temps réel à faible coût.Voici l’idée de ce que vous pouvez faire par Robin Hanson: chaque fois que vous devez prendre une décision, vous construisez un marché de prévision qui prédit ce que le mécanisme coûteux fera à la décision s’il est appelé.Vous laissez le marché des prévisions fonctionner et investissez une petite somme d’argent pour subventionner les marchands.
99,99% du temps, vous n’appelez pas réellement des mécanismes coûteux: peut-être que vous « révoquerez la transaction » et renvoyez les contributions de tout le monde, ou vous donnez simplement à tout le monde zéro, ou si vous voyez si le prix moyen est plus proche de 0 ou 1 et Traitez-le comme un fait de base.0,01% du temps – probablement aléatoire, ciblant probablement le marché avec le plus grand volume, peut-être une combinaison des deux – vous exécuterez en fait des mécanismes coûteux et compenserez les participants en conséquence.
Cela vous donne une «version distillée» crédible, neutre, rapide et peu coûteuse qui est le mécanisme très fiable mais extrêmement coûteux que vous étiez (en utilisant le terme «distillé» pour comparer «distillé» dans LLM).Au fil du temps, ce mécanisme de distillation reflète grossièrement le comportement du mécanisme d’origine – car seuls les participants qui ont aidé à atteindre le résultat peuvent gagner de l’argent, tandis que d’autres perdent de l’argent.
Marché de prédiction possible + modèle de combinaison de notes communautaires.
Cela s’applique non seulement aux médias sociaux, mais aussi à DAO.Un problème majeur avec DAO est qu’il y a trop de décisions que la plupart des gens hésitent à participer, ce qui conduit soit à l’utilisation généralisée de la délégation, au risque de centralisation et de défaillance de l’agence commandée dans la démocratie représentative ou est vulnérable aux attaques.Si le vote réel dans les DAO se produit rarement, la plupart des choses sont déterminées par le marché de la prédiction, et par les humains et l’IA pour prédire les résultats de vote, alors ce DAO peut bien fonctionner.
Comme nous l’avons vu dans l’exemple de marché de la prise de décision, le financement de l’information contient de nombreux chemins potentiels pour résoudre des problèmes importants dans la gouvernance décentralisée. -Inancialisé.
Autres cas d’utilisation de financement de l’information
Les jetons personnels – beaucoup de projets comme BitClout (maintenant Deso), Friend.tech et de nombreux autres projets qui créent des jetons pour tout le monde et les rendent faciles à spéculer – ce que j’appelle le «financement des informations brutiers».Ils créent délibérément les prix du marché pour des variables spécifiques (c’est-à-dire les attentes de la réputation future d’une personne), mais les informations exactes révélées par les prix sont trop vagues et soumises à la réflexivité et à la dynamique des bulles.Il est possible de créer une version améliorée de ces protocoles et de résoudre des questions importantes telles que la découverte de talents en tenant compte de la conception économique du jeton (en particulier d’où vient sa valeur ultime).La philosophie des futurs de réputation de Robin Hanson est ici un état final possible.
Publicité – Le «signal coûteux mais digne de confiance» ultime est de savoir si vous achetez un produit.Le financement de l’information basé sur ce signal peut être utilisé pour aider les gens à déterminer quoi acheter.
Examen par les pairs de la science – Il y a eu une «crise de reproduction» dans la communauté scientifique, c’est-à-dire que certains résultats célèbres ont fait partie de la sagesse populaire dans certains cas, mais ne peuvent finalement pas être reproduits dans de nouvelles recherches.Nous pouvons essayer de déterminer les résultats qui doivent être revérifiés en prédisant le marché.Avant de réexaminer, un tel marché permet également aux lecteurs d’estimer rapidement dans quelle mesure ils devraient faire confiance à un résultat particulier.Des expériences sur cette idée ont été terminées et jusqu’à présent semblent avoir réussi.
Financement des biens publics – L’un des principaux problèmes du mécanisme de financement des biens publics utilisés par Ethereum est sa nature de «concurrence en popularité».Chaque contributeur doit mener sa propre campagne de marketing sur les réseaux sociaux pour gagner en reconnaissance, et les contributeurs qui ne sont pas en mesure de faire cela ou sont nés avec des rôles plus «en arrière-plan» ont du mal à obtenir beaucoup d’argent.Une solution attrayante consiste à essayer de suivre l’intégralité du graphique de dépendance: pour chaque résultat positif, quels projets contribuent à ce qui lui est, et pour chaque projet, quels projets contribuent à la quantité, etc.Le principal défi de cette conception est de découvrir le poids des bords afin qu’ils puissent résister à la manipulation.Après tout, ce genre de manipulation se produit tout le temps.Le mécanisme de distillation du jugement humain peut être utile.
en conclusion
Ces idées sont théorisées depuis longtemps: les premiers travaux sur les marchés de prévision et même de prise de décision ont été âgés de décennies, tandis que des discours similaires dans la théorie financière sont encore plus âgés.Cependant, je pense que la décennie actuelle offre une opportunité unique pour les principales raisons suivantes:
Le financement de l’information résout le problème de confiance que les gens ont réellement.Une préoccupation commune à cette époque est le manque de connaissances (et pire, le manque de consensus) et le manque de savoir qui devrait faire confiance dans les environnements politiques, scientifiques et commerciaux.Les applications de financement de l’information peuvent aider à faire partie de la solution.
Nous avons maintenant la blockchain évolutive comme base.Jusqu’à récemment, les dépenses étaient trop élevées pour vraiment réaliser ces idées.Maintenant, ils ne sont plus trop grands.
AI en tant que participants.Il est relativement difficile de jouer un rôle lorsque le financement de l’information doit s’appuyer sur les humains pour participer à chaque numéro.L’IA améliore considérablement cette situation, permettant un marché efficace, même sur des problèmes à petite échelle.De nombreux marchés peuvent avoir une combinaison d’IA et d’acteurs humains, en particulier lorsque le nombre de problèmes spécifiques passe soudainement de petit à grand.
Pour tirer le meilleur parti de cette opportunité, nous devons aller au-delà de la simple prévision des élections et explorer ce que le financement de l’information peut nous apporter.
Un merci spécial à Robin Hanson et Alex Tabarrok pour leurs commentaires et commentaires
