Аналитики a16z crypto отмечают, что масштабирование рынков прогнозов всё чаще упирается не в ликвидность, а в механизм разрешения контрактов. Как иллюстрацию они приводят несколько споров, где разные стороны по‑разному интерпретировали «истину», и рынок оказался не в состоянии дать однозначный результат. В качестве возможного выхода рассматривается использование больших языковых моделей (LLM) в роли ончейн‑судей, которые могли бы анализировать источники и действовать по заранее заданным правилам.
Проблемы масштабирования рынков прогнозов
По мнению аналитиков, ключевая системная проблема — не недостаток спроса или предложения, а неопределённость в правилах разрешения контрактов. Когда участники по-разному понимают, какие источники считать авторитетными, рынок теряет ясность, и цены перестают отражать вероятности событий. В результате доверие к площадкам падает, что в долгосрочной перспективе ведёт к снижению ликвидности и оттоку пользователей.
Яркий пример из материала a16z crypto — рынок по президентским выборам в Венесуэле, где объём торгов превысил $6 млн, но после объявления официальных результатов возник фундаментальный конфликт интерпретаций. Власти заявили о победе Николаса Мадуро, тогда как оппозиция и международные наблюдатели говорили о фальсификациях, и рынок оказался неспособен однозначно определить, какое событие считать «истиной».
Примеры конфликтов на рынках прогнозов
В тексте приведены несколько реальных кейсов, показывающих, как выбор источника истины влияет на расчёт выплат. В одном случае по Украине исход был привязан к онлайн‑карте, которую, как утверждается, отредактировали, чтобы повлиять на результат; это привело к спорам о корректности источника. Такие примеры подчёркивают уязвимость систем, где результат зависит от внешних данных и их защиты от манипуляций.
Другой кейс связан с рынком по шатдауну правительства США, где разрешение контракта опиралось на обновление сайта ведомства, которое, по словам авторов, запоздало на сутки. Из‑за этого трейдеры с корректным прогнозом понесли убытки — ситуация демонстрирует риск опоры на один источник без учёта задержек и ошибок в публикациях.
Проблемы разрешения споров не уникальны для криптосекторов: Международная ассоциация свопов и деривативов тоже сталкивается с трудностями в CDS‑контрактах. Комитеты по определениям критикуют за непрозрачность и возможную предвзятость, что делает механизмы уязвимыми, когда на кону крупные суммы.
ИИ‑судьи как потенциальное решение
Авторы исследования предлагают рассмотреть LLM в роли ончейн‑судей: такие модели могут анализировать широкий массив источников, сопоставлять факты и принимать решения по заранее заданным правилам. Идея в том, чтобы уменьшить субъективность и ускорить разрешение споров при соблюдении формализованных критериев.
Ключевые требования к такой системе в документе — устойчивость к манипуляциям, приемлемая точность и прозрачность алгоритма. Эксперты подчёркивают, что участники рынков должны заранее понимать логику разрешения контрактов; обсуждается и концепция закрепления ИИ‑моделей в блокчейне как нового инфраструктурного уровня для таких рынков.
Почему это важно
Если вы майните и иногда участвуете в прогнозных рынках или используете их для хеджирования, вопрос разрешения контрактов прямо влияет на надёжность выплат и оценку рисков. Непонятные правила разрешения споров могут сделать рынок непредсказуемым: даже при правильном прогнозе последствия ошибок в источниках или процедур могут привести к финансовым потерям.
Даже если вы не торгуете, нестабильность таких рынков отражает общую систему доверия в криптоэкосистеме: уход ликвидности и пользователй снижает полезность соответствующих сервисов и инфраструктуры. Поэтому понимание механики споров и источников данных остаётся важным для любого участника рынка.
Что делать?
- Перед участием в рынке проверьте правила разрешения споров: какие источники считаются авторитетными и как прописана логика принятия решения.
- Отдавайте предпочтение площадкам с прозрачными и формализованными процедурами или с описанными алгоритмами арбитража.
- Учитывайте риск манипуляций источников данных и по возможности диверсифицируйте позиции между рынками с разной логикой разрешения.
- Следите за исследованиями и обсуждениями инфраструктурных решений, в том числе идеями об использовании ИИ‑судей и закреплении моделей в блокчейне, чтобы понимать возможные изменения правил.
Для дополнительного контекста можно прочитать материалы о манипуляции рынками прогнозов и о том, почему рынки прогнозов криптовалют вызывают интерес у ключевых игроков. Эти тексты помогают лучше понять дискуссию вокруг источников истины и инфраструктуры.
