Từ thị trường dự đoán đến tài chính thông tin Tại sao Polymarket làm tôi phấn khích

Tiêu đề gốc: Từ thị trường dự đoán đến thông tin tài chính

Tác giả: Vitalik, người sáng lập Ethereum; Trình biên dịch: 0xjs@金财经

Tóm tắt: Dự đoán bầu cử chỉ là ứng dụng đầu tiên. Khái niệm rộng hơn là bạn có thể sử dụng tài chính như một cách để điều chỉnh các biện pháp khuyến khích nhằm cung cấp thông tin có giá trị cho khán giả của mình.

Một trong những ứng dụng Ethereum khiến tôi hứng thú nhất là thị trường dự đoán. Vào năm 2014, tôi đã viết một bài báo về chế độ tương lai, một mô hình quản trị dựa trên dự đoán do Robin Hanson hình thành. Tôi là một người dùng tích cực và là người ủng hộ Augur vào năm 2015 (hãy xem, tên tôi có trong bài viết trên Wikipedia). Tôi đã kiếm được 58.000 đô la khi đặt cược vào cuộc bầu cử năm 2020. Tôi đã là người ủng hộ và theo dõi chặt chẽ của Polymarket trong năm nay.

Đối với nhiều người, thị trường dự đoán là để đặt cược vào các cuộc bầu cử và đặt cược vào các cuộc bầu cử là để đánh bạc - nếu nó cho phép mọi người giải trí thì điều đó thật tuyệt, nhưng về cơ bản, Nó không vui hơn việc mua các token ngẫu nhiên trên bơm.fun. Từ góc độ này, mối quan tâm của tôi đối với thị trường dự đoán có vẻ khó hiểu. Vì vậy, trong bài viết này, tôi muốn giải thích lý do tại sao khái niệm này lại khiến tôi hứng thú. Nói tóm lại, tôi tin rằng (i) ngay cả các thị trường dự đoán hiện tại cũng là một công cụ rất hữu ích cho thế giới, nhưng ngoài ra (ii) thị trường dự đoán chỉ là một ví dụ về một danh mục lớn hơn, rất mạnh mẽ có tiềm năng tạo ra triển khai tốt hơn trên mạng xã hội. truyền thông, khoa học, báo chí, quản trị và các lĩnh vực khác. Tôi sẽ gọi danh mục này là "thông tin tài chính".

Hai mặt của Polymarket: trang cá cược dành cho người tham gia, trang tin tức dành cho mọi người

Trong tuần qua, Polymarket là trang tin tức rất hiệu quả về nguồn tin bầu cử Hoa Kỳ của thông tin. Polymarket không chỉ dự đoán cơ hội chiến thắng của Trump là 60/40 (trong khi các nguồn khác dự đoán là 50/50, điều này về bản chất không quá ấn tượng), nó còn cho thấy một giá trị khác: Khi có kết quả, bất chấp nhiều chuyên gia và tin tức các nguồn tin đã dụ dỗ người xem với hy vọng họ sẽ nghe được tin tức có lợi cho Harris, nhưng Polymarket đã lập kỷ lục thẳng thắn: Trump có hơn 95% cơ hội chiến thắng và hơn 90% cơ hội giành quyền kiểm soát tất cả các cơ quan chính phủ tại cùng một lúc.

Cả hai ảnh chụp màn hình đều được chụp vào sáng sớm ngày 6 tháng 11, giờ miền Đông 3:40

Nhưng với tôi, đó thậm chí không phải là ví dụ điển hình nhất về mức độ thú vị của Polymarket. Vì vậy, hãy xem một ví dụ khác: cuộc bầu cử ở Venezuela vào tháng 7. Một ngày sau cuộc bầu cử, tôi nhớ mình đã tận mắt chứng kiến ​​mọi người phản đối kết quả bầu cử có nhiều gian lận ở Venezuela. Lúc đầu tôi không để ý lắm. Tôi biết Maduro về cơ bản đã là một trong những nhân vật "độc tài" rồi nên tôi nghĩ, tất nhiên ông ta sẽ làm sai lệch mọi kết quả bầu cử để giữ mình nắm quyền, tất nhiên sẽ có biểu tình, tất nhiên biểu tình sẽ thất bại - tiếc thay, vấn đề là , nhiều người khác đã thất bại. Nhưng sau đó tôi đang lướt qua Polymarket và thấy điều này:

Mọi người sẵn sàng đặt cược hơn một trăm nghìn đô la vào khả năng 23% Maduro sẽ bị lật đổ trong cuộc bầu cử này. Bây giờ tôi bắt đầu chú ý.

Tất nhiên, chúng tôi nhận thức được những hậu quả đáng tiếc của tình trạng này. Cuối cùng, Maduro vẫn nắm quyền. Tuy nhiên, thị trường khiến tôi nhận ra rằng âm mưu lật đổ Maduro lần này là nghiêm trọng. Các cuộc biểu tình rất lớn và phe đối lập đã đưa ra một chiến lược được thực hiện tốt một cách đáng ngạc nhiên, chứng minh cho thế giới thấy cuộc bầu cử gian lận như thế nào. Nếu tôi không nhận được tín hiệu ban đầu từ Polymarket rằng "lần này, có điều gì đó đáng chú ý", tôi thậm chí đã không bắt đầu chú ý đến.

Bạn không bao giờ nên hoàn toàn tin tưởng vào biểu đồ cá cược của Polymarket: nếu mọi người đều tin vào biểu đồ cá cược thì bất kỳ ai có tiền đều có thể thao túng các biểu đồ cá cược và không ai dám cá cược với họ. Mặt khác, tin tưởng hoàn toàn vào tin tức cũng là một ý tưởng tồi. Tin tức có động cơ giật gân, phóng đại hậu quả của bất cứ điều gì chỉ vì mục đích nhấp chuột. Đôi khi điều này là hợp lý, đôi khi không. Nếu bạn đọc một bài báo giật gân, nhưng sau đó bạn đi chợ và thấy rằng xác suất của sự kiện được đề cập không hề thay đổi, thì việc hoài nghi cũng là hợp lý. Hoặc, nếu bạn thấy xác suất cao hoặc thấp bất ngờ trên thị trường hoặc sự thay đổi đột ngột ngoài dự kiến, đó là tín hiệu để bạn đọc qua tin tức để xem nguyên nhân gây ra điều đó. Kết luận: Bạn có thể nhận được nhiều thông tin hơn bằng cách đọc tin tức và đặt cược vào biểu đồ hơn là chỉ đọc một mình.

Hãy xem lại những gì đã xảy ra ở đây. Nếu bạn là người đặt cược thì bạn có thể đặt cược vào Polymarket, đây là trang web cá cược dành cho bạn. Nếu bạn không phải là người đặt cược thì bạn có thể đọc biểu đồ cá cược và đối với bạn đây là một trang web tin tức. Bạn không bao giờ nên hoàn toàn tin tưởng vào biểu đồ cá cược, nhưng cá nhân tôi đã biến việc đọc biểu đồ cá cược thành một bước trong quy trình thu thập thông tin của mình (cùng với phương tiện truyền thông xã hội và truyền thống) và nó giúp tôi có được nhiều thông tin hiệu quả hơn.

Tác động rộng hơn của Tài chính Thông tin

Bây giờ, chúng ta chuyển sang phần quan trọng: dự đoán kết quả bầu cử chỉ là ứng dụng đầu tiên. Khái niệm rộng hơn là bạn có thể sử dụng tài chính như một cách để điều chỉnh các biện pháp khuyến khích nhằm cung cấp thông tin có giá trị cho khán giả của mình. Bây giờ, một phản ứng tự nhiên là: không phải tất cả tài chính về cơ bản đều xoay quanh thông tin sao? Những người tham gia khác nhau sẽ đưa ra các quyết định mua và bán khác nhau vì họ có quan điểm khác nhau về những gì sẽ xảy ra trong tương lai (ngoài nhu cầu cá nhân, chẳng hạn như khẩu vị rủi ro và mong muốn phòng ngừa rủi ro), và bạn có thể suy ra rất nhiều điều về thế giới bằng cách đọc thị trường. giá cả .

Đối với tôi, tài chính thông tin là như thế này, nhưng đúng về mặt cấu trúc. Tương tự như khái niệm về tính đúng đắn về mặt cấu trúc trong công nghệ phần mềm, tài chính thông tin là một môn học yêu cầu bạn (i) bắt đầu với những sự thật bạn muốn biết và sau đó (ii) có chủ ý thiết kế một thị trường để thu thập thông tin tốt nhất từ ​​những người tham gia thị trường. .

Tài chính thông tin là một thị trường ba mặt: người đánh cược đưa ra dự đoán và người đọc đọc dự đoán. Thị trường đưa ra những dự đoán về tương lai dưới dạng hàng hóa công cộng (vì đó là mục đích của nó).

Thị trường dự đoán là một ví dụ: bạn muốn biết một thực tế cụ thể sẽ xảy ra trong tương lai, vì vậy bạn thiết lập một thị trường để mọi người đặt cược vào thực tế đó. Một ví dụ khác là thị trường quyết định: bạn muốn biết liệu quyết định A hay quyết định B sẽ tạo ra kết quả tốt hơn theo số liệu M nào đó. Để đạt được điều này, bạn thiết lập một thị trường có điều kiện: bạn yêu cầu mọi người đặt cược vào (i) quyết định nào sẽ được chọn, (ii) giá trị của M nếu quyết định A được chọn và 0 nếu ngược lại, (iii) nếu quyết định B được chọn được chọn, thì thu được giá trị của M, nếu không thì bằng 0. Với ba biến số này, bạn có thể xác định liệu thị trường coi Quyết định A hay Quyết định B có lợi hơn trong việc nhận được giá trị của M.

Tôi dự đoán rằng một công nghệ sẽ thúc đẩy sự phát triển của tài chính thông tin trong thập kỷ tới là AI (cho dù đó là mô hình lớn hay công nghệ tương lai). Đó là bởi vì nhiều ứng dụng thú vị nhất của tài chính thông tin có liên quan đến các vấn đề "vi mô": hàng triệu thị trường nhỏ nơi các quyết định riêng lẻ có tác động tương đối nhỏ. Trên thực tế, các thị trường có khối lượng giao dịch thấp thường hoạt động không hiệu quả: đối với những người chơi có kinh nghiệm, việc dành thời gian phân tích chi tiết chỉ để kiếm được vài trăm đô la lợi nhuận là điều vô nghĩa, và nhiều người thậm chí còn tin rằng nếu không có trợ cấp, chẳng hạn như thị trường đơn giản là không hoạt động bởi vì, ngoại trừ những vấn đề lớn nhất và giật gân nhất, không có đủ nhà giao dịch ngây thơ để các nhà giao dịch có kinh nghiệm kiếm lợi nhuận. AI thay đổi hoàn toàn phương trình này, có nghĩa là ngay cả trong một thị trường có khối lượng giao dịch là 10 USD, vẫn có thể thu được thông tin có chất lượng cao hợp lý. Ngay cả khi cần có trợ cấp, số tiền trợ cấp cho mỗi số phát hành sẽ rất phải chăng.

Tài chính thông tin đòi hỏi sự chắt lọc của con người

Phán xét

Giả sử bạn có một cơ chế phán xét đáng tin cậy của con người và cơ chế đó được toàn bộ cộng đồng tin tưởng vào tính hợp pháp nhưng lại đưa ra phán quyết mất nhiều thời gian và tốn kém. Tuy nhiên, bạn muốn có quyền truy cập theo thời gian thực, chi phí thấp vào ít nhất một bản sao gần đúng của "cơ chế đắt tiền" đó. Đây là ý tưởng của Robin Hanson về những gì bạn có thể làm: Mỗi khi cần đưa ra quyết định, bạn sẽ xây dựng một thị trường dự đoán để dự đoán kết quả của quyết định đó sẽ như thế nào nếu cơ chế đắt tiền đó được sử dụng. Bạn để thị trường dự đoán hoạt động và đầu tư một khoản tiền nhỏ để trợ cấp cho các nhà tạo lập thị trường.

99,99% thời gian, bạn không thực sự gọi ra cơ chế đắt tiền: có thể bạn "hoàn tác giao dịch" và trả lại thông tin đầu vào của mọi người hoặc bạn chỉ cung cấp cho mọi người số 0 hoặc bạn xem liệu giá trung bình có tiến gần hơn đến 0 hoặc 1 và coi đó là sự thật cơ bản. 0,01% thời gian - có thể là ngẫu nhiên, có thể dành cho thị trường có khối lượng giao dịch cao nhất, có thể là sự kết hợp của cả hai - bạn thực sự sẽ chạy các cơ chế đắt tiền và trả thù lao cho người tham gia tương ứng.

Điều này mang lại cho bạn một "phiên bản chưng cất" đáng tin cậy, trung lập, nhanh chóng và rẻ tiền của cơ chế có độ tin cậy cao nhưng cực kỳ tốn kém ban đầu của bạn (sử dụng từ "chưng cất" tương tự như LLM "chưng cất" trong). Theo thời gian, cơ chế chắt lọc này gần như phản ánh hoạt động của cơ chế ban đầu - vì chỉ những người tham gia giúp đạt được kết quả đó mới kiếm được tiền, trong khi những người khác đều mất tiền.

Mô hình kết hợp thị trường dự đoán + ghi chú cộng đồng.

Điều này không chỉ áp dụng cho mạng xã hội mà còn áp dụng cho DAO. Một vấn đề lớn với DAO là có quá nhiều quyết định mà hầu hết mọi người không sẵn lòng tham gia, dẫn đến việc sử dụng rộng rãi sự ủy quyền, rủi ro tập trung hóa và sự thất bại của đại lý được ủy quyền thường gặp ở các nền dân chủ đại diện hoặc dễ bị tấn công. Nếu việc bỏ phiếu thực tế trong DAO hiếm khi xảy ra và hầu hết mọi thứ đều được quyết định bởi thị trường dự đoán, với sự kết hợp giữa con người và AI dự đoán kết quả bỏ phiếu, thì loại DAO này có thể hoạt động tốt.

Như chúng ta có thể thấy trong ví dụ về thị trường ra quyết định, tài chính thông tin chứa đựng nhiều con đường tiềm năng để giải quyết các vấn đề quan trọng trong quản trị phi tập trung. Chìa khóa nằm ở sự cân bằng giữa thị trường và phi thị trường: thị trường. là “động cơ”, và một số cơ chế ủy thác phi tài chính khác là “tay lái”.

Các trường hợp sử dụng khác cho tài chính thông tin

Mã thông báo cá nhân - các dự án như Bitclout (nay là deso),friend.tech và nhiều dự án khác tạo mã thông báo cho mọi người và giúp họ dễ dàng đầu cơ ---là cái mà tôi gọi là “tài chính thông tin thô”. Họ cố tình tạo ra giá thị trường cho các biến số cụ thể (tức là kỳ vọng về danh tiếng trong tương lai của một người), nhưng thông tin chính xác mà giá tiết lộ quá mơ hồ và phụ thuộc vào tính phản xạ và động lực bong bóng. Có thể tạo các phiên bản cải tiến của các giao thức như vậy và giải quyết các vấn đề quan trọng như phát hiện tài năng bằng cách xem xét cẩn thận hơn thiết kế kinh tế của mã thông báo, đặc biệt là giá trị cuối cùng của nó đến từ đâu. Ý tưởng về tương lai danh tiếng của Robin Hanson có thể là một trạng thái kết thúc ở đây.

Quảng cáo – “Tín hiệu đắt tiền nhưng đáng tin cậy” cuối cùng là liệu bạn có mua sản phẩm hay không. Thông tin tài chính dựa trên tín hiệu này có thể được sử dụng để giúp mọi người xác định nên mua gì.

Đánh giá ngang hàng khoa học – Đang có một “cuộc khủng hoảng sao chép” trong khoa học, trong đó những kết quả nổi tiếng mà trong một số trường hợp trở thành một phần trí tuệ dân gian cuối cùng lại không thể được tái tạo trong nghiên cứu mới. Chúng ta có thể thử các thị trường dự đoán để xác định những kết quả cần được kiểm tra lại. Những thị trường như vậy cũng cho phép người đọc nhanh chóng ước tính mức độ họ nên tin tưởng vào bất kỳ kết quả cụ thể nào trước khi kiểm tra lại nó. Các thử nghiệm với ý tưởng này đã được hoàn thành và cho đến nay dường như đã thành công.

Tài trợ cho hàng hóa công cộng – Một trong những vấn đề chính với cơ chế tài trợ hàng hóa công cộng được Ethereum sử dụng là tính chất “cạnh tranh phổ biến” của nó. Mỗi người đóng góp cần thực hiện chiến dịch tiếp thị của riêng mình trên mạng xã hội để được công nhận và những người không có khả năng làm điều này hoặc những người đương nhiên có vai trò "nền tảng" hơn sẽ khó có được nguồn tài trợ đáng kể. Một giải pháp hấp dẫn là cố gắng theo dõi toàn bộ biểu đồ phụ thuộc: đối với mỗi kết quả tích cực, dự án nào đã đóng góp bao nhiêu cho kết quả đó, sau đó đối với mỗi dự án, dự án nào đã đóng góp bao nhiêu cho kết quả đó, v.v. Thách thức chính trong thiết kế này là tìm ra trọng lượng của các cạnh để làm cho chúng có khả năng chống thao tác. Rốt cuộc, thao tác này xảy ra mọi lúc. Cơ chế phán đoán của con người được chắt lọc có thể hữu ích.

Kết luận

Những ý tưởng này đã được lý thuyết hóa từ lâu: những bài viết sớm nhất về thị trường dự đoán và thậm chí cả thị trường quyết định đã có từ hàng thập kỷ trước, trong khi những tài liệu tương tự trong lý thuyết tài chính thậm chí còn cũ hơn. cổ đại. Tuy nhiên, tôi tin rằng thập kỷ hiện tại mang đến một cơ hội duy nhất vì những lý do chính sau:

Tài chính thông tin giải quyết được vấn đề về niềm tin mà mọi người thực sự có. Mối quan tâm chung trong thời đại này là thiếu kiến ​​thức (và tệ hơn là thiếu sự đồng thuận) về việc nên tin tưởng ai trong môi trường chính trị, khoa học và kinh doanh. Các ứng dụng tài chính thông tin có thể giúp trở thành một phần của giải pháp.

Bây giờ chúng tôi có nền tảng là một blockchain có khả năng mở rộng. Cho đến gần đây, chi phí vẫn còn quá cao để thực hiện được những ý tưởng này. Bây giờ, chúng không còn quá cao nữa.

AI với tư cách là người tham gia. Tài chính thông tin tương đối khó hoạt động khi phải dựa vào sự tham gia của con người trong mọi vấn đề. AI cải thiện đáng kể tình trạng này, tạo điều kiện cho thị trường hoạt động hiệu quả ngay cả đối với các vấn đề quy mô nhỏ. Nhiều thị trường có thể có sự kết hợp giữa AI và con người, đặc biệt khi khối lượng của một vấn đề cụ thể đột ngột thay đổi từ nhỏ sang lớn.

Để tận dụng tối đa cơ hội này, chúng ta không chỉ nên dự đoán các cuộc bầu cử mà còn khám phá những thông tin khác mà tài chính có thể cung cấp cho chúng ta.

Đặc biệt cảm ơn Robin Hanson và Alex Tabarrok vì những phản hồi và nhận xét của họ