7 способов, как ИИ может усилить предсказательные рынки в 2025 году

Вкратце

Искусственный интеллект должен преобразовать рынки прогнозирования, повысив точность прогнозов, автоматизировав ликвидность и расчеты, обнаруживая манипуляции, позволяя создавать новые типы событий и делая рыночные инсайты более доступными, что потенциально может изменить процесс принятия решений в криптовалюте, финансах и управлении.

Рынки предсказаний позволяют людям покупать и продавать контракты, выплаты по которым зависят от будущих событий — всего, от результатов выборов до экономических индикаторов.

В криптовалюте, финансах и управлении эти инструменты все чаще используются для агрегации настроений, хеджирования рисков и улучшения принятия решений. Но по мере того как рынки становятся более зрелыми, ИИ готов усилить их влияние несколькими новыми способами.

Ниже представлены семь областей, в которых искусственный интеллект мог бы значительно увеличить эффективность предсказательных рынков в 2025 году и позже.

Более качественная фильтрация сигналов из новостей и социальных медиа

AI-управляемая обработка естественного языка (NLP) может анализировать срочные новости, обсуждения в социальных сетях, форумы и обновления нормативных актов для извлечения настроений и обнаружения новых событий.

PredictionSwap.ai, например, описывает себя как агрегатор и инструмент анализа на основе ИИ — он оценивает преимущества, "выявляет неправильные ценообразования" и предлагает обоснования, основанные на частных новостных лентах и векторных базах данных.

Такие инструменты могут позволить рынкам быстрее корректировать коэффициенты. Если появляется актуальная новость (, такая как объявление правительственной политики, речь ФРС и т.д. ), ИИ может помочь предсказательным рынкам почти мгновенно отразить эти изменения, в отличие от обычных ручных исследований или запаздывающих опросов.

Повышение точности прогнозирования с помощью гибридных моделей человека и ИИ

Сочетание человеческого суждения (толп, экспертов) с моделями ИИ/МЛ может существенно повысить точность прогнозов. Недавние исследования утверждают, что предсказательные рынки и турниры по прогнозированию, когда они используются вместе с ИИ, не только объединяют идеи, но и могут ускорить создание знаний.

Райан Х. Мерфи предполагает, что эти механизмы могут представлять собой «перерыв в расширении человеческих знаний», сравнивая эпистемическое влияние рынков и турниров с крупными историческими сдвигами, поскольку они направляют разрозненную информацию в быстрые, полезные прогнозы.

Эмпирические исследования подтверждают этот гибридный подход: обобщенные анализы турниров по прогнозированию и рынков репликации показывают, что предсказательные рынки обеспечивают надежную точность ( около 73% точности по результатам репликации в обобщенных исследованиях ), часто превосходя простые опросы.

Эта модель поддерживает сочетание алгоритмического масштаба с человеческим суждением. Машины выявляют сигналы в большом объеме, в то время как люди добавляют контекст и нюансы области, что приводит к более точно откалиброванным вероятностям, чем каждая из этих составляющих по отдельности.

Автоматизированное создание рынка и предоставление ликвидности с использованием ИИ

Ликвидность является одной из самых больших проблем для рынков прогнозов. Искусственный интеллект может помочь, динамически регулируя спреды между ставками и предложениями, управляя предоставлением ликвидности и уменьшая проскальзывание.

Платформы, такие как PredictionSwap.ai, уже отслеживают коэффициенты на нескольких рынках (, например, Kalshi + Polymarket), обнаруживают неверные цены и предоставляют торговые предложения на основе анализа рынка и новостных данных с использованием ИИ.

С более умными алгоритмами создания рынка прогнозные рынки могут стать более доступными — трейдеры столкнутся с меньшим трением, меньшими затратами и более широким участием. Это, в свою очередь, может повысить точность прогнозов и улучшить общую глубину рынка.

Обнаружение рисков & Защита от манипуляций

Рынки прогнозов подвержены необычной активности: в том числе «прачечному трейдингу», фронтраннингу или манипуляциям со стороны крупных игроков. Здесь ИИ может выступить в роли наблюдателя. Используя обнаружение аномалий, распознавание паттернов и модели обнаружения мошенничества, платформы могут заранее выявлять подозрительное поведение.

Например, в недавнем партнерстве xAI-Kalshi, чат-бот Grok (xAI) будет предоставлять анализ новостей, настроений и экономических показателей в реальном времени на рынках событий, что может помочь трейдерам и платформам различать, когда коэффициенты изменяются по legitimate причинам, а когда - из-за шума.

Эти системы не являются надежными, но ИИ помогает создать уровни проверки — автоматические оповещения, задокументированные источники и прозрачность — которые затрудняют недобросовестным участникам искажать рынки незамеченными.

Персонализированные интерфейсы предсказательных рынков и агентами-консультантами

Не все, кто торгует на рынках прогнозов, являются аналитиками данных на полный рабочий день. AI-агенты могут помочь заполнить этот пробел.

Например, интеграция Grok с Kalshi предложит пользователям "быстрые, усваиваемые резюме сложных событий и колебаний рыночных цен." Такие инструменты помогают неспециалистам делать обоснованные ставки, снижать барьеры входа и избегать заблуждений, вызванных заголовками.

Olas — это одно из решений, которое предлагает модули «Prediction Agent» ( в своем каталоге агентов ), которые используют внешние инструменты ИИ для анализа новостей и данных в реальном времени, а затем автоматически размещают сделки или предлагают прогнозы с высокой уверенностью.

Эти консультационные уровни могут расширить участие в предсказательных рынках, одновременно помогая поддерживать качество: люди принимают решения, основываясь как на данных, так и на инсайтах.

Прогнозирование новых типов событий, поддерживаемых данными, сгенерированными ИИ

Некоторые события трудно прогнозировать, просто потому что данных недостаточно: производительность алгоритмов, технические ML-бенчмарки, климатические результаты или события, связанные с новыми технологиями. ИИ может помочь сгенерировать синтетические или экстраполированные данные, смоделировать будущие сценарии и предложить новые контракты на события, которые ранее были невозможны.

Появляются проекты, которые объединяют предсказательные рынки с ИИ-движками для предложения новых типов событий

Например, Unihedge предлагает использовать новые механизмы стимулов (, такие как налог Харбергера / динамическое паримутельное ), чтобы обеспечить предсказательные рынки с неограниченной ликвидностью на различных временных горизонтах и поддерживать прогнозирование по типам событий, которые было трудно поддерживать в старых моделях. Хотя это все еще академично, эти разработки помогают продвигать те виды прогнозов, которые являются осуществимыми.

Существует также Metaculus. Хотя он не всегда основан на реальных деньгах, Metaculus основан на репутации и сосредоточен на научных, технологических и ориентированных на будущее прорывах. Он часто предсказывает вещи, которые не легко соотносятся с существующими рыночными данными (например, временными рамками прогресса ИИ, климатическими или научными сигналами), что полезно для воображения новых контрактов на события.

Автоматизированные расчеты и разрешение споров с помощью ИИ

Точка трения на рынках прогнозов заключается в проверке результата события, разрешении споров и исполнении контрактов с неоднозначной информацией и ненадежными источниками.

С помощью верификации с поддержкой ИИ (, такой как перекрестная проверка источников или анализ естественного языка для заявления от официального ), вы могли бы сэкономить некоторые человеческие ресурсы и труд с помощью ML-оракулов.

Сделка xAI–Kalshi предполагает, что интеграция в платформу экономических индикаторов в реальном времени и суммирования новостей может помочь пользователям более ясно видеть, какие источники повлияли на изменения коэффициентов.

Быстрая, более автоматизированная расчетная система создает доверие. Трейдеры получают выплаты быстрее; споров происходит меньше; а накладные расходы для платформ снижаются, что делает операции более масштабируемыми и предсказуемыми.

Некоторые компромиссы

Суперзарядка предсказательных рынков с помощью ИИ обещает много, но есть реальные компромиссы и риски, которые нужно учитывать:

• Предвзятость данных и риск галлюцинации: Модели ИИ могут неверно интерпретировать или искажать информацию (, как это видно в некоторых отчетах о выводах Grok). Обеспечение точности, разнообразия источников и защитных мер имеет ключевое значение.
• Переобучение и эхо-камеры моделей: если модели ИИ слишком сильно подстроены под исторические данные или мейнстримные нарративы, они могут упустить черные лебеди или необычные сценарии.
• Этика, конфиденциальность и регулирование: вопросы конфиденциальности возникают при использовании новостных лент в социальных сетях, новостного скрапинга и общественного мнения. Также существует нерегулируемая территория на рынках прогнозов, поэтому платформам, использующим ИИ, необходимо найти путь через прозрачность, лицензирование и соблюдение нормативных требований.
• Инфраструктура и стоимость: анализ в реальном времени, большие модели ИИ и надежные оракулы требуют вычислительных ресурсов, инженерных усилий и капитала. Не все платформы способны обеспечить масштабируемость с низкими затратами.

Прогнозные рынки нового поколения с ИИ?

Искусственный интеллект имеет потенциал значительно усилить возможности предсказательных рынков — более быстрое извлечение сигналов, гибридное прогнозирование человеком и ИИ, более умная ликвидность, лучшие механизмы управления рисками, персонализированные интерфейсы, новые типы событий и более надежные расчеты.

Это не надстройки научной фантастики; многие из них уже находятся в процессе реализации благодаря таким платформам, как PredictionSwap.ai, и интеграциям от Grok xAI в регулируемые предсказательные биржи, такие как Kalshi.

Снова, мы находимся на ранней стадии. Успех во многом является продуктом дизайна, прозрачности, регулирования и этических рамок. Если все это совпадет, это может стать основой для прогнозирования, управления и принятия решений через криптовалюту и многое другое в следующую эпоху, начиная с 2025 года.