Le dilemme de l'Oracle Machine : à partir de l'incident du costume de Zelensky

Récemment, un marché de prévisions concernant la tenue du président ukrainien Zelensky a suscité une large attention. Ce marché de prévisions, qui a un volume de transactions de 200 millions de dollars, a produit des résultats inattendus sur une question qui semblait pourtant simple, révélant les défauts fondamentaux du système Oracle Machine contrôlé par l'humanité actuellement.

L'origine de l'affaire est l'apparition sur une plateforme de prévision de l'option de prédiction "Zelensky va-t-il porter un costume en juillet". Lorsque Zelensky a assisté au sommet de l'OTAN, les médias mainstream ont largement rapporté qu'il était en costume. Cependant, l'Oracle Machine chargé de juger a donné un résultat "non" qui contredit la réalité.

Ce résultat n'est pas un dysfonctionnement du système, mais le résultat d'une manipulation humaine. Il est rapporté que certains détenteurs de jetons ont placé des paris massifs sur l'option "non". Pour éviter des pertes, ils ont utilisé leur droit de vote pour manipuler le résultat final. Plus de 23 millions de jetons (d'une valeur d'environ 25 millions de dollars) ont été utilisés pour inverser le résultat attendu.

Cet événement a révélé le point faible fatal de la domination humaine sur l'Oracle Machine : lorsque les bénéfices de la manipulation dépassent les coûts, la vérité devient un produit pouvant être acheté à un prix élevé. Cela va non seulement à l'encontre de l'objectif de décentralisation, mais c'est aussi un contrôle flagrant des marchés par les puissances financières.

Le problème ne se limite pas à certaines plateformes. Tous les systèmes d'oracle qui dépendent du jugement humain font face à des défis similaires. Que ce soit pour les marchés prédictifs, la validation des élections, le consensus scientifique ou la vérification de l'authenticité des nouvelles, tant que l'on laisse aux humains le pouvoir de définir la vérité, ils ne peuvent éviter de devenir des outils de profit.

Pour résoudre ce problème de manière définitive, la clé réside dans l'élimination de l'intervention humaine. Un système d'Oracle Machine alimenté par l'IA pourrait peut-être offrir une solution.

1. Aucun intérêt impliqué : le modèle d'IA ne détient pas de positions et n'a pas de préférence pour les résultats.
2. Règles de décision cohérentes : Basé sur les mêmes paramètres, l'IA évaluera toujours les preuves de manière cohérente.
3. Processus de raisonnement transparent : chaque décision peut être enregistrée et examinée.
4. Capacité de traitement efficace : analyse parallèle de sources de données massives, sans être limité par des facteurs humains.

Bien que les systèmes d'IA présentent encore des erreurs, cela fait partie du bruit aléatoire, difficile à exploiter intentionnellement. Avec des normes claires et un soutien de données fiables, les modèles d'IA avancés ont atteint un niveau de précision considérable.

L'architecture des marchés de prévision futurs pourrait inclure : des niveaux hiérarchiques de sources d'information prédéfinies, des preuves cryptographiques des sources de données, des jugements indépendants de systèmes d'IA multiples, des processus de raisonnement traçables, des enregistrements immuables sur la blockchain, etc.

La signification de cette question dépasse de loin le marché de prédiction lui-même. À l'ère de la "post-vérité", nous avons un besoin urgent d'établir un mécanisme de détermination de la vérité objective pour faire face à divers défis.

Le marché des prédictions est confronté à un choix : soit croire que des humains motivés par des intérêts peuvent juger de manière impartiale, soit construire un système de détermination de la vérité qui élimine les biais humains. L'incident du costume de Zelensky a déjà donné une réponse - lorsque 200 millions de dollars ne peuvent influencer un résultat évident, le défaut fondamental du système est déjà évident.

La technologie pour résoudre ce dilemme existe déjà. La détermination de la vérité est cruciale et ne devrait pas être décidée par celui qui offre le plus. Nous avons besoin de mécanismes plus fiables et plus justes pour maintenir la crédibilité du marché.