Оракул-машина в кризі: починаючи з інциденту з костюмом Зеленського

Нещодавно ринок прогнозів щодо одягу президента України Володимира Зеленського викликав широкий інтерес. Цей ринок прогнозів з обсягом торгівлі 200 мільйонів доларів, здавалось би, просте питання, але призвів до несподіваних результатів, що виявляє основні недоліки системи контролю людством оракул-машини.

Причиною подій стало те, що на одному з прогнозних платформ з'явилася опція прогнозу "Чи буде Зеленський у костюмі в липні". Коли Зеленський відвідав саміт НАТО, основні ЗМІ широко повідомляли, що він був у костюмі. Однак, Оракул-машина, що відповідає за ухвалення рішення, дала результат "ні", що суперечить дійсності.

Цей результат не є системним збоями, а є наслідком людського втручання. Відомо, що деякі тримачі токенів поставили величезні ставки на варіант "ні". Щоб уникнути втрат, вони скористалися своїми голосами для маніпуляції остаточним результатом. Більше 23 мільйонів токенів (вартістю близько 25 мільйонів доларів США) було використано для зміни очікуваного результату.

Ця подія виявила фатальну слабкість контролю людини над Оракул-машиною: коли вигоди від маніпуляцій перевищують витрати, істина перетворюється на товар, що може бути купленим за високу ціну. Це не лише суперечить первісному задуму децентралізації, але й є відвертим контролем олігархічних сил над ринком.

Проблема не обмежується окремими платформами. Усі системи оракул-машини, що залежать від людського судження, стикаються з подібними викликами. Незалежно від того, чи це ринкові прогнози, перевірка виборів, науковий консенсус чи визначення достовірності новин, як тільки дозволяється людям контролювати визначення істини, це неминуче перетворюється на інструмент для отримання прибутку.

Щоб повністю вирішити цю проблему, ключовим є усунення людського втручання. Системи оракул-машини, керовані ШІ, можливо, можуть стати виходом:

1. Без конфлікту інтересів: AI-модель не має позицій і не має уподобань щодо результатів.
2. Узгодженість правил прийняття рішень: на основі однакових параметрів ШІ завжди послідовно оцінює докази.
3. Прозорість процесу міркування: кожен крок ухвалення рішення може бути зафіксований та перевірений.
4. Висока ефективність обробки: може паралельно аналізувати величезні обсяги даних, не підлягаючи впливу людських факторів.

Хоча в системах ШІ все ще є помилки, вони є випадковим шумом, який важко свідомо використати. За наявності чітких стандартів і надійних даних, сучасні моделі ШІ вже мають значну точність.

Майбутня архітектура ринків прогнозування може включати: попередньо визначені рівні джерел інформації, криптографічні докази джерел даних, незалежні оцінки від кількох систем штучного інтелекту, простежувані процеси міркування, незмінні докази в блокчейні тощо.

Значення цього питання виходить далеко за межі самого прогнозного ринку. В епоху "постправди" ми терміново потребуємо створення механізму визначення об'єктивної істини для реагування на різноманітні виклики.

Ринок прогнозів стикається з вибором: або вірити, що люди, керовані інтересами, можуть нейтрально судити, або створити систему визначення істини, що позбавлена людських упереджень. Інцидент з костюмом Зеленського вже дав відповідь — коли 200 мільйонів доларів не можуть вплинути на очевидний результат, суттєві недоліки системи стають очевидними.

Технологія для вирішення цієї проблеми вже існує. Визначення істини має велике значення і не повинно залежати від того, хто пропонує найбільшу ціну. Нам потрібен більш надійний і справедливий механізм для підтримки довіри до ринку.