This page may contain third-party content, which is provided for information purposes only (not representations/warranties) and should not be considered as an endorsement of its views by Gate, nor as financial or professional advice. See Disclaimer for details.
วิธีที่ผู้พิพากษา AI รับรองความยุติธรรมในตลาดทำนายผล
ตลาดการทำนายอนาคตกำลังเผชิญกับช่วงวิกฤตในการพัฒนา ในขณะที่ปริมาณสัญญาทำนายที่เพิ่มขึ้นพบปัญหาที่ซับซ้อน: กลไกการกำหนดผลลัพธ์มักจะโปร่งใสไม่ได้และเสี่ยงต่อการใช้อำนาจในทางที่ผิด เมื่อผู้คนไม่มั่นใจในความยุติธรรมของผลลัพธ์ ตลาดจะสูญเสียสภาพคล่องและความเชื่อมั่น โดยเฉพาะอย่างยิ่งในเหตุการณ์เล็ก ๆ ซึ่งวิธีการแก้ไขแบบดั้งเดิมพิสูจน์แล้วว่าไม่ประสบความสำเร็จ
จุดที่กลไกการแก้ไขล้มเหลวในตลาดทำนายอนาคต
ปัญหาหลักไม่ใช่การกำหนดราคาของเหตุการณ์เอง แต่เป็นการกำหนดสิ่งที่เกิดขึ้นจริงอย่างแม่นยำและเป็นกลาง การแก้ไขที่ถูกต้องต้องการความเป็นกลาง ซึ่งมนุษย์ไม่สามารถรับประกันได้ ผู้พิพากษามนุษย์อาจทำผิดพลาด ถูกชักจูง หรือดำเนินการโดยอำเภอใจ ซึ่งเป็นการทำลายความยุติธรรมในตลาด ผลลัพธ์คือการลดสภาพคล่องและสัญญาณราคาที่ควรสะท้อนความคิดเห็นที่แท้จริงของผู้เข้าร่วมตลาด
LLMs ในฐานะผู้ไกล่เกลี่ยที่เป็นกลางเพื่อความยุติธรรม
ตามคำแนะนำของผู้เชี่ยวชาญในอุตสาหกรรม ทางออกอาจอยู่ในด้านของปัญญาประดิษฐ์ โมเดลภาษาใหญ่ (LLMs) ถูกเสนอให้เป็นทางเลือกแทนการตัดสินของมนุษย์ ต่างจากมนุษย์, โมเดล AI:
บล็อกเชนเป็นการรับประกันต่อละเมิดและการใช้อำนาจในทางที่ผิด
เพื่อป้องกันการใช้อำนาจในทางที่ผิด ใช้วิธีการบันทึกในบล็อกเชนแบบนวัตกรรม เมื่อสร้างสัญญา, โมเดล AI เฉพาะ, เวลาการประเมินผล และคำถามสำหรับการตัดสินใจจะถูกเข้ารหัสและบันทึกในบล็อกเชน ซึ่งหมายความว่า:
น้ำหนักของโมเดลที่ถูกบันทึกไว้ป้องกันความเสี่ยงของการฝึกโมเดลลับหรือการแก้ไขที่อาจส่งผลต่อผลลัพธ์
แนวทางการพัฒนาเครือข่ายตลาดทำนายอนาคต
นักพัฒนาจะได้รับแรงจูงใจให้ทดลองใช้สัญญาที่มีความเสี่ยงต่ำและแลกเปลี่ยนแนวปฏิบัติที่ดีที่สุด การบริหารจัดการร่วมกันช่วยให้กลไกพัฒนาต่อเนื่อง เครื่องมือความโปร่งใสช่วยให้ทุกคนสามารถตรวจสอบการทำงานของระบบได้
อนาคตชัดเจน: เมื่อความยุติธรรมรับประกันด้วยเทคโนโลยีและไม่ขึ้นอยู่กับความซื่อสัตย์ของมนุษย์ ตลาดการทำนายอนาคตจะสามารถพัฒนาไปด้วยความมั่นใจ สิ่งนี้จะสร้างสภาพแวดล้อมที่ผู้เข้าร่วมเน้นไปที่การทำนายที่แม่นยำ ไม่ใช่ความกังวลว่าจะผลลัพธ์จะถูกกำหนดอย่างซื่อสัตย์หรือไม่