Thị trường dự đoán có sự kết hợp tự nhiên với tiền điện tử. Sự hòa hợp này phát sinh từ cơ sở hạ tầng phi tập trung của tiền điện tử, phù hợp với động cơ của thị trường dự đoán và giá trị của chúng như các nguồn tìm kiếm sự thật phi tập trung. Trên thực tế, thị trường dự đoán gián tiếp sử dụng thông minh tập thể để dự báo các sự kiện, mang đến một lựa chọn minh bạch thay thế cho truyền thông truyền thống có thể thiên vị.

Even @VitalikButerinđã nhận ra tầm quan trọng của chúng như là “công cụ tri thức xã hội,” giúp cho việc hiểu rõ hơn về các sự kiện trong cộng đồng.

Nguồn:@VitalikButerinTwitter

Tiền điện tử, với tính chất chống kiểm duyệt, minh bạch và không tin cậy, cung cấp một nền tảng công nghệ vững chắc cho thị trường dự đoán. Sự kết hợp này tạo ra một hệ sinh thái cho dự đoán thế giới thực chính xác, không thiên vị và phi tập trung. Tuy nhiên, một hệ thống thanh toán phi tập trung mạnh mẽ vẫn quan trọng đối với sự thành công của chúng.

Sự tăng trưởng và trượt chân của thị trường dự đoán “web3”

Các thị trường dự đoán “web3” sớm, như @AugurProject, đối mặt với nhiều khó khăn, sự áp đặt hạn chế và cuối cùng dừng hoạt động hoặc vẫn chỉ là các sản phẩm rất nhỏ.

Cách tiếp cận ban đầu hướng đến một mô hình hoàn toàn phi tập trung, lý thuyết cung cấp một trong những mức độ chống kiểm duyệt và chống thay đổi cao nhất. Tuy nhiên, thường xuyên điều này đến với một chi phí phức tạp, dẫn đến thời gian giải quyết chậm hơn và phí giao dịch cao hơn, trong khi giao dịch trên gate.@ethereumMạng chính đã đắt hơn rất nhiều rồi.

Cả hai yếu tố này thực sự tạo ra một rào cản đáng kể cho việc tham gia và từ chối các giao thức được thông dụng, đặc biệt là khi các nền tảng tập trung cung cấp trải nghiệm thân thiện với người dùng và chi phí thấp hơn.

Ngoài ra, sức hấp dẫn của sự biến động của altcoins đã làm mờ sự hấp dẫn của thị trường dự đoán và sự không chắc chắn về quy định đã làm suy yếu sự áp dụng (năm 2018, @CFTCcho biết quan điểm của mình là thị trường dự đoán nói chung bị cấm trừ khi hoạt động trên quy mô nhỏ và phục vụ mục đích học thuật và do đó, ví dụ, Polymarket đã phải trả một khoản phạt dân sự 1,4 triệu đô la vào năm 2021).

Môi trường hiện tại và các mô hình thị trường dự đoán mới

Trong tám năm qua, công chúng Mỹ đã phân cực hơn bao giờ hết, thu hút sự chú ý đặc biệt đến cảnh quan chính trị. Sự chia rẽ này đã tạo động lực cho sự quan tâm đến cược chính trị, đặc biệt là khi đánh bạc đã được mở rộng tại Mỹ sau quyết định của Tòa án Tối cao năm 2018 mở đường cho cược thể thao hợp pháp trên toàn quốc. Gần đây, một quyết định của Tòa án Tối cao ủng hộ...@Kalshiđã làm cho thị trường dự đoán chính trị trở nên hợp pháp hơn.

Nguồn: Dune — Polymarket Thương nhân Hoạt động Hàng tháng

Bầu cử Tổng thống Mỹ sắp tới năm 2024, đặc biệt quan trọng đối với cộng đồng tiền điện tử. Sau bốn năm chống đối mạnh mẽ từ Nhà Trắng Dân chủ, nhiều người trong không gian tiền điện tử đã đầu tư mạnh mẽ vào việc chọn một nhân vật ủng hộ tiền điện tử cho vị trí này. Cuộc bầu cử này được coi là quan trọng cho tương lai của quy định về tiền điện tử, tạo thêm một tầng lớp khẩn cấp cho các thị trường dự đoán.

Vì vậy, hãy xem cách cảnh quan thị trường dự đoán tiền điện tử đã phát triển.

Mô hình thị trường dự đoán bán trung ương

Mô hình bán trung tâm, như BET @DriftProtocolvà@azuroprotocolnhằm đến một sự cân nhắc giữa sự phân quyền hoàn toàn và hiệu quả. Ý tưởng là rằng bằng việc hy sinh một số mức độ phân quyền, họ có thể cung cấp việc thanh toán nhanh hơn và hiệu quả hơn so với các mô hình hoàn toàn phân quyền và thường cung cấp trải nghiệm thân thiện hơn với người dùng.

Cả Drift và Azuro đều là ví dụ về các phương pháp bán trung gian cho thị trường dự đoán. Tuy nhiên, chúng khác nhau trong cách triển khai cụ thể của họ:

Azuro áp dụng một mô hình trong đó các nhà cung cấp dữ liệu được chỉ định chịu trách nhiệm cung cấp thông tin để giải quyết cược. Trong khi Azuro khát vọng tích hợp một mạng lưới rộng hơn của các nhà cung cấp dữ liệu trong tương lai, hiện tại nó đang phụ thuộc vào một nhà cung cấp duy nhất. Sự phụ thuộc này vào một thực thể trung tâm cho thông tin quan trọng đưa ra một điểm thất bại duy nhất.

Drift, å åååå, sử dụng hệ thống mà một đại diện cai trị được bầu chọn quyết định kết quả của cược. Đại diện này hoạt động trong khuôn khổ cai trị phi tập trung của Drift, giới thiệu một mức độ giám sát cộng đồng. Tuy nhiên, hệ thống đại diện gián tiếp này vẫn có khả năng mắc phải một số điểm yếu, có thể có sự thiên vị của những người được bầu chọn và giảm tính minh bạch và trách nhiệm so với cơ chế đồng thuận phân phối rộng hơn.

Về bản chất, trong khi cả hai mô hình đều nhằm tối ưu hóa hiệu suất bằng cách giới thiệu các yếu tố tập trung, tuy nhiên chúng khác nhau ở điểm tập trung được chọn. Azuro tập trung vào khía cạnh cung cấp dữ liệu, trong khi Drift chọn một hệ thống biểu diễn gián tiếp.

Cả hai phương pháp đều đại diện cho sự đánh đổi giữa tính phân tán và hiệu suất, và tính bền vững lâu dài của chúng phụ thuộc vào khả năng giảm thiểu các rủi ro tự nhiên liên quan đến các thành phần tập trung này.

Mô hình Oracles Lạc quan

@Polymarket, hiện đang sử dụng một hệ thống orcale lạc quan (UMA), cố gắng đạt được một sự cân bằng khác nhau giữa phân quyền và hiệu suất. Bằng cách hoạt động dưới giả định rằng người báo cáo đầu tiên thông thường là trung thực, điều này cho phép giải quyết nhanh hơn. Hơn nữa, việc nâng cao tranh chấp lý thuyết đảm bảo tính chính xác của kết quả báo cáo, đồng thời giới thiệu các yếu tố an ninh kinh tế thông qua cơ chế tranh chấp của UMA.

Tuy nhiên, như đã quan sát trong nhiều trường hợp Polymarket khác nhau, quy trình tranh chấp này có thể kéo dài và phức tạp, thường phụ thuộc vào sự giải thích chủ quan về những gì được xem là "thông tin chính thức" và "báo cáo đáng tin cậy".

Ví dụ, trong trường hợp của Barron Trump và $DJTToken market, UMA, dựa vào bằng chứng công khai hạn chế, đã giải quyết thị trường như là “không” khi đối mặt với câu hỏi về sự liên quan của Barron Trump với $DJTmemecoin. Polymarket đã can thiệp khi có thêm bằng chứng mâu thuẫn với quyết định ban đầu của UMA và cuối cùng đã đảo ngược quyết định này, hoàn tiền cho người dùng đã đặt cược "Có".

Cuộc bầu cử Tổng thống Venezuela năm 2024 đã đưa ra tình huống phức tạp khi quyết định của UMA, dựa trên sự công nhận quốc tế về Juan Guaidó làm Tổng thống, mâu thuẫn với tình hình thực tế khi Nicolás Maduro duy trì quyền lực. Trường hợp này làm nổi bật những khó khăn mà các oracles phi tập trung có thể đối mặt trong tình hình chính trị phức tạp, nơi nhận thức toàn cầu không nhất thiết phản ánh đúng tình hình thực tế.

Trong thị trường dự đoán giới tính trẻ em của Justin Bieber, đã xảy ra một xung đột giữa kết quả đề xuất của UMA, dựa trên các nguồn bên ngoài, và các quy định rõ ràng của Polymarket (Polymarket yêu cầu xác nhận chính thức từ Bieber hoặc đại diện của họ để xác định kết quả của thị trường).

Các bất đồng cũng nảy sinh ở @LayerZero_coreThị trường airdrop, tập trung vào việc liệu một khoản phí nhỏ để yêu cầu token có khiến sự kiện bị loại khỏi đúng nghĩa của “airdrop” hay không. Quyết định “Có” của UMA đã gây sự phản đối từ cộng đồng, mặc dù cuối cùng nó đã được giải quyết theo kết quả ban đầu đề xuất.

Một lần nữa, @EthereumThị trường ETF gặp phải phiên đoạn khi giải quyết của UMA dựa vào sự chấp thuận của SEC đối với các tệp liên quan nhưng vẫn trước khi ETF hoạt động hoàn toàn.

Cuối cùng, điều tương tự đã xảy ra với rất gần đây @Eigenlayerairdrop: ban đầu, quy định của thị trường cụ thể được tham khảo theo giờ UTC ngày 30 tháng 9, nhưng khi ngày chuyển nhượng chính thức tạm thời cho $EIGENđược công bố, nó đã giảm chính xác một phút sau đó. Điều này dẫn đến sự hỗn loạn và đảo ngược giá trị giữa “Có” và “Không”, với “Không” giao dịch gần như 100%.

Cuối cùng, một lần khởi động sớm từ Eigenlayer (nó diễn ra vài phút trước so với lịch ban đầu) lại đặt tất cả mọi thứ vào câu hỏi, và cuối cùng, cuộc bỏ phiếu đã quyết định cho “Yes” về UMA.

Nguồn: Polymarket

Cuối cùng, sự phụ thuộc của mô hình vào sự trung thực và chính xác ban đầu của người báo cáo, điều không thể đảm bảo, vẫn là một điểm tranh cãi, và đôi khi dẫn đến các kết quả bị tranh cãi, điều mà người dùng không hoan nghênh.

Nói chung, ngay cả khi bỏ qua sự phức tạp của các giao dịch thị trường cá nhân, người tiên tri lạc quan đưa ra một loạt các vấn đề tiềm ẩn cụ thể. Đặc biệt, giả định cơ bản của người tiên tri lạc quan là mọi người sẽ hành động theo kết quả tốt nhất tổng thể, theo lý thuyết trò chơi.

Tuy nhiên, lý thuyết trò chơi hoạt động tốt nhất khi trò chơi được lặp lại giữa cùng các diễn viên mà không có những hạn chế nghiêm ngặt, điều này không nhất thiết luôn xảy ra trong các tình huống thanh toán, nơi mà các diễn viên cá nhân có thể tận dụng cơ hội cho lợi ích riêng của họ.

Nguồn: Trung tâm Kinh tế của ông Banks

Hơn nữa, trường hợp cơ bản đơn giản cho Tình thế Ngục tù không thể giải thích được những tình huống phức tạp hơn, nơi một phần nhỏ người có thể liên tục hành động ngược lại lợi ích tốt nhất của những người không thuộc về nó và tối đa hóa lợi nhuận của nhóm.

Không phải lúc nào cũng có khả năng tranh luận với kết quả đề xuất, do chi phí, rủi ro và sự ma sát liên quan đến tranh chấp. Ngay cả khi xảy ra tranh chấp, một tầng lớp con người bổ sung, như Cơ chế Xác minh Dữ liệu của UMA (UMA’s DVM), là cần thiết để xử lý các tình huống leo thang.

DVM dựa vào các cam kết kinh tế của nó: nó đòi hỏi một số lượng cổ phần đáng kể để làm hỏng bộ lập trình điều khiển, với nguy cơ bị giảm bớt đối với các cử tri độc hại, tuy nhiên, sự an toàn lý thuyết này có thể bị suy yếu trong các tình huống cụ thể, như các cuộc tấn công được phối hợp (được tồn tại nặng nề bởi tập trung cung) và các động cơ không phù hợp.

Nguồn: Bình luận của người dùng Polymarket về “Liệu Trump có phát hành một loại tiền điện tử trước cuộc bầu cử?”

Ngoài ra, nếu phiếu không đạt đủ số đại biểu yêu cầu, nó sẽ được chuyển tiếp, đòi hỏi thêm thời gian để giải quyết và tăng thêm sự không chắc chắn.

Tóm lại, trong khi các nhà tiên tri lạc quan đưa ra các động lực lý thuyết trò chơi hấp dẫn phù hợp với mục tiêu của tiền điện tử là làm nơi tập trung các động thái của con người, sự phát triển của phân ngành thị trường dự đoán đang bộc lộ những nứt đổ trong không chắc chắn và không hoàn hảo của mô hình này ảnh hưởng đến UX của các giao thức và phản hồi từ người dùng cuối.

Một phương pháp phân cấp mới: Edge Oracle

OutcomeMarket bởi@wintermuteLà một ví dụ về một phương pháp phi tập trung mới giải quyết nhược điểm của các mô hình trước. Được cung cấp bởi Edge Oracle, mô hình duy trì sự phân tách giữa lớp Oracle và thị trường dự đoán, giảm xung đột lợi ích trong khi giới thiệu một phương pháp mới mẻ mà đặt mục tiêu là một sự cân bằng mạnh mẽ hơn giữa phi tập trung và hiệu quả. Làm thế nào để làm việc này?

Đầu tiên, Edge sử dụng một tập hợp các nguồn tin cậy được chỉ định trước và một mạng phi tập trung để đạt được sự đồng thuận, lọc bỏ thông tin sai lệch.

Hơn nữa, Edge triển khai LLMs (Large Language Models) để giải thích mục tiêu và xác định giải quyết dựa trên các nguồn tin đã được xác minh như đã đề cập để giảm thiểu sự thiên vị. Tận dụng LLMs trong ngữ cảnh này cho phép có sự minh bạch và khách quan hơn: ngay cả khi LLMs có thể phát triển thiên vị trong quá trình đào tạo của chúng, các quy trình này có thể được kiểm toán và thêm các biện pháp bảo vệ. Việc sử dụng LLMs trên các nguồn tin cứng cũng nên giảm thiểu thiên vị đến mức tối thiểu, vì hoạt động của LLMs bị giới hạn trong việc giải thích nguồn tin. Cuối cùng nhưng không kém phần quan trọng, Edge là một mạng phi tập trung, phụ thuộc vào một số lượng lớn các nút để hình thành đồng thuận, đảm bảo tính đáng tin cậy của việc giải quyết.

Nói một cách đơn giản, Edge định vị bản thân mình như một “người đọc sự thật” thay vì một “người quyết định sự thật,” tận dụng tự động hóa và trí tuệ nhân tạo để tăng hiệu quả trong khi duy trì sự phân quyền.

Bầu cử Tổng thống Mỹ năm 2024 sẽ là sân thử nghiệm quan trọng đầu tiên cho phương pháp này, điều này sẽ giúp định hình tương lai của các thị trường dự đoán web3.

Một Vấn Đề Vô Hiệu Quả

Một trong những cuộc thảo luận phụ mà luôn luôn được xác định bởi các thị trường dự đoán, đặc biệt là trong lĩnh vực tiền điện tử, là vấn đề về nhận thức về cơ hội không rủi ro.

Nguồn:@VitalikButerinTwitter

Có thể chính xác hơn, chúng ta có thể phân biệt giữa “cược chắc chắn” và “cược giá trị”.

Các cược chắc chắn được xác định bởi khả năng >100% để kiếm được tiền từ sự kết hợp của các cược; thường xuất phát từ việc cược chênh lệch trên các nền tảng khác nhau hoặc ít nhất là trên các thị trường khác nhau. Ví dụ, earlier this year, có thể cược rằng Kamala sẽ thắng với tỷ lệ 40% và Trump sẽ thua với tỷ lệ 46%.

Cược giá trị, trái lại, được xác định bởi một cơ hội cực kỳ cao nhưng không đảm bảo 100% cơ hội chiến thắng và không yêu cầu cơ hội. Ví dụ, cơ hội của việc phát hiện một chủng tộc ngoài hành tinh trước cuối tháng được công bố là 99.8%.

Tất cả những điều này rất phổ biến trong thị trường dự đoán và càng phổ biến hơn trong phân khúc mới nổi của thị trường dự đoán “web3”. Tuy nhiên, cho đến nay, những khả năng này vẫn tồn tại vì một lý do đơn giản: đặt cược vào việc con người không gặp người ngoài hành tinh trong vòng 10 ngày tới nghe có vẻ như một cược rất có khả năng thắng, nhưng vẫn chưa chắc chắn 100% và chi phí cơ hội của việc đặt cược này là gì?

Mức lợi nhuận 0.2% trong 10 ngày tương đương với APR 7.3%, chỉ cao hơn một chút so với lợi suất không rủi ro và thấp hơn so với mức lợi suất cơ bản được xem là trong DeFi. Ngoài ra, còn có rủi ro từ nền tảng/bên đối tác.

Sẽ rất thú vị khi quan sát xem liệu những loại thiếu hiệu quả này có hiệu quả trên đường được giải quyết hay không, ít nhất là một phần, nhờ vào việc giới thiệu lợi suất cơ bản trên một số thị trường dự đoán, tương tự như những gì một số nhà môi giới đã cung cấp cho tiền gửi của người dùng. Mặc dù điều này làm tăng thêm rủi ro đối tác tiềm ẩn, nhưng nó có thể giúp mở rộng khoảng cách giữa lợi suất phi rủi ro và lợi suất cá cược giá trị có lợi cho lợi suất sau.

Thông báo:

1. Bài viết này được sao chép từ [Chaos Labs]. Tất cả bản quyền thuộc về tác giả gốc [@0xGeeGee]. Nếu có ý kiến phản đối bản in lại này, vui lòng liên hệ với Cổng Họcđội ngũ, và họ sẽ xử lý nhanh chóng.
2. Bản quyền từ chối trách nhiệm: Các quan điểm và ý kiến được thể hiện trong bài viết này chỉ thuộc về tác giả và không cấu thành bất kỳ lời khuyên đầu tư nào.
3. Các bản dịch của bài viết sang các ngôn ngữ khác được thực hiện bởi nhóm gate Learn. Trừ khi có ghi chú, việc sao chép, phân phối hoặc đạo văn các bài viết đã được dịch là cấm.