7 способів, як ШІ може підвищити ефективність ринків прогнозів у 2025 році

Коротко

Штучний інтелект має потенціал трансформувати ринки прогнозування, підвищуючи точність прогнозів, автоматизуючи ліквідність і розрахунки, виявляючи маніпуляції, дозволяючи нові типи подій та роблячи ринкові інсайти більш доступними, що потенційно може змінити процес прийняття рішень у криптовалюті, фінансах і управлінні.

Ринки прогнозів дозволяють людям купувати та продавати контракти, виплати за якими залежать від майбутніх подій — від результатів виборів до економічних показників.

У криптовалютах, фінансах та управлінні ці інструменти все частіше використовуються для агрегування настроїв, хеджування ризиків і покращення прийняття рішень. Але оскільки ринки зріють, штучний інтелект готовий посилити їхню потужність кількома новими способами.

Нижче наведено сім областей, де штучний інтелект може суттєво покращити ринки прогнозів у 2025 році та після.

Краще витягування сигналів з новин та соціальних мереж

AI-потужна обробка природної мови (NLP) може аналізувати новини, обговорення в соціальних мережах, форуми та регуляторні оновлення, щоб виявити настрій та виявити нові події.

PredictionSwap.ai, наприклад, описує себе як агрегатор та інструмент аналізу на основі ШІ — він ранжує переваги, "позначає невідповідності в цінах" та пропонує обґрунтування, взяті з приватних новинних джерел та векторних баз даних.

Такі інструменти можуть дозволити ринкам швидше коригувати шанси. Якщо виникають відповідні новини (, такі як оголошення урядової політики, промова ФРС тощо ), штучний інтелект може допомогти ринкам прогнозування майже миттєво відображати ці зміни, на відміну від звичайних ручних досліджень або запізнілих опитувань.

Поліпшення точності прогнозів за допомогою гібридних моделей людина-ШІ

Поєднання людського судження ( натовпів, експертів ) з моделями ШІ/МШ може суттєво підвищити точність прогнозів. Нещодавні наукові дослідження стверджують, що ринки прогнозів і турніри з прогнозування, коли їх використовують поряд із ШІ, не просто агрегують знання — вони можуть прискорити створення знань.

Раян Х. Мерфі пропонує, що ці механізми можуть представляти собою "перерву в розширенні людських знань", порівнюючи епістемічну перевагу ринків і турнірів з великими історичними зрушеннями, оскільки вони перетворюють розсіяні дані в швидкі, придатні для використання прогнози.

Емпіричні дослідження підтверджують цей гібридний підхід: об'єднані аналізи прогнозних турнірів і ринків реплікацій показують, що ринки прогнозів забезпечують надійну точність ( близько 73% точності в реплікаційних результатах у об'єднаних дослідженнях ), часто перевершуючи прості опитування.

Цей шаблон підтримує поєднання алгоритмічної масштабованості з людським судженням. Машини виявляють сигнали в масштабах, тоді як люди додають контекст і нюанси галузі, що призводить до краще відрегульованих ймовірностей, ніж будь-який з них окремо.

Автоматизоване формування ринку та надання ліквідності за допомогою ШІ

Ліквідність є однією з найбільших проблем для ринків прогнозів. Штучний інтелект може допомогти, динамічно коригуючи спреди між ставками, управляючи наданням ліквідності та зменшуючи ковзання.

Платформи, такі як PredictionSwap.ai, вже моніторять шанси на кількох ринках (, наприклад, Kalshi + Polymarket), виявляють неправильні ціни та надають торгові пропозиції на основі аналізу ринку та новин за допомогою ШІ.

З більш розумними алгоритмами створення ринку, ринки прогнозів можуть стати більш доступними — трейдери зіштовхнуться з меншими перешкодами, нижчими витратами та ширшим залученням. Це, у свою чергу, може покращити прогнози та підвищити загальну глибину ринку.

Виявлення ризиків & Захист від маніпуляцій

Ринки прогнозів схильні до незвичайної активності: вимивання торгів, фронт-ранінг або маніпуляції з боку великих акторів. Тут штучний інтелект може слугувати спостерігачем. Використовуючи детекцію аномалій, розпізнавання шаблонів та моделі виявлення шахрайства, платформи можуть рано виявляти підозрілу поведінку.

Наприклад, у недавньому партнерстві xAI-Kalshi, чат-бот Grok (xAI) надасть аналіз новин, настроїв та економічних показників в режимі реального часу на ринках подій, що потенційно допоможе трейдерам і платформам розрізняти, коли шанси змінюються з обґрунтованих причин, а коли з шуму.

Ці системи не є бездоганними, але штучний інтелект допомагає створити рівні перевірки — автоматизовані сповіщення, задокументовані джерела та прозорість — що ускладнює поганим акторам спотворення ринків непоміченими.

Персоналізовані інтерфейси ринків прогнозів та консультаційні агенти

Не всі, хто торгує на ринках прогнозів, є аналітиками даних на повний робочий день. AI-агенти можуть допомогти заповнити цю прогалину.

Наприклад, інтеграція Grok з Kalshi запропонує користувачам "швидкі, зрозумілі резюме складних подій і коливань на ринкових цінах." Такі інструменти допомагають неспеціалістам робити обґрунтовані ставки, знижувати бар'єри входу та уникати введення в оману через шум заголовків.

Olas є одним з рішень, що пропонує модулі "Prediction Agent" ( у своєму каталозі агентів ), які використовують зовнішні AI інструменти для аналізу новин та даних в реальному часі, а потім автоматично здійснюють угоди або пропонують прогнози з високою впевненістю.

Ці консультаційні рівні можуть розширити участь у ринках прогнозів, водночас допомагаючи підтримувати якість: люди приймають рішення, спираючись як на дані, так і на інсайти.

Прогнозування нових типів подій, що стали можливими завдяки даним, згенерованим штучним інтелектом

Деякі події важко спрогнозувати просто тому, що даних обмаль: продуктивність алгоритмів, технічні еталони машинного навчання, результати клімату або події, пов'язані з новими технологіями. Штучний інтелект може допомогти згенерувати синтетичні або екстрапольовані дані, змоделювати сценарії на майбутнє та запропонувати нові контракти на події, які раніше не були можливими.

З'являються проекти, які поєднують ринки прогнозування з AI-двигунами для пропозиції нових типів подій.

Наприклад, Unihedge пропонує використовувати нові механізми стимулювання (, такі як податок Харбергера / Динамічний парі-матч ), щоб забезпечити ринки прогнозування з необмеженою ліквідністю на різних часових горизонтах та підтримати прогнозування подій, які було важко підтримувати в старіших моделях. Хоча це все ще академічно, ці дизайни допомагають визначити, які види прогнозів є здійсненними.

Є також Metaculus. Хоча це не завжди стосується реальних грошей, Metaculus ґрунтується на репутації та фокусується на наукових, технологічних та орієнтованих на майбутнє проривів. Він часто прогнозує речі, які не піддаються простому відображенню в існуючих ринкових даних (, наприклад, терміни прогресу ШІ, кліматичні або наукові сигнали ), що корисно для уявлення нових контрактів на події.

Автоматизовані розрахунки та вирішення суперечок за допомогою ШІ

Точка тертя на ринках прогнозів полягає в перевірці результату події, вирішенні суперечок та виконанні контрактів з неоднозначною інформацією та ненадійними джерелами.

Завдяки перевірці за допомогою штучного інтелекту (, такій як перехресна перевірка джерел або аналіз природної мови для заяви від офіційного ), ви можете зекономити деякі людські ресурси та працю за допомогою ML-оракулів.

Угода xAI–Kalshi свідчить про те, що інтеграція економічних індикаторів у реальному часі та узагальнення новин на платформі можуть допомогти користувачам чіткіше бачити, які джерела спричинили зміни в шансах.

Швидша, більш автоматизована розрахункова система створює довіру. Трейдери отримують виплати швидше; виникає менше суперечок; та витрати для платформ зменшуються, що робить операції більш масштабованими та передбачуваними.

Деякі компроміси

Суперзарядка штучним інтелектом ринків прогнозів є багатообіцяючою, але існують реальні компроміси та ризики, які потрібно враховувати:

• Упередженість даних та ризик галюцинацій: Моделі ШІ можуть неправильно тлумачити або спотворювати інформацію (, як видно з деяких звітів про результати Grok). Забезпечення точності, різноманіття джерел та контрольних механізмів є ключовим.
• Перенавчання та ехо-камери моделей: якщо моделі ШІ занадто тісно налаштовані на історичні дані або загальноприйняті наративи, моделі можуть пропустити чорних лебедів або незвичайні сценарії.
• Етика, конфіденційність та регулювання: проблеми конфіденційності виникають під час використання стрічок соціальних медіа, збору новин та громадської думки. Існує також нерегульована територія на ринках прогнозів, тому платформи, що використовують ШІ, повинні знайти шлях через прозорість, ліцензування та відповідність.
• Інфраструктура та вартість: аналіз у реальному часі, великі моделі штучного інтелекту та надійні оракули потребують обчислювальних ресурсів, інженерних зусиль і капіталу. Не всі платформи здатні забезпечити масштабованість з низькими витратами.

Наступне покоління ринків прогнозів з ШІ?

Штучний інтелект має потенціал значно посилити можливості ринків прогнозування — швидше отримання сигналів, гібридне прогнозування людини та ШІ, розумніша ліквідність, кращі ризикові контролі, персоналізовані інтерфейси, нові типи подій та більш надійне врегулювання.

Це не додатки наукової фантастики; багато з них вже реалізуються завдяки таким платформам, як PredictionSwap.ai, та інтеграціям Grok від xAI в регульовані біржі прогнозів, такі як Kalshi.

Знову ми на ранній стадії. Успіх є продуктом дизайну, прозорості, регулювання та етичних рамок. Якщо все зійдеться, це може стати основною інфраструктурою для прогнозування, управління та прийняття рішень через криптовалюти та інше в наступну еру, починаючи з 2025 року.