预测市场长期以来一直面临一个超越简单价格发现的关键问题——确定实际发生了什么。根据PANews的行业分析，这一问题在结算程序缺乏明确性的细分市场尤为严重，形成了多米诺效应，削弱了交易者的信心，减少了市场流动性，并扭曲了价格信号。问题不在于AI是否能提供帮助，而在于行业能多快实现应用。## 为什么结算精度对市场健康至关重要预测市场的根本挑战不在于预测，而在于裁决的准确性。当结果判定过程不透明或易出错时，整个市场结构就会崩溃。交易者会失去对仲裁过程的信任，流动性枯竭，导致准确的价格发现变得不可能。这个问题在规模较小或更专业的市场中尤为突出，每个决策都具有巨大影响。## AI裁决者：通过链上规则承诺建立信任行业从业者越来越倡导使用大型语言模型（LLMs）作为这些市场中的中立仲裁者。这一方法以明确的链上规则承诺为核心——一个从一开始就透明的框架，决策过程被锁定。在合同启动时，特定的LLM模型、时间戳参数和判断标准会被加密并永久记录在区块链上。这创建了一个不可篡改的审计轨迹，交易者可以提前查看，清楚了解结果将如何被判定。这种模型的优雅之处在于其抗操控性。固定且不可更改的模型规格消除了事后篡改的风险，而公开可审计的结算程序则防止任意或任性的裁决。透明性成为系统DNA的一部分，而非事后附加。## 从理论到实践：构建下一代系统开发者被鼓励通过低风险合约试点这些AI驱动的链上规则系统，随着信心的增长逐步扩大规模。行业需要建立标准化的LLM结算最佳实践，开发工具使所有利益相关者都能看到这些流程，并建立元治理框架以实现持续改进。这种稳健的方式在创新与风险管理之间取得平衡，确保预测市场生态系统变得更加稳健、公平和高效。
链上规则承诺：人工智能如何解决预测市场结算
预测市场长期以来一直面临一个超越简单价格发现的关键问题——确定实际发生了什么。根据PANews的行业分析，这一问题在结算程序缺乏明确性的细分市场尤为严重，形成了多米诺效应，削弱了交易者的信心，减少了市场流动性，并扭曲了价格信号。问题不在于AI是否能提供帮助，而在于行业能多快实现应用。
为什么结算精度对市场健康至关重要
预测市场的根本挑战不在于预测，而在于裁决的准确性。当结果判定过程不透明或易出错时，整个市场结构就会崩溃。交易者会失去对仲裁过程的信任，流动性枯竭，导致准确的价格发现变得不可能。这个问题在规模较小或更专业的市场中尤为突出，每个决策都具有巨大影响。
AI裁决者：通过链上规则承诺建立信任
行业从业者越来越倡导使用大型语言模型（LLMs）作为这些市场中的中立仲裁者。这一方法以明确的链上规则承诺为核心——一个从一开始就透明的框架，决策过程被锁定。在合同启动时，特定的LLM模型、时间戳参数和判断标准会被加密并永久记录在区块链上。这创建了一个不可篡改的审计轨迹，交易者可以提前查看，清楚了解结果将如何被判定。
这种模型的优雅之处在于其抗操控性。固定且不可更改的模型规格消除了事后篡改的风险，而公开可审计的结算程序则防止任意或任性的裁决。透明性成为系统DNA的一部分，而非事后附加。
从理论到实践：构建下一代系统
开发者被鼓励通过低风险合约试点这些AI驱动的链上规则系统，随着信心的增长逐步扩大规模。行业需要建立标准化的LLM结算最佳实践，开发工具使所有利益相关者都能看到这些流程，并建立元治理框架以实现持续改进。这种稳健的方式在创新与风险管理之间取得平衡，确保预测市场生态系统变得更加稳健、公平和高效。