Оракул-машина маніпулює подіями, що викликає роздуми: чи може ШІ вирішити проблему визначення істини?

Нещодавно ринок прогнозів щодо одягу президента України Володимира Зеленського викликав широку дискусію. Цей ринок з обсягом торгів до 200 мільйонів доларів виявив серйозні недоліки у системі оракул-машини, яка контролюється людьми. Коли прибуток від маніпуляцій перевищує витрати, факти стають товаром, який можна купити за високу ціну.

Одяг Володимира Зеленського під час саміту НАТО став об'єктом уваги. Незважаючи на те, що mainstream ЗМІ здебільшого повідомляли про те, що він був у костюмі, одна система оракул-машини дала негативну відповідь на запитання "Чи був Зеленський у костюмі в липні". Цей результат не є наслідком недостатності фактів або доказів, а пов'язаний з тим, що деякі люди, які контролюють оракул-машину, зробили великі ставки на варіант "ні", через що вони спотворили реальність своїм голосуванням, майже не взявши на себе жодного суттєвого ризику.

Ця подія виявила основну проблему системи оракул-машини, що контролюється людьми: упередженість людської природи. Деякі великі гравці зробили великі ставки на варіант "ні", коли "так" здавався правильним варіантом, вони не прийняли втрати, а навпаки, почали маніпулювати результатами голосування. Понад 23 мільйони токенів (близько 25 мільйонів доларів США) були використані для зміни результатів. Ця поведінка абсолютно суперечить ідеї децентралізації, фактично це великі кошти, що захищають власні інтереси.

Вплив цього питання виходить далеко за межі окремої платформи чи події. Всі системи оракул-машин, що контролюються людьми, стикаються з подібними викликами: коли інтереси є достатньо великими, правда стає інструментом для отримання вигоди.

Щоб вирішити цю проблему, ключовим є повне усунення людського втручання. Система оракул-машини, керована штучним інтелектом, може бути життєздатним рішенням:

1. Відсутність фінансових стимулів: AI-модель не має позицій, не має власних інтересів у результатах.
2. Справедливі рішення: оцінка доказів на основі єдиних стандартів, не підлягає впливу емоцій, інтересів або приватних угод.
3. Прозоре міркування: кожен крок ухвалення рішення можна простежити та перевірити.
4. Висока ефективність обробки: може одночасно аналізувати велику кількість джерел даних без необхідності ручного втручання.

Хоча в AI-системах все ще можуть бути похибки, ці похибки є випадковим статистичним шумом, який важко використати трейдерам. За наявності чітких стандартів та надійної підтримки даних, сучасні передові моделі вже мають високу точність, і їх продуктивність продовжує швидко зростати.

Майбутній розвиток прогнозних ринків має повністю виключати людське визначення істини. Ця архітектура може включати: попередньо визначені рівні інформаційних джерел, криптографічну верифікацію джерел даних, механізм консенсусу багатьох AI-систем, простежуваний процес прийняття рішень, а також незмінне зберігання доказів.

Це виклик має значення, що виходить за межі самого ринку прогнозів. У часи, коли інформацію легко підробити, ми терміново потребуємо створення надійної системи встановлення фактів. Це стосується не лише ринку прогнозів, а й справедливості виборів, наукової доброчесності, достовірності новин, збереження історичних записів та багатьох інших сфер.

Вибір, з яким стикається ринок прогнозів, є досить чітким: або продовжувати вірити, що керовані інтересами люди можуть справедливо вирішувати істину, або створити систему визначення фактів, яка повністю усуває людські упередження. Саме функціонування ринку вже дало відповідь: коли очевидний результат був спростований фінансуванням у 200 мільйонів доларів, основні недоліки системи стали очевидними.

Технологія для вирішення цієї проблеми вже існує. У цей час визначення правди є надзвичайно важливим і не повинно піддаватися впливу грошей.