Selon un article publié par a16z Crypto et relayé par ChainCatcher intitulé « Comment les juges en IA élargissent le marché des prédictions » (« What to do when prediction markets fail »), le défi majeur auquel font face les marchés de prédictions n'est pas tant celui de « fixer un prix pour le futur » que de déterminer précisément ce qui s'est réellement produit. Ce problème se pose fréquemment même dans des événements de petite envergure, où des mécanismes de règlement erronés ou peu transparents peuvent nuire à la confiance, à la liquidité et à la fiabilité des signaux de prix. Les professionnels du secteur suggèrent d'introduire des modèles de langage à très grande échelle (LLM) comme arbitres des marchés de prédictions, notamment en mettant en œuvre des engagements de règles sur la blockchain, une résistance au contrôle, une amélioration de la transparence et une neutralité accrue. Par exemple, lors de la création d'un contrat, les détails précis du modèle LLM utilisé, l'horodatage et les instructions de jugement pourraient être cryptés et enregistrés sur la blockchain. Les traders pourraient ainsi connaître à l'avance le mécanisme décisionnel complet. Les pondérations des modèles resteraient fixes et difficiles à modifier, réduisant ainsi les risques de tricherie. Le mécanisme de règlement serait rendu public, auditable, et ne dépendrait pas d'une intervention humaine arbitraire. Un tel système de jugement par l'IA pourrait considérablement améliorer l'efficacité et l'évolutivité des marchés de prédictions, tout en garantissant transparence et équité.
a16z Crypto propose un mécanisme de jugement basé sur l'IA pour résoudre les problèmes d'évolutivité des marchés de prévision
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Résumé
a16z Crypto propose d'utiliser l'IA comme juge afin d'améliorer l'évolutivité des marchés de prévision. La société estime que déterminer ce qui s'est réellement produit est un défi plus important que la prédiction des prix. Les erreurs dans le règlement des positions peuvent nuire à la confiance et à la liquidité. Le plan combine des modèles linguistiques de grande envergure (LLM) avec des règles sur la chaîne, des fonctionnalités anti-manipulation et une transparence accrue. Les pondérations des modèles sont fixes, et les règlements sont auditables publiquement. Cette méthode pourrait accroître l'efficacité tout en maintenant l'équité. Les traders pourraient souhaiter surveiller les altcoins pertinents pour suivre l'évolution de cette tendance.
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