Агенты искусственного интеллекта запускают тихую революцию на рынках предсказаний

Торговые рынки прогнозов быстро превратились из традиционных инвестиционных инструментов в развивающийся финтех-сектор. Однако наиболее заметной особенностью этого роста является смещение силы, формирующей рынки, — от человеческих инвесторов к агентам искусственного интеллекта. За последние месяцы стало ясно, что машины, автоматически реализующие стратегии 24/7, достигают гораздо лучших результатов, чем розничные пользователи.

Преимущество машин на рынках прогнозов: данные говорят сами за себя

Основатель Valory AG, Давид Минарш, заявил, что видение протокола Olas — это устранение разрыва в эффективности между людьми и машинами на рынках прогнозов. Olas создана как инфраструктура для автономных программных агентов, способных взаимодействовать с умными контрактами в блокчейнах, запускать услуги и получать криптовалютные награды за координацию между собой.

Показатели эффективности машин на рынках прогнозов подтверждаются статистикой. Согласно сторонним данным, только 7–13% человеческих трейдеров достигают положительных результатов в прогнозных рынках. Остальные терпят убытки. В совокупности с важностью структурированного анализа данных и дисциплинированных торговых стратегий это ясно демонстрирует, почему машины превосходят человека.

«Искусственный интеллект, подготовленный с помощью универсальных больших языковых моделей, обычно не показывает хороших результатов при простом подбрасывании монеты», — отметил Минарш. «Но современные AI-модели, интегрированные в конкретные рабочие процессы, демонстрируют историческую точность прогнозов выше 70%». Этот разрыв свидетельствует о не только смене инструментов, но и о качественном сдвиге в самой природе рынка прогнозов.

Взгляд Olas на экономику агентов и первые успехи Polystrat

Olas стремится реализовать более широкую концепцию — «экономику агентов». Минарш описывает это как «агентную экономику» — полностью децентрализованную экосистему, где автономные AI-агенты выполняют полезные задачи и создают ценность для пользователей.

Наиболее ярким примером этого видения стал запуск около месяца назад на Polymarket — AI-агент Polystrat. Он спроектирован как автономная система, которая сама защищается и торгует 24/7 от имени владельца. Пока пользователь спит, работает или отвлекается, Polystrat продолжает реализовывать стратегии без перебоев.

Ранние показатели Polystrat подтверждают жизнеспособность этой модели. За первый месяц работы агент совершил более 4200 сделок на Polymarket. Особенно впечатляет, что по данным команды, некоторые сделки принесли доход до 376%. В сравнении с участниками-человеками, более 37% сделок Polystrat и подобных агентов показывают положительный результат, тогда как у людей этот показатель ниже 18%.

Почему автономные агенты эффективнее человеческих трейдеров?

Причины превосходства машин на рынках прогнозов — просты, но фундаментальны. Во-первых, полностью отсутствует эмоциональная составляющая принятия решений. Люди руководствуются страхом, жадностью или разочарованием. Машины же следуют механическим, последовательным стратегиям.

Во-вторых, эти агенты свободны от биологических ограничений человека. Люди устают, спят, отвлекаются. Polystrat и подобные системы могут сканировать и оценивать возможности каждую секунду, когда рынок открыт. По данным аналитической платформы LayerHub, более 30% кошельков на Polymarket используют AI-агентов. Эта доля быстро растет.

Минарш видит в этом тенденцию более широкого изменения. «На рынках прогнозов участвуют и машины, и люди. То есть люди уже борются с машинами». На самом деле, независимо от осознания, люди продолжают соревноваться с автоматическими системами. Olas стремится уравнять шансы, предоставляя обычным пользователям доступ к AI-агентам и даже давая им преимущество.

Длинный хвост рынков прогнозов: золотая жила нишевых вопросов

Помимо быстрого успеха Polystrat, Минарш считает, что AI-агенты могут открыть скрытые возможности в прогнозных рынках — в нишевых и локальных вопросах, составляющих «длинный хвост».

Большинство рынков сосредоточены вокруг глобальных событий, выборов, макроэкономических показателей или крупных спортивных соревнований. Но множество меньших, локальных или специализированных вопросов остаются вне внимания человеческих трейдеров.

«Люди обычно не утруждают себя поиском информации», — говорит Минарш. «Они не хотят тратить на это время». А AI-агенты могут. Они могут одновременно анализировать сотни нишевых рынков. «Длинный хвост прогнозных рынков — очень привлекательная область для AI-агентов. Вы просто направляете агента на конкретную задачу — и он её решает».

Эта динамика может расширить использование прогнозных рынков как инструмента для бизнеса, политиков и аналитиков. Такие рынки давно исследуются как способ сбора данных и выявления инсайтов, которые могут быть упущены традиционными опросами. Взаимодействие с AI-агентами может превратить эти платформы в технологию upstream — инструмент для принятия решений в различных секторах.

Сотрудничество человека и ИИ: дополняющие силы

Несмотря на рост автоматизации, Минарш не считает, что AI-агенты полностью заменят человека. Он видит их скорее как дополнение.

«Люди принимают решения быстрее, что может быть вредно», — говорит он. «AI-агенты могут служить надежной системой, на которую можно положиться». В будущем пользователи смогут усиливать своих агентов, добавляя собственные знания или специализированные данные.

«Мы видим спрос на доступ к собственным базам знаний или уникальным наборам данных», — добавляет Минарш. «Это позволит агентам действовать более принципиально и эффективно». Со временем модели прогнозирования и системы данных будут совершенствоваться, а интеграция с крупными языковыми моделями откроет новые возможности.

Регулирование, этика и будущее экономики агентов

Быстрый рост прогнозных рынков вызывает вопросы этики и регулирования. Некоторые критики опасаются, что возможность предсказывать катастрофы, войны, смерти или природные бедствия может стимулировать манипуляции или извлечение прибыли из катастроф.

Минарш признает необходимость осторожных мер. «Нужно регулировать, какие виды прогнозных рынков допустимы». Он также верит, что AI-агенты смогут помогать выявлять подозрительные схемы и предотвращать манипуляции. «Агенты могут распознавать шаблоны и помогать закрывать проблемные рынки».

Баланс между скоростью автоматизации и осторожностью регулирования — ключевой вызов.

Экономика, основанная на пользовательской собственности и ИИ

Конечная цель Минарша — не только улучшить торговые стратегии, но и обеспечить, чтобы обычные пользователи сохраняли контроль и право собственности в автоматизированной цифровой экономике.

Если контроль останется у платформ, а AI-агенты будут действовать от их имени, это может поставить под угрозу права индивидуумов защищать свои интересы. Olas делает акцент на пользовательской собственности в системах AI.

«Мы хотим создавать больше агентов, принадлежащих пользователям», — говорит он. «Пользователи должны усиливать своих агентов, а не лишать их прав». В случае успеха, эта модель позволит людям запускать автономные программы, создающие ценность на рынках и в сервисах от их имени.

Рынки прогнозов — лишь стартовая точка для более широкой экономики агентов. Взаимодействие технологий и экономических стимулов может привести к тому, что AI-агенты и прогнозные платформы станут фундаментальной частью финтеха и систем принятия решений в ближайшие пять лет.