Какая должна быть новая финансовая инфраструктура в эпоху ИИ?

null

Оригинальный автор: Мэтт Листон

Оригинальная компиляция: AididiaoJP, Foresight News

В ноябре 2024 года прогнозные рынки предсказывали исход выборов раньше всех остальных. Когда опросы показывают, что победитель неотличим, а эксперты вспыхивают на глазах, рынок даёт Трампу 60% шансов на победу. Когда были объявлены результаты, рынок прогнозов превзошел всю систему прогнозов — опросы, модели, экспертные суждения, всё.

Это доказывает, что рынок может агрегировать разрозненную информацию в точные убеждения, и механизм распределения рисков играет свою роль. С 40-х годов XX века экономисты мечтали, что спекулятивные рынки превзойдут экспертные прогнозы, и сегодня эта мечта подтверждается на самой грандиозной сцене.

Но давайте подробнее рассмотрим экономику, лежащую в его основе.

Игроки на Polymarket и Kalshi обеспечивают миллиарды долларов ликвидности. Какова их отдача? Они создают сигнал, который весь мир видит мгновенно бесплатно. Хедж-фонды следят за этим, команды кампаний впитывают их, а журналисты строят вокруг них информационные панели. Никто не обязан платить за эту информацию, а игроки фактически субсидируют глобальное общественное благо.

Вот в какой дилемме находятся рынки прогнозов: информация, которую они создают, — самая ценная её часть, утекшая в момент её появления. А грамотные покупатели не платят за публичную информацию. Частные поставщики данных взимают чрезмерные платы с хедж-фондов, потому что их данные невидимы для конкурентов. Напротив, публично предсказанная рыночная цена, каким бы точным она ни была, для этих покупателей ничего не значит.

Поэтому рынки прогнозов могут существовать только в тех сферах, где достаточно людей хотят «играть»: выборы, спорт, онлайн-мемы. В результате мы получаем развлекательное занятие, замаскированное под информационную инфраструктуру. Вопросы, которые действительно важны для политиков, до сих пор остаются без ответа, такие как геополитические риски, сбои в цепочках поставок, регуляторные результаты и сроки технологического развития, потому что никто не станет ставить на них ради развлечения.

Экономическая логика прогнозирования рынка обратна. И исправление этого — часть более масштабного изменения. Информация — это продукт сама по себе, ставки — лишь механизм для получения информации, и это ограниченный механизм, нам нужна другая парадигма. Ниже приведён предварительный план «когнитивных финансов»: инфраструктуры, переработанной с первых принципов, связанных с самой информацией.

Коллективный интеллект

Финансовые рынки сами по себе являются коллективным интеллектом. Они объединяют разрозненные знания, убеждения и намерения в цены, тем самым управляя поведением миллионов участников, которые никогда не общаются напрямую. Это удивительно, но при этом крайне неэффективно.

Традиционные рынки медленны, потому что ограничены торговыми часами, циклами расчетов и институциональными трениями. Они могут выражать свои убеждения только в общих чертах через грубый инструмент цены. То, что оно может представлять, также очень ограничено, то есть пространство для торговых претензий просто незначительно по сравнению с проблемным пространством, которое действительно интересует людей. Кроме того, участники серьёзно ограничены: регуляторные барьеры, требования к капиталу и географические ограничения, исключающие подавляющее большинство людей и все машины.

Появление криптомира начинает менять это, включая бесконечные рынки, участие без разрешения и программируемые активы. Модульные протоколы, которые можно комбинировать без центральной координации. DeFi (децентрализованные финансы) доказал, что финансовую инфраструктуру можно перестроить в открытые, совместимые фундаментальные компоненты, возникающие благодаря взаимодействию автономных модулей, а не указаний привратников.

Но DeFi в основном просто копирует традиционные финансы с лучшими «каналами». Её коллективный интеллект по-прежнему основан на цене, активах и медленно усваивает новую информацию.

Когнитивные финансы — следующий шаг: восстановление интеллектуальных систем с первых принципов эпохи искусственного интеллекта и шифрования. Нам нужен «мыслящий» рынок, который способен поддерживать вероятностную модель мира, умеет поглощать информацию на любом уровне детализации, может быть запрашиваться и обновляться системами ИИ, а люди могут вносить в него знания, не понимая её структуры.

Компоненты, которые это делают, не являются загадочными: модификация экономических моделей с помощью частных рынков, фиксация корреляций с комбинаторными структурами, обработка информации в масштабе с помощью агентных экосистем и извлечение сигналов из человеческого мозга с помощью интерфейсов человек-машина. Каждую часть можно построить сегодня, и в сочетании она создаёт нечто новое с качественным смыслом.

Частный рынок

Если цена не будет раскрыта, экономические ограничения будут сняты.

Частный рынок прогнозов позволяет видеть цену только организации, субсидирующей ликвидность. Таким образом, субъект получает эксклюзивный сигнал, частную информацию, а не общественное благо. В результате рынок внезапно становится жизнеспособным по любому вопросу «кому-то нужны ответы» — готов ли кто-то делать ставки ради удовольствия.

Я обсуждал эту концепцию с @_Dave_White_.

Представьте себе макрохедж-фонд, который хочет получать постоянные оценки вероятности решений ФРС, результатов инфляции и данных о занятости как сигналы для принятия решений, а не возможности для ставок. Пока разведданные эксклюзивны, они готовы за это платить. Оборонный подрядчик хочет получить вероятностное распределение геополитических сценариев, а фармацевтическая компания — контролировать прогнозы сроков одобрения. Сегодня же таких покупателей не существует, потому что как только информация генерируется, она сразу же просачивается конкурентам.

Приватность — это основа того, что делает экономическую модель устойчивой. Как только цена становится публичной, покупатель информации теряет преимущество, конкуренты начинают работать бесплатно, и вся система регрессирует и опирается только на потребности в развлечениях.

Это возможно благодаря доверенной среде выполнения — безопасному вычислительному комплексу, где вычислительные процессы невидимы для внешнего мира, даже для операторов системы. Состояние рынка полностью зависит от TEE. Покупатели информации получают сигналы через проверенные каналы. Несколько неконкурирующих организаций могут подписываться на перекрывающиеся маркетплейсы; Многоуровневые окна доступа могут сбалансировать эксклюзивность информации с более широким распространением.

TEE не безупречен, он требует доверия производителю оборудования. Но он уже обеспечивает достаточную приватность для коммерческих приложений, а инженерные технологии сейчас довольно зрелы.

Объединённый рынок

Текущие рынки прогнозов рассматривают события как изолированные друг от друга. «Снизит ли ФРС процентные ставки в марте?» На независимом рынке. «Превысит ли инфляция 3% во втором квартале?» в другом рынке. Трейдер, понимающий внутреннюю связь между этими событиями, например, понимая, что высокая инфляция может повысить вероятность снижения ставок или что сильная занятость может снизить вероятность снижения ставок, должен заниматься ручным арбитражем между этими разрозненными пулами фондов, пытаясь восстановить корреляции, разрушенные самой структурой рынка.

Это похоже на создание мозга, где каждый нейрон может работать только изолированно.

Рынки прогнозирования портфеля отличаются тем, что сохраняют «совместное распределение вероятностей» множества комбинаций исходов. Сделка с указанием «процентные ставки остаются высокими, а инфляция превышает 3%», вызовет волну на всех релевантных рынках системы, одновременно обновив всю структуру вероятностей.

Это похоже на то, как нейронная сеть обучается: при обучении сотни миллионов параметров корректируются одновременно с каждым обновлением градиента, и вся сеть реагирует на каждый фрагмент данных в целом. Каждая сделка в одном и том же портфеле предсказывает, что рынок обновляет всё своё распределение вероятностей, а информация распространяется через корреляционную структуру, а не просто обновляет изолированные цены.

В результате возникает «модель» — вероятностное распределение, которое постоянно обновляется в пространстве состояний мирового события. Каждая транзакция оптимизирует восприятие моделей корреляций между объектами. Рынок узнаёт, как реальный мир связан между собой.

Умная экосистема

Автоматизированные торговые системы уже доминируют в Polymarket. Они отслеживают цены, фиксируют ошибки в ценах, проводят арбитраж, агрегируют внешнюю информацию и делают это быстрее любого человека.

Современный рынок прогнозов рассчитан на человеческих игроков с использованием веб-интерфейсов. Агенты «неохотно» участвуют в этом проектировании. Рынок прогнозов, ориентированных на ИИ, полностью изменил бы эту логику: агенты стали ключевыми игроками, а люди были связаны с системой как источником информации.

Здесь есть важное архитектурное решение: необходимо достичь полной изоляции. Агент, который видит цену, не должен одновременно быть источником информации; А агент, ответственный за получение информации, не должен иметь доступа к этой цене.

Без этой «стены» система будет разъедать саму себя. Агент, способный получить информацию и наблюдать цены, может определить, какая информация ценна на обратном колебании, а затем самостоятельно искать её. Таким образом, собственные сигналы рынка становятся «картой сокровищ», направляющей других. Поведение при получении информации превращается в сложную «перспективную транзакцию». Механизм изоляции гарантирует, что агент по получению информации может получать прибыль только за счёт предоставления действительно новых и уникальных сигналов.

На стороне «стены»: находятся агенты по сделкам, которые конкурируют в сложных структурах портфеля для выявления неправильного ценообразования; и агенты оценки, которые оценивают поступающую информацию с помощью враждебных механизмов, различая, что является сигналом, что шумом, а что — манипуляциями.

По другую сторону «стены»: находятся агенты по сбору информации, которые действуют полностью вне основной системы. Они отслеживают потоки данных, сканируют документы, обращаются к отдельным людям с уникальными знаниями — и отправляют информацию на рынок в одном направлении. Они получают компенсацию, когда их информация оказывается ценной.

Компенсация течёт в противоположном направлении вдоль цепи. Прибыльная сделка вознаграждает агента, который её осуществляет, агента, который оценивает эту информацию, и приобретённого агента, который изначально предоставил её. Таким образом, эта экосистема становится платформой: с одной стороны, она позволяет высокоспециализированным агентам ИИ монетизировать свои возможности; С другой стороны, он также становится базовым слоем для других систем ИИ, чтобы собирать разведданные и направлять их действия. Агент — это сам рынок.

Человеческий интеллект

Большая часть самой ценной информации в мире существует только в человеческом разуме. Например, инженеры, которые знают, что прогресс в их продукте отстаёт; Аналитики, которые замечают тонкие изменения в поведении потребителей; Наблюдатели, которые заметили детали, которые даже спутники не могли увидеть.

Система, основанная на искусственном интеллекте, должна уметь улавливать эти сигналы из человеческого мозга, не испытывая подавления огромного количества шума. Два механизма делают это возможным:

Участие агента-посредника: позволяет людям «торговать», не видя цены. Человек просто выражает мнение на естественном языке, например: «Думаю, запуск продукта будет отложен». Специализированный «агент по переводу убеждений» анализирует это предсказание, оценивает его уверенность и в конечном итоге превращает его в позицию на рынке. Этот агент координирует действия с системой, имеющей доступ к ценам для создания и исполнения заказов. Человеческие участники получат только приблизительную обратную связь по результатам: «открыта позиция» или «недостаточное преимущество». Вознаграждение будет уплачено после завершения мероприятия на основе точности прогноза, и информация о цене не будет раскрываться в течение всего процесса.

Информационный рынок: позволяет агентам по сбору информации напрямую платить за человеческие сигналы. Например, агент, желающий понять прибыльность технологической компании, может определить инженера с соответствующими внутренними знаниями, приобрести у него отчёт об оценке, а также проверить и выплатить ему деньги на основе стоимости этой информации на рынке. Люди получают оплату за свои знания, не понимая сложных рыночных структур.

Возьмём, к примеру, аналитика Элис: она считает, что слияние и поглощение не проходят одобрение регуляторов на основе профессионального суждения. Она вводит этот взгляд через интерфейс на естественном языке, и её «агент по переводу убеждений» анализирует прогноз, оценивая её уверенность на основе лингвистических деталей, проверяя её историю и строя подходящую позицию, не затрагивая цену на протяжении всего процесса. «Координированный агент» на границе TEE оценивает, имеют ли её взгляды информационное преимущество, исходя из подразумеваемой вероятности текущего рынка, и осуществляет сделки соответственно. Алиса получит только уведомление «открыта позиция» или «недостаточное преимущество». Цены всегда держатся в секрете.

Эта архитектура рассматривает человеческое внимание как скудный ресурс, который нужно тщательно распределять и справедливо компенсировать, а не как общественный ресурс, который можно использовать по своему желанию. По мере того как эти интерфейсы созревают, человеческие знания станут «текучими»: информация, которую вы знаете, появляется в глобальную модель реальности и вознаграждается, когда она оказывается верна. Информация, застрявшая в разуме, больше не будет заточена.

Будущее фото

Растяните зрение настолько, чтобы увидеть, куда всё это нас приведёт.

Будущее будет океаном гибких, модульных и совместимых отношений. Эти отношения возникали и исчезали спонтанно между человеческими и нечеловеческими акторами, без какого-либо центрального привратника. Это своего рода «фрактальный автономный траст».

Агенты ведут переговоры с агентами, люди вносят знания через естественные интерфейсы, а информация поступает в постоянно обновляемую модель реальности, которую любой может запросить, но никто не может её контролировать.

Сегодняшний рынок прогнозов — это лишь грубый набросок этой картины. Они подтверждают основную концепцию (разделение риска порождает точные убеждения), но застряли в ложных экономических моделях и ложных структурных предположениях. Ставки на спорт и ставки на выборы для когнитивных финансов — это то же, что ARPANET (ранний Интернет) для сегодняшнего глобального Интернета: это «доказательство концепции», которое принимают за конечную форму.

Настоящий «рынок» — это на самом деле каждое решение, принимаемое в условиях неопределённости, то есть почти все решения. Управление цепочками поставок, клинические испытания, планирование инфраструктуры, геополитическая стратегия, распределение ресурсов, назначения персонала и увольнения… Ценность снижения неопределённости в этих областях значительно превышает развлекательную ценность ставок на спортивные события. Мы просто не построили инфраструктуру, чтобы захватить эту ценность.

Грядёт «момент OpenAI» в области когниции: инфраструктурный проект цивилизационного масштаба, цель которого — не индивидуальное мышление, а коллективная вера. Крупные компании, занимающиеся языковыми моделями, создают системы, которые «рассуждают» на основе прошлых обучающих данных; Когнитивные финансы, напротив, стремятся строить системы, которые «верят» — они поддерживают калиброванное распределение вероятностей относительно состояния мира, постоянно обновляют его через экономические стимулы, а не градиентные спуски, и интегрируют человеческие знания на любом уровне тонкости. LLM кодируют прошлое; Рынки прогнозов сходятся в убеждениях о будущем. Только объединив эти два понятия, можно создать более полноценную когнитивную систему.

При полном масштабировании это превратится в инфраструктуру: системы ИИ могут делать запросы для понимания неопределённости мира; Люди могут вносить в неё знания, не понимая его внутренних механизмов; Он объединяет локальные знания от сенсоров, экспертов в области и передовых исследований и синтезирует их в единую модель. Самооптимизирующая, предсказующая модель мира. Субстрат, на котором можно торговать и объединять неопределённость. Интеллект, который в итоге проявится, превзойдёт сумму его частей.

Цивилизованные компьютеры — это именно то направление, к которому стремятся когнитивные финансы.

Ставки на кону

Все элементы пазла на своих местах: возможности агента превысили порог, который можно использовать для прогнозирования; Конфиденциальные вычисления перешли из лаборатории в производственную среду; Рынки прогнозирования доказали масштабное соответствие продуктового рынка в сфере развлечений. Эти нити сходятся вокруг конкретной и исторической возможности: создать когнитивную инфраструктуру, необходимую для эпохи искусственного интеллекта.

Ещё одна возможность — рынок прогнозов всегда останется на уровне развлечений, будет работать точно во время выборов, обычно игнорируя и никогда не затрагивая действительно важные вопросы. Инфраструктура, на которой системы ИИ понимают неопределённость, больше не будет существовать, а ценные сигналы, запертые в человеческом разуме, будут молчать навсегда.