Một trong những ứng dụng Ethereum khiến tôi phấn khích nhất là thị trường dự đoán. Năm 2014, tôi viết một bài báo về futarchy, mô hình quản trị dựa trên dự đoán được Robin Hanson ideo ra. Ngay từ năm 2015, tôi đã là người dùng tích cực và ủng hộ của Augur (xem, tên tôi có trong bài báo Wikipedia). Tôi đã kiếm được 58.000 đô la từ cược trong cuộc bầu cử năm 2020. Năm nay, tôi luôn là người ủng hộ và theo dõi chặt chẽ của Polymarket.
Với nhiều người, thị trường dự đoán chỉ đơn giản là đặt cược vào bầu cử, và đặt cược vào bầu cử chỉ đơn giản là cá độ - nếu nó có thể mang lại niềm vui cho mọi người thì tốt, nhưng nó không thực sự thú vị hơn việc mua token ngẫu nhiên trên pump.fun. Nhìn từ góc độ này, sự quan tâm của tôi đối với thị trường dự đoán dường như làm người ta bối rối. Do đó, trong bài viết này, tôi muốn giải thích lý do khiến khái niệm này khiến tôi phấn khích. Tóm lại, tôi tin rằng (i) thị trường dự đoán hiện có là một công cụ rất hữu ích đối với thế giới, nhưng bên cạnh đó (ii) thị trường dự đoán chỉ là một ví dụ của một loại hình rộng hơn, cực kỳ mạnh mẽ, có tiềm năng tạo ra sự thực hiện tốt hơn cho các ngành công nghiệp khác nhau như mạng xã hội, khoa học, tin tức, quản trị và thông tin tài chính. Tôi sẽ gọi loại hình này là "Thông tin tài chính (info finance)".
Sự đa mặt của Polymarket: một trang web cược dành cho người tham gia, và một trang web tin tức dành cho mọi người khác
Trong tuần vừa qua, Polymarket đã là một nguồn thông tin rất hiệu quả về cuộc bầu cử tổng thống Mỹ. Polymarket không chỉ dự đoán tỷ lệ chiến thắng của Trump là 60/40 (trong khi các nguồn tin khác dự đoán là 50/50, điều này thực sự ấn tượng), mà còn cho thấy những ưu điểm khác: khi kết quả ra mắt, mặc dù nhiều chuyên gia và nguồn tin báo chí đã cố gắng lôi kéo khán giả hy vọng nghe những tin tức thuận lợi cho Harris, Polymarket trực tiếp tiết lộ sự thật: tỷ lệ chiến thắng của Trump vượt qua 95%, đồng thời tỷ lệ chiếm quyền kiểm soát tất cả các cơ quan chính phủ vượt qua 90%.
Nguồn hình ảnh: Kim Cương Tài chính
Nguồn hình ảnh: Hai bức ảnh chụp từ ứng dụng Golden Finance đều được chụp vào lúc 3:40 sáng ngày 6 tháng 11 theo giờ đông của Mỹ.
Nhưng đối với tôi, đây thậm chí không phải là ví dụ tốt nhất về việc Polymarket thú vị. Vì vậy, hãy xem xét một ví dụ khác: cuộc bầu cử tháng Bảy ở Venezuela. Một ngày sau cuộc bầu cử, tôi nhớ đã thấy mọi người phản đối kết quả bầu cử gian lận cao ở Venezuela từ khóe mắt tôi. Lúc đầu, tôi không quan tâm lắm. Tôi biết rằng Maduro đã là một trong những nhân vật "về cơ bản là độc tài", vì vậy tôi nghĩ tất nhiên ông ta sẽ làm sai lệch mọi kết quả bầu cử để giữ quyền lực của mình, tất nhiên sẽ có các cuộc biểu tình, tất nhiên các cuộc biểu tình sẽ thất bại - thật không may, nhiều người khác đã thất bại. Nhưng sau đó tôi cuộn qua Polymarket và thấy điều này:
Nguồn ảnh: Các nhà đầu tư sẵn lòng đầu tư hơn 100 nghìn đô la Mỹ để đặt cược vào khả năng Maduro bị lật đổ trong cuộc bầu cử lần này là 23%. Bây giờ tôi đã bắt đầu theo dõi.
Tất nhiên, chúng tôi nhận thức được kết quả đáng tiếc của tình huống này. Cuối cùng, Maduro vẫn nắm quyền. Tuy nhiên, thị trường khiến tôi nhận ra rằng lần này, nỗ lực lật đổ Maduro là nghiêm trọng. Các cuộc biểu tình rất lớn và phe đối lập, với một chiến lược được thực hiện tốt một cách đáng ngạc nhiên, đã chứng minh cho thế giới thấy cuộc bầu cử gian lận như thế nào. Nếu tôi không nhận được tín hiệu ban đầu của Polymarket "Lần này, một cái gì đó đáng để theo dõi", tôi thậm chí sẽ không bắt đầu theo dõi.
Bạn không nên tin tưởng hoàn toàn vào biểu đồ cược Polymarket: Nếu mọi người đều tin vào biểu đồ cược, thì bất kỳ người giàu có nào cũng có thể thao túng biểu đồ cược và không ai dám đánh cược với họ. Mặt khác, tin tức cũng không nên tin tưởng hoàn toàn. Tin tức có động cơ kích động, phóng đại hậu quả của bất kỳ sự việc nào để tăng lượt click. Đôi khi điều này hợp lý, đôi khi không. Nếu bạn đọc một bài báo gây sốc, nhưng sau đó bạn đến thị trường và phát hiện ra rằng xác suất của sự kiện liên quan không thay đổi, thì nghi ngờ cũng là hợp lý. Hoặc nếu bạn nhìn thấy xác suất cao hoặc thấp bất ngờ trên thị trường, hoặc sự thay đổi đột ngột bất ngờ, đó là một tín hiệu để bạn đọc tin tức và xem nguyên nhân là gì. Kết luận: Thay vì đọc riêng lẻ mỗi loại, thông qua việc đọc tin tức và biểu đồ cược, bạn có thể có được nhiều thông tin hơn.
Hãy cùng nhìn lại những gì đã xảy ra ở đây. Nếu bạn là một người chơi cờ bạc, thì bạn có thể đặt cược trên Polymarket, đối với bạn, đó là một trang web cá cược. Nếu bạn không phải là người chơi cờ bạc, thì bạn có thể đọc biểu đồ cá cược, đối với bạn, đó là một trang web tin tức. Bạn không bao giờ nên tin tưởng hoàn toàn vào biểu đồ cá cược, nhưng cá nhân tôi đã đưa việc đọc biểu đồ cá cược vào quy trình thu thập thông tin của mình (cùng với truyền thống và mạng xã hội), nó giúp tôi thu thập thông tin hiệu quả hơn.
Ý nghĩa rộng lớn hơn của tài chính thông tin
Bây giờ, chúng ta đến phần quan trọng: dự đoán kết quả bầu cử chỉ là ứng dụng đầu tiên. Khái niệm rộng hơn là bạn có thể sử dụng tài chính như một cơ chế thúc đẩy hợp tác để cung cấp thông tin có giá trị cho khán giả. Bây giờ, phản ứng tự nhiên là: liệu tất cả các vấn đề tài chính không phải đều liên quan đến thông tin từ gốc rễ? Các bên tham gia khác nhau sẽ đưa ra quyết định mua bán khác nhau vì họ có quan điểm khác nhau về tương lai (ngoài nhu cầu cá nhân như sở thích rủi ro và mong muốn phòng ngừa), bạn có thể suy ra nhiều kiến thức về thế giới thông qua việc đọc giá thị trường.
Đối với tôi, tài chính thông tin là như vậy, nhưng cấu trúc là chính xác. Tương tự như khái niệm cấu trúc chính xác trong kỹ thuật phần mềm, tài chính thông tin là một ngành học yêu cầu bạn (i) bắt đầu từ những sự thật bạn muốn biết, sau đó (ii) thiết kế một thị trường có ý định để thu thập thông tin đó từ các thành viên thị trường một cách tốt nhất.
Nguồn hình ảnh: Kim Cương Tài chính
Tài chính thông tin là một thị trường ba bên: nhà đầu tư đưa ra dự đoán, người đọc đọc dự đoán. Thị trường sẽ sử dụng dự đoán về tương lai như một sản phẩm công cộng xuất khẩu (vì đó là mục đích thiết kế của nó).
Thị trường dự đoán là một ví dụ: bạn muốn biết một sự kiện cụ thể nào đó sẽ xảy ra trong tương lai, vì vậy bạn thiết lập một thị trường để mọi người đặt cược vào sự kiện đó. Một ví dụ khác là thị trường quyết định: bạn muốn biết theo chỉ số M nào, quyết định A và quyết định B sẽ tạo ra kết quả tốt hơn. Để làm được điều này, bạn thiết lập một thị trường điều kiện: bạn yêu cầu mọi người đặt cược (i) sẽ chọn quyết định nào, (ii) nếu chọn quyết định A, thì nhận giá trị M, ngược lại là không, (iii) nếu chọn quyết định B, thì nhận giá trị M, ngược lại là không. Với ba biến này, bạn có thể xác định xem thị trường có cho rằng quyết định A hay quyết định B sẽ có lợi hơn đối với việc nhận giá trị M hay không.
Nguồn hình ảnh: Kim Cương Tài chính
Tôi dự đoán rằng trong thập kỷ tới, một công nghệ sẽ thúc đẩy sự phát triển của tài chính thông tin là AI (dù là mô hình lớn hay công nghệ trong tương lai). Điều này bởi vì nhiều ứng dụng thú vị nhất trong tài chính thông tin liên quan đến các vấn đề "vi mô": hàng triệu thị trường nhỏ, trong đó các quyết định của từng thị trường này ảnh hưởng tương đối nhỏ. Trên thực tế, các thị trường với khối lượng thấp thường không hoạt động hiệu quả: đối với những người tham gia có kinh nghiệm, chi tiết phân tích chỉ để kiếm vài trăm đô la lợi nhuận là không có ý nghĩa, nhiều người thậm chí cho rằng, nếu không có sự trợ cấp, các thị trường như vậy không thể hoạt động chính vì không đủ nhiều giao dịch viên non trẻ để giúp những người giao dịch có kinh nghiệm kiếm lợi nhuận từ đó. AI hoàn toàn thay đổi phương trình này, điều đó có nghĩa là ngay cả trên thị trường với khối lượng là 10 đô la, chúng ta cũng có thể có thông tin chất lượng rất cao. Ngay cả khi cần trợ cấp, số tiền trợ cấp cho mỗi vấn đề cũng trở nên rất hợp lý.
Tài chính thông tin cần sự chưng cất của con người
thẩm phán
Giả sử bạn có một cơ chế đánh giá đáng tin cậy và cộng đồng tin tưởng vào tính hợp pháp của cơ chế này, nhưng việc đánh giá mất rất nhiều thời gian và chi phí cao. Tuy nhiên, bạn muốn truy cập ít nhất một bản sao gần đúng của cơ chế đắt tiền đó với chi phí thấp. Dưới đây là ý tưởng mà Robin Hanson đưa ra: Mỗi khi bạn cần đưa ra quyết định, bạn sẽ tạo ra một thị trường dự đoán, dự đoán nếu sử dụng cơ chế đắt tiền đó, cơ chế đó sẽ đưa ra quyết định gì. Bạn cho thị trường dự đoán hoạt động và đầu tư một khoản tiền nhỏ để hỗ trợ người làm thị trường.
99,99% thời gian, bạn không thực sự gọi các cơ chế đắt tiền: có thể bạn "hoàn tác thỏa thuận" và trả lại đầu vào của mọi người, hoặc bạn chỉ cung cấp cho mọi người số 0, hoặc bạn xem liệu giá trung bình gần 0 hoặc 1 và coi đó là một thực tế cơ bản. 0,01% thời gian - có thể là ngẫu nhiên, có thể là đối với thị trường lớn nhất của khối lượng, có thể là sự kết hợp của cả hai - bạn thực sự chạy các cơ chế đắt tiền và bồi thường cho người tham gia tương ứng.
Đây cung cấp cho bạn một phiên bản 'chưng cất' đáng tin cậy, trung lập, nhanh chóng và giá rẻ, nó là cơ chế ban đầu của bạn có độ tin cậy cao nhưng chi phí rất cao (sử dụng thuật ngữ 'chưng cất' để so sánh với 'chưng cất' trong LLM). Theo thời gian, cơ chế chưng cất này tổng quát phản ánh hành vi của cơ chế ban đầu - chỉ những người tham gia giúp thực hiện kết quả đó mới kiếm được tiền, trong khi những người khác sẽ mất tiền.
圖源：金色財經可能的thị trường dự đoán + 社群筆記組合的模型。
Điều này không chỉ áp dụng cho mạng xã hội mà còn áp dụng cho DAO. Một vấn đề chính của DAO là có quá nhiều quyết định, hầu hết mọi người đều không muốn tham gia, điều này dẫn đến việc sử dụng đại diện rộng rãi, tồn tại nguy cơ tập trung và sự cố đại diện phổ biến trong dân chủ đại diện, hoặc dễ bị tấn công. Nếu việc bỏ phiếu thực tế trong DAO ít xảy ra, hầu hết mọi thứ được quyết định bởi thị trường dự đoán, kết hợp kết quả bình chọn dự đoán của con người và trí tuệ nhân tạo, thì loại DAO này có thể hoạt động tốt.
Như chúng ta đã thấy trong ví dụ về thị trường quyết định, tài chính thông tin chứa đựng nhiều con đường tiềm năng để giải quyết các vấn đề quan trọng trong việc quản lý Phi tập trung, điều quan trọng là cân bằng giữa thị trường và phi thị trường: thị trường là "động cơ", và một số cơ chế tin cậy phi tài chính khác là "vô lăng".
Các ứng dụng tài chính thông tin khác
Token cá nhân - như Bitclout (hiện là DESO), friend.tech và nhiều dự án khác cho phép mọi người tạo ra Token cá nhân và dễ dàng đầu cơ - là một loại thông tin tài chính nguyên thủy mà tôi gọi là 'thông tin tài chính nguyên thủy'. Họ cố ý tạo ra giá thị trường cho một biến thể cụ thể (kỳ vọng danh tiếng tương lai của một người), nhưng thông tin chính xác mà giá tiết lộ quá mơ hồ và bị hạn chế bởi tính phản xạ và động lực bong bóng. Có thể tạo ra các phiên bản cải tiến của giao thức này và giải quyết các vấn đề quan trọng như tìm kiếm tài năng bằng cách cân nhắc cẩn thận hơn về thiết kế kinh tế của Token (đặc biệt là giá trị cuối cùng đến từ đâu). Ý tưởng tương lai của Robin Hanson về hợp đồng tương lai danh tiếng có thể là trạng thái cuối cùng có thể xảy ra ở đây.
Quảng cáo – "Tín hiệu đắt tiền nhưng đáng tin cậy" cuối cùng là liệu bạn có mua sản phẩm hay không. Tài chính thông tin dựa trên tín hiệu này có thể được sử dụng để giúp mọi người quyết định mua gì.
Đồng nghiệp khoa học đánh giá - Có một 'khủng hoảng tái hiện' trong cộng đồng khoa học, nghĩa là một số kết quả nổi tiếng đã trở thành một phần của trí tuệ cộng đồng trong một số trường hợp nhất định, nhưng cuối cùng không thể tái hiện trong nghiên cứu mới. Chúng ta có thể thử nghiệm bằng cách dự đoán thị trường để xác định những kết quả cần phải kiểm tra lại. Trước khi kiểm tra lại, thị trường này cũng giúp độc giả ước lượng nhanh chóng mức độ tin tưởng nên đặt vào bất kỳ kết quả cụ thể nào. Thử nghiệm ý tưởng này đã hoàn thành và cho đến nay dường như đã đạt được thành công.
Tài trợ hàng hóa công cộng – Một trong những vấn đề chính với cơ chế tài trợ hàng hóa công cộng được Ethereum sử dụng là bản chất "cuộc đua phổ biến" của nó. Mỗi người đóng góp cần khởi động chiến dịch tiếp thị của riêng họ trên phương tiện truyền thông xã hội để được công nhận và những người đóng góp không có khả năng làm như vậy hoặc được sinh ra với nhiều vai trò "nền" hơn đấu tranh để có được nhiều tiền. Một giải pháp hấp dẫn là cố gắng theo dõi toàn bộ biểu đồ phụ thuộc: đối với mỗi kết quả tích cực, dự án nào đóng góp bao nhiêu cho nó, sau đó cho mỗi dự án, dự án nào đóng góp bao nhiêu cho nó, v.v. Thách thức chính với thiết kế này là tìm ra trọng lượng của các cạnh để chúng có khả năng chống thao tác. Rốt cuộc, thao tác này xảy ra mọi lúc. Cơ chế phán đoán của con người về chưng cất có thể hữu ích.
Kết luận
Những ý tưởng này đã được lý thuyết hóa trong một thời gian dài: Các tác phẩm sớm nhất về thị trường dự đoán hoặc thị trường quyết định đã có từ vài chục năm trước, trong khi các lý thuyết tài chính tương tự còn cổ xưa hơn. Tuy nhiên, tôi cho rằng, thập kỷ gần đây đã cung cấp một cơ hội độc đáo, với những lý do chính sau đây:
Tài chính thông tin giải quyết vấn đề niềm tin thực tế của mọi người. Một lo ngại chung của thời đại này là thiếu kiến thức (hoặc tệ hơn là thiếu Nhận thức chung), không biết nên tin tưởng ai trong môi trường chính trị, khoa học và kinh doanh. Ứng dụng tài chính thông tin có thể giúp đỡ trở thành một phần của giải pháp.
Chúng tôi hiện đang có một Khối chuỗi có thể mở rộng làm cơ sở. Cho đến gần đây, chi phí vẫn quá cao, không thể thực sự thực hiện những ý tưởng này. Bây giờ, chúng không còn quá cao nữa.
AI là một người tham gia. Khi tài chính thông tin phải phụ thuộc vào sự tham gia của con người đối với mỗi vấn đề, nó khá khó để phát huy tác dụng. AI đã cải thiện tình hình này một cách đáng kể, ngay cả trong các vấn đề quy mô nhỏ cũng có thể tạo ra thị trường hiệu quả. Nhiều thị trường có thể kết hợp giữa AI và con người tham gia, đặc biệt là khi số lượng vấn đề cụ thể đột ngột tăng lên từ nhỏ thành lớn.
Để tận dụng cơ hội này một cách tối đa, chúng ta nên vượt xa việc chỉ dự đoán cuộc bầu cử mà còn khám phá xem thông tin tài chính có thể mang lại cho chúng ta những gì.
Rất cảm ơn ý kiến phản hồi và nhận xét từ Robin Hanson và Alex Tabarrok
【Tuyên bố từ chối trách nhiệm】 Thị trường có rủi ro và đầu tư cần thận trọng. Bài viết này không phải là lời khuyên đầu tư và người dùng nên xem xét liệu có bất kỳ ý kiến, ý kiến hoặc kết luận nào trong tài liệu này có phù hợp với hoàn cảnh cụ thể của họ hay không. Đầu tư phù hợp với rủi ro của riêng bạn.
Bài viết này được cấp phép tái bản từ: 'Foresight News'
Nội dung chỉ mang tính chất tham khảo, không phải là lời chào mời hay đề nghị. Không cung cấp tư vấn về đầu tư, thuế hoặc pháp lý. Xem Tuyên bố miễn trừ trách nhiệm để biết thêm thông tin về rủi ro.
Ứng dụng nổi bật nhất trong vòng này? V God nói về thị trường dự đoán và tài chính thông tin: Dự án này khiến tôi hào hứng
Một trong những ứng dụng Ethereum khiến tôi phấn khích nhất là thị trường dự đoán. Năm 2014, tôi viết một bài báo về futarchy, mô hình quản trị dựa trên dự đoán được Robin Hanson ideo ra. Ngay từ năm 2015, tôi đã là người dùng tích cực và ủng hộ của Augur (xem, tên tôi có trong bài báo Wikipedia). Tôi đã kiếm được 58.000 đô la từ cược trong cuộc bầu cử năm 2020. Năm nay, tôi luôn là người ủng hộ và theo dõi chặt chẽ của Polymarket.
Với nhiều người, thị trường dự đoán chỉ đơn giản là đặt cược vào bầu cử, và đặt cược vào bầu cử chỉ đơn giản là cá độ - nếu nó có thể mang lại niềm vui cho mọi người thì tốt, nhưng nó không thực sự thú vị hơn việc mua token ngẫu nhiên trên pump.fun. Nhìn từ góc độ này, sự quan tâm của tôi đối với thị trường dự đoán dường như làm người ta bối rối. Do đó, trong bài viết này, tôi muốn giải thích lý do khiến khái niệm này khiến tôi phấn khích. Tóm lại, tôi tin rằng (i) thị trường dự đoán hiện có là một công cụ rất hữu ích đối với thế giới, nhưng bên cạnh đó (ii) thị trường dự đoán chỉ là một ví dụ của một loại hình rộng hơn, cực kỳ mạnh mẽ, có tiềm năng tạo ra sự thực hiện tốt hơn cho các ngành công nghiệp khác nhau như mạng xã hội, khoa học, tin tức, quản trị và thông tin tài chính. Tôi sẽ gọi loại hình này là "Thông tin tài chính (info finance)".
Sự đa mặt của Polymarket: một trang web cược dành cho người tham gia, và một trang web tin tức dành cho mọi người khác
Trong tuần vừa qua, Polymarket đã là một nguồn thông tin rất hiệu quả về cuộc bầu cử tổng thống Mỹ. Polymarket không chỉ dự đoán tỷ lệ chiến thắng của Trump là 60/40 (trong khi các nguồn tin khác dự đoán là 50/50, điều này thực sự ấn tượng), mà còn cho thấy những ưu điểm khác: khi kết quả ra mắt, mặc dù nhiều chuyên gia và nguồn tin báo chí đã cố gắng lôi kéo khán giả hy vọng nghe những tin tức thuận lợi cho Harris, Polymarket trực tiếp tiết lộ sự thật: tỷ lệ chiến thắng của Trump vượt qua 95%, đồng thời tỷ lệ chiếm quyền kiểm soát tất cả các cơ quan chính phủ vượt qua 90%.
Nguồn hình ảnh: Kim Cương Tài chính
Nguồn hình ảnh: Hai bức ảnh chụp từ ứng dụng Golden Finance đều được chụp vào lúc 3:40 sáng ngày 6 tháng 11 theo giờ đông của Mỹ.
Nhưng đối với tôi, đây thậm chí không phải là ví dụ tốt nhất về việc Polymarket thú vị. Vì vậy, hãy xem xét một ví dụ khác: cuộc bầu cử tháng Bảy ở Venezuela. Một ngày sau cuộc bầu cử, tôi nhớ đã thấy mọi người phản đối kết quả bầu cử gian lận cao ở Venezuela từ khóe mắt tôi. Lúc đầu, tôi không quan tâm lắm. Tôi biết rằng Maduro đã là một trong những nhân vật "về cơ bản là độc tài", vì vậy tôi nghĩ tất nhiên ông ta sẽ làm sai lệch mọi kết quả bầu cử để giữ quyền lực của mình, tất nhiên sẽ có các cuộc biểu tình, tất nhiên các cuộc biểu tình sẽ thất bại - thật không may, nhiều người khác đã thất bại. Nhưng sau đó tôi cuộn qua Polymarket và thấy điều này:
Nguồn ảnh: Các nhà đầu tư sẵn lòng đầu tư hơn 100 nghìn đô la Mỹ để đặt cược vào khả năng Maduro bị lật đổ trong cuộc bầu cử lần này là 23%. Bây giờ tôi đã bắt đầu theo dõi.
Tất nhiên, chúng tôi nhận thức được kết quả đáng tiếc của tình huống này. Cuối cùng, Maduro vẫn nắm quyền. Tuy nhiên, thị trường khiến tôi nhận ra rằng lần này, nỗ lực lật đổ Maduro là nghiêm trọng. Các cuộc biểu tình rất lớn và phe đối lập, với một chiến lược được thực hiện tốt một cách đáng ngạc nhiên, đã chứng minh cho thế giới thấy cuộc bầu cử gian lận như thế nào. Nếu tôi không nhận được tín hiệu ban đầu của Polymarket "Lần này, một cái gì đó đáng để theo dõi", tôi thậm chí sẽ không bắt đầu theo dõi.
Bạn không nên tin tưởng hoàn toàn vào biểu đồ cược Polymarket: Nếu mọi người đều tin vào biểu đồ cược, thì bất kỳ người giàu có nào cũng có thể thao túng biểu đồ cược và không ai dám đánh cược với họ. Mặt khác, tin tức cũng không nên tin tưởng hoàn toàn. Tin tức có động cơ kích động, phóng đại hậu quả của bất kỳ sự việc nào để tăng lượt click. Đôi khi điều này hợp lý, đôi khi không. Nếu bạn đọc một bài báo gây sốc, nhưng sau đó bạn đến thị trường và phát hiện ra rằng xác suất của sự kiện liên quan không thay đổi, thì nghi ngờ cũng là hợp lý. Hoặc nếu bạn nhìn thấy xác suất cao hoặc thấp bất ngờ trên thị trường, hoặc sự thay đổi đột ngột bất ngờ, đó là một tín hiệu để bạn đọc tin tức và xem nguyên nhân là gì. Kết luận: Thay vì đọc riêng lẻ mỗi loại, thông qua việc đọc tin tức và biểu đồ cược, bạn có thể có được nhiều thông tin hơn.
Hãy cùng nhìn lại những gì đã xảy ra ở đây. Nếu bạn là một người chơi cờ bạc, thì bạn có thể đặt cược trên Polymarket, đối với bạn, đó là một trang web cá cược. Nếu bạn không phải là người chơi cờ bạc, thì bạn có thể đọc biểu đồ cá cược, đối với bạn, đó là một trang web tin tức. Bạn không bao giờ nên tin tưởng hoàn toàn vào biểu đồ cá cược, nhưng cá nhân tôi đã đưa việc đọc biểu đồ cá cược vào quy trình thu thập thông tin của mình (cùng với truyền thống và mạng xã hội), nó giúp tôi thu thập thông tin hiệu quả hơn.
Ý nghĩa rộng lớn hơn của tài chính thông tin
Bây giờ, chúng ta đến phần quan trọng: dự đoán kết quả bầu cử chỉ là ứng dụng đầu tiên. Khái niệm rộng hơn là bạn có thể sử dụng tài chính như một cơ chế thúc đẩy hợp tác để cung cấp thông tin có giá trị cho khán giả. Bây giờ, phản ứng tự nhiên là: liệu tất cả các vấn đề tài chính không phải đều liên quan đến thông tin từ gốc rễ? Các bên tham gia khác nhau sẽ đưa ra quyết định mua bán khác nhau vì họ có quan điểm khác nhau về tương lai (ngoài nhu cầu cá nhân như sở thích rủi ro và mong muốn phòng ngừa), bạn có thể suy ra nhiều kiến thức về thế giới thông qua việc đọc giá thị trường.
Đối với tôi, tài chính thông tin là như vậy, nhưng cấu trúc là chính xác. Tương tự như khái niệm cấu trúc chính xác trong kỹ thuật phần mềm, tài chính thông tin là một ngành học yêu cầu bạn (i) bắt đầu từ những sự thật bạn muốn biết, sau đó (ii) thiết kế một thị trường có ý định để thu thập thông tin đó từ các thành viên thị trường một cách tốt nhất.
Nguồn hình ảnh: Kim Cương Tài chính
Tài chính thông tin là một thị trường ba bên: nhà đầu tư đưa ra dự đoán, người đọc đọc dự đoán. Thị trường sẽ sử dụng dự đoán về tương lai như một sản phẩm công cộng xuất khẩu (vì đó là mục đích thiết kế của nó).
Thị trường dự đoán là một ví dụ: bạn muốn biết một sự kiện cụ thể nào đó sẽ xảy ra trong tương lai, vì vậy bạn thiết lập một thị trường để mọi người đặt cược vào sự kiện đó. Một ví dụ khác là thị trường quyết định: bạn muốn biết theo chỉ số M nào, quyết định A và quyết định B sẽ tạo ra kết quả tốt hơn. Để làm được điều này, bạn thiết lập một thị trường điều kiện: bạn yêu cầu mọi người đặt cược (i) sẽ chọn quyết định nào, (ii) nếu chọn quyết định A, thì nhận giá trị M, ngược lại là không, (iii) nếu chọn quyết định B, thì nhận giá trị M, ngược lại là không. Với ba biến này, bạn có thể xác định xem thị trường có cho rằng quyết định A hay quyết định B sẽ có lợi hơn đối với việc nhận giá trị M hay không.
Nguồn hình ảnh: Kim Cương Tài chính
Tôi dự đoán rằng trong thập kỷ tới, một công nghệ sẽ thúc đẩy sự phát triển của tài chính thông tin là AI (dù là mô hình lớn hay công nghệ trong tương lai). Điều này bởi vì nhiều ứng dụng thú vị nhất trong tài chính thông tin liên quan đến các vấn đề "vi mô": hàng triệu thị trường nhỏ, trong đó các quyết định của từng thị trường này ảnh hưởng tương đối nhỏ. Trên thực tế, các thị trường với khối lượng thấp thường không hoạt động hiệu quả: đối với những người tham gia có kinh nghiệm, chi tiết phân tích chỉ để kiếm vài trăm đô la lợi nhuận là không có ý nghĩa, nhiều người thậm chí cho rằng, nếu không có sự trợ cấp, các thị trường như vậy không thể hoạt động chính vì không đủ nhiều giao dịch viên non trẻ để giúp những người giao dịch có kinh nghiệm kiếm lợi nhuận từ đó. AI hoàn toàn thay đổi phương trình này, điều đó có nghĩa là ngay cả trên thị trường với khối lượng là 10 đô la, chúng ta cũng có thể có thông tin chất lượng rất cao. Ngay cả khi cần trợ cấp, số tiền trợ cấp cho mỗi vấn đề cũng trở nên rất hợp lý.
Tài chính thông tin cần sự chưng cất của con người
thẩm phán
Giả sử bạn có một cơ chế đánh giá đáng tin cậy và cộng đồng tin tưởng vào tính hợp pháp của cơ chế này, nhưng việc đánh giá mất rất nhiều thời gian và chi phí cao. Tuy nhiên, bạn muốn truy cập ít nhất một bản sao gần đúng của cơ chế đắt tiền đó với chi phí thấp. Dưới đây là ý tưởng mà Robin Hanson đưa ra: Mỗi khi bạn cần đưa ra quyết định, bạn sẽ tạo ra một thị trường dự đoán, dự đoán nếu sử dụng cơ chế đắt tiền đó, cơ chế đó sẽ đưa ra quyết định gì. Bạn cho thị trường dự đoán hoạt động và đầu tư một khoản tiền nhỏ để hỗ trợ người làm thị trường.
99,99% thời gian, bạn không thực sự gọi các cơ chế đắt tiền: có thể bạn "hoàn tác thỏa thuận" và trả lại đầu vào của mọi người, hoặc bạn chỉ cung cấp cho mọi người số 0, hoặc bạn xem liệu giá trung bình gần 0 hoặc 1 và coi đó là một thực tế cơ bản. 0,01% thời gian - có thể là ngẫu nhiên, có thể là đối với thị trường lớn nhất của khối lượng, có thể là sự kết hợp của cả hai - bạn thực sự chạy các cơ chế đắt tiền và bồi thường cho người tham gia tương ứng.
Đây cung cấp cho bạn một phiên bản 'chưng cất' đáng tin cậy, trung lập, nhanh chóng và giá rẻ, nó là cơ chế ban đầu của bạn có độ tin cậy cao nhưng chi phí rất cao (sử dụng thuật ngữ 'chưng cất' để so sánh với 'chưng cất' trong LLM). Theo thời gian, cơ chế chưng cất này tổng quát phản ánh hành vi của cơ chế ban đầu - chỉ những người tham gia giúp thực hiện kết quả đó mới kiếm được tiền, trong khi những người khác sẽ mất tiền.
圖源：金色財經可能的thị trường dự đoán + 社群筆記組合的模型。
Điều này không chỉ áp dụng cho mạng xã hội mà còn áp dụng cho DAO. Một vấn đề chính của DAO là có quá nhiều quyết định, hầu hết mọi người đều không muốn tham gia, điều này dẫn đến việc sử dụng đại diện rộng rãi, tồn tại nguy cơ tập trung và sự cố đại diện phổ biến trong dân chủ đại diện, hoặc dễ bị tấn công. Nếu việc bỏ phiếu thực tế trong DAO ít xảy ra, hầu hết mọi thứ được quyết định bởi thị trường dự đoán, kết hợp kết quả bình chọn dự đoán của con người và trí tuệ nhân tạo, thì loại DAO này có thể hoạt động tốt.
Như chúng ta đã thấy trong ví dụ về thị trường quyết định, tài chính thông tin chứa đựng nhiều con đường tiềm năng để giải quyết các vấn đề quan trọng trong việc quản lý Phi tập trung, điều quan trọng là cân bằng giữa thị trường và phi thị trường: thị trường là "động cơ", và một số cơ chế tin cậy phi tài chính khác là "vô lăng".
Các ứng dụng tài chính thông tin khác
Token cá nhân - như Bitclout (hiện là DESO), friend.tech và nhiều dự án khác cho phép mọi người tạo ra Token cá nhân và dễ dàng đầu cơ - là một loại thông tin tài chính nguyên thủy mà tôi gọi là 'thông tin tài chính nguyên thủy'. Họ cố ý tạo ra giá thị trường cho một biến thể cụ thể (kỳ vọng danh tiếng tương lai của một người), nhưng thông tin chính xác mà giá tiết lộ quá mơ hồ và bị hạn chế bởi tính phản xạ và động lực bong bóng. Có thể tạo ra các phiên bản cải tiến của giao thức này và giải quyết các vấn đề quan trọng như tìm kiếm tài năng bằng cách cân nhắc cẩn thận hơn về thiết kế kinh tế của Token (đặc biệt là giá trị cuối cùng đến từ đâu). Ý tưởng tương lai của Robin Hanson về hợp đồng tương lai danh tiếng có thể là trạng thái cuối cùng có thể xảy ra ở đây.
Quảng cáo – "Tín hiệu đắt tiền nhưng đáng tin cậy" cuối cùng là liệu bạn có mua sản phẩm hay không. Tài chính thông tin dựa trên tín hiệu này có thể được sử dụng để giúp mọi người quyết định mua gì.
Đồng nghiệp khoa học đánh giá - Có một 'khủng hoảng tái hiện' trong cộng đồng khoa học, nghĩa là một số kết quả nổi tiếng đã trở thành một phần của trí tuệ cộng đồng trong một số trường hợp nhất định, nhưng cuối cùng không thể tái hiện trong nghiên cứu mới. Chúng ta có thể thử nghiệm bằng cách dự đoán thị trường để xác định những kết quả cần phải kiểm tra lại. Trước khi kiểm tra lại, thị trường này cũng giúp độc giả ước lượng nhanh chóng mức độ tin tưởng nên đặt vào bất kỳ kết quả cụ thể nào. Thử nghiệm ý tưởng này đã hoàn thành và cho đến nay dường như đã đạt được thành công.
Tài trợ hàng hóa công cộng – Một trong những vấn đề chính với cơ chế tài trợ hàng hóa công cộng được Ethereum sử dụng là bản chất "cuộc đua phổ biến" của nó. Mỗi người đóng góp cần khởi động chiến dịch tiếp thị của riêng họ trên phương tiện truyền thông xã hội để được công nhận và những người đóng góp không có khả năng làm như vậy hoặc được sinh ra với nhiều vai trò "nền" hơn đấu tranh để có được nhiều tiền. Một giải pháp hấp dẫn là cố gắng theo dõi toàn bộ biểu đồ phụ thuộc: đối với mỗi kết quả tích cực, dự án nào đóng góp bao nhiêu cho nó, sau đó cho mỗi dự án, dự án nào đóng góp bao nhiêu cho nó, v.v. Thách thức chính với thiết kế này là tìm ra trọng lượng của các cạnh để chúng có khả năng chống thao tác. Rốt cuộc, thao tác này xảy ra mọi lúc. Cơ chế phán đoán của con người về chưng cất có thể hữu ích.
Kết luận
Những ý tưởng này đã được lý thuyết hóa trong một thời gian dài: Các tác phẩm sớm nhất về thị trường dự đoán hoặc thị trường quyết định đã có từ vài chục năm trước, trong khi các lý thuyết tài chính tương tự còn cổ xưa hơn. Tuy nhiên, tôi cho rằng, thập kỷ gần đây đã cung cấp một cơ hội độc đáo, với những lý do chính sau đây:
Tài chính thông tin giải quyết vấn đề niềm tin thực tế của mọi người. Một lo ngại chung của thời đại này là thiếu kiến thức (hoặc tệ hơn là thiếu Nhận thức chung), không biết nên tin tưởng ai trong môi trường chính trị, khoa học và kinh doanh. Ứng dụng tài chính thông tin có thể giúp đỡ trở thành một phần của giải pháp.
Chúng tôi hiện đang có một Khối chuỗi có thể mở rộng làm cơ sở. Cho đến gần đây, chi phí vẫn quá cao, không thể thực sự thực hiện những ý tưởng này. Bây giờ, chúng không còn quá cao nữa.
AI là một người tham gia. Khi tài chính thông tin phải phụ thuộc vào sự tham gia của con người đối với mỗi vấn đề, nó khá khó để phát huy tác dụng. AI đã cải thiện tình hình này một cách đáng kể, ngay cả trong các vấn đề quy mô nhỏ cũng có thể tạo ra thị trường hiệu quả. Nhiều thị trường có thể kết hợp giữa AI và con người tham gia, đặc biệt là khi số lượng vấn đề cụ thể đột ngột tăng lên từ nhỏ thành lớn.
Để tận dụng cơ hội này một cách tối đa, chúng ta nên vượt xa việc chỉ dự đoán cuộc bầu cử mà còn khám phá xem thông tin tài chính có thể mang lại cho chúng ta những gì.
Rất cảm ơn ý kiến phản hồi và nhận xét từ Robin Hanson và Alex Tabarrok
【Tuyên bố từ chối trách nhiệm】 Thị trường có rủi ro và đầu tư cần thận trọng. Bài viết này không phải là lời khuyên đầu tư và người dùng nên xem xét liệu có bất kỳ ý kiến, ý kiến hoặc kết luận nào trong tài liệu này có phù hợp với hoàn cảnh cụ thể của họ hay không. Đầu tư phù hợp với rủi ro của riêng bạn.
Bài viết này được cấp phép tái bản từ: 'Foresight News'
Tác giả gốc: Vitalik, người sáng lập Ether坊