a16z Crypto: AI có thể giải nút thắt mở rộng thị trường dự đoán

a16z Crypto cho rằng thách thức lớn nhất của thị trường dự đoán không phải định giá tương lai, mà là xác định chính xác điều gì đã thực sự xảy ra; cơ chế phân xử bằng AI có thể giúp mở rộng quy mô thanh toán hợp đồng theo hướng minh bạch và công bằng.

Bài viết nhấn mạnh các cơ chế tất toán sai hoặc thiếu minh bạch có thể làm suy giảm niềm tin thị trường, thanh khoản và độ chính xác của tín hiệu giá, đặc biệt ở các sự kiện quy mô nhỏ—nơi tranh chấp về kết quả thường xuyên phát sinh.

AI judges và bài toán tất toán của thị trường dự đoán

a16z Crypto nhận định điểm nghẽn của thị trường dự đoán là khâu phân xử và tất toán: xác định sự kiện đã xảy ra như thế nào để chốt kết quả hợp đồng.

Bài viết cho rằng các vấn đề tương tự thường xuất hiện ở sự kiện nhỏ: cơ chế tất toán không chính xác hoặc thiếu minh bạch sẽ làm xói mòn niềm tin, kéo giảm thanh khoản và làm lệch tín hiệu giá. Khi người tham gia không tin vào cách chốt kết quả, họ có xu hướng giảm giao dịch hoặc đòi bù rủi ro cao hơn, khiến thị trường kém hiệu quả.

a16z Crypto đề xuất cơ chế phân xử dựa trên AI có thể cải thiện đáng kể hiệu suất và khả năng mở rộng của việc tất toán, đồng thời vẫn đảm bảo minh bạch và công bằng. Trọng tâm là giảm phụ thuộc vào phán quyết tùy ý của con người, và biến quy trình ra quyết định thành thứ có thể kiểm tra được.

Đưa LLM làm trọng tài: cam kết quy tắc on-chain và minh bạch hóa

Các chuyên gia trong ngành khuyến nghị đưa Large Language Models (LLMs) làm trọng tài cho thị trường dự đoán, kèm các ràng buộc kỹ thuật để tăng trung lập và chống thao túng.

Ví dụ, khi tạo hợp đồng, mô hình LLM cụ thể, dấu thời gian và prompt phán quyết được mã hóa và ghi lên blockchain. Nhà giao dịch có thể biết trước toàn bộ cơ chế ra quyết định. Trọng số mô hình cố định giúp giảm rủi ro bị can thiệp nhằm gian lận. Cơ chế tất toán được công khai, có thể kiểm toán, hạn chế phán quyết nhân sự tùy tiện.

Bài viết cũng gợi ý lộ trình triển khai: nhà phát triển thử nghiệm trên các hợp đồng rủi ro thấp, chuẩn hóa best practices, xây dựng công cụ minh bạch, và duy trì quản trị meta-level liên tục để cải tiến cách phân xử theo thời gian.