Vitalik全文：從預測市場到「資訊金融」

資訊本身就能成為完整市場，本文源自 Vitalik Buterin 所著文章《From prediction markets to info finance》，由 Odaily 整理、編譯及撰稿。 （前情提要：Polymarket 神祕巨鯨大贏 5000 萬美元，他如何正確預測大選結果？ ） （背景補充：高重建專文》我在 Polymarket 預測賀錦麗勝選，輸了兩塊錢 ） 美國大選推動了預測市場 Polymarket 進一步爆火，尋求盈利的人開始下注，而尋求結果的人把它當作一個新聞資料平臺獲取訊息，作為一個 「出圈」 的區塊鏈應用，Polymarket 把鏈上資金和現實世界預測很好地結合在一起，Vitalik 曾多次發文讚揚 Polymarket，其本人也是早期預測市場 Augur 的忠實粉絲。 今日，Vitalik 發文探討透過預測市場看 「資訊金融」，以下為全文內容，由 Odaily 星球日報編譯： 讓我感到最興奮的以太坊應用之一是預測市場。我曾在 2014 年寫過一篇關於 futarchy 的文章，這是 Robin Hanson 提出的基於預測的治理模式。早在 2015 年，我就是預測市場 Augur 的活躍使用者和支援者，我在 2020 年的大選押注賺到 5.8 萬美元。今年，我一直是 Polymarket 的忠實支援者和追隨者。 對許多人來說，預測市場就是賭選舉，而賭選舉就是賭博 —— 如果能幫助大眾享受到樂趣就太好了，但從根本上說，它並不比在 pump.fun 上隨機購買 Meme 有趣。從這個角度來看，我對預測市場的興奮程度似乎令人感到不解。所以在本文中，我將解釋預測市場讓我感興趣的概念是什麼。簡而言之，我相信： 1. 現在存在的預測市場對世界來說是一個非常有用的工具； 2. 進一步來說，預測市場只是一個更受人歡迎領域的先行者，有潛力應用到社交媒體，科學，新聞，治理和其他領域，我將把這一類標為 「資訊金融」。 Polymarket 的兩面性：為參與者提供的博彩網站，為其他所有人提供的新聞網站 在過去的一週中，Polymarket 一直是有關美國大選的非常有效的資訊來源。Polymarket 不僅預測川普獲勝的機率為 60/40（而其他訊息來源的預測為 50/50，這本身並不太令人印象深刻），還展示了其他優點：當結果出來時，儘管許多專家和新聞來源一直在誘導觀眾，希望他們能聽到對哈里斯有利的訊息，但 Polymarket 卻直接揭示了真相：川普獲勝的機率超過 95%，同時奪取所有政府部門控制權的機率超過 90%。 但對我來說，這甚至不是 Polymarket 有趣的最佳例子。所以讓我們來看另一個例子：7 月份委內瑞拉總統選舉之際，選舉結束後的第二天，我無意中看到有人在抗議委內瑞拉高度操縱總統選舉。起初，我沒怎麼在意。我知道馬杜羅已經是那些 「基本上是獨裁者」 的人物之一，所以我想，他當然會偽造每一次選舉結果以保住自己的權力，會有人抗議，抗議會失敗。不幸的是，許多其他人都失敗了。後來我在 Polymarket 上瀏覽時，看到了這個： 人們願意多投入超 10 萬美元，押注這次委瑞內拉選舉中馬杜羅被推翻的可能性為 23% ，現在我注意到這件事了。 當然，我們還是知道被推翻的結果不太可能。最終，馬杜羅繼續掌權。但市場讓我意識到這一次推翻馬杜羅的企圖是嚴肅的。當時發生了大規模的抗議活動，反對派出人意料地採取了執行得當的策略，向世界證明了這次選舉是的欺詐性質。如果我沒有收到 Polymarket 的初始訊號 「這一次，有些東西需要注意」，我甚至不會開始投入那麼多的注意力。 你不應該完全相信圖表：如果每個人都相信圖表，那麼任何有錢的人都可以操縱圖表，沒有人敢打賭。另一方面，完全相信新聞也是一種好的方式。新聞有煽情的動機，為了點選率而誇大任何事情的後果。一件事有時是合理的，有時不是。如果你看到一篇聳人聽聞的文章，然後你去市場核查，發現相關事件的概率根本沒有改變，那麼懷疑是有道理的。另外，如果你在市場上看到一個事件發生具有意外的高概率或低概率，或者一個突發變動，這是一個訊號，通讀新聞，看看是什麼導致了這種結論。 結論：通過閱讀新聞和圖表，你可以獲得更多資訊，而不是單獨瀏覽其中任何一種。 如果你是一名博彩玩家，那麼你可以向 Polymarket 存款，對你來說，這是一個博彩網站。如果你不是博彩玩家，那麼你可以閱讀圖表資料，對你來說，這是一個新聞網站。你永遠不應該完全相信圖表，但我個人已經將閱讀圖表資料作為我資訊收集工作流程中的一個步驟（與傳統媒體和社交媒體一起），它幫助我更有效地獲取更多資訊。 更廣泛意義上的資訊金融 預測選舉結果只是其中的一個用例。更廣泛的概念是，你可以使用金融作為一種協調激勵機制的方式，以便為觀眾提供有價值的資訊。現在，一個自然的反應是：所有金融從根本上來說不是都與資訊有關嗎？不同的參與者會做出不同的買賣決策，因為他們對未來會發生什麼有不同的看法（除了風險偏好和對衝的願望等個人需求之外），你可以通過閱讀市場價格來推斷出很多關於世界的知識。 對我來說，資訊金融就是這樣，但從結構上看是正確的，與軟體工程中結構上正確的概念類似，資訊金融是一門學科，它要求你 1. 從你想知道的事實開始； 2. 然後刻意設計一個市場，以最優方式從市場參與者那裡獲取該資訊。 其中一個例子是預測市場：你想知道未來會發生的一件事，於是你建立了一個市場，讓人們對這件事下注。另一個例子是決策市場：你想知道決策 A 還是決策 B 會根據某種指標 M 產生更好的結果，為了實現這一點，你建立了條件市場： 你讓人們下注將選擇哪個決策：如果選擇決策 A， 則為 M 的值，相反為零；如果選擇決策 B，則為 M 的值，相反為零。有了這三個變數，你就能算出市場認為決策 A 還是決策 B 更看好 M 的價值。 我預計，在未來十年，人工智慧（無論是 LLMs 還是一些未來的技術）將對金融行業產生巨大影響。這是因為資訊金融的許多應用都是關...