На аренах передбачень штучний інтелект здатен відігравати роль арбітра, інтегрованого безпосередньо в блокчейн. Таку точку зору озвучив професор політичної економії Стенфордської вищої школи бізнесу Ендрю Голл.
https://t.co/wQfka1JDA6
— a16z crypto (@a16zcrypto) January 22, 2026
Він описав дилему «справедливого» вирішення суперечок на прикладі президентської виборчої кампанії у Венесуелі.
Минулого року було укладено угод на загальну суму понад $6 млн на результат події. Однак після завершення кампанії ринок залишився без чіткого вердикту:
- уряд проголосив Ніколаса Мадуро переможцем;
- опозиція та міжнародні спостерігачі заявили про фальсифікації.
«Чи має вердикт за угодами на ринку передбачень слідувати “офіційній” інформації (перемога Мадуро) чи “консенсусу надійних повідомлень” (перемога опозиції)?» — задав питання Голл.
Це не єдиний приклад, зауважив експерт. В іншому випадку хтось нібито здійснював маніпуляції з картою України стосовно територіального питання.
Голл вважає суттєвим створення неупередженої системи врегулювання угод, якій будуть довіряти. У такому разі ціни стануть вагомими сигналами для соціуму.
Проблема не обмежується ринком прогнозів
Аналогічні проблеми супроводжують фінансові ринки. Міжнародна асоціація свопів і деривативів протягом багатьох років веде боротьбу з труднощами врегулювання на ринку кредитних дефолтних свопів — угод, за якими здійснюються виплати у випадку банкрутства компанії або держави.
Комітети з прийняття рішень проводять голосування щодо того, чи відбулися кредитні події. Але процес піддають критиці за відсутність прозорості, можливі конфлікти інтересів і непослідовні підсумки.
«Ключова проблема залишається тією самою: коли великі суми залежать від визначення того, що трапилося в неоднозначній ситуації, будь-який механізм врегулювання стає об’єктом для маніпуляцій, а неоднозначність — потенційною точкою для дискусій», — підкреслив Голл.
Характеристики якісного рішення
Експерт перерахував декілька головних характеристик, якими має володіти будь-яке дієздатне рішення:
- стійкість до маніпуляцій — якщо на вердикт можливо вплинути редагуванням Вікіпедії, розповсюдженням фейкових новин, підкупом оракулів або використанням лазівок, ринок стає грою, де перемагає найвправніший маніпулятор;
- розумна точність — механізм зобов’язаний робити правильний висновок у більшості ситуацій. Абсолютна точність неможлива, але необхідно усунути систематичні помилки та очевидні прорахунки;
- прозорість — трейдери повинні чітко розуміти принцип дії механізму;
- нейтральність — учасники повинні бути впевнені, що система не надає перевагу жодному окремому користувачеві чи результату.
Комітети, утворені з людей, можуть задовольнити частину цих вимог, але вони уразливі до маніпуляцій і не можуть бути неупередженими.
ШІ — розв’язання проблеми
Голл пропонує застосовувати великі мовні моделі як суддів, при цьому кожну модель і промпт фіксують у блокчейні в момент створення угоди.
Базова архітектура виглядає наступним чином:
- При створенні контракту маркетмейкер вказує не тільки критерії врегулювання спору природною мовою, а й LLM, а також точний промпт, який буде використовуватися для визначення результату.
- Специфікація фіксується в блокчейні за допомогою криптографії.
- Коли починається торгівля, учасники можуть ознайомитися з повним механізмом дії угоди — вони точно знають, як модель отримує доступ до вказаних джерел інформації та виносить рішення.
Такий підхід усуває декілька ключових проблем:
- ШІ чинить опір маніпуляціям (хоч і не повністю). Результати діяльності великої LLM не так легко відредагувати. Щоб підмінити рішення, зловмиснику необхідно змінити джерела інформації, на які спирається модель;
- забезпечується точність — нейромережі можуть оперативно орієнтуватися в мережі та знаходити нові дані;
- прозорість — весь механізм вирішення суперечок доступний для аналізу та перевірки. Жодних змін правил в процесі й суб’єктивних рішень бути не може;
- достовірність — LLM не має фінансової зацікавленості в результаті і її неможливо підкупити.
Одним з недоліків залишається вірогідність помилок з боку ШІ. Система може невірно інтерпретувати газетну статтю або вигадати факт.
Маніпуляції не є неможливими, просто їх складніше реалізувати. Шахраї можуть замовити розміщення певної інформації у великих ЗМІ. Це дорого, але реально.
Також існує ймовірність атаки на навчальні дані LLM. Але для цього необхідно діяти задовго до укладання угоди.
Рішення на базі штучного інтелекту замінює один перелік проблем іншим, більш керованим. Платформам слід експериментувати з різними LLM, вважає Голл.
З появою передових практик спільноті потрібно працювати над стандартизацією комбінацій програм ШІ. Це допоможе сконцентрувати ліквідність, вважає автор.
Нагадаємо, в січні аналітики a16z crypto спрогнозували зростання ринків прогнозів і ZK-доказів.