7 طرق يمكن للذكاء الاصطناعي من خلالها تعزيز أسواق التنبؤ في عام 2025

تتيح أسواق التنبؤ للناس شراء وبيع العقود التي تعتمد مدفوعاتها على الأحداث المستقبلية - بدءًا من نتائج الانتخابات إلى المؤشرات الاقتصادية. 

في مجالات العملات المشفرة والتمويل والحوكمة، تُستخدم هذه الأدوات بشكل متزايد لتجميع المشاعر، والتحوط من المخاطر، وتحسين عملية اتخاذ القرارات. ولكن مع نضج الأسواق، من المتوقع أن يعزز الذكاء الاصطناعي قوته بطرق جديدة متعددة. 

فيما يلي سبعة مجالات حيث يمكن للذكاء الاصطناعي أن يعزز أسواق التنبؤ بشكل كبير في عام 2025 وما بعده.

استخراج إشارة أفضل من الأخبار ووسائل التواصل الاجتماعي

يمكن لمعالجة اللغة الطبيعية المدعومة بالذكاء الاصطناعي تحليل الأخبار العاجلة والدردشة على وسائل التواصل الاجتماعي والمنتديات والتحديثات التنظيمية لاستخراج المشاعر واكتشاف الأحداث الناشئة. 

PredictionSwap.ai على سبيل المثال، تصف شركة فيسبوك نفسها بأنها أداة تجميع وتحليل الذكاء الاصطناعي، فهي تصنف الحواف، وتحدد الأسعار الخاطئة، وتقدم مبررات مستمدة من خلاصات الأخبار الخاصة وقواعد بيانات المتجهات.

تُمكّن هذه الأدوات الأسواق من تعديل احتمالاتها بشكل أسرع. فإذا ظهرت أخبار مهمة (مثل إعلان سياسة حكومية، أو خطاب من الاحتياطي الفيدرالي، إلخ)، يُمكن للذكاء الاصطناعي مساعدة أسواق التنبؤ على عكس هذه التغييرات بشكل فوري تقريبًا، على عكس البحث اليدوي المعتاد أو استطلاعات الرأي المتأخرة.

تحسين دقة التنبؤات من خلال نماذج هجينة تجمع بين الذكاء الاصطناعي والبشر

إن الجمع بين التقدير البشري (الجماهير والخبراء) ونماذج الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي يمكن أن يعزز دقة التنبؤات بشكل ملموس. تشير دراسات حديثة إلى أن أسواق التنبؤ ومسابقات التنبؤ، عند استخدامها جنبًا إلى جنب مع الذكاء الاصطناعي، لا تجمع الرؤى فحسب، بل يمكنها أيضًا تسريع عملية توليد المعرفة. 

ريان إتش مورفي وتقترح قد تمثل هذه الآليات "توقفًا في توسع المعرفة الإنسانية"، وتشبه الرافعة المعرفية للأسواق والبطولات بالتحولات التاريخية الكبرى لأنها تعمل على توجيه المعلومات المتفرقة إلى توقعات سريعة وقابلة للاستخدام.

يدعم العمل التجريبي هذا النهج الهجين: حيث تُظهر التحليلات المجمعة لبطولات التنبؤ وأسواق التكرار أن أسواق التنبؤ توفر دقة قوية (حوالي 73% الدقة في نتائج التكرار في الدراسات المجمعة، غالبًا ما تتفوق على الاستطلاعات البسيطة. 

يدعم هذا النمط دمج مقياس الخوارزمية مع التقدير البشري. تُبرز الآلات الإشارات على نطاق واسع، بينما يُضيف البشر السياق وتفاصيل المجال، مما يُنتج احتمالات أكثر دقة من استخدام أيٍّ منهما بمفرده.

صناعة السوق الآلية وتوفير السيولة باستخدام الذكاء الاصطناعي

تُعدّ السيولة من أكبر التحديات التي تواجه أسواق التنبؤ. ويمكن للذكاء الاصطناعي المساعدة في ذلك من خلال تعديل فروق أسعار العرض والطلب ديناميكيًا، وإدارة توفير السيولة، والحد من الانزلاق السعري. 

تراقب منصات مثل PredictionSwap.ai بالفعل الاحتمالات عبر أسواق متعددة (على سبيل المثال كلشي + بولي ماركت )، والكشف عن الأسعار الخاطئة، وتقديم اقتراحات تجارية استنادًا إلى تحليل الذكاء الاصطناعي لبيانات السوق والأخبار.

بفضل خوارزميات صناعة السوق الأكثر ذكاءً، قد تصبح أسواق التنبؤ أكثر سهولةً، حيث سيواجه المتداولون احتكاكًا أقل، وتكاليف أقل، ومشاركةً أوسع. وهذا بدوره قد يُحسّن دقة التوقعات ويحسّن عمق السوق بشكل عام.

ضمانات الكشف عن المخاطر والتلاعب بها

أسواق التنبؤ معرضة لأنشطة غير اعتيادية: تداولات وهمية، أو استباق الأحداث، أو تلاعب من قبل جهات فاعلة كبرى. في هذه الحالة، يمكن للذكاء الاصطناعي أن يكون بمثابة رقيب. باستخدام نماذج كشف الشذوذ، والتعرف على الأنماط، وكشف الاحتيال، يمكن للمنصات الكشف عن السلوك المشبوه مبكرًا.

على سبيل المثال، في الآونة الأخيرة شراكة xAI-Kalshi سيوفر Grok (روبوت المحادثة الخاص بـ xAI) تحليلات في الوقت الفعلي للأخبار والمشاعر والمؤشرات الاقتصادية في أسواق الأحداث، مما قد يساعد المتداولين والمنصات على تمييز متى تتحرك الاحتمالات لأسباب مشروعة مقابل الضوضاء.

هذه الأنظمة ليست خالية من الأخطاء، لكن الذكاء الاصطناعي يساعد في بناء طبقات من المراجعة - التنبيهات الآلية، والمصادر الموثقة، والشفافية - مما يجعل من الصعب على الجهات السيئة النية تشويه الأسواق دون أن يتم اكتشافها.

واجهات سوق التنبؤ المخصصة ووكلاء الاستشارات

ليس كل من يتداول في أسواق التنبؤ محلل بيانات متفرغًا. يمكن لأدوات الذكاء الاصطناعي سد هذه الفجوة. 

على سبيل المثال، سيوفر تكامل Grok مع Kalshi للمستخدمين "ملخصات سريعة وسهلة الفهم للتطورات المعقدة وتقلبات أسعار السوق". تساعد هذه الأدوات غير المتخصصين على وضع رهانات مدروسة، وتقليل احتكاك الدخول، وتجنب التضليل بعناوين الأخبار.

تصفح هو أحد الحلول التي تقدم وحدات "وكيل التنبؤ" (في كتالوج الوكيل الخاص بهم) التي تستخدم أدوات الذكاء الاصطناعي الخارجية لتحليل الأخبار والبيانات في الوقت الفعلي، ثم وضع الصفقات تلقائيًا أو اقتراح التنبؤات بثقة عالية. 

يمكن أن تعمل طبقات الاستشارة هذه على توسيع نطاق المشاركة في أسواق التنبؤ مع المساعدة في الحفاظ على الجودة: حيث يتخذ الناس قرارات مستنيرة بالبيانات والرؤى.

التنبؤ بأنواع الأحداث الجديدة المُمكّنة من خلال البيانات المُولّدة بالذكاء الاصطناعي

يصعب التنبؤ ببعض الأحداث لمجرد ندرة البيانات: أداء الخوارزميات، ومعايير التعلم الآلي التقنية، ونتائج المناخ، أو الأحداث التي تنطوي على تقنيات ناشئة. يمكن للذكاء الاصطناعي المساعدة في توليد بيانات تركيبية أو مُستقاة، ونمذجة سيناريوهات مستقبلية، واقتراح عقود أحداث جديدة لم تكن ممكنة سابقًا.

تظهر مشاريع تجمع بين أسواق التنبؤ ومحركات الذكاء الاصطناعي لاقتراح أنواع جديدة من الأحداث. 

على سبيل المثال، يوني هيدج يقترح استخدام آليات حوافز مبتكرة (مثل Harberger Tax / Dynamic PariMutuel) لتمكين أسواق التنبؤ بسيولة غير محدودة عبر آفاق زمنية، ودعم التنبؤ بأنواع الأحداث التي كان من الصعب الحفاظ عليها في النماذج القديمة. ورغم أن هذه التصاميم لا تزال أكاديمية، إلا أنها تساعد في تحديد أنواع التنبؤات الممكنة. 

هناك ايضا ميتاكولوس مع أن ميتاكولوس لا تعتمد دائمًا على المال الحقيقي، إلا أنها تعتمد على السمعة وتركز على الإنجازات العلمية والتكنولوجية والمستقبلية. غالبًا ما تتنبأ بأمور يصعب ربطها ببيانات السوق الحالية (مثل الجداول الزمنية لتقدم الذكاء الاصطناعي، أو مؤشرات المناخ أو العلوم)، وهو أمر مفيد لتخيل عقود أحداث جديدة.

التسويات الآلية وحل النزاعات عبر الذكاء الاصطناعي

إن نقطة الاحتكاك في أسواق التنبؤ تتمثل في التحقق من نتائج حدث ما، وحل النزاعات، وتسوية العقود في ظل وجود معلومات غامضة وموثوقية مصدر غير مؤكدة. 

باستخدام التحقق بمساعدة الذكاء الاصطناعي (مثل المراجع المتبادلة للمصادر أو تحليل اللغة الطبيعية للحصول على بيان من مسؤول)، يمكنك توفير بعض الموارد البشرية والعمالة باستخدام أوراكل التعلم الآلي.

وتشير صفقة xAI-Kalshi إلى أن المؤشرات الاقتصادية في الوقت الفعلي وملخصات الأخبار المدمجة في المنصة يمكن أن تساعد المستخدمين على رؤية المصادر التي أدت إلى تغييرات الاحتمالات بشكل أكثر وضوحًا.

التسوية الأسرع والأكثر آليةً تبني الثقة. يحصل التجار على مدفوعاتهم بشكل أسرع؛ وتتراجع النزاعات؛ وتنخفض تكاليف المنصات، مما يجعل العمليات أكثر قابلية للتوسع والتنبؤ.

بعض المقايضات

إن تعزيز الذكاء الاصطناعي لأسواق التنبؤ أمر واعد، ولكن هناك مقايضات ومخاطر حقيقية يجب إدارتها:

• تحيز البيانات وخطر الهلوسةقد تُسيء نماذج الذكاء الاصطناعي تفسير المعلومات أو تُقدمها بشكل مُضلّل (كما هو مُلاحظ في بعض التقارير المُتعلقة بمُخرجات Grok). يُعدّ ضمان الدقة وتنوع المصادر والحواجز الأمنية أمرًا بالغ الأهمية.
• الإفراط في التجهيز ونماذج غرف الصدى:إذا كانت نماذج الذكاء الاصطناعي متوافقة بشكل وثيق للغاية مع البيانات التاريخية أو السرديات السائدة، فقد تفوت النماذج أحداث البجعة السوداء أو السيناريوهات غير العادية.
• الأخلاق والخصوصية والتنظيم: تبرز مخاوف الخصوصية عند استخدام موجزات مواقع التواصل الاجتماعي، وجمع الأخبار، والتأثير على الرأي العام. كما أن أسواق التنبؤات لا تخضع للتنظيم، لذا سيتعين على المنصات التي تستخدم الذكاء الاصطناعي إيجاد طريقها من خلال الشفافية والترخيص والامتثال.
• البنية التحتية والتكلفة: يتطلب التحليل الفوري، ونماذج الذكاء الاصطناعي الضخمة، والخوارزميات القوية موارد حاسوبية، وجهدًا هندسيًا، ورأس مال. ليست كل المنصات مهيأة لتوفير قابلية التوسع بتكلفة منخفضة.

هل ستستخدم الذكاء الاصطناعي في أسواق التنبؤات من الجيل التالي؟

تتمتع الذكاء الاصطناعي بالقدرة على تضخيم ما يمكن أن تفعله أسواق التنبؤ بشكل كبير - استخراج الإشارة بشكل أسرع، والتنبؤ الهجين بين الإنسان والذكاء الاصطناعي، والسيولة الأكثر ذكاءً، وضوابط أفضل للمخاطر، والواجهات المخصصة، وأنواع الأحداث الجديدة، والتسوية الأكثر موثوقية. 

هذه ليست إضافات خيال علمي؛ فالكثير منها قيد التنفيذ بالفعل، وذلك بفضل منصات مثل PredictionSwap.ai والتكاملات من Grok التابعة لشركة xAI في بورصات التنبؤ المنظمة مثل Kalshi.

مرة أخرى، ما زلنا في مرحلة مبكرة. النجاح نتاجٌ للتصميم والشفافية والتنظيم والمعايير الأخلاقية. إذا تضافرت كل هذه العوامل، فقد تُشكّل هذه البنية التحتية الأساسية للتنبؤ والحوكمة واتخاذ القرارات في مجال العملات المشفرة وغيرها خلال الحقبة القادمة، بدءًا من عام ٢٠٢٥ فصاعدًا.