7 способов, которыми ИИ может ускорить развитие рынков прогнозирования в 2025 году
Коротко ИИ намерен трансформировать рынки прогнозирования за счет повышения точности прогнозов, автоматизации ликвидности и расчетов, обнаружения манипуляций, внедрения новых типов событий и повышения доступности рыночной аналитики, что потенциально может изменить процесс принятия решений в сфере криптовалют, финансов и управления.
Рынки прогнозов позволяют людям покупать и продавать контракты, выплаты по которым зависят от будущих событий — от результатов выборов до экономических показателей.
В криптовалютах, финансах и управлении эти инструменты всё чаще используются для агрегации мнений, хеджирования рисков и повышения эффективности принятия решений. Но по мере развития рынков ИИ готов усилить свою мощь несколькими новыми способами.
Ниже приведены семь областей, в которых искусственный интеллект может существенно ускорить рынки прогнозирования в 2025 году и далее.
Лучшее извлечение сигнала из новостей и социальных сетей
Обработка естественного языка (NLP) на основе искусственного интеллекта способна анализировать последние новости, сообщения в социальных сетях, на форумах и в нормативных обновлениях для извлечения настроений и обнаружения новых событий.
PredictionSwap.ai Например, позиционирует себя как агрегатор и аналитический инструмент на основе ИИ: он ранжирует ребра, «отмечает неверные оценки» и предлагает обоснования, взятые из частных новостных лент и векторных баз данных.
Такие инструменты позволяют рынкам быстрее корректировать коэффициенты. При появлении важных новостей (например, заявления правительства о политике, выступления ФРС и т. д.) ИИ может помочь рынкам прогнозирования практически мгновенно отражать эти изменения, в отличие от обычных ручных исследований или опросов с задержкой.
Повышение точности прогнозов с помощью гибридных моделей человека и искусственного интеллекта
Сочетание человеческого суждения (толпы, экспертов) с моделями искусственного интеллекта и машинного обучения может существенно повысить точность прогнозов. Недавние исследования показывают, что рынки прогнозов и турниры по прогнозированию, используемые совместно с искусственным интеллектом, не просто агрегируют информацию, но и ускоряют процесс создания знаний.
Райан Х. Мерфи исследованиям Эти механизмы могут представлять собой «прорыв в расширении человеческих знаний», сравнивая эпистемическое воздействие рынков и турниров с крупными историческими сдвигами, поскольку они преобразуют разрозненную информацию в быстрые и пригодные для использования прогнозы.
Эмпирические исследования подтверждают этот гибридный подход: объединенный анализ турниров по прогнозированию и рынков репликации показывает, что рынки прогнозирования обеспечивают надежную точность (около 73%. точность результатов репликации в объединенных исследованиях), часто превосходящих простые опросы.
Эта модель поддерживает сочетание алгоритмического масштабирования с человеческим суждением. Машины обрабатывают сигналы в масштабе, в то время как люди добавляют контекст и нюансы предметной области, что позволяет получить более точно выверенные вероятности, чем каждый из этих методов по отдельности.
Автоматизированный маркет-мейкинг и обеспечение ликвидности с использованием ИИ
Ликвидность — одна из самых серьёзных проблем для рынков прогнозирования. ИИ может помочь, динамически корректируя спреды между ценами спроса и предложения, управляя ликвидностью и уменьшая проскальзывание.
Такие платформы, как PredictionSwap.ai, уже отслеживают коэффициенты на нескольких рынках (например, Калши + Полимаркет ), выявляют неверные цены и предоставляют торговые предложения на основе анализа рыночных данных и новостей с помощью искусственного интеллекта.
Благодаря более интеллектуальным алгоритмам маркет-мейкинга рынки прогнозирования могут стать более доступными: трейдеры столкнутся с меньшими трудностями, меньшими издержками и более широким участием. Это, в свою очередь, может повысить точность прогнозов и улучшить общую глубину рынка.
Меры предосторожности при обнаружении рисков и манипулировании
Рынки прогнозов подвержены необычной активности: фиктивной торговле, опережению рынка или манипуляциям со стороны крупных игроков. В этом случае ИИ может выполнять функцию сторожевого пса. Используя модели обнаружения аномалий, распознавания образов и обнаружения мошенничества, платформы могут своевременно выявлять подозрительное поведение.
Например, в недавнем партнерство xAI-Kalshi Grok (чат-бот xAI) будет предоставлять анализ новостей, настроений и экономических показателей на рынках событий в режиме реального времени, потенциально помогая трейдерам и платформам различать, когда коэффициенты меняются по обоснованным причинам, а когда — по шуму.
Эти системы не являются абсолютно надежными, но ИИ помогает выстраивать уровни проверки — автоматические оповещения, документированные источники и прозрачность — которые затрудняют для недобросовестных субъектов возможность незаметно искажать рынки.
Интерфейсы рынка персонализированных прогнозов и консультационные агенты
Не все, кто торгует на рынках прогнозов, являются штатными аналитиками данных. ИИ-агенты могут помочь преодолеть этот пробел.
Например, интеграция Grok с Kalshi предоставит пользователям «быстрые и понятные сводки сложных событий и колебаний рыночных цен». Такие инструменты помогают неспециалистам делать обоснованные ставки, снижают сложности при входе на рынок и не поддаются обману из-за громких заголовков.
Прибой — одно из решений, предлагающее модули «агента прогнозирования» (в их каталоге агентов), которые используют внешние инструменты ИИ для анализа новостей и данных в режиме реального времени, а затем автоматически размещают сделки или предлагают прогнозы с высокой степенью уверенности.
Эти консультативные уровни могли бы расширить участие в рынках прогнозов, помогая при этом поддерживать качество: люди принимают решения, основываясь как на данных, так и на понимании.
Прогнозирование новых типов событий с использованием данных, генерируемых ИИ
Некоторые события сложно прогнозировать просто из-за дефицита данных: производительность алгоритмов, технические показатели машинного обучения, климатические последствия или события, связанные с новыми технологиями. ИИ может помочь генерировать синтетические или экстраполированные данные, моделировать перспективные сценарии и предлагать новые контракты на события, которые ранее были невозможны.
Появляются проекты, объединяющие рынки прогнозирования с системами искусственного интеллекта для предложения новых типов событий.
Например, Unihedge Предлагается использовать новые механизмы стимулирования (например, систему Харбергера/динамический тотализатор) для создания рынков прогнозов с неограниченной ликвидностью на всех временных горизонтах и поддержки прогнозирования событий, которые было сложно реализовать в старых моделях. Хотя эти разработки остаются академическими, они помогают определить, какие виды прогнозов являются осуществимыми.
Есть также Метакулус Хотя Metaculus не всегда приносит реальные деньги, он основан на репутации и фокусируется на научных, технологических и перспективных прорывах. Metaculus часто предсказывает вещи, которые сложно сопоставить с существующими рыночными данными (например, графики развития ИИ, климатические или научные сигналы), что полезно для разработки новых контрактов на мероприятия.
Автоматизированные расчеты и разрешение споров с помощью ИИ
Точкой трения на рынках прогнозов является проверка результата события, разрешение споров и заключение контрактов в условиях неоднозначной информации и неопределенной надежности источника.
Благодаря проверке с помощью искусственного интеллекта (например, перекрестных ссылок на источники или анализа естественного языка для заявления официального лица) вы можете сэкономить человеческие ресурсы и трудозатраты с помощью оракулов машинного обучения.
Сделка xAI–Kalshi предполагает, что экономические индикаторы в режиме реального времени и сводка новостей, интегрированные в платформу, могут помочь пользователям более четко увидеть, какие источники повлияли на изменение коэффициентов.
Более быстрые и автоматизированные расчёты укрепляют доверие. Трейдеры получают выплаты быстрее, возникает меньше споров, а накладные расходы платформ снижаются, что делает операции более масштабируемыми и предсказуемыми.
Некоторые компромиссы
Расширение рынков прогнозирования с помощью ИИ выглядит многообещающе, но существуют реальные компромиссы и риски, которые необходимо учитывать:
- Предвзятость данных и риск галлюцинаций: Модели ИИ могут неверно интерпретировать или представлять информацию (как это видно в некоторых отчётах о результатах работы Grok). Ключевую роль играет обеспечение точности, разнообразия источников и соблюдение ограничений.
- Переобучение и моделирование эхо-камер: если модели ИИ слишком тесно привязаны к историческим данным или общепринятым представлениям, модели могут упустить события-черные лебеди или необычные сценарии.
- Этика, конфиденциальность и регулирование: вопросы конфиденциальности возникают при использовании лент социальных сетей, сбора новостей и общественного мнения. Рынок прогнозов также не регулируется, поэтому платформам, использующим ИИ, необходимо найти выход из ситуации благодаря прозрачности, лицензированию и соблюдению нормативных требований.
- Инфраструктура и стоимость: анализ в реальном времени, масштабные модели ИИ и надежные оракулы требуют вычислительных ресурсов, инженерных усилий и капитала. Не все платформы способны обеспечить масштабируемость при низких затратах.
Рынки прогнозирования следующего поколения с ИИ?
ИИ может значительно расширить возможности рынков прогнозирования — более быстрое извлечение сигналов, гибридное прогнозирование с использованием человека и ИИ, более интеллектуальная ликвидность, более эффективный контроль рисков, персонализированные интерфейсы, новые типы событий и более надежные расчеты.
Это не дополнения из области научной фантастики; многие из них уже работают благодаря таким платформам, как PredictionSwap.ai, и интеграции Grok от xAI в регулируемые биржи прогнозов, такие как Kalshi.
Опять же, мы опередили. Успех во многом зависит от дизайна, прозрачности, регулирования и этических ограничений. Если всё сложится, это может стать базовой инфраструктурой для прогнозирования, управления и принятия решений в сфере криптовалют и других технологий уже в следующей эре, начиная с 2025 года.
Дисклеймер: содержание этой статьи отражает исключительно мнение автора и не представляет платформу в каком-либо качестве. Данная статья не должна являться ориентиром при принятии инвестиционных решений.
Вам также может понравиться
Вчера чистый приток средств на американский спотовый Ethereum ETF составил 236,22 млн долларов США.
Популярное
ДалееЦены на крипто
Далее








