На майданчиках передбачень, штучний інтелект може виступати в ролі арбітра, інтегрованого безпосередньо в блокчейн. Таку думку висловив професор політекономії Стенфордської вищої школи бізнесу Ендрю Голл.
https://t.co/wQfka1JDA6
— a16z crypto (@a16zcrypto) January 22, 2026
Він навів приклад проблеми «чесного» розв’язання суперечок на прикладі президентських виборів у Венесуелі.
Минулого року було укладено угод на загальну суму понад $6 млн на підсумок події. Однак після завершення кампанії ринок залишився без чіткого вердикту:
- влада оголосила Ніколаса Мадуро переможцем;
- опозиція та міжнародні спостерігачі повідомили про фальсифікації.
«Чи мають рішення за контрактами на ринку прогнозів базуватися на “офіційній” інформації (перемога Мадуро) чи “консенсусі правдивих повідомлень” (перемога опозиції)?» — запитав Голл.
Це не одиничний випадок, відзначив експерт. В іншій ситуації хтось начебто маніпулював картою України щодо територіальної суперечки.
Голл вважає необхідним створити об’єктивну систему врегулювання угод, якій довірятимуть. У такому випадку ціни стануть важливими індикаторами для суспільства.
Проблема не тільки ринку прогнозів
Аналогічні питання турбують фінансові ринки. Міжнародна асоціація свопів та деривативів вже багато років намагається вирішити проблеми врегулювання на ринку кредитних дефолтних свопів — угод, за якими здійснюються виплати в разі банкрутства фірми чи держави.
Комітети з прийняття рішень голосують з приводу того, чи відбулися кредитні події. Але процес піддають критиці за непрозорість, ймовірні конфлікти інтересів і суперечливі результати.
«Головна проблема залишається тією ж: коли значні суми залежать від визначення того, що трапилося в неоднозначній ситуації, будь-який механізм врегулювання стає об’єктом для маніпуляцій, а невизначеність — потенційною точкою дискусій», — підкреслив Голл.
Характеристики доброго рішення
Експерт назвав декілька ключових характеристик, якими повинно володіти будь-яке реалістичне рішення:
- стійкість до маніпуляцій — якщо на вердикт можна вплинути редагуванням Вікіпедії, розповсюдженням неправдивих новин, підкупом оракулів або застосуванням лазівок, ринок стає грою, де перемагає найкращий маніпулятор;
- адекватна точність — механізм повинен робити вірний висновок у більшості випадків. Абсолютна точність недосяжна, але важливо прибрати систематичні помилки та очевидні промахи;
- прозорість — трейдери повинні чітко розуміти принцип роботи механізму;
- нейтральність — учасники повинні бути впевнені, що система не надає переваг жодному конкретному учаснику чи результату.
Комітети, сформовані з людей, можуть задовольнити частину цих вимог, але вони вразливі до маніпуляцій і не можуть бути нейтральними.
ШІ — розв’язання проблеми
Голл пропонує застосовувати великі мовні моделі як суддів, при цьому кожну модель і промпт фіксують у блокчейні в момент створення контракту.
Базова структура виглядає наступним чином:
- При створенні контракту маркетмейкер вказує не тільки критерії розв’язання спору природною мовою, а й LLM, а також точний промпт, який використовуватиметься для визначення підсумку.
- Специфікацію фіксують у блокчейні за допомогою криптографії.
- Коли починається торгівля, учасники можуть ознайомитися з повним механізмом роботи контракту — вони точно знають, яким чином модель отримує доступ до зазначених джерел інформації та виносить рішення.
Такий підхід усуває кілька ключових проблем:
- ШІ чинить опір маніпуляціям (хоч і не повністю). Результати роботи великої LLM не так легко відредагувати. Щоб змінити рішення, зловмиснику потрібно змінити джерела інформації, на які спирається модель;
- забезпечується точність — нейромережі можуть оперативно орієнтуватися в мережі та знаходити свіжі дані;
- прозорість — весь механізм врегулювання суперечок доступний для аналізу та перевірки. Жодних змін правил у процесі та суб’єктивних рішень бути не може;
- надійність — LLM не має фінансової зацікавленості в результаті і її неможливо підкупити.
Одним з недоліків залишається ймовірність помилок з боку ШІ. Система може невірно зрозуміти новину або вигадати факт.
Маніпуляції не є неможливими, просто їх важче здійснити. Шахраї можуть замовити розміщення певної інформації у великих ЗМІ. Це дорого, але можливо.
Також існує ймовірність атаки на навчальні дані LLM. Але для цього необхідно діяти заздалегідь до укладання контракту.
Рішення на основі штучного інтелекту змінює один набір проблем іншим, більш керованим. Платформам слід експериментувати з різними LLM, вважає Голл.
З появою передових практик спільноті слід 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.