Якою має бути нова фінансова інфраструктура в епоху штучного інтелекту?

У листопаді 2024 року ринки прогнозів першими визначили результат виборів. Опитування показували напружену боротьбу, а експерти висловлювалися стримано, проте ринок надав Трампу 60% ймовірності перемоги. Коли результати стали відомі, ринки прогнозів перевершили всі інші методи прогнозування — опитування, моделі та експертні оцінки.

Це демонструє, що ринки здатні агрегувати розпорошену інформацію у точні уявлення, а механізми розподілу ризиків відіграють ключову роль. Економісти ще з 1940-х років передбачали, що спекулятивні ринки зможуть перевершити експертні прогнози. Тепер це підтверджено на глобальному рівні.

Розглянемо економічні принципи, які діють у цій сфері.

На таких платформах, як Polymarket і Kalshi, беттори забезпечили мільярди ліквідності. Що вони отримали взамін? Вони створили сигнали, які стали миттєво доступними для всього світу безкоштовно. Хедж-фонди уважно стежили, виборчі штаби використовували ці дані, а журналісти створювали дашборди на їх основі. Ніхто не платив за цю аналітику; фактично, беттори субсидували глобальне суспільне благо.

У цьому полягає ключова дилема ринків прогнозів: їхній найцінніший продукт — інформація — стає загальнодоступною одразу після створення. Досвідчені покупці не платитимуть за публічні дані. Постачальники приватної інформації можуть стягувати з хедж-фондів високі комісії, оскільки їхні дані недоступні конкурентам. Натомість ціни на публічних ринках прогнозів, навіть якщо вони точні, не мають цінності для таких покупців.

Відтак ринки прогнозів можуть розвиватися лише там, де достатньо людей хочуть «грати» — вибори, спорт, інтернет-меми. В результаті ми отримуємо розваги під виглядом інформаційної інфраструктури. Критично важливі питання для осіб, що приймають рішення — геополітичні ризики, перебої в ланцюгах постачання, регуляторні рішення, терміни розробки технологій — залишаються без відповідей, бо на них не роблять ставки заради розваги.

Економічна логіка ринків прогнозів перевернута. Вирішення цієї проблеми — частина ширшої трансформації. Тут сама інформація стає продуктом, а ставки — лише механізм її створення, і то обмежений. Потрібна нова парадигма. Далі подано початковий виклад «когнітивних фінансів»: інфраструктури, переосмисленої з базових принципів і зосередженої на інформації.

Колективний інтелект

Фінансові ринки — це форма колективного інтелекту. Вони агрегують розрізнені знання, переконання та наміри у ціни, координуючи мільйони учасників, які не спілкуються напряму. Це вражає, але водночас дуже неефективно.

Традиційні ринки рухаються повільно через торгові години, цикли розрахунків і інституційні бар’єри. Вони виражають переконання лише у вигляді ціни — грубого інструмента. Їхній діапазон представлення обмежений: лише простір торгованих вимог, що мізерний порівняно з повним спектром людських проблем. Участь суворо обмежена: регуляторні бар’єри, вимоги до капіталу й географія виключають більшість людей і всі машини.

Криптовалютний світ це змінює: з’являються ринки 24/7, бездозвільна участь і програмовані активи. Модульні протоколи можна поєднувати без централізованої координації. DeFi (Decentralized Finance) показав, що фінансову інфраструктуру можна перебудувати як відкриті, взаємодіючі блоки, створені через автономну взаємодію модулів, а не через контроль з боку посередників.

Втім, DeFi здебільшого повторює традиційні фінанси з кращою інфраструктурою. Його колективний інтелект досі обертається навколо ціни, фокусується на активах і повільно засвоює нову інформацію.

Когнітивні фінанси — це наступний крок: перебудова інтелектуальних систем з нуля для епохи штучного інтелекту й крипто. Потрібні ринки, які «мислять» — підтримують ймовірнісні моделі світу, засвоюють інформацію будь-якої деталізації, доступні й оновлювані AI-системами, і дозволяють людям вносити знання без розуміння структури ринку.

Необхідні компоненти вже доступні: приватні ринки для виправлення економічної моделі, композиційні структури для фіксації кореляцій, екосистеми агентів для масштабування обробки інформації та інтерфейси людина-комп’ютер для вилучення сигналів з людської свідомості. Кожен елемент можна створити вже сьогодні, і разом вони утворять щось принципово нове.

Приватні ринки

Коли ціни залишаються приватними, економічні обмеження зникають.

Приватний ринок прогнозів розкриває ціни лише тим, хто субсидує ліквідність. Такі учасники отримують ексклюзивні сигнали — власну аналітику, а не суспільне благо. Раптово ринок працює для будь-якого питання, де «комусь потрібна відповідь», незалежно від розважальної цінності.

Я обговорював цю концепцію з @Dave_White.

Уявіть макро-хедж-фонд, якому потрібні безперервні ймовірнісні оцінки рішень ФРС, інфляції та даних про зайнятість — не як можливості для ставок, а як сигнали для прийняття рішень. Якщо ця інформація ексклюзивна, за неї платитимуть. Оборонний підрядник хоче ймовірнісні розподіли для геополітичних сценаріїв; фармацевтична компанія — прогнози термінів регуляторного схвалення. Наразі таких покупців не існує, бо як тільки інформація створюється, вона одразу потрапляє до конкурентів.

Приватність є ключовою для життєздатної економічної моделі. Якщо ціни публічні, покупці інформації втрачають перевагу, конкуренти отримують вигоду безкоштовно, і вся система повертається до розважального попиту.

Trusted execution environments (TEE) це забезпечують — захищене обчислювальне середовище, де операції невидимі для сторонніх, навіть операторів системи. Стан ринку повністю існує всередині TEE. Покупці інформації отримують сигнали через перевірені канали. Кілька неконкуруючих учасників можуть підписуватися на перетинні ринки; ієрархічний доступ допомагає збалансувати ексклюзивність і ширшу дистрибуцію.

TEE не ідеальні — вони вимагають довіри до виробників апаратного забезпечення. Але вже зараз забезпечують достатню приватність для комерційного використання, і технологія є зрілою.

Композиційні ринки

Сучасні ринки прогнозів розглядають події окремо. «Чи знизить ФРС ставку в березні?» — один ринок. «Чи перевищить інфляція у другому кварталі 3%?» — інший. Трейдери, які розуміють зв’язки між цими подіями — наприклад, що висока інфляція підвищує ймовірність зниження ставки, а сильна зайнятість — знижує, — змушені вручну арбітражувати між незв’язаними пулами, намагаючись відтворити кореляції, які сама структура ринку руйнує.

Це схоже на побудову мозку, де кожен нейрон працює ізольовано.

Композиційні ринки прогнозів працюють інакше: вони підтримують спільний ймовірнісний розподіл для комбінацій результатів. Угода типу «ставки залишаються високими і інфляція перевищує 3%» впливає на всі пов’язані ринки, синхронно оновлюючи всю ймовірнісну структуру.

Це схоже на навчання нейронних мереж: кожне оновлення тренування змінює мільярди параметрів, і вся мережа реагує на кожен новий даний. Так само кожна угода на композиційному ринку прогнозів оновлює всю ймовірнісну структуру, інформація поширюється через кореляції, а не лише ізольовані ціни.

Результатом є «модель» — ймовірнісний розподіл у просторі світових подій, який постійно оновлюється. Кожна угода оптимізує розуміння моделі щодо зв’язків між змінними. Ринок навчається тому, як влаштований реальний світ.

Інтелектуальні екосистеми

Автоматизовані торгові системи вже домінують на Polymarket. Вони відстежують ціни, виявляють помилки у ціноутворенні, здійснюють арбітраж і агрегують зовнішню інформацію з такою швидкістю, з якою людина не може впоратися.

Сучасні ринки прогнозів розраховані на людей-бетторів через вебінтерфейси. Агенти беруть участь у такій системі лише частково. AI-нативний ринок прогнозів змінює цю логіку: агенти стають основними учасниками, а люди — джерелами інформації.

Це вимагає важливого архітектурного рішення: суворого розділення. Агенти, які бачать ціни, не мають бути джерелами інформації; агенти, які збирають інформацію, не мають бачити ціни.

Без цього «бар’єра» система знищує себе. Агент, який може і отримувати інформацію, і спостерігати за цінами, зможе визначити, які дані цінні, через рух цін, і потім їх шукати. Сигнали ринку стануть «картою скарбів» для інших. Збір інформації перетвориться на складне випередження. Розділення гарантує, що агенти зі збору інформації можуть отримувати прибуток лише за справді нові, унікальні сигнали.

З одного боку «бар’єра» — торгові агенти, що змагаються у складних композиційних структурах, виявляючи помилки у ціноутворенні, та агенти-оцінювачі, які використовують змагальні механізми для оцінки вхідної інформації та відокремлення сигналу від шуму чи маніпуляцій.

З іншого боку — агенти зі збору інформації, які діють повністю поза ядром системи. Вони відстежують потоки даних, аналізують документи, спілкуються з людьми, які мають унікальні знання, і передають інформацію односторонньо на ринок. Коли їхня інформація виявляється цінною, вони отримують винагороду.

Винагорода рухається у зворотному напрямку ланцюга. Прибуткова угода винагороджує торгового агента, агента-оцінювача і початкового агента зі збору інформації. Екосистема стає платформою: вузькоспеціалізовані AI-агенти можуть монетизувати свої навички, а платформа також служить основою для інших AI-систем, які збирають аналітику для власних дій. Агенти і є самим ринком.

Людський інтелект

Більшість найбільш цінної інформації у світі існує лише у свідомості людей: інженер знає, що продукт відстає від графіка; аналітик виявляє тонкі зміни у споживчій поведінці; спостерігач помічає деталі, невидимі навіть супутникам.

AI-нативна система має вилучати ці інсайти з людського мозку, не потопаючи у шумі. Це можливо завдяки двом механізмам:

Участь через агентів: дозволити людям «торгувати», не бачачи цін. Людина просто висловлює свою думку природною мовою, наприклад: «Я думаю, запуск продукту затримається». Спеціальний агент перекладу переконань аналізує прогноз, оцінює впевненість і трансформує його у ринкову позицію. Цей агент координує з системами, що мають доступ до цін, для створення та виконання наказу. Людина отримує лише базовий зворотний зв’язок — «позицію відкрито» або «недостатня перевага». Виплати здійснюються після події, згідно з точністю прогнозу, без розкриття цінової інформації.

Інформаційні ринки: дозволити агентам зі збору інформації напряму платити людям за їхні інсайти. Наприклад, агент, який шукає інформацію про прибутки технологічної компанії, може знайти інженера з інсайдерськими знаннями, придбати його оцінку і оплатити її залежно від подальшої ринкової цінності. Люди отримують винагороду за свої знання, не розуміючи складної ринкової структури.

Візьмемо аналітика Алісу: вона вважає, що певне злиття не отримає регуляторного схвалення. Вона вводить свою думку через інтерфейс природної мови; агент перекладу аналізує прогноз, оцінює впевненість за мовою, перевіряє її історію і формує позицію, не бачачи цін. Координаційний агент на межі TEE оцінює, чи має її думка інформаційну перевагу щодо поточних ринкових ймовірностей, і виконує угоду. Аліса отримує лише повідомлення «позицію відкрито» або «недостатня перевага». Ціни залишаються конфіденційними завжди.

Такий підхід розглядає увагу людини як обмежений ресурс, який слід ретельно розподіляти та справедливо винагороджувати, а не експлуатувати безкоштовно. У міру вдосконалення таких інтерфейсів людські знання стануть «ліквідними»: те, що ви знаєте, стане частиною глобальної моделі реальності й буде винагороджено, якщо виявиться правильним. Інформація, що була замкнена у свідомості, більше не залишатиметься там.

Бачення майбутнього

Якщо подивитися достатньо широко, видно, куди це веде.

Майбутнє — це океан гнучких, модульних, взаємодіючих відносин. Вони виникатимуть і розпадатимуться спонтанно між людьми та машинами без центральних посередників. Це «фрактальна автономна довіра».

Агенти ведуть переговори з агентами, люди передають знання через природні інтерфейси, а інформація безперервно надходить у модель реальності, що постійно оновлюється — відкриту для всіх і не контрольовану ніким.

Сучасні ринки прогнозів — лише ескіз цього бачення. Вони підтверджують основну концепцію (розподіл ризику створює точні уявлення), але залишаються у хибній економічній моделі та структурних припущеннях. Ставки на спорт і вибори для когнітивних фінансів — це як ARPANET для сучасного інтернету: доказ концепції, який помилково сприймають за фінальну форму.

Справжній «ринок» — це кожне рішення, прийняте в умовах невизначеності, а це майже всі рішення. Управління ланцюгами постачання, клінічні випробування, планування інфраструктури, геополітична стратегія, розподіл ресурсів, кадрові призначення... Вартість зменшення невизначеності у цих сферах значно перевищує розважальну цінність ставок на спорт. Ми ще не створили інфраструктуру, щоб зафіксувати цю цінність.

Майбутній зсув — це «OpenAI-момент» для когніції: інфраструктурний проєкт цивілізаційного масштабу, не для індивідуального мислення, а для колективних уявлень. Компанії великих мовних моделей будують системи, що «мислять» на основі минулих даних; когнітивні фінанси мають на меті створити системи, що «вірять» — підтримують калібровані ймовірнісні розподіли щодо світу, постійно оновлювані економічними стимулами, інтегруючи людські знання будь-якого рівня деталізації. LLM кодують минуле; ринки прогнозів агрегують уявлення про майбутнє. Лише разом вони можуть утворити повноцінну когнітивну систему.

У повному масштабі це стане інфраструктурою: AI-системи зможуть звертатися до неї для розуміння невизначеності; люди зможуть передавати знання, не розуміючи її внутрішньої роботи; вона зможе поглинати локальні знання із сенсорів, експертів і передових досліджень, синтезуючи їх у єдину модель. Самооптимізована, прогнозна модель світу. Середовище, де сама невизначеність може бути предметом торгівлі й композиції. Виникаючий інтелект зрештою перевершить суму своїх частин.

«Цивілізаційний комп’ютер» — саме до цього прагнуть когнітивні фінанси.

Що поставлено на карту

Усі складові вже на місці: можливості агентів перевищили поріг для прогнозування; конфіденційні обчислення перейшли з лабораторій у промислове використання; ринки прогнозів продемонстрували масштабну відповідність продукту для розважального ринку. Ці тенденції сходяться у історичній можливості: створити когнітивну інфраструктуру, необхідну епосі AI.

Альтернатива — ринки прогнозів залишаться назавжди розвагою: дуже точними під час виборів, ігнорованими в інший час, не вирішуючи справді важливих питань. У такому світі інфраструктура, необхідна AI для розуміння невизначеності, так і не з’явиться, а цінні сигнали, замкнені у свідомості людей, залишаться невикористаними.

Заява:

1. Ця стаття повторно опублікована з [Foresight News], авторські права належать оригінальному автору [Matt Liston]. Якщо у вас є зауваження щодо цієї публікації, зверніться до команди Gate Learn, яка оперативно вирішить питання відповідно до чинних процедур.
2. Відмова від відповідальності: думки й погляди, висловлені у цій статті, належать виключно автору й не є інвестиційною порадою.
3. Інші мовні версії цієї статті перекладені командою Gate Learn. Не копіюйте, не поширюйте й не плагіюйте перекладену статтю без зазначення Gate.