區塊鏈信息金融:從預測市場到廣泛治理應用

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從預測市場到信息金融:區塊鏈應用新範式

預測市場作爲區塊鏈應用的一個重要分支,正在逐步走向成熟。作爲早期預測市場的支持者,我一直關注這個領域的發展。近期美國大選再次推動了預測市場的火熱,不僅吸引了尋求盈利的參與者,也成爲許多人獲取信息的重要渠道。預測市場將鏈上資金與現實世界預測結合,展現出巨大潛力。

本文將探討預測市場背後的"信息金融"概念,以及它在更廣泛領域的應用前景。我認爲:

  1. 當前的預測市場已經是一個非常有用的工具;

  2. 預測市場只是"信息金融"這一新興領域的先行者,未來有望應用於社交媒體、科學研究、新聞報道、公共治理等多個方面。

Vitalik:從預測市場到信息金融

預測市場的雙重價值

以某預測市場平台爲例,它在近期美國大選中發揮了重要作用。不僅準確預測了選舉結果,還在結果出爐後迅速反映了真實情況,比許多專業分析和新聞報道更加客觀及時。

更有意思的是它在委內瑞拉總統選舉中的表現。當時平台上有超10萬美元資金押注反對派勝出的可能性爲23%,這引起了我的注意。雖然最終馬杜羅仍然掌權,但市場數據讓我意識到這次反對派的嘗試是嚴肅的,確實發生了大規模抗議和有組織的行動。如果沒有平台的初始信號,我可能完全忽視了這一重要事件。

當然,我們不應完全依賴預測市場數據,也不應盲目相信新聞報道。最佳方式是將兩者結合:當看到聳人聽聞的新聞時,可以查看市場數據作爲參考;當市場出現異常波動時,則需要深入了解背後的原因。通過這種方式,我們可以獲得更全面、準確的信息。

對於普通用戶而言,預測市場平台既可以作爲博彩網站,也可以作爲新聞信息平台。我個人已將查看平台數據作爲信息獲取流程的一部分,與傳統媒體和社交媒體並列。這種方式幫助我更有效地獲取和分析信息。

Vitalik:從預測市場到信息金融

信息金融的廣闊前景

預測選舉結果只是信息金融的一個應用場景。更廣泛的概念是,利用金融機制作爲激勵手段,爲用戶提供有價值的信息。雖然所有金融活動本質上都與信息相關,但信息金融更加注重結構化設計:

  1. 首先確定想要了解的事實;

  2. 然後精心設計市場機制,以最優方式從參與者那裏獲取該信息。

除了預測市場,決策市場也是一個典型應用。通過建立條件市場,可以評估不同決策方案的預期結果。這種機制有望在公司治理、公共政策制定等領域發揮重要作用。

未來十年,人工智能很可能對信息金融產生巨大影響。AI可以大幅降低市場運作成本,使得即使在交易量很小的微觀問題上也能獲得高質量信息。這將極大拓展信息金融的應用範圍。

Vitalik:從預測市場到信息金融

信息金融在治理中的應用

信息金融爲去中心化治理提供了新的思路。例如,可以通過預測市場來"精煉"人類判斷。具體做法是:對於每個決策建立預測市場,預測如果調用昂貴的人類判斷機制會得到什麼結果。大多數情況下只需依據市場預測,極少數情況才真正啓動人類判斷,並以此結果獎懲參與者。

這種機制可以爲DAO提供一種高效的決策方案。通過預測市場,可以在保持決策質量的同時,大幅減少投票成本和參與門檻。關鍵在於市場機制與非市場信任機制的平衡:市場作爲"引擎",其他機制作爲"方向盤"。

Vitalik:從預測市場到信息金融

信息金融的其他潛在應用

  1. 個人代幣:通過改進經濟設計,可以更好地解決人才發現等問題。

  2. 廣告:基於用戶實際購買行爲的信號,幫助人們做出更好的購買決策。

  3. 科學同行評審:通過預測市場識別需要重新驗證的研究結果,提高科研質量。

  4. 公共物品資助:通過跟蹤整個依賴圖,更公平地分配資金,避免"人氣競賽"。

結語

雖然這些想法已經存在多年,但我認爲信息金融在當前十年大有可爲,主要原因有:

  1. 信息金融可以解決現實中的信任問題,特別是在政治、科學、商業等領域。

  2. 可擴展的區塊鏈技術爲實現這些想法提供了基礎設施支持。

  3. 人工智能的發展使得即使在小規模問題上也能建立有效市場。

未來,人工智能和人類很可能會在這些市場中共同參與。爲了充分把握這一機遇,我們需要超越簡單的選舉預測,探索信息金融更廣闊的應用前景。

Vitalik:從預測市場到信息金融

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TokenDustCollectorvip
· 10小時前
预测太假了 抱死币就完事儿
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线下纯韭菜vip
· 10小時前
预测预测,还不如预测我的韭菜命
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ZKSherlockvip
· 10小時前
实际上,预测市场缺乏强有力的隐私保障……说实话,拉胯。
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FadCatchervip
· 10小時前
这行业迟早要靠ai
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元宇宙包租婆vip
· 10小時前
预测市场值得期待 市场总能说实话
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兔子洞太深vip
· 10小時前
玩玩就好 赚不赚随缘
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ValidatorVikingvip
· 10小時前
哼...又一个承诺经过实战检验的协议。说实话,见过太多在真实网络压力下失败的案例。
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