Профессор политической экономики Высшей школы бизнеса Стэнфордского университета Эндрю Холл считает, что искусственный интеллект может выполнять функцию встроенного судьи для разрешения споров на рынках предсказаний, работающих на блокчейне. По его мнению, именно ИИ способен обеспечить более справедливое и устойчивое определение исходов контрактов в ситуациях, где человеческие решения часто оказываются спорными и уязвимыми для давления.

В качестве наглядного примера Холл приводит президентские выборы в Венесуэле. В прошлом году на рынках прогнозов были заключены контракты на сумму свыше $6 млн, однако после завершения голосования возникла неоднозначная ситуация. Официальные власти объявили победителем Николаса Мадуро, тогда как оппозиция и международные наблюдатели заявили о масштабных фальсификациях. Это поставило рынок перед сложным выбором: считать ли исходом официально объявленный результат или ориентироваться на совокупность сообщений из источников, которые участники считают более достоверными. Подобные конфликты, по словам Холла, возникают не впервые.

Эксперт подчеркивает, что проблема не ограничивается рынками прогнозов и носит более фундаментальный характер. Аналогичные трудности на протяжении многих лет испытывают финансовые рынки, в частности сегмент кредитных дефолтных свопов. Международная ассоциация свопов и деривативов использует специальные комитеты для определения того, произошло ли кредитное событие, однако их решения регулярно подвергаются критике. Участники рынка указывают на недостаток прозрачности, возможные конфликты интересов и непоследовательность итоговых вердиктов. Как отмечает Холл, когда на кону стоят значительные суммы, любая неоднозначность автоматически становится точкой для споров и потенциальных манипуляций.

По его мнению, жизнеспособный механизм разрешения таких ситуаций должен одновременно быть устойчивым к манипуляциям, достаточно точным, прозрачным для участников и нейтральным по отношению к результатам и сторонам сделки. Человеческие комитеты способны частично соответствовать этим требованиям, но они по определению уязвимы к субъективности, давлению и конфликтам интересов, что подрывает доверие к их решениям.

В качестве альтернативы Холл предлагает использовать большие языковые модели в роли арбитров, при этом заранее фиксируя в блокчейне конкретную модель и точный промпт в момент создания контракта. В такой архитектуре условия разрешения спора, логика принятия решений и источники информации становятся неизменяемыми и доступны для проверки всеми участниками рынка еще до начала торгов. Это позволяет трейдерам заранее понимать, каким образом будет вынесен вердикт, и исключает изменение правил задним числом.

По оценке Холла, подобный подход снимает сразу несколько ключевых проблем. Манипулировать результатом работы крупной языковой модели существенно сложнее, чем повлиять на группу людей, поскольку для этого пришлось бы искажать сами источники информации, на которые опирается ИИ. Одновременно повышается и точность, так как нейросеть способна оперативно анализировать большой массив данных и учитывать новые сведения. Прозрачность достигается за счет полной открытости алгоритма и зафиксированных параметров, а нейтральность обеспечивается отсутствием у модели финансовой заинтересованности в конкретном исходе.

При этом Холл признает, что искусственный интеллект не лишен недостатков. Модели могут ошибаться, неверно интерпретировать новостные сообщения или допускать фактические неточности. Тем не менее он считает, что в условиях растущих объемов средств и сложности глобальных событий преимущества использования ИИ в качестве судьи на блокчейн-рынках перевешивают эти риски и способны сделать цены на рынках предсказаний более надежным и значимым сигналом для общества.