Một trong những ứng dụng Ethereum khiến tôi phấn khích nhất là thị trường dự đoán. Vào năm 2014, tôi đã viết một bài về futarchy, một mô hình quản trị dựa trên dự đoán được tưởng tượng bởi Robin Hanson. Vào năm 2015, tôi đã là người dùng và ủng hộ viên tích cực của Augur. Trong cuộc bầu cử năm 2020, tôi đã kiếm được 58.000 USD từ việc đặt cược. Trong năm nay, tôi luôn là người ủng hộ và theo dõi sát sao Polymarket.
Đối với nhiều người, thị trường dự đoán chỉ là đặt cược vào các cuộc bầu cử, và đặt cược vào các cuộc bầu cử chỉ là cờ bạc - nếu nó mang lại niềm vui, thì tốt, nhưng về cơ bản, nó không thú vị hơn việc mua các token ngẫu nhiên trên pump.fun. Từ góc độ này, sự quan tâm của tôi đối với thị trường dự đoán có vẻ gây nhầm lẫn. Do đó, trong bài viết này, tôi muốn giải thích lý do khiến tôi phấn khích với khái niệm này. Tóm lại, tôi tin rằng (i) ngay cả khi các thị trường dự đoán hiện có cũng là một công cụ rất hữu ích đối với thế giới, nhưng ngoài ra (ii) thị trường dự đoán chỉ là một ví dụ của một loại hình lớn hơn và rất mạnh mẽ, có tiềm năng tạo ra các ứng dụng tốt hơn trong các lĩnh vực như truyền thông xã hội, khoa học, tin tức, quản trị và nhiều lĩnh vực khác. Tôi sẽ gọi loại hình này là "tài chính thông tin (info finance)".
Hai mặt của Polymarket: một trang web đặt cược cho những người tham gia, và một trang web tin tức cho tất cả mọi người
Trong tuần qua, Polymarket đã là một nguồn thông tin rất hiệu quả về cuộc bầu cử tổng thống Mỹ. Polymarket không chỉ dự đoán Trump có 60/40 cơ hội chiến thắng (trong khi các nguồn tin khác dự đoán 50/50, điều này không quá ấn tượng), mà còn thể hiện những ưu điểm khác: khi kết quả được công bố, mặc dù nhiều chuyên gia và nguồn tin đã cố gắng lôi kéo khán giả bằng cách truyền tải những tin tức có lợi cho Harris, nhưng Polymarket lại trực tiếp tiết lộ sự thật: cơ hội Trump chiến thắng vượt quá 95%, và cơ hội kiểm soát tất cả các cơ quan chính phủ vượt quá 90%.
Cả hai ảnh chụp vào khoảng 3:40 sáng ngày 6 tháng 11 theo giờ Đông Mỹ
Nhưng đối với tôi, đây thậm chí không phải là ví dụ thú vị nhất về Polymarket. Vì vậy, hãy xem một ví dụ khác: cuộc bầu cử ở Venezuela vào tháng 7. Vào ngày thứ hai sau khi bầu cử kết thúc, tôi nhớ rằng thoáng thấy có người biểu tình phản đối kết quả bầu cử ở Venezuela, được cho là bị can thiệp nặng nề. Ban đầu, tôi không quan tâm lắm. Tôi biết Maduro đã trở thành một trong những "nhà độc tài thực sự" rồi, vì vậy tôi nghĩ rằng ông ta chắc chắn sẽ giả mạo kết quả bầu cử để duy trì quyền lực, và tất nhiên sẽ có người phản đối, và tất nhiên phản đối sẽ thất bại - không may, nhiều người khác cũng thất bại. Nhưng sau đó, khi lướt qua Polymarket, tôi thấy điều này:
Mọi người sẵn sàng đầu tư hàng trăm nghìn đô la để đặt cược rằng Maduro có 23% cơ hội bị lật đổ trong cuộc bầu cử này. Bây giờ tôi bắt đầu quan tâm.
Tất nhiên, chúng ta biết kết quả không may mắn của tình huống này. Cuối cùng, Maduro vẫn nắm quyền. Tuy nhiên, thị trường đã khiến tôi nhận ra rằng, lần này, nỗ lực lật đổ Maduro là nghiêm túc. Quy mô của các cuộc biểu tình là rất lớn, phe đối lập đã đưa ra một chiến lược thực hiện tốt hơn dự kiến, chứng minh rằng cuộc bầu cử là gian lận. Nếu tôi không nhận được tín hiệu ban đầu từ Polymarket rằng "lần này, có một số điều đáng để chú ý", tôi thậm chí sẽ không bắt đầu quan tâm.
Bạn không nên hoàn toàn tin vào biểu đồ đặt cược của Polymarket: nếu mọi người đều tin vào biểu đồ đặt cược, thì bất kỳ ai có tiền đều có thể thao túng biểu đồ, và không ai dám đặt cược với họ. Mặt khác, hoàn toàn tin vào tin tức cũng là một ý tưởng tồi. Tin tức có động cơ gây sốc, phóng đại bất kỳ hậu quả nào để thu hút lượt xem. Đôi khi điều này hợp lý, đôi khi thì không. Nếu bạn thấy một bài báo gây sốc, nhưng sau đó bạn kiểm tra thị trường và thấy xác suất của sự kiện liên quan thực sự không thay đổi, thì nghi ngờ cũng là hợp lý. Hoặc nếu bạn thấy một xác suất bất ngờ cao hoặc thấp trên thị trường, hoặc một thay đổi đột ngột, đó là một tín hiệu để bạn đọc tin tức và xem nguyên nhân là gì. Kết luận: đọc cả tin tức và biểu đồ đặt cược sẽ cung cấp cho bạn nhiều thông tin hơn so với việc chỉ đọc một trong hai.
Hãy xem lại những gì đang xảy ra ở đây. Nếu bạn là một người chơi cá cược, thì bạn có thể đặt cược trên Polymarket, đối với bạn đây là một trang web cá cược. Nếu bạn không phải là người chơi cá cược, thì bạn có thể đọc biểu đồ đặt cược, đối với bạn đây là một trang web tin tức. Bạn không nên hoàn toàn tin vào biểu đồ đặt cược, nhưng cá nhân tôi đã bổ sung việc đọc biểu đồ đặt cược vào quy trình thu thập thông tin của mình (cùng với các phương tiện truyền thông truyền thống và truyền thông xã hội), nó giúp tôi thu thập thông tin hiệu quả hơn.
Ý nghĩa rộng hơn của tài chính thông tin
Bây giờ, chúng ta đi vào phần quan trọng: dự đoán kết quả bầu cử chỉ là ứng dụng đầu tiên. Khái niệm rộng hơn là bạn có thể sử dụng tài chính như một cơ chế kích thích phối hợp để cung cấp thông tin có giá trị cho khán giả. Một phản ứng tự nhiên là: tất cả các hoạt động tài chính cơ bản không phải đều liên quan đến thông tin sao? Các bên tham gia khác nhau sẽ đưa ra các quyết định mua bán khác nhau vì họ có những quan điểm khác nhau về những gì sẽ xảy ra trong tương lai (ngoài nhu cầu cá nhân như thái độ rủi ro và mong muốn phòng ngừa), và bạn có thể suy ra rất nhiều kiến thức về thế giới bằng cách đọc giá thị trường.
Đối với tôi, tài chính thông tin là như vậy, nhưng theo cách cấu trúc đúng. Tương tự như khái niệm "cấu trúc đúng" trong kỹ thuật phần mềm, tài chính thông tin là một lĩnh vực yêu cầu bạn (i) bắt đầu từ những sự thật bạn muốn biết, sau đó (ii) cố ý thiết kế một thị trường để thu thập thông tin đó một cách hiệu quất nhất từ những người tham gia thị trường.
Tài chính thông tin là một thị trường ba mặt: những người đặt cược đưa ra dự đoán, những người đọc đọc các dự đoán. Thị trường sẽ đưa ra các dự đoán về tương lai như một công cộng (vì đó là mục đích nó được thiết kế).
Thị trường dự đoán là một ví dụ: bạn muốn biết một sự kiện cụ thể nào đó sẽ xảy ra trong tương lai, vì vậy bạn thiết lập một thị trường để mọi người đặt cược vào sự kiện đó. Một ví dụ khác là thị trường ra quyết định: bạn muốn biết, dựa trên một chỉ số M nào đó, quyết định A hay quyết định B sẽ mang lại kết quả tốt hơn. Để làm được điều này, bạn thiết lập các thị trường có điều kiện: bạn yêu cầu mọi người đặt cược (i) quyết định nào sẽ được chọn, (ii) nếu chọn quyết định A, thì sẽ nhận được giá trị của M, nếu không thì sẽ nhận được 0, (iii) nếu chọn quyết định B, thì sẽ nhận được giá trị của M, nếu không thì sẽ nhận được 0. Với ba biến này, bạn có thể xác định liệu thị trường có cho rằng quyết định A hay quyết định B sẽ có lợi hơn để đạt được giá trị M.
Tôi dự đoán rằng trong 10 năm tới, một công nghệ sẽ thúc đẩy sự phát triển của tài chính thông tin là trí tuệ nhân tạo (dù là các mô hình lớn hiện tại hay các công nghệ trong tương lai)
Điều này là vì nhiều ứng dụng thú vị nhất của tài chính thông tin liên quan đến các vấn đề "vi mô": hàng triệu thị trường nhỏ, trong đó mỗi quyết định riêng lẻ có ảnh hưởng tương đối nhỏ. Thực tế, các thị trường có khối lượng giao dịch thấp thường không hoạt động hiệu quả: đối với những người tham gia có kinh nghiệm, việc dành thời gian phân tích chi tiết chỉ để kiếm lợi nhuận vài trăm đô la không có ý nghĩa, và nhiều người thậm chí cho rằng nếu không có trợ cấp, những thị tr
Thông tin tài chính cần sự tinh lọc của con người
Phán đoán
Giả sử bạn có một cơ chế phán đoán đáng tin cậy và cơ chế này được cộng đồng tin tưởng là hợp pháp, nhưng việc đưa ra phán đoán lại tốn nhiều thời gian và chi phí. Tuy nhiên, bạn muốn truy cập một bản sao gần đúng của "cơ chế tốn kém" này với chi phí thấp và thời gian thực. Dưới đây là ý tưởng mà Robin Hanson đề xuất về những gì bạn có thể làm:
Mỗi khi bạn cần đưa ra quyết định, bạn sẽ tạo ra một thị trường dự đoán để dự đoán kết quả mà cơ chế tốn kém đó sẽ đưa ra cho quyết định. Bạn để thị trường dự đoán hoạt động và đầu tư một số vốn nhỏ để hỗ trợ các nhà tạo lập thị trường.
99,99% thời gian, bạn thực sự không gọi cơ chế tốn kém: có thể bạn sẽ "hủy giao dịch" và hoàn trả khoản đầu tư cho mọi người, hoặc bạn chỉ cho mọi người số 0, hoặc bạn xem giá trung bình có gần 0 hay 1 hơn và coi đó là sự thật cơ bản. 0,01% thời gian - có thể ngẫu nhiên, có thể tập trung vào các thị trường có khối lượng giao dịch lớn nhất, hoặc có thể là sự kết hợp của cả hai - bạn thực sự sẽ chạy cơ chế tốn kém và bồi thường cho những người tham gia dựa trên đó.
Điều này cung cấp cho bạn một "bản tinh lọc" đáng tin cậy, trung lập, nhanh chóng và rẻ tiền của cơ chế ban đầu rất đáng tin cậy nhưng cực kỳ tốn kém (sử dụng từ "tinh lọc" tương tự như "tinh lọc" trong các mô hình ngôn ngữ lớn). Theo thời gian, cơ chế tinh lọc này sẽ phản ánh gần đúng hành vi của cơ chế gốc - bởi vì chỉ những người giúp đạt được kết quả đó mới có thể kiếm tiền, trong khi những người khác sẽ bị thua lỗ.
Mô hình kết hợp thị trường dự đoán và ghi chú cộng đồng có thể.
Điều này không chỉ áp dụng cho các phương tiện truyền thông xã hội, mà còn áp dụng cho các DAO. Một trong những vấn đề chính của DAO là số lượng quyết định quá nhiều, hầu hết mọi người không muốn tham gia, dẫn đến hoặc sử dụng ủy quyền rộng rãi, với rủi ro tập trung hóa và sự thất bại của đại diện phổ biến trong nền dân chủ, hoặc dễ bị tấn công. Nếu trong DAO, thực sự rất ít bỏ phiếu xảy ra và hầu hết mọi thứ được quyết định bởi các thị trường dự đoán, với sự kết hợp giữa con người và AI để dự đoán kết quả bỏ phiếu, thì loại DAO này có thể hoạt động tốt.
Như chúng ta đã thấy trong ví dụ về thị trường ra quyết định, thông tin tài chính tiềm ẩn nhiều con đường tiềm năng để giải quyết các vấn đề quan trọng trong quản trị phi tập trung, với điều kiện là cân bằng giữa thị trường và phi thị trường: thị trường là "động cơ", một số cơ chế tin cậy phi tài chính khác là "tay lái".
Các trường hợp sử dụng khác của thông tin tài chính
Token cá nhân - như Bitclout (hiện là DESO), friend.tech và nhiều dự án khác tạo token cho mỗi người và khiến chúng dễ đầu cơ - là một loại mà tôi gọi là "thông tin tài chính nguyên thủy". Họ cố ý tạo ra giá thị trường cho một biến số cụ thể (tức là kỳ vọng về danh tiếng trong tương lai của một người), nhưng thông tin mà giá tiết lộ lại quá mơ hồ và bị chi phối bởi tính phản xạ và động lực bong bóng. Có thể tạo ra các phiên bản cải tiến của các giao thức như vậy bằng cách xem xét cẩn thận hơn về thiết kế kinh tế của token (đặc biệt là nguồn gốc giá trị cuối cùng của chúng). Ý tưởng về hợp đồng tương lai danh tiếng của Robin Hanson có thể là một trạng thái cuối cùng khả thi ở đây.
Quảng cáo - "tín hiệu đáng tin cậy nhưng tốn kém" cuối cùng là liệu bạn có mua sản phẩm hay không. Thông tin tài chính dựa trên tín hiệu này có thể được sử dụng để giúp mọi người xác định những gì họ nên mua.
Đánh giá ngang hàng khoa học - giới khoa học đã từng gặp "cuộc khủng hoảng tái hiện", nghĩa là một số kết quả nổi tiếng đã trở thành một phần của trí tuệ dân gian trong một số trường hợp, nhưng cuối cùng không thể tái hiện trong các nghiên cứu mới. Chúng ta có thể thử sử dụng thị trường dự đoán để xác định những kết quả cần được kiểm tra lại. Trước khi kiểm tra lại, thị trường này cũng sẽ cho phép độc giả ước tính nhanh chóng mức độ họ nên tin tưởng vào bất kỳ kết quả cụ thể nào. Các thử nghiệm ý tưởng này đã được thực hiện và cho đến nay dường như đã thành công.
Tài trợ công cộng - một trong những vấn đề chính của cơ chế tài trợ công cộng mà Ethereum sử dụng là tính "cuộc thi phổ biến" của nó. Mỗi nhà đóng góp cần phải tiến hành chiến dịch tiếp thị trên các phương tiện truyền thông xã hội để được công nhận, trong khi những người không có khả năng làm điều này hoặc vốn có nhiều "bối cảnh" hơn lại khó có được nhiều tài trợ. Một giải pháp hấp dẫn là thử theo dõi toàn bộ đồ thị phụ thuộc: đối với mỗi kết quả tích cực, những dự án nào đã đóng góp bao nhiêu cho nó, sau đó đối với mỗi dự án, những dự án nào đã đóng góp bao nhiêu cho nó, và cứ thế. Thách thức chính của thiết kế này là tìm ra trọng số của các cạnh để chúng có thể kháng cự với sự thao túng. Cuối cùng, sự thao túng vẫn đang diễn ra. Cơ chế phán đoán của con người được tinh lọc có thể giúp ích.
Kết luận
Những ý tưởng này đã được lý thuyết hóa trong một thời gian dài: các tác phẩm sớm nhất về thị trường dự đoán thậm chí còn có hàng chục năm lịch sử, trong khi các luận điểm tương tự trong lý thuyết tài chính thì còn cổ xưa hơn. Tuy nhiên, tôi tin rằng thập kỷ hiện tại cung cấp một cơ hội độc đáo, chủ yếu vì những lý do sau:
Thông tin tài chính giải quyết các vấn đề về lòng tin thực sự tồn tại. Một mối quan tâm chung của thời đại này là thiếu kiến thức (tệ hơn là thiếu sự đồng thuận) về việc nên tin tưởng ai trong môi trường chính trị, khoa học và kinh doanh. Các ứng dụng thông tin tài chính có thể trở thành một phần của giải pháp.
Bây giờ chúng ta có blockchain có thể mở rộng như một nền tảng. Cho đến gần đây, chi phí vẫn quá cao để thực sự hiện thực hóa những ý tưởng này. Giờ đây, chúng không còn quá cao nữa.
AI như một người tham gia. Khi thông tin tài chính phải dựa vào sự tham gia của con người cho mỗi vấn đề, nó tương đối khó phát huy tác dụng. AI đã cải thiện đáng kể tình hình này, thậm chí có thể tạo ra các thị trường hiệu quả ngay cả với các vấn đề nhỏ. Nhiều thị trường có thể có sự kết hợp giữa các tham gia viên là AI và con người, đặc biệt là khi số lượng các vấn đề cụ thể tăng đột ngột từ nhỏ lên lớn.
Để tận dụng tối đa cơ hội này, chúng ta nên vượt ra ngoài việc chỉ dự đoán các cuộc bầu cử và khám phá những gì thông tin tài chính còn có thể mang lại cho chúng ta.
Tôi xin gửi lời cảm ơn đặc biệt đến Robin Hanson và Alex Tabarrok về những phản hồi và nhận xét của họ.
