Vitalikの新記事：予測市場を超えて、Polymarketが情報金融を再構築する可能性

2024.11.11

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Vitalikの新記事：予測市場を超えて、Polymarketが情報金融を再構築する可能性

選挙結果の予測はあくまで最初の応用例にすぎない。より広範な概念として、金融をインセンティブを調整する仕組みとして活用することで、視聴者にとって価値ある情報を提供できる。

2024.11.11 - 04:18:17

Polymarket预测Vitalik

Web3業界の深掘り報道に専念し潮流を洞察

著者：Vitalik Buterin

翻訳：0xjs、金色財経

私が最も興奮しているイーサリアムのアプリケーションの一つは予測市場です。2014年、私はロビン・ハリソンが考案した予測に基づくガバナンスモデルであるフュターキー（futarchy）についての記事を書きました。すでに2015年から、私はAugurの積極的なユーザーであり支持者でした（見てください、私の名前がウィキペディアの記事に載っています）。2020年の大統領選挙での賭けで58,000ドルを稼ぎました。今年はPolymarketの熱心な支持者であり継続的なフォロワーでもあります。

多くの人にとって、予測市場とは選挙に賭けることであり、それはギャンブルにすぎません。人々が楽しめればよいですが、根本的にはpump.funでランダムなトークンを購入するのとそれほど変わらないかもしれません。この観点から見ると、私が予測市場に強い関心を持つ理由は理解しがたいように思えるでしょう。そこで本稿では、なぜこの概念に私が惹かれるのかを説明したいと思います。要するに、(i) 既存の予測市場だけでも世界にとって非常に有用なツールであると考えていますが、さらに(ii) 予測市場はより広範で強力なカテゴリーの一例に過ぎず、そのカテゴリーはより良いソーシャルメディア、科学、報道、ガバナンス、その他の分野の実現に貢献する可能性を秘めています。私はこのカテゴリーを「インフォ・ファイナンス（info finance）」と呼ぶことにします。

Polymarketの二面性：参加者にとっては賭博サイト、それ以外の人々にとってはニュースサイト

ここ一週間、Polymarketは米国の大統領選に関する非常に効果的な情報源でした。Polymarketは単にトランプ勝利の確率を60対40と予測していたわけではありません（他の情報源が50対50と予測していたことを考えれば、それ自体はそれほど驚くべきことではないかもしれませんが）、さらに重要なのは、結果が出た際に多くの専門家や報道機関が視聴者に希望を持たせるような報道を続けていた中で、Polymarketは真実を明確に示しました。すなわち、トランプが95％以上の確率で勝利し、すべての政府機関を掌握する確率も90％以上だったのです。

いずれのスクリーンショットも米東部時間11月6日午前3時40分に撮影

しかし私にとって、これこそがPolymarketの面白さを示す最良の例というわけではありません。別の例を見てみましょう。7月のベネズエラ大選です。選挙終了翌日、私はふと目に入った情報で、ベネズエラの極端に操作された選挙結果に対して抗議活動が起きていることを知りました。当初はあまり気にも留めませんでした。マドゥーロはもともと「事実上の独裁者」の一人だと認識しており、当然ながら権力を維持するために選挙結果を改ざんし、人々が抗議してもそれが失敗するのは常套手段だろうと思っていました。残念ながら、これまでにも多くの抗議が失敗してきたからです。しかし、その後Polymarketをスクロールしていると、このような状況を目にしてしまいました。

十数万ドルもの資金が、マドゥーロが今回の大選で打倒される可能性が23％あるという賭けに投入されていたのです。これで私は本格的に注目し始めました。

もちろん、その後の悲しい結末はご存じの通りです。最終的にマドゥーロは政権を維持しました。しかし、市場は私に、今回の打倒試みが本物だったことを教えてくれました。抗議活動は大規模であり、野党は思いがけないほどうまく機能する戦略を展開し、選挙の不正がいかにひどかったかを世界に示そうとしたのです。もしPolymarketが最初に「今回は注目に値する何かがある」というシグナルを送っていなければ、私はそもそも注意を向けなかったでしょう。

Polymarketの賭けチャートを完全に信用してはいけません。誰もがそのチャートを信じるようになれば、資金を持っている者は簡単にチャートを操作でき、誰もそれに逆らって賭けようとしなくなるからです。一方で、報道を完全に信用することも賢明ではありません。報道にはセンセーショナリズムの動機があり、クリックを得るために事象の影響を誇張しがちです。時には正当化される場合もありますが、そうでない場合もあります。センセーショナルな記事を見た後、市場に行っても関連イベントの確率がまったく変化していないならば、疑問を持つのは当然です。あるいは、市場で予想外の高・低確率や急激な変化が見られたときは、それが何によるものかを調べるためにニュースを読むべきサインです。結論として、どちらか一方だけを読むよりも、ニュースと賭けチャートの両方を読むことで、より多くの情報を得ることができます。

ここで何が起きているかを振り返ってみましょう。あなたがギャンブラーであれば、Polymarketに賭けることはギャンブルサイトとして機能します。しかし、ギャンブラーでないなら、賭けチャートを読むことはニュースサイトとして機能します。賭けチャートを完全に信用すべきではありませんが、個人的には、伝統的メディアやソーシャルメディアとともに、賭けチャートの閲覧を情報収集プロセスの一部として組み込んでおり、これによりより効率的に情報を得られるようになりました。

インフォ・ファイナンスのより広い意義

ここからが本題です。選挙結果の予測はあくまで第一の応用例にすぎません。より広範な概念とは、金融を協調的なインセンティブ機構として使い、観察者に価値ある情報を提供できるようにすることです。ここで自然な反応としては、「金融全般がそもそも情報に関係しているのではないのか？」という疑問があります。異なる参加者が将来について異なる見解を持っており（リスク許容度やヘッジの欲求といった個人的ニーズを除いて）、それによって異なる取引行動をとり、市場価格から多くの知識を推定できるからです。

私にとってインフォ・ファイナンスとは、構造的に適切な形でのそれを意味しています。ソフトウェア工学における「構造的に正しい（structurally correct）」という概念と同様に、インフォ・ファイナンスは次のような学問領域です。(i) まず自分が知りたい事実から出発し、(ii) その情報を市場参加者から最も効果的に引き出すために、意図的に市場を設計することを求めます。

インフォ・ファイナンスは三方市場です：賭け手が予測を行い、読者がその予測を読み取ります。市場は未来に関する予測を公共財として出力します（それが設計された目的だからです）。

予測市場はまさにその一例です。特定の事実が将来起こるかどうかを知りたいので、その事実に関して人々が賭けられる市場を設立するのです。もう一つの例は意思決定市場（decision market）です。ある指標Mに基づき、意思決定AとBのどちらがより良い結果をもたらすかを知りたいとします。これを実現するため、条件付き市場を設けます。(i) どの意思決定が選ばれるか、(ii) 意思決定Aが選ばれた場合のMの値（それ以外はゼロ）、(iii) 意思決定Bが選ばれた場合のMの値（それ以外はゼロ）に賭けさせます。この3つの変数があれば、市場が意思決定AとBのどちらがMの値を高める方に有利だと判断しているかを明らかにできます。

今後10年間でインフォ・ファイナンスを推進すると予想される技術はAI（大規模言語モデルまたは将来の技術）です。

これは、インフォ・ファイナンスの最も興味深い応用の多くが「ミクロ」な問題に関係しているためです。つまり、個々の影響は比較的小さいものの、数百万もの小さな市場が存在します。実際、取引量の少ない市場は通常うまく機能しません。熟練した参加者にとって、数百ドルの利益を得るために時間をかけて詳細に分析するのは割に合わないためです。多くの人は、補助金がなければこうした市場はそもそも成立しないと考えており、膨大で話題性のある問題以外では、熟練者にとって十分な利益を生む「無知な取引者」が存在しないからです。AIはこの状況を完全に変えます。取引量がわずか10ドルの市場であっても、かなり高品質な情報を得られる可能性が生まれるのです。補助金が必要だとしても、各問題に対する補助額は非常に安価になります。

インフォ・ファイナンスには人間による蒸留（distilled）が必要

判断

信頼できる人間による判断メカニズムがあるとします。コミュニティ全体がその正当性を信じており、信頼できるものの、判断を行うには時間がかかり、コストも高いとします。しかし、あなたはこの「高コストなメカニズム」の少なくとも近似版を、低コストでリアルタイムにアクセスしたいと願っています。ここでロビン・ハリソンが提唱したアイデアがあります。判断が必要なたびに、その高コストなメカニズムがどのような判断を下すかを予測する市場を設立します。市場を運用し、マーケットメーカーや流動性供給者に少額の資金を補助します。

99.99％の場合は、実際に高コストなメカニズムを呼び出さずに済みます。おそらく「取引を取り消して」全員に資金を返還するか、全員にゼロを支払うか、平均価格が0に近いか1に近いかを見て事実として扱います。残りの0.01％の場合は—ランダムに選ばれたり、取引量が最大の市場に限定されたり、あるいはその両方の組み合わせで—実際に高コストなメカニズムを実行し、それに基づいて参加者に報酬を支払います。

こうすることで、元々非常に信頼できるが高コストなメカニズムの、信頼でき、中立的で、迅速かつ低コストな「蒸留版（distilled version）」を得られます（「蒸留」という語はLLMにおける「知識蒸留（knowledge distillation）」に由来します）。時間が経つにつれて、この蒸留されたメカニズムは元のメカニズムの振る舞いを概ね反映するようになります。なぜなら、その結果を正確に予測できた参加者だけが利益を得られ、それ以外の者は損失を被るからです。

予測市場＋コミュニティノートの組み合わせの可能性のあるモデル。

これはソーシャルメディアだけでなく、DAOにも適用できます。DAOの主要な問題の一つは、意思決定の数が多すぎて、大多数の人が参加を避けてしまうことです。その結果、委任の広範な利用（代表制民主主義に見られるような中央集権化や代理人問題のリスクあり）か、攻撃への脆弱性が生じます。もしDAO内の実際の投票がほとんど行われず、ほとんどのことが予測市場によって決まり、人間とAIが協力して投票結果を予測するようなDAOであれば、うまく機能するかもしれません。

意思決定市場の例で見たように、インフォ・ファイナンスには分散型ガバナンスにおける重要な課題を解決する潜在的な道筋が多数含まれています。鍵となるのは、市場と非市場のバランスです。市場は「エンジン」であり、他方の非金融的な信頼メカニズムが「ステアリング」です。

インフォ・ファイナンスの他のユースケース

パーソナルトークン——Bitclout（現在のDeSo）、friend.techなど、誰もがトークンを持てるようにし、投機を容易にするプロジェクト群——は、私が「原始的インフォ・ファイナンス」と呼ぶカテゴリに属します。これらは特定の変数（個人の将来の名声に対する期待）に対して意図的に市場価格を創出しますが、価格が明らかにする情報は曖昧で、リフレクシビティやバブルのダイナミクスに左右されやすいです。これらのプロトコルの改良版を作成し、特にトークンの経済設計（とりわけその最終的な価値の源泉）を慎重に検討することで、人材発掘などの重要な課題を解決できる可能性があります。ロビン・ハリソンの「評判先物（reputation futures）」のアイデアは、この方向性の一つの到達点といえるでしょう。

広告——究極の「高価だが信頼できるシグナル」は、製品を実際に購入することです。そのシグナルに基づくインフォ・ファイナンスは、人々が何を買うべきかを判断する助けになります。

科学の査読——科学界では長年「再現性危機（replication crisis）」が続いています。ある著名な研究成果が民衆の知恵のように扱われても、新たな研究では再現できないことがあります。予測市場を使って、どの結果を再検証すべきかを特定できます。再検証前に、その市場は読者に特定の結果をどの程度信用すべきかを素早く見積もりさせる役割も果たします。このような試みの実験はすでにいくつか行われており、今のところ成功しているようです。

公共財の資金調達——イーサリアムが採用している公共財の資金調達メカニズムの主な問題の一つは、「人気コンテスト」的な性質です。各貢献者は認知を得るために自身のSNSマーケティング活動を展開する必要がありますが、そのための能力がない者や、そもそも「背景」的な役割に特化した貢献者は、大きな資金を得るのが難しいのです。魅力的な解決策の一つは、すべての依存関係グラフを追跡しようとするものです。各ポジティブな成果に対して、どのプロジェクトがどれだけ貢献したか、そして各プロジェクトに対しても同様に、どのプロジェクトがどれだけ貢献したか、といった階層を追跡するのです。この設計の主な課題は、操作に耐えうるようエッジの重みを決定することです。実際、こうした操作は常に発生しています。ここで、人間の判断の蒸留メカニズムが役立つ可能性があります。