予測市場は大きな課題に直面しています。それは未来の評価の問題ではなく、実際の結果を公平かつ透明に判定する方法です。PANewsによると、「三白の目」を備えたAI審判システムは、この問題を解決する潜在的な解決策と見なされており、全体の仕組みに新たな効率性と信頼性をもたらすとされています。## 従来の解決メカニズムの限界予測市場は、最終結果を決定する段階でしばしば大きな問題に直面します。この問題は特に小規模なイベントで顕著であり、不明確または曖昧な解決メカニズムは投資家の信頼を損ない、流動性を低下させ、市場価格のシグナルを歪める可能性があります。人間の判決は、個人的な偏見や外部からの操作など、多くの望ましくない要素の影響を受けやすく、予測の正確性に直接的な影響を及ぼします。## LLMs - 審判役に最適な選択肢業界の専門家は、予測市場の審判者として大規模言語モデル（LLMs）の使用を提案しています。このアプローチは、オンチェーンのルールのコミットメント、操作に対する耐性の向上、そして著しい透明性と中立性の向上といった、優れた利点をもたらすことが期待されています。予測契約が作成されると、特定のLLMパラメータ、完了タイムスタンプ、判定の指針となる質問は、直接エンコードされてブロックチェーンに記録されます。これにより、取引者は意思決定の全過程を事前に確認できるようになります。このアプローチにより、モデルの重みが固定されているため介入リスクが大幅に低減され、オープンかつ監査可能な解決メカニズムが、人為的な判決の恣意性を防ぎます。## ブロックチェーン上での完全な透明性の構築「三白の目」を持つAIシステムは、判定能力だけでなく、その完全な透明性も特徴です。判定の各ステップは、チェーン上で検証と確認が可能です。これにより、不正や介入の余地のない環境が作り出され、すべてが公開記録され、改ざんできない状態となります。LLMsとブロックチェーンの組み合わせは、「すべてを見ることができる」判定システムを生み出します。これが「三白の目」の本質です。入力データから処理過程、最終決定まで、すべてがコミュニティの監視下にあります。## 開発者向け実装ガイドライン予測市場の運営を最適化するために、開発者は具体的なステップを実行することが推奨されます。まず、リスクの低い契約から試験運用を開始し、システムの効果を検証します。次に、一貫性を確保するために最良の方法を標準化します。判定過程を追跡できる透明性の高いツールを構築することも重要です。最後に、継続的なメタレベルのガバナンスに参加し、実践から得られるフィードバックとデータに基づいて改善を重ねていきます。コミュニティの参加によるシステムの調整は、「三白の目」のAIをより鋭く、公平にしていくでしょう。この技術の進展により、予測市場は不完全な人間の判定に頼る時代から、完全に自動化された透明性の高いシステムへと移行しつつあります。すべての決定は公開され、検証可能な証拠として示されることになります。
Thẩm Phán AI と「三白眼」：予測市場を強化するソリューション
予測市場は大きな課題に直面しています。それは未来の評価の問題ではなく、実際の結果を公平かつ透明に判定する方法です。PANewsによると、「三白の目」を備えたAI審判システムは、この問題を解決する潜在的な解決策と見なされており、全体の仕組みに新たな効率性と信頼性をもたらすとされています。
従来の解決メカニズムの限界
予測市場は、最終結果を決定する段階でしばしば大きな問題に直面します。この問題は特に小規模なイベントで顕著であり、不明確または曖昧な解決メカニズムは投資家の信頼を損ない、流動性を低下させ、市場価格のシグナルを歪める可能性があります。人間の判決は、個人的な偏見や外部からの操作など、多くの望ましくない要素の影響を受けやすく、予測の正確性に直接的な影響を及ぼします。
LLMs - 審判役に最適な選択肢
業界の専門家は、予測市場の審判者として大規模言語モデル（LLMs）の使用を提案しています。このアプローチは、オンチェーンのルールのコミットメント、操作に対する耐性の向上、そして著しい透明性と中立性の向上といった、優れた利点をもたらすことが期待されています。
予測契約が作成されると、特定のLLMパラメータ、完了タイムスタンプ、判定の指針となる質問は、直接エンコードされてブロックチェーンに記録されます。これにより、取引者は意思決定の全過程を事前に確認できるようになります。このアプローチにより、モデルの重みが固定されているため介入リスクが大幅に低減され、オープンかつ監査可能な解決メカニズムが、人為的な判決の恣意性を防ぎます。
ブロックチェーン上での完全な透明性の構築
「三白の目」を持つAIシステムは、判定能力だけでなく、その完全な透明性も特徴です。判定の各ステップは、チェーン上で検証と確認が可能です。これにより、不正や介入の余地のない環境が作り出され、すべてが公開記録され、改ざんできない状態となります。
LLMsとブロックチェーンの組み合わせは、「すべてを見ることができる」判定システムを生み出します。これが「三白の目」の本質です。入力データから処理過程、最終決定まで、すべてがコミュニティの監視下にあります。
開発者向け実装ガイドライン
予測市場の運営を最適化するために、開発者は具体的なステップを実行することが推奨されます。まず、リスクの低い契約から試験運用を開始し、システムの効果を検証します。次に、一貫性を確保するために最良の方法を標準化します。
判定過程を追跡できる透明性の高いツールを構築することも重要です。最後に、継続的なメタレベルのガバナンスに参加し、実践から得られるフィードバックとデータに基づいて改善を重ねていきます。コミュニティの参加によるシステムの調整は、「三白の目」のAIをより鋭く、公平にしていくでしょう。
この技術の進展により、予測市場は不完全な人間の判定に頼る時代から、完全に自動化された透明性の高いシステムへと移行しつつあります。すべての決定は公開され、検証可能な証拠として示されることになります。