鏈上規則遇上人工智慧：預測市場結算的未來

預測市場中的真正瓶頸不在定價——而在於確定實際發生了什麼。根據PANews的報導，當結算機制變得不清楚或缺乏透明度時，行業面臨著關鍵障礙，尤其是在需要主觀判斷結果的利基事件中。這些差距直接侵蝕市場信心，降低流動性，並扭曲交易者依賴的價格信號。

真正的問題：結算判定而非價格預測

市場參與者長期以來一直認為，準確定價是主要挑戰。然而，實際的摩擦點出現在結算階段——當市場必須集體同意預測事件的事實結果時。在較小或較專門的市場中，模糊的規則解釋和集中式結算決策造成信任赤字。當交易者無法審核結果的判定方式時，他們會撤回流動性並完全放棄市場。這個循環削弱了整個平台的預測能力。

基於LLM的裁決與鏈上規則承諾

行業專家現倡導一種新穎的解決方案：在預測市場中部署大型語言模型（LLMs）作為中立的仲裁者。這種方法結合了AI判斷與密碼學承諾機制，以確保中立性並防止操縱。其運作機制如下：在合約創建階段，開發者指定將使用的LLM模型、時間戳和判斷提示。這些參數在結算前被加密並錨定到區塊鏈上，形成一個不可篡改的記錄，供交易者事先檢查。這種鏈上規則架構將結算從黑箱過程轉變為透明且可審核的系統。

固定的模型權重防止在結算後篡改AI參數，而永久的區塊鏈記錄確保無法進行追溯更改以掩蓋決策邏輯。這些鏈上規則承諾建立了可驗證的護欄，AI系統和人類監督者都必須遵守。

實務實施：通過透明度建立信任

向AI支持的規則基礎結算轉型帶來多重優勢。交易者在存入資金前可以看到完整的判斷框架。判斷流程的標準化降低了腐敗或任意人為干預的可能性。開放且可審核的結算機制用算法一致性取代了不透明的裁決。隨著時間推移，這種透明度會逐步累積：隨著中立AI結算成為常態，市場參與者對較小、之前流動性不足的預測市場建立更大的信心。

下一步：標準化與治理

為了加快採用，生態系統應同步推進多個工作方向：開發者應開始嘗試使用LLM裁決的低風險合約，逐步建立系統信心。行業參與者必須合作制定鏈上規則編碼和AI模型選擇的最佳實踐標準。團隊應投資於透明度工具，讓交易者在投入資金前能模擬並驗證結算結果。最後，持續的元治理——由市場參與者共同塑造鏈上規則標準的論壇——確保AI結算能隨著社群需求和新挑戰而演進。

AI與鏈上規則系統的融合為預測市場提供了一條超越當前限制的道路，將結算透明度轉化為競爭優勢。