链上规则遇上AI：预测市场结算的未来

预测市场中的真正瓶颈不在于定价——而在于确定实际发生了什么。根据PANews的报道，当结算机制变得不明确或缺乏透明度时，行业面临着关键障碍，尤其是在需要主观判断的细分事件中。这些差距直接削弱市场信心，减少流动性，并扭曲交易者依赖的价格信号。

真正的问题：结算判定而非价格预测

市场参与者长期以来一直认为，准确定价是主要挑战。然而，实际的摩擦点出现在结算环节——即市场必须集体达成对预测事件的事实结果的共识。在较小或更专业的市场中，模糊的规则解释和集中式的结算决策造成信任缺失。当交易者无法审查结果是如何被确定的，他们会撤回流动性，甚至完全放弃市场。这一循环破坏了平台的整体预测能力。

基于LLM的裁决与链上规则承诺

行业专家现在倡导一种新颖的解决方案：在预测市场中部署大型语言模型（LLMs）作为中立的仲裁者。这一方法结合了AI判断与密码学承诺机制，以确保中立性并防止操控。其工作机制如下：在合约创建时，开发者指定将使用的LLM模型、时间戳和判断提示。这些参数会被加密并锚定到区块链上，形成在任何结算之前的不可篡改记录，供交易者提前审查。这种链上规则架构将结算从黑箱过程转变为透明、可审计的系统。

固定模型权重防止在结算后篡改AI参数，而永久的区块链记录确保无法进行追溯更改以掩盖决策逻辑。这些链上规则承诺建立了可验证的护栏，AI系统和人类监督者都必须遵守。

实践应用：通过透明度建立信任

向AI支持的规则基础结算转变带来了多重优势。交易者在投入资金前可以了解完整的裁决框架。裁决流程的标准化减少了腐败或任意人为干预的可能性。开放且可审计的结算机制用算法一致性取代了不透明的裁决。随着时间推移，这种透明度会逐步积累：当中立的AI结算成为常态，市场参与者对较小、之前流动性不足的预测市场的信心也会增强。

下一步：标准化与治理

为了加快采用速度，生态系统应同时推进多个工作方向：开发者应开始试验低风险合约，采用LLM裁决，逐步建立系统信任。行业参与者必须合作制定链上规则编码和AI模型选择的最佳实践。团队应投资于透明度工具，使交易者在投入资金前能够模拟和验证结算结果。最后，持续的元治理——由市场参与者共同制定链上规则标准的论坛——确保AI基础的结算机制能随着社区需求和新出现的挑战不断演进。

AI与链上规则系统的融合，为预测市场提供了一条超越当前限制的路径，将结算透明度转变为竞争优势。