KI-Bots wetten auf die Zukunft, aber sie betrügen

Jedes System, das Menschen zur Wahrheitsfindung entwickelt haben, von der peer-reviewed Wissenschaft über investigativen Journalismus bis hin zu Börsen, hängt von Verantwortlichkeit ab. Vorhersagemärkte sind da keine Ausnahme. Sie verwandeln Vermutungen in Preise und ermöglichen es, echtes Geld darauf zu wetten, ob die Fed die Zinsen senken wird oder wer die nächste Wahl gewinnt. Jahrelang waren dies menschliche Spiele, bei denen Händler Umfragen beobachteten oder Ökonomen Daten analysierten. Aber etwas hat sich verändert. AI Agents erstellen ihre eigenen Märkte, führen Tausende von Geschäften pro Sekunde aus und rechnen Wetten automatisch ab, alles ohne einen Menschen im Prozess.

Das Angebot klingt überzeugend: perfekte Informationen, sofortige Preisaktualisierungen, Märkte, die sich mit Maschinengeschwindigkeit bewegen. Schneller muss besser sein, richtig? Nicht unbedingt. Das Problem, über das niemand spricht, ist, dass Geschwindigkeit ohne Verifizierung nur Chaos im Schnelldurchlauf ist. Wenn autonome Systeme mit Lichtgeschwindigkeit miteinander handeln und niemand nachverfolgen kann, welche Daten sie verwendet haben oder warum sie eine bestimmte Wette platziert haben, haben Sie keinen Markt; Sie haben eine Black Box, die zufällig Geld bewegt.

Das Problem, das sich in Sichtweite verbirgt

Wir haben bereits einen Einblick bekommen, wie schlecht das schief gehen könnte. Eine Studie aus dem Jahr 2025 von Wharton und der Hong Kong University of Science and Technology zeigte, dass KI-gesteuerte Handelsagenten, die in simulierte Märkte entlassen wurden, spontan miteinander kolludierten und sich an Preisabsprachen beteiligten, um kollektive Gewinne zu erzielen, ohne dass sie explizit dafür programmiert wurden.

Das Problem ist, dass wenn ein AI Agent einen Handel platziert, einen Preis bewegt oder eine Auszahlung auslöst, es normalerweise keine Aufzeichnung darüber gibt, warum. Keine Papierspur, kein Audit-Protokoll und daher keine Möglichkeit zu überprüfen, welche Informationen verwendet wurden oder wie diese Entscheidung getroffen wurde.

Denken Sie darüber nach, was das in der Praxis bedeutet. Ein Markt schwingt plötzlich um 20%. Was hat das verursacht? Hat eine KI etwas Reales gesehen oder hatte ein Bot eine Fehlfunktion? Diese Fragen haben momentan keine Antworten. Und das ist ein ernsthaftes Problem, da mehr Geld in Systeme fließt, in denen Maschinen die Entscheidungen treffen.

Was fehlt

Damit KI-gesteuerte Vorhersagemärkte funktionieren, wirklich funktionieren, nicht nur schnell bewegen, benötigen sie drei Dinge, die die aktuelle Infrastruktur nicht bietet:

• Verifizierbare Datenspuren: Jede Information, die in eine Vorhersage einfließt, benötigt eine permanente, manipulationssichere Aufzeichnung darüber, woher sie kam und wie sie verarbeitet wurde. Ohne dies können Sie Signal nicht von Rauschen unterscheiden, geschweige denn Manipulation erkennen.
• Transparente Handelslogik: Wenn ein Bot einen Handel ausführt, muss diese Entscheidung auf eine klare Begründung zurückgeführt werden können: welche Daten ihn ausgelöst haben, wie zuversichtlich das System war und wie der Entscheidungsweg aussah. Nicht nur „Agent A kaufte Vertrag B", sondern die vollständige Kette des Warum.
• Prüfbare Abrechnungen: Wenn ein Markt sich auflöst, benötigt jeder Zugang zur vollständigen Aufzeichnung, was die Abrechnung ausgelöst hat, welche Quellen überprüft wurden, wie Streitigkeiten behandelt wurden und wie Auszahlungen berechnet wurden. Es sollte für jeden möglich sein, unabhängig zu überprüfen, dass das Ergebnis korrekt war.

Im Moment existiert nichts davon in großem Maßstab. Vorhersagemärkte, selbst die anspruchsvollen, wurden nicht für Verifizierung gebaut. Sie wurden für Geschwindigkeit und Volumen gebaut. Verantwortlichkeit sollte von zentralisierten Betreibern kommen, denen Sie einfach vertrauen mussten.

Dieses Modell bricht zusammen, wenn die Betreiber Algorithmen sind.

Warum es wichtig ist

Laut aktuellen Marktdaten ist das Handelsvolumen von Vorhersagemärkten im vergangenen Jahr explodiert, wobei jetzt Milliarden den Besitzer wechseln. Ein Großteil dieser Aktivität ist bereits halbautomatisch, wobei Algorithmen gegen andere Algorithmen handeln, Bots Positionen basierend auf Nachrichtenfeeds anpassen und Marktmacher ständig die Quoten aktualisieren.

Aber die Systeme, die diese Geschäfte verarbeiten, haben keine gute Möglichkeit zu überprüfen, was passiert. Sie protokollieren Transaktionen, aber Protokollierung ist nicht dasselbe wie Verifizierung. Sie können sehen, dass ein Handel stattgefunden hat, aber Sie können nicht sehen, warum oder ob die dahinterstehende Begründung stichhaltig war.

Da immer mehr Entscheidungen von menschlichen Händlern auf AI Agents verlagert werden, wird diese Lücke gefährlich. Sie können nicht prüfen, was Sie nicht verfolgen können, und Sie können nicht anfechten, was Sie nicht verifizieren können. Letztendlich können Sie Märkten nicht vertrauen, bei denen die grundlegenden Aktionen in Black Boxes stattfinden, die niemand, einschließlich ihrer Schöpfer, vollständig versteht.

Dies ist über Vorhersagemärkte hinaus wichtig. Autonome Agenten treffen bereits folgenreiche Entscheidungen in der Kreditvergabe, Versicherungspreisgestaltung, Logistik der Lieferkette und sogar im Energienetzmanagement. Aber Vorhersagemärkte sind der Ort, an dem das Problem zuerst auftaucht, weil diese Märkte explizit darauf ausgelegt sind, Informationslücken aufzudecken. Wenn Sie nicht überprüfen können, was in einem Vorhersagemarkt passiert, einem System, das speziell zur Enthüllung der Wahrheit entwickelt wurde, welche Hoffnung gibt es dann für komplexere Bereiche?

Was als Nächstes kommt

Um dies zu beheben, muss überdacht werden, wie die Marktinfrastruktur funktioniert. Traditionelle Finanzmärkte stützen sich auf Strukturen, die für Handel in menschlicher Geschwindigkeit gut funktionieren, aber Engpässe schaffen, wenn Maschinen beteiligt sind. Krypto-native Alternativen betonen Dezentralisierung und Zensurresistenz, fehlen aber oft die detaillierten Audit-Spuren, die benötigt werden, um zu überprüfen, was tatsächlich passiert ist.

Die Lösung liegt wahrscheinlich irgendwo in der Mitte: Systeme, die dezentral genug sind, damit autonome Agenten frei operieren können, aber strukturiert genug, um vollständige, kryptografisch sichere Aufzeichnungen jeder Aktion zu führen. Anstelle von „vertrauen Sie uns, wir haben dies korrekt abgerechnet" wird der Standard „hier ist der mathematische Beweis, dass wir korrekt abgerechnet haben, überprüfen Sie es selbst".

Märkte funktionieren nur, wenn die Teilnehmer glauben, dass die Regeln durchgesetzt werden, die Ergebnisse fair sein werden und Streitigkeiten gelöst werden können. In traditionellen Märkten kommt dieses Vertrauen von Institutionen, Vorschriften und Gerichten. In autonomen Märkten muss es von der Infrastruktur kommen, Systemen, die von Grund auf so konzipiert sind, dass jede Aktion nachverfolgbar und jedes Ergebnis nachweisbar ist.

Geschwindigkeit vs. Vertrauen

Befürworter von Vorhersagemärkten haben mit der Kernidee recht. Diese Systeme können verteiltes Wissen aggregieren und Wahrheit auf eine Weise aufdecken, wie es andere Mechanismen nicht können. Aber es gibt einen Unterschied zwischen der Aggregation von Informationen und der Entdeckung von Wahrheit. Wahrheit erfordert Verifizierung. Ohne sie haben Sie nur Konsens, und in Märkten, die von AI Agents betrieben werden, ist nicht verifizierter Konsens eine Formel für eine Katastrophe.

Das nächste Kapitel der Vorhersagemärkte wird davon bestimmt, ob jemand die Infrastruktur aufbaut, um diese Geschäfte prüfbar, diese Ergebnisse verifizierbar und diese Systeme vertrauenswürdig zu machen.