AI机器人正在对未来下注，但它们在作弊

人类建立的每一个用于发现真相的系统,从同行评审科学到调查新闻再到证券交易所,都依赖于问责制。预测市场也不例外。它们将猜测转化为价格,使人们可以用真金白银押注联储局是否会降息或谁将赢得下一次选举。多年来,这些都是人类的游戏,涉及交易员观察民调或经济学家分析数据。但情况已经改变。AI代理正在创建自己的市场,每秒执行数千笔交易,并自动结算赌注,整个过程完全没有人类参与。

这个宣传听起来很有说服力:完美的信息、即时的价格更新、以机器速度运行的市场。更快一定更好,对吧?未必如此。没人谈论的问题是,没有验证的速度只是快进的混乱。当自主系统以闪电般的速度相互交易,而没有人能追踪它们使用了什么数据或为什么下了特定的赌注时,你没有市场;你有的只是一个恰好转移资金的黑箱。

显而易见的问题

我们已经窥见了这可能会出多大的问题。华顿商学院和香港科技大学2025年的一项研究显示,当AI驱动的交易代理被释放到模拟市场中时,机器人会自发地相互串通,参与价格操纵以产生集体利润,而无需任何明确的编程来执行此操作。

问题在于,当AI代理进行交易、移动价格或触发支付时,通常没有记录说明原因。没有书面记录,没有审计日志,因此无法验证它使用了什么信息或如何做出该决定。

想想这在实践中意味着什么。市场突然波动20%。是什么造成的?AI看到了真实的东西,还是机器人出故障了?这些问题现在没有答案。随着越来越多的资金流入机器主导的系统,这是一个严重的问题。

缺失的东西

要让AI驱动的预测市场真正运作,不仅仅是快速移动,它们需要当前基础设施无法提供的三样东西:

• 可验证的数据追踪:输入预测的每一条信息都需要一个永久的、防篡改的记录,说明它来自哪里以及如何被处理。没有这个,你无法区分信号和噪音,更不用说捕捉操纵了。
• 透明的交易逻辑:当机器人执行交易时,该决定需要链接回清晰的推理:什么数据触发了它,系统有多大信心,决策路径是什么样的。不仅仅是"代理A购买了合约B",而是完整的原因链。
• 可审计的结算:当市场结算时,每个人都需要访问完整记录,是什么触发了结算,检查了哪些来源,如何处理争议,以及如何计算支付。任何人都应该能够独立验证结果是否正确。

目前,这些都不存在规模化。预测市场,即使是复杂的市场,也不是为验证而建的。它们是为速度和交易量而建的。问责制应该来自你必须信任的中心化运营商。

当运营商是算法时,这种模式就崩溃了。

为什么这很重要

根据最近的市场数据,预测市场交易量在过去一年中爆炸式增长,现在有数十亿资金易手。其中大部分活动已经是半自主的,算法与其他算法交易,机器人根据新闻源调整头寸,自动化做市商不断更新赔率。

但处理这些交易的系统没有好的方法来验证正在发生什么。它们记录交易,但记录不等于验证。你可以看到交易发生了,但你看不到原因,或者其背后的推理是否合理。

随着越来越多的决策从人类交易员转向AI代理,这一差距变得危险。你无法审计你无法追踪的东西,你无法对你无法验证的东西提出异议。最终,你无法信任基本行动发生在黑箱内的市场,包括其创建者在内的任何人都无法完全理解这些黑箱。

这不仅仅关乎预测市场。自主代理已经在信用承保、保险定价、供应链物流甚至能源网格管理中做出重要决策。但预测市场是问题首先浮现的地方,因为这些市场明确设计用于暴露信息缺口。如果你无法验证预测市场中正在发生的事情,一个专门为揭示真相而建立的系统,那么在更复杂的领域还有什么希望?

接下来会发生什么

解决这个问题需要重新思考市场基础设施的运作方式。传统金融市场依赖的结构对人类速度的交易很有效,但当涉及机器时会造成瓶颈。加密原生替代方案强调去中心化和抗审查性,但往往缺乏验证实际发生情况所需的详细审计追踪。

解决方案可能处于中间某个位置:系统足够去中心化,以便自主代理可以自由运作,但又足够结构化,以维护每个操作的完整、加密安全的记录。标准不再是"相信我们,我们正确结算了这个",而是变成"这是我们正确结算的数学证明,自己检查一下"。

市场只有在参与者相信规则会被执行、结果会公平、争议可以解决时才能运作。在传统市场中,这种信心来自机构、法规和法院。在自主市场中,它必须来自基础设施,从根本上设计用于使每个行动可追溯、每个结果可证明的系统。

速度vs信任

预测市场的支持者对核心理念是正确的。这些系统可以聚合分布式知识并以其他机制无法做到的方式揭示真相。但聚合信息和发现真相之间存在差异。真相需要验证。没有它,你只有共识,而在AI代理运行的市场中,未经验证的共识是灾难的配方。

预测市场的下一章将取决于是否有人建立基础设施,使这些交易可审计、这些结果可验证、这些系统值得信赖。