Rynki predykcyjne stają w obliczu znaczących wyzwań, nie w wycenie przyszłych wydarzeń, ale w określaniu rzeczywistych wyników, zgodnie z PANews. Problemy te często pojawiają się w mniejszych wydarzeniach, gdzie błędne lub nieprzejrzyste mechanizmy rozliczeniowe mogą undermować zaufanie do rynku, płynność i dokładność sygnałów cenowych. Wprowadzenie systemów osądzenia AI sugeruje poprawę efektywności rozliczeń i skalowalności, zapewniając jednocześnie przejrzystość i sprawiedliwość.
Eksperci branżowi zalecają stosowanie dużych modeli językowych (LLM) jako sędziów na rynkach predykcyjnych. To podejście obejmuje zobowiązania do przestrzegania zasad na łańcuchu, odporność na manipulacje, zwiększoną przejrzystość i zwiększoną neutralność. Na przykład, podczas tworzenia kontraktu, konkretne modele LLM, znaczniki czasowe i wezwania do osądzenia mogą być szyfrowane i rejestrowane na blockchainie, co pozwala traderom zrozumieć pełen proces podejmowania decyzji z wyprzedzeniem. Stałe wagi modeli zmniejszają ryzyko manipulacji, podczas gdy otwarte i audytowalne mechanizmy rozliczeniowe zapobiegają arbitralnym decyzjom ludzkim.
Zachęca się deweloperów do eksperymentowania z niskoryzykownymi kontraktami, standaryzowania najlepszych praktyk, tworzenia narzędzi przejrzystości oraz angażowania się w ciągłe zarządzanie na poziomie meta, aby dalej poprawić operacje rynku przewidywań.