Piețele de predicție se confruntă cu provocări semnificative, nu în stabilirea prețurilor pentru evenimentele viitoare, ci în determinarea rezultatelor reale, conform PANews. Aceste probleme apar frecvent în evenimente mai mici, unde mecanismele de soluționare incorecte sau opace pot submina încrederea în piață, lichiditatea și acuratețea semnalului de preț. Introducerea sistemelor de judecată AI este sugerată pentru a îmbunătăți eficiența și scalabilitatea soluționării, asigurând în același timp transparență și corectitudine.
Experții din industrie recomandă utilizarea modelelor de limbaj mari (LLMs) ca arbitri în piețele de predicție. Această abordare include angajamente de reguli pe lanț, rezistență la manipulare, transparență îmbunătățită și neutralitate crescută. De exemplu, în timpul creării contractului, modele LLM specifice, timpii de execuție și întrebările de judecată pot fi criptate și înregistrate pe blockchain, permițând comercianților să înțeleagă procesul complet de luare a deciziilor în avans. Greutățile fixe ale modelului reduc riscul de manipulare, în timp ce mecanismele de soluționare deschise și audibile previn deciziile arbitrare ale oamenilor.
Dezvoltatorii sunt încurajați să experimenteze cu contracte cu risc scăzut, să standardizeze cele mai bune practici, să construiască instrumente de transparență și să se angajeze în guvernanța la nivel meta pentru a îmbunătăți și mai mult operațiunile pieței de predicție.