作者:Benjamin Funk 来源:archetype 翻译:善欧巴,金色财经
我们的大脑、书籍和数据库既是人类日益增长的数据生成倾向的接收者,也是创造者。这一长线的最新成员——互联网——每天生成和存储约 2.5 千万亿字节的数据。虽然我们很容易对这个数字感到惊叹,但数据点本身却没有什么价值。它们就像巨大拼图中散落的碎片,需要仔细收集、处理和上下文整合才能成为有价值的 信息。
如今,许多互联网巨头都将整个商业模式都围绕着这一点展开,很少有公司比谷歌做得更成功。他们的流程如下:提取大量无价的原材料——数十亿人的“数字排放”,即私人数据——并通过专有算法管道来预测个人可能做出的选择。谷歌提取和处理的数据越多,他们就能为广告商提供更好的洞察,而这些广告商在谷歌的广告拍卖中出价越高,试图将我们转化为客户。
通过这些流程,谷歌每年 产生2400 亿美元的广告收入。
虽然谷歌有意将人类从这一过程中剔除,但还有另一种可能更为有效的方法来生产和货币化有价值的信息——让人类参与到以我们内在的创造、搜索和推测信息的欲望为中心的游戏中。从体育博彩到 MEV 再到像 Among Us 这样的社交推理游戏,我们已经自然而然地被以竞争和协调为中心的“信息游戏”所吸引,这需要我们巧妙地隐藏和发现信息。
有些信息游戏就是游戏。但正如我们所见,其他信息游戏可用于生成新的、有价值的信息并将其货币化,并作为新一代产品和商业模式的支柱。
然而,信息游戏一直有一个致命弱点:信任。具体来说,玩家需要相信其他玩家不能以违反游戏规则的方式分享或处理信息。如果《Among Us》的玩家可以在游戏中期从船员变成冒名顶替者,或者区块构建者可以计算出错误的状态根并仍然被验证者接受,那么就没有人愿意再玩这个游戏了。为了解决这个信任问题,我们求助于值得信赖的第三方来为我们创建和调解信息游戏。
对于像《我们之中》这样赌注较低的游戏来说,这没什么问题,但将游戏创作和调解限制在一个中心化方会限制我们对所玩的信息游戏类型的信任和实验,从而限制我们可以收集、利用和货币化的信息类型。
简而言之,有很多信息游戏甚至还没有被尝试过,因为我们还没有找到一种方法在去中心化的环境中保持它们公平和可信。
可编程区块链和新的加密原语解决了这个问题,允许我们在无需信任第三方或彼此的情况下大规模创建和协调信息游戏。
反过来,以加密技术为驱动的信息游戏可以迅速提高世界可用信息的数量和质量,提高我们的集体决策能力,并在全球 GDP 规模上释放效率收益。想象一下,预测市场遍布全球,成为互联网原生巨额基金的资本分配工具。或者,一款游戏允许个人汇集他们的私人健康数据,并因使用这些数据而产生的任何新发现而获得奖励,同时保护他们的隐私。
然而,正如本文将要展示的,以加密为中心的信息游戏可能还没有为这些高风险用例做好准备。但通过今天尝试规模较小、有趣的信息游戏,团队可以专注于吸引玩家和建立信任,然后再扩大规模,以创造和货币化明天更有利可图的信息市场。
从预测市场到博弈论预言机和TEE 网络,本文将涵盖创建这些加密信息游戏的设计空间,以及充分发挥其潜力的关键基础设施。
从期货到信息市场,区块链允许开发人员创建可定制的自动化金融设备,为无需许可、不可阻挡的市场提供支持。因此,现在任何人都可以创建激励、协调和解决价值和信息交换的机制。这凸显了区块链的关键作用,使我们能够快速试验如何最好地配置游戏,从而为所有参与者实现价值最大化。
很难说服中心化中介机构以这种速度适应或允许其用户参与这些实验。因此,无需许可的市场将成为边缘理论和前沿研究论文得以实现的媒介。我们已经在预测市场的背景下看到了这种情况,其中为应对预测市场的低流动性而概念化的理论自动化做市策略已作为加密轨道上的CPMM实施,并用真钱进行了测试。
无需许可的市场是更好地产生新信息并使其价值货币化的重要工具推动者。
许多信息游戏都会产生新的信息,供玩家做出更好的决策。
这些信息游戏创建了激励机制,从人员、数据库和其他来源提取原始材料(公共和私人数据),然后通过最佳信息生产机器(市场和算法)汇总这些数据。理想情况下,在汇总这些信息时,会产生新信息,并通过帮助其他玩家做出正确决策来货币化。例如,投资 DAO 使用预测市场的结果来确定是否投资新创业公司。
信息游戏设计师所使用的游戏和工具根据他们可能产生的信息类型而有所不同,我们拥有广阔的设计空间,可以探索不同的挑战和机遇。
但让我们从当今最活跃开发和讨论的信息游戏——预测市场开始。
我们在加密货币(及其他领域)看到的最受欢迎的信息游戏之一是预测市场。Polymarket是世界领先的预测市场,正在利用加密货币轨道促进超过4 亿美元的累计交易量(并且增长迅速)。
预测市场的运作方式是激励玩家使用自己的资金(或游戏币)对各种事件的结果下注。这种个人财务利益或“参与其中”的要求有助于确保参与者真正致力于他们的预测。当交易者根据他们的洞察力采取行动时,通过买入低估结果的股份并卖出高估结果的股份,市场就会动态调整。市场价格的这些调整反映了对事件概率更准确的集体估计,有效地纠正了任何最初的错误定价。
在市场上下注的人越多,拥有不同但相关的公共和私人知识的人,价格就越能反映真相。最终,预测市场利用“群众智慧”,利用金融利益推动信息的准确汇总。
不幸的是,预测市场面临着一些关键的挑战,其中许多挑战归结为各种可扩展性问题。
凯恩斯主义选美比赛(评委的目标是选择他们认为其他评委也会选择的选项)并非预测市场所独有。然而,它们在这里的负面影响比传统市场更为明显,因为预测市场的目标就是创造准确的信息。此外,与利润最大化主要驱动参与者行为的传统金融市场不同,预测市场的投注者更容易受到个人信念、政治倾向或对某些结果的既得利益的影响。因此,如果他们的赌注与他们的个人价值观或从这些市场之外的行动中获得的利润预期产生共鸣,他们更愿意在市场上承担财务损失。
此外,人们越是将市场或算法视为真相的来源,操纵该市场的动机就越强烈。这与社交媒体所面临的问题并无太大不同。人们越是信任社交媒体平台提供的信息商品,操纵它们以谋取利润或社会政治利益的动机就越强烈。
一些参与者甚至可能利用预测市场创造的信号和激励来重新定价集体信念并鼓励集体行动。例如,想象一下,一个政府使用某种形式的“量化宽松”来影响预测市场对气候变化或战争等关键问题的预测。通过购买相关预测市场的大量股票,他们可以将财务激励转向期望的结果。也许他们已经确定气候变化的系统性风险被低估了,所以他们在一个预测 2028 年气候会改善的市场中购买了大量“否”股票。这一行动可能会鼓励更多的气候初创公司开发技术,让他们能够在押注“是”股票方面获得信息优势,从而加速寻找解决方案的努力。
虽然上述因素已被证明会对所产生的信息的质量产生负面影响,但也证明操纵的情况实际上会提高市场的准确性,因为市场操纵者是噪音交易者,知情的市场参与者可以通过与他们进行交易来赚钱。
因此,我们可以推断,上述问题是由于缺乏资金充足、消息灵通的交易员来帮助纠正市场。允许这些消息灵通的交易员借入和做空可能是提高这些市场效率的关键手段。
此外,在时间线较长的市场中,知情交易者更难抵制操纵,因为操纵者有更多时间通过交易来影响市场情绪和实际结果。实施时间较短、更新的解决日期的市场可以提高人们对游戏的信任度(从而提高其信息质量),但也会让游戏玩法更引人注目。
我们还看到一些早期迹象,在某些情况下,玩家喜欢信息游戏,因为市场结果可以操纵。Perl是撰写本文时 Farcaster 上排名第一的账户,它倾向于这种模式,并创建了一个应用内平台来推测用户参与度。诸如“@ace 或 @dwr.eth(Perl 和 Farcaster 的联合创始人)明天会获得更多点赞吗?”之类的预测市场已经启动,人们可以预料到足球队和他们的球迷会开始进行恶搞。只有在这里,游戏是异步进行的,并且以点赞而不是触地得分来衡量。虽然 Perl 的游戏有意颠覆了预测市场的信息生产质量,但一个有趣的元游戏通过协调以解决对自己有利的预言而出现。
预测类游戏可以通过缩短游戏回合数、增加游戏更新次数来减少操控和无聊感。然而,在低赌注游戏中,允许玩家操控可以增加乐趣,并成为游戏玩法不可或缺的一部分。
预测市场的另一个挑战在于裁决——如何正确解决市场问题?在许多情况下,我们可以依靠声誉和抵押品作为担保的预言机,这些预言机可以接入链下数据馈送。为了解决这个问题,预测市场设计师可以依靠博弈论和加密预言机来接入更广泛的主题,包括玩家的私人信息。
博弈论预言机或谢林点预言机假设,在没有直接沟通的情况下,网络中的参与者(或节点)将独立地收敛到一个他们认为其他人也会选择的答案或结果。这些预言机由Augur等公司率先推出,后来由UMA推出,通过根据参与者与“共识”答案的接近程度奖励参与者,鼓励诚实报告并阻止串谋。
然而,要让这些预言机可靠地裁决少数参与者之间的赌注,仍存在许多挑战,因为彼此识别和沟通以进行勾结会成为一种潜在威胁。虽然加密被吹捧为避免选民之间勾结的关键工具,但它也可以被用作一种工具,使勾结成为可能,并阻止预测市场正确解决。我们可以通过DarkDAO 利用可信执行环境 (TEE)进行程序化贿赂和协调价格操纵的潜力看到这一点。致力于平衡这些激励措施的团队之一是Blocksense,它使用秘密委员会选择和加密投票来防止勾结和贿赂。
还可以通过利用链上数据来解决预言机挑战。在MetaDAO中,如果玩家正确预测特定提案将如何影响其原生代币的价格,他们就会获得奖励。该价格由 UniswapV3 仓位提供,作为代币价值的预言机。
即便如此,这些预言机在基于公开数据解决市场问题方面仍存在局限性。如果我们能够基于私人数据解决市场问题,我们就可以解锁全新类型的预测市场。
解决基于私人信息的市场问题的方法之一是使用信息游戏本身的结果作为预言。贝叶斯市场就是这样一个例子,它依靠贝叶斯推理的原理,通过让赌徒押注他人的信念来推导出赌徒自己对其私人信息的信念。例如,建立一个人们押注“有多少人对自己的生活感到满意”的市场,可以揭示赌徒自己对他人生活满意度的信念。因此,我们可以得出关于玩家私人信息的准确结论,否则这将是无法验证的事实。
我们可以依靠的另一种解决方案是利用预言机,利用巧妙的加密技术从私有 web2 API“导入”数据。其中一些现有的预言机在市场地图的“公共和私人信息预言机”部分展示。使用这些预言机,可以围绕一些玩家的私人信息创建预测市场,激励私人信息的持有者以可验证的方式解决特定的预测市场,以换取向投注者收取交易费。更一般地说,能够安全地访问链上更丰富的链下数据可以作为一种身份原语,帮助我们更有效地识别、激励和匹配信息游戏中的玩家,帮助我们引导必要的信息,使信息游戏与玩家相关。
吸引流动性进入预测市场很难。首先,这些市场是二项式市场,参与者在特定主题上押注“是”或“否”,要么获得固定金额,要么一无所获。因此,这些股票的价值可能会随着标的资产价格的微小变化而发生剧烈变化,尤其是在接近到期日时。这使得预测它们的短期价格走势非常重要,但具有挑战性。为了应对这些突然变化带来的巨大风险,交易者必须使用先进且不断调整的策略来防范意外的市场波动。
更重要的是,随着预测市场的范围扩大到更多主题并增加其时间范围,预测市场吸引流动性的难度也随之加大。除了政治和体育之外,市场种类越多,持续时间越长,人们就越感觉自己在押注这些市场时没有优势。因此,下注的人越少,产生的信息质量也下降了。
预测市场本身就面临这些流动性问题,因为形成价格需要发现私人信息并根据这些信息下注,这两项活动都是成本高昂的活动。参与者需要为他们的努力和承担的风险获得补偿,包括收集信息和锁定资本的成本。这种补偿通常来自那些愿意接受更差赔率的人,因为他们出于娱乐(即体育博彩)或对冲风险(即石油期货)等原因,这有助于推动流动性和交易量大幅增加。然而,利益范围较窄的预测市场主题对参与者的商业吸引力较小,导致流动性和交易量减少。
我们可以通过回收传统金融和其他现有信息游戏的思想来解决这些问题。
值得注意的是,我们可以利用Hasu 在“预测市场的问题”中介绍的覆盖。在赌博锦标赛中,覆盖的概念(赌场为鼓励参与而增加的额外价值)与为预测市场提出的补贴的作用类似。覆盖有效地降低了玩家的入场成本,使锦标赛更具吸引力,从而增加了新手和老手的参与度。
就像赌博比赛中的覆盖通过提高潜在投资回报率来促进玩家参与一样,预测市场的补贴通过降低进入门槛并使参与更具经济吸引力来激励参与者。补贴还可以充当灯塔,从不知情和知情的交易者那里吸引大量观点和见解,他们可以从纠正这些观点和见解中获利。实施这一战略的团队必须系统地识别和接触潜在的补贴提供者,并根据他们的需求创建市场,因为他们愿意提供必要的流动性。
同样,可以实施类似基金的结构,以实现时间和行业多元化,并在更广泛的问题和时间范围内增加预测市场的流动性。例如,许多公司可能会在以特定诉讼如何解决为中心的市场中找到价值。这些公司可以通过向法律专家提供资金来降低他们的参与成本,使他们能够在广泛的市场中进行多元化,然后根据他们的长期表现给予奖励。
在这种设置下,交易员可以借钱做市,借款金额可以根据对信息的需求和交易员在该主题上的声誉进行参数化。这可以与管理费相结合,作为每个市场的额外覆盖。
在流动性提供者方面,他们将获得交易者的风险敞口,这些交易者受到激励,会正确地押注这些市场,分散投资于一大篮子不同期限的不相关资产。虽然必须考虑委托代理问题,但该系统可以增加这些市场提供的流动性的规模以及分配这些流动性的资金池的多样性。作为奖励,信息商品的质量和多样性可以提高,同时创造有关交易者在不同市场中的技能和知识的新信息,通过声誉副产品加速流动性提供者的回报。
当玩家可能产生的信息的价值很大时,将借贷和流动性挖掘等可组合金融市场整合到游戏中可以作为降低进入门槛的关键工具。
当今预测市场中默认的、以交易所为中心的用户体验和有限的奖励类型可能会排挤那些受其他类型的界面和激励措施激励的人,从而进一步限制流动性。从投注者的角度来看,有很多有趣的方法可以提高预测市场的质量,所有这些方法都围绕着增加不同类型的玩家的覆盖面和可访问性。
首先,我们可以通过将预测市场整合到更大的社交平台中来改善其用户体验。Perl和 Swaye已经展示了如何通过接入 Farcaster 的数据,让用户免于打开单独应用程序的认知负担,而信息游戏设计者可以识别玩家并将其引导到他们独有的市场(即 /nyc-politics 频道中的顶级参与者)。
还可以尝试扩大分配给投注者的奖励范围,并对他们投入的资金制定更宽松的要求。这看起来像是用证明来奖励个人,或者将财务奖励的范围扩大到“应用内效用”或通过积分或代币代表的权益。
虽然金钱激励对于预测市场发挥作用至关重要,但一些文献表明,游戏货币可以创造具有同等质量的预测市场。从实践上讲,这告诉我们,我们可以灵活地假设投注者愿意承担风险并被迫获利的“风险投资”类型。
此外,还有不同类型的市场机制可用于使用户体验更加基于民意调查,这将进一步减少摩擦并降低进入门槛。剑桥的一项研究评估了这一假设,发现在交易活动较少、买卖价差较大以及市场快速解决的时期,民意调查机制比预测市场能带来更准确的结果。该研究还发现,将基于民意调查的预测游戏与预测市场的金钱激励相结合,比单纯的预测市场价格准确度要高得多。此外,为了解决信息停滞的潜在挑战,民意调查可以根据某种推送或拉动的系统定期“更新”,激励基于新信息动态地再现信息。
加密信息游戏过去常常会吓跑除最忠实的高级用户之外的所有人。现在,随着成本降低、可用性提高和数据丰富,我们有机会开发针对特定受众的更加多样化和易于访问的游戏。
想象一下 Solidity 开发人员玩的一款游戏,玩家利用多方计算 (MPC)来披露自己的工资并计算平均工资,同时保持个人工资的机密性。这将是加密专业人士与各自雇主谈判的一种宝贵方式,同时也是一种娱乐来源。
更广泛地说,信息游戏可以利用隐私保护技术来扩大原材料的范围,特别是私人数据和信息,这些材料和信息可以被分析以产生新的见解。通过确保隐私,这些工具可以增加人们共享数据和信息的多样性和倾向,并为数据提供者提供由此产生的价值。
虽然这并非包罗万象,但信息生产者使用的一些工具包括零知识 (ZK)、多方计算 (MPC)、完全同态加密 (FHE) 和可信执行环境 (TEES)。这些技术的核心机制不同,但它们都达到了类似的目的 -使个人能够以保护隐私的方式提供敏感信息。
然而,对于需要强机密性保证的用例,使用基于软件和硬件的加密原语仍面临许多严峻挑战,我们将在后面讨论。
隐私保护密码学极大地拓宽了以前不可能存在的新型信息游戏的设计空间。
想象一个游戏,数据科学家通过开发和押注去中心化对冲基金的交易模型相互竞争。然后,区块链就特定模型的得分达成共识,并根据模型预测的正确性及其对基金回报的影响奖励或削减参与者。这是以太坊上最早的信息游戏之一Numerai采用的方法。在这个游戏中,以太坊的共识通过不同模型及其创建者之间的全球竞争来发挥杠杆作用,有效地激励人工智能玩信息游戏,从而产生有价值的回报。
更进一步,我们还可以激励人工智能更直接地为我们玩信息游戏,利用它们的百科全书知识相互竞争进行预测。虽然它们可能不一定喜欢玩这些游戏,但使用智能机器代替人类将大大降低生产信息所需的劳动力成本。因此,这些人工智能模型可以增加更小众的预测市场的流动性,而人类原本不愿意参与这些市场。正如Vitalik 所说:
“如果你创建一个市场,并提供 50 美元的流动性补贴,人类不会关心竞标,但成千上万的人工智能会很容易地蜂拥而至,并做出他们能做出的最佳猜测。在任何一个问题上做得好的激励可能很小,但制造一个总体上能做出正确预测的人工智能的激励可能高达数百万。”
或者,我们可以利用 ML 模型之间的共识,围绕它们所创建信息的价值在它们之间创造竞争。Allora和Bittensor TAO等团队正在协调模型和代理,以将其预测广播给网络中的其他人,而其他人则负责评估、评分并将其表现广播回网络。在每个时期,模型之间的集体评估用于根据预测质量向不同模型分配奖励和/或权力。因此,企业家可以利用自我改进的模型网络来提高流经其市场的信息的质量。
有些信息游戏可以仅靠用户从中获得的乐趣来维持生存。但对于那些想利用他们制作的信息的价值赚钱的人来说,事情需要多考虑一下。不幸的是,信息作为一种商品的品质导致了严重的市场失灵,阻碍了它们无缝地赚钱:
信息只有在消费之后才能被重视,这使得买家很难评估卖家的价格是否准确反映了其信息的价值。
信息是非竞争性的——它的消费不会降低它的可用性,这意味着它不具备让买家感兴趣的稀缺特性。
信息的非排他性,加上低复制成本,使得卖家很难阻止未经授权的访问,尽管初始生产成本很高。
这些经济特征为买卖双方利用信息获利带来了挑战,可能导致信息产量不足。如果信息很快被所有可以同时利用的人知道,那么由于竞争加剧或他们打算使用的方案崩溃,信息买家利用信息不对称的机会就会减少。值得庆幸的是,有一些加密工具可以用来解决这些问题,而且已经有人这么做了。
将信息生产货币化的一种方法是,在不对该信息保密或限制对其采取的行动的情况下,简单地将信息公开,但为人们提供一种工具来押注它将如何变化——也称为衍生品。
积极开展这项工作的一家公司是Parcl *,其交易所让用户能够对房地产市场的涨跌进行投机。Parcl 的市场由实时价格信息驱动,这些信息由 Parcl Labs 从庞大的房地产数据库获取,并通过专有算法提供,以生成精细、准确的信息,其质量远超传统的房地产价格指数。
虽然 Parcl 确实通过 API 更直接地将这些信息货币化,但他们通过允许交易者押注这些信息将如何随时间变化,创建了一个额外的货币化层。其他项目,例如市场地图的“另类信息市场”部分中提到的IKB和Fantasy等项目,则专注于通过猜测或对冲现有公共信息将如何变化(从运动员的表现到创作者的社交参与)来实现货币化。
如果您可以出售对您所产生的信息的推测权,那么您就可以将其货币化,而无需对其进行保密或限制买家可以使用该信息的用途。
想象一款游戏,让你在最新链上活动和全新加密初创公司被全世界知晓之前,发现它们经过精心策划的 alpha。要实现这一点,信息需要保持机密性,以解决公共信息带来的非竞争性和排他性问题。出于这个原因,下一代信息市场正在促进机密信息的交换,同时利用区块链来发现和规范所有可以付费访问它的参与者的访问权限。
Freatic 的* 去中心化机密信息市场Murmur就体现了这种方法,它通过 NFT 和队列系统来控制对信息的独家访问。信息购买者首先通过购买以优惠券形式呈现的 NFT 来订阅特定主题。然后,他们便可以在队列中占有一席之地,以从发布者那里兑换机密信息,并允许他们支付额外费用来降低其传播速度。之后,购买者还可以对信息的质量进行投票。通过这一过程,Murmur 确保信息的机密性和价值,而无需将其销售限制在一个实体。
相比之下,Friend.tech 使用密钥和绑定曲线来管理群聊中机密信息的访问,随着需求的增加,访问成本会更高。因此,人们可以将 Friend.tech 密钥视为来自个人的信息平均价值的代理(假设密钥市场是有效的)。然而,玩家在交易密钥时总是会“计入”个人“价值”的某些概念,这使得买家很难为信息的价值定价。也许这可以作为另一个数据点来支持以下说法:迄今为止最有价值的“信息市场”实际上是 memecoin 市场,如果你仔细观察,就会发现它是围绕特定趋势或人物的象征价值的预测市场。
除了 Memecoin 之外,控制信息访问的团队可以采取的一个方向是允许信息卖家设计更好地将访问价格与信息价值联系起来的联合曲线。例如,对于随着信息被人所知而迅速贬值的信息,其定价可以通过反映信息价值随时间快速贬值的联合曲线来确定。
由于信任问题和寻找双重需求巧合,去中心化货币兑换具有挑战性。区块链已经为货币(比特币)解决了这个问题,并将在以寻找隐藏信息为中心的趣味游戏的催化下为信息解决这一问题。
将信息货币化而不明确保密的一种主要方法是生产和销售只有一家组织能够使用的信息。这种策略并不新鲜,因为许多公司已经通过拍卖或保密协议将信息限制在特定买家手中,从而将信息货币化。然而,我们看到了一种销售信息商品的新商业模式——生产仅与做出特定决策的组织相关且有价值的公共信息。
事实上,我们现在看到预测市场正在加密轨道上建立,以便尝试使用Futarchy 作为一种替代机制来将其产生的信息货币化。
Futarchy 提供了一种改进决策的新方法,其核心是利用预测市场产生的信息。预测市场产生的信息用于做出决策,当预测市场得到解决时,预测最好的玩家将获得奖励。
预测市场本身对参与者来说是零和游戏,限制了知情交易者参与其中的动力,并加剧了其现有的流动性瓶颈。Futarchy可以解决这个问题,因为更好的决策所创造的财富可以重新分配给交易者。
像MetaDAO这样的加密原生实体已经在尝试使用 Futarchy。当提出一项提案时,例如Pantera购买 MetaDAO 治理代币的提案,就会创建两个预测市场:“通过”表示支持,“失败”表示反对。参与者在这些市场内交易有条件的代币,推测该提案对 DAO 价值的影响。解决方案取决于在指定时间段后对“通过”和“失败”代币的时间加权平均价格 (TWAP)进行比较。如果“通过”市场的 TWAP 超过“失败”市场的 TWAP 一定幅度,则该提案获得批准,从而执行提案的条款并取消失败市场的交易。该系统利用市场动态来推动治理决策,使其与提案对提高或降低 DAO 价值的影响的集体预测保持一致。
在某些情况下,Futarchy 的设计必须考虑到保密性。例如,如果使用预测市场来决定某个人的招聘,那么这些信息就会被公开,并变成一种信息风险——竞争对手可能会根据市场的预测来挖走该员工。
保密信息的另一个原因是它对积极性和组织文化的影响。正如罗宾·汉森 (Robin Hanson) 在他的“预测市场的未来”演讲中指出的那样,谷歌自己的内部实验遇到了阻力,因为高管们担心公开的绩效指标可能会打击员工的积极性。当然,管理者不愿意实施一些可能暴露皇帝没有穿衣服的事情,我们今天就看到了这种情况。据 MetaDAO 创始人@metaproph3t称,有些人决定不提交提案,因为他们不想被市场评估。
这两个问题都可以通过限制特定决策者获取预测市场信息来解决。然而,如果赋予这些决策者基于这些信息自主决定其行为的权力,投注者就会将这些偏见纳入投注中,从而降低所生成信息的质量。
在其他情况下,Futarchy 可能更适合应用于特定行业,其优势大于文化影响,比如桥水基金的对冲基金。整合区块链可以进一步增强 Futarchy 的完整性,以防止操纵。
到目前为止,预测市场仅限于通过投机或对冲实现盈利。预测市场可以帮助组织做出更好的决策,从而开辟一个全新的市场,尽管围绕机密信息的作用仍存在悬而未决的问题。
正如本文开头所述,Google 通过将信息出租给广告商,同时将广告商对信息的使用限制在 Google 的广告拍卖中,从而将信息货币化。同样,可信承诺通过限制买家根据上述信息可以采取的行动,帮助信息卖家货币化。
信息卖家可以使用MPC、TEE 和 FHE等加密方法来确保买家对私人数据进行计算的可信承诺。因此,卖家可以将其信息委托给买家,让他们对其私人信息的未来行动进行特定控制,而无需透露信息本身。
这一基本原理解锁了各种信息游戏。想象一下,只有当信息买家承诺模拟交易顺序的次数达到上限时,交易者(信息卖家)才能将交易顺序的权利出售给信息买家(搜索者)。更进一步,想象一下允许 Netflix 用户将观看 Netflix 电影的权利委托给他人,这样他们就可以从自己的账户中“获得收益农场”奖励,而无需泄露其登录信息。反过来,买家可以从卖家的私人信息中解锁价值,而卖家无需应对出售信息本身的挑战(信息是一种非竞争性、非排他性的体验商品)。
尽管机密性保证有限,但TEE是目前实施此类控制的实用选择。虽然 TEE 不适合保护大型资产或敏感数据,但它适用于需要对机密信息进行更长时间限制访问的用例,例如抢先交易保护。Flashbots团队创建的项目SUAVE正在构建一个开发人员现在就可以使用的 TEE 网络,其长期愿景是使应用程序开发人员能够找到新方法来更好地将他们及其客户的信息价值货币化。
在 SUAVE 的设计中,将区块链与 TEE 集成解决了推进信息游戏所必需的三个关键 TEE 限制。首先,区块链消除了主机和玩家之间通信信任的需要,因为玩家可能会进行审查或做出恶意行为。其次,区块链为状态维护提供了一种安全机制,可防止 TEE 容易遭受的回滚攻击。最后,区块链对于确保无需许可、不受审查地创建基于 TEE 的信息游戏 ( SUAPP ) 至关重要,其智能合约、输入和输出都可以得到所有玩家的信任。
虽然许多早期使用 SUAVE 的信息游戏显然都以 MEV 为中心,但它们有机会用于远远超出交易范围的信息游戏。
将信息货币化的一个关键挑战是信息作为“体验商品”的固有性质。体验商品的价值只有在使用时才会被认可,这使得卖家很难事先为其定价。在创建解决此问题的机制时,我们还可以为用户创造有趣的游戏玩法。有些游戏主要围绕让玩家建立与其他玩家不同的声誉,例如《魔兽世界》,这可以成为乐趣的来源,也是玩家决定与谁合作的关键方式。其他游戏可能希望卖家承诺某些情报(即敌人位置、秘密计划)的价格,而无需他们事先透露信息。
为了克服这个问题,信息游戏的设计者可以利用零知识证明 (ZKP)等加密解决方案来验证计算信息商品的特性(例如交易算法的有效性),而无需披露实际数据或代码。这可以通过创建加密承诺、在区块链上加盖时间戳并提供算法性能的 ZKP 来实现。然而,这种方法只对那些价值源自其计算属性并可在可验证输入上进行测试的信息商品有效。
对于其他类型的信息商品,声誉和身份至关重要。可以利用信息买家之间的共识机制,围绕卖家试图出售的信息的价值建立声誉。
Murmur 等系统利用专属窗口内的订阅者投票来建立发布者的声誉,根据社区反馈将其从未验证状态提升为已验证状态。此过程创建了透明且不可更改的互动记录,通过紧密的反馈循环为卖家建立值得信赖的声誉。
另外,Erasure Bay协议要求卖家投入资金和声誉作为其信息可靠性的信号。该协议确定了一个“恶意因素”,如果信息被证明质量低下,买家可以销毁卖家一定比例的股份,从而确保卖家有动力提供高质量的信息。
为了避免市场失灵和最大限度地提高销量,游戏设计师需要为卖家提供加密工具来证明其信息的价值,或者提供可靠、快速的机制来围绕他们之前销售的产品建立声誉。
信息游戏并不是新鲜事物。然而,在可编程区块链出现之前,游戏设计师只能向中心化的中介机构寻求许可,玩家也只能玩由可信的第三方调解的游戏。
如今,区块空间成本的大幅降低使得任何人都可以创建受Futarchy启发的DAO或机密信息协议,并接入无数用于验证、裁决、货币化等方面的工具。低参与门槛和无需许可的金融轨道上的开放式创新将解锁许多难以想象的游戏。
本文展示了实施这一新一波信息游戏的早期迹象和挑战,以及使用加密工具解决这些问题的潜力。有了这些工具,一些游戏设计师将改进我们已经玩过的信息游戏,比如交易和MEV,而其他人则会创造出以前根本不可能存在的游戏。
尽管如此,这些以加密技术驱动的信息游戏都是需要相互组合的迷你游戏,只有将它们整合在一起才能形成完整的游戏。玩家通过建立声誉、与团队合作以及在组织内争夺影响力所获得的快乐与刺激,都是更大整体中的组成部分。
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