2025年人工智慧將以7種方式協助預測市場

預測市場讓人們買賣合同，其收益取決於未來事件——從選舉結果到經濟指標的一切。 

在加密貨幣、金融和治理領域，這些工具越來越多地被用於匯總情緒、對沖風險和改進決策。但隨著市場的成熟，人工智慧將以多種新的方式增強其影響力。 

以下是人工智慧可以在 2025 年及以後顯著增強預測市場的七個領域。

從新聞和社交媒體中更好地提取訊號

人工智慧自然語言處理 (NLP) 可以解析突發新聞、社群媒體聊天、論壇和監管更新，以提取情緒並偵測新興事件。 

PredictionSwap.ai 例如，將自己描述為一個聚合器和人工智慧分析工具——它對邊緣進行排名，“標記錯誤定價”，並提供從私人新聞提要和向量資料庫中提取的理由。

這類工具可以讓市場更快調整賠率。如果相關新聞爆出（例如政府政策聲明、聯準會演講等），人工智慧可以幫助預測市場幾乎立即反映這些變化，這與通常的人工研究或滯後的民意調查截然不同。

透過混合人機模型提高預測準確性

將人類判斷（群體、專家）與人工智慧/機器學習模型結合，可以顯著提升預測準確性。近期有研究認為，預測市場和預測競賽與人工智慧結合使用，不僅可以聚合洞見，還能加速知識創造。 

瑞恩·H·墨菲 提示 這些機制可能代表著“人類知識擴展的中斷”，將市場和錦標賽的認知槓桿比作重大的歷史轉變，因為它們將分散的資訊引導成快速、可用的預測。

實證研究支持這種混合方法：對預測錦標賽和複製市場的總結分析表明，預測市場提供了強大的準確性（大約 73% 複製結果的準確性 在總結研究中，結果往往優於簡單調查。 

這種模式支持將演算法規模與人類判斷相結合。機器大規模地呈現訊號，而人類則添加背景和領域細微差別，從而產生比單獨使用任何一種方式都更精確的機率。

利用人工智慧實現自動化做市和流動性供應

流動性是預測市場面臨的最大挑戰之一。人工智慧可以透過動態調整買賣價差、管理流動性供應和減少滑點來提供幫助。 

PredictionSwap.ai 等平台已經監控多個市場的賠率（例如 卡爾希 + 多元市場 )，偵測錯誤定價，並根據市場和新聞數據的人工智慧分析提供交易建議。

有了更聰明的做市演算法，預測市場將變得更容易進入——交易者將面臨更少的摩擦、更少的成本和更廣泛的參與。這反過來又可以提高預測的準確性，並提升整體市場深度。

風險偵測與操縱保障措施

預測市場容易受到異常活動的影響：洗盤交易、搶先交易或大型參與者的操縱。在這種情況下，人工智慧可以充當監督者。透過使用異常偵測、模式識別和詐欺偵測模型，平台可以及早發現可疑行為。

例如，在最近的 xAI-Kalshi 合作夥伴關係 ，Grok（xAI 的聊天機器人）將提供事件市場上的新聞、情緒和經濟指標的即時分析，可能幫助交易者和平台辨別何時因合法原因而非噪音而導致賠率變動。

這些系統並非萬無一失，但人工智慧有助於建立多層審查——自動警報、記錄來源和透明度——使惡意行為者更難以不被發現地扭曲市場。

個人化預測市場介面和諮詢代理

並非所有預測市場交易者都是全職數據分析師。人工智慧代理可以幫助彌補這一差距。 

例如，Grok 與 Kalshi 的整合將為用戶提供「快速、易懂的市場價格複雜發展和波動摘要」。此類工具可幫助非專家做出明智的選擇，減少進入障礙，並避免被頭條新聞誤導。

衝浪 是一種提供「預測代理」模組（在其代理目錄中）的解決方案，該模組使用外部 AI 工具分析即時新聞和數據，然後自動進行交易或以高信心提出預測。 

這些諮詢層可以擴大預測市場的參與度，同時有助於維持品質：人們根據數據和洞察力做出決策。

利用人工智慧產生的數據預測新事件類型

有些事件難以預測，只是因為資料稀缺：演算法效能、機器學習技術基準、氣候結果，或涉及新興技術的事件。人工智慧可以幫助產生合成或推斷數據，模擬未來情景，並提出以前不可行的新事件契約。

一些新興項目將預測市場與人工智慧引擎相結合，以提出新穎的事件類型。 

例如， 聯合對沖 建議使用新穎的激勵機制（例如哈伯格稅/動態同股分紅），使預測市場能夠在不同時間範圍內擁有無限的流動性，並支持對舊模型難以維持的事件類型的預測。雖然這些設計仍處於學術階段，但它們有助於推動哪些類型的預測是可行的。 

還有 形而上學 雖然並非總是以真金白銀的形式存在，但 Metaculus 以聲譽為基礎，專注於科學、技術和麵向未來的突破。它經常預測一些難以映射到現有市場數據中的事物（例如，人工智慧進展時間表、氣候或科學訊號），這對於構想新穎的事件合約非常有用。

透過人工智慧實現自動結算和爭議解決

預測市場中的一個摩擦點是驗證事件的結果、解決爭議以及簽訂資訊模糊且來源可靠性不確定的合約。 

透過人工智慧輔助驗證（例如交叉引用來源或分析官員聲明的自然語言），您可以使用 ML 預言機節省一些人力資源和勞動力。

xAI 與 Kalshi 的交易表明，平台中整合的即時經濟指標和新聞摘要可以幫助用戶更清楚地了解哪些來源推動了賠率的變化。

更快、更自動化的結算有助於建立信任。交易者可以更快獲得賠付；糾紛更少；平台營運成本也更低，從而提高營運的可擴展性和可預測性。

一些權衡

人工智慧對預測市場的增強前景廣闊，但也存在實際的權衡和風險需要管理：

• 數據偏差與幻覺風險：人工智慧模型可能會誤解或扭曲資訊（正如一些關於 Grok 輸出的報告所見）。確保準確性、來源多樣性和防護措施至關重要。
• 過度擬合和模型回音室效應：如果人工智慧的模型過於貼近歷史數據或主流敘事，模型可能會錯過黑天鵝事件或不尋常的情況。
• 道德、隱私和監管：在使用社群媒體資訊流、新聞抓取和公眾情緒時，隱私問題會凸顯出來。預測市場也存在不受監管的領域，因此使用人工智慧的平台需要透過透明度、許可和合規性來找到出路。
• 基礎設施和成本：即時分析、大型人工智慧模型和強大的預言機需要運算資源、工程投入和資金。並非所有平台都能以低成本實現可擴充性。

下一代預測市場是否具有人工智慧？

人工智慧有可能顯著增強預測市場的功能——更快的訊號提取、人機混合預測、更智慧的流動性、更好的風險控制、個人化的介面、新穎的事件類型和更可靠的結算。 

這些不是科幻小說的附加組件；由於 PredictionSwap.ai 等平台以及 xAI 的 Grok 與 Kalshi 等受監管預測交易所的集成，許多功能已經在運行中。

再說一次，我們才剛起步。成功很大程度上取決於設計、透明度、監管和道德規範。如果一切順利，這很可能成為下一個時代（從2025年起）透過加密貨幣進行預測、治理和決策的底層基礎設施。