预测市场的诚信危机：AI 能否成为真相的守护者？

泽连斯基参加北约峰会时的着装引发了一场价值 2 亿美元的预测市场争议。这一事件揭示了人为操控预言机的根本缺陷：当操纵带来的收益超过成本时，事实就变成了可以被高价购买的商品。

在这起事件中，泽连斯基出席北约峰会时穿着被主流媒体普遍认定为西装的服装。然而，某预言机系统却对"泽连斯基是否在 7 月穿西装"这一预测给出了否定的结果。这一决定并非基于事实或证据不足，而是因为控制预言机的一些参与者在"否"这个选项上押注了巨额资金。他们只需利用手中的投票权就能扭曲现实，几乎没有任何实质风险。

这一事件暴露了人为控制的预言机系统的致命弱点：人性本身的偏见。在这个案例中，一些大型代币持有者大量押注"否"。当"是"看似为正确结果时，他们并未接受损失，反而开始操纵投票过程。超过 2300 万枚代币（价值约 2500 万美元）被用于反转结果。这种行为完全违背了去中心化的原则，实质上是少数"巨鲸"在保护自己的利益。

这个问题的影响范围远不止于单一平台或预言机系统。所有由人类控制的预言机系统都容易受到各种操纵手段的影响，并面临激励机制设计中的诸多陷阱与缺陷。类似的情况此前已在 2025 年 3 月的乌克兰矿产交易案例中出现过。

所有主要的预测市场都面临着同样的根本性挑战：当人类掌控真相的定义权时，真相就可能沦为逐利的工具。

要解决这一问题，唯一有效的方案是彻底排除人为干预。AI 驱动的预言机系统可能改变这一现状：

1. 无财务激励：AI 模型不持有仓位，也不关心结果归属。
2. 抗偏见决策规则：相同的训练参数会导致模型基于一致的标准评估证据。
3. 可追溯的推理过程：每一步决策都可被记录、审查和重现。
4. 高效处理能力：可并行分析海量数据源，无需休息或人为干预。

尽管 AI 系统仍可能存在误差，但这种误差属于随机的统计噪音，难以被交易者利用。在明确的判断标准和可信数据源支持下，当前最先进的 AI 模型已具备生产级别的准确性，且性能还在持续提升。

未来的预测市场必须将人类彻底排除在真相判定过程之外。这种新架构可能包括：预定义的信息源层级结构、数据来源的密码学证明、多 AI 系统独立得出结论、可追溯的推理过程、以及不可篡改的区块链存证。

这一挑战的影响远超预测市场本身，涉及选举完整性验证、科学共识形成、新闻真实性鉴别、历史记录保存等多个领域。在"后真相"时代，我们迫切需要建立能够确立客观真相的系统。

预测市场面临的选择十分严峻：要么继续相信受经济利益驱动的人类能够成为真相的中立裁决者，要么构建彻底消除人为偏见的真相判定系统。市场自身的运行已经给出了答案——当 2 亿美元资金涌入一个看似显而易见的结果却意外败北时，系统暴露了其真实本质。

解决这一问题的技术已经存在。在这个时代，真相的判定至关重要，不能由出价最高者来决定。