2025年人工智能如何提升预测市场的7种方式

简要概述

人工智能将通过提高预测市场的准确性、自动化流动性和结算、检测操纵行为、实现新型事件类型，以及使市场洞察更易获取来改变预测市场，从而可能重塑加密货币、金融和治理领域的决策过程。

预测市场让人们可以买卖合同，其支付取决于未来事件——从选举结果到经济指标的所有内容。

在加密货币、金融和治理领域，这些工具越来越多地被用来聚合情绪、对冲风险和改善决策。然而，随着市场的成熟，人工智能有望以几种新的方式增强它们的力量。

以下是人工智能在2025年及以后可以显著提升预测市场的七个领域。

从新闻和社交媒体中更好地提取信号

基于AI的自然语言处理 (NLP) 可以解析突发新闻、社交媒体讨论、论坛和监管更新，以提取情感并检测新兴事件

PredictionSwap.ai例如，自称为一个聚合器和AI分析工具——它对边缘进行排名，"标记错误定价"，并提供来自私人新闻源和向量数据库的理由。

这样的工具可以使市场更快地调整赔率。如果相关消息爆出(，例如政府政策公告、联邦储备讲话等)，人工智能可以帮助预测市场几乎瞬间反映这些变化，而不是通常的手动研究或滞后的民意调查。

通过混合人类-人工智能模型提升预测准确性

结合人类判断(人群、专家)与AI/ML模型可以显著提高预测准确性。最近的研究认为，预测市场和预测比赛在与AI一起使用时，不仅仅是聚合洞察——它们可以加速知识创造。

瑞安·H·墨菲建议，这些机制可能代表了“人类知识扩展的断裂”，将市场和比赛的认知杠杆比作重大历史变革，因为它们将分散的信息转化为快速、可用的预测。

实证研究支持这种混合方法：对预测比赛和复制市场的汇总分析显示，预测市场在汇总研究中的复制结果准确率达到 73%，通常优于简单调查 (。

该模式支持将算法规模与人类判断相结合。机器以规模呈现信号，而人类增加上下文和领域细微差别，从而产生比任何单独一方更好地校准的概率。

基于人工智能的自动化市场做市与流动性提供

流动性是预测市场面临的最大挑战之一。人工智能可以通过动态调整买卖价差、管理流动性提供和减少滑点来提供帮助。

像 PredictionSwap.ai 这样的平台已经在多个市场监控赔率)例如 Kalshi + Polymarket(，检测定价错误，并根据对市场和新闻数据的 AI 分析提供交易建议。

通过更智能的做市算法，预测市场可能变得更加可接触——交易者将面临更低的摩擦、更少的成本和更广泛的参与。这反过来可能会提高预测的准确性并改善整体市场深度。

风险检测与操控保护措施

预测市场容易受到异常活动的影响：洗盘交易、抢跑或大型参与者的操控。在这里，人工智能可以充当监督者。通过使用异常检测、模式识别和欺诈检测模型，平台可以及早标记可疑行为。

例如，在最近的xAI-Kalshi合作中，Grok )xAI的聊天机器人(将提供有关事件市场的新闻、情绪和经济指标的实时分析，可能帮助交易者和平台辨别赔率因合理原因而波动与噪音之间的区别。

这些系统并非万无一失，但人工智能有助于建立多层次的审查——自动警报、文档来源和透明度——使恶意行为者更难在不被发现的情况下扭曲市场。

个性化预测市场界面与顾问代理

并不是所有在预测市场交易的人都是全职数据分析师。AI代理可以帮助弥补这一差距。

例如，Grok与Kalshi的集成将为用户提供“快速、易于理解的复杂发展和市场价格波动摘要。”这些工具帮助非专家做出明智的投注，降低进入壁垒，避免被头条噪音误导。

Olas 是一个解决方案，提供 "预测代理" 模块 ) 在他们的代理目录中 (，使用外部 AI 工具来分析实时新闻和数据，然后自动进行交易或高置信度地建议预测。

这些咨询层可以扩大对预测市场的参与，同时帮助维护质量：人们的决策既受到数据的影响，也受到洞察的启发。

通过AI生成数据预测新事件类型

某些事件难以预测，原因仅仅是数据稀缺：算法性能、技术机器学习基准、气候结果或涉及新兴技术的事件。人工智能可以帮助生成合成或外推的数据，建模未来情景，并建议以前不可行的新事件合约。

出现了将预测市场与AI引擎相结合的项目，以提出新型事件类型

例如，Unihedge提议使用新颖的激励机制)，如Harberger税/动态对赌(，以实现跨时间范围的无限流动性预测市场，并支持对在旧模型中难以维持的事件类型进行预测。尽管仍然是学术性的，这些设计有助于推动可行的预测类型。

还有Metaculus。虽然并不总是使用真实货币，Metaculus是基于声誉的，专注于科学、技术和面向未来的突破。它常常预测那些不容易映射到现有市场数据的事情)例如，人工智能进展时间表、气候或科学信号(，这对于想象新颖的事件合约是很有用的。

通过人工智能自动结算与争议解决

预测市场中的一个摩擦点是验证事件的结果、解决争议以及处理信息模糊和来源可靠性不确定的合同

通过AI辅助验证)，例如交叉引用来源或分析自然语言以获取官方声明(，您可以利用机器学习预言者节省一些人力资源和劳动。

xAI-Kalshi 的交易表明，集成实时经济指标和新闻摘要到平台中，可能会帮助用户更清晰地看到哪些来源推动了赔率的变化。

更快、更自动化的结算建立了信任。交易者获得的支付更快；争议更少；平台的运营成本降低，使得操作更具可扩展性和可预测性。

一些权衡

AI超级增强预测市场是有前景的，但需要管理真实的权衡和风险：

• 数据偏见与幻觉风险：人工智能模型可能会误解或错误呈现信息)，正如一些关于Grok输出的报告中所见(。确保准确性、来源多样性和防护措施是关键。
• 过拟合与模型回声室：如果人工智能的模型过于贴合历史数据或主流叙事，模型可能会错过黑天鹅事件或不寻常的场景。
• 伦理、隐私与监管：在使用社交媒体动态、新闻抓取和公众情绪时，隐私问题显得尤为重要。预测市场也存在无监管的领域，因此使用人工智能的平台需要通过透明度、许可和合规性找到出路。
• 基础设施和成本：实时分析、大型人工智能模型和强大的预言机需要计算资源、工程努力和资本。并非所有平台都能够以低成本提供可扩展性。

下一代人工智能预测市场？

人工智能有潜力显著增强预测市场的功能——更快的信号提取、混合人机预测、更智能的流动性、更好的风险控制、个性化界面、新型事件类型以及更可靠的结算。

这些不是科幻附加功能；许多已经在运作中，这要归功于像PredictionSwap.ai这样的平台以及xAI的Grok与像Kalshi这样的受监管预测交易所的集成。

再次，我们处于早期阶段。成功在很大程度上是设计、透明度、监管和道德规范的产物。如果这一切都能协调一致，这可能会成为预测、治理和决策的基础设施，通过加密货币及更多在下一个时代，即2025年后。