7565 stories
·
34 followers

From prediction markets to info finance

1 Comment


2024 Nov 09 See all posts

Special thanks to Robin Hanson and Alex Tabarrok for feedback and review

One of the Ethereum applications that has always excited me the most are prediction markets. I wrote about futarchy, a model of prediction-based governance conceived by Robin Hanson, in 2014. I was an active user and supporter of Augur back in 2015 (look, mommy, my name is in the Wikipedia article!). I earned $58,000 betting on the election in 2020. And this year, I have been a close supporter and follower of Polymarket.

To many people, prediction markets are about betting on elections, and betting on elections is gambling - nice if it helps people enjoy themselves, but fundamentally not more interesting than buying random coins on pump.fun. From this perspective, my interest in prediction markets may seem confusing. And so in this post I aim to explain what it is about the concept that excites me. In short, I believe that (i) prediction markets even as they exist today are a very useful tool for the world, but furthermore (ii) prediction markets are only one example of a much larger incredibly powerful category, with potential to create better implementations of social media, science, news, governance, and other fields. I shall label this category "info finance".

The two faces of Polymarket: a betting site for the participants, a news site for everyone else

In the past week, Polymarket has been a very effective source of information about the US election. Not only did Polymarket predict Trump would win with 60/40 odds while other sources predicted 50/50 (not too impressive by itself), it also showed other virtues: when the results were coming out, while many pundits and news sources kept stringing viewers along with hope of some kind of favorable news for Kamala, Polymarket showed the direct truth: Trump had a greater than 95% chance of victory, and a greater than 90% chance of seizing control of all branches of government at the same time.

Two screenshots both taken at 3:40 AM EST, Nov 6

But to me this is not even the best example of why Polymarket is interesting. So let us go to a different example: the elections in Venezuela in July. The day after the election happened, I remember seeing out of the corner of my eye something about people protesting a highly manipulated election result in Venezuela. At first, I thought nothing of it. I knew that Maduro was one of those "basically a dictator" figures already, and so I figured, of course he would fake every election outcome to keep himself in power, of course some people would protest, and of course the protest would fail - as, unfortunately, so many others do. But then I was scrolling Polymarket, and I saw this:

People were willing to put over a hundred thousand dollars on the line, betting that there is a 23% chance that this election would be the one where Maduro would actually get struck down. Now I was paying attention.

Of course, we know the unfortunate result of this situation. Ultimately, Maduro did stay in power. However, the markets clued me in to the fact that this time, the attempt to unseat Maduro was serious. There were huge protests, and the opposition played a surprisingly well-executed strategy to prove to the world just how fraudulent the elections were. Had I not received the initial signal from Polymarket that "this time, there is something to pay attention to", I would not have even started paying that much attention.

You should never trust the charts entirely: if everyone trusts the charts, then anyone with money can manipulate the charts and no one will dare to bet against them. On the other hand, trusting the news entirely is also a bad idea. News has an incentive to be sensational, and play up the consequences of anything for clicks. Sometimes, this is justified, sometimes it's not. If you see a sensational article, but then you go to the market and you see that probabilities on relevant events have not changed at all, it makes sense to be suspicious. Alternatively, if you see an unexpectedly high or low probability on the market, or an unexpectedly sudden change, that's a signal to read through the news and see what might have caused it. Conclusion: you can be more informed by reading the news and the charts, than by reading either one alone.

Let's recap that's going on here. If you are a bettor, then you can deposit to Polymarket, and for you it's a betting site. If you are not a bettor, then you can read the charts, and for you it's a news site. You should never trust the charts entirely, but I personally have already incorporated reading the charts as one step in my information-gathering workflow (alongside traditional media and social media), and it has helped me become more informed more efficiently.

Now, we get to the important part: predicting the election is just the first app. The broader concept is that you can use finance as a way to align incentives in order to provide viewers with valuable information. Now, one natural response is: isn't all finance fundamentally about information? Different actors make different buy and sell decisions because of different opinions about what will happen in the future (in addition to personal needs like risk preferences and desire to hedge), and you can read market prices to infer a lot of knowledge about the world.

To me, info finance is that, but correct by construction. Similar to the concept of correct-by-construction in software engineering, info finance is a discipline where you (i) start from a fact that you want to know, and then (ii) deliberately design a market to optimally elicit that information from market participants.

Info finance as a three-sided market: bettors make predictions, readers read predictions. The market outputs predictions about the future as a public good (because that's what it was designed to do).

One example of this is prediction markets: you want to know a specific fact that will take place in the future, and so you set up a market for people to bet on that fact. Another example is decision markets: you want to know whether decision A or decision B will produce a better outcome according to some metric M. To achieve this, you set up conditional markets: you ask people to bet on (i) which decision will be chosen, (ii) value of M if decision A is chosen, otherwise zero, (iii) value of M if decision B is chosen, otherwise zero. Given these three variables, you can figure out if the market thinks decision A or decision B is more bullish for the value of M.

One technology that I expect will turbocharge info finance in the next decade is AI (whether LLMs or some future technology). This is because many of the most interesting applications of info finance are on "micro" questions: millions of mini-markets for decisions that individually have relatively low consequence. In practice, markets with low volume often do not work effectively: it does not make sense for a sophisticated participant to spend the time to make a detailed analysis just for the sake of a few hundred dollars of profit, and many have even argued that without subsidies such markets won't work at all because on all but the most large and sensational questions, there are not enough naive traders for sophisticated traders to take profit from. AI changes that equation completely, and means that we could potentially get reasonably high-quality info elicited even on markets with $10 of volume. Even if subsidies are required, the size of the subsidy per question becomes extremely affordable.

Suppose that you have a human judgement mechanism that you trust, and that has the legitimacy of a whole community trusting it, but which takes a long time and a high cost to make a judgement. However, you want access to at least an approximate copy of that "costly mechanism" cheaply and in real time. Here is Robin Hanson's idea for what you can do: every time you need to make a decision, you set up a prediction market on what outcome the costly mechanism would make on the decision if it was called. You let the prediction market run, and put in a small amount of money to subsidize market makers.

99.99% of the time, you don't actually call the costly mechanism: perhaps you "revert the trades" and give everyone back what they put in, or you just give everyone zero, or you see if the average price was closer to 0 or 1 and treat that as the ground truth. 0.01% of the time - perhaps randomly, perhaps for the highest-volume markets, perhaps some combination of both - you actually run the costly mechanism, and compensate participants based on that.

This gives you a credibly neutral fast and cheap "distilled version" of your original highly trustworthy but highly costly mechanism (using the word "distilled" as an analogy to LLM distillation). Over time, this distilled mechanism roughly mirrors the original mechanism's behavior - because only the participants that help it have that outcome make money, and the others lose money.

Mockup of possible prediction markets + Community Notes combo.

This has applications not just in social media, but also for DAOs. A major problem of DAOs is that there is such a large number of decisions that most people are not willing to participate in most of them, leading to either widespread use of delegation, with risk of the same kinds of centralization and principal-agent failures we see in representative democracy, or vulnerability to attack. A DAO where actual votes only happen very rarely, and most things are decided by prediction markets with some combination of humans and AI predicting the votes, could work well.

Just as we saw in the decision markets example, info finance contains many potential paths to solving important problems in decentralized governance. The key is the balance between market and non-market: the market is the "engine", and some other non-financialized trustworthy mechanism is the "steering wheel".

Personal tokens - the genre of projects such as Bitclout (now deso), friend.tech and many others that create a token for each person and make it easy to speculate on these tokens - are a category that I would call "proto info-finance". They are deliberately creating market prices for specific variables - namely, expectations of future prominence of a person - but the exact information being uncovered by the prices is too unspecific and subject to reflexivity and bubble dynamics. There is a possibility to create improved versions of such protocols, and use them to solve important problems like talent discovery, by being more careful about the economic design of a token, particularly where its ultimate value comes from. Robin Hanson's idea of prestige futures is one possible end state here.

Advertising - the ultimate "expensive but trustworthy signal" is whether or not you will buy a product. Info finance based off of that signal could be used to help people to identify what to buy.

Scientific peer review - there is an ongoing "replication crisis" in science where famous results that have in some cases become part of folk wisdom end up not being reproduced at all by newer studies. We can try to identify results that need re-checking with a prediction market. Before the re-checking is done, such a market would also give readers a quick estimate of how much they should trust any specific result. Experiments of this idea have been done, and so far seem successful.

Public goods funding - one of the main problems with public goods funding mechanisms used in Ethereum is the "popularity contest" nature of them. Each contributor needs to run their own marketing operation on social media in order to get recognized, and contributors who are not well-equipped to do this, or who have inherently more "background" roles, have a hard time getting significant amounts of money. An appealing solution to this is to try to track an entire dependency graph: for each positive outcome, which projects contributed how much to it, and then for each of those projects, which projects contributed how much to that, and so on. The main challenge in this kind of design is figuring out the weights of the edges in a way that is resistant to manipulation - after all, such manipulation happens all the time already. A distilled human judgement mechanism could potentially help.

Conclusions

These ideas have been theorized about for a long time: the earliest writings about prediction markets and even decision markets are decades old, and theory of finance saying similar things is even older. However, I would argue that the current decade presents a unique opportunity, for several key reasons:

  • Info finance solves trust problems that people actually have. A common concern of this era is the lack of knowledge (and worse, lack of consensus) about whom to trust, in political, scientific and commercial contexts. Info finance applications could help be part of the solution.
  • We now have scalable blockchains as the substrate. Up until very recently, fees were too high to actually implement most of these ideas. Now, they are no longer too high.
  • AIs as participants. Info finance is relatively difficult to make work when it must depend on humans to participate on each question. AIs greatly improve this situation, enabling effective markets even on small-scale questions. Many markets will likely have a combination of AI and human participants, especially as volume on specific questions suddenly switches from small to large.

To take full advantage of this opportunity, it's time to go beyond just predicting elections, and explore the rest of what info finance can bring us.

Read the whole story
cherjr
9 hours ago
reply
Vitalik, интересно
48.840867,2.324885
Share this story
Delete

Мария Степанова: выбор выхода

1 Comment

В своем эссе, написанном специально для этого номера Weekend, Мария Степанова рассматривает варианты жизни в безвыходной ситуации.

1.

Cреди самых известных книжных концовок, какие есть в мировой литературе, последняя фраза вольтеровского «Кандида»: «Это вы хорошо сказали,— отвечал Кандид,— но надо возделывать наш сад». На исходе краткого повествования, где читателю наглядно предъявляется абсурд и жестокость человеческой жизни с ее общественным устройством, религиозными распрями, бесконечными войнами, поминутной бессмысленной гибелью всех и каждого без исключения (некоторые умудряются воскреснуть только для того, чтобы быть убитыми заново), нескольким персонажам выходит что-то вроде помилования или хотя бы передышки. Они живут на маленькой ферме где-то на краю света, ссорятся друг с другом и жалуются на судьбу. За плечами у них некоторое количество увиденного, которое надо бы философски осмыслить, да, видно, нельзя никак: сражающиеся армии, отрезанные головы, изнасилованные женщины, вспоротые животы, смерть, смерть и смерть в разных формах и режимах; сам Кандид, понабравшись опыта, тоже начинает убивать себе подобных — без удовольствия, но технично. Мать-природа ведет себя с той же неутомимой свирепостью, что и люди, добавляя к сценам общей бойни многочисленные стихийные бедствия.

Старый философ, который по ходу повести погибал то ли два, то ли три раза, лишился носа, глаза и уха и побывал рабом на галерах,— единственный, кто вполсилы еще настаивает на том, что все на свете идет наилучшим образом из возможных. Прекрасная Кунигунда, возлюбленная героя, переходила из одних мужских рук в другие, пока не утратила красоту и жизнерадостный нрав. Прочие домочадцы, как и сам Кандид, справедливо недовольны собой, судьбой, мироустройством, тем, как с ними обошлось провидение, а больше всего — томительной скукой, к которой сводится их теперешняя бездеятельная жизнь, где только и развлечения, что узнать, кого на этот раз удавили у султана при дворе.

Все это меняется вдруг после встречи с добродетельным старцем. Тот угощает друзей шербетом и фисташками, наливает им хорошего, правильного кофе; сразу видно, что этот человек умеет жить и к его словам нужно прислушаться. Урок старца такой: не следует интересоваться внешним миром, а тем более пытаться его изменить. Люди, что занимаются общественными делами, зачастую погибают самым жалким образом, и более того, они этого заслуживают. Сам же старец предпочитает сидеть под апельсиновым деревом, а в свободное от отдыха время вместе с детьми занимается садом-огородом, выращивает фрукты на продажу, таким образом отгоняя от порога три великих зла — скуку, порок и нужду.

Вот как, оказывается, следовало поступать! По пути домой Кандид не слушает уже рассуждений друга-резонера: ему надо возделывать собственный сад. На маленькой ферме осуществляется трудовая утопия в духе романов Антона Макаренко, работа кипит, кто-то печет пироги, кто-то крахмалит белье, земля благодарно плодоносит. Так вот что было залогом общего довольства! Воздержись от прежних ошибок — не выходи из комнаты, не лезь не в свое дело, не глазей по сторонам, знай свое место, культивируй свою грядку, не отвлекайся. «Будем работать без рассуждений,— говорит один из перековавшихся философов.— Это единственное средство сделать жизнь сносною».

2.

Одна из книг В. Г. Зебальда кончается описанием фотографии, и оно такое точное и подробное, что трудно не заподозрить, что все это чистая выдумка. Тем более что самой фотографии в книге нет. В зебальдовской прозе размытый часто снимок иллюстрирует или комментирует текст. Здесь не так; и то, что эта фотография пересказана, а не предъявлена, делает ее особенной, не такой, как другие.

Чем-то это похоже на знаменитую Фотографию в Зимнем Саду в «Camera Lucida» Ролана Барта: среди изображений, иллюстрирующих авторские тезисы, нету одного-единственного, самого главного, составляющего внутренний, неотступный сюжет этой книги. После смерти матери рассказчик перебирает ее фотографии, пока не добирается до первых, детских; ему необходимо найти такую, где мать была бы предельно, неотменимо равна себе самой — похожа на себя до такой степени, что клювик пунктума пробил бы пленку омертвелого горя, и оно налилось бы новой жизнью. Он ее находит, описывает, возвращается к ней еще и еще раз. Мне, читательнице, он ее не покажет. Сам Барт говорит об этом так: «Я не могу показать Фото в Зимнем Саду другим. Оно существует для одного меня. Вам оно показалось бы не более чем одной из многих фотографий». Некоторые комментаторы предполагают, что такой фотографии попросту нет и не было — и что она придумана для того, чтобы ее зияющее отсутствие обозначало утрату, рану, невозможность встречи.

Но в зебальдовских «Изгнанниках» отсутствующая фотография не кажется необходимой — она рассказана с такой полнотой, что увидеть ее здесь же, на странице, было бы не откровением/подтверждением, а чем-то вроде самоповтора. В конце концов, это кульминационная точка повествования, его верхнее «до» — дальше нечего ни сказать, ни показать, мы находимся в месте, где скрытая механика событий ненадолго раздвигает створки, и мы видим судьбу за ее поденной работой, колесо вращается, ножницы клацают в такт.

Долгое время я была уверена, что Зебальд сочинил эту сцену для, так сказать, нужд повествования. В конце концов, дотошные критики то и дело ловили его на разного рода подменах, мешающих принимать его прозу за чистую монету документалистики. Здесь же само устройство кадра, который годами стоит у меня перед глазами, словно я его на самом деле видела, слишком похоже на какое-нибудь классическое полотно вроде веласкесовских «Прях»: алая штора откинута, колесо продолжает вращаться, быстрые руки разбирают моток пряжи. Разница разве что в том, что мы уже знаем, что фотография, которую описывает автор, сделана в Лодзинском гетто, а значит, читателю и писателю хорошо известно, чем дело кончится — для женщин, работающих в косо освещенной комнате, и для всех других обитателей гетто.

Я возвращалась к ней столько раз, что, кажется, знаю ее наизусть, но так, как это бывает с собственным сном, который поторопились пересказать. Увиденное во сне тогда слегка смещается, некоторые детали разбухают и выступают на первый план, заслоняя остальные, что-то забывается впопыхах, а после второго и третьего пересказа кажется, что половину я сама досочинила для связности. Даже сейчас, когда я знаю, что фотография трех женщин, ткущих ковер, существует на самом деле и ее можно увидеть, мне трудно понять, что именно я вспоминаю: текст, изображение, быстрое движение от одного к другому?

Три женщины (Нона, Децима и Морта, говорит Зебальд, словно боится, что мы сами не догадаемся, кого он имеет в виду) сидят перед высоко натянутыми струнами ковроткацкого станка, словно внутри гигантской арфы. На самом-то деле их не трое, поодаль маячит еще одна, а у окна два подростка с такими комическими ушами, что античные аналогии некуда пристроить. Но ковер, над которым здесь трудятся, повествует об общей и скорой гибели, и надо помешать солнечному свету затопить кадр окончательно. Узор ковра видно отчетливей, чем лица работающих женщин, зато у каждой из них вокруг головы что-то вроде ненароком образовавшегося нимба, облачного сияния над левым виском и щекой. Чем дольше я смотрю на эту фотографию, тем нестерпимей сияют струны, и тем больше они похожи на решетку зоопарка — решетку языка, как у Целана, где только и можно, что потрогать разделяющие нас прутья.

Человек по имени Вальтер Геневейн был любителем — то есть занимался фотографией для собственного удовольствия, профессиональные его интересы лежали в другой плоскости. С 1940 года он был главным бухгалтером Лодзинского гетто, начальником евреев, говоря словами Мандельштама: в его обязанности входил учет и контроль за всем, что происходило на территории гетто с его сверхэффективной производственной системой, выстроенной в надежде выиграть время, обменять рабский труд на надежду выжить. Десятки цветных снимков, сделанных Геневейном в свободное от работы время, прекрасно сохранились; он предпочитал пленку АГФА, и та не подвела — в восьмидесятых, когда чемоданчик с архивом был найден в венском антикварном магазине, фотографии выглядели как живые. Сам Геневейн, нацист с 1933-го, тоже выжил и в 1947-м без особенного труда отбился от обвинений в военных преступлениях, продемонстрировав свою достойную бедность,— он, как говорится, честно и просто делал свою работу, подбивал баланс и не отдавал приказов.

Те фотографии Геневейна, что не документируют будни и праздники немецкого руководства гетто, можно разделить на две категории — ландшафтные, так сказать, и жанровые, или, если быть точней, места пустые и места рабочие. Безлюдье первых (пустыри, брусчатка, трамвайные пути, стены и камни) кажется удивительным, пишет Зебальд, если вспомнить о чудовищной перенаселенности этого места: сто семьдесят тысяч человек, вынужденных сосуществовать на пространстве в пять квадратных километров. Зато трудовой процесс представлен во всем своем разнообразии: десятки и сотни человек, мужчин, женщин, детей, обреченных на смерть и погруженных в свое дело, еле успевающих глянуть в объектив и вернуться к бесперебойному производству чего угодно, корзин, гвоздей, пуль, ковров, переработке тряпок, работе без рассуждений.

Слоган, пущенный в обращение эффективным руководителем Лодзинского гетто Хаимом Румковским, был такой: «Труд — наш единственный выход». Он кажется мне смутно знакомым.

3.

Когда летишь над Атлантикой, можно посмотреть два или три фильма подряд, как в старых американских кинотеатрах на double feature. Фильмов с Богартом было как раз три. Я начала с «Касабланки», хотя знаю ее наизусть, и с тоской думала о том, что весь мир сейчас превратился во что-то вроде Касабланки, не имеющей видимых границ и битком набитой людьми, готовыми на все, чтобы выбраться — но куда? Даже Богарт, которого я считаю лучшим из человеческих созданий, представленных на киноэкране, не вполне отвлекал меня от этой нехитрой мысли, пока дело не дошло до сцены с «Марсельезой», всегда вызывающей у меня необъяснимый приступ патриотизма, который не связан ни со страной, ни с гимном, разве что с принадлежностью к человеческому роду, которому, как ни крути, дана иногда способность к сопротивлению. Разношерстные посетители кафе, может быть, не способны ни на что более дельное, чем пропеть революционный гимн в лицо оккупантам,— и вполне способны пожалеть об этом на следующее утро. Но иногда достаточно удовольствия сказать «нет», когда тебе велено промолчать.

Следующий фильм был «Иметь и не иметь», и в какой-то момент мне стало казаться, что я снова смотрю «Касабланку». Все, что я про это кино помнила,— и что Богарт и Лорен Бэколл познакомились на съемках и полюбили друг друга, и что над сценарием поработал Фолкнер,— как-то перестало меня занимать, и даже когда Бэколл пела своим мурлыкающим баском и шла тягучей походкой вниз по лестнице, я никак не могла от «Касабланки» отделаться — там была война и тут война, там кафе и тут кафе, там пианист и тут пианист, там герой, решивший когда-то, что в жизни каждый за себя, и не готовый простодушно сражаться за правое дело,— и тут был такой же, очень непохожий на хемингуэевского. Когда дошло дело до финала, все задвигалось с некоторой даже суетливостью, Богарт быстренько выстрелил в самого неприятного из злодеев, уложил другого хуком в челюсть, и дальше все само собой пришло к окончательному хеппи-энду, не предусмотренному ни в «Касабланке», ни в хемингуэевском романе.

Антифашист, герой Сопротивления, человек, способный вдохновить кого угодно на небезопасное пение «Марсельезы», в этом фильме тоже был — но в удешевленном, потрепанном варианте. Рядом с великолепным Богартом он был недотепа недотепой и годился разве что на то, чтобы попасть под случайную пулю, которую тому же Богарту пришлось вынимать. И вот когда он лежал в подушках, а Богарт ходил по комнате туда-сюда и смотрел на него сверху вниз, как полагается, мягкий нелепый человек не сказал, в общем-то, ничего особенного.

Я буду сейчас пересказывать эту сцену, как запомнила, и что-нибудь наверняка перевру, ну и пусть. Вы меня не уважаете, сказал нелепый человек, и вы совершенно правы. Я не гожусь для героической работы, которую меня отправили сделать. Я боюсь, и я с самого начала думаю о том, что у меня ничего не получится. Возможно, так оно и выйдет. Может быть, меня даже убьют. Но знаете, чего немцы не берут в расчет — и в чем они ошибаются? Они думают, что я слабый и жалкий и что на мне все закончится. Они не верят, что за мной придет кто-то еще. А ведь он придет, и очень может быть, он будет получше меня, такой, как вы. Может быть, это даже будете вы. Всегда найдется кто-то еще — и он будет делать то, что следует.

И это редкий случай для кино с Богартом, когда на мгновение полностью забываешь о его существовании.

Подписывайтесь на канал Weekend в Telegram

Read the whole story
cherjr
10 hours ago
reply
Маша
48.840867,2.324885
Share this story
Delete

Media Face Grim Prospects as Reach, Influence Wane

2 Shares
No longer do the liberal media ecosystems of New York and Washington, DC, set the terms of the national conversation - and after wrecking the public's trust in 2024, the new year will be even...

Read the whole story
cherjr
12 hours ago
reply
48.840867,2.324885
bogorad
2 days ago
reply
Barcelona, Catalonia, Spain
Share this story
Delete

When Working-Class Girls Were Sacrificed to Ideology

2 Shares
How the elites' cowardice and classism let the 'grooming gangs' get away with rape.
Read the whole story
cherjr
12 hours ago
reply
48.840867,2.324885
bogorad
2 days ago
reply
Barcelona, Catalonia, Spain
Share this story
Delete

Trump's Secret Weapon for Mass Deportations: E-Verify

2 Shares
Mark January 20, 2025, as the start of the biggest man-hunt in American history. That's when the newly minted Trump administration 2.0 will begin hunting down and deporting millions of criminal aliens welcomed in by the Biden-Harris administration. If successful, they'll purge our cities of murderers, child traffickers, and drug pushers, a result that will prove wildly popular with a country tired of mass illegal immigration.

Read the whole story
cherjr
13 hours ago
reply
48.840867,2.324885
bogorad
2 days ago
reply
Barcelona, Catalonia, Spain
Share this story
Delete

The Spies Who Hate Us

1 Comment and 2 Shares
Read the whole story
cherjr
13 hours ago
reply
evil m*fuckers
48.840867,2.324885
bogorad
1 day ago
reply
Barcelona, Catalonia, Spain
Share this story
Delete
Next Page of Stories