予測力:人類の進化の中核

予測能力は人類の進化において常に重要な要素でした。古代から、人類は感覚や直感を頼りに、環境における脅威や機会を予測してきました。たとえば、捕食者の行動パターンを識別したり、獲物が現れるタイミングを把握したり、季節ごとの食物供給の状況を理解したりすることは、生存にとって極めて重要でした。

時間の経過とともに、この予測モデルは作物の需要を予測するための道具の使用や計画能力に発展してきました。人間はまた、他者の意図、感情、行動を理解する能力など、社会的な手がかりを予測する能力を発展させました。文字、科学、数学の発展、そして統計学、コンピュータ、機械学習、人工知能などの現代のツールの出現は、すべて人間の予測能力を高めるためのものです。

予測市場は、人間の予測能力を利用して経済、政治、文化イベントの結果を予測する経済ツールに進化しました。従来の世論調査とは異なり、予測市場は経済的インセンティブを利用してより正確な予測を得るため、参加者は実際の資金を賭けて行います。

2024年のアメリカ大統領選挙市場では、ある予測プラットフォームが近40億ドルの賭けを集め、その予測結果は従来の世論調査の精度を上回ることさえあり、クラウドソーシング予測の経済的価値を浮き彫りにしています。

同じ進化は現物取引と永続契約取引にも適用されます。中央集権型取引所の台頭から、世界中の暗号通貨の需要の高まりに応えること、そして最近の分散型プラットフォームの発展まで、自己管理と身分証明なしのサービスを提供しつつ、中央集権型取引所に似た取引体験を維持するこの分野は絶えず革新を続けています。

人工知能と機械学習予測モデルの台頭に伴い、イベント、資産価格、そしてボラティリティを予測する能力が大幅に向上しています。これにより、人類は進化の次の段階に突入するでしょう。

DeFi 3.0:人工知能の統合

DeFi 1.0はスマートコントラクトと分散型アプリケーションを導入し、ユーザーがいつでもどこでも送金、取引、ステーキング、貸付、そして収益マイニングを行うことを可能にしました。これは本質的に暗号資産をチェーン上で運用し、経済的価値を創造することです。

DeFi 2.0は1.0を基に拡張され、新しいトークンエコノミクスとインセンティブ配分メカニズムを導入し、プロトコル内の異なるステークホルダー間の利益を調整し、代替的な収益源を提供する新興市場を生み出すことを目的としています。

DeFi 3.0は人工知能をDeFi分野に導入します。これは、大型言語モデル（LLM）および/または機械学習モデル（ML）をDeFi製品に統合することを意味します。単純なLLM統合（顧客サポート/副操縦士として機能し、ユーザーがプロトコルをナビゲートするのを助ける）から、マルチエージェント/クラスタおよび機械学習システムまで、製品を根本的に改善します（取引利益の増加、インパーマネントロスの減少、LP収益の向上、永続的取引の清算リスクの低減など）。

予測システムの進化

神経ネットワークと意思決定木は2000年代以来登場しており、これらのシステムはヘッジファンドによって株式や商品価格の予測に使用されていました。初期の株式予測結果は参考になるもので、短期予測の正確性は50%-60%に達しましたが、過剰適合やデータの制限により、その応用は制限されました。

その後、深層学習とビッグデータの台頭により、モデルはより大きなデータセット（時系列データ、ニュース、ソーシャルメディアなどの非構造化データを含む）を処理できるようになり、より正確な予測とより広範な応用が実現しました。

ここ5年間で、TransformerモデルとマルチモーダルAIの画期的な進展により、ソーシャルメディアの感情、ブロックチェーン取引、オラクル、リアルタイムニュース、クラウドソーシング予測など、より多様なデータセットが統合されました。これにより、いくつかのAIモデルはイベントの結果や資産価格の予測において80%-90%の精度を達成しました。

これらのモデルが改善されるにつれて、DeFiシステムに予測能力を統合する需要が大幅に増加しています。現在、DeFi 3.0の初期段階にあり、市場の一部の参加者はAI/機械学習システムをWeb3アプリケーションシナリオと組み合わせています。

DeFiとAI/MLシステムの統合

ある分散型予測モデルネットワークは、DeFiプロトコルやAIエージェントチームとの多くの統合を実現し、その予測能力を与えています（主に暗号通貨の価格予測に焦点を当てています）。その短期暗号通貨価格予測の精度は約80％とされています。

いくつかの主要なアプリケーションには、

• USDCに基づくAI駆動のトレジャリーで、予測技術を活用して取引収益を最大化します。
• AI LP金庫は、予測価格データを利用して、流動性を価格変動の前により良く配置し、無常損失を回避します。
• 複数のチームと協力して、AIエージェントの取引戦略と実行をサポートする。

あるネットワークのインセンティブ配分メカニズムは、スタートアップ企業が開発コストを相殺するのに役立ちます。チームはそのネットワークを利用して製品開発を開始し、大量の開発作業をマイナーに外注します。インセンティブが高くなるほど、マイナーの質も向上します。

機械学習モデルと予測システムは、最も定量化しやすいタスクの一つであるため、多くのサブネットワークが注目する重点分野となっています。これらのサブネットワークのいくつかは、スポーツ予測、価格予測、ボラティリティ予測などの分野に焦点を当てています。

未来の発展トレンド

より高いリターンと低いリスクを求める動きは続き、ビルダーはより多くの実物資産をチェーン上に取り入れることを促進します。既存のDeFiの収益源は引き続き最適化され、ますますアクセスしやすくなります。

予測市場は主要な情報源となり、AIが市場のマーケットメーカーとして機能し、経験豊富な参加者がさらなる集団知を刺激します。ツールはますます賢くなり、モデルはますます精度が高くなっています。現在、一部の成果が見られています。

これらのシステムが学べば学ぶほど、その価値は大きくなります。また、Web3の他の部分との互換性が強いほど、全体のトレンドはますます止められなくなります。

結局のところ、暗号分野のすべては未来への賭けです。したがって、インフラストラクチャやアプリケーション/エージェントが、群衆の知恵、より良質なデータ、またはより正確なモデルを通じて、未来を少しでも明確に予測できるなら、顕著な優位性を持つことになるでしょう。