Tahmin piyasası geleneksel finansal araçları aşıyor ve bilgi doğrulama için akıllı bir taşıyıcı haline geliyor; Info Finance ise finansal teşvikler ve teknolojik yeniliklerle verilerin değerini daha da yeniden tanımlıyor. AO'nun kıtlık sonrası bilgi işlem mimarisi ve yapay zeka aracıları, tahmin piyasalarının zekasını ve popülerleşmesini teşvik ederek geleceğin bilgi finansı alanı için yeni bir paradigma yaratıyor.
Yazar: Kyle
İnceleyen: Sandy
Kaynak: Content Guild- Yatırım Araştırması
Piyasayı uç noktaya kadar tahmin etmek bir basın toplantısı mı? Polymarket, yeni sonuçlanan ABD seçimlerinde Trump'ın zafer oranının geleneksel anketlerden daha yüksek olduğunu başarılı bir şekilde tahmin etmek için piyasa odaklı verilere güvendi ve halkın ve medyanın dikkatini hızla çekti. İnsanlar yavaş yavaş Polymarket'ın sadece bir finansal araç olmadığını, aynı zamanda sansasyonel haberlerin gerçekliğini doğrulamak için piyasanın bilgeliğini kullanan bilgi alanında bir "dengeleyici" olduğunu fark ediyor.
Polymarket gündeme gelince Vitalik yepyeni bir konsept önerdi: Bilgi Finansmanı (Bilgi Finansmanı). Mali teşvikleri ve bilgiyi birleştiren bu araç, sosyal medyayı, bilimsel araştırmayı ve yönetişim modellerini alt üst edebilir ve karar alma verimliliğini artırmak için yeni bir yön açabilir. Yapay zeka ve blockchain'in gelişmesiyle birlikte bilgi finansmanı da yeni bir dönüm noktasına doğru ilerliyor.
Bilgi finansmanının iddialı bir alanıyla karşı karşıya kalırken, Web3 teknolojisini ve kavramlarını benimsemeye hazır mısınız? Bu makale, bilgi finansmanının temel kavramlarını, teknik desteğini ve gelecekteki olanaklarını keşfetmek için tahmin piyasasını bir giriş noktası olarak ele alacaktır.
Bilgi Finansmanı: Bilgiyi elde etmek ve kullanmak için finansal araçların kullanılması
Bilgi finansmanının özü, karar verme verimliliğini ve doğruluğunu artırmak için bilgi elde etmek ve kullanmak için finansal araçları kullanmaktır. Tahmin piyasaları bunun başlıca örneğidir. Soruları finansal teşviklere bağlayan bu piyasalar, katılımcılar arasında doğruluğu ve hesap verebilirliği teşvik eder ve gerçeği arayan kullanıcılara net tahminler sunar.
Mükemmel bir piyasa tasarımı olarak bilgi finansmanı, katılımcılara belirli gerçeklere veya yargılara yanıt verme konusunda rehberlik edebilir. Uygulama senaryoları aynı zamanda merkezi olmayan yönetişimi, bilimsel incelemeyi ve diğer alanları da kapsar. Aynı zamanda, yapay zekanın ortaya çıkışı eşiği daha da düşürecek, mikro karar vermenin piyasada etkili bir şekilde işlemesine olanak tanıyacak ve bilgi finansmanının yaygınlaşmasını teşvik edecektir.
Vitalik özellikle içinde bulunduğumuz on yılın bilgi finansmanını genişletmek için en iyi zaman haline geldiğini belirtti. Ölçeklenebilir blockchain, bilgi finansmanı için güvenli, şeffaf ve güvenilir platform desteği sağlarken yapay zekanın kullanıma sunulması, bilgi edinme verimliliğini artırır ve bilgi finansmanının daha karmaşık sorunları ele almasını sağlar. Bilgi finansmanı yalnızca geleneksel tahmin piyasalarının sınırlamalarını aşmakla kalmıyor, aynı zamanda birçok alandaki potansiyelden yararlanma yeteneğini de gösteriyor.
Ancak bilgi finansmanı genişledikçe karmaşıklığı ve ölçeği de çarpıcı biçimde artıyor. Piyasanın büyük miktarda veriyi işlemesi ve gerçek zamanlı kararlar ve işlemler yapması gerekiyor; bu da verimli ve güvenli bilgi işlem yetenekleri açısından ciddi zorluklar yaratıyor. Aynı zamanda, yapay zeka teknolojisinin hızlı gelişimi daha yenilikçi modelleri ve yoğunlaşmış bilgi işlem ihtiyaçlarını doğurdu. Bu bağlamda, kıtlık sonrası güvenli ve uygulanabilir bir bilgi işlem sistemi, bilgi finansmanının sürdürülebilir gelişimi için vazgeçilmez bir temel haline gelmiştir.
Günümüz koşullarında hesaplama sonrası kıtlık hesaplama sistemi nedir?
"Kıtlık sonrası bilgi işlem sistemi" şu anda birleşik bir tanımdan yoksundur, ancak temel hedefi geleneksel bilgi işlem kaynaklarının sınırlamalarını aşmak ve düşük maliyetli, yaygın olarak kullanılabilen bilgi işlem yetenekleri elde etmektir. Merkezi olmayan yönetim, kaynak zenginleştirme ve verimli işbirliği yoluyla bu tür sistemler, büyük ölçekli ve esnek bilgi işlem görevlerinin yürütülmesini destekleyerek bilgi işlem kaynaklarını "kıtlıksız" hale getirir. Bu mimaride, bilgi işlem gücü tek noktaya bağımlılıktan kurtulur ve kullanıcılar kaynaklara özgürce erişebilir ve bunları düşük maliyetle paylaşabilir, böylece kapsayıcı bilişimin yaygınlaşması ve sürdürülebilir gelişimi teşvik edilir.
"Kıtlık sonrası bilgi işlem sistemi" şu anda birleşik bir tanımdan yoksundur, ancak temel hedefi geleneksel bilgi işlem kaynaklarının sınırlamalarını aşmak ve düşük maliyetli, yaygın olarak kullanılabilen bilgi işlem yetenekleri elde etmektir. Merkezi olmayan yönetim, kaynak zenginleştirme ve verimli işbirliği yoluyla bu tür sistemler, büyük ölçekli ve esnek bilgi işlem görevlerinin yürütülmesini destekleyerek bilgi işlem kaynaklarını "kıtlıksız" hale getirir. Bu mimaride, bilgi işlem gücü tek noktaya bağımlılıktan kurtulur ve kullanıcılar kaynaklara özgürce erişebilir ve bunları düşük maliyetle paylaşabilir, böylece kapsayıcı bilişimin yaygınlaşması ve sürdürülebilir gelişimi teşvik edilir.
Blockchain bağlamında kıtlık sonrası bilgi işlem sistemlerinin temel özellikleri arasında merkezi olmayan yönetim, bol kaynak, düşük maliyet ve yüksek ölçeklenebilirlik yer alıyor.
Halka açık zincirlerin yüksek performanslı rekabeti
Şu anda büyük halka açık zincirler, giderek daha karmaşık hale gelen uygulama gereksinimlerini karşılamak için performans konusunda kıyasıya rekabet ediyor. Mevcut halka açık zincir ekolojik ortamına bakıldığında, gelişim eğilimi geleneksel tek iş parçacıklı modelden çok iş parçacıklı paralel hesaplama modeline doğru kaymaktadır.
Geleneksel yüksek performanslı halka açık zincir:
- Solana: Başlangıcından bu yana Solana, yüksek verim ve düşük gecikme süresi elde etmek için paralel bir bilgi işlem mimarisini benimsemiştir. Benzersiz Tarih Kanıtı (PoH) fikir birliği mekanizması, saniyede binlerce işlemin gerçekleştirilmesine olanak tanır.
- Polygon ve BSC: Bu ikisi, işlem işleme yeteneklerini geliştirmek için aktif olarak paralel EVM çözümleri geliştiriyor. Örneğin Polygon, daha verimli işlem doğrulamayı mümkün kılmak için zkEVM'yi tanıttı.
Yükselen paralel halka açık zincirler:
- Aptos, Sui, Sei ve Monad: Bu yeni ortaya çıkan halka açık zincirler, veri depolama verimliliğini optimize ederek veya fikir birliği algoritmalarını geliştirerek yüksek performans sağlayacak şekilde tasarlanmıştır. Örneğin Aptos, paralel işlem işlemeyi uygulamak için Block-STM teknolojisini kullanıyor.
- Artela: Artela, WebAssembly çalışma zamanı sırasında yerel uzantılar (Aspects) aracılığıyla yüksek performanslı özelleştirilmiş uygulamalar uygulamak için EVM++ konseptini önerdi. Paralel yürütme ve esnek blok alanı tasarımının yardımıyla Artela, EVM performans darboğazını etkili bir şekilde çözer ve verimi ve ölçeklenebilirliği büyük ölçüde artırır.
Performans rekabeti tüm hızıyla devam ediyor ve hangisinin daha iyi, hangisinin daha kötü olduğunu belirlemek zor. Ancak bu şiddetli rekabette AO'nun temsil ettiği başka çözümler de var. AO bağımsız bir halka açık zincir değil, benzersiz bir teknik mimari aracılığıyla paralel işleme yetenekleri ve ölçeklenebilirlik sağlayan Arweave tabanlı bir bilgi işlem katmanıdır. AO, kıtlık sonrası bilgi işlem sistemlerine geçişte kesinlikle güçlü bir rakiptir ve bilgi finansmanının büyük ölçekli uygulanmasına yardımcı olması beklenmektedir.
Bilgi finansmanını taşımak, AO'nun planı
AO, Arweave ağı üzerinde çalışan, birleşik bir bilgi işlem ortamı ve açık bir mesajlaşma katmanı sağlayan, Aktör Odaklı (rol tabanlı) bir bilgisayardır. Dağıtık ve modüler teknik mimarisi sayesinde, bilgi finansmanı ve geleneksel bilgi işlem ortamlarının büyük ölçekli uygulamalarının entegrasyonuna olanak sağlar.
AO'nun mimarisi basit ve etkilidir. Temel bileşenler şunları içerir:
- İşlem, AO ağındaki temel bilgi işlem birimidir ve etkileşim, mesaj iletimi yoluyla sağlanır;
- Planlama birimleri (SU'lar) mesajların sınıflandırılmasından ve saklanmasından sorumludur;
- Bilgi işlem birimleri (CU'lar ) durum hesaplama görevlerini üstlenir;
- Mesajlaşma Birimleri (MU'lar) mesajların teslimi ve yayınlanmasından sorumludur.
Modüller arasındaki ayırma tasarımı, AO sistemine mükemmel ölçeklenebilirlik ve esneklik kazandırarak farklı ölçek ve karmaşıklıktaki uygulama senaryolarına uyum sağlamasına olanak tanır. Bu nedenle AO sistemi aşağıdaki temel avantajlara sahiptir:
- Yüksek verim ve düşük gecikmeli bilgi işlem yetenekleri: AO platformunun paralel süreç tasarımı ve verimli mesaj aktarma mekanizması, saniyede milyonlarca işlemin işlenmesini desteklemesine olanak tanır. Bu yüksek üretim kapasitesi, küresel bilgi ve finansal ağların desteklenmesi açısından kritik öneme sahiptir. Aynı zamanda, AO'nun düşük gecikmeli iletişim özellikleri, işlemlerin ve veri güncellemelerinin anında yapılmasını sağlayarak kullanıcılara sorunsuz bir işletim deneyimi sunabilir.
- Sınırsız ölçeklenebilirlik ve modüler tasarım: AO platformu modüler bir mimariyi benimser ve sanal makineleri, zamanlayıcıları, mesajlaşma ve bilgi işlem birimlerini birbirinden ayırarak son derece yüksek ölçeklenebilirlik elde eder. İster veri çıkışındaki artış ister yeni uygulama senaryolarına erişim olsun, AO hızlı bir şekilde uyum sağlayabilir. Bu ölçeklenebilirlik yalnızca geleneksel blok zincirlerin performans darboğazını aşmakla kalmıyor, aynı zamanda geliştiricilere karmaşık bilgi finansal uygulamaları oluşturmak için esnek bir ortam sağlıyor.
- Büyük ölçekli bilgi işlem ve yapay zeka entegrasyonunu destekleyin: AO platformu halihazırda WebAssembly 64 bit mimarisini destekliyor ve Meta'nın Llama 3'ü gibi eksiksiz büyük ölçekli dil modellerinin (LLM) çoğunu çalıştırabiliyor ve yapay zeka ile yapay zekanın derin entegrasyonu için teknik bir temel sağlıyor. Web3. Yapay zeka, akıllı sözleşme optimizasyonu, piyasa analizi, risk tahmini ve diğer uygulamaları içeren bilgi finansmanında önemli bir itici güç haline gelecek ve AO platformunun büyük ölçekli bilgi işlem gücü, bu ihtiyaçları verimli bir şekilde desteklemesine olanak sağlayacak. Aynı zamanda AO platformu, WeaveDrive teknolojisi aracılığıyla Arweave'e sınırsız depolamayla erişerek karmaşık makine öğrenimi modellerinin eğitimi ve dağıtımı için benzersiz avantajlar sağlar.
Yüksek iş hacmi, düşük gecikme süresi, sınırsız ölçeklenebilirlik ve yapay zeka entegrasyon yetenekleriyle AO, bilgi finansmanı için ideal bir platform haline geldi. AO, gerçek zamanlı işlemlerden dinamik analize kadar, büyük ölçekli hesaplamaların ve karmaşık finansal modellerin gerçekleştirilmesi için mükemmel destek sağlayarak bilgi finansmanının popülerleşmesinin ve yenilikçiliğinin önünü açıyor.
Bilgi finansmanının geleceği: Yapay zeka odaklı tahmin piyasaları
Bilgi finansmanının yeni nesil tahmin piyasası ne renk olmalı? Geçmişten ve gelecekten ders alan geleneksel tahmin piyasaları uzun süredir üç büyük sorunla karşı karşıyadır: yetersiz piyasa bütünlüğü, yüksek eşikler ve sınırlı popülerlik. PolyMarket gibi Web3 yıldızlı projeler bile bu zorluklardan tamamen kaçınamaz. Örneğin Ethereum ETF, tahmin edilen olaylara yönelik meydan okuma süresinin çok kısa olması veya UMA oy haklarının çok yoğun olması nedeniyle olası manipülasyon riskleri konusunda sorgulandı. Ayrıca likiditesinin popüler alanlarda yoğunlaşması ve uzun kuyruklu piyasa katılımının düşük olması. Ayrıca, bazı ülkelerdeki (Birleşik Krallık ve ABD) kullanıcılar düzenleyici kısıtlamalar nedeniyle kısıtlanmıştır ve bu da tahmin pazarlarının popülerliğini daha da engellemektedir.
Bilgi finansmanının gelecekteki gelişimi, yeni nesil uygulamaların rehberliğini gerektirmektedir. AO'nun mükemmel performans koşulları, bu tür yenilikler için verimli bir zemin sağlıyor; bunların arasında Outcome tarafından temsil edilen tahmin piyasası platformları, bilgi finansmanı deneylerinin yeni odağı haline geliyor.
Sonuç artık temel oy verme ve sosyal işlevleri destekleyen bir ürün olarak şekillenmeye başladı. Gerçek potansiyeli, gelecekte yapay zeka ile derin entegrasyonunda, güvenilmez bir piyasa uzlaşma mekanizması oluşturmak için yapay zeka aracılarını kullanmasında ve kullanıcıların bağımsız olarak tahmine dayalı aracılar oluşturmasına ve kullanmasına izin vermesinde yatmaktadır. Kamuoyuna şeffaf, etkili ve düşük eşikli bir tahmin aracı sunarak, tahmin pazarlarının geniş ölçekli popülerleşmesini daha da teşvik etmek mümkündür.
Sonuç olarak örnek alındığında, AO üzerine kurulu tahmin pazarları aşağıdaki temel özelliklere sahip olabilir:
Sonuç olarak örnek alındığında, AO üzerine kurulu tahmin pazarları aşağıdaki temel özelliklere sahip olabilir:
- Güvenilmez piyasa çözümü: Sonuç'un özü Otonom Temsilcilerde yatmaktadır. Bu aracılar yapay zeka tarafından yönlendiriliyor ve piyasa karar alma sürecinin şeffaflığını ve adaletini sağlamak için önceden belirlenmiş kurallara ve algoritmalara göre bağımsız olarak çalışıyor. İnsan müdahalesi olmadığı için bu mekanizma manipülasyon riskini en aza indiriyor ve kullanıcılara güvenilir tahmin sonuçları sağlıyor.
- Yapay zeka tabanlı tahmin aracıları: Outcome platformu, kullanıcıların yapay zeka odaklı tahmin aracıları oluşturmasına ve kullanmasına olanak tanır. Bu aracılar, doğru analiz ve tahminler yürütmek için birden fazla yapay zeka modelini ve zengin veri kaynaklarını entegre edebilir. Kullanıcılar, kişiselleştirilmiş tahmin aracılarını kendi ihtiyaç ve stratejilerine göre özelleştirebilir ve çeşitli pazar temalarındaki tahmin faaliyetlerine katılabilirler. Bu esneklik, tahminlerin verimliliğini ve uygulanabilirliğini önemli ölçüde artırır.
- Tokenleştirilmiş teşvik mekanizması: Sonuç, kullanıcıların piyasa tahminlerine katılarak, aracı hizmetlerine ve işlem veri kaynaklarına abone olarak token ödülleri aldığı yenilikçi bir ekonomik model sunar. Bu mekanizma kullanıcıların katılım motivasyonunu artırmanın yanı sıra platform ekosisteminin sağlıklı gelişimine de destek sağlıyor.
Yapay zeka odaklı tahmin piyasası iş akışı
Outcome, yaygın olarak Arweave ve AO üzerine kurulu bilgi finansmanı uygulamaları için yenilikçi fikirler sunabilen yapay zeka modellerini tanıtarak yarı otomatik veya tam otomatik temsilci modellerinin tasarımını hayata geçiriyor. Aşağıdaki iş akışı mimarisini kabaca takip eder:
1. Veri depolama
- Gerçek Zamanlı Etkinlik Verileri: Platform, etkinlikle ilgili bilgileri gerçek zamanlı veri kaynakları (haberler, sosyal medya, oracles vb.) aracılığıyla toplar ve veri şeffaflığını ve değiştirilemezliğini sağlamak için bunları Arweave'de saklar.
- Geçmiş Olay Verileri: Geçmiş olay verilerini ve piyasa davranış kayıtlarını kaydedin, modelleme, doğrulama ve analiz için veri desteği sağlayarak sürdürülebilir optimizasyonun kapalı bir döngüsünü oluşturun.
2. Veri işleme ve analiz
- LLM (Büyük Dil Modeli): LLM, veri işleme ve akıllı analizin temel modülüdür (bir AO sürecidir). Arweave'de saklanan gerçek zamanlı olay verilerinin ve geçmiş verilerin derinlemesine işlenmesinden ve anahtarın çıkarılmasından sorumludur. sonraki modüller için olaylarla ilgili bilgiler (duyarlılık analizi, olasılık hesaplaması gibi) yüksek kaliteli girdi sağlar.
- Olay Duyarlılığı Analizi: Kullanıcıların ve pazarın olaylara karşı tutumlarını (olumlu/nötr/olumsuz) analiz ederek olasılık hesaplamaları ve risk yönetimi için bir referans sağlar.
- Olay Olasılığı Hesaplaması: Duyarlılık analizi sonuçlarına ve geçmiş verilere dayanarak, piyasa katılımcılarının karar vermesine yardımcı olmak için bir olayın meydana gelme olasılığını dinamik olarak hesaplayın.
- Risk Yönetimi: Piyasanın sağlıklı işleyişini sağlamak için piyasa manipülasyonunun, anormal bahis davranışlarının önlenmesi gibi piyasadaki potansiyel risklerin belirlenmesi ve kontrol edilmesi.
3. Tahmin yürütme ve doğrulama
- Ticaret Temsilcisi: Yapay zeka destekli ticaret temsilcisi, manuel kullanıcı müdahalesine gerek kalmadan tahminleri otomatik olarak yürütmekten ve analiz sonuçlarına göre bahis koymaktan sorumludur.
- Sonuç Doğrulama: Sistem, olayın gerçek sonuçlarını oracle gibi mekanizmalar aracılığıyla doğrular ve doğrulama verilerini Tarihsel Olay Verileri modülünde saklayarak sonuçların şeffaflığını ve güvenilirliğini sağlar. Ek olarak, geçmiş veriler sonraki tahminler için de referans sağlayabilir ve böylece sürekli optimizasyona yönelik kapalı döngü bir sistem oluşturabilir.
Bu iş akışı, yapay zeka destekli akıllı tahmin ve merkezi olmayan doğrulama mekanizmaları aracılığıyla verimli, şeffaf ve güvenilir tahmin aracısı uygulamalarına olanak tanıyarak kullanıcı katılımı eşiğini düşürür ve piyasa operasyonlarını optimize eder. AO'nun teknik mimarisine dayanan bu model, bilgi finansmanının zeka ve popülerleşme yönündeki gelişimine öncülük edebilir ve yeni nesil ekonomik inovasyonun temel prototipi haline gelebilir.
Özetle
Gelecek, karışık bilgilerden gerçeği çıkarma konusunda iyi olanlara aittir. Bilgi finansmanı, yapay zekanın bilgeliği ve blockchain'in güveniyle verilerin değerini ve kullanımını yeniden tanımlıyor. AO'nun kıtlık sonrası mimarisinden Outcome'un akıllı aracılarına kadar bu kombinasyon, tahmin piyasasını artık yalnızca bir olasılık hesaplaması olmaktan çıkarıp karar biliminin yeniden keşfi haline getiriyor. Yapay zeka yalnızca katılım eşiğini düşürmekle kalmıyor, aynı zamanda büyük miktarda verinin işlenmesini ve dinamik analizini mümkün kılarak bilgi finansmanı için yeni bir yol açıyor.
Alan Turing'in dediği gibi bilgi işlem verimlilik getirir, bilgelik ise olasılığa ilham verir. Yapay zekayla dans eden bilgi finansmanının, karmaşık dünyayı daha net hale getirmesi ve toplumu verimlilik ile güven arasında yeni bir denge bulmaya itmesi bekleniyor.
Referans materyali
- https://ao.arweave.net/#/oku
- https://x.com/outcome_gg/status/1791063353969770604
- https://www.chaincatcher.com/article/2146805
- https://en.wikipedia.org/wiki/Post-scarcity
Tüm Yorumlar