PANews 24 de enero: a16z Crypto publica un artículo titulado «Cómo los jueces de IA pueden escalar los mercados de predicción», en el que señala que el mayor desafío que enfrentan los mercados de predicción no es «fijar precios para el futuro», sino determinar qué ocurrió realmente. Problemas similares también aparecen con frecuencia en eventos de pequeña escala; mecanismos de liquidación incorrectos o poco transparentes pueden dañar la confianza del mercado, la liquidez y la precisión de las señales de precios. Sin embargo, los mecanismos de juicio de IA pueden mejorar significativamente la eficiencia y escalabilidad de la liquidación de los mercados de predicción, garantizando transparencia y justicia. Se recomienda introducir modelos de lenguaje grande (LLM) como jueces en los mercados de predicción, incluyendo compromisos de reglas en la cadena, resistencia a manipulaciones, mayor transparencia y aumento de la neutralidad. Por ejemplo, al crear contratos, se puede registrar encriptadamente en la blockchain el modelo LLM específico, la marca de tiempo y las indicaciones de juicio, permitiendo a los operadores conocer de antemano el mecanismo completo de decisión. Los pesos del modelo son fijos y no pueden ser alterados fácilmente para reducir riesgos de fraude. Los mecanismos de liquidación son públicos y auditables, sin decisiones arbitrarias humanas. Los desarrolladores pueden experimentar en contratos de bajo riesgo, estandarizar buenas prácticas, construir herramientas de transparencia y realizar gobernanza continua a nivel meta.