市場が「ニュース産業」にどのような革命をもたらすかを予測する

真実は取引できる：ファクト・チェックの市場ベースの再構築

CNNが「ビットコインETFの承認がSEC内部で確認された」という記事を掲載するシナリオを想像してみてください。".このニュースが発表された後、ソーシャルメディアは爆発的に盛り上がりますが、公式の反応は遅れています。

従来のモデルでは、ファクトチェック機関や記者のフォローアップ、公式の説明を待つ必要がありました。

しかし、予測市場では、数分以内に新しい契約が出て、"SEC to approve Bitcoin ETF in 48 hours?"と表示され、数千人が取引に参加する。価格はすぐに0.3から0.8まで上昇します。つまり、集団は「これは本物である可能性が高い」と考えているのです。

そして結局のところ、SECは翌日の早朝に正式に承認を発表した。これは2024年1月のPolymarketの実例である。

情報の非対称性が極度に高い時、予測市場はニュースよりも先に「真実のシグナル」をキャッチする。

ポリマーケットとカルシー：ニュース・カテゴリはイベント比率を予測する

もう一つの例は、米国政治の世界からのものだ。2024年にバイデンの健康状態が注目されたとき、ポリマーケットに複数の関連契約が登場した。2024年にハリスが大統領選に出馬？"

こうした価格変動は、大衆がニュースの信憑性を判断するための「リアルタイムの温度計」となっている。こうして予測市場は、分散型のファクトチェックエンジンになりつつある。ニュースはもはや当局によって認証されるのではなく、分散型の市場価格によって認証されるのだ。

さらに重要なのは、「虚偽を論破する」ことを経済行動にしていることだ。「を経済行動にしている。人々はもはや正義感からうわさを払拭しようとするのではなく、「真実を伝える」ことで儲けられるからなのだ。

ウクライナ紛争における情報戦

2022年のロシアとウクライナの紛争初期の頃、「占領されたウクライナの都市」というニュースが世界的な注目を集めた。従来のメディアが情報ブラックアウトのためニュースの検証に苦戦する中、Polymarketのコントラクト「72時間以内にある都市の占領が確認されるか」は、その事実を反映してわずか0.12という価格で取引された。このニュースに対する市場の懐疑的な見方を反映して、価格はわずか0.12だった。数日後、独立系ジャーナリストがこの都市が占拠されていないことを確認し、市場価格はゼロになった。このケースは、予測市場が情報戦において、迅速で分散型の真実検証ツールを一般大衆に提供できることを示している。

例えば、金融メディアのFTアルファビルでは、ジャーナリストはカルシの価格変動を引用して次のように分析している。11月のイングランド銀行の利下げに対する市場の反応は、先週の42％から59％に上昇し、投資家の景気減速への懸念が高まっていることを示唆している。"

同様のコラボレーションはブルームバーグ・ベータ内でもテストされている：AIを使って予測市場の契約価格を自動的に監視し、これらの変化をニュースルームのシステムに統合している。.ある出来事に対する市場の予想が突然変化すると、システムは編集チームに「これはニュースになるかもしれない」と警告する。

このようなエコシステムでは、ニュースと市場は互いにシグナルを送り合う。

この双方向のメカニズムによって、ジャーナリズムは初めて先読みの力を得た。この双方向のメカニズムは、ジャーナリズムに初めて「予測する」能力を与えた。"text-align: left;">2023年、ブルームバーグはカルシと提携し、「予測ジャーナリズム」システムをテストした。アップルが新しいチップをリリースする」というカルシの契約価格が0.4から0.9に急上昇すると、システムは自動的に編集チームにアラートをプッシュした。記者はすぐに追跡調査し、アップルのサプライヤーからの注文の変化を突き止め、その記事を最初に掲載した。これは、ニュースのタイムリー性を高めただけでなく、読者が市場価格を通じて事前にイベントの可能性を感じ取ることを可能にし、予測ジャーナリズムの原型となった。

インセンティブを再構築する：読者がニュース参加者になるとき

インセンティブを再構築する：読者がニュース参加者になるとき

。従来のニュースのビジネスロジックは「広告のための注目」であり、予測市場ジャーナリズムのロジックは「収益のための判断」である。

このモデルでは、読者はもはや受動的な消費者ではなく、市場参加者である。彼らはニュース・イベントに賭けることができ、判断を示し、その結果次第で得をしたり損をしたりする。

これによって、情報の生態系に重大な変化が起きている。クリック合戦のジャーナリズムは、「検証可能な真実」を欠いているため、その魅力を失いつつある。「その代わり、質の高い報道は市場予測の精度を高めるため、経済的価値をもたらす。

マニフォールド・マーケッツやインサイト・プレディクションのような新しいコミュニティ・プラットフォームは、ニュースと予測を組み合わせています。ユーザーはニュースの真下で予測に投票できる。AIシステムは市場結果に基づいてジャーナリストに「正確さスコア」を与える。

これは、ジャーナリストの評判が初めて定量化できるようになったことを意味する。ニュースの価値はもはやクリック数ではなく、価格に影響を与えられるかどうかにかかっている。

事例：Manifold Marketsのコミュニティ実験

例：Manifold Marketsのコミュニティ実験

マニフォールド・マーケッツは2024年に、ユーザーがニュース記事の下に直接予測契約を作成できる機能を開始した。例えば、"EUが暗号通貨を禁止する "という記事が掲載された後、ユーザーは "EUは年内にこの暗号通貨を禁止するのか？"という契約を作成した。 価格の変動は、より多くの読者を議論に引きつけるだけでなく、ジャーナリストがより正確な続報を提供する動機にもなる。同プラットフォームのデータによると、質の高い記事の予測契約は、質の低い記事の予測契約よりも3倍高く取引されており、インセンティブの有効性が証明されている。もちろん、理想の背後にはまだ課題がある。

規制の境界は曖昧だ。米国では、CFTCは長い間、政治やニュースのイベントに関連した予測契約を禁止しており、そのような取引は「本質的に賭博」であるとしている。

意見操作のリスク。ニュースが価格に影響を与える可能性がある場合、誰かがフェイクニュースを作ることで市場を操作することも可能です。そのため、「ニュース・アズ・アセット」モデルをAIによる検証や風評ペナルティと組み合わせることが不可欠となります。

流動性とユーザー規模。現在の予測市場は参加者数が限られており、価格が「ニッチなコンセンサス」を反映することもあります。

いかにユーザーベースを拡大し、十分に深い市場を形成するかが、ビジネス成功のカギとなる。Zeitgeistは評判スコアに基づいて予測モデルを設計しており、Foresight Instituteは価格操作を防ぐためにAIの「事実裁定者」を実験している。

裁定の方法：分散型予測市場のダモクレスの剣

Polymarketのような分散型予測市場は、参加者が証拠を提出できるUMAプロトコル（オプティミスティック・オラクル）を通じて、紛争の期間中に異議を申し立てることを可能にするなど、イベントの結果を裁定するために、しばしば予測者（オラクル）やコミュニティ・ガバナンス・メカニズムに依存しています。.このアプローチは、信頼性のない真実の検証を達成することを目的としているが、同時に重大な欠点も明らかにしている：裁定はしばしば主観的で論争の影響を受けやすく、遅延や不正につながる。例えば、曖昧な事象の場合、予言者は証拠が不十分なためにコンセンサスに達するのに苦労し、市場決済が数週間遅れることがある。裁定基準でカバーされていない状況（曖昧に定義されたイベントや予期せぬ変動など）については、プラットフォームはコミュニティ投票や外部仲裁（DAOガバナンスなど）に頼ることが多いが、これは群れバイアスや少数派操作のリスクをもたらす。真実の基準は基本的に「検証可能なコンセンサス」であり、信頼できる情報源（公式発表やチェーン上のデータなど）から情報を抽出する述語に依存するが、述語自体が絶対的に信頼できるわけではない。シビル攻撃やデータソースの改ざんなど）、データソースの改ざんは、「真実」の歪曲につながります。結果の操作を防ぐために、プラットフォームは金銭的なインセンティブ（例えば、偽の報告を罰するためにトークンを誓約する）や多層的な検証（例えば、Chainlinkの予言者の分散型ネットワーク）を用いるとともに、AIツールを統合して異常を監視している。しかし、これらの対策は完全ではない。操作が成功すれば、市場全体の信頼性がダモクレスの剣のように天秤にかけられ、予測市場の価値そのものが脅かされることになる。p style="text-align: left;">2024年のアメリカ選挙では、ポリマーケットが "選挙不正疑惑は証明されるか？"というテーマで契約した。予言者はメディアの報道と裁判所の文書に頼ったが、コミュニティの票が割れたため、決済は2週間遅れ、最終的に「根拠なし」として決済された。これは主観的な出来事における予言マシンの信頼性を露呈させ、金銭的なペナルティ・メカニズム（操作者の誓約を差し引く）が大規模な改ざんを防ぐ一方で、参加者に「真実の基準」に疑問を抱かせ、プラットフォームがより堅牢なハイブリッド予言マシン・システムに最適化するよう促した。

AI、ニュース、予測市場の今後の融合

AI、ニュース、予測市場の今後の融合

AIが加わることで、予測市場は増幅されるだろう。

●ニュースコーパスから予測可能なイベントを抽出する。"text-align: left;">●イベント結果のリアルタイム追跡と市場価格の調整; 

●オピニオン攻撃とフェイクニュースの拡散経路を特定する。

これにより、予測市場は「金融商品」から「社会的認知システム」に変わる。".このようなシステムでは、価格は経済的シグナルだけでなく、社会的信頼のダイナミクスをも反映する。

これを「ニュース金融」と呼ぶ人もいる。- ニュース金融：ニュースはもはや「コンテンツ」ではなく、「検証可能な情報資産」である。情報がアップロードされ、取引され、価格がつけられるとき、真実はついに独自の市場を持つことになる。

事例：Perplexityと予測市場の統合

事例：Perplexityと予測市場の統合