Os mercados de previsão enfrentam desafios significativos, não na precificação de eventos futuros, mas na determinação de resultados reais, de acordo com a PANews. Esses problemas frequentemente surgem em eventos menores, onde mecanismos de liquidação incorretos ou opacos podem minar a confiança do mercado, liquidez e precisão do sinal de preço. A introdução de sistemas de julgamento de IA é sugerida para melhorar a eficiência e escalabilidade da liquidação, garantindo ao mesmo tempo transparência e justiça.
Especialistas da indústria recomendam o uso de grandes modelos de linguagem (LLMs) como adjudicadores em mercados de previsão. Esta abordagem inclui compromissos de regras em cadeia, resistência à manipulação, transparência aprimorada e maior neutralidade. Por exemplo, durante a criação de contratos, modelos LLM específicos, carimbos de tempo e prompts de julgamento podem ser criptografados e registrados na blockchain, permitindo que os traders compreendam todo o processo de tomada de decisão com antecedência. Pesos de modelo fixos reduzem o risco de adulteração, enquanto mecanismos de liquidação abertos e auditáveis previnem decisões humanas arbitrárias.
Os desenvolvedores são incentivados a experimentar contratos de baixo risco, padronizar melhores práticas, construir ferramentas de transparência e participar de uma governança em nível meta contínua para melhorar ainda mais as operações do mercado de previsões.