予測市場は、インターネットの片隅から政治、金融、メディアの中心へと移行しつつある。取引高は急増し、報道機関は世論調査と並んでベッティングオッズを引用する機会が増え、AI（人工知能）システムが予測ビジネスにおいて人間と競い始めている。ニッチな実験として始まった予測市場は今や、ギャンブル、世論調査、ロビンフッドのような正規の証券会社、暗号資産、インサイダー取引、そして人工知能の交差点に位置している。
このカテゴリは2つに分裂しつつある。一方には、PolymarketやKalshiといった高取引量のプラットフォームがあり、ユーザーは選挙、戦争、スポーツ、エンターテインメントに関連する契約を取引している。これらは注目の大部分を集め、ギャンブルを完全に排除し、予測を推論、較正、判断のテストとして扱う新しい予測プラットフォームを影に追いやっている。その第2陣営には、最近FutureEvalを立ち上げたMetaculusや、AIモデルと人間の予測者を組み合わせたソーシャル予測プラットフォームForeNexが含まれる。
予測市場の成長は指数関数的だった。総取引高は昨年635億ドルに達し、前年の150億ドル、その前年の20億ドルから増加した。月間アクティブユーザーは約4,000人から60万人以上に増加した。予測市場では、60セントで取引される契約は、イベントが発生する確率が60%であることを意味する。何千人もの人々が自分の信念の裏付けとして資金を投じると、結果として生じる価格は、世論調査や評論家の意見よりも不確実性についてより正直な見解を生み出すことができる。
学術的および事例的証拠は、特に選挙において、その主張を裏付けるのに役立っている。しかし、これらの市場を魅力的にする同じメカニズムが、脆弱性も生み出している。3月23日に公開されたニューヨーク・タイムズの論説で、デビッド・ウォレス・ウェルズ氏は、予測市場が軍事攻撃から有名人のゴシップ、宗教に至るまで、生活のあらゆる領域に「カジノの論理」を拡大していると主張し、その拡大の社会的コストが予測自体の価値を上回るかどうかを疑問視した。
インサイダー活動や市場操作の報告が積み重なるにつれ、懸念は高まっている。3月23日に公開されたAP通信の記事で、ラーム・エマニュエル元大使は、連邦職員とその家族が予測市場への賭けを禁止することを提案した。同氏は、機密の国家安全保障情報にアクセスできる人々が、最近の軍事行動に先立って行われた取引から利益を得た可能性があるという懸念がきっかけだったと述べた。「政府内部の内部情報を明らかに持っている誰かが賭けをし、金を稼いだ」とエマニュエル氏はAPに語った。
1919年にブラックソックスがワールドシリーズで八百長を行って以来、選手が自分の試合に賭けることのモラルハザードは明白だった。今年初め、NCAA（全米大学体育協会）のアスリートとコーチが、試合を操作するために現金を受け取ったとして起訴された。これはギャンブルのインセンティブの論理的帰結である。金銭が結果に結びつくと、参加者はもはや中立的な観察者ではなくなる。暗号資産はインサイダー取引の実行を容易にし、検出を困難にする。
イーサリアムの共同創設者ヴィタリック・ブテリン氏は、予測市場がギャンブルを超えて実用的なリスク管理の形態に進化する可能性があると主張している。同氏の見解では、これらの市場により個人は現実世界の不確実性に対してヘッジすることができる。ユーザーがインフレーションが上昇すると考える場合、その結果に関連する契約を購入できる。インフレーションが実際に上昇すれば、支払いは生活費の上昇を相殺する。市場は賭けというよりも保険証券のように機能し、単に投機するのではなくリスクを移転する。「情報金融」と呼ばれることもあるこのアイデアは、予測を単に収益化するのではなく、経済的変動から個人や機関を保護できる取引可能な手段として扱う。
AIシステムはすでに大量の情報をスキャンし、リアルタイムで変化を追跡し、個々の人間よりもはるかに速く確率推定を生成できるが、依然として同じ責任を負いやすい。3月13日にオースティンで開催されたSXSWのパネル「誰がより良く予測し、その理由は：人間、AI、そして予測の解剖学」で、パネリストのミシガン州立大学のパリサ・コルジャムシディ氏は、機械はそれを訓練した人間と同様に失敗しやすいと述べた。「モデルに予測を求めるだけでは、数字は得られますが、それがどこから来たのかはわかりません。要因、確率、またはその背後にある推論がわかりません」
「群衆の知恵効果を得るために、実際にはそれほど多くの人は必要ありません。小さなグループでも強力なシグナルを生成できます」と、トロント大学の研究者であるパネリストのエヴァ・ヴィヴァル氏は述べた。それでも、人間は過信と楽観主義に陥りやすい。最も強力な結果は、どちらか一方だけではなく、集約とハイブリッドシステムからもたらされることが多い。
そのハイブリッドモデルは、賭けをしない代替手段であるForeNexの中心である。同社は、参加者が金銭ではなく実績を通じて信頼性を構築するソーシャル予測プラットフォームであると自らを説明している。そのAIエージェントは、ニュース、市場、グローバルデータ全体で継続的に実行され、人間のユーザーは出力を精査し調整できる。今や我々はギャンブラーによって主張されていない領域にいるため、報道機関からの注目は少なくなる。
ForeNexを設立したシャンダ・グループの創設者である陳天橋氏は、このプロジェクトを「発見的AI」と呼ぶものへのより大きな賭けの一部として位置づけている。「私が最も興味を持っている質問は、AIが選挙や株価の予測で人間を打ち負かすことができるかどうかではありません。AIが人間も機械も単独では見つけられないものを人類が発見するのを助けることができるかどうかです」と陳氏は述べた。「予測は、そのより大きな野心の縮図です。過去から単に外挿するのではなく、未来について推論するシステムを構築できれば、実際にその名に値する知能に向けて意味のある一歩を踏み出したことになります」
Metaculusは、そのカテゴリで最も確立されたプレーヤーの1つである。2015年に設立されたこの予測プラットフォームは、12年間で22,000の質問にわたって320万以上の予測を収集したと述べている。PolymarketやKalshiとは異なり、賭けは受け付けていない。ユーザーは確率推定を行い、実績を構築し、精度を競う。
今月、MetaculusはFutureEvalを立ち上げた。これは、AIシステムが現実世界のイベントをどれだけうまく予測するかを測定するために設計されたベンチマークツールである。このベンチマークは、科学、技術、健康、地政学、AI自体にわたる質問についてモデルをテストし、結果が判明したらスコアを付ける。予測が行われた時点では答えが存在しないため、同社は、このシステムが多くの従来のAIベンチマークに影響を与える汚染問題に対して耐性があると主張している。
MetaculusのCEOであるデガー・トゥラン氏は、立ち上げリリースで率直に賭けを述べた。「AIモデルはまだプロよりも優れていませんが、十分に速く進歩しているため、AIがプロよりも優れている世界に備える必要があります」と同氏は述べた。
MetaculusのAI研究エンジニアであるベン・ウィルソン氏は、予測が知能のテストとして重要である理由についてより広範な主張を行った。「優れた予測は時間のかかる取り組みであり、高度な知能と関連付けられるものです」とウィルソン氏は述べた。「AIが人間と同じくらいうまく予測できるなら、それは大きな問題であり、ビジネスや経済から、創業者やマーケター、弁護士や政策立案者に至るまで、多くの領域での意思決定に影響を与えます」
