Рынки предсказаний. Может ли азартная игра сделать политиков честными и в разы ускорить прогресс? Ч2
Сегодня разнообразие криптовалют и других блокчейн-проектов мало кого удивляет. Если первые альткоины лишь скромно “допиливали биткоин” (BTC), то более поздние монеты уходили от “корней” всё дальше. В недавние годы быстро развиваются блокчейн-проекты рынков предсказаний (РП) - площадок для заключения пари между гражданами по различным вопросам. Например, один участник ставит $100 на то, что выборы выиграет Трамп, а другой - что Клинтон. После выборов все деньги автоматически перечисляются победителю.
Самый известный РП - это Augur (REP), выполненный как “надстройка” над сетью Эфира (ETH, для заключения пари используются его смарт-контракты). Новый аналогичный проект, но уже с собственной сетью смарт-контрактов - это Amoveo (VEO). В нём активно задействованы российские разработчики, с которыми я знаком лично, и не скрою, что проект внушает мне оптимизм. VEO - возможно, один из самых привлекательных новых токенов для долгосрочных инвестиций. Но основной мой рассказ будет не о VEO, а о самом явлении РП, которое мне искренне очень интересно как футурологу.
Казалось бы, пари - не самое серьёзное применение блокчейна. Но ряд экспериментальных и теоретических исследований показали, что РП способны произвести революционные изменения в ряде отраслей, среди которых - политика и фундаментальная наука. А именно - перечеркнуть всю современную политическую парадигму, основанную на лжи, и в разы ускорить научный прогресс.
Часть 1 читаем тут.
Часть 2. Рынки предсказаний и наука: на пути к радикальному ускорению исследований
2.1 Проблема разобщённости научного сообщества
Большая проблема современного научного сообщества - его разобщённость в силу массовости и высокой специализации. Признанный профессионал в своей области легко может допустить ошибку в смежной области и почти ничего не знать о положении дел в других дисциплинах. Одну и ту же задачу порой независимо исследуют группы, не знающие друг о друге.
В 20 веке основным инструментом передачи знаний между учёными были рецензируемые журнальные публикаций. Сегодня квалификацию учёных по-прежнему оценивают по их публикациям, но эта система устарела и имеет множество недостатков. Вот основные из них.
Всё это не только тормозит развитие науки, но и вредит её положению в обществе. Если сами учёные плохо понимают, что делают их коллеги, то что говорить об обывателе? Он не может сам проверить результаты и вынужден верить учёным и популяризаторам на слово. Но ему трудно отличить компетентного автора от дилетанта или даже откровенного лжеучёного. Будущие студенты плохо понимают, какие задачи в науке сейчас действительно актуальны и часто разочаровываются, сделав неправильный выбор.
Большие сложности возникают и при финансировании исследований. Когда государство или фонд выбирают, кому выделить средства, они доверяют это специальным экспертам. Но быть полноценным экспертом во “всей физике” или “всей нейрофизиологии” почти невозможно: нужны слишком колоссальные знания. Как результат, эксперты оценивают заявки учёных опять-таки по их публикациям прежних результатов и обещаниям результатов будущих (“веря на слово”).
Впрочем, есть надежда, что решить проблему разобщённости научных групп и дать дополнительные мотивации к исследованиям могут рынки предсказаний (РП).
2.2 Эксперименты по самоорганизации научных групп
В 1988 году Плотт и Сандер предложили мысленный эксперимент. Группе игроков на рынке предсказаний (РП) рассказали о трёх возможных взаимоисключающих будущих событиях x, y и z. Половине игроков тайно сообщили, что событие x исключено. Второй половине то же самое сообщили об y. Затем всем предложили сделать ставки, какое из событий реально произойдёт. Из теории вероятностей следует, что при достаточной статистике максимальные ставки должно набрать z. При этом, непосредственно из условий задачи следует, что именно это и есть правильное решение, хотя ни одна из групп этого в точности не знала.
Это простой и понятный случай. Участники легко дают правильный ответ, даже если делают ставки случайно. Одна половина участников ставит провну на y и z, другая половина - на x и z. Логично, что при прочих равных условиях z набирает вдвое больше ставок. И если рассматривать это как имитацию решения научной задачи, то мы, фактически, прямо сообщили “объединённой группе” верный ответ. Точнее, опровергли все гипотезы, кроме истинной. Но позже стало ясно, что и в более сложных и контрынтуитивных случаях наблюдается нечто аналогичное.
В 2009 году Алменберг, Киттлиц и Пфайффер усложнили задачу, адаптировав её под реальные проблемы научного поиска. В статье “An Experiment on Prediction Markets in Science” они описали серию экспериментов со 124 реальными участниками. Им была предложена тестовая задача по молекулярной биологии и ряд гипотез, одна из которых верна.
Как мы уже отметили, в современной науке одна и та же задача часто исследуется независимыми группами, не знающими о результатах друг друга. Поэтому на определённом этапе участникам эксперимента сообщали различные данные, которые сужали круг гипотез.
Эксперименты Алменберга, Киттлица и Пфайффера показали два основных результата по использованию рынков предсказаний (РП) в научном поиске.
Исследования в данной области продолжаются, но даже приведённые данные показывают, насколько неожиданными и общественно ценными могут быть возможности РП, которые до сих пор многим кажутся лишь подобием “одноруких бандитов”.
Несмотря на явные исследовательские преимущества, перспективы внедрения РП в науку осложняются консерватизмом и антирыночными настроениями значительной части научного сообщества. Сама идея выявления научной истины через личный финансовый риск (когда учёный не только получает деньги за исследования, но может быть “оштрафован” за неправильный ответ в пользу более удачливого или компетентного коллеги) сегодня многим покажется дикой. Впрочем, эти настроения могут измениться, когда РП и их возможности получат достаточную известность.
К сожалению, врагом распространения РП сегодня является не только консерватизм отдельных граждан, но и государственная политика. В ряде стран мира любые азартные игры полностью запрещены, а в “либеральных” США в 2019 году вступил в силу запрет конкретно на азартные игры в интернете - включая, опять-таки, РП (и РП на блокчейне). К сожалению, это создаёт не только юридические, но и идейные препятствия развитию этой технологии, укрепляя стереотип об их тождественности “одноруким бандитам”. Почему политики так боятся РП - мы и поговорим в следующей части.
Читаем в следующих частях.
Часть 3. Рынки предсказаний и политика: избиратель перестаёт быть близоруким, политтехнологи бессильны
Часть 4. Рынки предсказаний и блокчейн: перспективы и трудности всемирного внедрения новой парадигмы
Самый известный РП - это Augur (REP), выполненный как “надстройка” над сетью Эфира (ETH, для заключения пари используются его смарт-контракты). Новый аналогичный проект, но уже с собственной сетью смарт-контрактов - это Amoveo (VEO). В нём активно задействованы российские разработчики, с которыми я знаком лично, и не скрою, что проект внушает мне оптимизм. VEO - возможно, один из самых привлекательных новых токенов для долгосрочных инвестиций. Но основной мой рассказ будет не о VEO, а о самом явлении РП, которое мне искренне очень интересно как футурологу.
Казалось бы, пари - не самое серьёзное применение блокчейна. Но ряд экспериментальных и теоретических исследований показали, что РП способны произвести революционные изменения в ряде отраслей, среди которых - политика и фундаментальная наука. А именно - перечеркнуть всю современную политическую парадигму, основанную на лжи, и в разы ускорить научный прогресс.
Часть 1 читаем тут.
Часть 2. Рынки предсказаний и наука: на пути к радикальному ускорению исследований
2.1 Проблема разобщённости научного сообщества
Большая проблема современного научного сообщества - его разобщённость в силу массовости и высокой специализации. Признанный профессионал в своей области легко может допустить ошибку в смежной области и почти ничего не знать о положении дел в других дисциплинах. Одну и ту же задачу порой независимо исследуют группы, не знающие друг о друге.
В 20 веке основным инструментом передачи знаний между учёными были рецензируемые журнальные публикаций. Сегодня квалификацию учёных по-прежнему оценивают по их публикациям, но эта система устарела и имеет множество недостатков. Вот основные из них.
Существенная задержка между получением результата и его публикацией.- Не всегда достаточная компетентность рецензентов для определения ценности результата.
- Языковой барьер, затрудняющий не-англоязычным авторам публикацию в международных журналах.
- Карьеризм, стимулирующий некоторых авторов больше заботиться о количестве, чем о качестве работ.
- Случаи сговора редакции с частью авторов, чтобы они ссылались друг на друга, повышая индекс цитируемости журнала и его престиж.
Всё это не только тормозит развитие науки, но и вредит её положению в обществе. Если сами учёные плохо понимают, что делают их коллеги, то что говорить об обывателе? Он не может сам проверить результаты и вынужден верить учёным и популяризаторам на слово. Но ему трудно отличить компетентного автора от дилетанта или даже откровенного лжеучёного. Будущие студенты плохо понимают, какие задачи в науке сейчас действительно актуальны и часто разочаровываются, сделав неправильный выбор.
Большие сложности возникают и при финансировании исследований. Когда государство или фонд выбирают, кому выделить средства, они доверяют это специальным экспертам. Но быть полноценным экспертом во “всей физике” или “всей нейрофизиологии” почти невозможно: нужны слишком колоссальные знания. Как результат, эксперты оценивают заявки учёных опять-таки по их публикациям прежних результатов и обещаниям результатов будущих (“веря на слово”).
Впрочем, есть надежда, что решить проблему разобщённости научных групп и дать дополнительные мотивации к исследованиям могут рынки предсказаний (РП).
2.2 Эксперименты по самоорганизации научных групп
В 1988 году Плотт и Сандер предложили мысленный эксперимент. Группе игроков на рынке предсказаний (РП) рассказали о трёх возможных взаимоисключающих будущих событиях x, y и z. Половине игроков тайно сообщили, что событие x исключено. Второй половине то же самое сообщили об y. Затем всем предложили сделать ставки, какое из событий реально произойдёт. Из теории вероятностей следует, что при достаточной статистике максимальные ставки должно набрать z. При этом, непосредственно из условий задачи следует, что именно это и есть правильное решение, хотя ни одна из групп этого в точности не знала.
Это простой и понятный случай. Участники легко дают правильный ответ, даже если делают ставки случайно. Одна половина участников ставит провну на y и z, другая половина - на x и z. Логично, что при прочих равных условиях z набирает вдвое больше ставок. И если рассматривать это как имитацию решения научной задачи, то мы, фактически, прямо сообщили “объединённой группе” верный ответ. Точнее, опровергли все гипотезы, кроме истинной. Но позже стало ясно, что и в более сложных и контрынтуитивных случаях наблюдается нечто аналогичное.
В 2009 году Алменберг, Киттлиц и Пфайффер усложнили задачу, адаптировав её под реальные проблемы научного поиска. В статье “An Experiment on Prediction Markets in Science” они описали серию экспериментов со 124 реальными участниками. Им была предложена тестовая задача по молекулярной биологии и ряд гипотез, одна из которых верна.
Как мы уже отметили, в современной науке одна и та же задача часто исследуется независимыми группами, не знающими о результатах друг друга. Поэтому на определённом этапе участникам эксперимента сообщали различные данные, которые сужали круг гипотез.
- В первом эксперименте новая информация сообщалась публично всем участникам. Это имитировало идеализированную ситуацию, когда новые данные быстро публикуются группами и быстро изучаются остальными группами.
- Во втором эксперименте каждой группе сообщалась своя уникальная информация. Это имитировало ситуацию разобщённости в стиле Плотта и Сандера, когда каждая из групп ставила эксперименты и отсекала ошибочные гипотезы в своём уникальном порядке, не сообщая данные другим группам.
- В третьем эксперименте каждой группе сначала сообщалась уникальная информация, но через некоторое время она становилась публичной. Это имитировало относительно реалистичную ситуацию, когда каждая группа ставит свои уникальные эксперименты, но со временем публикует информацию о них.
- В первом эксперименте РП не давал больших преимуществ для выделения верной гипотезы. Всем были доступны одни и те же данные: часть гипотез была опровергнута, а из другой части необходимо было выбирать верную, используя собственную интуицию и общеизвестные методы. У большинства участников не было особенной мотивации делать высокие ставки за неимением тайных “козырей” в кармане.
- Во втором эксперименте РП срабатывал как “единая всезнающая” группа, которая гораздо лучше выявляла верную гипотезу, чем участники каждой группы по отдельности. Этот эксперимент напоминал эксперимент Плотта и Сандера, но с тем отличием, что никем не опровергнутых гипотез могло было несколько (у Плотта и Сандера свободной от критики была лишь z). Это мешало участникам найти ответ чисто случайными ставками и требовало использовать знания о конкретной задаче. Впрочем, даже при этом результат оказывался менее точным, чем в первом эксперименте (где нет проблемы разобщённости групп).
- Третий эксперимент показал лучший результат. С одной стороны, знания в конечном счёте оказывались публичными, потому участники не делали откровенных ошибок из-за незнания чужих результатов. Вместе с тем, каждый участник лучше владел именно той информацией, которая досталась ему раньше других, а потому имел больше мотиваций к соревнованию и анализу.
Эксперименты Алменберга, Киттлица и Пфайффера показали два основных результата по использованию рынков предсказаний (РП) в научном поиске.
- Если несколько независимых групп исследуют одну и ту же научную задачу, не зная результатов друг друга, то РП между ними может сработать как единая “всезнающая” группа, быстро находящая решение. Это позволяет радикально смягчить проблему разобщённости научного сообщества и получить нужные результаты на годы или десятилетия раньше.
- Если несколько независимых групп получают свои уникальные результаты, а через некоторое время обмениваются ими, то РП всё равно может ускорить решение задачи. Иными словами, даже при нормально функционирующей системе научных публикаций, РП может добавить эффективности в научный поиск.
Исследования в данной области продолжаются, но даже приведённые данные показывают, насколько неожиданными и общественно ценными могут быть возможности РП, которые до сих пор многим кажутся лишь подобием “одноруких бандитов”.
Несмотря на явные исследовательские преимущества, перспективы внедрения РП в науку осложняются консерватизмом и антирыночными настроениями значительной части научного сообщества. Сама идея выявления научной истины через личный финансовый риск (когда учёный не только получает деньги за исследования, но может быть “оштрафован” за неправильный ответ в пользу более удачливого или компетентного коллеги) сегодня многим покажется дикой. Впрочем, эти настроения могут измениться, когда РП и их возможности получат достаточную известность.
К сожалению, врагом распространения РП сегодня является не только консерватизм отдельных граждан, но и государственная политика. В ряде стран мира любые азартные игры полностью запрещены, а в “либеральных” США в 2019 году вступил в силу запрет конкретно на азартные игры в интернете - включая, опять-таки, РП (и РП на блокчейне). К сожалению, это создаёт не только юридические, но и идейные препятствия развитию этой технологии, укрепляя стереотип об их тождественности “одноруким бандитам”. Почему политики так боятся РП - мы и поговорим в следующей части.
Читаем в следующих частях.
Часть 3. Рынки предсказаний и политика: избиратель перестаёт быть близоруким, политтехнологи бессильны
Часть 4. Рынки предсказаний и блокчейн: перспективы и трудности всемирного внедрения новой парадигмы