Analiza: Rynek nie porusza się tylko na podstawie informacji – myślenie o Web3 w erze rynków prognoz i agentów AI

Artykuł ten został opublikowany w CoinPost za zgodą HashHub Research. Autor: deriotencho Data publikacji: 14 lipca 2026 r.

Spis treści

1. Wprowadzenie
2. Dlaczego wydaje nam się, że "informacja jest wszystkim"?
3. DNA to plan, a nie życie samo w sobie
4. Silne metafory ułatwiają postrzeganie świata, ale jednocześnie zacierają rzeczywistość
5. Ceny na rynkach prognoz są produktem środowiska rynkowego, a nie przyszłości
6. Agenci AI nie mogą być podmiotami gospodarczymi tylko dzięki inteligencji
7. AI i rynki prognoz znajdują się na granicy odkrywania informacji i amplifikacji szumów
8. Czy japońscy przedsiębiorcy mogą zaprojektować "środowisko, które przekształca informacje w zaufanie"?
9. Podsumowanie
10. Bibliografia

Wprowadzenie {#sec-premise}

Rynki prognoz i agenci AI to jedne z najważniejszych tematów w obecnym przemyśle kryptowalut, które wyraźnie odzwierciedlają pytanie o to, jak traktować informacje. Na przykład, Polymarket i Kalshi zyskują na znaczeniu jako mechanizmy, które ustalają ceny dla wydarzeń, które jeszcze nie miały miejsca, w takich dziedzinach jak polityka, gospodarka, sport czy wydarzenia korporacyjne. W przypadku agentów AI, nie są to już tylko chatboty, ale podmioty transakcyjne, które posiadają portfele, mają dostęp do API i dokonują płatności w łańcuchu.

Biorąc pod uwagę te trendy, autor uważa, że „era, w której informacje poruszają rynkiem” zaczyna się na dobre. Rynki prognoz przekształcają niepewność przyszłości w ceny, a agenci AI odczytują, oceniają i wykonują ogromne ilości informacji. Kryptowaluty dostarczają podstawy dla płatności, własności, rozliczeń i weryfikacji. Ta kombinacja jest bardzo zrozumiała i nowoczesna.

Jednak im bardziej zrozumiała narracja, tym łatwiej przeoczyć ważne założenia. Na przykład, czy ceny na rynkach prognoz naprawdę odzwierciedlają przyszłość? A także, czy agenci AI mogą działać jako podmioty gospodarcze, jeśli ich modele stają się bardziej inteligentne? Mówiąc inaczej, czy informacje takie jak ceny i modele mogą same w sobie generować wiarygodne rynki i działalność gospodarczą?

W tym artykule, aby rozważyć te pytania, posłużę się biologicznym spojrzeniem na życie skoncentrowanym na DNA. DNA jest kluczowym nośnikiem informacji o życiu, ale ta informacja jest odczytywana w kontekście komórek i ujawniana poprzez interakcje z otoczeniem. Oznacza to, że znaczenie DNA nie jest samodzielne, lecz zmienia się w zależności od środowiska, w którym działa.

Ten schemat można również odnieść do Web3. Ceny na rynkach prognoz i decyzje agentów AI są ważne, ale nie generują wartości same w sobie; ich znaczenie zmienia się w zależności od tego, w jakim środowisku są odczytywane, używane i ufane.
Wychowałem się w czasach, gdy jasno stwierdzono, że „substancją, która jest podstawą genów, jest DNA”, więc mam wiele pytań, które naturalnie przychodzą mi do głowy.

Na przykład, jak wygląda DNA w komórkach, jak jest złożone i co kontroluje, które części są wyciągane przez komórki, a które nie, itd. ... Myśląc na poziomie komórkowym, geny nie są czymś, co można łatwo wyjaśnić. Mimo to, w ruchu do uproszczenia, zaczęto tłumaczyć, czym jest dziedziczenie dla organizmów. Typowym przykładem jest Richard Dawkins, autor „Samolubnego genu” (Kinki Shoten). Twierdzi on, że „geny istnieją od początku życia i towarzyszyły rozwojowi ludzkości. Dlatego jednostki są tylko nośnikami genów”, co jest stwierdzeniem metaforycznym.

To jest dziwne, prawda? Ponieważ komórki, w których DNA działa, istnieją od początku ewolucji i nigdy nie wyginęły. Hipoteza Dawkinsa wydaje się być „stronnicza z perspektywy DNA”. Dlaczego ta wizja życia skoncentrowana na DNA została szeroko zaakceptowana? Uważam, że to dlatego, że społeczeństwo stało się społeczeństwem informacyjnym. Dla ludzi przystosowanych do społeczeństwa informacyjnego, łatwo przyswajalne wyjaśnienie brzmi, że to DNA przynosi informacje, które wywołują ewolucję.

Yoro Masashi. Dzieci się martwią: Trzy ważne siły dla człowieka (PHP Shinsho) (s. 70)

W związku z tym, główna teza tego artykułu jest prosta. DNA samo w sobie nie porusza życiem. Ceny same w sobie nie mówią o przyszłości. Modele same w sobie nie mogą uczynić agentów AI podmiotami gospodarczymi. Informacje same w sobie nie poruszają rynkiem. W kontekście przyszłego Web3, potrzebna jest perspektywa, która nie polega na nadmiernym zaufaniu do informacji, lecz na zrozumieniu, w jakim środowisku te informacje się ujawniają.

Dlaczego wydaje nam się, że "informacja jest wszystkim"? {#sec-why-info}

Źródło: Trendy prywatności na 2026 r. – redakcja a16z crypto

Jesteśmy przyzwyczajeni do myślenia o kodzie, danych, programach i algorytmach. Komputery działają na podstawie programów, internet łączy się za pomocą protokołów, a aplikacje funkcjonują dzięki kodowi. Dlatego stwierdzenie, że „DNA jest programem życia” brzmi bardzo naturalnie.

Rzeczywiście, to wyjaśnienie jest zrozumiałe. Postrzegając życie jako informację, łatwiej jest uporządkować złożone zjawiska. Jednak z drugiej strony, metafora informacji sprawia, że środowisko, które wspiera rzeczywistość, staje się mniej widoczne. Życie nie działa tylko na podstawie informacji zawartych w DNA, lecz powstaje w relacji z komórkami, ciałem i otoczeniem.

A ta analogia odnosi się również do Web3. Jesteśmy przyzwyczajeni do stwierdzeń takich jak „kod jest prawem”, „on-chain jest przejrzysty”, „projektowanie tokenów decyduje o zachętach”, które są łatwymi do zrozumienia wyrażeniami przekazującymi atrakcyjność Web3. Jednak zbytnie skupienie się na tym sprawia, że elementy, które nie mogą być zakodowane, stają się mniej widoczne.

Na przykład, dlaczego użytkownicy ufają temu produktowi? Kto dostarcza płynność? Jakie uczestnicy tworzą daną cenę? Na jakiej podstawie oracle wprowadza informacje ze świata rzeczywistego? Takie pytania nie mogą być wystarczająco odpowiedziane tylko przez analizę kodu lub danych on-chain.

Innymi słowy, żyjąc w społeczeństwie informacyjnym, mamy tendencję do wyjaśniania życia przez DNA, przyszłości przez ceny rynków prognoz, a agentów AI przez wydajność modeli. To jest wygodne dla zrozumienia złożonych zjawisk, ale jednocześnie niesie ryzyko przeoczenia środowiska, które wspiera informacje.

DNA to plan, a nie życie samo w sobie {#sec-dna}

Czuję, że społeczeństwo pędzi naprzód, nie zastanawiając się wystarczająco nad tym, czym jest informacja i czy w ogóle istnieje. Jak już wspomniałem, zjawisko tłumaczenia dziedziczenia, ignorując części, które nie mają bezpośredniego związku z DNA, jest związane z procesem informatyzacji społeczeństwa.

Interesujące jest to, że medialny artysta Yoichi Ochiai wyraża to w słowach: „Informacja to świat bez masy”. Wiele osób myśli, że „otrzymaliśmy edukację opartą na naukach przyrodniczych. Jeśli będziemy myśleć na tej podstawie, to to, co dzieje się w świecie o masie, jest rzeczywistością”. Jednak po głębszym zastanowieniu, to również może być dość niepewne. W końcu to jest świat myśli, więc system nauk przyrodniczych można również postrzegać jako świat bez masy.

Yoro Masashi. Dzieci się martwią: Trzy ważne siły dla człowieka (PHP Shinsho) (s. 73)

Często nazywamy DNA „planem życia”. To wyjaśnienie jest zrozumiałe, a fakt, że DNA jest przekazywane z rodziców na dzieci i wpływa na cechy ciała, jest prawdziwy. Dlatego wydaje się, że istota życia jest zapisana w DNA.

Jednak w rzeczywistości życie nie działa tylko na podstawie DNA. Nawet jeśli istnieje plan, nie można zbudować domu bez osoby, która go odczyta, materiałów, narzędzi i miejsca pracy; w podobny sposób DNA jest odczytywane i używane w kontekście komórek, co pozwala na ujawnienie działania życia.

Ta perspektywa jest również ważna przy rozważaniu rynków prognoz i agentów AI. Ceny na rynkach prognoz i decyzje agentów AI są ważnymi informacjami w Web3, ale same w sobie nie generują wiarygodnych rynków ani działalności gospodarczej. Użytkownicy, płynność, UI, regulacje, zaufanie i struktury operacyjne są niezbędne, aby te informacje miały sens.

Oznacza to, że DNA jest planem, a nie samym życiem. Aby plan działał, potrzebne jest środowisko, które go odczyta, wykorzysta i wesprze. Ta struktura jest również ważnym punktem odniesienia przy rozważaniu rynków prognoz i agentów AI.

Silne metafory ułatwiają zrozumienie świata, jednocześnie zacierając rzeczywistość {#sec-metaphor}

Richard Dawkins w swojej książce „Samolubny gen” zyskał szerokie uznanie, ponieważ uporządkował życie i ewolucję wokół silnego rdzenia, jakim są „geny”. Patrząc na geny, a nie na organizmy, łatwiej jest wyjaśnić zachowania związane z reprodukcją oraz te, które wydają się altruistyczne, jako „zachowania, które sprzyjają przetrwaniu genów”.

Jednak ta interpretacja, choć zrozumiała, może wydawać się nieco jednostronna, jak zauważył wcześniej Takeshi Yoro. Zbytnie skupienie się na genach może sprawić, że elementy takie jak komórki, ciało i środowisko zostaną zepchnięte w cień. Geny są z pewnością ważne, ale to nie one same napędzają życie; potrzebne jest środowisko, które je odczytuje, wykorzystuje i wspiera.

Innymi słowy, siłą „Samolubnego genu” jest uporządkowanie skomplikowanego życia wokół osi „genów”, ale jego ograniczeniem jest to, że nie dostrzega wystarczająco środowiska, w którym informacje są aktywowane. W przypadku Web3 również ważne jest, aby nie tylko rozumieć ceny rynków prognoz, ale także zobaczyć, w jakim środowisku powstają, są wykorzystywane i budzą zaufanie.

Ceny rynków prognoz są produktem środowiska rynkowego, a nie przyszłości {#sec-price}

Rynki prognoz, które zyskują na znaczeniu w obszarze Web3, to mechanizm, który wyraża poglądy na temat przyszłości w postaci cen. Na przykład, jeśli cena „Tak” dla danego wydarzenia wynosi 70 centów, rynek interpretuje to jako około 70% prawdopodobieństwo, że to wydarzenie się wydarzy. Różnorodne informacje, takie jak wiadomości, opinie publiczne, poglądy ekspertów, nastroje w mediach społecznościowych i modele statystyczne, są zintegrowane w jedną cenę, co stanowi dużą atrakcyjność rynków prognoz.

Dzięki tej właściwości rynki prognoz nie są jedynie miejscem zakładów, ale stanowią infrastrukturę informacyjną, która przekształca niepewność dotyczącą przyszłości w liczby. Wzrost znaczenia Polymarket i Kalshi wynika z ich zdolności do przekształcania niepewności w ceny poprzez transakcje.

Jednakże istnieje również pułapka związana z informacyjnym centrum. Ceny rynków prognoz są bardziej informacjami, które pojawiają się w określonym środowisku rynkowym, niż liczbami odzwierciedlającymi samą przyszłość. To, że cena wynosi 70 centów, nie oznacza, że odzwierciedla czystą prawdopodobieństwo przyszłości. Na tę cenę wpływają różne czynniki, takie jak stronniczość uczestników, płynność, opłaty, zasady rozliczeń, regulacje, popularność w mediach społecznościowych, market makerzy oraz pozycje wielorybów.

Ten aspekt staje się bardziej zrozumiały, gdy porównamy Polymarket i Kalshi. Oba są rynkami prognoz, ale różnią się pod względem grupy uczestników, regulacji, metod płatności, obsługiwanych wydarzeń, metod rozliczeń oraz charakterystyki płynności. Dlatego nawet jeśli oba zajmują się tym samym tematem, różnice w cenach niekoniecznie są tylko wynikiem nieefektywności rynku. Wręcz przeciwnie, różnice w strukturze rynku mogą być odzwierciedlone w cenach.

Dlatego przy analizie rynków prognoz ważne jest, aby nie skupiać się tylko na samej cenie. Należy również zwrócić uwagę na to, kto ustala tę cenę, w jakiej płynności oraz na jakich zasadach. Jeśli pominiemy ten aspekt i potraktujemy cenę jako „odpowiedź rynku”, możemy łatwo wpaść w pułapkę nieporozumienia dotyczącego użyteczności rynków prognoz.

Szczególnie gdy ceny rynków prognoz są coraz bardziej integrowane z mediami i usługami informacyjnymi, ten punkt widzenia staje się kluczowy. Gdy cena staje się szeroko cytowana, przestaje być tylko liczbą w obrębie giełdy, a staje się materiałem do społecznych ocen. Dlatego wartość rynków prognoz nie polega tylko na tym, jakie wydarzenia są wyceniane, ale także na projektowaniu środowiska, które pozwala na wiarygodne generowanie tych cen.

W ten sposób rynki prognoz są bardziej środowiskiem, które przekształca informacje o przyszłości w ceny, niż lustrem, które odzwierciedla przyszłość. Ważne jest, aby nie skupiać się tylko na liczbach „Tak” i „Nie”. Kluczowe jest, w jakich komórkach rynkowych te liczby są tworzone. Jeśli struktura rynku jest inna, sposób, w jaki ceny są ustalane dla tej samej przyszłości, również się zmienia, co jest analogiczne do sytuacji, gdy DNA jest takie samo, ale komórki są różne, co prowadzi do różnych ekspresji.

Agenci AI nie mogą stać się podmiotami gospodarczymi tylko dzięki inteligencji {#sec-agent}

Jeśli rynki prognoz przekształcają informacje o przyszłości w ceny, agenci AI są postrzegani jako byty, które odczytują informacje, podejmują decyzje i działają. Na przykład, odczytują wiadomości, dane z mediów społecznościowych, dane on-chain oraz ceny rynków prognoz, a następnie automatycznie dokonują transakcji. Dodatkowo posiadają portfele, dokonują płatności za pomocą API, korzystają z DeFi i podejmują decyzje w imieniu użytkowników. Taka wizja przyszłości jest bardzo zrozumiała w kontekście AI i kryptowalut.

W rzeczywistości środowisko, w którym agenci AI mogą działać na łańcuchu, zaczyna się powoli kształtować. Na przykład, koncepcja, w której agenci AI operują portfelami lub dokonują płatności za pomocą stablecoinów za pośrednictwem API i usług, stała się już konkretnym tematem rozwoju, co pokazuje, że agenci AI są traktowani nie tylko jako rozmówcy, ale jako podmioty gospodarcze, które poruszają funduszami.

Jednakże, to, że modele AI stają się bardziej inteligentne, nie oznacza, że agenci AI mogą bezpiecznie prowadzić działalność gospodarczą. Nawet jeśli model jest wydajny, zarządzanie kluczami prywatnymi, ustawienia uprawnień, limity funduszy, weryfikacja partnerów, logi audytowe, warunki zatrzymania, zgoda użytkowników i granice odpowiedzialności muszą być jasne, aby można było bezpiecznie powierzyć fundusze.

Wręcz przeciwnie, w świecie, w którym agenci AI mogą autonomicznie dokonywać płatności, zarówno wygoda, jak i ryzyko znacznie wzrastają. Istnieje możliwość, że błędne instrukcje, zmanipulowane dane zewnętrzne, fałszywe API lub złośliwe serwery MCP mogą prowadzić do rzeczywistego ruchu funduszy. Dlatego ważne jest, aby nie tyle dać AI wolność, ile zaprojektować granice, w jakich może się poruszać.

Te granice są jak „błona komórkowa” w agentach AI. Tak jak błona komórkowa oddziela wnętrze od zewnątrz i decyduje, co przepuszczać, a co blokować, agenci AI muszą mieć określone zasady dotyczące używanych funduszy, zaufanych źródeł informacji, dozwolonych transakcji oraz warunków, które wymagają potwierdzenia przez ludzi. Jeśli te zasady pozostaną niejasne, agenci AI staną się bardziej narzędziami automatyzacji, które trudno kontrolować, niż autonomicznymi podmiotami gospodarczymi.

Innymi słowy, patrzenie na agentów AI tylko jako na „inteligentne modele” jest niewystarczające. Jeśli chcemy je postrzegać jako podmioty gospodarcze, musimy uwzględnić zarządzanie portfelami, płatności, zarządzanie uprawnieniami, tożsamość, reputację, audyty, bezpieczeństwo i zgodność z regulacjami. Kluczowe jest nie tylko działanie modelu, ale także środowisko, w którym model może podejmować decyzje w sposób bezpieczny i ograniczać skutki błędów.

Jak widać, zasadnicze pytanie dotyczące agentów AI nie polega na tym, czy używać AI, ale w jakim środowisku je umieścić. Jeśli chodzi tylko o przetwarzanie informacji, AI pozostaje użytecznym narzędziem, ale jeśli ma poruszać funduszami, negocjować z innymi agentami i podejmować decyzje w imieniu użytkowników, wokół niego potrzebne są instytucjonalne i techniczne „błony komórkowe”. Dlatego wartość agentów AI zależy nie tylko od inteligencji modelu, ale także od tego, jak dobrze można zaprojektować środowisko, w którym mogą działać bezpiecznie.

AI i rynki prognoz znajdują się na granicy odkrywania informacji i amplifikacji szumów {#sec-ai-market}

Gdy agenci AI i rynki prognoz są połączone, atrakcyjność informacyjnego centrum staje się jeszcze silniejsza. Rynki prognoz przekształcają niepewność dotyczącą przyszłości w ceny, a agenci AI odczytują te ceny, wiadomości, dane z mediów społecznościowych i dane on-chain, podejmują decyzje i realizują transakcje. Z tej perspektywy wydaje się, że niepewność świata jest przetwarzana w czasie rzeczywistym, a bardziej racjonalne decyzje są podejmowane automatycznie.

Idealnie, ceny na rynkach prognoz powinny stać się interfejsem zbiorowej inteligencji, a agenci AI powinni stać się analitykami, którzy odczytują tę zbiorową inteligencję, podczas gdy kryptowaluty dostarczają podstaw do płatności, własności, rozliczeń i weryfikacji. Innymi słowy, poprzez połączenie rynku zbierającego informacje, AI przetwarzającego te informacje oraz kryptowalut realizujących te informacje, widzimy świat, w którym informacje są bezpośrednio przekształcane w działalność gospodarczą.

Jednakże, ta atrakcyjność wiąże się z pewnym ryzykiem. Jeśli ceny na rynkach prognoz są kształtowane przez niską płynność lub stronniczych uczestników, agenci AI mogą odczytywać te stronniczości jako „mądrość rynku”, a dezinformacja w mediach społecznościowych może być odzwierciedlana na rynku prognoz, co prowadzi do sytuacji, w której ceny są referencją dla AI, a transakcje AI mogą dodatkowo wpłynąć na te ceny. Innymi słowy, jeśli środowisko, w którym informacje się manifestują, jest zniekształcone, AI może wzmocnić to zniekształcenie.

Warto zauważyć, że nie należy oceniać rzeczywistości tylko na podstawie cen tokenów czy wolumenów. Wzrost wartości tokenów związanych z agentami AI niekoniecznie oznacza, że te agenty rzeczywiście generują wartość ekonomiczną, a podobnie wzrost wolumenu na rynku prognoz nie gwarantuje, że rynek ten zawsze generuje wysokiej jakości prognozy. Kluczowe jest zrozumienie, jacy użytkownicy biorą udział, jakie zasady rządzą rozwiązaniami na rynku oraz jakie są mechanizmy zarządzania ryzykiem i audytowalności.

Szczególnie ważna jest struktura cyrkulacji informacji. Ceny na rynkach prognoz stają się wejściem dla AI, transakcje AI kształtują ceny na rynkach prognoz, a te ceny ponownie stają się wejściem dla innych AI. Ta cyrkulacja, jeśli działa prawidłowo, prowadzi do szybkiego odkrywania informacji. Jednak błędny projekt może prowadzić do mechanizmu, który samoreferencyjnie wzmacnia szumy.

Dlatego myśląc o AI i rynkach prognoz, nie wystarczy skupić się na dokładności modelu czy projektowaniu rynku; konieczne jest uwzględnienie dostępu do informacji niejawnych, manipulacji rynkowych, błędnych rozwiązań rynkowych, odpowiedzialności, warunków wstrzymania transakcji, logów audytowych oraz ochrony użytkowników. Im więcej agentów AI uczestniczy na rynku, tym bardziej rynek prognoz przestaje być jedynie medium informacyjnym, a staje się rynkiem finansowym.

Innymi słowy, AI i rynki prognoz wydają się być doskonałym przykładem centralizacji informacji, ale jednocześnie są miejscem, w którym ich ograniczenia stają się najbardziej widoczne. W przyszłości nie chodzi tylko o to, jak mądry jest AI, jaka jest cena na rynku prognoz czy jak wzrósł wolumen. Ważniejsze jest, jak AI i rynek wchodzą w interakcje w danym środowisku oraz jakie informacje są w rezultacie manifestowane.

Czy japońscy przedsiębiorcy mogą zaprojektować „środowisko, które przekształca informacje w zaufanie”? {#sec-japan}

Jak dotąd widzieliśmy, wspólnym mianownikiem DNA, rynków prognoz i agentów AI jest to, że skupiając się tylko na informacjach, łatwo jest przeoczyć, jak te informacje działają w rzeczywistości. DNA zawiera informacje o życiu, ale bez środowiska komórkowego nie manifestuje się jako aktywność życiowa. Podobnie ceny na rynkach prognoz i decyzje agentów AI zyskują wartość tylko w odpowiednim środowisku.

Ten punkt widzenia jest również ważny dla istniejących instytucji finansowych w Japonii oraz przedsiębiorstw Web3. Jeśli zamierzają zająć się rynkami prognoz, muszą myśleć nie tylko o tym, że ceny odzwierciedlają prawdopodobieństwo, ale także o tym, w jakim środowisku te ceny są kształtowane. Jakie wydarzenia są brane pod uwagę, kto może uczestniczyć, czy płynność jest wystarczająca, czy zasady rozwiązywania są jasne, jak monitorować działania bliskie manipulacji rynkowej. Jeśli te fundamenty są słabe, ceny na rynkach prognoz mogą wydawać się użytecznymi liczbami, ale trudno będzie je uznać za wiarygodne produkty informacyjne.

Dla instytucji finansowych rynki prognoz to nie tylko nowy produkt handlowy, ale temat dotyczący jak bezpiecznie generować społecznie referencyjne informacje o prawdopodobieństwie. Gdy ceny rynkowe zaczynają być odniesieniem dla mediów, inwestorów, firm i urzędników, te liczby wykraczają poza sferę rozrywki. Dlatego konieczne jest zaprojektowanie nie tylko interfejsu transakcyjnego i struktury opłat, ale także sposobu wyświetlania, wyjaśnienia ryzyka, procesu rozwiązywania sporów oraz systemu monitorowania, jako infrastruktury informacyjnej.

Z drugiej strony, przedsiębiorcy Web3 muszą pamiętać, że „sam proces przeniesienia rynków prognoz na blockchain nie wystarczy do uzyskania wystarczającej różnicy”. Bycie na blockchainie zwiększa przejrzystość, ale przejrzystość i poprawne zrozumienie przez użytkowników to dwie różne rzeczy. Kto dostarcza płynność, jakie uczestnicy kształtują ceny, czy zasady rozwiązywania są wolne od subiektywnych interpretacji. Tylko ci przedsiębiorcy, którzy potrafią uporządkować komórki rynku, mogą rozwijać rynki prognoz w trwały biznes informacyjny, a nie jednorazową spekulację.

To samo dotyczy agentów AI. Jeśli japońskie instytucje finansowe i przedsiębiorcy Web3 chcą pracować z agentami AI, muszą projektować nie tylko to, jakie modele wykorzystać, ale także w jakim zakresie mają działać. Pomysły takie jak nadanie im portfela, zmuszenie do płacenia za korzystanie z API, umożliwienie transakcji na rynkach prognoz czy zarządzanie w DeFi są atrakcyjne, ale w rzeczywistości wymagają zarządzania uprawnieniami, limitów finansowych, procesów zatwierdzania, logów audytowych, zarządzania kluczami prywatnymi, warunków wstrzymania oraz odpowiedzialności wobec użytkowników.

Ważne jest nie tylko uczynienie agentów AI mądrymi, ale także stworzenie środowiska, w którym agenci AI mogą bezpiecznie popełniać błędy. Nie można zakładać, że AI zawsze podejmuje prawidłowe decyzje; konieczne jest ograniczenie strat w przypadku błędnych decyzji, śledzenie przyczyn oraz uporządkowanie odpowiedzialności. W tym kontekście wiedza na temat zarządzania ryzykiem, kontroli wewnętrznej, audytu i zgodności, którą wypracowały istniejące instytucje finansowe, ma ogromne znaczenie.

Oznacza to, że w przypadku rynków prognoz należy zwracać uwagę nie tylko na ceny, ale także na projekt rynku i budowanie zaufania, a w przypadku agentów AI nie tylko na modele, ale także na uprawnienia, audyt, odpowiedzialność i warunki wstrzymania. W obu przypadkach kluczowe jest stworzenie środowiska operacyjnego, w którym użytkownicy mogą bezpiecznie korzystać z tych systemów. A dla japońskich przedsiębiorców kluczowym czynnikiem sukcesu nie jest importowanie zagranicznych trendów, ale projektowanie środowiska, w którym informacje manifestują się, zgodnie z japońskim systemem, ochroną użytkowników i praktykami finansowymi.

Ostatecznie zarówno rynki prognoz, jak i agenci AI nie pozostaną jedynie biznesem polegającym na sprzedaży informacji. Wartość będzie miała ta działalność, która potrafi manifestować informacje w wiarygodny sposób. Jakie zasady będą stosowane do przekształcania informacji o przyszłości w ceny? W jaki sposób decyzje AI będą realizowane w ramach określonych uprawnień? Jak przejrzystość blockchaina zostanie przekształcona w społeczne zaufanie poprzez odpowiednie operacje i wyjaśnienia? Tylko ci przedsiębiorcy, którzy potrafią odpowiedzieć na te pytania, będą w stanie przekształcić rynki prognoz i agentów AI z chwilowych trendów w trwałą infrastrukturę finansową i informacyjną.

Podsumowanie {#sec-summary}

Informacja jest potężna. DNA jest niezbędne do zrozumienia życia. Ceny na rynkach prognoz są użytecznymi informacjami w myśleniu o przyszłości. Modele AI to potężne mechanizmy przetwarzania ogromnych ilości informacji. Jednak sama informacja nie porusza świata. Informacja musi być odczytywana, realizowana, korygowana i czasami błędnie interpretowana w kontekście, aby stać się rzeczywistością.

Era rynków prognoz i agentów AI to czas, w którym centralizacja informacji wydaje się najbardziej atrakcyjna. Ceny rynkowe wskazują przyszłość, AI je odczytuje, a kryptowaluty je realizują. To piękna narracja. Jednak piękne narracje często zacierają rzeczywistość.

Aby zrozumieć przyszłość Web3, nie wystarczy czcić kodów, cen czy modeli; trzeba dostrzegać, w jakich komórkach one działają. DNA samo w sobie nie porusza życia. Cena sama w sobie nie mówi o przyszłości. Model sam w sobie nie czyni agenta AI podmiotem gospodarczym. Informacja sama w sobie nie porusza rynku. Zarówno rynki prognoz, jak i agenci AI ujawniają swoją wartość i ryzyko dopiero w kontekście, w którym informacje się manifestują.

• Ekspresja genów reguluje różnicowanie komórek -- Nature Education
• Regulacja genów -- Zasady biologiczne / Georgia Tech
• Ekspresja i regulacja genów -- Nature Education
• Egoistyczny gen -- Wikipedia
• Od rynków przewidywań do finansów informacyjnych -- vitalik.eth.limo
• Rynki przewidywań eksplodują w 2025 roku: Wewnątrz duopolu Kalshi-Polymarket -- The Block
• Google Finance wprowadza dane rynków przewidywań Polymarket i Kalshi w wynikach wyszukiwania -- The Block
• Kalshi wyprzedza Polymarket pod względem wolumenu rynków przewidywań w USA -- CoinDesk
• Rynki przewidywań Polymarket i Kalshi w Google -- CoinDesk
• Google Finance integruje dane rynków przewidywań Polymarket i Kalshi -- Decrypt
• Rok na rynkach przewidywań: Od regulacyjnego 'dołka' do biznesu wartego wiele miliardów -- Decrypt
• ICE ogłasza strategiczną inwestycję w Polymarket -- Intercontinental Exchange
• Zgłoszenia branżowe: Zgłoszenie rynków kontraktów wyznaczonych -- CFTC
• Dział egzekwowania CFTC wydaje poradnik dotyczący rynków przewidywań -- CFTC
• Wprowadzenie x402: nowy standard dla płatności internetowych -- Coinbase
• Uruchomienie Fundacji x402 z Coinbase oraz wsparcie dla transakcji x402 -- Cloudflare
• Coinbase powiększa swój ekosystem mikropłatności kryptowalutowych skoncentrowany na agentach AI -- CoinDesk
• Świat uruchamia agentkit z x402 wspieranym przez Coinbase, aby weryfikować tożsamość ludzi stojących za agentami AI -- CoinDesk
• Najnowszy meta kryptowalut? Tokeny agentów AI, takie jak AI16z i Virtuals, rosną w siłę -- Decrypt
• Tokeny agentów AI rosną w siłę, gdy Franklin Templeton podkreśla 'znaczną obietnicę' -- Decrypt
• Napędzanie handlu AI za pomocą nowego protokołu płatności agentów -- Google Cloud Blog

※ Zastrzeżenie: Niniejszy raport nie ma być traktowany jako jakiekolwiek porady prawne lub finansowe.
HashHub Research × CoinPost｜Lista raportów
Zobacz raporty opublikowane przez CoinPost →
HASHHUB RESEARCH

HashHub Research to jedna z wiodących krajowych usług badawczych i analitycznych specjalizujących się w obszarze aktywów kryptograficznych i blockchain.
Oferujemy różnorodne raporty dotyczące analizy makroekonomicznej, analizy protokołów i trendów rynkowych dla inwestorów instytucjonalnych i firm. Niniejszy raport jest częścią ograniczonej treści skierowanej do otwierających konto w SBI VC Trade.
Zobacz inne raporty →
📋 Przykład raportu
Załóż darmowe konto, aby mieć dostęp do raportów HashHub Research

Procedura łatwego zakupu konta w usłudze VCTRADE grupy SBI

1
Wypełnienie formularza zgłoszeniowego Wprowadź swoje dane osobowe, takie jak imię i nazwisko oraz adres w odpowiednim formularzu
2
Przesłanie dokumentów tożsamości Zrób zdjęcie swojej twarzy i dokumentu (np. karty My Number) za pomocą smartfona i prześlij je
3
Logowanie i wpłata Po zakończeniu weryfikacji otrzymasz ID logowania, a następnie możesz przelać środki za pomocą usług takich jak natychmiastowa wpłata
Szybka weryfikacja tożsamości za pomocą smartfona
Rozpocznij transakcje od najwcześniej tego samego dnia

※ Nie gwarantuje to otwarcia konta tego samego dnia
Załóż darmowe konto
Brak opłat za różne usługi Możliwość wpłaty od 500 jenów Szeroki wybór dostępnych aktywów

【Uwaga】
Treści oferowane w tej usłudze mają na celu dostarczenie informacji i nie stanowią rekomendacji inwestycyjnych ani porad prawnych czy podatkowych. Inwestycje w aktywa kryptograficzne powinny być przeprowadzane na podstawie własnych badań i odpowiedzialności użytkownika. Informacje dostarczane są z wiarygodnych źródeł, jednak nie gwarantujemy ich dokładności ani kompletności. Ponadto, nie ponosimy odpowiedzialności za treści zewnętrznych linków ani za problemy wynikające z ich wykorzystania. W przypadku pytań dotyczących treści tego artykułu prosimy o kontakt z HashHub Co., Ltd. (https://hashhub.tokyo/)

Niniejsza treść ma charakter wyłącznie informacyjny i nie stanowi porady finansowej, inwestycyjnej, prawnej ani podatkowej. Wszelkie wydarzenia, nagrody, promocje online lub powiązane informacje, o których tu mowa, nie powinny być traktowane jako rekomendacja, zachęta ani zaproszenie do kupna, sprzedaży, wymiany lub innego rodzaju obrotu aktywami kryptograficznymi. Aktywa kryptograficzne charakteryzują się dużą zmiennością i mogą prowadzić do strat. Dostępność usług, produktów i powiązanych wydarzeń WEEX może się różnić w zależności od regionu. Użytkownik jest odpowiedzialny za upewnienie się, że jego udział jest zgodny z obowiązującymi lokalnymi przepisami i regulacjami.