Profesor Sakai z Keio mówi o "wieku rynków prognoz: wdrażanie zbiorowej inteligencji"｜WebX2026

14 lipca 2026 roku, na scenie Limitless podczas WebX 2026, profesor Toyoki Sakai z Uniwersytetu Keio wystąpił z sesją zatytułowaną "wiek rynków prognoz: wdrażanie zbiorowej inteligencji". Określił rynki prognoz jako "wspaniałe wynalazki w historii ludzkości" i omówił strukturalne wady badań opinii publicznej, dwa typy wdrożeń: model handlu i model producenta rynku, a także zastosowanie w korporacyjnym zarządzaniu, z perspektywy ekonomisty przez około 30 minut.

Profesor Sakai rozpoczął swoje wystąpienie od wymienienia osiągnięć w naukach społecznych, które ludzkość osiągnęła do tej pory. Wymienił reprezentacyjną demokrację, pojęcie praw człowieka, równość przed prawem, spółki akcyjne, rynek, pieniądz fiducjarny oraz tworzenie kredytu. Profesor Sakai stwierdził, że w ostatnich latach na tę listę dodano nowy wynalazek.
"Jestem przekonany, że w ostatnich latach dodano coś nowego do tej listy. To rynek prognoz."
Na rynku prognoz stawiane jest jedno pytanie w jednym rynku. Profesor Sakai przytoczył przykład Polymarket, pytając: "Czy ruch w Cieśninie Ormuz normalizuje się w tym roku?". Na to pytanie sprzedawane są bilety, które kosztują 1 dolar, jeśli odpowiedź brzmi tak, i 0 dolarów, jeśli brzmi nie. Cena biletu ustalana jest na podstawie popytu i podaży, dlatego zawsze przyjmuje wartości między 0 a 1. Profesor Sakai podkreślił, że kluczowym punktem jest to, że tę cenę P można odczytać jako "prawdopodobieństwo, że to zdarzenie wystąpi". Cena jest znana w ekonomii jako wartość, która bardzo dobrze agreguje przewidywania ludzi.
Dodatkowo: pionierem rynku prognoz był "Iowa Electronic Markets (IEM)" uruchomiony przez Uniwersytet Iowa w 1988 roku. W 2024 roku Polymarket zwrócił uwagę, pokazując przewagę Trumpa na wczesnym etapie wyborów prezydenckich w USA w porównaniu do badań opinii publicznej.

Profesor Sakai postawił paradoksalne pytanie: "W badaniach opinii publicznej, to dziwne, gdy wyniki są błędne". Ponieważ jeśli duża gazeta losowo wybiera próbki od wyborców i zbiera wystarczającą liczbę, zgodnie z "prawem wielkich liczb" w statystyce matematycznej, powinno to prowadzić do prawie pewnych poprawnych wyników. Mimo to, dlaczego badania opinii publicznej się mylą? Profesor Sakai uporządkował powody w trzech punktach.
Pierwszym powodem jest możliwość, że respondenci "odpowiadają bez zastanowienia". Gdy osoby, które na co dzień nie myślą o polityce, są nagle pytane, trudno oczekiwać poważnej odpowiedzi. Drugim problemem jest "kłamstwo". Na przykład mieszkańcy Kalifornii mogą mieć trudności z przyznaniem się do poparcia Trumpa, co prowadzi do odpowiedzi różniących się od ich prawdziwych przekonań z powodu presji społecznej (tzw. błąd społecznej pożądliwości). Trzeci punkt, który profesor Sakai uznał za najważniejszy, to:
"Osoby dobrze znające temat i te, które się na nim nie znają, są liczone jako jedna osoba. Odpowiedzi osób dobrze znających temat powinny mieć większą wagę niż odpowiedzi tych, którzy się na tym nie znają, ale badania opinii publicznej są w tym aspekcie niezwykle nieracjonalne."
Rynek prognoz pokonuje wszystkie te trzy punkty. Ponieważ sprzedając i kupując bez zastanowienia można ponieść straty, uczestnicy muszą podchodzić do tego poważnie. Działają zgodnie z własnym interesem, więc nie kłamią. Osoby dobrze znające temat sprzedają i kupują więcej, co naturalnie zwiększa ich wpływ na cenę (wagę).

Profesor Sakai sklasyfikował rynek prognoz na dwa główne typy. Pierwszym jest "model handlu", którego reprezentantem jest Polymarket. Uczestnicy handlują między sobą, a ceny ustalane są na podstawie popytu i podaży. Podstawową formą jest zbieranie uczestników z całego świata, a stawiane są pieniądze.
Drugim typem jest "model producenta rynku", którego reprezentantem jest "Signals" prowadzony przez japońską IGS (notowaną na giełdzie Tokyo Growth). Uczestnicy kupują i sprzedają bilety z projektantem rynku (producentem rynku), a nie między sobą. Często zakłada się, że operacje są ograniczone do wewnętrznych zastosowań, a do ich realizacji używa się punktów o niskiej wymienialności, aby nie naruszać regulacji finansowych i hazardowych.
"W modelu producenta rynku ceny ustalane są nie na podstawie popytu i podaży, ale na podstawie funkcji ustalania cen. Używane są reguły logarytmiczne i reguły drugorzędne, a operatorzy mogą kontrolować maksymalną kwotę, którą płacą."
Dodatkowo: badania dotyczące funkcji ustalania cen w modelu producenta rynku gromadzone są w ekonomii od ponad 20 lat, a wiadomo, że Google i Hewlett-Packard kiedyś stosowały wewnętrzne rynki prognoz w modelu producenta rynku.

Profesor Sakai szczególnie podkreślił zastosowanie rynku prognoz w firmach. Zaproponował, że rynek prognoz może działać jako funkcja alarmowa w odpowiedzi na powszechny problem, że "złe wiadomości rzadko docierają na górę w organizacjach".
Jako konkretny przykład użycia, podał przypadek sprzedaży biletu wewnętrznego na pytanie: "Czy ważny projekt A zakończy się w tym roku?". Jeśli pracownik dobrze znający sytuację na miejscu oceni, że "nie zakończy się", cena biletu spadnie. Jeśli cena osiągnie ekstremalnie niski poziom (np. 0,15 punktu), zarząd może zrozumieć kryzys projektu. Może to być również wykorzystane do wyboru strategii. Można stworzyć rynek prognoz dla opcji A i B, a decyzja podejmowana jest na podstawie wyższej ceny.
"Ludzie w zarządzie naprawdę chcą znać złe wiadomości. Uważam, że takie narzędzia mogą szybko zyskać popularność w japońskich firmach."
Jednak profesor Sakai zwrócił uwagę, że projektowanie uczestników jest kluczowe. Wymaga to wiedzy operacyjnej, aby zapobiec wprowadzeniu uczestników, którzy stawiają duże zakłady na "porażkę" i faktycznie doprowadzają do niepowodzenia projektu.

Rynek prognoz w modelu handlu w Japonii może być uznawany za internetowe hazardowanie zgodnie z obowiązującym prawem. Profesor Sakai przyznał to otwarcie, mówiąc: "To naprawdę smutne i szkoda", a jako realistyczną opcję wskazał legalne metody realizacji z użyciem punktów o niskiej wymienialności. Podkreślił jednak, że w takim przypadku niezbędne są kontrole prawne.
Jako mechanizmy, dzięki którym zbiorowa inteligencja działa, profesor Sakai wymienił dwa czynniki. Pierwszym jest różnorodność grupy: uprzedzenia optymistów i pesymistów znoszą się nawzajem, co prowadzi do zbieżności w neutralnych osądach, co przypomina twierdzenie Condorceta. Drugim czynnikiem jest mechanizm, w którym niewielka liczba dobrze poinformowanych uczestników ma silny wpływ na ceny poprzez liczne transakcje. W odniesieniu do handlu wewnętrznego zauważył, że "im więcej osób z informacjami uczestniczy, tym wyższa dokładność prognoz, ale osoby, które mogą manipulować wynikami, nie powinny uczestniczyć", co podkreśla trudność w wyznaczaniu granic.
"Sposób prowadzenia przemysłu różni się w krajach, w których prognozy są łatwe i trudne do wykonania. Uważam, że potrzebny jest elastyczny ramowy regulacyjny, który ułatwi wykorzystanie rynku prognoz jako nowego rodzaju wynalazku."
Na koniec profesor Sakai zauważył, że opór społeczny wobec hazardu w Japonii może stanowić barierę dla popularyzacji rynku prognoz. "Jeśli społeczeństwo stanie się bardziej przyjazne wobec zabaw związanych z zakładami, takie mechanizmy będą łatwiejsze do wprowadzenia", zakończył sesję, wyrażając nadzieję na wdrożenie społecznościowe.

Zastrzeżenie: Niniejsze treści mają wyłącznie charakter informacyjny i służą celom promocyjnym. Nie stanowią porady finansowej, inwestycyjnej, prawnej ani podatkowej. Wszelkie wydarzenia, nagrody, wydarzenia online oraz powiązane z nimi informacje nie stanowią rekomendacji, zachęty ani zaproszenia do kupna, sprzedaży, handlu lub dokonywania innych transakcji na aktywach cyfrowych ani do korzystania z jakichkolwiek usług. Kryptowaluty cechują się wysoką zmiennością i mogą prowadzić do utraty środków. Usługi WEEX oraz wydarzenia online mogą nie być dostępne we wszystkich regionach i podlegają obowiązującym przepisom prawa, regulacjom oraz wymogom kwalifikacyjnym. Użytkownik ponosi odpowiedzialność za zapewnienie zgodności korzystania z usług WEEX z lokalnymi przepisami prawa oraz za staranną ocenę ryzyka przed podjęciem jakichkolwiek działań związanych z kryptowalutami.