Nous entrons dans une ère d'hyperfinanciarisation, où tout ce qui peut être financiarisé le sera. Et cela culminera à l'intersection de l'IA et des Crypto.

Grâce à une utilisation plus large des Marchés, nous devrions assister à une coordination plus harmonieuse dans tous les aspects de la société. Si nous ne pouvons T utiliser les Marchés dans une large mesure aujourd'hui, c'est parce que les interactions avec Marchés représentent des frais généraux importants, alors que ces mécanismes de coordination sont précieux si les bénéfices de ces interactions sont supérieurs aux coûts et aux frais généraux.

Les Marchés incitent à la participation par des gains financiers potentiels, ce qui en fait un système efficace de coordination de l'activité économique. Mais si le coût de production et de mise en œuvre de ces incitations est supérieur à leur rendement, alors un actif est fondamentalement incompatible avec les Marchés, ou les Marchés créés pour lui sont trop inefficaces pour être viables.

Les Crypto ont posé les bases de Marchés financiers plus autonomes et plus efficaces, et nous permettent de codifier des fonctions essentielles du marché – comme la tenue de marché, le règlement, la création de dette, etc. – de sorte que le coût de l'exploitation des Marchés grâce à cette infrastructure diminue. Cela élargit considérablement l'univers des types d'actifs compatibles avec les Marchés.

Cette infrastructure de marché Crypto nous rapproche de l’état ultime d’hyper-financiarisation.

Bien que les Crypto aient introduit une infrastructure de marché plus efficace, des inefficacités persistent quant à la participation Human . L'interaction avec les Marchés requiert encore un effort manuel, introduit des biais individuels et repose sur un traitement mental limité par rapport aux capacités de l'IA. Ces frictions augmentent la charge de travail liée à l'interaction avec les Marchés et conduisent à une coordination sous-optimale.

Le levier ultime pour maximiser l'efficacité du marché est l'IA : la Technologies la plus expressive dont nous disposons. L'IA peut agir comme un acteur déflationniste hautement performant, réduisant l'inefficacité des acteurs Human sur le marché – des capacités telles que la prédiction, l'automatisation et la personnalisation à grande échelle et avec une sophistication considérable. Cela réduit encore davantage les coûts d'interaction avec les Marchés et élargit progressivement le champ d'application des Marchés .

Le résultat de la convergence de ces deux technologies sera une explosion de nouveaux Marchés financiers pour un plus large éventail de fonctions sociétales, nous permettant d’utiliser les Marchés, le plus grand mécanisme de coordination dont nous disposons, pour un ensemble plus large de fonctions de la société.

Que nous réserve exactement cet avenir et pourquoi devrions-nous l’adopter ?

À mesure que les agents d’IA qui interagissent avec les Marchés deviennent plus compétents, la portée des informations asymétriques précieuses auxquelles nous pouvons accéder s’élargit.

Pourquoi nous avons besoin de l'hyperfinanciarisation

L'hyperfinanciarisation permet aux Marchés de gagner en efficacité pour obtenir des informations granulaires et asymétriques – grâce à la convergence de l'IA et des Crypto – et, à mesure que les agents d'IA interagissant avec les Marchés gagnent en compétences, le champ d'information asymétrique précieux auquel nous avons accès s'élargit. Cela permet aux Marchés de distinguer plus efficacement les signaux réels du bruit.

C’est pourquoi les Marchés financiers à longue traîne seront parmi les premiers bénéficiaires de l’hyperfinanciarisation.

Cela pourrait impliquer, par exemple, de pouvoir négocier non seulement des actions, mais aussi des Marchés de niche autour de chaque division de l'entreprise. Par exemple, une personne possède une connaissance asymétrique de la division camions d'un constructeur automobile, mais aucun autre aspect de celle-ci. Investir dans l'ensemble de l'entreprise crée un bruit parasite, car l'investisseur doit tenir compte de l'incertitude qui pèse sur le reste de l'entreprise.

Cependant, si ONEon pouvait investir uniquement dans la division camions, qu'on maîtrise mieux, les informations révélées par cet investissement présenteraient un rapport signal/bruit plus élevé. En résumé, la granularité incite les utilisateurs à révéler des informations plus ciblées, ce qui se traduit par une meilleure efficacité du marché, une réduction du bruit et des frais généraux.

Ce qui nous empêche aujourd'hui de nous tourner vers l'hyperfinanciarisation

Pour devenir une société plus efficace, nous devons intégrer les mécanismes de marché dans des opérations plus critiques. Mais la plupart des infrastructures financières existantes présentent trop de frictions et de frais généraux pour supporter des Marchés aussi granulaires.

Avant l'avènement de la Technologies blockchain, nous devions passer par des institutions traditionnelles bureaucratiques et inefficaces pour participer aux Marchés. Le principal avantage des Crypto pour l'hyperfinanciarisation réside dans la codification des fonctions critiques du marché. Cette codification les rend plus autonomes et réduit les frais généraux. C'est pourquoi les Crypto peuvent ouvrir la voie à des Marchés plus larges, axés sur des actifs de niche à longue traîne.

De plus, les acteurs de l'IA peuvent interpréter des données de marché complexes plus efficacement que leurs homologues Human . Ils possèdent les capacités analytiques nécessaires pour traiter l'information plus rapidement et avec plus de précision que n'importe quel individu. En combinant des acteurs de l'IA hautement performants avec une infrastructure de marché Crypto autonome, les frais généraux chutent considérablement sur un nombre croissant de Marchés de niche.

À quoi ressemblera l'hyperfinanciarisation

Marchés de prédiction pour tout

Les Marchés prédictifs permettent d'établir des prévisions détaillées sur des sujets de niche et limités dans le temps en agrégeant des informations dispersées auprès de populations. Cependant, ils sont confrontés à un défi fondamental en matière de liquidité : à mesure que les Marchés deviennent plus spécifiques, de moins en moins de traders possèdent les connaissances spécialisées nécessaires pour y participer. Cela peut entraîner un volume d’échanges anémique et une liquidité du marché réduite.

Les AMM ont été inventés pour pallier les manques de liquidité sur les Marchés à longue traîne. Mais les Marchés de prédiction sont hyper- à longue traîne, ils peinent donc à attirer suffisamment de liquidités. Ces problèmes sont d'autant plus exacerbés que les traders des marchés de prédiction contemporains sont souvent des humains moins efficaces que les agents d'IA, ce qui entraîne des volumes d'échanges plus faibles et une moindre motivation pour les fournisseurs de liquidités.

Sans acteurs sophistiqués tels que les agents d'IA pour améliorer l'efficacité des transactions, de nombreux Marchés de niche restent trop superficiels pour des applications pratiques. L'IA améliore l'efficacité du marché grâce à ses capacités supérieures de traitement des données et de prise de décision, ce qui se traduit directement par des volumes de transactions plus importants. Par conséquent, un volume de transactions plus important incite davantage de teneurs de marché à proposer leurs capitaux, ce qui resserre les spreads et permet une activité accrue pour révéler des prévisions plus précises.

Ce processus facilite l’expansion des Marchés de prédiction pour révéler la vérité et regrouper des informations sur davantage de sujets :

• Les agents d'IA ingèrent des données spécialisées et aident à définir les conditions initiales de nouveaux Marchés de prédiction sur des sujets de niche
  
  
• À mesure que les échanges se produisent entre les humains et les robots, les prix sur ces Marchés de niche fluctuent pour refléter des évaluations de probabilité précises.
  
  
• L'arbitrage automatisé et la définition des cotes augmentent le nombre de Marchés de prédiction de niche viables.
  
  

Essentiellement, la fluidité des transactions Crypto et la précision de l'IA permettent aux Marchés prédictifs de fonctionner comme des mécanismes de coordination à grande échelle pour de nouveaux secteurs. Cela élargit l'éventail des sujets pouvant exploiter l'infrastructure des marchés prédictifs pour produire des prévisions précises.

Le vote sera remplacé par les Marchés

Comme le montrent la théorie du choix social et la théorie de Kenneth ArrowThéorème d'impossibilité Cela montre qu'aucun système électoral ne peut être conçu de manière optimale pour agréger les préférences d'une population. Cependant, une société hyperfinanciarisée pourrait permettre le recours à des Marchés efficients pour compenser les résultats électoraux imparfaits.

Arrow l'a montré dans son article «Une difficulté dans le concept de protection sociale« que, face à des choix multiples, aucun système de vote ne peut parfaitement agréger les préférences individuelles en une décision collective juste et rationnelle.

Grâce à une infrastructure financière avancée, les processus de vote, auparavant de nature politique, pourraient être dictés par les résultats du marché. Nous pourrions utiliser ce que l'on appelleFutarchie, proposé par l'économiste Robin Hanson, où les Marchés de prédiction déterminent les politiques au lieu des votes directs.

Dans une futarchie, les participants votent sur des propositions en plaçant des paris. Le système met en œuvre la Juridique dont la valeur marchande est la plus élevée. Les parieurs gagnants, soutenant des politiques efficaces, reçoivent ensuite des gains. [Pour en savoir plus sur ce concept, voir L'article de Vitalik sur la Futargie ici.]

Les citoyens gouverneraient les pays, les États, les villes et bien plus encore non pas en fonction de préférences consensuelles, mais en pariant sur les politiques qui permettront d'atteindre les objectifs convenus. Cela rapprocherait la société d'un processus décisionnel fondé sur le marché, capable de surmonter davantage de biais cognitifs.

Mécanismes de signalisation améliorés

Dans un monde de plus en plus spécialisé, des indicateurs tels que les diplômes ou les antécédents professionnels ne reflètent souvent pas les compétences et l'expertise nuancées acquises par les individus. De telles affiliations risquent de devenir des indicateurs parasites, peinant à saisir l'intégralité des compétences dans des domaines spécialisés.

À mesure que la société se financiarise, les diplômes et les affiliations que nous utilisons pour évaluer les capacités des individus peuvent perdre de leur pertinence. Les écoles et les employeurs prestigieux constituent des signaux parasites lorsqu'il s'agit d'évaluer les compétences nuancées d'un individu dans divers domaines.

Cependant, les Marchés ont la possibilité de devenir un mécanisme de signal supérieur. Si les Marchés granulaires peuvent mieux révéler des informations asymétriques, ils pourraient révéler des spécificités concernant les compétences d'une personne dans son domaine.

Prenons l'exemple d'un chercheur en IA qui excelle dans un domaine de niche particulier, mais qui n'a T suivi de programme de haut niveau ni travaillé dans un laboratoire réputé. Des Marchés granulaires pourraient permettre de négocier des actions représentant l'expertise spécifique de ce chercheur séparément de ses travaux principaux. Cela fournirait un signal précis, basé sur le marché, des capacités du chercheur dans ce domaine.

Des mécanismes de marché astucieusement conçus permettent d'obtenir des signaux beaucoup plus précis et moins parasites, permettant de spéculer sur la valeur des individus. Ces méthodes de signalisation pourraient être plus efficaces que nos indicateurs actuels, souvent approximatifs.

Une société sans risque

Un état d’hyperfinanciarisation nous permet de créer davantage de véhicules de couverture de niche : à mesure que les Marchés de prédiction se développent pour couvrir des Événements plus improbables, nous pouvons échanger des actifs comme moyen d’atténuer notre exposition à presque toutes les incertitudes.

Par exemple, une assurance chance pourrait servir à se prémunir contre l'imprévisibilité des résultats commerciaux, des trajectoires professionnelles, de la réussite artistique, etc. Pour contrebalancer les aléas de la vie, vous pourriez souscrire :

• Assurance chance en affaires : Acquérir les jetons des startups rivales pour que leur succès vous profite
• Assurance chance de carrière : échangez des parts dans le potentiel de revenus de votre enfant
• Assurance chance artistique : Soutenez mutuellement des artistes similaires.

De cette manière, la croissance exponentielle des Marchés financiers nous rapproche de la vision hypothétique de Kenneth Arrow d’un société sans risque: un ONE dans lequel les Marchés peuvent s’assurer contre pratiquement tout événement probabiliste.

Un avenir négociable

En fin de compte, l’état final logique de l’hyperfinanciarisation se rapproche de la vision de Kenneth Arrow d’une « société sans risque », rendue possible par la fusion de la Technologies blockchain et de l’intelligence artificielle.

Les Crypto offrent une infrastructure performante et autonome pour faciliter la Marchés d'un plus large éventail d'actifs de niche. Parallèlement, les agents d'IA possèdent la puissance d'analyse nécessaire pour traiter rapidement les signaux et les informations sur des niches spécialisées. Leurs capacités combinées permettent la formation et le fonctionnement efficace de Marchés plus granulaires.

Ensemble, l’intersection de la Crypto et de l’IA transforme les Marchés en mécanismes de coordination viables dans une plus grande partie de la société.