Tahun lalu, lebih dari $6 juta diperdagangkan dalam kontrak pasar prediksi terkait hasil pemilihan presiden Venezuela. Namun ketika suara telah dihitung, pasar menghadapi dilema yang rumit: Pemerintah menyatakan Nicolás Maduro sebagai pemenang; sementara oposisi dan pengamat internasional menuduh adanya kecurangan. Apakah penyelesaian kontrak pasar prediksi harus mengikuti “informasi resmi” (Maduro menang) atau “konsensus pelaporan kredibel” (oposisi menang)?
Pada kasus pemilu Venezuela, pengamat mengungkap berbagai tuduhan mulai dari pengabaian aturan dan peserta yang “kehilangan uang mereka” hingga menyebut protokol penyelesaian kontrak sengketa sebagai “hakim, juri, dan algojo” dalam drama politik berisiko tinggi, bahkan menyebut sistem tersebut “sangat curang.”
Ini bukanlah kasus yang terisolasi. Fenomena ini merupakan gejala dari salah satu hambatan utama pasar prediksi dalam proses skalabilitas: mekanisme penyelesaian kontrak.
Taruhan di sini sangat besar. Jika penyelesaian berjalan dengan baik, kepercayaan terhadap pasar tumbuh, minat perdagangan meningkat, dan harga menjadi indikator bermakna bagi masyarakat. Sebaliknya, jika penyelesaian gagal, aktivitas perdagangan menjadi penuh frustrasi dan ketidakpastian. Peserta bisa mundur, likuiditas berisiko menurun, dan harga tidak lagi merepresentasikan prediksi akurat atas target yang stabil. Harga justru mencerminkan campuran antara probabilitas hasil sebenarnya dan persepsi trader tentang bagaimana mekanisme penyelesaian yang bias akan menentukan keputusan.
Sengketa Venezuela memang mendapat sorotan, namun kegagalan yang lebih halus kerap terjadi di berbagai platform:
- Manipulasi peta Ukraina memperlihatkan bagaimana pihak lawan dapat memanfaatkan mekanisme penyelesaian secara langsung. Kontrak terkait kontrol wilayah menyatakan bahwa penyelesaian didasarkan pada peta online tertentu. Diduga, peta tersebut diedit untuk memengaruhi hasil kontrak. Jika sumber kebenaran dapat dimanipulasi, maka pasar pun dapat dimanipulasi.
- Kontrak penutupan pemerintah memperlihatkan bagaimana sumber penyelesaian dapat menghasilkan hasil yang tidak akurat atau tidak dapat diprediksi. Aturan penyelesaian menyatakan bahwa pembayaran pasar bergantung pada kapan situs web Office of Personnel Management menampilkan status penutupan telah berakhir. Presiden Trump menandatangani RUU pendanaan pada 12 November — namun situs OPM, karena alasan yang belum jelas, baru diperbarui pada 13 November. Trader yang memprediksi penutupan berakhir pada tanggal 12 justru kalah akibat keterlambatan pembaruan situs.
- Pasar jas Zelensky menimbulkan kekhawatiran terkait konflik kepentingan. Kontrak menanyakan apakah Presiden Ukraina Zelensky akan mengenakan jas dalam suatu acara — pertanyaan yang tampak sepele namun menarik lebih dari $200 juta taruhan. Saat Zelensky hadir di KTT NATO mengenakan pakaian yang oleh BBC, New York Post, dan media lain disebut sebagai jas, pasar awalnya menyelesaikan “Ya.” Namun pemegang token UMA menentang hasil tersebut, sehingga penyelesaian berubah menjadi “Tidak.”
Artikel ini mengulas bagaimana LLM dan kripto, jika digabungkan secara strategis, dapat membantu menciptakan metode penyelesaian pasar prediksi yang sulit dimanipulasi, akurat, transparan, dan netral secara kredibel dalam skala besar.
Ini bukan sekadar masalah pasar prediksi
Masalah serupa juga dialami oleh pasar keuangan. International Swaps and Derivatives Association (ISDA) telah bertahun-tahun menghadapi tantangan penyelesaian di pasar credit default swap — kontrak yang membayar ketika perusahaan atau negara gagal membayar utang — dan tinjauan tahun 2024 mereka sangat terbuka mengenai kesulitan tersebut. Komite Determinasi mereka, yang terdiri dari pelaku pasar utama, melakukan pemungutan suara untuk menentukan apakah peristiwa kredit telah terjadi. Proses ini sering dikritik karena kurang transparan, berpotensi konflik kepentingan, dan hasil yang tidak konsisten, mirip dengan proses UMA.
Masalah mendasar tetap sama: Ketika jumlah uang yang besar bergantung pada penentuan apa yang terjadi dalam situasi ambigu, setiap mekanisme penyelesaian berpotensi menjadi sasaran manipulasi dan setiap ambiguitas menjadi titik rawan konflik.
Lalu, seperti apa mekanisme penyelesaian yang ideal?
Karakteristik solusi yang baik
Solusi yang efektif harus memenuhi sejumlah karakteristik utama secara bersamaan.
Resistensi terhadap manipulasi. Jika pihak lawan dapat memengaruhi penyelesaian—melalui pengeditan Wikipedia, penyebaran berita palsu, suap kepada oracle, atau eksploitasi celah prosedural—maka pasar berubah menjadi ajang siapa yang paling lihai memanipulasi, bukan siapa yang paling tepat memprediksi.
Akurasi yang memadai. Mekanisme harus mampu menyelesaikan sebagian besar kasus dengan tepat. Akurasi sempurna mustahil di dunia yang penuh ambiguitas, namun kesalahan sistematis atau blunder yang jelas akan menghancurkan kredibilitas.
Transparansi ex ante. Trader harus memahami dengan jelas bagaimana mekanisme penyelesaian bekerja sebelum memasang taruhan. Perubahan aturan di tengah jalan melanggar komitmen dasar antara platform dan peserta.
Netralitas yang kredibel. Peserta harus meyakini bahwa mekanisme tidak memihak trader atau hasil tertentu. Itulah alasan mengapa pemegang token UMA yang menyelesaikan kontrak yang mereka pertaruhkan sangat berisiko: meskipun mereka bertindak adil, persepsi konflik kepentingan tetap merusak kepercayaan.
Komite manusia dapat memenuhi sebagian karakteristik ini, namun seringkali gagal dalam aspek resistensi manipulasi dan netralitas kredibel pada skala besar. Sistem voting berbasis token seperti UMA juga memiliki masalah dominasi whale dan konflik kepentingan yang sudah terdokumentasi.
Di sinilah AI menjadi solusi potensial.
Potensi hakim LLM
Proposal yang mulai menarik perhatian di komunitas pasar prediksi adalah penggunaan large language models sebagai hakim penyelesaian, dengan model dan prompt yang dikunci dalam blockchain pada saat kontrak dibuat.
Arsitektur dasarnya adalah sebagai berikut. Saat kontrak dibuat, pembuat pasar menentukan tidak hanya kriteria penyelesaian dalam bahasa alami, tetapi juga LLM spesifik (diidentifikasi dengan versi model bertimestamp) beserta prompt yang akan digunakan untuk menentukan hasil.
Spesifikasi ini dikomit secara kriptografis ke blockchain. Ketika perdagangan dibuka, peserta dapat memeriksa seluruh mekanisme penyelesaian—mereka tahu persis model AI mana yang akan menilai hasil, prompt apa yang digunakan, dan sumber informasi yang diakses.
Jika mereka tidak setuju dengan pengaturan tersebut, mereka tidak perlu berdagang.
Saat penyelesaian, LLM yang sudah dikomit menjalankan prompt yang telah ditentukan, mengakses sumber informasi yang telah ditetapkan, dan menghasilkan penilaian. Output inilah yang menentukan siapa yang menerima pembayaran.
Pendekatan ini mampu mengatasi beberapa kendala utama sekaligus:
Sangat tahan terhadap manipulasi (meski tidak mutlak). Tidak seperti halaman Wikipedia atau situs berita kecil, output LLM besar sulit untuk diedit. Bobot model telah dipatenkan sejak awal. Untuk memanipulasi penyelesaian, pihak lawan harus merusak sumber informasi yang diandalkan model atau meracuni data pelatihan model jauh sebelum kontrak dibuat—keduanya merupakan serangan yang mahal dan tidak pasti dibandingkan menyuap oracle atau mengedit peta.
Memberikan akurasi. Dengan perkembangan model reasoning yang pesat dan kemampuan untuk menangani beragam pertanyaan intelektual, terutama jika dapat menavigasi web dan mencari informasi baru, hakim LLM berpotensi menyelesaikan banyak pasar secara akurat—dan eksperimen untuk menguji akurasinya terus berlangsung.
Transparansi yang terintegrasi. Seluruh mekanisme penyelesaian dapat diaudit sebelum trader memasang taruhan. Tidak ada perubahan aturan secara sepihak, tidak ada keputusan diskresi, dan tidak ada negosiasi di balik layar. Trader tahu persis apa yang mereka ikuti.
Meningkatkan netralitas yang kredibel. LLM tidak memiliki kepentingan finansial atas hasil. Tidak dapat disuap. Tidak memiliki token UMA. Bias yang mungkin ada merupakan karakteristik model itu sendiri—bukan hasil keputusan pihak berkepentingan secara ad hoc.
Tentu saja, hakim LLM memiliki keterbatasan yang perlu diperhatikan dan diatasi.
Model dapat melakukan kesalahan. LLM mungkin salah membaca artikel berita, berhalusinasi fakta, atau menerapkan kriteria penyelesaian secara tidak konsisten. Namun selama trader mengetahui model yang digunakan, mereka dapat mengantisipasi biasnya. Jika suatu model memiliki kecenderungan menyelesaikan kasus ambigu dengan pola tertentu, trader berpengalaman akan memperhitungkan hal tersebut. Model tidak perlu sempurna; yang penting dapat diprediksi.
Manipulasi tidak mustahil, hanya lebih sulit. Jika prompt menentukan sumber berita tertentu, pihak lawan bisa mencoba menyisipkan cerita di sumber tersebut. Serangan ini mahal untuk media besar, namun masih mungkin dilakukan pada media kecil—mirip dengan masalah pengeditan peta. Desain prompt menjadi sangat krusial: mekanisme penyelesaian yang mengandalkan sumber informasi beragam dan redundan lebih tangguh dibanding yang bergantung pada satu sumber.
Serangan poisoning secara teori mungkin terjadi. Pihak lawan dengan sumber daya besar bisa mencoba mempengaruhi data pelatihan LLM untuk membiasakan penilaian masa depan. Namun, upaya ini harus dilakukan jauh sebelum kontrak dibuat, dengan hasil yang tidak pasti dan biaya tinggi—jauh lebih sulit dibandingkan menyuap anggota komite.
Proliferasi hakim LLM dapat memicu masalah koordinasi. Jika pembuat pasar berbeda mengunci LLM dan prompt berbeda, likuiditas pasar menjadi terfragmentasi. Trader sulit membandingkan kontrak atau menggabungkan informasi antar pasar. Standardisasi sangat penting, namun tetap diperlukan ruang untuk eksperimen agar komunitas dapat menemukan kombinasi LLM-prompt yang optimal. Solusi terbaik adalah kombinasi: mendorong eksperimen, namun menyediakan mekanisme agar komunitas dapat menyepakati default yang telah teruji seiring waktu.
Bagaimana para builder dapat mengadopsi strategi ini?
Kesimpulannya: penyelesaian berbasis AI menukar masalah bias manusia, konflik kepentingan, dan kurang transparan dengan tantangan baru berupa keterbatasan model, desain prompt, serta kerentanan sumber informasi—namun masalah baru ini lebih mudah ditangani. Lalu, bagaimana langkah selanjutnya? Platform sebaiknya:
Bereksperimen dengan menguji penyelesaian LLM pada kontrak berisiko rendah untuk membangun rekam jejak. Model mana yang paling optimal? Struktur prompt mana yang paling tangguh? Kegagalan apa yang muncul dalam praktik?
Melakukan standarisasi. Seiring praktik terbaik berkembang, komunitas harus mengarah pada kombinasi LLM-prompt standar sebagai default. Inovasi tetap diperbolehkan, namun likuiditas akan terkonsentrasi di pasar yang telah dipahami dengan baik.
Mengembangkan alat transparansi seperti antarmuka yang memudahkan trader memeriksa seluruh mekanisme penyelesaian—mulai dari model, prompt, hingga sumber informasi—sebelum melakukan perdagangan. Mekanisme penyelesaian tidak boleh tersembunyi dalam catatan kaki.
Melakukan tata kelola berkelanjutan. Bahkan dengan hakim AI, manusia tetap diperlukan untuk keputusan meta: model mana yang dipercaya, bagaimana menangani kasus di mana model jelas salah, dan kapan memperbarui default. Tujuannya bukan menghilangkan peran manusia sepenuhnya, melainkan mengubah penilaian ad hoc menjadi penetapan aturan yang sistematis.
Pasar prediksi memiliki potensi luar biasa untuk membantu memahami dunia yang kompleks dan penuh noise. Namun potensi ini bergantung pada kepercayaan, dan kepercayaan bergantung pada mekanisme penyelesaian kontrak yang adil. Ketika mekanisme penyelesaian gagal, yang terjadi adalah kebingungan, kemarahan, dan trader meninggalkan pasar. Saya pernah melihat orang benar-benar keluar dari pasar prediksi setelah merasa dicurangi oleh hasil yang bertentangan dengan semangat taruhan mereka—meninggalkan platform yang sebelumnya mereka percayai. Ini adalah peluang yang hilang untuk membuka manfaat dan aplikasi luas dari pasar prediksi.
Hakim LLM memang tidak sempurna. Namun ketika dikombinasikan dengan teknologi kripto, mekanisme tersebut menjadi transparan, netral, dan tahan terhadap manipulasi yang selama ini menjadi masalah pada sistem berbasis manusia. Di tengah perkembangan pasar prediksi yang lebih cepat dibandingkan mekanisme tata kelola, solusi ini mungkin adalah yang kita butuhkan.
Disclaimer:
- Artikel ini diterbitkan ulang dari [a16zcrypto]. Seluruh hak cipta milik penulis asli [Andrew Hall]. Jika ada keberatan atas penerbitan ulang ini, silakan hubungi tim Gate Learn untuk penanganan lebih lanjut.
- Disclaimer Tanggung Jawab: Seluruh pandangan dan opini dalam artikel ini merupakan milik penulis dan tidak mewakili saran investasi apa pun.
- Terjemahan artikel ke bahasa lain dilakukan oleh tim Gate Learn. Kecuali disebutkan secara khusus, pelarangan penyalinan, distribusi, atau plagiarisme terhadap artikel terjemahan berlaku.
