咀嚼抹茶

與AI的對話系列-7《探討預測市場；世代財富轉移表》

,

和AI聊到「預測市場」
這是以進行預測為目的而產生的一種虛擬、投機市場
「預測市場」本質上是賽場（競技）以及博彩領域（機制）的延伸
包括：美國民調、大選、天氣、甚至「薩達姆何時被捕」，來進行交易

因為傳統的 中心化賽場 有著信用漏洞：莊家作弊、資訊不透明、贏了不給錢等
在區塊鏈（規則）出來之後可講求透明公平性、去中心化，合約自動化執行
透過技術來補上這一塊缺口
代碼即法律，賠率由流動性池（AMM）或訂單簿自動決定，沒有莊家在後台調數據

這一類的平台包括：
PolyMarket（創辦人 Shayne Coplan 比我還年輕）
PredicXion（創辦人 Andy Cheung 張江耀）

無論如何，「預測市場」本質上都是在
計算輸贏、賠率、參與感、得失感、獲得的反饋（多巴胺）
=> 這原本就生物體神經網路擅長的事情，預測未來、預測下一步

看了PredicXion創辦人 Andy Cheung 的採訪
他從網路科技時代，阿里巴巴 -> Fintech -> Groupon團購網 -> Web3 OKX平台
過去一路上的參與，都有跟上時代的風頭
所以他的觀點我認為非常值得一聽
他認為接下來在AI世代中，若AI能夠做到大部分事情的話
那麼社群的注意力、關注度、影響力，會逐漸轉向到「預測市場」上
所以創辦了PredicXion平台

這背後的邏輯是：
當 AI 讓「內容」隨手可得、變得廉價時，「真相」就會變得昂貴
PredicXion 會利用AI來蒐集事件資訊與數據
讓用戶針對未來事件（ex: 金融趨勢、政治選舉）進行預測與交易
允許用戶自定義預測事件並從中獲利

他認為，對 Z 世代（Gen Z）來說，AI 是工具
但對 Alpha 世代來說，AI 就像呼吸一樣自然
Andy認為，PredicXion 這種結合「AI 篩選資訊」與「區塊鏈結算」的模式
正是 Alpha 世代最直觀的決策方式，不相信權威，只相信數據與共識

「預測市場」簡單來說就是對未來的任何預測（賭注、賭博）
畢竟任何的投資都帶有預測成份，只是比例或多或少的問題
無論是結婚買房、錢存銀行、從事行業、公司股票、博弈博彩，全都是一種「決策」
無論如何「安全」的決策，背後都會付出另一種代價，從某一個角度而言也是一種「危險」

預測市場裡有提到一句話：「錢在哪裡，真相就在哪裡」
就好比：金錢=能量（物理法則）
或者說：信用、影響力=金錢

因為哪裡有錢，哪裡就有市場興起
有利可圖，就促使人們推動、從事、研發、推廣、普及 某個科技或物品或想法
就會優先研究什麼、解決什麼事情、解決誰的事情，訂出一個排序來

但理論上來說「預測市場平台」無法做到100%中立客觀
譬如：
球類競賽，結果是裁判決定？不同裁判決才的話，就會出現主觀問題
某個消息是或否，是某主流媒體說了算，還是大部分頻道？大部分是多少比例？
Alex Honnold 爬101，究竟爬多久，是由哪個時間開始計算？

應該說，
任何事情都只能盡量客觀，無法100%客觀
因為一旦觀測任何Object，觀察者就勢必得參與其中（觀測、留意的行為）
就成了系統中的一部分，也就無法遠離系統、完全脫離系統、獨立於系統來做判斷
永遠存在有更中立客觀、更遠的角度來看待的想法
也永遠存在語義模糊與邊界判定問題，必須將連續的現實強行切割成離散的邏輯

預言機（Oracle）通常依賴「投票」或「權威來源」
然而，當參與者（預言機節點）被要求回報結果時
他們往往不是在回報「客觀事實」，而是在回報「我認為大家會認為的事實」
這在博弈論中稱為謝林點（Schelling Point）
也就是尋找「衝突最小、成本最低的共識解」

You can’t please everyone.

你不可能取悅所有人

世界上做的每一件事情不可能讓每一個人滿意
開獎後，有人賺錢有人賠錢，賠錢的那人就會對開獎結果不滿只要讓大部份人能接受這個結果、先讓這件事情能做成，在現階段這樣子即可

總而言之，Andy關注現在Alpha世代的人在關注什麼？
因為未來的錢都是他們的

我認同「預測市場」這個機制一定會起來，但不一定是以博弈賭錢平台的形式出現
畢竟「預測市場」早已存在在任何地方，只是以不同形式出現：
ex: 要不要入股荷蘭東印度公司的股票
ex: 農夫預測晚點會不會下雨、要不要出門耕種
ex: 獅子預測要不要與這群鬣狗拼鬥

現在則是可以透過「AI+區塊鏈+平台」的形式存在
就是一種對沖熵（Entropy），所有底層的機制是相同的
下注一定有代價，只是要不要以血淋淋的「金錢」來賭注
可以是信用、點數、貨幣、下一次機會…等等

未來，不一定是以錢，而有可能是以更赤裸的媒介出現、更直接速食的方式
例如：以「權益」形式直接交換，或者「配額」、「服務」、「代理」

Andy說的可能是對的
但我則思考另一個問題，未來財富最多的真的會是alpha世代的人嗎？
比例會是多少？
畢竟仍存在太多渾沌因素
ex: 極度少子化、老人長壽永生、新一代競爭力、AI衝擊工作、世界大戰爆發 等等

於是請各AI考慮各種因素，列出財富轉移、資產統計預估表
到2045奇點來臨之前，大概預測未來的各世代擁有的資產財富比例
大概讓人心裡有個底

依照一般現狀推測

（建議用電腦螢幕觀看）

年份
(目前年齡)		Pre-Boomers
(80+)		Baby Boomers
(61-79)		Gen X
(45-60)		Gen Y / Millennials
(29-44)		Gen Z
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考慮混沌因素推測

我想知道 genX genY genZ genAlpha “每個世代(10年)” 有多少資產、約佔世界人口全部資產的幾%
因為這似乎影響到全世界的發展方向與優先次序
可以決定哪些事情、隨著時間演進，幫我2025 2030 2035 2040 2045列出這幾個世代 和你預估會發生甚麼變化
考量到資產移動、考慮到少子化、考慮到高與低發展國家、考慮到爸媽給小孩的錢 繼承、考慮到高齡化、考慮到醫療發展等等

年份
(目前年齡)		Pre-Boomers
(80+)		Baby Boomers
(61-79)		Gen X
(45-60)		Gen Y / Millennials
(29-44)		Gen Z
(13-28)		Gen Alpha
(0-12)		Gen Beta
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考慮外星文明推測

考慮到更多變數、系統外分析、平時不會考量到的混沌因素 例如：大規模戰爭爆發、美債崩潰、金融危機、嚴重疫情、繭居族、AI帶來的全面結構失業、AI紅利、社會危機、UBI、有錢富豪或家族消失、太空資源發展、星際外空文明等等 再重新評估、做一個表分析
年份
(目前年齡)		Pre-Boomers
(80+)		Baby Boomers
(61-79)		Gen X
(45-60)		Gen Y
(29-44)		Gen Z
(13-28)		Gen Alpha
(0-12)		Gen Beta
(尚未出生)
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Grok：
人口:21%
資產:24%		ChatGPT：
人口:10.5%
資產:10%

Gemini：
人口:14%
資產:15%

Grok：
人口:15%
資產:8%		ChatGPT：
人口:21.0%
資產:4%

Gemini：
人口:23%
資產:11%

Grok：
人口:26%
資產:<1%
2045ChatGPT：
人口:4.2%
資產:2%

Gemini：
人口:0%
資產:0%

Grok：
人口:0%
資產:0%		ChatGPT：
人口:5.5%
資產:7%

Gemini：
人口:4%
資產:<1%

Grok：
人口:3%
資產:2%		ChatGPT：
人口:14.5%
資產:16%

Gemini：
人口:13%
資產:3%

Grok：
人口:12%
資產:17%		ChatGPT：
人口:18.5%
資產:27%

Gemini：
人口:19%
資產:30%

Grok：
人口:18%
資產:39%		ChatGPT：
人口:20.0%
資產:26%

Gemini：
人口:20%
資產:25%

Grok：
人口:20%
資產:30%		ChatGPT：
人口:10.3%
資產:14%

Gemini：
人口:13%
資產:20%

Grok：
人口:14%
資產:11%		ChatGPT：
人口:27.0%
資產:8%

Gemini：
人口:31%
資產:22%

Grok：
人口:33%
資產:1%

結果出乎意料的
三個不同模型、三個AI給出的答案
人口最多的並非資產最多的一群
未來到2045年之前，財富多數還是掌握在GenX、GenY、GenZ手上
而尚未流入Gen Alpha手上（推測很大一部分原因是 Gen Alpha 人口基數不夠高）

高度不確定性的未來

幣圈已經體現了高熵的交易預測情境
最新資訊、消息面、資訊面、財力面
團隊發一條Tweet能引起市場暴漲、暴跌，甚至項目方自己砸盤、跑路Rug

或許過幾年，大型金融機構、精算師等行業漸漸會發現
股票市場不再追求EPS，用這個來計算公司估值已經失去了意義
因為人類邁入網路社會之後，進入了高競爭、快速淘汰的時代

現在則是進入AI世代，即將迎來更加高度的不確定性未來
正處於驚人的變化，每天都有天翻地覆的海量資訊
人類從來沒有過如此的焦慮與選擇障礙、身心問題漸增
就像逐漸熵增、失序一樣
地球文明正處於，從原本高度秩序邁向高度混亂的拐點

在過去，一個人無法完成其他99人做的全部事情，ex: 耕種、紡織、文書處理
在未來，有一個人能做到其他99人才能做的事情

未來，沒有一家公司能保證未來20年穩定獲利
例如：台積電、三星、Intel 技術忽然彎道超車
OpenAI、xAI、Google 用戶數量、訂閱人數在短短兩個月內發生極大反轉
優劣勢方快速對調立場，能霸佔市場、壟斷供應、牟取暴利的時間長度越來越短
在高頻淘汰賽中，一家公司去年的獲利完全無法預測明年的生存

與現實資源綁定的公司相對穩定，例如：金融業、實業、天然資源 等
舉例：
燃煤、天然氣、石油（=> 但也許20年後核融合技術可商用？！）
採礦、鑽石、黃金（=> 材料替代方案、人類實現可合成煉金術？！）

參考

各國家和地區人口列表（List of countries and dependencies by population）

世界人口（World population）

人口統計學（Demography）

巨額財富轉移（Great Wealth Transfer）

世代交疊模型（Overlapping Generation Model）

收入和財富的重新分配（Redistribution of income and wealth）

過當競爭、超級競爭（Hypercompetition）

題外話 – 探討所謂真相

前面提到：當 AI 讓「內容」隨手可得、變得廉價時，「真相」就會變得昂貴
然而，也有一句話是：
大腦不在乎真相，只在乎「生存」；大腦不是為了求真而生

Fitness beats Truth. （適應性 勝過 真理）
An organism that sees reality as it is will never be more fit than an organism of equal complexity that sees none of reality but is just tuned to fitness.
（一個能看見現實真相的生物，絕對不可能比另一個同等複雜度、卻看不見真相，只關注生存適應度的生物更具生存優勢）

真相（Truth）在演化上往往是「反生存」的
如果我們把這個觀點放入「預測市場」與「AI 時代」的框架中進行綜合評估
會得出一個更殘酷但也更清晰的結論：
「真相」不是必需品，而是奢侈品；它不是為了生存，而是為了「統治」
如果大眾是活在幻覺裡的「羊群」（為了生存），
那麼掌握真相的人就是「牧羊人」或「狼」（為了統治）

兩論點看似矛盾
然而實際上，此處的「真相」並非哲學式的 Truth（世界本體真理）
預測市場提供的多半不是「真相、真理」，
而是在當下資訊條件下，對未來結果的最佳可交易共識

Layer 1: 物理底層的絕對真相 (Hoffman 提到的觀點)
這就是 Donald Hoffman 說的「看見就死」的區域。
定義： 看到世界的本質是量子場、是一堆 0 和 1 的電位、是毫無意義的混亂粒子。

例子： 當你看到一顆蘋果，你不是看到「紅色的、好吃的食物」，而是看到「一群碳氫氧原子在 99.99% 的真空中震動」。
結果： 無法存活。 因為計算量過大，且這種資訊對「吃蘋果」這個動作毫無幫助。你會餓死在計算原子的自旋裡。

Layer 2: 系統運作的機制真相 (統治者的獵場)
這不是物理上的絕對真理，而是社會與賽局的「後台代碼」。
定義： 看穿「介面（UI）」背後的因果邏輯，但仍然保留足夠的「介面」來維持生活。

例子：
大眾（Layer 3）： 看到比特幣暴漲，覺得是「未來趨勢、信仰、我要發財」。(情緒驅動)
Hoffman 的死人（Layer 1）： 看到比特幣是一堆伺服器的熱量耗損和雜湊值運算。(物理驅動，無法交易)
統治者（Layer 2）： 看到比特幣暴漲是因為「空頭擠壓（Short Squeeze）」加上「USDT 增發」。他知道這是一個泡沫遊戲，但他知道泡沫何時會破。
結果： 他既不像 Layer 1 那樣無法行動，也不像 Layer 3 那樣被情緒收割。他利用大眾的幻覺（Layer 3）來獲利。

Layer 3: 演化賦予的幻覺介面 (大眾的舒適圈)
這是絕大多數人的生存狀態。
定義： 完全相信「桌面圖示」就是真實。相信感覺、直覺、道德故事、部落神話。
結果： 生存（Survival）。 這種模式最省腦力，最適合群體協作，最容易把基因傳下去，但也是最容易被「割韭菜」的狀態。

預測市場可能會在 AI 世代變重要，
但它真正競爭的不是「真相」，而是「更可靠的可行動機率」

L2知L3、L1、也知L2自身
L1、L3都只知自己？

L1、L2、L3 資訊不對等

L1 ：盲目視角 (Blind Substrate)
狀態：不知道，不在乎，無意識（Indifference / Substrate）
L1 是冷酷的物理基質，它對上層發生的事情一無所知。

物理視角：
大腦神經元（L1 物質層）在傳遞電訊號時，它不知道你正在思考「預測市場」還是「吃披薩」（L2/L3 意識層）。
原子沒有意識，它只遵循物理定律。

系統視角：
螢幕上的像素點（L1），不知道它們現在組成的圖案是「美女」還是「垃圾」（L3）。意義是在上層湧現（Emerge）出來的，底層載體並不承載意義。

L2：全知視角 (Root Access)
狀態：知道 L1、知道 L2、也知道 L3
知 L1 (物理層)： 知道底層限制。例如：知道預測市場的合約是跑在 Polygon 上的，知道 Gas fee 的成本，知道物理算力的極限。
知 L3 (介面層)： 知道大眾看到的是什麼。例如：知道這條新聞會讓大眾產生什麼情緒，知道大眾把「賠率」誤讀為「真理」。
知 L2 (邏輯層/自己)： 這是最關鍵的。L2 擁有「元認知 (Meta-cognition)」。

他知道自己正在進行「模型建構」。
他知道自己不是神，只是在尋找機率優勢的賭徒。
他能「跳出系統」看自己。

L3：幻覺視角 (Delusion)
狀態：其實「以為」自己知道 L1 和 L2
只知自己 (L3)，但誤以為 L3 就是全世界。

L3 不會覺得自己「不知道」：

  • 對 L1 的誤解（樸素實在論）：
    • L3 覺得他看到的紅色蘋果（介面）就是真實的物理存在。他不知道那只是大腦編碼後的電訊號。
    • 他覺得「錢」就是真實的價值，不知道那只是信用系統的記帳符號。
  • 對 L2 的誤解（神話化）：
    • 當系統出現他看不懂的變動（比如金融海嘯、疫情），L3 不會去分析背後的邏輯（L2）。
    • L3 會把它解釋為「命運」、「水逆」、「陰謀論」、「神的旨意」。
    • 他把 L2 的演算法機制，當成了神蹟或魔法。

聽說（？）重新載入會刷新此數值： 28

gjlmotea

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