泽连斯基「2 亿美元西装风波」：当预言机沦为圈钱工具，AI 如何解决「真相困境」？

作者：Omer Goldberg

编译：Tim，PANews

关于泽连斯基西装事件在 Polymarket 上引发的争议并非系统故障。这是一场价值 2 亿美元的案例，揭示了一个人类操控预言机的根本缺陷：当腐败的成本低于回报时，事实就变成了由出价最高者购买的商品。

泽连斯基的2亿美元时装秀

想象一下：泽连斯基走进北约峰会现场，穿着所有主要媒体都称之为西装的服装。该预测市场成交量达到 2 亿美元，结果似乎显而易见。

但 UMA 预言机却在「泽连斯基是否会在 7 月份穿西装」这一预测结果给出「否」

不是因为他没穿西装，也不是因为证据不够充分

是因为控制预言机的人在「否」这一选项上下了数千万的赌注，他们只需要动用投票权就能改写现实，而几乎没有任何真正的风险。

预言机操控

关于人类控制的预言机有个令人不安的真相是，人是有偏见的。

一些头部 UMA 代币持有者大量押注「否」。

当「是」看起来是正确结果时，他们并没有接受损失，而是开始操纵投票。

超过 2300 万枚 UMA 代币（价值约 2500 万美元）被投出，用于反制该结果。

这不是去中心化，这完全是巨鲸在保护他们的仓位。

只要有足够的 UMA 代币和操作，事实已不再重要，结果才是关键。

更广泛的预言机危机

这个问题的影响范围远超 Polymarket 和 UMA 本身。由人类控制的预言机系统容易受到多种操纵手段的影响，并面临激励机制设计中的各类陷阱与缺陷。

尽管我们以泽伦斯基西装事件作为案例研究，需要指出的是，我们此前已在 2025 年 3 月的乌克兰矿产交易案例中观察到这一问题。

所有的主要预测市场都面临相同的根本性挑战。

当人类掌控真相的定义权时，真相便沦为逐利的工具。

预言机的进化之路：从人类控制转向智能决策

解决人类控制的预言机问题，唯一真正的解决方案是彻底剔除人类的主观干预。

AI驱动的预言机将改变这一现状：

无财务激励：模型既不持有仓位，也不关心最终结果的归属。

抗偏决策规则 ：相同的训练权重、提示词与温度参数 = 模型会基于相同的底层标准对证据进行评分。AI 没有情绪波动、没有场外利益关联、更不存在幕后交易。

推理流水线 ：每一步中间流程都可被记录、审查及回放。

机器级吞吐能力 ：可并行处理数千个数据源，无需休息，也无需依赖任何人为干预。

残余误差依然存在，但它属于随机的统计噪音。这种误差对交易者而言极难被利用。在明确的解决标准和经过认证的数据源支撑下，当前最先进的模型已具备生产级别的准确性，且准确率曲线正呈陡峭上升趋势。

残余噪音胜过精心算计的谎言

预测市场的未来必须彻底将人类排除在真相判定之外。

这一架构的具体形态如下：

预定义的来源层级结构 ：路透社 ＞ BBC ＞ 本地新闻 ＞ 博客

数据来源的密码学证明 ：确保信息未被篡改

多智能体共识 ：多个AI系统各自得出独立结论

可追溯推理 ：每一项决策均具备完整的审计轨迹

不可篡改的证据 ：区块链存储的证明，无法被修改或删除

后真相时代的真相判定

预测市场是更大挑战的一个缩影。当维基百科可以被编辑、新闻可以被篡改、「事实」变得可协商时，我们需要建立能够确立客观真相的系统。

这一问题的影响范围远超预测市场本身：

选举完整性与验证

科学共识与研究验证

深度伪造时代下的新闻真实性验证

历史记录保存与防篡改

企业透明度与问责机制

最终思考

预测市场面临的抉择异常严峻：要么继续认为受经济利益驱动的人类能够成为真相的中立裁决者，要么构建彻底消除人类偏见的真相判定系统。

这个问题早已有了答案——就藏在市场自身的运行中。当 2 亿美元资金涌入一个显而易见结果的市场时，「显而易见的答案」却意外败北，系统由此暴露了其真实本质。

解决这一问题的技术已经存在。

真相的判定至关重要，不能由出价最高者决定。