7 Cara AI Dapat Mempercepat Pasar Prediksi Pada 2025

Singkatnya

AI diharapkan akan mengubah pasar prediksi dengan meningkatkan akurasi peramalan, mengotomatiskan likuiditas dan penyelesaian, mendeteksi manipulasi, memungkinkan jenis acara baru, dan membuat wawasan pasar lebih mudah diakses, yang berpotensi membentuk kembali pengambilan keputusan di seluruh crypto, keuangan, dan pemerintahan.

Pasar prediksi memungkinkan orang untuk membeli dan menjual kontrak yang pembayarannya bergantung pada peristiwa di masa depan—semuanya mulai dari hasil pemilihan hingga indikator ekonomi

Dalam crypto, keuangan, dan pemerintahan, alat-alat ini semakin sering digunakan untuk mengumpulkan sentimen, melindungi risiko, dan meningkatkan pengambilan keputusan. Namun, seiring dengan matangnya pasar, AI siap untuk memperkuat kekuatan mereka dalam beberapa cara baru.

Berikut adalah tujuh area di mana kecerdasan buatan dapat secara signifikan meningkatkan pasar prediksi pada tahun 2025 dan seterusnya.

Ekstraksi Sinyal yang Lebih Baik dari Berita & Media Sosial

Pemrosesan bahasa alami yang didukung AI (NLP) dapat menganalisis berita terkini, percakapan di media sosial, forum, dan pembaruan regulasi untuk mengekstrak sentimen dan mendeteksi peristiwa yang sedang muncul.

PredictionSwap.ai, misalnya, menggambarkan dirinya sebagai agregator dan alat analisis AI—ia memberikan peringkat keunggulan, "menandai kesalahan harga," dan menawarkan alasan yang diambil dari umpan berita pribadi dan basis data vektor.

Alat-alat seperti itu dapat memungkinkan pasar untuk menyesuaikan peluang lebih cepat. Jika berita relevan muncul (seperti pengumuman kebijakan pemerintah, pidato Fed, dll.), AI dapat membantu pasar prediksi dalam mencerminkan perubahan ini hampir secara instan, sebagai lawan dari penelitian manual biasa atau jajak pendapat yang terlambat.

Peningkatan Akurasi Ramalan melalui Model Hibrida Manusia-AI

Menggabungkan penilaian manusia (kerumunan, para ahli) dengan model AI/ML dapat secara signifikan meningkatkan akurasi ramalan. Penelitian terbaru berpendapat bahwa pasar prediksi dan turnamen ramalan, ketika digunakan bersama AI, tidak hanya mengagregasi wawasan—mereka dapat mempercepat penciptaan pengetahuan.

Ryan H. Murphy menyarankan bahwa mekanisme ini mungkin mewakili "perubahan dalam ekspansi pengetahuan manusia," membandingkan pengaruh epistemik pasar dan turnamen dengan perubahan sejarah besar karena mereka mengarahkan informasi yang tersebar ke dalam ramalan yang cepat dan dapat digunakan.

Pekerjaan empiris mendukung pendekatan hibrida ini: analisis gabungan dari turnamen peramalan dan pasar replikasi menunjukkan bahwa pasar prediksi memberikan akurasi yang kuat (sekitar 73% akurasi pada hasil replikasi dalam studi gabungan), sering kali mengungguli survei sederhana.

Pola tersebut mendukung penggabungan skala algoritmik dengan penilaian manusia. Mesin menghasilkan sinyal dalam skala besar, sementara manusia menambahkan konteks dan nuansa domain, menghasilkan probabilitas yang lebih terkalibrasi daripada keduanya secara terpisah.

Pembentukan Pasar Otomatis & Penyediaan Likuiditas Menggunakan AI

Likuiditas adalah salah satu tantangan terbesar bagi pasar prediksi. AI dapat membantu dengan menyesuaikan spread bid-ask secara dinamis, mengelola penyediaan likuiditas, dan mengurangi slippage.

Platform seperti PredictionSwap.ai sudah memantau odds di berbagai pasar ( misalnya Kalshi + Polymarket), mendeteksi harga yang salah, dan memberikan saran perdagangan berdasarkan analisis AI terhadap data pasar dan berita.

Dengan algoritma pembuatan pasar yang lebih cerdas, pasar prediksi dapat menjadi lebih mudah diakses—pedagang akan menghadapi gesekan yang lebih rendah, biaya yang lebih sedikit, dan partisipasi yang lebih luas. Itu, pada gilirannya, dapat memperbaiki ramalan dan meningkatkan kedalaman pasar secara keseluruhan.

Deteksi Risiko & Perlindungan Manipulasi

Pasar prediksi rentan terhadap aktivitas yang tidak biasa: perdagangan cuci, front-running, atau manipulasi oleh aktor besar. Di sini, AI dapat berfungsi sebagai pengawas. Dengan menggunakan deteksi anomali, pengenalan pola, dan model deteksi penipuan, platform dapat menandai perilaku mencurigakan lebih awal.

Misalnya, dalam kemitraan xAI-Kalshi baru-baru ini, chatbot Grok (xAI) akan memberikan analisis waktu nyata tentang berita, sentimen, dan indikator ekonomi di pasar acara, yang berpotensi membantu trader dan platform membedakan kapan odds bergerak karena alasan yang sah dibandingkan dengan kebisingan.

Sistem-sistem ini tidak sempurna, tetapi AI membantu membangun lapisan-lapisan tinjauan—pemberitahuan otomatis, sumber yang terdokumentasi, dan transparansi—yang membuat lebih sulit bagi pelaku niat buruk untuk mendistorsi pasar tanpa terdeteksi.

Antarmuka Pasar Prediksi Pribadi & Agen Penasihat

Tidak semua orang yang berdagang di pasar prediksi adalah analis data penuh waktu. Agen AI dapat membantu menjembatani kesenjangan itu.

Misalnya, integrasi Grok dengan Kalshi akan menawarkan pengguna "ringkasan cepat dan mudah dipahami tentang perkembangan kompleks dan fluktuasi harga pasar." Alat semacam ini membantu non-ekspert untuk membuat taruhan yang terinformasi, mengurangi hambatan masuk, dan menghindari tertipu oleh kebisingan judul.

Olas adalah salah satu solusi yang menawarkan modul "Prediction Agent" ( dalam katalog agennya ) yang menggunakan alat AI eksternal untuk menganalisis berita dan data secara real-time, kemudian secara otomatis melakukan perdagangan atau menyarankan prediksi dengan tingkat kepercayaan tinggi.

Lapisan advisory ini dapat memperluas partisipasi dalam pasar prediksi sambil membantu menjaga kualitas: orang-orang membuat keputusan yang diinformasikan baik oleh data maupun wawasan.

Peramalan Tipe Acara Baru yang Dihasilkan oleh Data yang Dihasilkan AI

Beberapa peristiwa sulit untuk diprediksi hanya karena data yang terbatas: kinerja algoritma, tolok ukur ML teknis, hasil iklim, atau peristiwa yang melibatkan teknologi yang sedang berkembang. AI dapat membantu menghasilkan data sintetis atau diekstrapolasi, memodelkan skenario ke depan, dan menyarankan kontrak peristiwa baru yang sebelumnya tidak mungkin.

Proyek-proyek muncul yang menggabungkan pasar prediksi dengan mesin AI untuk mengusulkan jenis acara baru.

Sebagai contoh, Unihedge mengusulkan penggunaan mekanisme insentif baru (seperti Harberger Tax / Dynamic PariMutuel) untuk memungkinkan pasar prediksi dengan likuiditas tak terbatas di berbagai jangka waktu, dan untuk mendukung peramalan pada jenis acara yang sulit dipertahankan dalam model-model lama. Meskipun masih bersifat akademis, desain ini membantu mendorong jenis ramalan apa yang dapat dilakukan.

Ada juga Metaculus. Meskipun tidak selalu menggunakan uang asli, Metaculus berbasis reputasi dan berfokus pada terobosan ilmiah, teknologi, dan yang berorientasi masa depan. Ini sering memprediksi hal-hal yang tidak mudah dipetakan ke data pasar yang ada ( misalnya, garis waktu kemajuan AI, sinyal iklim atau sains ), yang berguna untuk membayangkan kontrak acara baru.

Penyelesaian Otomatis & Resolusi Sengketa melalui AI

Salah satu titik gesekan dalam pasar prediksi adalah memverifikasi hasil suatu peristiwa, menyelesaikan sengketa, dan mengeksekusi kontrak dengan informasi yang ambigu dan keandalan sumber yang tidak pasti.

Dengan verifikasi yang dibantu AI ( seperti mengecek sumber atau menganalisis bahasa alami untuk pernyataan dari resmi ), Anda dapat menghemat beberapa sumber daya manusia dan tenaga kerja dengan oracle ML.

Kesepakatan xAI–Kalshi menunjukkan bahwa indikator ekonomi waktu nyata dan ringkasan berita yang terintegrasi ke dalam platform dapat membantu pengguna melihat dengan lebih jelas sumber mana yang mempengaruhi perubahan peluang.

Penyelesaian yang lebih cepat dan lebih otomatis membangun kepercayaan. Trader mendapatkan pembayaran lebih cepat; perselisihan yang terjadi lebih sedikit; dan biaya overhead untuk platform berkurang, membuat operasi lebih skalabel dan dapat diprediksi.

Beberapa Pertukaran

Peningkatan super AI pada pasar prediksi menjanjikan, tetapi ada perdagangan nyata dan risiko yang harus dikelola:

• Risiko bias data & halusinasi: Model AI dapat salah mengartikan atau salah mewakili informasi ( seperti yang terlihat dalam beberapa laporan mengenai output Grok). Memastikan akurasi, keragaman sumber, dan pengaman adalah kunci.
• Overfitting & ruang gema model: jika model AI terlalu disesuaikan dengan data historis atau narasi arus utama, model mungkin akan melewatkan peristiwa black-swan atau skenario yang tidak biasa.
• Etika, privasi & regulasi: kekhawatiran privasi muncul saat menggunakan umpan media sosial, pengambilan berita, dan sentimen publik. Ada juga wilayah yang tidak teratur dalam pasar prediksi, jadi platform yang menggunakan AI perlu menemukan cara melalui transparansi, lisensi, dan kepatuhan.
• Infrastruktur & biaya: analisis waktu nyata, model AI besar, dan oracle yang kuat memerlukan sumber daya komputasi, upaya rekayasa, dan modal. Tidak semua platform diposisikan untuk memberikan skalabilitas dengan biaya rendah.

Pasar Prediksi Generasi Berikutnya dengan AI?

AI memiliki potensi untuk secara signifikan memperkuat apa yang dapat dilakukan pasar prediksi—ekstraksi sinyal yang lebih cepat, peramalan hibrida manusia-AI, likuiditas yang lebih cerdas, kontrol risiko yang lebih baik, antarmuka yang dipersonalisasi, jenis acara baru, dan penyelesaian yang lebih dapat diandalkan.

Ini bukan tambahan fiksi ilmiah; banyak yang sudah dalam proses, berkat platform seperti PredictionSwap.ai dan integrasi dari Grok xAI ke bursa prediksi yang diatur seperti Kalshi.

Sekali lagi, kita masih awal. Kesuksesan sangat dipengaruhi oleh desain, transparansi, regulasi, dan batasan etika. Jika semua ini selaras, ini bisa jadi infrastruktur dasar untuk peramalan, tata kelola, dan pengambilan keputusan melalui kripto dan lebih banyak lagi selama era berikutnya, mulai tahun 2025.