解构互联网巨头，加密信息游戏的万字最全指南
从预测市场到博弈论、预言机和 TEE，本文涵盖创建加密信息游戏及实现其全部潜力所必需的基础设施。
撰文：Benjamin Funk
编译：Frank，Foresight News
我们的大脑、书籍和数据库既是人类不断增长的数据产生倾向的接收者，也是创造者。互联网作为这一漫长发展中的最新成果，每天产生和存储约 250 万亿亿字节的数据。虽然很容易对这个数字感到敬畏，但数据点本身并没有多大价值。它们就像庞大拼图的散落碎片，需要仔细收集、处理和结合上下文才能成为有价值的信息。
当今许多互联网巨头都将他们的整个商业模式集中于此，其中谷歌做得最成功，他们的流程如下：提取大量宝贵的原材料、数十亿人的私人数据形式的「数字废物」、通过专有算法的管道将其输入，以预测个人可能做出的选择。谷歌提取的有关我们的数据越多并处理成信息，他们能为广告商提供的洞察力水平就越高，那么这些广告商在谷歌的广告拍卖中出价就越高，以试图将我们转化为客户。
通过这些流程，谷歌每年产生 2400 亿美元的广告收入。虽然谷歌有意将人类排除出这个过程，但还有一种产生和获利于有价值信息的办法，可能更加强大。通过将人类作为玩家，游戏化信息创造、搜索和推测的过程，激发我们内在的参与欲望。从体育博彩到 MEV，再到像 Among Us 这样的社交推理游戏，我们天生就被以竞争和协调为核心的「信息游戏」所吸引，这些游戏要求我们巧妙地隐藏和揭露信息。
一些信息游戏仅仅是游戏而已。但正如我们将看到的，其他信息游戏可以用来生成和获利于新的、有价值的信息，并成为新一代产品和商业模式的支柱。
然而，信息游戏一直存在一个致命弱点：信任。具体来说，玩家需要信任其他玩家不会以违反游戏规则的方式分享或利用信息。如果 Among Us 游戏中的一名船员可以在游戏中途变成冒名者，或者一名区块生产者（矿工）可以计算出错误的区块根但却仍然被验证者接受，那么没有人会再想玩这个游戏了。为了解决这个信任问题，我们转向可信赖的第三方为我们创建和主持信息游戏。
对像 Among Us 这样低风险的游戏来说，这没什么问题，但是将游戏创作和调解局限于中心化一方，会限制我们对所玩信息游戏的信任和实验性探索，从而限制了我们能够收集、利用和货币化的信息类型。
简而言之，由于我们还没有找到一种在去中心化环境中保持公平可信的方法，因此还有许多信息游戏甚至没有尝试过。
可编程区块链和新的密码原语正在通过允许我们无需许可地大规模创建和协调信息游戏来解决这个问题，无需信任第三方或彼此信任。
反过来，由加密技术驱动的信息游戏可以快速提高全球范围内信息的数量和质量，从而提高我们集体的决策能力并释放相当于全球 GDP 规模的效率增益。想象一下全球范围内可访问的预测市场，用作分配互联网原生巨额基金资本的工具。或者一个允许个人汇集其私人健康数据并因其使用而产生的任何新发现而获得奖励的游戏，同时保护他们的隐私。
不过，正如本文将展示的那样，以加密为中心的的信息游戏可能还无法用于这些高风险用例。 但是，通过今天尝试更小、更有趣的信息游戏，团队可以专注于吸引玩家并建立信任，然后再扩展到创建更多有利可图的信息市场并从中获利。
从预测市场到博弈论、预言机和可信执行环境网络，本文将涵盖创建这些基于加密货币的信息游戏的设计空间，并介绍实现其全部潜力所必需的基础设施。
无需许可的市场：信息游戏的先决条件
从未来统治型的应用到信息市场型的应用，区块链允许开发者创建可定制的、自动化的金融工具，从而为无需许可、不可阻挡的市场提供支持。因此，现在任何人都可以创建激励、协调和结算价值和信息交换的机制。这强调了区块链在使我们能够快速试验如何最佳配置游戏以最大化所有参与者的价值方面所发挥的关键作用。
说服中心化中介机构以这种速度适应或允许其用户参与这些实验是非常困难的。因此，无需许可的市场将成为边缘理论和前沿研究论文得以实现的媒介。我们已经在预测市场中看到了这种情况，理论上用以应对预测市场流动性低下的自动做市商策略被实现为加密货币网络上的 CPMMs（连续报价做市商），并用真金白银进行了测试。
无需许可的市场是生成新信息和使其价值货币化的更好工具的重要推动者。
信息生产的信息游戏
许多信息游戏会产生新信息，供玩家用来做出更好的决策。
这些信息游戏会创建激励机制，从人、数据库和其他来源中提取原材料（公共和私人数据），然后通过最佳的信息生产机器（市场和算法）汇总这些数据。理想情况下，在汇总这些信息的过程中，会产生新的信息，并通过帮助其他玩家做出好的决定来实现货币化。例如，一个投资性 DAO 通过使用预测市场的结果来决定是否投资一家新的初创公司。
信息游戏的设计者所利用的游戏和工具会根据他们可能产生的信息类型而有所不同，我们拥有一个巨大的设计空间，可以探索不同的挑战和机会。
但让我们从当今开发和讨论最活跃的信息游戏——预测市场开始吧。
游戏 1：预测市场作为生成信息的工具
加密领域（及其他领域）最流行的信息游戏之一就是预测市场。Polymarket 是全球领先的预测市场，它促成了超过 4 亿美元的累计交易量（并且快速增长）。
预测市场通过激励玩家使用自己的钱（如加密货币）来押注各种事件的结果来运作。这种需要个人承担财务风险（「真金白银参与」）的做法有助于确保参与者真正致力于他们的预测。随着交易者根据他们的洞察力采取行动，通过购买被低估的结果份额并出售被高估的结果份额，市场会动态调整。市场价格的这些调整反映了事件概率更准确的集体估计，有效地纠正了任何最初的错误定价。
参与市场下注的人越多，这些人拥有不同但相关的公共和私人知识，那么价格就越能反映真相。最终，预测市场通过利用财务风险来推动信息的准确汇总，从而利用「群体智慧」。
遗憾的是，预测市场存在一些关键挑战，其中许多都归结于各种可扩展性问题。
真实信息的瓶颈
凯恩斯式的选美比赛（评委们试图选择他们认为其他评委也会选择的选项）并非预测市场独有。然而，在这里它们带来的负面影响比传统市场更明显，因为预测市场的目标正是创造准确的信息。此外，与传统金融市场主要由利润最大化驱动参与者行为不同，预测市场中的投注者更容易受到个人信念、政治倾向或对某些结果的既得利益的影响。因此，如果他们的赌注与个人价值观或来自市场之外的行动所带来的利润预期产生共鸣，他们就更愿意在市场本身承受财务损失。
此外，人们越把某个市场或算法视为真理来源，操纵该市场的激励就越高。这与社交媒体遇到的问题非常相似。人们越信任社交媒体平台产生的信息产品，操纵它们以牟利或实现社会政治利益的激励就越高。
一些玩家甚至可能会利用预测市场创造的信号和激励来重新定价集体信念并鼓励集体行动。例如，想象一个政府使用一种形式的「量化宽松」政策来影响预测市场上关于气候变化或战争等关键问题。通过大量购买相关预测市场中的股份，他们可以将财务激励转向预期的结果。也许他们认为气候变化的系统性风险被低估了，因此他们大量购买了一个预测 2028 年气候改善的市场的「否」份额。此举可能会鼓励更多的气候科技初创公司开发技术，使他们能够在押注「是」份额上获得信息优势，从而加快找到解决方案的步伐。
虽然上述因素已被证明会对产生的信息质量产生负面影响，但也有人证明，操纵行为实际上会提高市场的准确性，因为市场操纵者是噪音交易者，消息灵通的市场参与者可以通过与他们进行反向交易来赚钱。
因此，我们可以推断出上述问题是由于缺乏足够数量的资金充足、消息灵通的交易者来帮助纠正市场造成的，所以允许这些消息灵通的交易者借贷和做空可能是使这些市场更有效的一种关键手段。
此外，在周期较长的市场中，消息灵通的交易者更难以抵消操纵，因为操纵者有更多时间通过交易来反射性地影响市场情绪和实际结果。实施具有更短的信息可信度保持期限的市场，可以提高人们对游戏的信任（从而提高其信息的质量），但也使游戏玩法更具吸引力。
我们也看到了一些早期迹象表明，在某些情况下，玩家喜欢信息可信度保持期限可以被操纵的信息游戏。Perl 是 Farcaster 上当时排名第一的账户，它倾向于这种模式，并创建了一个应用程序内平台来推测用户参与度。诸如「明天 @ace 还是 @dwr.eth（分别为 Perl 和 Farcaster 的联合创始人）会获得更多点赞？」之类的预测市场被发起，足球队及其球迷可以预料到的「捣乱」也开始了。只有在这里，游戏是异步进行的，衡量标准是点赞而不是 「Touchdown」（Foresight News 注，通常用于描述美式橄榄球比赛中的得分动作，当进攻方将橄榄球带入对方的终区（end zone）并成功触地时，就会被判定为 Touchdown 得分）。虽然 Perl 的游戏有意破坏了预测市场产出信息的质量，但通过协调来解决对某人有利的预言，从而出现了一种有趣的元游戏。
基于预测的游戏可以通过使用更短、可能可续更新的回合来减少操纵和无聊感。然而，在低风险游戏中，允许玩家操纵可以增加游戏的乐趣，并成为游戏玩法不可分割的一部分。
找到合适的评判者和预言机
预测市场的另一个挑战在于裁决——如何正确预测市场？在许多情况下，我们可以依赖信誉和抵押品担保的预言机，这些预言机可以连接到链下数据源。为了解决这个问题，预测市场的设计者可以依靠博弈论和密码学预言机来涵盖更广泛的主题，包括玩家的私人信息。
博弈论预言机，又称谢林点预言机，假设在没有直接沟通的情况下，网络中的参与者（或节点）会独立地收敛于一个单一的答案或结果，他们相信其他人也会选择这个答案或结果。这个概念由 Augur 等率先提出，后来由 UMA 进一步发展，鼓励诚实报告并通过根据参与者距离「共识」答案的接近程度来奖励他们，从而阻止彼此之间的串通。
然而，要在少数玩家的赌注裁决中使这些预言机可靠仍然存在许多挑战，在这种情况下，识别彼此并进行交流以串通一气成为潜在威胁。虽然加密技术被吹捧为避免投票者之间串通的关键工具，但它也可以被用作实现串通并干扰预测市场的工具。我们可以通过 DarkDAO 利用可信执行环境（TEE）进行程序化贿赂和协调价格操纵的潜力看到这一点。 正在努力平衡这些激励措施的团队之一是 Blocksense，它使用秘密委员会选择和加密投票来防止串通和贿赂。
我们还可以通过利用链上数据来应对预言机挑战。在 MetaDAO 中，玩家如果正确预测特定提案会如何影响其原生代币的价格，就会获得奖励。这个价格由 UniswapV3 头寸提供，作为代币价值的预言机。
然而，这些预言机在根据公开数据解决市场方面仍然存在局限性。如果我们能够基于私有数据解决市场，我们就可以解锁全新的预测市场类型。
我们可以利用信息游戏本身的结果作为预言机，这是解决基于私有数据市场的一种方法。贝叶斯市场就是一个这样的例子，它利用贝叶斯推理的原则，通过让人们押注他人的信念来推导出投注者自己关于其私有信息的信念。例如，建立一个市场，人们可以押注「有多少人对自己的生活感到满意」，这样就可以揭示投注者自己关于他人生活满意度的信念。因此，我们可以得出关于玩家私有信息的准确结论，这些信息在其他情况下将是无法验证的真相。
另一个解决方案是利用巧妙的密码学「导入」来自私有 Web2 API 的数据的预言机。其中一些现有的预言机在市场地图的「公共和私有信息预言机」部分中有展示。使用这些预言机，可以围绕一些玩家的私有信息创建预测市场，激励私有信息持有者可验证地解决特定预测市场，以换取来自押注该市场的玩家的交易费用。更一般地，安全访问链下更丰富的个人数据并将其上链的能力可以用作身份原语，帮助我们更有效地识别、激励和匹配信息游戏中的玩家，帮助我们引导必要的信息，使信息游戏对玩家更具相关性。
预言机设计方面的创新将增加我们可用于解决预测市场的的数据范围，从而拓展围绕私有信息的的信息游戏设计空间。
流动性瓶颈
吸引流动性进入预测市场是很困难的。首先，这些市场是二元市场，玩家对特定主题下注「是」或「否」，并且只能获得固定金额的货币奖励或一无所获。因此，这些份额的价值会随着基础资产价格的微小变化而大幅波动，尤其是在接近到期日时。这使得预测它们的短期价格走势非常重要，但也极具挑战性。为了应对突然变化带来的巨大风险，交易者必须使用高级且不断调整的策略来应对意料之外的市场波动。
更重要的是，随着预测市场将市场范围扩展到更多主题并延长其时间框架，吸引流动性将变得更加困难。市场种类越超出政治和体育，持续时间越长，人们就越觉得自己在投注方面没有明显的优势。因此，投注的人越少，产生的信息质量就会下降。
预测市场天生就面临这些流动性问题，因为形成价格需要挖掘私有信息并根据这些信息进行下注，这两者都是成本高昂的活动。参与者需要对其投入的精力和承担的风险（包括收集信息和锁定资本的成本）进行补偿。这种补偿通常来自愿意接受更差赔率的人，原因可能是娱乐（例如，体育博彩）或对冲风险（例如，石油期货），这有助于推动大量的流动性和交易量。然而，主题范围较窄的预测市场对玩家的商业吸引力较低，导致流动性和交易量都较低。
经济改善：覆盖层和多元化
我们可以借鉴传统金融和其他现有信息游戏的思路来解决这些问题。
值得注意的是，我们可以利用 Hasu 在「预测市场的困境」一文中提到的「覆盖层」概念。在赌博锦标赛中，「覆盖层」的概念类似于预测市场提议的补贴，它是庄家为鼓励参与而添加到奖池中的额外价值。「覆盖层」有效降低了玩家的入场成本，使锦标赛更具吸引力，从而增加新手和资深玩家的参与。
就像赌博锦标赛中的「覆盖层」通过提高潜在投资回报率来刺激玩家参与一样，预测市场中的「补贴」通过降低进入门槛和使参与在财务上更具吸引力来激励参与者。补贴还起到灯塔的作用，吸引来自知情和不知情的交易者的多种视角和洞察力，他们有机会通过纠正错误来获利。实施这一策略的团队将不得不系统地识别和与潜在的补贴提供商接触，并围绕他们的需求创造市场，因为他们愿意提供必要的流动性。
类似地，也可以实施一种类似「基金」的结构来实现时间和行业的多元化，并增加跨更广泛的一系列问题和时间范围的预测市场的流动性。例如，许多公司可能会发现围绕特定诉讼如何解决的市场具有价值。这些公司可以通过借贷资本给法律专家，让他们能够跨越广泛的市场进行多元化，然后根据他们随时间的表现奖励他们，从而降低法律专家参与的成本。
在这种设置下，交易者将能够借钱做市，借贷金额可以根据信息需求和交易者在该主题上的声誉进行参数化。这可以与作为每个市场额外「覆盖层」的管理费结合起来。
对于流动性提供者来说，他们将接触到这些市场的交易者，这些交易者有动力正确押注这些市场，并且分散在一篮子大量不同期限的非相关资产中。虽然需要考虑「委托 - 代理问题」，但该系统可以增加这些市场提供的流动性规模，以及分配这些流动性池的多样性。此外，信息商品的质量和种类可以得到提高，同时还可以创造有关交易者在不同市场技能和知识的新信息，通过声誉副产品加速流动性提供者的回报。
当玩家能够产生信息的价值很大时，将可组合的金融市场（例如借贷和流动性挖矿）整合到游戏玩法中，可以成为降低进入门槛的关键工具。
用户体验改善：更简单的界面和灵活的激励方式
当今预测市场普遍以交易所为中心的 UX 设计以及有限的奖励类型，可能会劝退那些更看重其他界面类型和激励方式的人，从而进一步限制流动性。就投注者而言，有很多有趣的方法可以提高预测市场的质量，所有这些方法都集中于提高对不同类型玩家的覆盖面和可访问性。
首先，我们可以通过将预测市场集成到更大的社交平台中来改善其用户体验。Perl 和 Swaye 通过接入 Farcaster 的数据向我们展示了这一点，用户无需再打开另一个独立应用程序，信息游戏设计者可以识别并引导玩家进入他们特别适合参与的市场（例如，/nyc-politics 频道的顶级参与者）。
也可以尝试扩大分配给投注者的奖励范围，并降低他们投入的资本门槛。这可以表现为奖励个人证明，或者将财务奖励范围扩大到「应用内实用程序」或通过积分或代币表示的股权。
虽然金钱激励对于预测市场的运作很重要，但一些文献表明，虚拟货币也可以创造质量相当的预测市场。从实用角度来看，这告诉我们，我们可以灵活地假设投注者愿意冒险并努力获取的「真金白银参与」类型。
此外，还有不同类型的市场机制可以用来使用户体验更加「基于民意调查」，从而进一步减少摩擦并降低进入门槛。剑桥大学的一项研究评估了这一假设，并发现，在交易活动低迷、买卖价差大以及快速解决的市场中，民意调查机制比预测市场更能产生准确的结果。该研究还发现，将基于民意调查的预测游戏与预测市场的货币激励结合起来，比单纯的预测市场价格能产生更高的准确性。此外，为了解决潜在的停滞信息挑战，民意调查可以根据某种推送或拉取系统定期「更新」，激励基于新信息动态地复制信息。
加密信息游戏过去常常阻碍所有人，除了那些最铁杆的资深用户。现在，随着成本降低、可用性提高、数据更加丰富，我们有机会开发更多样化、更易于大众参与的游戏，以吸引特定受众。
游戏 2： 隐私保护计算产生信息
想象一下由 Solidity 开发者玩的游戏，玩家利用多方计算（MPC）透露他们的薪资并计算平均值，同时保护他们个人薪资的机密性。这将是密码学专业人士与各自雇主谈判的一种有价值的方式，同时也可以作为一种娱乐来源。
更广义地说，信息游戏可以利用隐私保护技术来扩大信息源的范围——特别是可以分析以产生新见解的私人数据和信息。通过确保隐私，这些工具可以增加人们共享数据和信息的种类和倾向，并补偿数据提供者因此产生的价值。
虽然这并不是全部，但信息生产者用来实现这一点的一些工具包括零知识证明（ZK）、多方计算（MPC）、全同态加密（FHE）和可信执行环境（TEE）。这些技术的核心机制各不相同，但最终都殊途同归——使个人能够以保护隐私的方式提供敏感信息。
不过，对于需要强隐私保证的用例来说，使用软件和硬件加密原语仍然存在许多严峻的挑战，我们将在以后讨论。
隐私保护密码学显著拓宽了以前不存在的新信息游戏的设计空间。
游戏 3： 模型之间的竞争以改善信息生产
想象一个游戏，数据科学家通过开发和押注去中心化对冲基金的交易模型来相互竞争。然后，区块链就特定模型的分数达成共识，并根据模型预测的准确性和其对基金回报的影响来奖励或惩罚参与者。这是以太坊上最早的信息游戏之一 Numerai 采取的方法。在这个游戏中，以太坊的共识机制被用于全球范围内不同模型及其创建者之间的竞争，有效地激励人工智能参与信息游戏，从而产生有价值的回报。
更进一步，我们还可以更直接地激励人工智能为我们玩信息游戏，利用它们渊博的知识相互竞争进行预测。虽然它们玩这些游戏不一定是为了好玩，但使用智能机器代替人类可以大大降低生产信息所需的劳动力成本。因此，这些人工智能模型可以增加更小众的预测市场的流动性，而人类在这些市场上通常不愿意参与。正如 Vitalik 所言：
「如果你创建一个市场，并提供 50 美元的流动性补贴，人类将不会太在意出价，但成千上万的人工智能将很容易蜂拥而上，尽其所能做出最好的猜测。做好任何一个问题的激励可能微乎其微，但制造一个能做出普遍良好预测的人工智能的激励可能价值数百万美元。」
或者，我们可以利用机器学习模型之间的共识来围绕它们所创造的信息价值进行竞争。像 Allora 和 Bittensor TAO 这样的团队正在努力协调模型和智能体，将他们的预测广播给网络中的其他人，而其他人则负责评估、评分并将其表现广播回网络。在每个周期，模型之间的集体评估被用来根据预测质量分配奖励或权力给不同的模型。因此，企业家可以利用不断改进的模型网络来提高流经其市场的信息的质量。
完全有可能存在一些信息市场——使用模型产生的信息质量是人类之间信息游戏根本无法比拟的。
可用于变现的信息游戏
一些信息游戏仅仅靠用户从中获得的乐趣就可以维持下去。但是对于那些想要将他们产生的信息价值变现的人来说，则需要更多思考。不幸的是，信息作为一种商品的特性会导致关键的市场失灵，从而阻碍其顺利变现：
信息只有在被消费后才能被估值，这使得买家很难评估卖家标价是否准确反映了信息的价值。
信息是非竞争性的——消费它不会减少它的可用性，这意味着它没有稀缺性，这对于买家来说就没有吸引力。
信息的非排他性加上低复制成本，使得卖家很难防止未经授权的访问，尽管前期制作成本很高。
这些经济特征给买卖双方从信息中获利都带来了挑战，可能会导致信息的供给不足。如果信息很快被所有能同时利用它的人都知道，那么由于竞争加剧或他们打算使用的计划崩溃，信息买家利用信息不对称的机会就会减少。值得庆幸的是，有一些加密工具可以用来解决这些问题，而且已经在使用中。
游戏 4: 交易所——通过信息投机变现
一种无需对信息保密或限制对其可采取的行动集合就能实现信息生产变现的方法，就是简单地将该信息公开，但创建一个让人们押注其如何变化的工具——也称为衍生品。
一家积极这样做的是 Parcl，其交易所允许用户投机房地产市场的上涨和下跌。Parcl 的市场由实时价格信息提供支持，这些信息由 Parcl Labs 从庞大的房地产数据池中获取，并通过专有算法处理，生成比传统房地产价格指数更细粒度、更准确的信息。
虽然 Parcl 通过 API 更直接地将这些信息变现，但他们还通过允许交易者押注这些信息如何随时间变化创造了额外的变现层。其他项目，例如市场地图「替代信息市场」部分提到的 IKB 和 Fantasy，则专注于通过投机或对现有公开信息的变化进行套期保值来变现，这些信息的变化范围从运动员的表现到创作者的社交参与度。
如果你可以出售人们对你所产生信息的投机权，你就可以在不保密或限制买家如何使用信息的情况下实现变现。
游戏 5: 发现机密信息的黑市
想象一个游戏，让你在全世界知道之前发现有关最新链上活动和全新加密初创公司的精选 alpha 信息。为了实现这一点，信息需要保持机密，以便解决公共信息带来的非竞争性和可排除性问题。因此，下一代信息市场正在促进机密信息的交换，同时利用区块链来发现和监管所有可能付费访问这些信息的参与者。
Freatic 的去中心化机密信息市场 Murmur 就是这种方法的典型例子，它通过 NFT 和排队系统来限制独家访问信息的权限。信息买家首先需要通过购买代表优惠券的 NFT 来订阅特定主题。然后，这将授予他们一个排队名额，可以从发布者那里兑换机密信息，并且还可以额外支付费用来减慢其传播速度。买家事后还可以对该信息的质量进行投票。通过这个过程，Murmur 确保信息保持机密和价值，而不必将其出售限制给一个实体。
相比之下，Friend.tech 使用密钥和绑定曲线来管理群聊中机密信息的访问权限，随着需求增加，进入的门槛会更高。因此，我们可以将 Friend.tech 的密钥视为某个人信息的平均价值的代理（假设密钥市场是有效的）。然而，玩家在交易密钥时总是会「计入」一些关于这个人「价值」的概念，这使得买家很难评估信息的价值。也许这可以作为另一个数据点来支持这样一个说法，即迄今为止最有价值的「信息市场」实际上是 memecoin 市场，如果你足够努力地眯着眼睛看，它实际上是围绕特定趋势或人物的象征价值的预测市场。
撇开 memecoin 不谈，团队限制信息访问的一个方向是允许信息卖家设计更好的将访问价格与信息价值关联起来的绑定曲线。例如，随着信息为人所知而迅速贬值的信息的定价可以通过反映信息价值随时间快速贬值的绑定曲线来确定。
由于信任问题和寻找双重需求的巧合，去中心化货币兑换具有挑战性。区块链已经为货币（比特币）解决这个问题，并将通过围绕寻找隐藏信息的有趣游戏来为信息做同样的事情。
游戏 6：「Futarchy」——预测市场的变现
一种主要的无需明确保密就能使信息变现的方法，即生产和销售只有单个组织能够并且将会利用的信息。这种方法并不新鲜，许多公司已经通过拍卖或保密协议限制特定买家访问信息来实现信息变现。然而，我们正在看到一种新的销售信息商品的商业模式——生产公共信息，这些信息只对做出特定决策的组织相关和有价值。
事实上，我们现在才刚刚看到建立在加密轨道上的预测市场，以此来试验「Futarchy」（Foresight News 注，可译作未来体制，2000 年乔治梅森大学 Robin Hanson 教授在《我们应该为价值投票，但为信念买单吗？》论文中首次提到该概念，2008 年 Futarchy 被纽约时评评为年度热词）作为一种替代机制来使其产生的信息变现。
「Futarchy」提供了一种改善决策的新方法，核心在于利用预测市场创造的信息。预测市场产生的信息被用来做决定，当预测市场结算时，预测最准确的参与者将获得奖励。
预测市场本身对玩家来说是零和游戏，这限制了知情交易者参与的动力，并恶化了其现有的流动性瓶颈。「Futarchy」可以解决这个问题，因为通过做出更好的决策创造的财富可以重新分配给交易者。
像 MetaDAO 这样的去中心化原生实体已经在尝试「Futarchy」。当提出一个提案时，例如 Pantera 购买 MetaDAO 治理代币的提案，就会创建两个预测市场：「通过」表示支持，「失败」表示反对。参与者在这些市场内交易条件代币，投机提案对 DAO 价值的影响。结果取决于指定时间段后「通过」和「失败」代币的时间加权平均价格（TWAP）的比较。如果「通过」市场的 TWAP 超过「失败」市场的 TWAP 设定幅度，则提案获得批准，导致提案条款的执行和失败市场交易的取消。该系统利用市场动态来驱动治理决策，使其与市场对提案提升或降低 DAO 价值的集体预测保持一致。
在某些情况下，「Futarchy」仍需要围绕机密性进行设计。例如，如果预测市场用于决定特定人员的招聘决策，那么这些信息将变得公开并变成信息危害——竞争对手可能会根据市场的预测对招聘目标进行挖角。
保密信息的另一个原因是它对激励和组织文化的影响。正如 Robin Hanson 在他的「预测市场的未来」演讲中指出的那样，谷歌自己内部的实验遇到了阻力，因为高管们担心公开的绩效指标会使员工失去动力。当然，管理者不会倾向于实施一些可能揭露「皇帝的新衣」的事情，我们今天也看到了这一点。据 MetaDAO 的创始人 @metaproph3t 称，有些人决定不提交提案，因为他们不想被市场评估。
这两个问题都可以通过限制预测市场信息的可访问性来解决，只提供给特定的决策者。然而，通过赋予决策者基于这些信息自主采取行动的权力，投注者将会将这些偏差纳入他们的投注中，从而降低生成信息的质量。
在其他情况下，「Futarchy」可能更适合应用于特定行业，其优势大于文化影响，例如 Bridgewater's hedge fund，集成区块链也可以进一步增强「Futarchy」的可信度，防止操纵。
到目前为止，预测市场的变现方式仅限于投机或套期保值，但通过帮助组织做出更好的决策，预测市场可以解锁一个全新的市场——尽管围绕机密信息的角色仍存在悬而未决的问题。
游戏 7: 可编程信息游戏的可信承诺
正如文章开头所提到的，谷歌通过将信息的使用权租给广告商，同时将他们使用该信息的方式限制在谷歌的广告竞拍中来实现信息变现。类似地，可信承诺通过限制买家根据所述信息可以采取的行动来帮助信息卖家变现。
信息卖家可以使用 MPC、TEE 和 FHE 等密码学方法来确保买家根据私人数据进行计算的可信承诺。因此，卖家可以将他们的信息委托给买家，使买家能够在不泄露信息本身的情况下，对他们未来围绕其私人信息的操作进行特定控制。
这种原始技术解锁了各种信息游戏。想象一下让交易者（信息卖家）能够出售根据订单交易历史向信息买家（搜索者）订购交易的权利，前提是买家承诺仅模拟订单交易历史一定次数。更进一步，想象一下允许 Netflix 用户委托他人使用他们的账户观看 Netflix 电影，让他们能够从他们的账户中「耕种收益」，而无需泄露登录详细信息。反过来，买家可以从卖家私人信息中解锁价值，而卖家不必处理销售信息本身的挑战（信息是非竞争性的、非排他性的体验性商品）。
为信息游戏设计师解锁谷歌规模的变现方式
TEEs 目前提供了一种实施此类控制的实用选择，尽管保密性保证有限。虽然不适合保护大型资产或敏感数据，但 TEE 适用于需要对机密信息进行更有限制访问的用例，例如防止抢跑。Flashbots 团队创建的项目 SUAVE 正在构建一个 TEE 网络，开发人员今天就可以使用它，其长期愿景是使应用程序开发人员能够找到更好的方法来利用他们和他们客户的信息价值。
在 SUAVE 的设计中，区块链与 TEE 的集成解决了三个关键的 TEE 局限性，这些局限性对于推进信息游戏至关重要。首先，区块链消除了对主机和玩家之间通信的信任需求，后者可能会审查或恶意行为。其次，区块链提供了一种安全的机制来维护状态，防止 TEE 容易遭受的回滚攻击。最后，区块链对于确保基于 TEE 的信息游戏（SUAPP）的无许可、抗审查的创建至关重要，所有玩家都可以信任其智能合约、输入和输出。
虽然许多早期使用 SUAVE 的信息游戏显然会集中在 MEV 上，但它们有机会用于远远超出交易的信息游戏。
游戏 8： 声誉与零知识促进游戏内市场
信息变现的一个关键挑战是信息作为「体验商品」的内在本质。体验商品的价值只有在使用后才能被识别，这使得卖家难以事先设定价格。在创造解决这个问题的机制时，我们还可以为用户创造有趣的游戏玩法。一些游戏的核心玩法是让玩家建立声誉以区别于其他玩家，例如魔兽世界，这既可以带来乐趣，也可以成为玩家决定与谁合作的关键方式。其他游戏可能想要卖家承诺为一些情报（例如敌人的位置、秘密计划）设定一个价格，而无需事先透露信息。
为了克服这个问题，信息游戏的设计者可以利用零知识证明（ZKPs）等密码学解决方案来验证计算信息商品的特性（例如交易算法的效力），而无需披露实际数据或代码。这可以通过创建加密承诺、在区块链上进行时间戳记并提供算法性能的零知识证明来实现。但是，这种方法仅适用于其价值来自其计算属性并且可以在可验证输入上进行测试的信息商品。
对于其他类型的的信息商品，声誉和身份变得至关重要。可以利用信息买家之间的共识机制来围绕卖家试图出售的信息价值建立声誉。
