Grok يعتبر من نماذج اللغة الودية نسبياً للأسواق التنبؤية، لأنه يمكنه البحث في رسائل X الأخيرة في الوقت الفعلي وقدراته الأخرى شاملة تماماً، وغالباً ما أطلب منه مساعدتي في تقييم الأحداث.

لكن في بعض الأحيان يكون مثيراً للكثير من الجدل، قال للتو إن هامش ربح بسوق معين ضخم جداً، ثم بعد دقائق قليلة بناءً على محاكاة مونت كارلو قال إن التسعير عادل.

لماذا استخدام نماذج اللغة الكبرى في الأسواق التنبؤية غير موثوق به؟

عدم وجود ذاكرة ودورة تغذية راجعة — نموذج اللغة لا يتذكر ما قاله من قبل، يقدم إجابة لمرة واحدة دائماً
يتفوق في تلويث السردية، لكن ضعيف في تفكيك الاحتمالات — ينجرف مع مشاعر السوق والأخبار
لا يملك مكانة حقيقية في اللعبة — إذا أخطأ فلا تكلفة عليه، لكننا نخسر أموالاً حقيقية عند المراهنة

لكي يساعدنا الذكاء الاصطناعي بفعالية في الأسواق التنبؤية، يجب توفر:

حد أدنى واضح للميزة (مثل ≥ 3%)
قرارات قابلة للتتبع والاختبار العكسي (عقد القرار)
حلقة تطور (تنبؤ → تحقق → تصحيح)
دعم بيانات > استنتاجات النموذج

أكبر دور للذكاء الاصطناعي لا يجب أن يكون التنبؤ بقدر ما يكون: تصفية الضوضاء واكتشاف الميزة وقياس المخاطر.

يجب أن تبقى سلطة القرار النهائية بيد اللاعب، أو داخل نظام له قواعد واضحة وقابل للاختبار العكسي ويملك حلقة تغذية راجعة.