Vòng đời của thị trường dự đoán được vận hành bên trong Google

• Trong 20 năm qua, Google đã vận hành hai nền tảng dự đoán nội bộ (Prediction Platform) khác nhau
• Nền tảng đầu tiên thất bại, nhưng liệu nền tảng thứ hai có thể tiếp tục tồn tại?

Thời kỳ hoàng kim của Google

• Vào tháng 7 năm 2005, Google là ngôi sao được săn đón của Thung lũng Silicon. Google Maps đã được ra mắt và Gmail khi đó vẫn còn ở phiên bản beta
• Khi ấy, Google là một công ty khác thường, đi ngược lại các thông lệ của Thung lũng Silicon
• Những nhà sáng lập Google từng nói rằng "Google không phải là một công ty điển hình"

Prophit - thị trường dự đoán nội bộ đầu tiên của Google

• Năm 2005, Google ra mắt Prophit, một thị trường dự đoán nội bộ
• 20% nhân viên Google đã tham gia và nền tảng này hoạt động trong 3 năm
• Prophit đưa ra các dự đoán chính xác và cũng thu hút sự chú ý của truyền thông

Thất bại của Prophit và những bài học rút ra

• Prophit cuối cùng đã bị đóng cửa vào năm 2011
• Rào cản lớn nhất là việc cờ bạc trực tuyến là bất hợp pháp
• Google cũng từng thử đưa nó ra bên ngoài, nhưng thất bại vì các vấn đề pháp lý. Việc đảm bảo các nguồn lực cần thiết cũng rất khó khăn
• Vì thế đã có đánh giá đầy tiếc nuối rằng "đáng lẽ chỉ nên vận hành nó cho mục đích nội bộ"

Gleangen - thị trường dự đoán thứ hai của Google

• Vào tháng 4 năm 2020, nhân viên Google Dan Schwartz đã ra mắt Gleangen
• 8% nhân viên Google (khoảng 15.000 người) đã tham gia và nền tảng duy trì hơn 1.000 người dùng hoạt động mỗi tháng
• Dựa trên những bài học từ Prophit, nó được thiết kế như một công cụ hỗ trợ ra quyết định nội bộ

Tầm quan trọng và thách thức của thị trường dự đoán

• Lợi ích của thị trường dự đoán
  • Thị trường dự đoán có thể tận dụng trí tuệ tập thể để đưa ra các dự đoán chính xác
  • Doanh nghiệp có thể dùng nó để dự đoán động thái của đối thủ hoặc cải thiện việc ra quyết định nội bộ
• Nguyên nhân thất bại
  • Quy định pháp lý và khó khăn trong việc chia sẻ dữ liệu nội bộ là những rào cản chính
  • Trong trường hợp của Prophit, dự án thất bại vì không thể có được giấy phép pháp lý để phát hành ra bên ngoài
• Các thách thức trong vận hành thị trường dự đoán
  • Sự ngần ngại trong việc chia sẻ dữ liệu và mong muốn giữ lại khoảng trống để biện minh cho thất bại của dự án là những rào cản
  • Mong muốn kiểm soát thông tin của ban lãnh đạo có thể xung đột với việc tận dụng trí tuệ đám đông
  • Đôi khi tính minh bạch và trách nhiệm giải trình của quy trình dự đoán lại được ưu tiên hơn độ chính xác của dự đoán

Waymo và việc ứng dụng thị trường dự đoán

• Ứng dụng tại Waymo
  • Nhóm kỹ thuật hệ thống của Waymo đã cố gắng cải thiện các chỉ số đo lường an toàn thông qua thị trường dự đoán
  • Tuy nhiên, nỗ lực này không thành công do hạn chế trong việc tiếp cận dữ liệu và thiếu sự ủng hộ từ quản lý

Sự phát triển của Gleangen và vai trò của AI

• Thành công và giới hạn của Gleangen
  • Gleangen hỗ trợ ra quyết định thông qua dự đoán ở nhiều bộ phận khác nhau của Google
  • Tuy nhiên, do hạn chế của dữ liệu nội bộ và sự thiếu quan tâm từ ban lãnh đạo, nó vẫn chưa đạt được thành công trọn vẹn
• Tương lai của AI và thị trường dự đoán
  • AI có thể giúp giảm chi phí và nâng cao độ chính xác của thị trường dự đoán
  • Việc kết hợp AI với trí tuệ tập thể của con người có thể mang lại các dự đoán tốt hơn
• So sánh dự đoán của AI và con người
  • Theo các nghiên cứu gần đây, dự đoán của AI tốt hơn rất nhiều so với dự đoán ngẫu nhiên nhưng vẫn chưa chính xác bằng một tập thể con người
  • Tuy nhiên, khi dự đoán của con người được dùng để huấn luyện AI, giá trị của thị trường dự đoán trong doanh nghiệp đang tăng lên

Tương lai của thị trường dự đoán trong doanh nghiệp

• Điều then chốt là cung cấp thông tin có giá trị hơn cho ban lãnh đạo và hạ chi phí dự đoán bằng AI
• Sự quan tâm tới thị trường dự đoán trong doanh nghiệp đang gia tăng, khi một số công ty như Anthropic đã áp dụng thị trường dự đoán nội bộ
• Một thị trường dự đoán thành công có thể nâng cao giá trị của thông tin và đóng góp cho việc ra quyết định chiến lược của doanh nghiệp
• Cùng với sự phát triển của AI, hiệu quả của thị trường dự đoán có khả năng sẽ còn được cải thiện hơn nữa

[GN⁺]

Ý kiến trên Hacker News

• Google đã tiên phong nhiều thực hành kỹ thuật như quán cà phê nội bộ, A/B testing, "dogfooding", v.v. Tuy nhiên, Microsoft và các công ty khác đã bắt đầu dogfooding từ nhiều thập kỷ trước

  • Quán cà phê trong công ty đã tồn tại từ lâu trước khi Google phổ biến khái niệm này

• Tôi đã hy vọng bài viết sẽ bàn về các vấn đề của thị trường dự đoán, nhưng bài chỉ thuật lại lịch sử một cách khô khan

  • Một thị trường dự đoán thuần túy về mặt thực tế không thể tồn tại, và thị trường dự đoán không thể tách rời hoàn toàn khỏi sự kiện
  • Khi lợi ích gắn với dự đoán có thể ảnh hưởng đến kết quả, thị trường sẽ trở nên vô dụng

• Thành công của Google không chỉ đến từ văn hóa mà còn nhờ tăng trưởng thị trường quá nhanh

• Giá trên thị trường đưa ra một con số giữa 0 và 1, và giá sẽ tăng khi một sự kiện trở nên có khả năng xảy ra hơn

  • Tuy nhiên, việc diễn giải nó như xác suất là phức tạp, và các trader trong thực tế bị giới hạn về vốn cũng như có xu hướng né tránh rủi ro

• Tôi tò mò không biết thị trường dự đoán đã giải quyết các vấn đề này như thế nào

  • Có xử lý hậu kỳ nào để chuyển giá thị trường thành xác suất cuối cùng hay không, và liệu các trader có hành xử theo cách cho phép diễn giải giá thị trường như xác suất hay không

• Thị trường dự đoán sẽ chỉ tạo ra đột phá khi tận dụng được không chỉ phán đoán tập thể mà cả superforecasting

  • Hiện nay, thị trường dự đoán giống một cuộc thăm dò ý kiến đơn thuần, và cần phải nhận diện được những người tham gia liên tục đánh bại thị trường
  • Cần theo dõi cược trong dài hạn và không công khai các vị thế cá nhân ra thị trường

• Google đã vận hành nội bộ nhiều nền tảng cá cược, và bộ phận HR cùng compliance đã cho phép điều đó

• Polymarket được xem là thị trường dự đoán thành công nhất hiện nay