在金融领域，我们正在进入一个超级金融化的时代，任何可以被金融化的东西都将被金融化。而这将在人工智能和加密货币的交汇处达到顶点。通过更广泛地使用市场，我们很可能会看到社会各个方面的协调变得更加无缝。我们今天不能在社会的广泛范围内使用市场的原因是因为与市场互动存在太多的开销，而市场是有价值的协调机制，如果与市场互动的回报大于支出和开销，那么市场就是有价值的。市场通过潜在的财务收益来激励参与，这使得市场成为协调经济活动的有效系统。但是，如果产生这些激励和执行这些激励的成本大于这些激励带来的回报，那么资产基本上就与市场不兼容，或者为它们所创造的市场过于低效而无法使用。加密货币为更自主、高效的金融市场奠定了基础，并使我们能够将关键的市场功能（如市场制造、结算、债务创建等）编码化，以便利用这一基础设施与市场互动的成本降低。这显著扩大了与市场兼容的资产类型的范围。这种加密市场基础设施让我们更接近超级金融化的最终状态。尽管加密货币引入了更高效的市场基础设施，但在人类参与方面仍存在效率低下的问题。与市场的互动仍然需要手动操作，会引入个人偏见，并且相对于人工智能的能力而言，人类的心智处理能力有限。这种摩擦增加了与市场互动的开销，并导致协调不够有效。提高市场效率的最终突破是人工智能：这是我们拥有的最具表现力的技术。人工智能可以充当高度能干的通货紧缩行为者，在市场中减少人类行为者的低效率，具有预测、自动化、大规模和复杂的个性化等能力。这进一步削减了与市场互动的开销，并逐渐扩大了市场的使用范围。这两种技术的交汇结果将是对更广泛社会功能的全新金融市场的激增，使我们能够使用市场这一我们拥有的最大协调机制来服务更广泛的社会功能。这样的未来究竟会是什么样子，为什么我们应该拥抱它呢？作为与市场互动的人工智能代理变得更加能干，我们可以访问的有价值的非对称信息范围也会扩大。超级金融化的必要性超级金融化使市场能够更有效地获取精细的、非对称的洞察力——这是人工智能和加密货币的交汇所赋予的——随着与市场互动的人工智能代理变得更有能力，我们可以访问的有价值的非对称信息范围也会扩大。这使市场能够更加熟练地区分真实信号和噪音。这就是为什么长尾金融市场将是超级金融化的最早受益者。例如，这可能意味着不仅可以交易公司股票，还可以交易公司内的每个细分市场。也许一个人对汽车公司的卡车部门有着非对称的了解，但对于公司的其他方面却一无所知。投资整个公司会产生多余的噪音，因为投资者必须考虑他们对公司其他部分的不确定性。然而，如果一个人可以只投资于他们了解更多的卡车部门，那么通过该投资揭示出的信息的信噪比就更高。简而言之，细粒度激励人们透露更有针对性的信息，从而导致更高的市场效率、更少的噪音和更低的开销。今天阻碍我们实现超级金融化的因素要想成为一个更高效的社会，我们必须将基于市场的机制整合到更关键的运营中。但是大多数现有的金融基础设施在支持这样的细粒度市场时摩擦和开销太大。在区块链技术出现之前，我们不得不通过官僚、低效的传统机构来参与市场。加密货币为超级金融化提供的主要益处在于对关键市场功能的编码。对这些功能进行编码使它们更自主，并降低了开销成本。这就是为什么加密货币可以为更广泛范围的细分、长尾资产提供市场基础设施的原因。此外，人工智能代理可以比人类同行更高效地解释复杂的市场数据。他们拥有分析能力，能够比任何个人更快速、更准确地处理信息。通过将高效的人工智能代理与自主的加密市场基础设施相结合，跨越越来越广泛的细分市场，开销成本大大下降。超级金融化将是什么样子预测市场走向一切预测市场通过汇集人群分散的洞察力，使我们能够对细分的、限时的主题进行详细的预测。然而，他们面临着基本的流动性挑战：随着市场变得更加具体，参与的交易者越来越少地拥有专业知识。这可能导致交易量较少和市场流动性较差。AMM是为解决长尾市场的流动性不足而发明的。但预测市场是超长尾的，所以它们很难吸引足够的流动性。这些问题进一步加剧，因为当代预测市场交易者往往比人工智能代理效率低，导致交易量较低，流动性提供者的激励也较少。没有像人工智能代理这样的复杂行为者来提高交易效率，许多细分市场对于实际使用来说仍然太浅。人工智能通过其优越的数据处理和决策能力提高市场效率，直接转化为更高的交易量。随后，更大的交易量激励更多的市场制造商提供资金，从而使市场的价差收窄，并促使进一步的活动揭示更准确的预测。这一过程促进了预测市场扩展到更多主题上揭示真相和聚合信息。用市场取代投票根据社会选择理论和肯尼斯·阿罗的不可能定理显示，没有一个投票系统可以被最佳地设计为集合一个群体的偏好。然而，一个超级金融化的社会可以通过有效的市场来弥补投票结果的不完美性。阿罗在他的论文《社会福利概念中的一个困难》中展示了这一点，当面临多种选择时，没有一个投票系统可以将个体的偏好完美地集合成公平、理性的集体决策。有了先进的金融基础设施，以前政治性质的投票过程可以由市场结果来决定。我们可以使用经济学家罗宾·汉森提出的未来学，其中预测市场确定政策，而不是直接投票。在未来学中，参与者通过下注对提案进行投票。该系统执行市场价格最高的政策。支持有效政策的成功赌徒随后将获得支付。人们将不再基于共识偏好来管理国家、州、城市等，而是根据哪项政策能实现既定目标来下注。这将使社会更接近基于市场的决策制定，可以克服更多的认知偏见。改进的信号机制在一个日益专业化的世界里，学术资历或就业历史等信号往往无法反映个体在各个领域积累的复杂技能和专业知识。这样的联系可能会成为噪音指标，难以全面捕捉到各个领域的能力。随着社会变得更加金融化，我们用来评价人才能力的证书和联系可能会失去意义。当评估某人在各个领域的细微能力时，声望学校和雇主可能成为噪音信号机制。然而，市场有机会成为更优越的信号机制。如果细粒度市场能够更好地揭示非对称的洞察力，它们就能够展现出一个人在某个领域的能力的具体信息。例如，想象一个在某个特定细分领域表现优异的人工智能研究者，但没有就读顶尖项目或在著名实验室工作。细粒度市场可以允许交易代表该研究者特定专业知识的股份单独交易，而不是研究者的主要工作。这将提供研究者在该细分领域的能力的精确、市场化的信号。通过巧妙设计的市场机制来推测人们的价值，我们可以得到更精确、更少噪音的信号，这可能比我们目前的粗糙指标更好地作为信号方法。一个无风险的社会超级金融化的状态使我们能够创建更多的细分对冲工具：随着预测市场覆盖更多不太可能发生的事件，我们可以交易资产来减轻我们对几乎任何不确定性的暴露。例如，可以存在运气保险来对冲商业结果、职业轨迹、艺术成功等领域的不可预测性。为了平衡生活的随机性，你可以购买：商业运气保险：获取竞争对手创业公司的代币，以便他们的成功对你有利职业运气保险：交换你孩子未来收入潜力的股权艺术运气保险：相互背后类似的艺术家。通过这些方式，金融市场的指数增长使我们更接近肯尼斯·阿罗设想的无风险社会：在这样一个社会中，市场可以对几乎任何概率事件进行保险。一个可交易的未来最终，超级金融化的逻辑终点是朝着肯尼斯·阿罗设想的“无风险社会”的方向发展，这是由区块链技术和人工智能的融合所实现的。加密为更广泛范围的细分资产提供了高效、自主的基础设施。同时，人工智能代理拥有快速处理专业领域信号和洞察力所需的分析能力。它们的结合能力让更细粒度的市场能够形成并高效运行。两者的交汇使市场成为更广泛的社会协调机制。