Bagaimana jika ada protokol kripto yang mengkhususkan diri dalam arbitrase sengketa on-chain?

Bayangkan jika, setiap kali pasar prediksi seperti Polymarket diselesaikan dengan cara yang kontroversial, pengguna memiliki cara formal untuk mengajukan banding melalui semacam sistem pengadilan on-chain yang netral. Atau jika organisasi otonom terdesentralisasi (DAO) dapat mengandalkan pihak ketiga yang efisien dan berpengetahuan luas untuk membantu mereka membuat keputusan. Atau jika kontrak asuransi dapat secara otomatis mengeksekusi pembayaran ketika peristiwa dunia nyata tertentu terjadi.

Itulah yang pada dasarnya dibangun Albert Castellana Lluís dan timnya dengan GenLayer, sebuah proyek kripto yang memasarkan dirinya sebagai sistem pengambilan keputusan, atau infrastruktur kepercayaan.

"Kami menggunakan blockchain yang memiliki beberapa AI yang berkoordinasi dan mencapai kesepakatan tentang keputusan subjektif, seolah-olah mereka adalah hakim," kata Castellana, salah satu pendiri dan CEO YeagerAI kepada CoinDesk dalam sebuah wawancara. "Kami pada dasarnya membangun yurisdiksi sintetis global yang memiliki sistem pengadilan tertanam yang tidak tidur, itu sangat murah, dan itu sangat cepat."

Permintaan untuk proyek arbitrase semacam itu dapat melonjak di tahun-tahun mendatang dengan pengembangan agen AI — program canggih yang didukung oleh kecerdasan buatan yang mampu melakukan tugas-tugas kompleks secara otonom.

Dalam hal pasar kripto, agen AI dapat digunakan dalam segala macam cara: untuk memperdagangkan memecoin, melakukan arbitrase bitcoin di bursa, memantau keamanan protokol DeFi, atau memberikan wawasan pasar melalui analisis mendalam, untuk mengutip hanya beberapa kasus penggunaan. Agen AI juga akan dapat mempekerjakan agen AI lain untuk menyelesaikan tugas yang lebih kompleks.

Agen semacam itu dapat berkembang biak pada tingkat yang tidak terduga, kata Castellana. Dalam pandangannya, sebagian besar pelaku pasar kripto dapat mengelola segelintir dari mereka pada akhir tahun 2025.

"Agen-agen ini, mereka bekerja sangat cepat, mereka tidak tidur, mereka tidak masuk penjara. Anda tidak tahu di mana mereka berada. Apakah mereka akan meloloskan aturan anti pencucian uang? Apakah mereka akan memiliki rekening bank? Bisakah mereka menggunakan kartu Visa?" Kata Castellana. "Bagaimana kita bisa mengaktifkan transaksi cepat di antara mereka? Dan bagaimana kepercayaan bisa terjadi di dunia seperti ini?"

Berkat arsitekturnya yang unik, GenLayer dapat memberikan solusi dengan memungkinkan entitas — manusia atau AI — untuk mendapatkan pendapat netral yang andal untuk mempertimbangkan keputusan apa pun dalam waktu singkat. "Di mana pun di mana Anda biasanya akan memiliki pihak ketiga yang terbuat dari sekelompok manusia ... Kami menggantinya dengan jaringan global yang memberikan konsensus antara AI yang berbeda, jaringan yang dapat membuat keputusan dengan cara yang benar dan sebias mungkin," kata Castellana.

Sistem pengadilan sintetis

GenLayer tidak berusaha untuk bersaing dengan blockchain lain seperti Bitcoin, Ethereum atau Solana — atau bahkan protokol DeFi seperti Uniswap atau Compound. Sebaliknya, idenya adalah agar protokol kripto yang ada dapat terhubung ke GenLayer dan memanfaatkan infrastrukturnya.

Rantai GenLayer didukung oleh ZKsync, solusi lapisan 2 Ethereum. Jaringannya menghitung 1.000 validator, masing-masing terhubung ke model bahasa besar (LLM) seperti ChatGPT OpenAI, Bert Google, atau Llama Meta.

Katakanlah pasar di Polymarket menetap dengan cara yang kontroversial. Jika Polymarket terhubung ke GenLayer, pengguna pasar prediksi memiliki kemampuan untuk mengangkat masalah (atau, seperti yang dikatakan Castellana, untuk membuat "transaksi") dengan sistem pengadilan sintetisnya.

Segera setelah transaksi masuk, GenLayer memilih lima validator secara acak untuk memutuskannya. Kelima validator ini menanyakan LLM pilihan mereka untuk menemukan informasi tentang topik yang sedang dibicarakan, dan kemudian memberikan suara pada solusi. Itu menghasilkan keputusan.

Tetapi pengguna Polymarket, dalam contoh kami, tidak perlu puas dengan putusan tersebut: mereka dapat memutuskan untuk mengajukan banding atas keputusan tersebut. Dalam hal ini, GenLayer memilih sekumpulan validator lain — kecuali kali ini, jumlahnya melonjak menjadi 11. Sama seperti sebelumnya, validator mengeluarkan keputusan berdasarkan informasi yang mereka kumpulkan dari LLM. Keputusan itu juga dapat diajukan banding, yang membuat GenLayer memilih 23 validator untuk putusan lain, kemudian 47 validator, lalu 95, dan seterusnya dan seterusnya.

Idenya adalah untuk mengandalkan Teorema Juri Condorcet, yang menurut pitch deck GenLayer menyatakan bahwa "ketika setiap peserta lebih mungkin daripada tidak membuat keputusan yang benar, kemungkinan hasil mayoritas yang benar meningkat secara signifikan seiring dengan pertumbuhan kelompok yang lebih besar." Dengan kata lain, GenLayer menemukan kebijaksanaan di kerumunan. Semakin banyak validator yang terlibat, semakin besar kemungkinan mereka untuk memusatkan perhatian pada jawaban yang akurat.

"Artinya, kita dapat memulai dari yang kecil dan sangat efisien, tetapi juga kita dapat meningkatkan ke titik di mana sesuatu yang sangat, sangat rumit, mereka masih bisa melakukannya dengan benar," kata Castellana.

Transaksi rata-rata membutuhkan waktu sekitar 100 detik untuk diproses, kata Castellana, dan keputusan pengadilan menjadi final setelah 30 menit - jangka waktu yang dapat diperpanjang jika beberapa banding terjadi. Tetapi itu berarti protokol dapat mencapai keputusan tentang masalah besar dalam waktu yang sangat singkat, siang atau malam, alih-alih melalui proses litigasi dunia nyata yang sulit yang mungkin memakan waktu berbulan-bulan atau bahkan bertahun-tahun.

Melihat insentif

Misi GenLayer secara alami menimbulkan pertanyaan: apakah mungkin untuk mempermainkan sistem? Misalnya, bagaimana jika semua validator memilih AI yang sama (katakanlah, ChatGPT) untuk menyelesaikan proposal yang diberikan? Bukankah itu berarti bahwa ChatGPT pada dasarnya akan mengeluarkan putusan?

Setiap kali Anda menanyakan LLM, Anda menghasilkan benih baru, kata Castellana, sehingga Anda mendapatkan jawaban yang berbeda. Selain itu, validator memiliki kebebasan untuk memilih LLM mana yang akan digunakan berdasarkan topik yang sedang dibicarakan. Jika ini adalah pertanyaan yang relatif mudah, mungkin tidak perlu menggunakan LLM yang mahal; di sisi lain, jika pertanyaannya sangat kompleks, validator dapat memilih model AI berkualitas lebih tinggi.

Validator bahkan mungkin berakhir dalam situasi di mana mereka merasa seperti telah melihat jenis pertanyaan tertentu berkali-kali sehingga mereka dapat melatih model kecil untuk tujuan tertentu. "Kami pikir bahwa, seiring waktu, akan ada model baru yang tak ada habisnya," kata Castellana.

Ada insentif yang kuat bagi validator untuk berada di sisi pemenang dalam proses pengambilan keputusan, karena mereka dihargai secara finansial untuk itu — sementara pihak yang kalah akhirnya mengeluarkan biaya yang terkait dengan penggunaan komputasi, tanpa mengumpulkan imbalan apa pun.

Dengan kata lain, pertanyaannya bukanlah apakah validator seseorang memberikan jawaban yang benar, tetapi apakah ia berhasil berpihak pada mayoritas.

Karena validator tidak tahu apa yang dipilih validator lain, tujuannya adalah agar mereka menggunakan sumber daya yang diperlukan untuk memberikan informasi yang akurat dengan harapan bahwa validator lain akan menyatu pada informasi itu juga - karena sampai pada jawaban yang salah yang sama mungkin akan membutuhkan koordinasi yang ketat.

Dan jika pertaruhan itu tidak berhasil, sistem banding siap untuk dimulai.

"Jika saya tahu bahwa saya menggunakan kembali LLM yang baik, dan saya pikir orang lain menggunakan LLM yang buruk dan itulah mengapa saya kalah, maka saya memiliki insentif yang cukup besar untuk mengajukan banding, karena saya tahu bahwa dengan lebih banyak orang, akan ada insentif bagi mereka untuk menggunakan LLM yang lebih baik juga" karena validator lain akan ingin mendapatkan imbalan dari banding yang berhasil, Kata Castellana.

Sistem ini menyulitkan validator untuk berkolusi, karena mereka hanya memiliki waktu 100 detik untuk mencapai keputusan, dan mereka tidak tahu apakah mereka akan dipilih untuk menyelesaikan pertanyaan tertentu. Sebuah entitas perlu mengontrol antara 33% dan 50% jaringan untuk dapat menyerangnya, kata Castellana.

Seperti Ethereum, GenLayer akan menggunakan token asli untuk insentif keuangannya. Dengan testnet yang sudah diluncurkan, proyek tersebut akan ditayangkan pada akhir tahun, menurut Castellana. "Akan ada insentif yang sangat besar bagi orang-orang untuk datang dan membangun hal-hal di atas," katanya.