Юдковский взял те части всего этого аппарата, которые понял и к 2006 г. превратил это в руководство по повседневной жизни и гигиене разума, названное рационализмом. В ноябре этого года он вместе с Хэнсомом создал блог Overcoming Bias («Преодолевая предвзятость», да, Bias — дословно «уклон/смещение» и Bayes — фамилия Байеса, похожи, более того, bias читается как раз «байес», а вот Bayes – как «бейс», что создает дополнительные проблемы русскоязычным). Блог задумывался как площадка для обсуждения того, как преодолевать когнитивные искажения (те самые biases) ради лучшего понимания науки и общества. Однако Хэнсон и Юдковский расходились во взглядах. Хэнсон считал, что для поиска истины нужно использовать институты и рынки (те самые рынки предсказаний). Юдковский же верил, что отдельный человек может натренировать свой разум быть индивидуально эффективным байесианцем.
В 2009 году Юдковский отделился и создал культовую платформу LessWrong («Менее неправый»), в 2010 г. он начал публиковать на ней знаменитую огромную серию взаимосвязанных эссе, обычно называемых «цепочками», которые позже были изданы в виде огромного тома «Rationality: From AI to Zombies». Вокруг этих текстов сформировалось ядро фанатов — программистов, математиков и гиков. Они начали встречаться в офлайне (первые ячейки появились в Беркли, Нью-Йорке и Лондоне). В том же 2010 г. Юдковский, как истинный гик, начал писать эпический фанфик на Гарри Поттера, знаменитый «Harry Potter and the Methods of Rationality» (HPMOR), который вообще породил всю культуру т.н. рационал-фиков — книг в которых делается упор на прямую демонстрацию интеллекта главного героя, а его решения всегда обоснованны (хотя и не всегда верны, здесь важно показать принцип рассуждений и его применение) и рациональны. «Probability Theory: The Logic of Science» стала Библией Юдковского и, соответственно, его движения, точнее, Ветхим Заветом, а Новым стал «Rationality: From AI to Zombies».
Одновременно с этим выходит несколько книг, которые всячески пропагандируют создание рынков предсказаний. Самые известные из них это труд Джеймса Суровецки (у нас чаще всего используют дикую транскрипцию Шуровьевски) 2004 г. «The Wisdom of Crowds: Why the Many Are Smarter Than the Few and How Collective Wisdom Shapes Business, Economies, Societies and Nations» и Касса Санстейна «Infotopia How Many Minds Produce Knowledge». Это было уже поколение не ученых-математиков, и даже не экономистов, а журналистов, колумнистов The New Yorker и юристов, стоящих на условно-либертарианских позициях. Эта атака немного смягчила скандал с «казино для террористов» и в 2004 г. открылась первая американская легальная биржа прогнозов HedgeStreet (приобретена британской компанией IG Group и переименована в Nadex в 2007 г, перепродана Crypto.com в 2021 г.). Этому помогло и то, что в 2005 г. в журнале Nature Биг-фарма Eli Lilly and Company призналась, что использовала внутренние рынки предсказаний, чтобы выяснить, какие разрабатываемые лекарства могут иметь наилучшие шансы пройти клинические испытания. В том же году в такой практике призналась Google (прогнозирование дат запуска продуктов, открытия новых офисов и т.п.), а вслед за ними HP, Microsoft и другие. Юдковский, несмотря на то, что разошелся с Хэнсомом, фанатично поддерживал движение рынков предсказаний и даже неоднократно ссылался на них, считая наиболее рациональным способом прогнозирования.
В 2015 г. появилось движение CFAR (Center for Applied Rationality), организация, проводящая офлайн-кемпы и тренинги, где людей учат применять байесовское мышление к повседневной жизни и карьере и Эффективные Альтруисты (Effective Altruism). В сообщество пришли огромные деньги от миллиардеров Кремниевой долины (в рационалистов и MIRI щедро вливались Питер Тиль, Дастин Московиц, Виталик Бутерин и в свое время даже Сэм Бэнкман-Фрид). С 2010 г. вычислительные мощности начали позволять запускать продвинутые ИИ-модели, ими, разумеется, заинтересовался и Пентагон и Биг-тех, гики создали военный ИИ Palantir в тоже время, как Тиль и Альман пафосно жертвовали сотни миллионов долларов на исследования безопасности ИИ. Собственного говоря, лидеры крупнейших ИИ-компаний, таких как OpenAI и Anthropic либо сами вышли из этой тусовки, либо глубоко пропитаны её идеями. Иронично, что Юдковский к середине 2020-х прозрел, что никакого безопасного ИИ никто создавать не собирается и обрушился на своих бывших донаторов со страшной критикой, на что не менее одиозный Тиль, поклонник гиперкапитализма в духе Ника Бострома и фашизма Карла Шмидта, недавно поименовал Юдковского Антихристом, наравне с Гретой Тунберг.
До 2010-х рынки предсказаний эффективно ограничивались тремя проблемами. Во-первых, цензуроустойчивостью и уходом от всемогущей американской юрисдикции. Любой рынок был централизованным сайтом с сервером, банковским счетом и юридическим лицом. Главный регулятор США — Комиссия по торговле товарными фьючерсами (CFTC) — методично уничтожал такие проекты, приравнивая их к нелегальной торговле деривативами. Во-вторых участники рынка сталкивались с огромным риском посредника: что если создатели сайта заберут все деньги и уедут на Багамы? или что если банк заморозит счета платформы из-за подозрений в нелегальном ставочничестве? Наконец, самый уязвимый элемент любого рынка предсказаний — это фиксация исхода. Кто решает, наступило событие или нет? Если это решает администратор сайта, его можно подкупить, запугать или нажать на него юридически. Решением всего этого стала технология, которая, как и современные нейросети, появилась еще в начале 1980-х, но взлетела только через 30 лет — блокчейн.
Впервые протокол, подобный блокчейну, предложил американский криптограф Дэвид Чаум в своей диссертации 1982 г. «Computer Systems Established, Maintained, and Trusted by Mutually Suspicious Groups», но никаких телодвижений с идеей не совершалось вплоть до 1991 г., когда Стюарт Хабер и Скотт Сторнетта в статье «How to time-stamp a digital document» описали способ доказать, что цифровой документ (например, файл с текстом, договор или чертеж) существовал в конкретный момент времени и не был изменен задним числом. Вместо того чтобы доверять какому-то одному серверу или нотариусу (которого можно подкупить или взломать), они придумали связывать хэши документов в цепочку. Осознав коммерческий потенциал технологии они основали в 1995 г. компанию Surety, которая зарабатывает на защите временных меток документов. В нее может обратится любой человек, после чего его документ добавят в общий блокчейн. Возникает вопрос, как доверенно хранить хэш всей цепочки документов? Хабер и Сторнетта решили проблему крайне оригинально — они начали раз в неделю публиковать в The New York Times в разделе объявлений строку хэша. В итоге, если завтра кто-то заявит: «Я изобрел этот прибор в 1995 г, вот мой цифровой документ!», система Surety проверит хэш этого документа. Если он сходится с цепочкой, которая ведет к хэшу, напечатанному в газете NYT от 1995 г., значит, документ реален. Изменить хэш в цепочке задним числом хакеры не могут, потому что для этого им пришлось бы изъять и перепечатать миллионы бумажных выпусков The New York Times по всему миру за последние 30 лет. Описывая протокол Bitcoin в 2008 г. в статье «Bitcoin: A Peer-to-Peer Electronic Cash System» Сатоси Накамото делал много ссылок на работу Хабера и Сторнетта.
В 2009 г. появилась первая реализация Bitcoin-клиента, в 2015 г. Бутерин запускает Ethereum в который добавлен полноценный механизм смарт-контрактов на блокчейне. Число транзакций в сети Bitcoin достигло заметного количества к 2013 г., а к 2017 г. вышло на текущее среднее число, для Ethereum оно взлетело в космос к 2018 г. и рухнуло оттуда к 2019 г. и с тех пор его шатает, как пьяного, в отличие от более стабильного Bitcoin. Пионером использования блокчейна для рынка предсказаний стал проект Augur в 2015 г., но современные решения появились только в 2022 г. — это знаменитые Polymarket и Kalshi. Как в них были решены упомянутые проблемы? Во-первых, они перешли на крипту, контролировать которую куда сложнее, нежели банковские переводы. Во-вторых, они децентрализованы и уехали из-под американской юрисдикции, закрыть их не проще, чем SilkRoad (хотя его и закрыли). Ставки представляют собой смарт-контракты в блокчейне, например, на Ethereum или Polygon, соответственно, выполняются они полностью автоматически. По сути рынок предсказаний вообще не требует участия человека, это уникальная ставочная платформа, которая может работать сама по себе. Все что нужно, это блокчейн, алгоритм трейдинга и оракул, который проверяет события реального мира и передает информацию в смарт-контракты, автоматически рассылающие всем выигравшим денежки. Даже если американские власти блокируют доступ к сайту (т.е. интерфейсу) для жителей США (как это произошло с Polymarket), сам смарт-контракт в блокчейне продолжает жить и прикрыть его практически нереально. Самый уязвимый элемент любого рынка предсказаний — это фиксация исхода. Кто решает, наступило событие или нет? Для подтверждения фактов из реального мира рынки используют децентрализованных оракулов (например, UMA или Chainlink).
В результате этих инноваций мы и получили феномен Polymarket, объемы торгов на этой площадке исчисляются миллиардами долларов. Государства же немного для приличия пободались с системой, а потом решили ее возглавить, как и обычно. В октябре 2024 г. рынок прогнозирования Kalshi выиграл судебный процесс против Комиссии по торговле товарными фьючерсами, что позволило ему легально размещать свои прогнозы, вот только это привело к тому, что теперь он подчиняется законам США. Итак, рынки предсказаний были либертарианской утопией 1940-х, затем стали гиковской утопией 2000-х и наконец, в 2020-х превратились в утопию для лудоманов. Рынки ставок стали, наверное, третьей глобальной революцией онлайна последних лет после ИИ и многочисленных криптовалют. Отныне каждый человек может гордо заявлять – я не скуф, алкаш и ставочник, я рационалист и исследователь. Я не ерундой тут страдаю и не трачу деньги зря, а постигаю управление миром. Насколько же рынки предсказаний адекватны именно как математическая прогностическая модель и годятся ли они на что-то полезное, кроме как для того, что бы миллионы на них теряли, а тысячи – зарабатывали, это мы рассмотрим отдельно в соответствующем эпилоге.