Pred 联合创始人兼首席执行官 Amit Mahensaria 表示，预测市场若想长期存续，平台需要主动建设“完整性基础设施”，即便监管机构尚未介入也应如此。他提到的核心环节包括监测系统、清晰的结算规则、操纵识别机制和透明报告，这些能力决定平台能否在争议扩大时继续获得信任。
预测市场在准确押中 Donald Trump 2024 年美国总统选举结果后进入更广泛公众视野，但也随之承受更密集的审视。围绕这类平台的争议集中在几类问题：是否可能便利内幕交易，是否会制造扭曲激励，以及某些合约本身是否带来明显的道德风险。部分国家和监管方已经转向执法，包括逮捕运营者和禁止部分高风险合约。美国议员近期也提出法案，禁止涉及死亡和战争的合约。
行业自律不能缺席，但也不是终点
Mahensaria认为，自律是“必需品”。他的判断很直接：任何认真考虑长期经营的平台，都应先把市场完整性机制搭起来，而不是等监管要求落地后才补课。可他同时承认，行业自律存在边界。历史上，很多行业往往要等到丑闻或危机爆发，才真正开始严肃处理失范行为；金融、航空和制药领域都出现过类似路径。
基于这个现实，他主张的并非完全放任，也不是全面重压，而是“适度监管”。在他看来，监管机构应把重点放在结算完整性、交易对手透明度��反操纵上，先划出最低标准，再避免把预测市场相较传统替代方案的结构性优势一并压掉。
哪些市场最容易越界，平台需要先做判断
Mahensaria指出，不同类型的预测市场面临的争议强度并不相同。那些围绕可验证结果、并且时间线自然清晰的市场，受到的反弹通常较少；而政治事件、地缘冲突等主题，结果可能更主观，也更容易被操纵，伦理压力更大。他明确表示，围绕暗杀、战争或政治危机的市场确实会引发真实的道德问题，行业不应把这种担忧轻描淡写地视作情绪化反应。
至于谁来决定哪些下注产品可以上线，他给出的答案是平台裁量与监管框架并行：平台必须行使判断并公开说明依据，监管者则应对显然有害的类别设定边界。这意味着上架审核本身，也会成为完整性基础设施的一部分，而不只是运营环节中的商业选择。
AI 可用于识别异常交易，但不能直接替代人工判断
在监测工具上，部分业内参与者正把 AI 引入预测市场。报道提到，Polymarket 已与 Palantir Technologies 和 TWG AI 合作，建设新的 AI 驱动平���。Mahensaria认为，预测市场在这方面目前仍落后于传统金融市场，但 AI 的确有现实用途，尤其适合在大规模数据中做模式识别，筛出那些偏离预期模型、且可能与内幕信息或协同操纵相关的交易行为。
不过，AI 监控也会带来新的张力。误报可能让真正依靠研究和分析获利的交易者受到不当处罚。Mahensaria强调，AI 发出的警报不应自动触发惩罚，后续必须有人为复核和情境分析。他还提到，传统体育交易行业长期存在通过限额或限制账户来“惩罚赢家”的做法，这并不是预测市场应复制的路径。
在他看来，防范内幕交易最有效的办法未必是不断加码监控，而是更聪明的市场设计——从一开始就拒绝上线那些特别容易被操纵的市场。链上记录则给这套机制提供了额外支撑。Mahensaria称，链上预测市场会生成每一笔交易的透明且不可篡改记录，这让 AI 监测系统能够获得更丰富的数据集；链上透明度与 AI 分析结合后，能够形成比多数传统体育交易环境更强的完整性基础设施。