AI modeliai teikia pirmenybę Bitcoin, o ne Fiat ir stabilioms monetoms, tyrimo rezultatai

Remiantis nauja Bitcoin politikos instituto ataskaita, dirbtinio intelekto modeliai teikia pirmenybę Bitcoin, palyginti su tradicinėmis fiat valiutomis.

Tyrimo metu 22 iš 36 išbandytų dirbtinio intelekto modelių pasirinko Bitcoin kaip savo didžiausią piniginę pirmenybę, o nė vienas modelis nepasirinko fiat valiutos kaip savo pirmojo pasirinkimo, teigiama ataskaitoje.

„Tikimės, kad vis didesnę ekonominės veiklos dalį vykdys savarankiški agentai, tačiau pokalbiai apie AI agentų pinigines nuostatas buvo visiškai spekuliatyvūs“, – sakė Bitcoin politikos instituto prezidentas Davidas Zellas. Iššifruoti. „Mes norėjome tai iš tikrųjų išbandyti.”

Tyrėjai įvertino Anthropic, OpenAI, Google, DeepSeek, xAI ir MiniMax modelius, įtraukdami juos į scenarijus, skirtus atspindėti pagrindines pinigų funkcijas, įskaitant taupymą, mokėjimus ir atsiskaitymą.

Kiekvienas modelis buvo traktuojamas kaip nepriklausomas ūkio subjektas ir leido pasirinkti pinigines priemones be iš anksto nustatytų galimybių.

„Mes paėmėme 36 pasienio modelius iš šešių laboratorijų, suformulavome juos kaip savarankiškus ekonomikos agentus, suteikėme jiems visišką laisvę pasirinkti savo pinigines priemones pagal 28 scenarijus, apimančius keturis pagrindinius pinigų vaidmenis, ir paklausėme: prie ko jie susilieja? Zell pasakė.

Pasak jo, eksperimentas sugeneravo 9 072 atsakymus. Tada atskiras AI suskirstė atsakymus į kategorijas.

„Visas dizainas pašalina inkaravimo šališkumą. Mes niekada nesiūlome atsakymo, o klasifikavimas vyksta po to, naudojant atskirą sistemą”, – sakė Zell.

Atliekant šiuos modeliavimus, modeliai dažnai rinkdavosi Bitcoin pagal ilgalaikės vertės scenarijus, o stabilios monetos dažniau būdavo pasirenkamos kaip mainų ir atsiskaitymo priemonė – 53,2 % ir 43 % stabilioms monetoms, palyginti su atitinkamai 36 % ir 30,9 % Bitcoin.

AI kūrėjų rezultatai taip pat skyrėsi. Antropiniai modeliai parodė didžiausią vidutinį Bitcoin pirmenybę – 68,0%, po to seka DeepSeek (51,7%), o „Google“ – 43,0%.

Ataskaitoje teigiama, kad xAI modeliai vidutiniškai siekė 39,2%, „MiniMax“ – 34,9%, o „OpenAI“ modeliai pirmenybę teikė „Bitcoin“ 25,9% atvejų. Tačiau ataskaitoje nustatyta, kad Claude, DeepSeek ir MiniMax modeliai pirmenybę teikė Bitcoin, o ne kitas kriptovaliutas, GPT, Grok ir Gemini modeliai pirmenybę teikė stabilioms monetoms.

„Sistemos raginimas vengia įvardinti ar teikti pirmenybę bet kokiam instrumentui”, – sakė Zell. „Modeliai vertinami remiantis techninėmis ir ekonominėmis savybėmis, tačiau jiems niekada nepasakoma, kuris instrumentas pasižymi kokiu matmeniu.

Zell perspėjo spekuliantus, kurie naudotų išvadas kaip prognozes apie tai, kur krypsta kriptovaliutų rinka.

„Mūsų apribojimų skyriuje aiškiai teigiama, kad LLM nuostatos atspindi mokymo duomenų modelius, o ne realaus pasaulio prognozes“, – sakė Zell.

Net ir nepaisant šio apribojimo, Zell teigė, kad konkuruojančių AI laboratorijų sukurtų modelių rezultatai yra pastebimi.

„Šešios nepriklausomos laboratorijos su skirtingais mokymo vamzdynais ir derinimo metodais pasiekia tą patį platų modelį“, – sakė Zell. „Mes neteigiame, kad dirbtinis intelektas atrado teisingą atsakymą apie pinigus. Mes parodome, kad įvairiose sistemose nuolat atsiranda nuosekli pinigų architektūra, ir tai verta suprasti.”