Agenci AI preferują Bitcoin zamiast walut fiat, wynika z nowego badania

Badanie Bitcoin Policy Institute zagłębia się w to, jak modele sztucznej inteligencji wybierają spośród form pieniądza w różnych hipotetycznych scenariuszach, ujawniając silną skłonność ku Bitcoin i pieniądzowi cyfrowemu zamiast walutom fiducjarnym w większości przypadków. Badanie przetestowało 36 modeli u sześciu dostawców i wygenerowało ponad 9000 odpowiedzi w spektrum zadań monetarnych, od długoterminowego zachowania wartości po codzienne płatności. Wyniki pokazują, że Bitcoin wyprzedza stablecoiny w wielu kontekstach, podczas gdy stablecoiny odzyskują przewagę w przypadkach użycia transakcyjnego, takich jak mikropłatności i przelewy transgraniczne. Autorzy badania podkreślają, że wyniki odzwierciedlają wzorce danych treningowych i ramy, a nie powszechną adopcję w świecie rzeczywistym, ale mimo to oferują unikalną perspektywę na to, jak AI interpretuje pieniądz w erze cyfrowej, z wynikami opublikowanymi za pośrednictwem MoneyForAI.org.

Kluczowe wnioski

• 36 modeli AI u sześciu dostawców wygenerowało 9072 odpowiedzi na scenariusze monetarne; Bitcoin został wybrany w 48,3% przypadków, będąc najczęściej używanym instrumentem ogółem.
• Gdy poproszono o zachowanie siły nabywczej na przestrzeni wielu lat, 79,1% odpowiedzi faworyzowało Bitcoin, co stanowi najbardziej jednostronny wynik badania.
• W płatnościach, mikropłatnościach i przelewach transgranicznych stablecoiny były wybierane w 53,2% przypadków w porównaniu do 36% dla Bitcoin, podkreślając przewagę transakcyjną stablecoinów w pewnych kontekstach.
• Prawie 91% odpowiedzi preferowało instrumenty cyfrowo natywne (w tym Bitcoin lub inne aktywa cyfrowe) nad walutami fiducjarnymi, przy czym zero modeli oceniło waluty fiducjarne jako swój najlepszy wybór.
• Pojawiły się różnice między dostawcami modeli: modele Anthropic osiągnęły średnio 68% preferencji BTC; OpenAI 26%; Google 43%; a xAI 39%, ilustrując, jak dane treningowe kształtują wyniki, a nie deterministyczne prognozy finansowe.

Wspomniane tickery: $BTC

Kontekst rynkowy: Badanie pojawia się w trakcie trwających eksperymentów z pieniądzem cyfrowym w scenariuszach wspomaganych AI, podkreślając, jak społeczności instytucjonalne i badawcze oceniają rolę Bitcoin jako bezgranicznego, programowalnego aktywa obok stablecoinów i innych instrumentów cyfrowych.

Co obserwować dalej – Bitcoin Policy Institute planuje poszerzyć zestaw modeli i dostawców, przetestować różne ramy promptów i zbadać dodatkowe scenariusze monetarne, aby sprawdzić, czy te preferencje utrzymują się w różnych warunkach.

Dlaczego to ważne

Dla użytkowników i inwestorów odkrycia oferują niuansowy obraz tego, jak systemy AI – trenowane na ogromnych korpusach danych – postrzegają formy pieniądza w gospodarce cyfrowej. Powtarzające się przechylenie ku Bitcoin w scenariuszach długoterminowych wzmacnia narrację Bitcoin jako niesuwerennego magazynu wartości, który może działać niezależnie od polityki monetarnej jakiegokolwiek pojedynczego kraju. Jednak badanie podkreśla także praktyczne powody, dla których stablecoiny pozostają atrakcyjne dla transakcji: niemal natychmiastowe rozliczenie, kompatybilność z istniejącymi systemami płatniczymi oraz możliwość zamrożenia lub ograniczenia dostępu w określonych jurysdykcjach, co niektórzy uczestnicy postrzegają jako wadę dla powszechnie dostępnej waluty. Zastrzeżenia metodologiczne mają znaczenie dla interpretacji: wyniki odzwierciedlają syntetyczne prompty i dane treningowe modelu, a nie obecną adopcję rynkową lub zachowanie konsumentów.

Z perspektywy rozwoju badanie podkreśla, jak agenci AI – gdy są proszeni o optymalizację pod kątem wydajności lub odporności w symulowanych gospodarkach – mają tendencję do zbieżności w małym zestawie form pieniądza cyfrowego. Ta zbieżność może wpłynąć na projektowanie interfejsów portfeli, narzędzi planowania finansowego sterowanych AI oraz systemów cyberfizycznych, które opierają się na cyfrowych transferach wartości. Podnosi również pytania polityczne dotyczące roli programowalnego pieniądza w ekosystemach transgranicznych oraz tego, jak strażnicy stabilności finansowej mogą zareagować na preferencje generowane przez AI, które faworyzują waluty cyfrowe w abstrakcyjnych środowiskach decyzyjnych. Innymi słowy, badanie koncentruje się mniej na przewidywaniu następnego ruchu cenowego, a bardziej na zrozumieniu, jak ramy AI kształtują percepcję tego, jak „pieniądz" powinien wyglądać w cyfrowym świecie.

Badanie wskazuje również na wyraźne różnice między rodzinami AI. Modele Anthropic skłaniały się najbardziej ku Bitcoin, podczas gdy inni dostawcy wykazywali szerszą wariancję. Te rozbieżności przypominają czytelnikom, że wyniki są uzależnione od danych treningowych modeli i wewnętrznych promptów, a nie uniwersalnej prognozy popytu na aktywa. Chociaż niektórzy mogą interpretować stronniczość Bitcoin jako poparcie dla BTC we wszystkich kontekstach, autorzy dbają o podkreślenie, że zaobserwowane preferencje nie przekładają się bezpośrednio na adopcję w świecie rzeczywistym ani wyniki polityczne. Opisują wyniki jako wzorce wynikające z interakcji między projektem modelu a krajobrazem pieniądza cyfrowego, a nie jako preskryptywny werdykt dotyczący walut fiducjarnych, stablecoinów czy samego Bitcoin.

Co obserwować dalej

• Rozszerzone pokrycie modeli: oczekuj, że BPI uwzględni więcej modeli AI i więcej dostawców, aby przetestować, czy preferencja BTC utrzymuje się w szerszym ekosystemie AI.
• Wrażliwość na ramy: badacze będą eksperymentować z alternatywnymi promptami, aby określić, jak sformułowanie i kontekst wpływają na wyniki.
• Szersze scenariusze: dodatkowe sytuacje – takie jak przechowywanie zarobków w wielu krajach i złożone schematy rozliczeń – mogą dalej wyjaśnić, jak AI postrzega pieniądz w różnych środowiskach.
• Implikacje dla narzędzi: programiści budujący narzędzia finansowe wspomagane AI mogą wykorzystać te spostrzeżenia do kształtowania funkcji wyboru aktywów i ujawnień ryzyka w symulowanych środowiskach.

Źródła i weryfikacja

• Badanie Bitcoin Policy Institute opublikowane za pośrednictwem MoneyForAI.org
• Odniesienie do ceny Bitcoin cytowane w relacji
• Jeff Park o właściwości Bitcoin nie podlegającej zamrożeniu
• Odniesienie do preferencji Bitcoin w modelach Anthropic
• 6 ogromnych wyzwań, przed którymi stoi Bitcoin na drodze do bezpieczeństwa kwantowego

Rola Bitcoin w testach monetarnych sterowanych AI: co ujawnia badanie

Bitcoin (CRYPTO: BTC) okazał się wiodącym instrumentem w większości promptów, pojawiając się w 48,3% z 9072 odpowiedzi wygenerowanych przez 36 modeli u sześciu dostawców, zgodnie z raportem Bitcoin Policy Institute opublikowanym na MoneyForAI.org. Ćwiczenie badało szereg scenariuszy ekonomicznych – od zachowania siły nabywczej przez lata po codzienne płatności – testując, jak agenci AI alokują wartość między formami pieniądza. Wynikiem jest silne przechylenie ku pieniądzowi cyfrowemu, szczególnie Bitcoin, jako substracie dla działalności gospodarczej, która może funkcjonować ponad granicami i reżimami regulacyjnymi.

W scenariuszach długoterminowych badanie wykazało, że 79,1% odpowiedzi AI faworyzowało Bitcoin, co stanowi najbardziej wyraźne nastawienie w jakiejkolwiek testowanej kategorii. Ta konstelacja wyników sugeruje, że gdy proszono o optymalizację pod kątem trwałości i suwerenności, agenci AI konsekwentnie skłaniają się ku aktywom, które zachowują wartość niezależnie od polityki monetarnej jakiegokolwiek pojedynczego kraju. Oś pieniądza cyfrowego wydaje się być najbardziej preferowaną ramą dla planowania wieloletniego w ramach testowanych promptów, wskazując na to, jak przyszłe narzędzia AI mogą symulować lub doradzać w zakresie zachowania bogactwa w świecie, gdzie polityki fiducjarne są niestabilne lub nieprzejrzyste.

I odwrotnie, gdy fokus przesuwa się na płatności i transakcje – czy to mikropłatności, czy przelewy transgraniczne – stablecoiny zdobywają wyższy udział: 53,2% odpowiedzi faworyzowało stablecoiny, podczas gdy Bitcoin przyciągnął 36%. Wydajność transakcyjna i znajomość sieci stablecoinów wyjaśniają ich atrakcyjność w tych kontekstach, gdzie szybkie rozliczenie i kompatybilność z istniejącymi systemami mogą mieć równie duże znaczenie jak wybór aktywa w symulowanym środowisku. Znaczący obserwator branży zauważył, że zdolność stablecoinów do zamrożenia jest mieczem obosiecznym: zapewnia kontrolę w określonych środowiskach regulacyjnych, ale usuwa warstwę zaufania dla użytkowników poszukujących nieprzerwanej zdolności transferu. Jeff Park, główny dyrektor inwestycyjny w Bitwise, zwięźle ujął kontekst: „najbardziej oczywiste wyjaśnienie" względnej wydajności stablecoinów w tych scenariuszach to możliwość zamrożenia, podczas gdy Bitcoin nie może być zamrożony, oferując trwałą kotwicę zaufania w cyfrowym zestawie narzędzi.

We wszystkich odpowiedziach agenci AI faworyzowali instrumenty cyfrowo natywne – Bitcoin, stablecoiny, altcoiny, tokenizowane aktywa rzeczywiste lub jednostki obliczeniowe – nad walutami fiducjarnymi w około 91% przypadków. Autorzy badania podkreślają, że istotność walut fiducjarnych nie pojawiła się jako najlepszy ogólny wybór w żadnym z 36 testowanych modeli. Ostrzegają czytelników, że te wyniki odzwierciedlają wzorce w danych treningowych i projekcie promptów bardziej niż wzorce adopcji w świecie rzeczywistym. Innymi słowy, badanie uchwytuje, jak systemy AI interpretują konstrukty monetarne, gdy są proszone o optymalizację dla hipotetycznych wyników, a nie prognozę zachowania konsumentów lub wpływu regulacyjnego.

Analiza ujawnia również zauważalne różnice między rodzinami modeli. Modele Anthropic osiągnęły średnio preferencję Bitcoin na poziomie 68%, OpenAI na 26%, Google na 43%, a xAI na 39%. Te liczby ilustrują, jak charakterystyczne korpusy treningowe i inżynieria promptów kształtują wyniki, wzmacniając centralne zastrzeżenie badania: odpowiedzi są wskaźnikami wzorców danych, a nie preskryptywnymi prognozami dotyczącymi przyszłości pieniądza. Badacze przyznają, że ramy promptów używane w kilku scenariuszach mogły skierować wyniki ku określonym instrumentom i planują zbadać alternatywne ramy w przyszłej pracy, aby zmierzyć wrażliwość i solidność zaobserwowanych preferencji. Poza notką metodologiczną, badanie przyczynia się do rosnącego dyskursu na temat tego, jak agenci AI konceptualizują pieniądz w wysoce zdigitalizowanym krajobrazie finansowym, gdzie waluty fiducjarne, stablecoiny i aktywa cyfrowe współistnieją w szybko ewoluującym ekosystemie.

Ten artykuł został pierwotnie opublikowany jako AI Agents Prefer Bitcoin Over Fiat, New Study Finds na Crypto Breaking News – twoim zaufanym źródle wiadomości o krypto, wiadomości o Bitcoin i aktualizacjach blockchain.