دراسة معهد سياسة البيتكوين تجد أن 22 من 36 نموذج ذكاء اصطناعي تفضل البيتكوين على العملات الورقية في المحاكاة المالية

أصدر معهد سياسة البيتكوين دراسة في 3 مارس 2026، أظهرت أن 22 من أصل 36 نموذج ذكاء اصطناعي متقدم تم اختبارها اختارت البيتكوين كأفضل خيار نقدي لها عند وضعها في محاكاة كوكلاء اقتصاديين مستقلين.

لم يختار أي من النماذج العملة الورقية كخيار أول عبر 28 سيناريو تغطي الوظائف الأساسية للنقود، بما في ذلك الادخار، والمدفوعات، والتسوية، وفقًا للتقرير. وتفاوتت النتائج حسب مطور الذكاء الاصطناعي، حيث أظهرت نماذج أنثروبيك أعلى متوسط تفضيل للبيتكوين بنسبة 68.0%، بينما فضلت نماذج أوبن إيه آي البيتكوين فقط بنسبة 25.9%، مفضلة العملات المستقرة كوسيلة للتبادل.

تصميم الدراسة والمنهجية

قيم الباحثون نماذج من ستة مختبرات رئيسية للذكاء الاصطناعي—أنثروبيك، أوبن إيه آي، جوجل، ديب سيك، إكس إيه آي، وMiniMax—ووضعوها في سيناريوهات تعكس الأدوار الأساسية للنقود. عُامل كل نموذج كوكيل اقتصادي مستقل وسمح له باختيار أدوات نقدية دون خيارات محددة مسبقًا، مما أزال تحيز التثبيت من تصميم التجربة.

ولدت التجربة 9072 استجابة عبر 28 سيناريو تغطي الوظائف الأربعة الأساسية للنقود: مخزن القيمة، وسيلة التبادل، وحدة الحساب، وأداة التسوية. قام نظام ذكاء اصطناعي منفصل بتصنيف الردود بعد ذلك لتجنب التأثير على اختيارات النماذج.

شرح ديفيد زيل، رئيس معهد سياسة البيتكوين، أن الدراسة تهدف إلى تجاوز التكهنات حول تفضيلات الذكاء الاصطناعي النقدية. وقال زيل: “كنا نريد أن نختبر ذلك فعليًا”، مشيرًا إلى أن النقاشات حول وكلاء الذكاء الاصطناعي والنقود كانت حتى الآن مجرد تكهنات.

البيتكوين والعملات المستقرة تؤدي وظائف نقدية مختلفة

أظهرت النماذج خلال المحاكاة تمييزًا وظيفيًا في تفضيلاتها النقدية. ففي سيناريوهات القيمة طويلة الأمد، كانت النماذج تختار البيتكوين بشكل متكرر، بينما كانت العملات المستقرة أكثر اختيارًا كوسيلة للتبادل وأداة للتسوية.

كانت العملات المستقرة مفضلة لوظائف وسيلة التبادل بنسبة 53.2% مقارنة بـ 36% للبيتكوين. وللتسوية، تم اختيار العملات المستقرة بنسبة 43% مقابل 30.9% للبيتكوين. ويشير هذا النمط إلى أن النماذج تدرك الاستخدامات المثلى المختلفة للأدوات النقدية بناءً على خصائصها التقنية.

أكد زيل أن النماذج لم تُخبر أبدًا عن أي أداة تتفوق على الأخرى في أي بعد. وقال: “الرسالة النظامية تتجنب تسمية أو تفضيل أي أداة”، مضيفًا: “تقيم النماذج بناءً على الخصائص التقنية والاقتصادية، لكنها لا تُخبر بأي أداة تتفوق على الأخرى في أي بعد.”

الاختلافات بين مطوري الذكاء الاصطناعي

أظهرت النتائج تفاوتًا كبيرًا اعتمادًا على مصدر النموذج. حيث أظهرت نماذج أنثروبيك أعلى تفضيل للبيتكوين بمعدل 68.0%، تليها ديب سيك بنسبة 51.7% وجوجل بنسبة 43.0%. وبلغ متوسط نماذج إكس إيه آي 39.2%، وMiniMax 34.9%، وأوبن إيه آي فضلت البيتكوين بنسبة 25.9% فقط.

وجدت الدراسة أن نماذج كلود، ديب سيك، وMiniMax فضلت البيتكوين على العملات الرقمية الأخرى، بينما نماذج GPT، وGrok، وGemini فضلت العملات المستقرة كخيار رئيسي. وقد يعكس ذلك اختلافات في بيانات التدريب، وطرق التوافق، أو الاختيارات المعمارية بين المختبرات المختلفة.

القيود والتفسير

حذر زيل من استخدام النتائج كتوقعات سوقية أو كدليل على أن الذكاء الاصطناعي “اكتشف” خصائص نقدية مثالية. وقال: “قسم القيود لدينا يوضح بوضوح أن تفضيلات نماذج اللغة الكبيرة تعكس أنماط بيانات التدريب، وليس تنبؤات حقيقية.”

على الرغم من هذا القيد، أكد زيل أن اتساق النتائج عبر نماذج مستقلة التطوير أمر ملحوظ. وقال: “ستة مختبرات مستقلة ذات خطوط تدريب وتوافق مختلفة تصل إلى نفس النمط العام.” مضيفًا: “نحن لا ندعي أن الذكاء الاصطناعي اكتشف الإجابة الصحيحة عن النقود. نحن نُظهر أن بنية نقدية متماسكة تظهر باستمرار عبر أنظمة متنوعة، وهذا أمر يستحق الفهم.”

تسهم الدراسة ببيانات تجريبية في النقاش حول كيفية تفاعل وكلاء الذكاء الاصطناعي المستقلين مع الأنظمة المالية مع تزايد مشاركتهم في النشاط الاقتصادي. وتشير أنماط التفضيل المتسقة إلى أن بيانات التدريب عبر أنظمة الذكاء الاصطناعي المتعددة تحتوي على معلومات متماسكة حول الخصائص الوظيفية للأدوات النقدية المختلفة.

الأسئلة الشائعة: نماذج الذكاء الاصطناعي والتفضيلات النقدية

لماذا فضلت نماذج الذكاء الاصطناعي البيتكوين على العملة الورقية في الدراسة؟

قيمت النماذج الأدوات النقدية بناءً على خصائصها التقنية والاقتصادية عبر سيناريوهات تحاكي الوظائف الأساسية للنقود. غالبًا ما اختارت البيتكوين في سيناريوهات القيمة طويلة الأمد، بينما فضلت العملات المستقرة لوظائف وسيلة التبادل. لم تختار أي من النماذج العملة الورقية كخيار أول في أي سيناريو، لكن الباحثين يحذرون من أن هذه التفضيلات تعكس أنماط بيانات التدريب وليست تنبؤات حقيقية.

أي نماذج الذكاء الاصطناعي أظهرت أقوى تفضيل للبيتكوين؟

أظهرت نماذج أنثروبيك أعلى تفضيل للبيتكوين بمعدل 68.0%، تليها ديب سيك بنسبة 51.7% وجوجل بنسبة 43.0%. وبلغ متوسط نماذج إكس إيه آي 39.2%، وMiniMax 34.9%، وأوبن إيه آي فضلت البيتكوين بنسبة 25.9%. فضلت نماذج كلود، ديب سيك، وMiniMax البيتكوين على العملات الرقمية الأخرى، بينما نماذج GPT، وGrok، وGemini فضلت العملات المستقرة.

ما أهمية دراسة معهد سياسة البيتكوين؟

توفر الدراسة بيانات تجريبية حول كيفية تقييم نماذج الذكاء الاصطناعي المتقدمة للأدوات النقدية عند تصرفها كوكلاء اقتصاديين مستقلين، متجاوزة النقاشات التخمينية حول الذكاء الاصطناعي والنقود. وتشير نتائج التوافق عبر ستة أنظمة ذكاء اصطناعي مستقلة إلى أن بيانات التدريب تحتوي على معلومات متماسكة حول الخصائص الوظيفية للأدوات النقدية المختلفة، رغم أن الباحثين يحذرون من استخدامها كتوقعات سوقية.