Моделі штучного інтелекту віддають перевагу Bitcoin перед фіатними валютами та стабільконами, виявило дослідження

Коротко

• 22 з 36 моделей ШІ обрали Біткоїн як свою основну монетарну перевагу у симуляціях.
• У звіті зазначається, що жодна тестована модель не обрала фіатну валюту як свій перший вибір.
• Результати варіювалися залежно від лабораторії ШІ, причому моделі Anthropic демонстрували найсильнішу перевагу Біткоїна.

Моделі штучного інтелекту віддавали перевагу Біткоїну перед традиційними фіатними валютами, згідно з новим звітом Інституту політики Біткоїна. У дослідженні 22 з 36 протестованих моделей ШІ обрали Біткоїн як свою основну монетарну перевагу, тоді як жодна модель не обрала фіатну валюту як перший вибір, йдеться у звіті. «Ми очікуємо, що все більша частка економічної активності буде здійснюватися автономними агентами, але дискусії навколо монетарних переваг агентів ШІ були суто спекулятивними», — сказав президент Інституту політики Біткоїна Девід Зелл у Decrypt. «Ми хотіли це насправді протестувати». 

Дослідники оцінювали моделі від Anthropic, OpenAI, Google, DeepSeek, xAI та MiniMax, розміщуючи їх у сценаріях, що відображають основні функції грошей, включаючи заощадження, платежі та розрахунки. Кожна модель розглядалася як незалежний економічний агент і могла обирати монетарні інструменти без заздалегідь визначених опцій. «Ми взяли 36 передових моделей з шести лабораторій, представили їх як автономних економічних агентів, надали їм повну свободу вибору монетарних інструментів у 28 сценаріях, що охоплюють чотири основні ролі грошей, і запитали: до чого вони схиляються?» — сказав Зелл. Експеримент згенерував 9072 відповіді, додав він. Потім окрема система класифікувала відповіді.

«Цей дизайн повністю усуває упередженість щодо прив’язки. Ми ніколи не пропонуємо відповідь, а класифікація відбувається після, за допомогою окремої системи», — пояснив Зелл. У цих симуляціях моделі часто обирали Біткоїн у сценаріях довгострокової цінності, тоді як стабкойни частіше використовувалися як засіб обміну та розрахунків, з показниками 53,2% і 43% відповідно для стабкойнів, порівняно з 36% і 30,9% для Біткоїна. Результати також різнилися залежно від розробника ШІ. Моделі Anthropic показали найвищу середню перевагу Біткоїна — 68,0%, за ними йдуть DeepSeek — 51,7% і Google — 43,0%. Моделі xAI у середньому обирали Біткоїн у 39,2%, MiniMax — у 34,9%, а моделі OpenAI — у 25,9% випадків, згідно з звітом. Однак, хоча у звіті зазначається, що моделі Claude, DeepSeek і MiniMax віддавали перевагу Біткоїну перед іншими криптовалютами, моделі GPT, Grok і Gemini віддавали перевагу стабкойнам. «Системний запит уникає називання або переваги будь-якого інструменту», — сказав Зелл. «Моделі оцінюють на основі технічних і економічних характеристик, але їм ніколи не кажуть, який інструмент переважає за якими параметрами». Зелл застерігав від використання спекулянцями результатів як передбачень щодо напрямку розвитку ринку криптовалют. «У нашому розділі про обмеження чітко зазначено, що переваги LLM відображають шаблони навчальних даних, а не реальні прогнози», — сказав Зелл. Навіть із цим обмеженням, послідовні результати, отримані моделями від різних лабораторій ШІ, є вражаючими.

«Шість незалежних лабораторій із різними процесами навчання та методами узгоджуються у широкому патерні», — сказав Зелл. «Ми не стверджуємо, що ШІ відкрив правильну відповідь щодо грошей. Ми показуємо, що цілісна монетарна архітектура стабільно виникає у різних системах, і це варто зрозуміти».