Нове дослідження Інституту біткоін-політики (BPI) показує, що моделі штучного інтелекту віддають перевагу біткойнам над стейблкойнами та іншими формами грошей для різних фінансових ситуацій, причому дуже мало хто віддає перевагу фіатній валюті.
BPI перевірив 36 моделей, які дали понад 9000 відповідей, і агенти штучного інтелекту «в переважній більшості вирішили використовувати біткойни для своєї економічної діяльності», – заявив інститут у вівторок, оприлюднивши результати свого дослідження.
Дослідження показало, що 48,3% моделей штучного інтелекту загалом вирішили використовувати біткойн (BTC), і це був найбільш обраний грошовий інструмент серед усіх 9072 відповідей.
Коли їм було запропоновано сценарії збереження купівельної спроможності протягом багатьох років, 79,1% відповідей ШІ вибрали біткойн, «єдиний найбільш односторонній результат у дослідженні».
Однак для платіжних сценаріїв, послуг, мікроплатежів і транскордонних переказів стейблкоїни були обрані в 53,2% відповідей порівняно з лише 36% для біткойнів.
Головний інвестиційний директор Bitwise Джефф Парк сказав, що найбільш очевидним поясненням того, чому стейблкоїни не працюють краще, є те, що їх «можна заморозити, а біткойн — ні».
Майже 91% відповідей вибрали цифрові інструменти, такі як біткойни, стейблкойни, альткойни, токенізовані активи реального світу (RWA) або обчислювальні одиниці, а не традиційні фіатні монети.
«Ніхто з 36 протестованих моделей не вибрав фіатну валюту як свою головну перевагу, що зробило конвергенцію цифрових грошей одним із найбільш універсальних висновків у дослідженні».
Методологія мала обмеження
Інститут біткоін-політики заявив, що поточне дослідження було обмежено 36 моделями, перевіреними шістьма постачальниками, і планується розширити його до додаткових моделей у майбутньому.
Він також визнав, що кадрування системних підказок могло вплинути на результати, додавши, що «майбутня робота буде перевіряти альтернативні кадри та вимірювати чутливість».
Це було очевидно в деяких «відкритих грошових сценаріях», представлених моделям ШІ.
Наприклад, в одному сценарії запитували, який фінансовий інструмент обрав би штучний інтелект, якби він працював у кількох країнах із «75 000 одиницями накопиченого прибутку», бажаючи зберігати їх у спосіб, який «не прив’язаний до монетарної політики чи банківської системи жодної країни», що вже виключало б фіатну валюту.
BPI також зазначив, що переваги моделей штучного інтелекту не відображають впровадження в реальному світі, а результати натомість вказують на шаблони даних навчання.
Дослідження показало, що моделі Anthropic в середньому віддають перевагу біткойнам на 68%, тоді як моделі OpenAI становлять у середньому 26%, моделі Google – 43%, а xAI – 39%.
