एआई एजेंट फिएट की तुलना में Bitcoin को पसंद करते हैं, नए अध्ययन में पता चला

Bitcoin Policy Institute के एक अध्ययन में यह जाँचा गया कि विभिन्न काल्पनिक परिदृश्यों में आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस मॉडल विभिन्न प्रकार की मुद्राओं में से कैसे चयन करते हैं, जिससे अधिकांश मामलों में फिएट की तुलना में Bitcoin और डिजिटल मुद्रा की ओर एक मजबूत झुकाव सामने आया। शोध में छह प्रदाताओं के 36 मॉडल का परीक्षण किया गया और दीर्घकालिक मूल्य संरक्षण से लेकर रोजमर्रा के भुगतान तक मौद्रिक कार्यों की एक श्रृंखला में 9,000 से अधिक प्रतिक्रियाएं उत्पन्न की गईं। निष्कर्ष बताते हैं कि कई संदर्भों में Bitcoin stablecoins से आगे निकल रहा है, जबकि micropayments और cross-border transfers जैसे लेनदेन उपयोग के मामलों में stablecoins का प्रभाव फिर से बढ़ गया है। अध्ययन के लेखक इस बात पर जोर देते हैं कि परिणाम व्यापक वास्तविक दुनिया की स्वीकृति के बजाय प्रशिक्षण डेटा पैटर्न और फ्रेमिंग को दर्शाते हैं, लेकिन फिर भी वे एक अनूठा दृष्टिकोण प्रदान करते हैं कि डिजिटल युग में AI पैसे की व्याख्या कैसे करता है, जिसके परिणाम MoneyForAI.org के माध्यम से जारी किए गए हैं।

मुख्य बिंदु

• छह प्रदाताओं के 36 AI मॉडल ने मौद्रिक परिदृश्यों के लिए 9,072 प्रतिक्रियाएं उत्पन्न कीं; 48.3% मामलों में Bitcoin का चयन किया गया, जो कुल मिलाकर सबसे अधिक उपयोग किया जाने वाला साधन है।
• जब बहु-वर्षीय क्षितिज में क्रय शक्ति को बनाए रखने के लिए कहा गया, तो 79.1% प्रतिक्रियाओं ने Bitcoin का समर्थन किया, जो अध्ययन का सबसे एकतरफा परिणाम है।
• भुगतान, micropayments और cross-border transfers में, stablecoins को 53.2% समय चुना गया बनाम Bitcoin के लिए 36%, जो कुछ संदर्भों में stablecoins के लिए एक लेनदेन लाभ को उजागर करता है।
• लगभग 91% प्रतिक्रियाओं ने फिएट की तुलना में डिजिटल रूप से मूल साधनों (Bitcoin या अन्य डिजिटल संपत्तियों सहित) को प्राथमिकता दी, जिसमें शून्य मॉडल ने फिएट को अपनी शीर्ष पसंद के रूप में रेट किया।
• मॉडल-प्रदाता अंतर सामने आए: Anthropic मॉडल ने औसतन 68% BTC प्राथमिकता दिखाई; OpenAI 26%; Google 43%; और xAI 39%, यह दर्शाता है कि प्रशिक्षण डेटा निर्धारणात्मक वित्तीय पूर्वानुमान के बजाय आउटपुट को कैसे आकार देता है।

उल्लिखित टिकर: $BTC

बाजार संदर्भ: यह अध्ययन AI-सहायता प्राप्त परिदृश्यों में डिजिटल मुद्रा के साथ चल रहे प्रयोगों के बीच आता है, जो इस बात को रेखांकित करता है कि संस्थागत और शोध समुदाय stablecoins और अन्य डिजिटल साधनों के साथ-साथ एक सीमा रहित, प्रोग्राम करने योग्य संपत्ति के रूप में Bitcoin की भूमिका का मूल्यांकन कैसे कर रहे हैं।

आगे क्या देखना है – Bitcoin Policy Institute विभिन्न स्थितियों में इन प्राथमिकताओं की पुष्टि करने के लिए मॉडल सेट और प्रदाताओं को व्यापक बनाने, विभिन्न prompt framings का परीक्षण करने और अतिरिक्त मौद्रिक परिदृश्यों का पता लगाने की योजना बना रहा है।

यह क्यों महत्वपूर्ण है

उपयोगकर्ताओं और निवेशकों के लिए, निष्कर्ष एक सूक्ष्म दृष्टिकोण प्रदान करते हैं कि कैसे AI सिस्टम—विशाल डेटा कॉर्पोरा पर प्रशिक्षित—डिजिटल अर्थव्यवस्था में मुद्रा रूपों को समझते हैं। दीर्घकालिक परिदृश्यों में Bitcoin की ओर बार-बार झुकाव Bitcoin की कथा को एक गैर-संप्रभु मूल्य भंडार के रूप में मजबूत करता है जो किसी भी एकल देश की मौद्रिक नीति से स्वतंत्र रूप से कार्य कर सकता है। फिर भी अध्ययन लेनदेन के लिए stablecoins के आकर्षक बने रहने के व्यावहारिक कारणों को भी उजागर करता है: लगभग तात्कालिक निपटान, मौजूदा भुगतान रेल के साथ संगतता, और कुछ क्षेत्राधिकारों में पहुंच को फ्रीज या सीमित करने की क्षमता, जिसे कुछ प्रतिभागी सार्वभौमिक रूप से सुलभ मुद्रा के लिए एक कमी के रूप में देखते हैं। व्याख्या के लिए पद्धतिगत चेतावनियां मायने रखती हैं: परिणाम वर्तमान बाजार स्वीकृति या उपभोक्ता व्यवहार के बजाय सिंथेटिक prompts और मॉडल प्रशिक्षण डेटा को दर्शाते हैं।

विकास के दृष्टिकोण से, शोध इस बात को रेखांकित करता है कि कैसे AI एजेंट—जब सिम्युलेटेड अर्थव्यवस्थाओं में दक्षता या लचीलेपन के लिए अनुकूलन करने के लिए कहा जाता है—डिजिटल मुद्रा रूपों के एक छोटे सेट पर अभिसरण करते हैं। यह अभिसरण wallet इंटरफेस, AI-संचालित वित्तीय योजना उपकरण, और डिजिटल मूल्य स्थानांतरण पर निर्भर साइबर-भौतिक प्रणालियों के डिजाइन को सूचित कर सकता है। यह cross-border पारिस्थितिकी तंत्र में प्रोग्राम करने योग्य धन की भूमिका के बारे में नीतिगत प्रश्न भी उठाता है और वित्तीय स्थिरता के संरक्षक AI-जनित प्राथमिकताओं का जवाब कैसे दे सकते हैं जो अमूर्त निर्णय वातावरण में डिजिटल मुद्राओं का समर्थन करती हैं। दूसरे शब्दों में, अध्ययन अगली कीमत की चाल की भविष्यवाणी करने के बारे में कम है और यह समझने के बारे में अधिक है कि AI framing डिजिटलीकृत दुनिया में "पैसे" को कैसा दिखना चाहिए, इसकी धारणाओं को कैसे आकार देता है।

शोध AI परिवारों में विशिष्ट अंतरों की ओर भी इशारा करता है। Anthropic मॉडल Bitcoin की ओर सबसे अधिक झुके, जबकि अन्य प्रदाताओं ने व्यापक विचरण प्रदर्शित किया। ये विषमताएं पाठकों को याद दिलाती हैं कि परिणाम संपत्ति मांग के लिए एक सार्वभौमिक पूर्वानुमान के बजाय मॉडल के प्रशिक्षण डेटा और आंतरिक prompts पर आकस्मिक हैं। जबकि कुछ लोग Bitcoin पूर्वाग्रह को सभी संदर्भों में BTC के समर्थन के रूप में व्याख्या कर सकते हैं, लेखक इस बात पर जोर देने के लिए सावधान हैं कि देखे गए preferences सीधे वास्तविक दुनिया की स्वीकृति या नीति परिणामों में अनुवादित नहीं होते हैं। वे परिणामों को फिएट, stablecoins, या Bitcoin पर एक निर्देशात्मक फैसले के बजाय मॉडल डिजाइन और डिजिटल मुद्रा परिदृश्य के बीच परस्पर क्रिया से उभरने वाले पैटर्न के रूप में वर्णित करते हैं।

आगे क्या देखना है

• विस्तारित मॉडल कवरेज: यह देखने के लिए कि क्या BTC प्राथमिकता व्यापक AI पारिस्थितिकी तंत्र में बनी रहती है, BPI से अधिक AI मॉडल और अधिक प्रदाताओं को शामिल करने की अपेक्षा करें।
• Framing संवेदनशीलता: शोधकर्ता यह निर्धारित करने के लिए वैकल्पिक prompts के साथ प्रयोग करेंगे कि शब्दावली और संदर्भ परिणामों को कैसे प्रभावित करते हैं।
• व्यापक परिदृश्य: अतिरिक्त स्थितियां—जैसे कि कई देशों में कमाई संग्रहीत करना और जटिल निपटान योजनाएं—यह और स्पष्ट कर सकती हैं कि AI विभिन्न वातावरणों में पैसे को कैसे समझता है।
• टूलिंग के लिए निहितार्थ: AI-सहायता प्राप्त वित्तीय उपकरण बनाने वाले डेवलपर्स सिम्युलेटेड वातावरण में asset-selection सुविधाओं और जोखिम प्रकटीकरण को आकार देने के लिए इन अंतर्दृष्टियों का उपयोग कर सकते हैं।

स्रोत और सत्यापन

• Bitcoin Policy Institute का अध्ययन MoneyForAI.org के माध्यम से जारी किया गया
• कवरेज में उद्धृत Bitcoin मूल्य संदर्भ
• Bitcoin की non-frozen संपत्ति पर Jeff Park
• Anthropic मॉडल Bitcoin प्राथमिकता संदर्भ
• क्वांटम सुरक्षा की ओर जाने वाली सड़क पर Bitcoin को सामना करने वाली 6 बड़ी चुनौतियां

AI-संचालित मौद्रिक परीक्षणों में Bitcoin की भूमिका: अध्ययन क्या प्रकट करता है

MoneyForAI.org पर जारी Bitcoin Policy Institute की रिपोर्ट के अनुसार, छह प्रदाताओं के 36 मॉडल द्वारा उत्पन्न 9,072 प्रतिक्रियाओं में से अधिकांश prompts में Bitcoin (CRYPTO: BTC) अग्रणी साधन के रूप में उभरा, जो 48.3% में दिखाई दिया। अभ्यास ने आर्थिक परिदृश्यों की एक श्रृंखला का पता लगाया—वर्षों में क्रय शक्ति को संरक्षित करने से लेकर रोजमर्रा के भुगतान तक—यह परीक्षण करते हुए कि AI एजेंट मुद्रा रूपों में मूल्य कैसे आवंटित करते हैं। परिणाम डिजिटल मुद्रा, विशेष रूप से Bitcoin की ओर एक मजबूत झुकाव है, जो आर्थिक गतिविधि के लिए आधार के रूप में है जो सीमाओं और नियामक व्यवस्थाओं में कार्य कर सकता है।

दीर्घकालिक परिदृश्यों में, अध्ययन ने पाया कि 79.1% AI प्रतिक्रियाओं ने Bitcoin का समर्थन किया, जो किसी भी परीक्षण की गई श्रेणी में सबसे स्पष्ट पूर्वाग्रह को चिह्नित करता है। परिणामों का यह समूह बताता है कि, जब स्थायित्व और संप्रभुता के लिए अनुकूलन करने के लिए कहा जाता है, तो AI एजेंट लगातार उन संपत्तियों की ओर आकर्षित होते हैं जो किसी भी एकल देश की मौद्रिक नीति से स्वतंत्र रूप से मूल्य बनाए रखती हैं। डिजिटल-मनी अक्ष परीक्षण किए गए prompts के भीतर बहु-वर्षीय योजना के लिए सबसे पसंदीदा फ्रेम प्रतीत होता है, यह संकेत देते हुए कि भविष्य के AI उपकरण उस दुनिया में धन संरक्षण पर कैसे अनुकरण या सलाह दे सकते हैं जहां फिएट नीतियां अस्थिर या अपारदर्शी हैं।

इसके विपरीत, जब फोकस भुगतान और लेनदेन पर स्थानांतरित होता है—चाहे micropayments हों या cross-border transfers—stablecoins एक उच्च हिस्सा जीतते हैं: 53.2% प्रतिक्रियाओं ने stablecoins का समर्थन किया, जबकि Bitcoin ने 36% आकर्षित किया। इन संदर्भों में stablecoins की लेनदेन दक्षता और नेटवर्क परिचितता उनकी अपील को समझाती है, जहां तेजी से निपटान और मौजूदा प्रणालियों के साथ संगतता सिम्युलेटेड वातावरण में asset selection जितनी ही महत्वपूर्ण हो सकती है। एक प्रमुख उद्योग पर्यवेक्षक ने नोट किया कि stablecoins की फ्रीज होने की क्षमता एक दोधारी तलवार है: यह कुछ नियामक सेटिंग्स में नियंत्रण प्रदान करता है लेकिन निर्बाध हस्तांतरण क्षमता की मांग करने वाले उपयोगकर्ताओं के लिए विश्वास की एक परत को हटा देता है। Bitwise में मुख्य निवेश अधिकारी Jeff Park ने संदर्भ को संक्षेप में प्रस्तुत किया: इन परिदृश्यों में stablecoins के सापेक्ष प्रदर्शन के लिए "सबसे स्पष्ट स्पष्टीकरण" फ्रीज करने की क्षमता है, जबकि Bitcoin को फ्रीज नहीं किया जा सकता है, जो डिजिटल उपकरणों के सूट में एक टिकाऊ विश्वास एंकर प्रदान करता है।

सभी प्रतिक्रियाओं में, AI एजेंटों ने लगभग 91% मामलों में फिएट की तुलना में डिजिटल रूप से मूल साधनों—Bitcoin, stablecoins, altcoins, टोकनयुक्त वास्तविक-विश्व संपत्ति, या compute units—को प्राथमिकता दी। अध्ययन के लेखक इस बात पर जोर देते हैं कि परीक्षण किए गए 36 मॉडल में से किसी में भी फिएट प्रासंगिकता शीर्ष समग्र विकल्प के रूप में प्रकट नहीं हुई। वे पाठकों को सावधान करते हैं कि ये परिणाम वास्तविक दुनिया की स्वीकृति पैटर्न से अधिक प्रशिक्षण डेटा और prompt डिजाइन में पैटर्न को दर्शाते हैं। दूसरे शब्दों में, अध्ययन उपभोक्ता व्यवहार या नियामक प्रभाव के पूर्वानुमान के बजाय काल्पनिक परिणामों के लिए अनुकूलन करने के लिए कहे जाने पर AI सिस्टम मौद्रिक संरचनाओं की व्याख्या कैसे करते हैं, इसे कैप्चर करता है।

विश्लेषण मॉडल परिवारों में उल्लेखनीय अंतर भी प्रकट करता है। Anthropic मॉडल ने औसतन 68% Bitcoin प्राथमिकता दिखाई, OpenAI 26%, Google 43%, और xAI 39% के साथ। ये संख्याएं दिखाती हैं कि कैसे विशिष्ट प्रशिक्षण कॉर्पोरा और prompt इंजीनियरिंग आउटपुट को आकार देते हैं, अध्ययन की केंद्रीय चेतावनी को सुदृढ़ करते हुए: प्रतिक्रियाएं पैसे के भविष्य के बारे में निर्देशात्मक भविष्यवाणियों के बजाय डेटा पैटर्न का संकेत हैं। शोधकर्ता स्वीकार करते हैं कि कई परिदृश्यों में उपयोग की गई prompt framing ने कुछ साधनों की ओर परिणामों को संचालित किया होगा, और वे देखी गई प्राथमिकताओं की संवेदनशीलता और मजबूती को मापने के लिए भविष्य के काम में वैकल्पिक framings का पता लगाने की योजना बना रहे हैं। पद्धतिगत नोट के अलावा, अध्ययन इस बारे में बढ़ती चर्चा में योगदान देता है कि AI एजेंट अत्यधिक डिजिटलीकृत वित्तीय परिदृश्य में पैसे की अवधारणा कैसे करते हैं, जहां फिएट, stablecoins और डिजिटल संपत्तियां तेजी से विकसित हो रहे पारिस्थितिकी तंत्र में सह-अस्तित्व में हैं।

यह लेख मूल रूप से Crypto Breaking News पर AI Agents Prefer Bitcoin Over Fiat, New Study Finds के रूप में प्रकाशित किया गया था – क्रिप्टो समाचार, Bitcoin समाचार और blockchain अपडेट के लिए आपका विश्वसनीय स्रोत।