เอเจนต์ AI ชอบบิตคอยน์มากกว่าเงินเฟียต การศึกษาใหม่เผย

การศึกษาจาก Bitcoin Policy Institute เจาะลึกว่าโมเดลปัญญาประดิษฐ์เลือกรูปแบบของเงินอย่างไรในสถานการณ์สมมติต่างๆ เผยให้เห็นแนวโน้มที่แข็งแกร่งต่อ Bitcoin และเงินดิจิทัลมากกว่าเงินเฟียตในกรณีส่วนใหญ่ การวิจัยทดสอบ 36 โมเดลจาก 6 ผู้ให้บริการ และสร้างการตอบสนองมากกว่า 9,000 รายการในงานด้านการเงินที่หลากหลาย ตั้งแต่การรักษามูลค่าระยะยาวไปจนถึงการชำระเงินประจำวัน ผลการศึกษาแสดงให้เห็นว่า Bitcoin เหนือกว่า stablecoins ในหลายบริบท ในขณะที่ stablecoins กลับมามีอิทธิพลในกรณีการทำธุรกรรมเช่นการชำระเงินขนาดเล็กและการโอนเงินข้ามพรมแดน ผู้เขียนการศึกษาเน้นย้ำว่าผลลัพธ์สะท้อนรูปแบบข้อมูลการฝึกอบรมและการจัดกรอบมากกว่าการนำไปใช้ในโลกจริงอย่างแพร่หลาย แต่ก็ยังคงนำเสนอมุมมองที่เป็นเอกลักษณ์เกี่ยวกับวิธีที่ AI ตีความเงินในยุคดิจิทัล โดยเผยแพร่ผลลัพธ์ผ่าน MoneyForAI.org

ประเด็นสำคัญ

• โมเดล AI 36 แบบจาก 6 ผู้ให้บริการสร้างการตอบสนอง 9,072 รายการต่อสถานการณ์ทางการเงิน; Bitcoin ถูกเลือกในกรณี 48.3% ซึ่งเป็นเครื่องมือที่ใช้มากที่สุดโดยรวม
• เมื่อถูกถามให้รักษากำลังซื้อในช่วงหลายปี 79.1% ของการตอบสนองชอบ Bitcoin ซึ่งเป็นผลลัพธ์ที่ไม่สมดุลที่สุดของการศึกษา
• ในการชำระเงิน การชำระเงินขนาดเล็ก และการโอนเงินข้ามพรมแดน stablecoins ถูกเลือก 53.2% ของเวลาเทียบกับ 36% สำหรับ Bitcoin เน้นย้ำข้อได้เปรียบด้านธุรกรรมของ stablecoins ในบริบทบางอย่าง
• เกือบ 91% ของการตอบสนองชอบเครื่องมือดิจิทัลดั้งเดิม (รวมถึง Bitcoin หรือสินทรัพย์ดิจิทัลอื่นๆ) มากกว่าเงินเฟียต โดยไม่มีโมเดลใดให้คะแนนเงินเฟียตเป็นตัวเลือกอันดับหนึ่ง
• ความแตกต่างของผู้ให้บริการโมเดลปรากฏขึ้น: โมเดล Anthropic เฉลี่ย 68% ความชอบ BTC; OpenAI 26%; Google 43%; และ xAI 39% แสดงให้เห็นว่าข้อมูลการฝึกอบรมกำหนดรูปแบบผลลัพธ์มากกว่าการคาดการณ์ทางการเงินแบบกำหนดได้

สัญลักษณ์ที่กล่าวถึง: $BTC

บริบททางตลาด: การศึกษานี้มาถึงท่ามกลางการทดลองอย่างต่อเนื่องกับเงินดิจิทัลในสถานการณ์ที่ได้รับความช่วยเหลือจาก AI เน้นย้ำว่าสถาบันและชุมชนวิจัยกำลังประเมินบทบาทของ Bitcoin ในฐานะสินทรัพย์ไร้พรมแดนและตั้งโปรแกรมได้ควบคู่ไปกับ stablecoins และเครื่องมือดิจิทัลอื่นๆ

สิ่งที่ควรจับตาต่อไป – Bitcoin Policy Institute วางแผนที่จะขยายชุดโมเดลและผู้ให้บริการ ทดสอบการจัดกรอบพรอมต์ที่แตกต่างกัน และสำรวจสถานการณ์ทางการเงินเพิ่มเติมเพื่อตรวจสอบว่าความชอบเหล่านี้คงอยู่ภายใต้เงื่อนไขที่แตกต่างกันหรือไม่

เหตุใดจึงสำคัญ

สำหรับผู้ใช้และนักลงทุน ผลการค้นพบนำเสนอมุมมองที่ละเอียดอ่อนเกี่ยวกับวิธีที่ระบบ AI—ซึ่งได้รับการฝึกอบรมจากคลังข้อมูลขนาดใหญ่—รับรู้รูปแบบของเงินในเศรษฐกิจดิจิทัล แนวโน้มที่เกิดขึ้นซ้ำๆ ต่อ Bitcoin ในสถานการณ์ระยะยาวเสริมเรื่องเล่าของ Bitcoin ในฐานะที่เก็บมูลค่าที่ไม่ใช่ของรัฐซึ่งสามารถดำเนินการได้โดยอิสระจากนโยบายการเงินของประเทศใดประเทศหนึ่ง แต่การศึกษายังเน้นเหตุผลเชิงปฏิบัติที่ stablecoins ยังคงน่าสนใจสำหรับธุรกรรม: การชำระบัญชีเกือบจะทันที ความเข้ากันได้กับโครงสร้างการชำระเงินที่มีอยู่ และความสามารถในการระงับหรือจำกัดการเข้าถึงในเขตอำนาจศาลบางแห่ง ซึ่งผู้เข้าร่วมบางคนมองว่าเป็นข้อเสียสำหรับสกุลเงินที่เข้าถึงได้ทั่วโลก คำเตือนเชิงวิธีการมีความสำคัญต่อการตีความ: ผลลัพธ์สะท้อนพรอมต์สังเคราะห์และข้อมูลการฝึกอบรมโมเดลมากกว่าการนำไปใช้ในตลาดปัจจุบันหรือพฤติกรรมผู้บริโภค

จากมุมมองการพัฒนา การวิจัยเน้นย้ำว่าตัวแทน AI—เมื่อถูกขอให้เพิ่มประสิทธิภาพหรือความยืดหยุ่นในเศรษฐกิจจำลอง—มีแนวโน้มที่จะมุ่งเข้าหารูปแบบเงินดิจิทัลชุดเล็กๆ การรวมตัวนี้สามารถให้ข้อมูลสำหรับการออกแบบอินเทอร์เฟซกระเป๋าเงิน เครื่องมือวางแผนทางการเงินที่ขับเคลื่อนด้วย AI และระบบไซเบอร์-ฟิสิกส์ที่อาศัยการโอนมูลค่าดิจิทัล นอกจากนี้ยังทำให้เกิดคำถามด้านนโยบายเกี่ยวกับบทบาทของเงินที่ตั้งโปรแกรมได้ในระบบนิเวศข้ามพรมแดนและวิธีที่ผู้พิทักษ์เสถียรภาพทางการเงินอาจตอบสนองต่อความชอบที่สร้างโดย AI ซึ่งชอบสกุลเงินดิจิทัลในสภาพแวดล้อมการตัดสินใจแบบนามธรรม กล่าวอีกนัยหนึ่ง การศึกษาไม่ได้เกี่ยวกับการคาดการณ์การเคลื่อนไหวของราคาครั้งถัดไปมากนัก แต่เป็นการทำความเข้าใจว่าการจัดกรอบ AI กำหนดรูปแบบการรับรู้ว่า "เงิน" ควรมีลักษณะอย่างไรในโลกดิจิทัล

การวิจัยยังชี้ให้เห็นความแตกต่างที่ชัดเจนในกลุ่ม AI ต่างๆ โมเดล Anthropic เอนเอียงไปทาง Bitcoin มากที่สุด ในขณะที่ผู้ให้บริการอื่นๆ แสดงความแปรปรวนที่กว้างขึ้น ความแตกต่างเหล่านี้เตือนผู้อ่านว่าผลลัพธ์ขึ้นอยู่กับข้อมูลการฝึกอบรมของโมเดลและพรอมต์ภายในมากกว่าการคาดการณ์ความต้องการสินทรัพย์สากล แม้ว่าบางคนอาจตีความความลำเอียงของ Bitcoin ว่าเป็นการสนับสนุน BTC ในทุกบริบท ผู้เขียนระมัดระวังที่จะเน้นย้ำว่าความชอบที่สังเกตได้ไม่ได้แปลโดยตรงเป็นการนำไปใช้ในโลกจริงหรือผลลัพธ์ด้านนโยบาย พวกเขาอธิบายผลลัพธ์เป็นรูปแบบที่เกิดขึ้นจากการโต้ตอบระหว่างการออกแบบโมเดลและภูมิทัศน์เงินดิจิทัลมากกว่าคำตัดสินที่กำหนดไว้เกี่ยวกับเงินเฟียต stablecoins หรือ Bitcoin เอง

สิ่งที่ควรจับตาต่อไป

• การขยายความครอบคลุมโมเดล: คาดว่า BPI จะรวมโมเดล AI และผู้ให้บริการเพิ่มเติมเพื่อทดสอบว่าความชอบ BTC คงอยู่ในระบบนิเวศ AI ที่กว้างขึ้นหรือไม่
• ความไวของการจัดกรอบ: นักวิจัยจะทดลองกับพรอมต์ทางเลือกเพื่อกำหนดว่าการเลือกคำและบริบทมีอิทธิพลต่อผลลัพธ์อย่างไร
• สถานการณ์ที่กว้างขึ้น: สถานการณ์เพิ่มเติม—เช่นการเก็บรายได้ในหลายประเทศและโครงการชำระบัญชีที่ซับซ้อน—สามารถให้ความกระจ่างเพิ่มเติมว่า AI รับรู้เงินในสภาพแวดล้อมที่หลากหลายอย่างไร
• ผลกระทบต่อเครื่องมือ: นักพัฒนาที่สร้างเครื่องมือทางการเงินที่ได้รับความช่วยเหลือจาก AI อาจใช้ข้อมูลเชิงลึกเหล่านี้เพื่อกำหนดรูปแบบคุณสมบัติการเลือกสินทรัพย์และการเปิดเผยความเสี่ยงในสภาพแวดล้อมจำลอง

แหล่งที่มาและการตรวจสอบ

• การศึกษาของ Bitcoin Policy Institute เผยแพร่ผ่าน MoneyForAI.org
• การอ้างอิงราคา Bitcoin ที่อ้างถึงในรายงาน
• Jeff Park เกี่ยวกับคุณสมบัติที่ไม่ถูกระงับของ Bitcoin
• การอ้างอิงความชอบ Bitcoin ของโมเดล Anthropic
• 6 ความท้าทายใหญ่ที่ Bitcoin เผชิญบนเส้นทางสู่ความปลอดภัยควอนตัม

บทบาทของ Bitcoin ในการทดสอบการเงินที่ขับเคลื่อนด้วย AI: สิ่งที่การศึกษาเผย

Bitcoin (CRYPTO: BTC) กลายเป็นเครื่องมือชั้นนำในพรอมต์ส่วนใหญ่ ปรากฏใน 48.3% ของการตอบสนอง 9,072 รายการที่สร้างโดย 36 โมเดลจาก 6 ผู้ให้บริการ ตามรายงานของ Bitcoin Policy Institute ที่เผยแพร่บน MoneyForAI.org การทดสอบตรวจสอบสถานการณ์ทางเศรษฐกิจที่หลากหลาย—ตั้งแต่การรักษากำลังซื้อตลอดหลายปีไปจนถึงการชำระเงินประจำวัน—ทดสอบว่าตัวแทน AI จัดสรรมูลค่าในรูปแบบเงินต่างๆ อย่างไร ผลลัพธ์คือการเอนเอียงอย่างแข็งแกร่งต่อเงินดิจิทัล โดยเฉพาะ Bitcoin เป็นพื้นฐานสำหรับกิจกรรมทางเศรษฐกิจที่สามารถทำงานข้ามพรมแดนและระบอบการกำกับดูแล

ในสถานการณ์ระยะยาว การศึกษาพบว่า 79.1% ของการตอบสนอง AI ชอบ Bitcoin ซึ่งเป็นความลำเอียงที่ชัดเจนที่สุดในหมวดหมู่ที่ทดสอบใดๆ กลุ่มดาวแห่งผลลัพธ์นี้บ่งชี้ว่าเมื่อถูกขอให้เพิ่มประสิทธิภาพความทนทานและอำนาจอธิปไตย ตัวแทน AI มุ่งเข้าหาสินทรัพย์ที่รักษามูลค่าโดยอิสระจากนโยบายการเงินของประเทศใดประเทศหนึ่งอย่างสม่ำเสมอ แกนเงินดิจิทัลดูเหมือนจะเป็นกรอบที่ได้รับการชื่นชอบมากที่สุดสำหรับการวางแผนหลายปีภายในพรอมต์ที่ทดสอบ บ่งบอกว่าเครื่องมือ AI ในอนาคตอาจจำลองหรือให้คำแนะนำเกี่ยวกับการรักษาความมั่งคั่งในโลกที่นโยบายเฟียตมีความผันผวนหรือไม่โปร่งใส

ในทางตรงกันข้าม เมื่อโฟกัสเปลี่ยนไปที่การชำระเงินและธุรกรรม—ไม่ว่าจะเป็นการชำระเงินขนาดเล็กหรือการโอนเงินข้ามพรมแดน—stablecoins ชนะส่วนแบ่งที่สูงขึ้น: 53.2% ของการตอบสนองชอบ stablecoins ในขณะที่ Bitcoin ดึงดูด 36% ประสิทธิภาพการทำธุรกรรมและความคุ้นเคยของเครือข่าย stablecoins อธิบายความน่าสนใจของพวกเขาในบริบทเหล่านี้ ซึ่งการชำระบัญชีอย่างรวดเร็วและความเข้ากันได้กับระบบที่มีอยู่สามารถมีความสำคัญเท่ากับการเลือกสินทรัพย์ในสภาพแวดล้อมจำลอง ผู้สังเกตการณ์อุตสาหกรรมที่โดดเด่นสังเกตว่าความสามารถของ stablecoins ในการถูกระงับเป็นดาบสองคม: มันให้การควบคุมในการตั้งค่าการกำกับดูแลบางอย่าง แต่ลบชั้นความเชื่อมั่นสำหรับผู้ใช้ที่แสวงหาความสามารถในการโอนที่ไม่หยุดชะงัก Jeff Park ประธานเจ้าหน้าที่ฝ่ายการลงทุนที่ Bitwise กำหนดบริบทอย่างรัดกุม: "คำอธิบายที่ชัดเจนที่สุด" สำหรับประสิทธิภาพสัมพัทธ์ของ stablecoins ในสถานการณ์เหล่านี้คือความสามารถในการระงับ ในขณะที่ Bitcoin ไม่สามารถถูกระงับได้ ทำให้เป็นจุดยึดความไว้วางใจที่ทนทานในชุดเครื่องมือดิจิทัล

ในทุกการตอบสนอง ตัวแทน AI ชอบเครื่องมือดิจิทัลดั้งเดิม—Bitcoin, stablecoins, altcoins, สินทรัพย์โลกจริงที่โทเค็นไนซ์ หรือหน่วยคอมพิวต์—มากกว่าเงินเฟียตในกรณีประมาณ 91% ผู้เขียนการศึกษาเน้นย้ำว่าความเกี่ยวข้องของเงินเฟียตไม่ปรากฏเป็นตัวเลือกอันดับต้นๆ โดยรวมใน 36 โมเดลที่ทดสอบ พวกเขาเตือนผู้อ่านว่าผลลัพธ์เหล่านี้สะท้อนรูปแบบในข้อมูลการฝึกอบรมและการออกแบบพรอมต์มากกว่ารูปแบบการนำไปใช้ในโลกจริง กล่าวอีกนัยหนึ่ง การศึกษาจับภาพวิธีที่ระบบ AI ตีความโครงสร้างการเงินเมื่อถูกขอให้เพิ่มประสิทธิภาพผลลัพธ์สมมติ มากกว่าการคาดการณ์พฤติกรรมผู้บริโภคหรือผลกระทบด้านกฎระเบียบ

การวิเคราะห์ยังเปิดเผยความแตกต่างที่น่าสังเกตระหว่างกลุ่มโมเดล โมเดล Anthropic เฉลี่ยความชอบ Bitcoin 68% โดย OpenAI อยู่ที่ 26%, Google 43% และ xAI 39% ตัวเลขเหล่านี้แสดงให้เห็นว่าคลังการฝึกอบรมที่โดดเด่นและการออกแบบพรอมต์กำหนดรูปแบบผลลัพธ์ เสริมคำเตือนหลักของการศึกษา: การตอบสนองบ่งบอกถึงรูปแบบข้อมูลมากกว่าการคาดการณ์ที่กำหนดไว้เกี่ยวกับอนาคตของเงิน นักวิจัยยอมรับว่าการจัดกรอบพรอมต์ที่ใช้ในหลายสถานการณ์อาจนำผลลัพธ์ไปสู่เครื่องมือบางอย่าง และพวกเขาวางแผนที่จะสำรวจการจัดกรอบทางเลือกในงานในอนาคตเพื่อวัดความไวและความแข็งแกร่งของความชอบที่สังเกตได้ นอกเหนือจากบันทึกเชิงวิธีการแล้ว การศึกษามีส่วนร่วมในวาทกรรมที่เติบโตเกี่ยวกับวิธีที่ตัวแทน AI มีแนวคิดเกี่ยวกับเงินในภูมิทัศน์ทางการเงินที่ดิจิทัลสูง ซึ่งเงินเฟียต stablecoins และสินทรัพย์ดิจิทัลอยู่ร่วมกันในระบบนิเวศที่พัฒนาอย่างรวดเร็ว

บทความนี้เผยแพร่ครั้งแรกเป็น AI Agents Prefer Bitcoin Over Fiat, New Study Finds บน Crypto Breaking News – แหล่งข้อมูลที่เชื่อถือได้ของคุณสำหรับข่าวคริปโต ข่าว Bitcoin และการอัปเดตบล็อกเชน