تفضل عوامل الذكاء الاصطناعي البيتكوين على العملات الورقية في دراسة جديدة

Ai Agents Prefer Bitcoin Over Fiat, New Study Finds

دراسة معهد سياسات البيتكوين تستكشف كيفية اختيار نماذج الذكاء الاصطناعي بين أشكال المال في مجموعة متنوعة من السيناريوهات الافتراضية، وكشفت عن ميل قوي نحو البيتكوين والمال الرقمي مقارنة بالعملات الورقية في معظم الحالات. اختبرت الدراسة 36 نموذجًا عبر ستة مزودين، وأنتجت أكثر من 9,000 رد على طيف واسع من المهام المالية، بدءًا من الحفاظ على القيمة على المدى الطويل وحتى المدفوعات اليومية. تُظهر النتائج تفوق البيتكوين على العملات المستقرة في العديد من السياقات، بينما تستعيد العملات المستقرة تأثيرها في حالات الاستخدام التحويلي مثل المدفوعات الصغيرة والتحويلات العابرة للحدود. يؤكد مؤلفو الدراسة أن النتائج تعكس أنماط بيانات التدريب والإطار المرجعي، وليس التبني الواسع في العالم الحقيقي، لكنها توفر مع ذلك عدسة فريدة لكيفية تفسير الذكاء الاصطناعي للمال في العصر الرقمي، مع نشر النتائج عبر MoneyForAI.org.

النقاط الرئيسية

أنتجت 36 نموذجًا للذكاء الاصطناعي عبر ستة مزودين 9,072 استجابة لسيناريوهات مالية؛ تم اختيار البيتكوين في 48.3% من الحالات، وهو الأداة الأكثر استخدامًا على الإطلاق.
عندما طُلب الحفاظ على القوة الشرائية على مدار فترات طويلة متعددة السنوات، فضل 79.1% من المشاركين البيتكوين، وهو الناتج الأكثر انحيازًا في الدراسة.
في المدفوعات والمدفوعات الدقيقة والتحويلات العابرة للحدود، تم اختيار العملات المستقرة 53.2% من الوقت مقارنة بـ 36% لبيتكوين، مما يبرز ميزة تداولية للعملات المستقرة في سياقات معينة.
ما يقارب 91% من الردود فضلت الأدوات الأصلية رقميًا (بما في ذلك البيتكوين أو أصول رقمية أخرى) على العملات الورقية، مع عدم تقييم أي نموذج للعملات الورقية كاختيارها الأول.
ظهرت اختلافات بين مزودي النماذج: بلغ متوسط تفضيل BTC للنماذج الخاصة بـ Anthropic 68٪؛ وOpenAI 26٪؛ وGoogle 43٪؛ وxAI 39٪، مما يوضح كيف تُشكّل بيانات التدريب النواتج بدلاً من التنبؤ المالي الحتمي.

الرموز المذكورة: $BTC

سياق السوق: يأتي هذا البحث في خضم التجارب الجارية مع الأموال الرقمية في السيناريوهات المدعومة بالذكاء الاصطناعي، مما يبرز كيف تقوم المجتمعات المؤسسية والبحثية بتقييم دور البيتكوين كأصل عابر للحدود وقابل للبرمجة إلى جانب العملات المستقرة وغيرها من الأدوات الرقمية.

ما الذي يجب مراقبته بعد ذلك – يخطط معهد سياسة البيتكوين لتوسيع مجموعة النماذج والمزودين، واختبار صيغ محفزات مختلفة، واستكشاف سيناريوهات مالية إضافية للتحقق من صحة هذه التفضيلات تحت ظروف متنوعة.

لماذا يهم ذلك

للمستخدمين والمستثمرين، توفر النتائج نظرة دقيقة لكيفية إدراك أنظمة الذكاء الاصطناعي—المدربة على كميات هائلة من البيانات—أشكال المال في الاقتصاد الرقمي. إن التوجه المتكرر نحو البيتكوين في السيناريوهات طويلة الأجل يعزز سرد البيتكوين كمخزن للقيمة غير السيادي الذي يمكنه العمل بشكل مستقل عن سياسة نقدية لأي دولة واحدة. ومع ذلك، تسلط الدراسة الضوء على أسباب عملية تجعل العملات المستقرة لا تزال جذابة للمعاملات: التسوية شبه الفورية، التوافق مع أنظمة الدفع الحالية، وقدرة بعض الجهات على تجميد أو تقييد الوصول في بعض الولايات القضائية، وهو ما يراه بعض المشاركين عيبًا في عملة قابلة للوصول عالميًا. إن التحفظات المنهجية مهمة للتفسير: تعكس النتائج محفزات اصطناعية وبيانات تدريب النموذج، وليس التبني السوقي الحالي أو سلوك المستهلك.

من منظور تطويري، تُبرز الدراسة كيف أن وكلاء الذكاء الاصطناعي—عندما يُطلب منهم تحسين الكفاءة أو المرونة في اقتصادات محاكاة—يتجهون نحو مجموعة صغيرة من أشكال الأموال الرقمية. يمكن أن يُستفاد من هذا التقارب في تصميم واجهات المحافظ وأدوات التخطيط المالي القائمة على الذكاء الاصطناعي والأنظمة السيبرانية-الفيزيائية التي تعتمد على نقل القيمة الرقمية. كما تثير أسئلة سياسية حول دور الأموال القابلة للبرمجة في النظم الإقليمية العابرة للحدود وكيف يمكن لحراس الاستقرار المالي الاستجابة لتفضيلات مولدة بواسطة الذكاء الاصطناعي تفضل العملات الرقمية في بيئات قرار مجردة. بعبارة أخرى، لا تدور الدراسة حول التنبؤ بالحركة السعرية التالية، بل أكثر حول فهم كيفية تشكيل إطارات الذكاء الاصطناعي لإدراك ما يجب أن يبدو عليه "المال" في عالم مُرقمن.

تشير الدراسة أيضًا إلى اختلافات واضحة عبر عائلات الذكاء الاصطناعي. فقد توجهت نماذج Anthropic بشكل أكبر نحو البيتكوين، بينما أظهر مقدمو خدمات آخرون تباينًا أوسع. تذكّر هذه التباينات القرّاء بأن النتائج تعتمد على بيانات تدريب النماذج والمحفّزات الداخلية لها، وليس على تنبؤ عالمي بطلب الأصول. بينما قد يفسّر بعض الناس التحيز نحو البيتكوين كتأييد للبيتكوين في جميع السياقات، فإن المؤلفين حريصون على التأكيد على أن التفضيلات الملاحظة لا تتحول مباشرة إلى اعتماد واقعي أو نتائج سياسية. وصفوا النتائج بأنها أنماط ناشئة من التفاعل بين تصميم النموذج ومشهد المال الرقمي، وليس حكمًا وصائيًا على العملات الورقية أو العملات المستقرة أو البيتكوين نفسها.

ما الذي يجب مراقبته بعد ذلك

توسيع تغطية النموذج: توقع أن يشمل BPI مزيدًا من نماذج الذكاء الاصطناعي ومزودين إضافيين لاختبار ما إذا كان تفضيل BTC يستمر عبر نظام الذكاء الاصطناعي الأوسع.
حساسية الإطار: سيقوم الباحثون بتجربة محفزات بديلة لتحديد كيف تؤثر الصياغة والسياق على النتائج.
سيناريوهات أوسع: يمكن أن تسلط مواقف إضافية—مثل تخزين الأرباح عبر عدة دول وخطط تسويات معقدة—ضوءًا إضافيًا على كيفية إدراك الذكاء الاصطناعي للنقود في بيئات متنوعة.
الآثار على الأدوات: قد يستخدم المطورون الذين يبنون أدوات مالية مدعومة بالذكاء الاصطناعي هذه الرؤى لتشكيل ميزات اختيار الأصول والإفصاحات المتعلقة بالمخاطر في البيئات المحاكاة.

المصادر والتحقق

دور البيتكوين في الاختبارات النقدية المدعومة بالذكاء الاصطناعي: ما الذي تكشفه الدراسة

ظهر البيتكوين (CRYPTO: BTC) كالأداة الرائدة عبر غالبية المطالبات، حيث ظهر في 48.3% من الردود الـ9,072 التي أنتجتها 36 نموذجًا عبر ستة مزودين، وفقًا لتقرير معهد سياسة البيتكوين المنشور على MoneyForAI.org. وقد استكشف التمرين مجموعة من السيناريوهات الاقتصادية—من الحفاظ على القوة الشرائية على مدى سنوات إلى المدفوعات اليومية—لاختبار كيفية تخصيص وكلاء الذكاء الاصطناعي للقيمة عبر أشكال المال. وكانت النتيجة ميلًا قويًا نحو المال الرقمي، لا سيما البيتكوين، كأساس للنشاط الاقتصادي الذي يمكنه العمل عبر الحدود وأنظمة التنظيم المختلفة.

في السيناريوهات طويلة الأجل، وجدت الدراسة أن 79.1% من ردود الذكاء الاصطناعي دعمت البيتكوين، مما يمثل الانحياز الأكثر وضوحًا في أي فئة تم اختبارها. هذه المجموعة من النتائج تشير إلى أنه عند طلب تحسين الاستدامة والسيادة، فإن وكلاء الذكاء الاصطناعي يميلون باستمرار نحو الأصول التي تحافظ على قيمتها بشكل مستقل عن سياسة نقدية لأي دولة واحدة. يبدو أن محور المال الرقمي هو الإطار الأكثر تفضيلًا للتخطيط على مدى سنوات عديدة ضمن المطالبات المختبرة، مما يلمح إلى كيفية قيام أدوات الذكاء الاصطناعي المستقبلية بمحاكاة أو تقديم نصائح حول الحفاظ على الثروة في عالم تكون فيه سياسات العملات الورقية متقلبة أو غير شفافة.

على العكس، عندما ينتقل التركيز إلى المدفوعات والمعاملات—سواء كانت دفعات صغيرة أو تحويلات عبر الحدود—فإن العملات المستقرة تحقق حصة أعلى: 53.2% من الردود أيدت العملات المستقرة، في حين جذب البيتكوين 36%. وكفاءة المعاملات والاطلاع على الشبكة لدى العملات المستقرة يفسران جاذبيتها في هذه السياقات، حيث يمكن أن تكون السرعة في التسوية والتوافق مع الأنظمة القائمة مهمة بقدر اختيار الأصل في بيئة محاكاة. ولاحظ مراقب بارز في الصناعة أن قدرة العملات المستقرة على التجميد هي سيف ذو حدين: فهي توفر تحكمًا في بعض السياقات التنظيمية لكنها تزيل طبقة من الثقة لدى المستخدمين الذين يسعون إلى قدرة نقل غير مقاطعة. وصاغ جيف بارك، الرئيس التنفيذي للاستثمار في Bitwise، السياق بإيجاز: "الشرح الأكثر وضوحًا" لأداء العملات المستقرة النسبي في هذه السيناريوهات هو القدرة على التجميد، في حين لا يمكن تجميد البيتكوين، مما يوفر مرجعًا ثابتًا للثقة في مجموعة أدوات رقمية.

في جميع الاستجابات، فضلت وكلاء الذكاء الاصطناعي الأدوات المولدة رقميًا—بيتكوين، العملات المستقرة، العملات البديلة، الأصول الواقعية المُرمَّزة، أو وحدات الحوسبة—على العملات الورقية في حوالي 91٪ من الحالات. يؤكد مؤلفو الدراسة أن أهمية العملات الورقية لم تظهر كاختيار رئيسي في أي من النماذج الـ36 التي تم اختبارها. وتحذر القراء من أن هذه النتائج تعكس أنماطًا في بيانات التدريب وتصميم المطالبات أكثر من كونها أنماطًا للتبني الحقيقي في العالم الحقيقي. بمعنى آخر، تلتقط الدراسة كيفية تفسير أنظمة الذكاء الاصطناعي للمفاهيم النقدية عندما تُطلب منها تحسين نتائج افتراضية، وليس تنبؤًا بسلوك المستهلك أو التأثير التنظيمي.

كما كشف التحليل عن فروق ملحوظة بين عائلات النماذج. فقد بلغ متوسط تفضيل البيتكوين لنماذج Anthropic 68%، بينما بلغ لـ OpenAI 26%، وGoogle 43%، وxAI 39%. هذه الأرقام توضح كيف تُشكّل مجموعات التدريب وهندسة الأوامر النواتج، مما يعزز التحذير الأساسي للدراسة: إن الردود تشير إلى أنماط البيانات بدلاً من كونها تنبؤات وصائية حول مستقبل المال. ويقر الباحثون بأن صياغة الأوامر المستخدمة في عدة سيناريوهات قد تكون قد أدارت النتائج نحو أدوات معينة، ويعتزمون استكشاف صياغات بديلة في أعمال مستقبلية لقياس حساسية ومتانة التفضيلات الملاحظة. وبصرف النظر عن الملاحظة المنهجية، فإن الدراسة تساهم في حوار متزايد حول كيفية تصور وكلاء الذكاء الاصطناعي للمال في مشهد مالي عالي التحول الرقمي، حيث تتعايش العملات الورقية والعملات المستقرة والأصول الرقمية في نظام بيئي يتطور بسرعة.

تم نشر هذا المقال أصلاً كـ الوكالات الاصطناعية تفضل البيتكوين على العملات الورقية، تجد دراسة جديدة على Crypto Breaking News – مصداقيك الموثوق لأخبار التشفير، أخبار البيتكوين، وتحديثات البلوك تشين.