একটি নতুন অধ্যয়নে দেখা গেছে যে এআই এজেন্টগুলি ফিয়াটের চেয়ে বিটকয়েনকে পছন্দ করে

Ai Agents Prefer Bitcoin Over Fiat, New Study Finds

একটি বিটকয়েন পলিসি ইনস্টিটিউটের অধ্যয়ন জানায় যে কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার মডেলগুলি বিভিন্ন কাল্পনিক পরিস্থিতিতে মুদ্রার রূপগুলির মধ্যে কোনটি বেছে নেয়, যা বেশিরভাগ ক্ষেত্রে ফিয়াটের চেয়ে বিটকয়েন এবং ডিজিটাল মুদ্রার প্রতি শক্তিশালী ঝোঁক প্রকাশ করে। গবেষণাটি ছয়টি প্রদানকারীর ৩৬টি মডেল পরীক্ষা করেছে এবং দীর্ঘমেয়াদী মূল্য সংরক্ষণ থেকে দৈনন্দিন পেমেন্ট পর্যন্ত মুদ্রার বিভিন্ন কাজের সমষ্টির উপর ৯,০০০টিরও বেশি প্রতিক্রিয়া তৈরি করেছে। ফলাফলগুলি দেখায় যে অনেক প্রসঙ্গে বিটকয়েন স্টেবলকয়েনকে ছাড়িয়েছে, যখন স্টেবলকয়েনগুলি মাইক্রোপেমেন্ট এবং ক্রস-বর্ডার ট্রান্সফারের মতো লেনদেনভিত্তিক ব্যবহারের ক্ষেত্রে আবারও প্রভাবশালী হয়েছে। গবেষণার লেখকদের মতে, ফলাফলগুলি প্রশিক্ষণ ডেটা প্যাটার্ন এবং প্রসঙ্গকরণকেই প্রতিফলিত করে, বাস্তবজগতের ব্যাপক গৃহীতির নয়, তবুও এগুলি AI-এর ডিজিটালযুগে মুদ্রা বুঝতে একটি অনন্য দৃষ্টিভঙ্গি প্রদান করে, যা MoneyForAI.org-এর মাধ্যমে প্রকাশিত।

প্রধান পাওয়া কথা

ছয়টি প্রদানকারী থেকে ৩৬টি এআই মডেল মুদ্রাগত পরিস্থিতির প্রতি ৯,০৭২টি প্রতিক্রিয়া তৈরি করেছে; বিটকয়েন সর্বমোট সবচেয়ে বেশি ব্যবহৃত হওয়া সরঞ্জাম হিসাবে ৪৮.৩% ক্ষেত্রে নির্বাচিত হয়েছে।
বহুবর্ষী সময়সীমার মধ্যে ক্রয়ক্ষমতা বজায় রাখার জন্য, 79.1% প্রতিক্রিয়া বিটকয়েনকে পছন্দ করেছে, এটি অধ্যয়নের সবচেয়ে অসম ফলাফল।
পেমেন্ট, মাইক্রোপেমেন্ট এবং ক্রস-বর্ডার ট্রান্সফারে, বিটকয়েনের তুলনায় ৩৬% এর বদলে ৫৩.২% সময় স্টেবলকয়েন বেছে নেওয়া হয়েছে, যা কিছু পরিস্থিতিতে স্টেবলকয়েনের ট্রানজেকশনাল সুবিধাকে বোঝায়।
প্রায় 91% প্রতিক্রিয়ায় ফিয়াটের চেয়ে ডিজিটালি নেটিভ বিনিয়োগের উপকরণ (বিটকয়েন বা অন্যান্য ডিজিটাল সম্পদ সহ) পছন্দ করা হয়েছে, যেখানে শূন্য মডেল ফিয়াটকে তাদের শীর্ষ পছন্দ হিসাবে মূল্যায়ন করেছে।
মডেল-প্রোভাইডার পার্থক্য দেখা গেল: এনথ্রোপিক মডেলগুলির গড় 68% BTC পছন্দ; ওপেনএআই 26%; গুগল 43%; এবং xAI 39%, যা নির্ধারণমূলক আর্থিক পূর্বানুমানের পরিবর্তে প্রশিক্ষণ ডেটা কীভাবে আউটপুট গঠন করে তা দেখায়।

উল্লিখিত টিকার: $BTC

মার্কেট প্রেক্ষাপট: এই অধ্যয়নটি এআই-সহায়িত পরিস্থিতিতে ডিজিটাল মুদ্রার সাথে চলমান পরীক্ষা-নিরীক্ষার সময় আসে, যা প্রতিষ্ঠানগুলি এবং গবেষণা সম্প্রদায়ের বিটকয়েনকে স্টেবলকয়েন এবং অন্যান্য ডিজিটাল সরঞ্জামের সাথে একটি সীমাহীন, প্রোগ্রামযোগ্য সম্পদ হিসাবে মূল্যায়ন করছে তা জোর দিয়ে বোঝায়।

পরবর্তী দেখার বিষয় – বিটকয়েন পলিসি ইনস্টিটিউট মডেল সেট এবং প্রোভাইডারগুলি বিস্তার করতে চায়, বিভিন্ন প্রম্পট ফ্রেমিং পরীক্ষা করবে এবং বিভিন্ন পরিস্থিতিতে এই পছন্দগুলির বৈধতা যাচাই করতে অতিরিক্ত মুদ্রাগত পরিস্থিতি অন্বেষণ করবে।

এটি কেন গুরুত্বপূর্ণ

ব্যবহারকারী এবং বিনিয়োগকারীদের জন্য, এই ফলাফলগুলি একটি ডিজিটাল অর্থনীতিতে বিশাল ডেটা কর্পাসে প্রশিক্ষিত এআই সিস্টেমগুলি কীভাবে মুদ্রার রূপগুলি দেখে তার একটি সূক্ষ্ম দৃষ্টিভঙ্গি প্রদান করে। দীর্ঘ-সময়কালের পরিস্থিতিতে বিটকয়েনের পুনরাবৃত্তি হওয়া ঝোঁকটি বিটকয়েনকে একটি অ-সার্বভৌম মূল্যের ভাণ্ডার হিসাবে চিত্রিত করে, যা যেকোনো একটি দেশের মুদ্রা নীতির উপর নির্ভরশীল নয়। তবে অধ্যয়নটি এও উল্লেখ করে যে স্টেবলকয়েনগুলি লেনদেনের জন্য আকর্ষণীয় থাকার ব্যবহারিক কারণগুলি: প্রায় তাৎক্ষণিক সমাধান, বিদ্যমান পেমেন্ট রেলগুলির সাথে সামঞ্জস্যপূর্ণতা, এবং কিছু জurisdiction-এ অ্যাক্সেস জমা বা সীমিত করার ক্ষমতা, যা কিছু অংশগ্রহণকারীদের জন্য একটি সর্বজনীনভাবে অ্যাক্সেসযোগ্য মুদ্রার জন্য একটি অসুবিধা।পদ্ধতিগত সতর্কতা ব্যাখ্যার জন্য গুরুত্বপূর্ণ: ফলাফলগুলি বর্তমান বাজারের গ্রহণযোগ্যতা বা ভোক্তা আচরণের পরিবর্তে,সিনথেটিক প্রম্পটস্‌এবংমডেলপ্রশিক্ষণডেটাকেপ্রতিফলিতকরে।

একটি উন্নয়নমূলক দৃষ্টিকোণ থেকে, গবেষণাটি বোঝায় যে এআই এজেন্টগুলি—যখন পরিকল্পিত অর্থনীতিতে দক্ষতা বা সহনশীলতা অপ্টিমাইজ করতে বলা হয়—তখন ডিজিটাল মুদ্রার একটি সীমিত সেটের দিকে সংগঠিত হয়। এই সংগঠনটি ওয়ালেট ইন্টারফেস, এআই-চালিত আর্থিক পরিকল্পনা টুলস এবং ডিজিটাল মূল্য ট্রান্সফারের উপর নির্ভরশীল সাইবার-ফিজিক্যাল সিস্টেমগুলির ডিজাইনের জন্য তথ্য প্রদান করতে পারে। এটি ক্রস-বর্ডার বাস্তুতন্ত্রে প্রোগ্রামযোগ্য মুদ্রার ভূমিকা এবং অবস্থানগত সিদ্ধান্তের পরিবেশে ডিজিটাল মুদ্রাগুলির পক্ষে এআই-জেনারেটেড পছন্দগুলির প্রতি আর্থিক স্থিতিশীলতার রক্ষকদের প্রতিক্রিয়ার প্রশ্নও উত্থাপন করে। অন্যভাবে বলা যায়, এই অধ্যয়নটি পরবর্তী মূল্যের পরিবর্তনটির ভবিষ্যদ্বাণীর চেয়েও, ডিজিটালজীবনে “মুদ্রা”-এর আকৃতির প্রতি এআই-এর ফ্রেমিংয়ের প্রভাবকে বুঝতেই bেশি।

গবেষণাটি এছাড়াও এআই পরিবারগুলির মধ্যে স্পষ্ট পার্থক্য উল্লেখ করে। অ্যানথ্রোপিক মডেলগুলি সবচেয়ে বেশি বিটকয়েনের দিকে ঝুঁকেছিল, যখন অন্যান্য প্রদানকারীরা ব্যাপক বৈচিত্র্য দেখিয়েছে। এই পার্থক্যগুলি পাঠকদের মনে করিয়ে দেয় যে ফলাফলগুলি মডেলগুলির প্রশিক্ষণ ডেটা এবং অভ্যন্তরীণ প্রম্পটের উপর নির্ভরশীল, এবং সম্পদের চাহিদা সম্পর্কে একটি সার্বজনীন পূর্বানুমান নয়। যদিও কিছু বিটকয়েনের পক্ষপাতকে সমস্ত প্রসঙ্গে BTC-এর একটি সমর্থন হিসাবে ব্যাখ্যা করতে পারে, তবে লেখকদের সতর্কতা রয়েছে যে পর্যবেক্ষিত পছন্দগুলি প্রত্যক্ষভাবে বাস্তব-জগতের গৃহীতি বা নীতিগত ফলাফলের সাথে সম্পর্কিত নয়। তারা ফলাফলগুলিকে ফিয়াট, স্টেবলকয়েন বা বিটকয়েনের উপর একটি নির্দেশমূলক রায় হিসাবে বর্ণনা করেননি, বরং মডেলের ডিজাইন এবং ডিজিটাল মুদ্রা পরিবেশের মধ্যকার 상호ক্রিয়ায় উদিত প্যাটার্ন হিসাবে।

পরবর্তীতে কী দেখবেন

প্রসারিত মডেল কভারেজ: বিপিআই-এ আরও বেশি এআই মডেল এবং আরও বেশি প্রোভাইডার অন্তর্ভুক্ত করা হবে, যাতে বিটকয়েন পছন্দটি ব্যাপক এআই বাস্তুতন্ত্রের মধ্যে অব্যাহত থাকে কিনা তা পরীক্ষা করা যায়।
ফ্রেমিং সংবেদনশীলতা: গবেষকদের ফলাফলগুলির উপর কথন এবং প্রেক্ষাপটের প্রভাব নির্ধারণের জন্য বিকল্প প্রম্পট পরীক্ষা করবে।
ব্যাপক পরিস্থিতি: অতিরিক্ত পরিস্থিতি—যেমন একাধিক দেশে আয় সঞ্চয় করা এবং জটিল সেটেলমেন্ট পদ্ধতি—এই বিষয়টি আরও পরিষ্কারভাবে প্রকাশ করতে পারে যে AI বিভিন্ন পরিবেশে অর্থকে কীভাবে বুঝে।
টুলিংয়ের জন্য প্রভাব: এআই-সহায়িত আর্থিক টুল তৈরি করছেন ডেভেলপাররা এই পর্যবেক্ষণগুলি ব্যবহার করতে পারেন পরিকল্পিত পরিবেশে সম্পদ-নির্বাচন বৈশিষ্ট্য এবং ঝুঁকি প্রকাশ গঠনের জন্য।

সোর্স এবং যাচাইকরণ

বিটকয়েনের ভূমিকা এআই-চালিত মুদ্রাগত পরীক্ষায়: অধ্যয়নটি কী প্রকাশ করে

বিটকয়েন (CRYPTO: BTC) ৬টি প্রদানকারীর ৩৬টি মডেল দ্বারা উত্পাদিত ৯,০৭২টি প্রতিক্রিয়ার মধ্যে ৪৮.৩% এ সর্বাধিক প্রায়শই উপস্থিত হয়েছে, যা MoneyForAI.org-এ প্রকাশিত বিটকয়েন পলিসি ইনস্টিটিউটের রিপোর্টে উল্লেখ করা হয়েছে। এই অনুশীলনটি বছরের পর বছর ক্রয়ক্ষমতা রক্ষা করা থেকে দৈনন্দিন পেমেন্ট পর্যন্ত বিভিন্ন অর্থনৈতিক পরিস্থিতি পরীক্ষা করেছে—এবং AI এজেন্টগুলি কীভাবে মুদ্রার বিভিন্ন রূপের মধ্যে মূল্য বণ্টন করে তা পরীক্ষা করেছে। ফলাফলটি হলো, সীমানা এবং নিয়ন্ত্রণ ব্যবস্থার বাইরেও কাজ করতে পারে এমন অর্থনৈতিক কার্যকলাপের জন্য ডিজিটাল মুদ্রা, বিশেষভাবে বিটকয়েন, এর প্রতি শক্তিশালী ঝোঁক।

দীর্ঘমেয়াদি পরিস্থিতিতে, অধ্যয়নটি পায় যে AI প্রতিক্রিয়াগুলির 79.1% বিটকয়েনকে পছন্দ করে, যা পরীক্ষিত যেকোনো শ্রেণীতে সবচেয়ে প্রকট পক্ষপাত হিসাবে চিহ্নিত হয়। এই ফলাফলগুলির সমষ্টি এটি �示ত করে যে, টেকসই এবং সার্বভৌমত্বের জন্য অপ্টিমাইজ করতে বললে AI এজেন্টগুলি সর্বদা এমন সম্পদের দিকে ঝুঁকে পড়ে যা কোনো একটি দেশের মুদ্রা নীতির উপর নির্ভরশীল নয়। ডিজিটাল-মানি অক্ষটি পরীক্ষিত প্রম্পটগুলিতে বহুবছরের পরিকল্পনার জন্য সবচেয়ে পছন্দের কাঠামো হিসাবে দেখা গেছে, যা ইঙ্গিত করে যে ভবিষ্যতের AI টুলগুলি কীভাবে ফিয়াট নীতি অস্থির বা অস্পষ্ট একটি বিশ্বে সম্পদ সংরক্ষণকে সিমুলেট বা পরামর্শ দিতে পারে।

অন্যদিকে, যখন ফোকাস পেমেন্ট এবং লেনদেনের দিকে সরে যায়—যেমন মাইক্রোপেমেন্ট বা ক্রস-বর্ডার ট্রান্সফার—স্টেবলকয়েনগুলি একটি উচ্চতর শেয়ার জিতে: উত্তরগুলির 53.2% স্টেবলকয়েনকে পছন্দ করেছে, যখন বিটকয়েন 36% আকর্ষণ করেছে। স্টেবলকয়েনগুলির লেনদেনের দক্ষতা এবং নেটওয়ার্কের পরিচিতি এই পরিস্থিতিগুলিতে তাদের আকর্ষণ ব্যাখ্যা করে, যেখানে দ্রুত সেটেলমেন্ট এবং বিদ্যমান সিস্টেমগুলির সাথে সামঞ্জস্যপূর্ণতা একটি পরিকল্পিত পরিবেশে সম্পত্তি নির্বাচনের সমান গুরুত্বপূর্ণ হতে পারে। একজন প্রধান শিল্প পর্যবেক্ষক উল্লেখ করেছেন যে স্টেবলকয়েনগুলিকে ফ্রিজ করার ক্ষমতা একটি দুই-ধারা তলোয়ার: এটি কিছু নিয়ন্ত্রণমূলক পরিস্থিতিতে নিয়ন্ত্রণ প্রদান করে, কিন্তু অবিরত ট্রান্সফার ক্ষমতা খোঁজা ব্যবহারকারীদের জন্য একটি আস্থার স্তরকে সরিয়ে ফেলে। বিটওয়াইজের চিফ ইনভেস্টমেন্ট অফিসার জেফ পার্ক পরিস্থিতিটি সংক্ষেপে বর্ণনা করেছেন: “সবচেয়ে সহজবোধ্য” ব্যাখ্যা হলো, এইপ্রকার পরিস্থিতিগুলিতে স্টেবলকয়েনগুলির相对性能-এর কারণটি ফ্রিজ করার ক্ষমতা, যখন বিটকয়েনকে ফ্রিজ করা যায় না,যা একটি ডিজিটাল টুলসের সারির মধ্যেএকটিটি-দীর্ঘস্থায়ী-আস্থা-অঙ্গীকার-প্রদান-করে।

সমস্ত প্রতিক্রিয়ায়, এআই এজেন্টগুলি ফিয়াটের চেয়ে ডিজিটালি নেটিভ সরঞ্জামগুলি—বিটকয়েন, স্টেবলকয়েন, অল্টকয়েন, টোকেনাইজড বাস্তব বিশ্বের সম্পদ বা কম্পিউট ইউনিট—কে প্রায় ৯১% ক্ষেত্রে পছন্দ করেছে। অধ্যয়নের লেখকদের মতে, ফিয়াটের প্রাসঙ্গিকতা ৩৬টি পরীক্ষিত মডেলের যেকোনো একটিতেই শীর্ষ সাধারণ পছন্দ হিসাবে দেখা যায়নি। তারা পাঠকদের সতর্ক করেন যে এই ফলাফলগুলি বাস্তব গ্রহণযোগ্যতার প্যাটার্নের চেয়ে প্রশিক্ষণ ডেটা এবং প্রম্পট ডিজাইনের প্যাটার্নকেই প্রতিফলিত করে। অর্থাৎ, এই অধ্যয়নটি কীভাবে এআই সিস্টেমগুলি কল্পিত ফলাফলের জন্য অপটিমাইজ করার জন্য মুদ্রা গঠনগুলি ব্যাখ্যা করে, তা ধারণা করে, ভোক্তা আচরণ বা নিয়ন্ত্রণমূলক প্রভাবের ভবিষ্যদ্বাণী নয়।

বিশ্লেষণটি মডেল পরিবারগুলির মধ্যে উল্লেখযোগ্য পার্থক্যও প্রকাশ করে। Anthropic মডেলগুলির গড় বিটকয়েন পছন্দ 68% ছিল, যেখানে OpenAI ছিল 26%, Google ছিল 43% এবং xAI ছিল 39%। এই সংখ্যাগুলি দেখায় কীভাবে অনন্য প্রশিক্ষণ কর্পোরা এবং প্রম্পট ইঞ্জিনিয়ারিং আউটপুটকে গঠন করে, যা অধ্যয়নটির কেন্দ্রীয় সতর্কবাণীকে শক্তিশালী করে: উত্তরগুলি অর্থের ভবিষ্যত সম্পর্কে নির্দেশমূলক ভবিষ্যদ্বাণীর পরিবর্তে ডেটা প্যাটার্নের ইঙ্গিত। গবেষকদের স্বীকারযোগ্যতা, কয়েকটি পরিস্থিতিতে ব্যবহৃত প্রম্পট ফ্রেমিংয়ের কারণে ফলাফলগুলি নির্দিষ্ট সরঞ্জামগুলির দিকে নিয়ে যাওয়ার সম্ভাবনা ছিল, এবং তারা ভবিষ্যতের কাজে পরিলক্ষিত পছন্দগুলির সংবেদনশীলতা এবং দৃঢ়তা পরিমাপের জন্যবিকল্প ফ্রেমিংগুলির অনুসন্ধানের পরিকল্পনা করছে।পদ্ধতিগত নোটটির বাইরে, অধ্যয়নটি AI এজেন্টগুলির কীভাবে একটি অত্যন্ত ডিজিটালাইজড আর্থিক দৃশ্যপটে, যেখানে ফিয়াট, স্টেবলকয়েন এবং ডিজিটাল সম্পদএকটিদ্রুতবিকশিতবাস্তুতন্ত্রেএকসাথেঅস্তিত্বশীল,তাদেরঅর্থকেকল্পনাকরারবিষয়েবাড়তেথাকা-আলোচনারপক্ষেঅবদানরাখে।

এই নিবন্ধটি মূলত AI এজেন্টগুলি ফিয়াটের চেয়ে বিটকয়েনকে পছন্দ করে, নতুন অধ্যয়ন পাওয়া গেছে শিরোনামে Crypto Breaking News-এ প্রকাশিত হয়েছিল – আপনার জন্য ক্রিপ্টো সংবাদ, বিটকয়েন সংবাদ এবং ব্লকচেইন আপডেটের জন্য বিশ্বস্ত উৎস।