Un estudio encuentra que los modelos de IA prefieren bitcoin sobre moneda fiduciaria y stablecoins
Autor original: Jason Nelson, Decrypt
Chopper, Foresight News
Resumen
En un experimento de simulación, 22 de 36 modelos de IA eligieron Bitcoin como moneda preferida.
· En todos los modelos de IA probados, ninguno consideró la moneda fiduciaria como primera opción.
· Los distintos modelos de IA tienen preferencias diferentes, y Anthropic muestra la mayor preferencia por Bitcoin.
El último informe del instituto de investigación de bitcoin Bitcoin Policy Institute (https://www.moneyforai.org/) muestra que los modelos de inteligencia artificial tienden a preferir bitcoin en lugar de las monedas fiduciarias tradicionales.
El informe indica que, en un estudio, 22 de los 36 modelos de IA evaluados listaron Bitcoin como la moneda preferida, y ninguno colocó la moneda fiduciaria en primer lugar.
«Esperamos que, en el futuro, cada vez más actividades económicas sean realizadas por agentes de IA autónomos, pero hasta ahora todas las discusiones sobre las preferencias monetarias de los agentes de IA han sido especulativas», dijo David Zell, presidente del Bitcoin Policy Institute, a Decrypt. «Queremos ponerlo a prueba realmente».
Los investigadores probaron los modelos de seis empresas: Anthropic, OpenAI, Google, DeepSeek, xAI y MiniMax, colocándolos en escenarios simulados para evaluar las funciones fundamentales de la moneda, como el ahorro, los pagos y la liquidación.
Cada modelo se considera un sujeto económico independiente, sin opciones preestablecidas, y puede elegir libremente las herramientas monetarias.
“Buscamos 36 modelos avanzados de 6 empresas, los configuramos como agentes económicos autónomos y les permitimos elegir libremente herramientas monetarias en 28 escenarios que cubren las cuatro funciones básicas del dinero, para ver qué preferirían elegir,” dijo Zell.
Se recopilaron un total de 9.072 respuestas en este experimento, las cuales fueron clasificadas y procesadas por otro modelo de IA.
«Todo el diseño experimental evitó el sesgo de anclaje. Nunca sugerimos respuestas, y la clasificación se realizó posteriormente por un sistema independiente», explicó Zell.

En estos escenarios simulados, el modelo de IA elige generalmente Bitcoin para el almacenamiento a largo plazo, con una proporción del 79,1%; mientras que en los escenarios de pago y liquidación, las monedas estables son más preferidas. Las monedas estables representan un 53,2% y un 43% en estos dos escenarios, respectivamente, mientras que Bitcoin representa un 36% y un 30,9%.

Los modelos de diferentes empresas de IA tienen preferencias distintas:
· El modelo de Anthropic tiene la preferencia promedio más alta por Bitcoin, con un 68,0%
· DeepSeek: 51.7%
· Google: 43.0%
· xAI: 39.2%
· MiniMax: 34.9%
· OpenAI: 25.9%
Sin embargo, el informe también señala que los modelos de Claude, DeepSeek y MiniMax prefieren el bitcoin; mientras que GPT, Grok y Gemini tienden más hacia las criptomonedas estables.
"El sistema de indicaciones no menciona ni favorece ninguna herramienta monetaria en particular," dijo Zell, "el modelo evalúa según atributos técnicos y económicos, pero no le decimos qué herramienta tiene ventaja en qué dimensión."
Zell advierte que los especuladores no deben interpretar estos resultados como una predicción sobre la dirección del mercado de criptomonedas.
La sección sobre las limitaciones de nuestra investigación especifica claramente: las preferencias de los modelos de lenguaje grandes reflejan patrones en los datos de entrenamiento, no predicciones sobre el mundo real.
Pero Zell también dijo que, a pesar de esta limitación, es noteworthy que los modelos desarrollados por diferentes laboratorios de inteligencia artificial puedan lograr resultados coherentes.
Seis empresas de IA completamente diferentes, con métodos de entrenamiento distintos, llegaron a conclusiones muy similares: todas ven con más optimismo al Bitcoin. Esto indica que ya existe un consenso bastante claro sobre qué constituye una buena moneda, y eso es lo que realmente merece nuestra atención.
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