एक नए अध्ययन में AI एजेंट्स ने फ़िएट की तुलना में बिटकॉइन को प्राथमिकता दी

एक बिटकॉइन नीति संस्थान की अध्ययन जांच करती है कि कृत्रिम बुद्धिमत्ता मॉडल विभिन्न काल्पनिक परिदृश्यों में धन के रूपों में से चयन कैसे करते हैं, जिससे अधिकांश मामलों में फ़िएट की तुलना में बिटकॉइन और डिजिटल धन की प्रबल प्रवृत्ति प्रकट होती है। शोध ने छह प्रदाताओं के 36 मॉडलों का परीक्षण किया और लंबी अवधि के मूल्य संरक्षण से लेकर दैनिक भुगतानों तक के एक विस्तृत मुद्रा कार्यों के सेट में 9,000 से अधिक प्रतिक्रियाएँ उत्पन्न कीं। परिणाम दर्शाते हैं कि बहुत सारे संदर्भों में बिटकॉइन स्टेबलकॉइन को पीछे छोड़ रहा है, जबकि स्टेबलकॉइन सूक्ष्म भुगतान और सीमाओं के पार ट्रांसफ़र करें जैसे संचालनात्मक उपयोग के मामलों में पुनः प्रभुत्व प्राप्त करते हैं। अध्ययन के लेखकों ने जोर देकर कहा कि परिणाम प्रशिक्षण डेटा पैटर्न और संदर्भन को दर्शाते हैं, न कि व्यापक वास्तविक-दुनिया के अपनाये जाने को, लेकिन वे फिर भी एक अद्वितीय दृष्टिकोण प्रदान करते हैं कि AI डिजिटल युग में मुद्रा को कैसे व्याख्या करता है, और परिणाम MoneyForAI.org के माध्यम से प्रकाशित किए गए हैं।

• छह प्रदाताओं के 36 एआई मॉडलों ने मौद्रिक परिदृश्यों के लिए 9,072 प्रतिक्रियाएँ दीं; बिटकॉइन को कुल मिलाकर सबसे अधिक बार चुना गया, जो 48.3% मामलों में था।
• जब बहुवर्षीय समयावधि के दौरान खरीदारी की शक्ति को बनाए रखने के लिए पूछा गया, तो 79.1% प्रतिक्रियाओं ने बिटकॉइन का समर्थन किया, अध्ययन का सबसे असंतुलित परिणाम।
• भुगतान, सूक्ष्म भुगतान और सीमांत ट्रांसफ़र में, स्टेबलकॉइन को 53.2% बार चुना गया, जबकि बिटकॉइन को केवल 36% बार, जिससे कुछ संदर्भों में स्टेबलकॉइन का लेन-देन में लाभ स्पष्ट होता है।
• लगभग 91% प्रतिक्रियाओं ने फ़िएट की तुलना में डिजिटल रूप से मूल उपकरणों (जिसमें बिटकॉइन या अन्य डिजिटल संपत्तियां शामिल हैं) को पसंद किया, जिसमें कोई भी मॉडल ने फ़िएट को अपना सर्वोच्च विकल्प नहीं बताया।
• मॉडल-प्रोवाइडर अंतर सामने आए: एंथ्रोपिक मॉडल्स का औसत 68% BTC प्राथमिकता थी; ओपनएआई 26%; गूगल 43%; और xAI 39%, जो दर्शाता है कि प्रशिक्षण डेटा कैसे आउटपुट्स को आकार देता है, बजाय निर्धारित वित्तीय भविष्यवाणी के।

उल्लिखित टिकर: $BTC

बाजार का संदर्भ: यह अध्ययन एआई-सहायता वाले परिदृश्यों में डिजिटल मुद्रा के साथ चल रहे लगातार प्रयोगों के बीच आया है, जो यह दर्शाता है कि संस्थागत और शोध समुदाय बिटकॉइन की भूमिका का मूल्यांकन कर रहे हैं, जो एक सीमाहीन, प्रोग्रामेबल संपत्ति के रूप में स्टेबलकॉइन और अन्य डिजिटल उपकरणों के साथ है।

अगला क्या देखें – बिटकॉइन पॉलिसी इंस्टीट्यूट मॉडल सेट और प्रोवाइडर्स को विस्तारित करने, विभिन्न प्रॉम्प्ट फ्रेमिंग्स का परीक्षण करने और विभिन्न परिस्थितियों के अधीन इन प्राथमिकताओं की पुष्टि के लिए अतिरिक्त मौद्रिक परिदृश्यों का अन्वेषण करने की योजना बना रहा है।

उपयोगकर्ताओं और निवेशकों के लिए, ये खोजें यह एक सूक्ष्म दृष्टिकोण प्रदान करती हैं कि विशाल डेटा समूहों पर प्रशिक्षित AI प्रणालियाँ डिजिटल अर्थव्यवस्था में धन के रूपों को कैसे देखती हैं। लंबी अवधि के परिदृश्यों में बिटकॉइन की बार-बार प्राथमिकता बिटकॉइन की कहानी को मजबूत करती है, जो एक गैर-सार्वभौमिक संचय के रूप में कार्य कर सकता है और किसी भी एक देश की मौद्रिक नीति से स्वतंत्र रूप से काम कर सकता है। हालाँकि, अध्ययन यह भी दर्शाता है कि स्टेबलकॉइन लेनदेन के लिए क्यों आकर्षक बने हुए हैं: लगभग तुरंत समायोजन, मौजूदा भुगतान प्रणालियों के साथ संगतता, और कुछ न्यायाधीशों में पहुँच को जमा करने या सीमित करने की क्षमता, जिसे कुछ प्रतिभागी सार्वभौमिक रूप से पहुँचयोग्य मुद्रा के लिए एक नुकसान मानते हैं। विधि संबंधी सावधानियाँ व्याख्या के लिए महत्वपूर्ण हैं: परिणाम संश्लेषित प्रॉम्प्ट्स और मॉडल प्रशिक्षण डेटा को दर्शाते हैं, वर्तमान बाजार अपनाने या उपभोक्ता व्यवहार को नहीं।

विकास के दृष्टिकोण से, शोध यह बताता है कि एआई एजेंट—जब आकारिक अर्थव्यवस्थाओं में दक्षता या स्थिरता के लिए अनुकूलन के लिए कहा जाता है—एक छोटे सेट में डिजिटल मुद्रा के रूपों पर अक्सर सहमत हो जाते हैं। यह सहमति वॉलेट इंटरफ़ेस, एआई-संचालित वित्तीय योजना उपकरणों और डिजिटल मूल्य ट्रांसफ़र पर निर्भर करने वाले साइबर-भौतिक प्रणालियों के डिज़ाइन को सूचित कर सकती है। यह प्रश्न भी उठाता है कि पारगमन परितंत्रों में प्रोग्राम करने योग्य मुद्रा की भूमिका क्या होनी चाहिए और वित्तीय स्थिरता के संरक्षक डिजिटल मुद्राओं को पसंद करने वाली, एआई-उत्पन्न प्राथमिकताओं का प्रतिक्रिया कैसे दे सकते हैं, जो अमूर्त निर्णय परिवेश में होती हैं। दूसरे शब्दों में, अध्ययन अगली कीमत चलन का पूर्वानुमान लगाने के बजाय यह समझने के बारे में है कि एआई ढांचा डिजिटल दुनिया में “धन” कैसा दिखना चाहिए, इसकी प्रतिक्रिया को कैसे आकार देता है।

अनुसंधान इस बात की ओर भी इशारा करता है कि AI परिवारों के बीच भिन्नताएँ मौजूद हैं। Anthropic मॉडल सबसे अधिक बिटकॉइन की ओर झुके, जबकि अन्य प्रदाताओं में अधिक विविधता दिखाई दी। ये अंतर पाठकों को याद दिलाते हैं कि परिणाम मॉडल के प्रशिक्षण डेटा और आंतरिक प्रॉम्प्ट्स पर निर्भर करते हैं, न कि संपत्ति की मांग के लिए एक सार्वभौमिक पूर्वानुमान पर। हालाँकि कुछ लोग बिटकॉइन के प्रति प्रवृत्ति को सभी संदर्भों में BTC का समर्थन मान सकते हैं, लेकिन लेखक सावधानी से यह जोर देते हैं कि देखी गई प्राथमिकताएँ सीधे वास्तविक दुनिया के अपनाने या नीति परिणामों में अनुवादित नहीं होतीं। वे परिणामों को फ़िएट, स्टेबलकॉइन या बिटकॉइन पर एक निर्देशात्मक फैसले के रूप में नहीं, बल्कि मॉडल डिज़ाइन और डिजिटल मुद्रा परिदृश्य के बीच के अंतःक्रिया से उभरने वाले पैटर्न के रूप में वर्णित करते हैं।

• विस्तारित मॉडल कवरेज: अपेक्षा की जाती है कि BPI में अधिक AI मॉडल और अधिक प्रदाता शामिल होंगे ताकि यह जांचा जा सके कि BTC प्राथमिकता विस्तृत AI परितंत्र के भरपूर परीक्षणों में बनी रहती है।
• फ्रेमिंग संवेदनशीलता: शोधकर्ता परिणामों पर शब्दावली और संदर्भ के प्रभाव को निर्धारित करने के लिए वैकल्पिक प्रॉम्प्ट्स के साथ प्रयोग करेंगे।
• व्यापक परिदृश्य: अतिरिक्त स्थितियाँ—जैसे कि एक से अधिक देशों में कमाई को संग्रहीत करना और जटिल निपटान योजनाएँ—AI कैसे विभिन्न परिवेशों में पैसे को समझता है, इसे और अधिक स्पष्ट कर सकती हैं।
• टूलिंग के लिए निहितार्थ: एआई-सहायता वाले वित्तीय टूल बनाने वाले डेवलपर्स इन जानकारियों का उपयोग आवेदन परिवेश में संपत्ति-चयन सुविधाओं और जोखिम अवगति को आकार देने के लिए कर सकते हैं।

• बिटकॉइन पॉलिसी इंस्टीट्यूट की अध्ययन रिपोर्ट MoneyForAI.org के माध्यम से जारी
• बिटकॉइन की कीमत का संदर्भ वर्तमान आवृत्ति में उद्धृत किया गया है
• जेफ पार्क बिटकॉइन के नॉन-फ्रॉजन संपत्ति पर
• एंथ्रोपिक मॉडल बिटकॉइन प्राथमिकता संदर्भ
• बिटकॉइन को क्वांटम सुरक्षा के लिए रास्ते में छह विशाल चुनौतियाँ

बिटकॉइन (CRYPTO: BTC) ने 36 मॉडल द्वारा छह प्रदाताओं द्वारा उत्पन्न 9,072 प्रतिक्रियाओं में से 48.3% में दिखाई देकर अधिकांश प्रॉम्प्ट्स के भीतर सबसे अग्रणी उपकरण के रूप में उभरना शुरू किया, जैसा कि MoneyForAI.org पर जारी बिटकॉइन पॉलिसी संस्थान की रिपोर्ट में बताया गया है। इस अभ्यास ने विभिन्न आर्थिक परिदृश्यों—वर्षों तक क्रय शक्ति को बनाए रखने से लेकर दैनिक भुगतानों तक—की जांच की, जिसमें AI एजेंट्स कैसे मुद्रा के रूपों के बीच मूल्य का आवंटन करते हैं, यह परीक्षण किया गया। परिणाम डिजिटल मुद्रा, विशेषकर बिटकॉइन, के प्रति मजबूत प्रवृत्ति है, जो सीमाओं और नियामक व्यवस्थाओं के पार कार्य करने में सक्षम आर्थिक गतिविधि के लिए आधार के रूप में कार्य कर सकती है।

लंबे समय के परिदृश्यों में, अध्ययन ने पाया कि 79.1% एआई प्रतिक्रियाएँ बिटकॉइन का समर्थन करती हैं, जो किसी भी परीक्षित श्रेणी में सबसे अधिक प्रमुख पक्षपात है। यह परिणामों का समूह यह सुझाता है कि जब टिकाऊपन और संप्रभुता के लिए अनुकूलन के लिए कहा जाता है, तो एआई एजेंट संपत्तियों की ओर झुकते हैं जो किसी भी एक देश की मौद्रिक नीति के बिना मूल्य बनाए रखती हैं। डिजिटल-मनी अक्ष परीक्षित प्रॉम्प्ट्स के भीतर बहु-वर्षीय योजना के लिए सबसे अधिक पसंदीदा संदर्भ प्रतीत होता है, जो यह संकेत देता है कि भविष्य के एआई उपकरण कैसे उस दुनिया में संपत्ति संरक्षण का अनुकरण या सलाह दे सकते हैं, जहाँ फ़िएट नीतियाँ अस्थिर या अस्पष्ट हैं।

विपरीत रूप से, जब ध्यान भुगतान और लेन-देन पर जाता है—चाहे वह सूक्ष्म भुगतान हों या सीमाओं के पार ट्रांसफ़र—स्टेबलकॉइन अधिक हिस्सा प्राप्त करते हैं: 53.2% प्रतिक्रियाओं ने स्टेबलकॉइन का समर्थन किया, जबकि बिटकॉइन ने 36% आकर्षित किया। स्टेबलकॉइन की लेन-देन की दक्षता और नेटवर्क की परिचितता इन संदर्भों में उनकी आकर्षकता को समझाती है, जहाँ त्वरित निपटान और मौजूदा प्रणालियों के साथ संगतता, एक प्रयोगात्मक परिवेश में संपत्ति के चयन जितनी महत्वपूर्ण हो सकती है। एक प्रमुख उद्योग पर्येक्षक ने नोट किया कि स्टेबलकॉइन को जमा करने की क्षमता एक दोहरी-धार वाला तलवार है: यह कुछ नियामक सेटिंग में नियंत्रण प्रदान करता है, लेकिन अविरत ट्रांसफ़र क्षमता की तलाश करने वाले उपयोगकर्ताओं के लिए एक स्तर का विश्वास हटा देता है। बिटवाइज़ के मुख्य निवेश अधिकारी जेफ पार्क ने संदर्भ को संक्षेप में प्रस्तुत किया: स्टेबलकॉइन की इन परिदृश्यों में सापेक्ष प्रदर्शन का “सबसे स्पष्ट समझ” जमा करने की क्षमता है, जबकि बिटकॉइन को जमा नहीं किया जा सकता, जो एक डिजिटल उपकरणों के समूह में एक स्थायी विश्वास का स्तंभ प्रदान करता है।

सभी प्रतिक्रियाओं में, एआई एजेंट्स ने फ़िएट की तुलना में डिजिटल रूप से मूलभूत उपकरणों—बिटकॉइन, स्टेबलकॉइन, अल्टकॉइन, टोकनीकृत वास्तविक दुनिया के संपत्ति या कंप्यूट इकाइयों—को लगभग 91% मामलों में पसंद किया। अध्ययन के लेखकों ने जोर देकर कहा कि फ़िएट की प्रासंगिकता 36 मॉडल्स में से किसी में भी सर्वोच्च चयन के रूप में प्रकट नहीं हुई। वे पाठकों को सावधान करते हुए कहते हैं कि ये परिणाम वास्तविक अपनाये जाने के पैटर्न से अधिक ट्रेनिंग डेटा और प्रॉम्प्ट डिज़ाइन में पैटर्न को दर्शाते हैं। दूसरे शब्दों में, अध्ययन यह पकड़ता है कि एआई प्रणालियाँ काल्पनिक परिणामों के लिए अनुकूलन करने पर मौद्रिक संरचनाओं की व्याख्या कैसे करती हैं, बल्कि उपभोक्ता व्यवहार या नियामक प्रभाव का पूर्वानुमान नहीं।

विश्लेषण से यह भी स्पष्ट होता है कि मॉडल परिवारों के बीच उल्लेखनीय अंतर हैं। एंथ्रोपिक मॉडल्स का बिटकॉइन प्राथमिकता औसत 68% था, जबकि ओपनएआई का 26%, गूगल का 43% और xAI का 39% था। ये संख्याएं दर्शाती हैं कि कैसे अद्वितीय प्रशिक्षण कॉर्पोरा और प्रॉम्प्ट इंजीनियरिंग आउटपुट को आकार देती हैं, जिससे अध्ययन की केंद्रीय सावधानी को मजबूत किया जाता है: प्रतिक्रियाएं डेटा पैटर्न के संकेतक हैं, न कि मुद्रा के भविष्य के बारे में निर्देशात्मक भविष्यवाणियां। शोधकर्ताओं ने स्वीकार किया है कि कई परिदृश्यों में उपयोग किए गए प्रॉम्प्ट फ्रेमिंग ने परिणामों को कुछ साधनों की ओर मोड़ सकता है, और वे भविष्य के कार्य में देखे गए प्राथमिकताओं की संवेदनशीलता और मजबूती को मापने के लिए वैकल्पिक फ्रेमिंग का अध्ययन करने की योजना बना रहे हैं। पद्धतिगत नोट के अलावा, यह अध्ययन AI एजेंट्स के बारे में बढ़ती हुई चर्चा में योगदान देता है, जहां फ़िएट, स्टेबलकॉइन और डिजिटल संपत्तियां एक तेजी से विकसित होते परितंत्र में सहअस्तित्व में हैं।

यह लेख मूल रूप से AI एजेंट्स फ़िएट की तुलना में बिटकॉइन को प्राथमिकता देते हैं, नया अध्ययन पाता है पर प्रकाशित किया गया था, Crypto Breaking News – आपका विश्वसनीय स्रोत क्रिप्टो समाचार, बिटकॉइन समाचार और ब्लॉकचेन अपडेट्स के लिए।