新しい研究によると、AIエージェントは法定通貨よりもBitcoinを好む

Ai Agents Prefer Bitcoin Over Fiat, New Study Finds

Bitcoin政策研究所の研究は、人工知能モデルがさまざまな仮想的なシナリオにおいて通貨形態を選択する方法を検討し、ほとんどのケースで法定通貨よりもBitcoinとデジタルマネーを強く好む傾向を明らかにしました。この研究は6つのプロバイダーから36のモデルをテストし、長期的な価値保存から日常的な支払いに至るまで、幅広い金融タスクについて9,000件以上の回答を生成しました。結果は、多くの状況でBitcoinがステーブルコインを上回っている一方で、マイクロペイメントや国境を越えた振替などの取引用途ではステーブルコインが再び優位性を回復していることを示しています。研究の著者たちは、これらの結果が広範な現実世界での採用を反映しているのではなく、トレーニングデータのパターンやフレーミングを反映していると強調していますが、デジタル時代におけるAIが通貨をどのように解釈するかという独自の視点を提供しています。結果はMoneyForAI.orgを通じて公開されています。

主なポイント

6つのプロバイダーに属する36のAIモデルが、金融シナリオに対して9,072の回答を生成したところ、Bitcoinが48.3%のケースで選択され、全体で最も使用されたインストルメントとなりました。
複数年にわたる購買力の維持を求める質問に対して、79.1%の回答者がBitcoinを支持した。これは本調査で最も偏った結果である。
支払い、マイクロペイメント、および国境を越える振替において、ステーブルコインはBitcoinの36%に対して53.2%の頻度で選ばれ、特定の状況においてステーブルコインが取引面で優位であることを示しています。
回答のほぼ91％が法定通貨よりもデジタルネイティブな金融商品（Bitcoinやその他のデジタル資産を含む）を好みました。どのモデルも法定通貨を最優先選択肢として評価していません。
モデルプロバイダー間の差異が明らかになった：AnthropicのモデルはBTCの選好が平均68％、OpenAIは26％、Googleは43％、xAIは39％であり、これは決定論的な金融予測ではなく、トレーニングデータが出力に影響を与えることを示している。

言及されたティッカー：$BTC

市場の状況：本研究は、AI支援シナリオにおけるデジタルマネーの継続的な実験の最中に行われており、機関および研究コミュニティが、ステーブルコインやその他のデジタルインストルメントとともに、Bitcoinを国境を越えたプログラム可能な資産として評価していることを示しています。

次に注目すべき点 – ビットコイン政策研究所は、モデルセットとプロバイダーを拡大し、異なるプロンプトのフレーミングをテストし、追加の金融シナリオを検討して、これらの傾向がさまざまな条件下でも成り立つかを検証する予定です。

なぜそれが重要なのか

ユーザーと投資家にとって、この調査結果は、膨大なデータ量で学習されたAIシステムがデジタル経済における通貨形態をどのように認識しているかについて、繊細な視点を提供する。長期的なシナリオにおいてBitcoinへの傾斜が繰り返し見られるのは、Bitcoinが特定の国の金融政策から独立して機能する非主権的価値保存手段であるという物語を強化する。一方で、本調査は、ステーブルコインが取引において依然として魅力的である実用的な理由も指摘している。すなわち、ほぼ即時決済が可能であること、既存の支払いインフラとの互換性があること、および一部の管轄区域でアクセスを凍結または制限できる点である。これらの点は、普遍的にアクセス可能な通貨として見なす一部の参加者にとっては欠点と見なされている。方法論的な注意点は解釈において重要である。本結果は、現在の市場での採用や消費者行動ではなく、合成プロンプトおよびモデルの学習データに基づいている。

開発の観点から、この研究は、シミュレーションされた経済において効率性またはレジリエンスの最適化を求めるAIエージェントが、限られた数のデジタルマネー形態に収束する傾向があることを示している。この収束は、ウォレットインターフェース、AI駆動の財務計画ツール、デジタル価値の振替に依存するサイバーフィジカルシステムの設計に役立つ可能性がある。また、プログラム可能なマネーが国境を越えるエコシステムにおいて果たす役割や、金融の安定性を守る者が、抽象的な意思決定環境でデジタル通貨を好むAI生成の好みにどう対応すべきかという政策的な問いも提起している。言い換えれば、この研究は次の価格動向を予測することよりも、AIのフレーミングがデジタル化された世界における「マネー」のあり方に対する認識をどのように形成するかを理解することに焦点を当てている。

この研究は、AIファミリー間の明確な違いも指摘している。AnthropicのモデルはBitcoinに最も傾向を示したのに対し、他のプロバイダーはより広範なばらつきを示した。これらの差異は、結果が資産需要に対する普遍的な予測ではなく、モデルの学習データや内部プロンプトに依存していることを読者に思い出させる。一部の人はBitcoinへの傾向をあらゆる文脈におけるBTCの推奨と解釈するかもしれないが、著者は、観察された好みが現実世界での採用や政策結果に直接結びつくわけではないと慎重に強調している。彼らは、この結果を法定通貨、ステーブルコイン、またはBitcoinそのものに対する規範的な判断ではなく、モデル設計とデジタルマネーの景観との相互作用から生じるパターンと説明している。

次に注目すべきこと

モデルカバレッジの拡大：BPIがより多くのAIモデルとより多くのプロバイダーを含み、BTCの優先度が広範なAIエコシステム全体にわたって継続するかどうかを検証することを期待します。
フレーミングの感度：研究者は、表現や文脈が結果に与える影響を調べるために、代替のプロンプトを実験します。
より広範なシナリオ：複数の国にわたる収益の保管や複雑な決済スキームなどの状況は、AIがさまざまな環境でお金どのように認識するかをさらに明確に示す可能性があります。
ツールへの影響：AI支援型金融ツールを開発する開発者は、これらの洞察を活用して、シミュレーション環境における資産選択機能やリスク開示の設計に役立てることができます。

ソースと検証

AI駆動の貨幣テストにおけるBitcoinの役割：研究が明らかにしたこと

Bitcoin（CRYPTO: BTC）は、6つのプロバイダーの36のモデルが生成した9,072件の回答のうち48.3％で最も多く登場し、主要なツールとして浮上したと、MoneyForAI.orgで公開されたBitcoin Policy Instituteのレポートは述べている。この実験は、数年間にわたる購買力の維持から日常的な支払いまで、幅広い経済シナリオを検討し、AIエージェントがさまざまな通貨形態に価値をどのように配分するかをテストした。その結果、国境や規制体制を越えて機能する経済活動の基盤として、デジタル通貨、特にBitcoinへの強い傾向が示された。

長期的なシナリオにおいて、本研究はAIの回答の79.1%がBitcoinを支持したことを発見し、これはテストされたすべてのカテゴリの中で最も顕著なバイアスであった。この一連の結果は、耐久性と主権の最適化を求める際に、AIエージェントがどの単一国の通貨政策にも依存しない価値を維持する資産に一貫して傾くことを示唆している。デジタルマネーの軸は、テストされたプロンプトにおいて複数年にわたる計画に最も好まれる枠組みであるように見え、法定通貨の政策が不安定または不透明な世界において、将来のAIツールが資産保全をシミュレートまたはアドバイスする方法を示唆している。

一方で、マイクロペイメントや国境を越える振替などの支払い・取引に焦点が当たる場合、ステーブルコインの支持率はより高くなり、回答の53.2%がステーブルコインを支持し、Bitcoinは36%であった。これらの文脈におけるステーブルコインの優位性は、取引効率とネットワークの親しみやすさによるもので、シミュレーション環境において資産選択と同じくらい、迅速な決済と既存システムとの互換性が重要となる。業界の著名な観察者は、ステーブルコインが凍結可能であることは両刃の剣であると指摘した。これは特定の規制環境では制御を可能にする一方で、継続的な振替機能を求めるユーザーにとっては信頼性の層を失わせる。Bitwiseの最高投資責任者であるジェフ・パークは、この状況におけるステーブルコインの相対的なパフォーマンスについて、「最も明白な説明」は凍結可能であるという点であり、Bitcoinは凍結できないため、デジタルツール群において持続的な信頼のアンカーを提供すると簡潔にまとめた。

すべての回答において、AIエージェントは法定通貨よりもデジタルネイティブな資産—Bitcoin、ステーブルコイン、アルトコイン、トークン化されたリアルワールド資産、またはコンピュートユニット—を約91％のケースで好んだ。本研究の著者は、法定通貨の関連性がテストされた36のモデルのいずれにおいても最上位の選択肢として現れなかったと強調している。彼らは読者に、これらの結果が実際の採用パターンというより、トレーニングデータやプロンプト設計におけるパターンを反映していることを注意喚起している。言い換えれば、この研究は消費者行動や規制への影響を予測するものではなく、仮想的な結果を最適化するよう求められた際にAIシステムが金銭的構造をどのように解釈するかを捉えたものである。

分析により、モデルファミリー間にも顕著な差異が明らかになりました。AnthropicのモデルはBitcoinを好む割合が平均68％で、OpenAIは26％、Googleは43％、xAIは39％でした。これらの数値は、トレーニングコーパスとプロンプトエンジニアリングが出力にどのように影響を与えるかを示しており、本研究の中心的な注意点を強調しています：応答は、将来の貨幣のあり方についての規範的な予測ではなく、データのパターンを示すものです。研究者は、複数のシナリオで使用されたプロンプトの枠組みが結果を特定の資産に導いた可能性を認め、今後の研究では、観察された好みの感度と堅牢性を測定するために、代替的な枠組みを検討する予定です。方法論的な注意点に加えて、本研究は、法定通貨、ステーブルコイン、デジタル資産が急速に進化するエコシステムの中で共存する高度にデジタル化された金融環境において、AIエージェントが貨幣をどのように概念化するかという、拡大する議論に貢献しています。

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