Исследование показывает, что ИИ-агенты предпочитают bitcoin фиату

Исследование Института политики bitcoin изучает, как модели искусственного интеллекта выбирают между формами денег в различных гипотетических сценариях, выявляя сильную склонность к bitcoin и цифровым деньгам по сравнению с фиатом в большинстве случаев. В исследовании было протестировано 36 моделей от шести поставщиков и получено более 9 000 ответов на широкий спектр денежных задач — от долгосрочного сохранения стоимости до повседневных платежей. Результаты показывают, что bitcoin опережает стейблкоины во многих контекстах, в то время как стейблкоины восстанавливают свое влияние в транзакционных сценариях, таких как микроплатежи и международные переводы. Авторы исследования подчеркивают, что результаты отражают закономерности обучающих данных и формулировку, а не широкое реальное внедрение, но они тем не менее предлагают уникальный взгляд на то, как ИИ интерпретирует деньги в цифровую эпоху; результаты опубликованы на сайте MoneyForAI.org.

• 36 моделей ИИ от шести провайдеров сгенерировали 9 072 ответа на денежные сценарии; bitcoin был выбран в 48,3% случаев — наиболее часто используемый инструмент в целом.
• Когда респондентов спросили о сохранении покупательной способности на многолетних горизонтах, 79,1% ответов отдали предпочтение bitcoin — самый несбалансированный результат исследования.
• В платежах, микроплатежах и трансграничных переводах стейблкоины выбирали 53,2% случаев, в то время как биткоин — 36%, что подчеркивает транзакционное преимущество стейблкоинов в определенных контекстах.
• Почти 91% ответов отдали предпочтение цифровым инструментам (включая bitcoin или другие цифровые активы) по сравнению с фиатом, причем ни одна модель не выбрала фиат в качестве первого выбора.
• Различия между провайдерами моделей проявились: модели Anthropic в среднем показали предпочтение BTC на 68%; OpenAI — 26%; Google — 43%; xAI — 39%, что демонстрирует, как обучающие данные влияют на результаты, а не на детерминированное финансовое прогнозирование.

Упомянутые тикеры: $BTC

Контекст рынка: Исследование было проведено на фоне постоянных экспериментов с цифровыми деньгами в сценариях с участием ИИ, что подчеркивает, как институциональные и научные сообщества оценивают роль bitcoin как безграничного, программируемого актива наряду со стейблкоинами и другими цифровыми инструментами.

Что смотреть дальше – Институт политики bitcoin планирует расширить набор моделей и поставщиков, протестировать различные формулировки запросов и изучить дополнительные денежные сценарии, чтобы проверить, сохраняются ли эти предпочтения в различных условиях.

Для пользователей и инвесторов результаты исследования предлагают тонкое представление о том, как ИИ-системы — обученные на огромных объемах данных — воспринимают формы денег в цифровой экономике. Постоянная склонность к биткоину в долгосрочных сценариях укрепляет нарратив о биткоине как о несуверенном средстве хранения стоимости, способном функционировать независимо от денежной политики любой отдельной страны. Однако исследование также подчеркивает практические причины, по которым стейблкоины остаются привлекательными для транзакций: почти мгновенное завершение расчетов, совместимость с существующими платежными системами и возможность замораживать или ограничивать доступ в некоторых юрисдикциях, что некоторые участники рассматривают как недостаток для универсально доступной валюты. Методологические оговорки важны для интерпретации: результаты отражают синтетические запросы и данные обучения модели, а не текущее внедрение на рынке или поведение потребителей.

С точки зрения разработки исследование подчеркивает, что ИИ-агенты, получающие задачу оптимизировать эффективность или устойчивость в смоделированных экономиках, склонны сходиться к небольшому набору форм цифровых денег. Это схождение может повлиять на проектирование интерфейсов кошельков, инструментов финансового планирования на основе ИИ и киберфизических систем, основанных на цифровых переводах стоимости. Оно также поднимает вопросы политики о роли программируемых денег в трансграничных экосистемах и о том, как защитники финансовой стабильности могут реагировать на предпочтения, сгенерированные ИИ, которые отдают приоритет цифровым валютам в абстрактных средах принятия решений. Другими словами, исследование направлено не столько на прогнозирование следующего движения цены, сколько на понимание того, как формулировка ИИ формирует восприятие того, как должна выглядеть «деньги» в оцифрованном мире.

Исследование также указывает на значительные различия между семействами ИИ. Модели Anthropic наиболее склонялись к bitcoin, в то время как другие провайдеры демонстрировали более широкую вариативность. Эти различия напоминают читателям, что результаты зависят от обучающих данных моделей и внутренних подсказок, а не от универсального прогноза спроса на активы. Хотя некоторые могут интерпретировать предвзятость в сторону bitcoin как одобрение BTC во всех контекстах, авторы внимательно подчеркивают, что наблюдаемые предпочтения не переводятся напрямую в реальное внедрение или политические результаты. Они описывают результаты как закономерности, возникающие из взаимодействия между дизайном моделей и ландшафтом цифровых денег, а не как предписывающее суждение о фиате, стейблкоинах или самом bitcoin.

• Расширение охвата модели: ожидайте, что BPI будет включать больше моделей ИИ и больше провайдеров для проверки, сохраняется ли предпочтение BTC в рамках более широкой экосистемы ИИ.
• Чувствительность к формулировке: исследователи будут экспериментировать с альтернативными запросами, чтобы определить, как формулировка и контекст влияют на результаты.
• Более широкие сценарии: дополнительные ситуации — такие как хранение доходов в нескольких странах и сложные схемы расчетов — могут дополнительно прояснить, как ИИ воспринимает деньги в различных средах.
• Последствия для инструментов: разработчики, создающие финансы с поддержкой ИИ, могут использовать эти данные для формирования функций выбора активов и раскрытия рисков в симулированных средах.

• Исследование Bitcoin Policy Institute, опубликованное через MoneyForAI.org
• Ссылка на цену bitcoin, приведённая в материале
• Джефф Парк о незамораживаемом свойстве bitcoin
• Ссылка на предпочтение bitcoin моделями Anthropic
• 6 огромных вызовов, с которыми сталкивается bitcoin на пути к квантовой безопасности

Bitcoin (CRYPTO: BTC) стал ведущим инструментом в большинстве запросов, появившись в 48,3% из 9 072 ответов, сгенерированных 36 моделями шести провайдеров, согласно отчету Bitcoin Policy Institute, опубликованному на MoneyForAI.org. Упражнение исследовало различные экономические сценарии — от сохранения покупательной способности в течение лет до повседневных платежей — проверяя, как ИИ-агенты распределяют ценность между формами денег. Результатом стало сильное предпочтение цифровых денег, в особенности Bitcoin, в качестве основы для экономической деятельности, способной функционировать через границы и регуляторные режимы.

В сценариях с длительным горизонтом исследование выявило, что 79,1% ответов ИИ предпочитают bitcoin, что представляет собой наиболее выраженный сдвиг в любой из протестированных категорий. Эта совокупность результатов указывает на то, что при запросах на оптимизацию по долговечности и суверенитету агенты ИИ последовательно склоняются к активам, сохраняющим стоимость независимо от денежной политики любой отдельной страны. Ось цифровых денег кажется наиболее предпочтительной рамкой для планирования на несколько лет в рамках протестированных запросов, намекая на то, как будущие инструменты ИИ могут моделировать или консультировать по вопросам сохранения богатства в мире, где политика фиатов является волатильной или непрозрачной.

Напротив, когда акцент смещается на платежи и транзакции — будь то микроплатежи или трансграничные переводы — стейблкоины получают большую долю: 53,2% опрошенных предпочли стейблкоины, в то время как bitcoin привлек 36%. Транзакционная эффективность и знакомство с сетью объясняют привлекательность стейблкоинов в этих контекстах, где быстрое завершение и совместимость с существующими системами могут иметь такое же значение, как выбор актива в симулированной среде. Ведущий отраслевой наблюдатель отметил, что возможность заморозки стейблкоинов — это двойственное явление: она обеспечивает контроль в определенных регуляторных условиях, но устраняет уровень доверия для пользователей, стремящихся к бесперебойной возможности перевода. Джефф Парк, главный инвестиционный офицер Bitwise, кратко сформулировал контекст: «самое очевидное объяснение» относительной эффективности стейблкоинов в этих сценариях — это возможность заморозки, тогда как bitcoin нельзя заморозить, что обеспечивает прочный опорный пункт доверия в цифровом наборе инструментов.

Во всех ответах ИИ-агенты предпочитали цифровые нативные инструменты — bitcoin, стейблкоины, альткоины, токенизированные активы реального мира или вычислительные единицы — фиату в примерно 91% случаев. Авторы исследования подчеркивают, что фиат ни разу не оказался в числе главных вариантов ни в одной из 36 протестированных моделей. Они предупреждают читателей, что эти результаты отражают паттерны в обучающих данных и дизайне запросов, а не реальные паттерны внедрения. Другими словами, исследование фиксирует, как ИИ-системы интерпретируют денежные конструкции при оптимизации для гипотетических исходов, а не прогнозируют поведение потребителей или регуляторное влияние.

Анализ также выявляет значительные различия между семействами моделей. Модели Anthropic в среднем показали предпочтение bitcoin на уровне 68%, OpenAI — 26%, Google — 43%, а xAI — 39%. Эти цифры иллюстрируют, как уникальные обучающие корпусы и инженерия промптов формируют результаты, подтверждая главное предостережение исследования: ответы отражают закономерности данных, а не предписывают прогнозы о будущем денег. Исследователи признают, что формулировка промптов, использованная в нескольких сценариях, могла сместить результаты в сторону определенных инструментов, и планируют изучить альтернативные формулировки в будущих работах, чтобы оценить чувствительность и устойчивость наблюдаемых предпочтений. Помимо методологического замечания, исследование вносит вклад в растущий дискурс о том, как ИИ-агенты воспринимают деньги в высокодигитализированной финансовой среде, где фиат, стейблкоины и цифровые активы сосуществуют в быстро развивающейся экосистеме.

Эта статья была первоначально опубликована как AI Agents Prefer Bitcoin Over Fiat, New Study Finds на Crypto Breaking News — вашем надежном источнике новостей о криптовалютах, новостей о bitcoin и обновлений блокчейна.