Nghiên cứu phát hiện các mô hình AI ưa thích bitcoin hơn tiền pháp định và stablecoin
Tác giả gốc: Jason Nelson, Decrypt
Biên dịch gốc: Chopper, Foresight News
Tổng quan
· Trong một thí nghiệm mô phỏng, 22 trong số 36 mô hình AI đã chọn Bitcoin làm đồng tiền ưu tiên.
· Trong tất cả các mô hình AI được kiểm tra, không có mô hình nào coi tiền pháp định là lựa chọn đầu tiên.
· Các mô hình AI khác nhau có sở thích khác nhau, Anthropic có mức độ ưa thích Bitcoin cao nhất.
Báo cáo mới nhất từ Viện Chính sách Bitcoin (Bitcoin Policy Institute) cho thấy các mô hình trí tuệ nhân tạo thường ưa thích bitcoin hơn so với tiền pháp định truyền thống.
Báo cáo chỉ ra rằng trong một nghiên cứu, 22 trong số 36 mô hình AI được kiểm tra đã liệt kê bitcoin là loại tiền tệ ưu tiên, không có mô hình nào đặt tiền pháp định ở vị trí đầu tiên.
“Chúng tôi dự kiến rằng trong tương lai, ngày càng nhiều hoạt động kinh tế sẽ được thực hiện bởi các đại lý AI tự chủ, nhưng những thảo luận trước đây về sở thích tiền tệ của các đại lý AI đều chỉ là phỏng đoán,” David Zell, Chủ tịch Bitcoin Policy Institute, cho biết với Decrypt, “Chúng tôi muốn thực sự kiểm tra điều này.”
Các nhà nghiên cứu đã kiểm tra các mô hình của sáu công ty: Anthropic, OpenAI, Google, DeepSeek, xAI và MiniMax, đặt chúng vào các tình huống mô phỏng để thử nghiệm các chức năng cốt lõi của tiền tệ, chẳng hạn như tiết kiệm, thanh toán, kết toán, v.v.
Mỗi mô hình được coi là một thực thể kinh tế độc lập, không có tùy chọn sẵn có và có thể tự do lựa chọn công cụ tiền tệ.
“Chúng tôi đã tìm kiếm 36 mô hình tiên tiến từ 6 công ty, thiết lập chúng thành các đại lý kinh tế tự chủ, để chúng tự do lựa chọn công cụ tiền tệ trong 28 tình huống bao phủ bốn chức năng cơ bản của tiền tệ, rồi xem chúng sẽ thiên về lựa chọn gì,” Zell nói.
Đợt thí nghiệm này đã thu thập tổng cộng 9.072 câu trả lời, sau đó một mô hình AI khác sẽ phân loại các câu trả lời này.
“Toàn bộ thiết kế thí nghiệm đã tránh được sự thiên lệch do neo giữ. Chúng tôi không bao giờ ngụ ý đáp án, và việc phân loại được thực hiện sau đó bởi một hệ thống độc lập,” Zell giải thích.

Trong các kịch bản mô phỏng này, mô hình AI thường chọn Bitcoin trong kịch bản lưu trữ dài hạn, với tỷ lệ đạt 79,1%; trong khi đó, stablecoin được ưa chuộng hơn trong hai kịch bản thanh toán và thanh toán bù trừ. Tỷ lệ lựa chọn stablecoin trong hai kịch bản này lần lượt là 53,2% và 43%, trong khi Bitcoin là 36% và 30,9%.

Các mô hình của các công ty AI khác nhau có sở thích khác nhau:
· Mô hình Anthropic có mức độ ưa thích bitcoin trung bình cao nhất, đạt 68,0%
· DeepSeek: 51,7%
· Google: 43.0%
· xAI: 39,2%
· MiniMax: 34,9%
· OpenAI: 25,9%
Tuy nhiên, báo cáo cũng chỉ ra rằng các mô hình của Claude, DeepSeek và MiniMax ưa thích Bitcoin hơn; trong khi GPT, Grok và Gemini lại thiên về các đồng tiền ổn định.
“Hệ thống không chỉ định hoặc thiên vị bất kỳ công cụ tiền tệ nào,” Zell nói, “mô hình đánh giá dựa trên các thuộc tính kỹ thuật và kinh tế, nhưng chúng tôi không thông báo cho chúng công cụ nào có lợi thế hơn ở chiều nào.”
Zell nhắc nhở rằng các nhà đầu cơ đừng coi kết quả nghiên cứu này là dự đoán về xu hướng của thị trường tiền mã hóa.
Phần giới hạn nghiên cứu của chúng tôi đã rõ ràng ghi: Sở thích của các mô hình ngôn ngữ lớn phản ánh các mẫu trong dữ liệu huấn luyện, chứ không phải là dự đoán về thế giới thực.
Nhưng Zell cũng cho biết, ngay cả với giới hạn này, việc các mô hình do các phòng thí nghiệm trí tuệ nhân tạo khác nhau phát triển đạt được kết quả nhất quán là điều đáng chú ý.
Sáu công ty AI hoàn toàn khác nhau, cách huấn luyện cũng khác nhau, nhưng kết luận cuối cùng lại rất gần giống nhau—đều có niềm tin mạnh mẽ hơn vào Bitcoin. Điều này cho thấy, quan điểm của mọi người về “điều gì tạo nên một đồng tiền tốt” thực sự đã rất nhất quán, và đây mới là điều đáng chú ý nhất.
Nhấp để tìm hiểu các vị trí đang tuyển của BlockBeats
Chào mừng bạn tham gia cộng đồng chính thức của律动 BlockBeats:
Nhóm đăng ký Telegram: https://t.me/theblockbeats
Nhóm giao lưu Telegram: https://t.me/BlockBeats_App
Tài khoản chính thức trên Twitter: https://twitter.com/BlockBeatsAsia

