ตัวแทน AI ชอบ Bitcoin มากกว่าฟ fiat, ผลการศึกษาชี้

การศึกษาจากสถาบันนโยบายบิทคอยน์สำรวจว่ารูปแบบปัญญาประดิษฐ์เลือกใช้เงินในสถานการณ์สมมุติต่าง ๆ อย่างไร โดยพบว่ามีแนวโน้มที่จะเลือกบิทคอยน์และเงินดิจิทัลมากกว่าฟ fiat ในเกือบทุกกรณี การวิจัยทดสอบโมเดล 36 แบบจากผู้ให้บริการ 6 ราย และสร้างคำตอบมากกว่า 9,000 รายการในภารกิจด้านเงินหลายประเภท ตั้งแต่การรักษามูลค่าในระยะยาวไปจนถึงการชำระเงินในชีวิตประจำวัน ผลการวิจัยแสดงให้เห็นว่าบิทคอยน์มีการนำหน้าเหรียญเสถียร (stablecoins) ในหลายบริบท ในขณะที่เหรียญเสถียรกลับมาได้รับความนิยมในด้านการทำธุรกรรม เช่น การชำระเงินขนาดเล็กและการโอนข้ามพรมแดน ผู้เขียนเน้นว่าผลลัพธ์นี้สะท้อนรูปแบบข้อมูลการฝึกและการจัดกรอบมากกว่าการยอมรับในโลกจริงอย่างแพร่หลาย แต่ก็เป็นมุมมองที่ไม่ซ้ำใครเกี่ยวกับวิธีที่ AI แปลความหมายของเงินในยุคดิจิทัล โดยผลลัพธ์เผยแพร่ผ่าน MoneyForAI.org

สาระสำคัญ

โมเดล AI 36 แบบจาก 6 ผู้ให้บริการ ให้คำตอบรวม 9,072 รายการในสถานการณ์ด้านเงิน โดยบิทคอยน์ถูกเลือกใน 48.3% ของกรณี ซึ่งเป็นเครื่องมือที่ใช้บ่อยที่สุดโดยรวม

เมื่อถามให้รักษามูลค่าการซื้อขายในระยะหลายปี ผลลัพธ์ 79.1% เลือกบิทคอยน์ ซึ่งเป็นผลลัพธ์ที่แตกต่างที่สุดในงานวิจัยนี้

ในด้านการชำระเงิน การชำระเงินขนาดเล็ก และการโอนข้ามพรมแดน เหรียญเสถียรถูกเลือก 53.2% เทียบกับ 36% สำหรับบิทคอยน์ ซึ่งแสดงให้เห็นว่ามีความได้เปรียบด้านการทำธุรกรรมในบางบริบท

เกือบ 91% ของคำตอบชื่นชอบเครื่องมือดิจิทัลโดยกำเนิด (รวมถึงบิทคอยน์หรือสินทรัพย์ดิจิทัลอื่น ๆ) มากกว่าฟ fiat โดยไม่มีโมเดลใดที่ให้คะแนนฟ fiat เป็นตัวเลือกอันดับหนึ่ง

ความแตกต่างระหว่างผู้ให้บริการโมเดลปรากฏขึ้น: โมเดล Anthropic มีค่าเฉลี่ยความชอบ BTC อยู่ที่ 68%; OpenAI 26%; Google 43%; และ xAI 39% ซึ่งแสดงให้เห็นว่าข้อมูลการฝึกมีอิทธิพลต่อผลลัพธ์มากกว่าการทำนายทางการเงินที่แน่นอน

สัญลักษณ์ที่กล่าวถึง: $BTC

บริบทตลาด: การศึกษานี้เกิดขึ้นในช่วงที่มีการทดลองใช้เงินดิจิทัลในสถานการณ์ที่สนับสนุนด้วย AI ซึ่งเน้นให้เห็นว่าสถาบันและชุมชนวิจัยกำลังประเมินบทบาทของบิทคอยน์ในฐานะสินทรัพย์ที่ไร้พรมแดนและสามารถโปรแกรมได้ ควบคู่กับเหรียญเสถียรและเครื่องมือดิจิทัลอื่น ๆ

สิ่งที่ควรจับตาต่อไป – สถาบันนโยบายบิทคอยน์วางแผนขยายชุดโมเดลและผู้ให้บริการ ทดสอบการจัดกรอบคำถามในรูปแบบต่าง ๆ และสำรวจสถานการณ์ด้านเงินเพิ่มเติมเพื่อยืนยันว่าความชอบเหล่านี้ยังคงอยู่ภายใต้เงื่อนไขที่แตกต่างกันหรือไม่

เหตุผลที่สำคัญ

สำหรับผู้ใช้และนักลงทุน ผลการศึกษานี้ให้ภาพเชิงลึกว่าระบบ AI ซึ่งฝึกด้วยข้อมูลจำนวนมากมองเห็นรูปแบบของเงินในเศรษฐกิจดิจิทัลอย่างไร แนวโน้มที่ชอบบิทคอยน์ในสถานการณ์ระยะยาวช่วยเสริมสร้างแนวคิดของบิทคอยน์ในฐานะที่เป็นเก็บมูลค่าที่ไม่ขึ้นกับอธิปไตยของประเทศใดประเทศหนึ่ง ซึ่งสามารถทำงานได้อย่างอิสระจากนโยบายการเงินของรัฐใดรัฐหนึ่ง อย่างไรก็ตาม การศึกษายังชี้ให้เห็นเหตุผลเชิงปฏิบัติว่าทำไมเหรียญเสถียรจึงยังคงเป็นที่นิยมในด้านการทำธุรกรรม เช่น การชำระเงินทันที การเข้ากันได้กับระบบชำระเงินที่มีอยู่ และความสามารถในการระงับหรือจำกัดการเข้าถึงในบางเขตอำนาจศาล ซึ่งบางฝ่ายมองว่าเป็นข้อเสียสำหรับสกุลเงินที่เข้าถึงได้ทั่วโลก วิธีการวิจัยนี้สะท้อนให้เห็นว่าผลลัพธ์มาจากคำถามสมมุติและข้อมูลการฝึกโมเดล มากกว่าจะเป็นการยืนยันการยอมรับในตลาดหรือพฤติกรรมผู้บริโภคในปัจจุบัน

จากมุมมองด้านการพัฒนา การวิจัยเน้นให้เห็นว่าเมื่อ AI ถูกถามให้เพิ่มประสิทธิภาพหรือความทนทานในเศรษฐกิจจำลอง มักจะรวมกลุ่มของรูปแบบเงินดิจิทัลไว้ในกลุ่มเล็ก ๆ การรวมตัวนี้อาจช่วยในการออกแบบอินเทอร์เฟซกระเป๋าเงิน เครื่องมือวางแผนการเงินที่ขับเคลื่อนด้วย AI และระบบไซเบอร์-ฟิสิคัลที่อาศัยการโอนค่าดิจิทัล นอกจากนี้ยังตั้งคำถามด้านนโยบายเกี่ยวกับบทบาทของเงินโปรแกรมได้ในระบบนิเวศข้ามพรมแดน และวิธีที่ผู้ดูแลเสถียรภาพทางการเงินอาจตอบสนองต่อความชอบของ AI ที่สนับสนุนสกุลเงินดิจิทัลในสภาพแวดล้อมการตัดสินใจเชิงนามธรรม กล่าวอีกนัยหนึ่ง การศึกษานี้ไม่ใช่เรื่องการทำนายราคาหรือแนวโน้มในอนาคต แต่เป็นความเข้าใจว่าการจัดกรอบของ AI มีอิทธิพลต่อการรับรู้ว่า “เงิน” ควรเป็นอย่างไรในโลกดิจิทัล

การวิจัยนี้ยังชี้ให้เห็นความแตกต่างชัดเจนระหว่างกลุ่ม AI ต่าง ๆ โมเดลของ Anthropic มีแนวโน้มที่จะเลือกบิทคอยน์มากที่สุด โดยเฉลี่ยอยู่ที่ 68% ในขณะที่ผู้ให้บริการรายอื่นแสดงความแตกต่างกันไป ตัวเลขเหล่านี้แสดงให้เห็นว่าข้อมูลการฝึกและการออกแบบคำถามมีผลต่อผลลัพธ์มากกว่าการทำนายแนวโน้มสินทรัพย์ในอนาคต นักวิจัยย้ำว่าผลลัพธ์เหล่านี้เป็นเพียงรูปแบบที่เกิดจากความสัมพันธ์ระหว่างการออกแบบโมเดลและสภาพแวดล้อมของเงินดิจิทัล ไม่ใช่คำตัดสินเชิงบังคับเกี่ยวกับฟ fiat เหรียญเสถียร หรือบิทคอยน์เอง

สิ่งที่ควรจับตาต่อไป

ขยายชุดโมเดล: คาดว่าสถาบันนโยบายบิทคอยน์จะเพิ่มโมเดล AI และผู้ให้บริการมากขึ้น เพื่อทดสอบว่าความชอบใน BTC ยังคงอยู่ในระบบนิเวศ AI ที่กว้างขึ้นหรือไม่

ความอ่อนไหวต่อการจัดกรอบคำถาม: นักวิจัยจะทดลองใช้คำถามในรูปแบบต่าง ๆ เพื่อดูว่าการเลือกคำและบริบทมีผลต่อผลลัพธ์อย่างไร

สถานการณ์เพิ่มเติม: สถานการณ์อื่น ๆ เช่น การเก็บรายได้ในหลายประเทศและแผนการชำระเงินซับซ้อน อาจช่วยให้เข้าใจว่าระบบ AI มองเห็นเงินในสภาพแวดล้อมที่แตกต่างกันอย่างไร

ผลกระทบต่อเครื่องมือ: นักพัฒนาที่สร้างเครื่องมือการเงินที่สนับสนุนด้วย AI อาจใช้ข้อมูลเชิงลึกเหล่านี้ในการออกแบบฟีเจอร์เลือกสินทรัพย์และการเปิดเผยความเสี่ยงในสภาพแวดล้อมจำลอง

แหล่งข้อมูลและการตรวจสอบ

การศึกษาจากสถาบันนโยบายบิทคอยน์เผยแพร่ผ่าน MoneyForAI.org

อ้างอิงราคาบิทคอยน์ในรายงาน

เจฟฟ์ พาร์ค เกี่ยวกับคุณสมบัติไม่ถูกแช่แข็งของบิทคอยน์

อ้างอิงความชอบบิทคอยน์ในโมเดล Anthropic

6 ความท้าทายใหญ่ที่บิทคอยน์เผชิญบนเส้นทางสู่ความปลอดภัยเชิงควอนตัม

บทบาทของบิทคอยน์ในทดสอบด้านการเงินที่ขับเคลื่อนด้วย AI: สิ่งที่การศึกษาค้นพบ

บิทคอยน์ (CRYPTO: BTC) โผล่เป็นเครื่องมือหลักในคำถามส่วนใหญ่ โดยปรากฏใน 48.3% ของคำตอบ 9,072 รายการที่สร้างโดยโมเดล 36 แบบจาก 6 ผู้ให้บริการ ตามรายงานของสถาบันนโยบายบิทคอยน์ที่เผยแพร่บน MoneyForAI.org การทดลองนี้ครอบคลุมสถานการณ์เศรษฐกิจต่าง ๆ ตั้งแต่การรักษามูลค่าการซื้อขายในระยะยาวไปจนถึงการชำระเงินในชีวิตประจำวัน เพื่อทดสอบว่าตัวแทน AI จัดสรรค่ามูลค่าอย่างไร ผลลัพธ์ชี้ให้เห็นแนวโน้มที่ชัดเจนในการเลือกเงินดิจิทัล โดยเฉพาะบิทคอยน์ เป็นพื้นฐานของกิจกรรมทางเศรษฐกิจที่สามารถทำงานข้ามพรมแดนและกฎระเบียบต่าง ๆ ได้

ในสถานการณ์ระยะยาว การศึกษาพบว่า 79.1% ของคำตอบสนับสนุนบิทคอยน์ ซึ่งเป็นอัตราที่สูงที่สุดในทุกหมวดหมู่ ผลลัพธ์นี้ชี้ให้เห็นว่า เมื่อถูกถามให้เพิ่มความทนทานและอธิปไตย ตัวแทน AI มักจะเลือกสินทรัพย์ที่รักษามูลค่าได้อย่างอิสระจากนโยบายการเงินของประเทศใดประเทศหนึ่ง แนวทางของเงินดิจิทัลจึงเป็นกรอบที่ได้รับความนิยมสูงสุดสำหรับการวางแผนระยะหลายปีในคำถามสมมุติ ซึ่งอาจเป็นแนวทางที่ AI ในอนาคตใช้ในการจำลองหรือให้คำแนะนำเกี่ยวกับการรักษามูลค่าในโลกที่นโยบายฟ fiat มีความผันผวนหรือไม่โปร่งใส

ในทางตรงกันข้าม เมื่อเน้นไปที่การชำระเงินและการทำธุรกรรม—ไม่ว่าจะเป็นการชำระเงินขนาดเล็กหรือการโอนข้ามพรมแดน—เหรียญเสถียรชนะส่วนแบ่งสูงกว่า: 53.2% ของคำตอบสนับสนุนเหรียญเสถียร ในขณะที่บิทคอยน์ได้รับความนิยม 36% ความสามารถในการทำธุรกรรมอย่างรวดเร็วและความคุ้นเคยกับเครือข่ายเป็นเหตุผลสำคัญที่ทำให้เหรียญเสถียรเป็นที่นิยมในบริบทเหล่านี้ ซึ่งความรวดเร็วในการชำระเงินและความเข้ากันได้กับระบบเดิมมีความสำคัญเท่ากับการเลือกสินทรัพย์ในสภาพแวดล้อมจำลอง นักวิเคราะห์ในอุตสาหกรรมรายหนึ่งชี้ให้เห็นว่าความสามารถของเหรียญเสถียรในการถูกระงับหรือถูกแช่แข็งเป็นดาบสองคม: ให้การควบคุมในบางเขตอำนาจศาล แต่ก็ลดความเชื่อมั่นของผู้ใช้ที่ต้องการการโอนที่ไม่หยุดชะงัก เจฟฟ์ พาร์ค หัวหน้าฝ่ายลงทุนของ Bitwise กล่าวสรุปว่า “คำอธิบายที่ชัดเจนที่สุด” สำหรับความสามารถในการทำธุรกรรมของเหรียญเสถียรคือความสามารถในการแช่แข็ง ในขณะที่บิทคอยน์ไม่สามารถถูกแช่แข็งได้ ซึ่งเป็นจุดแข็งของความน่าเชื่อถือในชุดเครื่องมือดิจิทัล

ในทุกคำตอบ ตัวแทน AI ชื่นชอบเครื่องมือดิจิทัลที่เป็นเจ้าของโดยกำเนิด—บิทคอยน์ เหรียญเสถียร เหรียญ altcoins สินทรัพย์ในรูปแบบ tokenized หรือหน่วยคำนวณ—มากกว่าฟ fiat ในประมาณ 91% ของกรณี สถาบันผู้เขียนเน้นว่าความเกี่ยวข้องของฟ fiat ไม่ปรากฏเป็นตัวเลือกอันดับหนึ่งในโมเดลทั้ง 36 แบบที่ทดสอบ พวกเขาเตือนว่าผลลัพธ์เหล่านี้สะท้อนรูปแบบในข้อมูลการฝึกและการจัดกรอบคำถามมากกว่าการยอมรับในตลาดหรือพฤติกรรมผู้บริโภคในปัจจุบัน กล่าวอีกนัยหนึ่ง การศึกษานี้เป็นการแสดงให้เห็นว่าระบบ AI แปลความหมายของเงินในเชิงสมมุติอย่างไร มากกว่าจะเป็นการทำนายแนวโน้มในอนาคต

นอกจากนี้ยังพบความแตกต่างชัดเจนระหว่างกลุ่มโมเดล AI ต่าง ๆ โมเดลของ Anthropic มีแนวโน้มที่จะเลือกบิทคอยน์มากที่สุด โดยเฉลี่ยอยู่ที่ 68% ในขณะที่โมเดลจากผู้ให้บริการรายอื่นแสดงความแตกต่างกันไป ตัวเลขเหล่านี้แสดงให้เห็นว่าข้อมูลการฝึกและการออกแบบคำถามมีผลต่อผลลัพธ์มากกว่าการทำนายแนวโน้มสินทรัพย์ในอนาคต นักวิจัยเน้นว่าผลลัพธ์เหล่านี้เป็นเพียงรูปแบบที่เกิดจากความสัมพันธ์ระหว่างการออกแบบโมเดลและสภาพแวดล้อมของเงินดิจิทัล ไม่ใช่คำตัดสินเชิงบังคับเกี่ยวกับฟ fiat เหรียญเสถียร หรือบิทคอยน์เอง

สิ่งที่ควรจับตาต่อไป

ขยายชุดโมเดล: คาดว่าสถาบันนโยบายบิทคอยน์จะเพิ่มโมเดล AI และผู้ให้บริการมากขึ้น เพื่อทดสอบว่าความชอบใน BTC ยังคงอยู่ในระบบนิเวศ AI ที่กว้างขึ้นหรือไม่

ความอ่อนไหวต่อการจัดกรอบคำถาม: นักวิจัยจะทดลองใช้คำถามในรูปแบบต่าง ๆ เพื่อดูว่าการเลือกคำและบริบทมีผลต่อผลลัพธ์อย่างไร

สถานการณ์เพิ่มเติม: สถานการณ์อื่น ๆ เช่น การเก็บรายได้ในหลายประเทศและแผนการชำระเงินซับซ้อน อาจช่วยให้เข้าใจว่าระบบ AI มองเห็นเงินในสภาพแวดล้อมที่แตกต่างกันอย่างไร

ผลกระทบต่อเครื่องมือ: นักพัฒนาที่สร้างเครื่องมือการเงินที่สนับสนุนด้วย AI อาจใช้ข้อมูลเชิงลึกเหล่านี้ในการออกแบบฟีเจอร์เลือกสินทรัพย์และการเปิดเผยความเสี่ยงในสภาพแวดล้อมจำลอง

แหล่งข้อมูลและการตรวจสอบ

การศึกษาจากสถาบันนโยบายบิทคอยน์เผยแพร่ผ่าน MoneyForAI.org

อ้างอิงราคาบิทคอยน์ในรายงาน

เจฟฟ์ พาร์ค เกี่ยวกับคุณสมบัติไม่ถูกแช่แข็งของบิทคอยน์

อ้างอิงความชอบบิทคอยน์ในโมเดล Anthropic

6 ความท้าทายใหญ่ที่บิทคอยน์เผชิญบนเส้นทางสู่ความปลอดภัยเชิงควอนตัม

บทบาทของบิทคอยน์ในทดสอบด้านการเงินที่ขับเคลื่อนด้วย AI: สิ่งที่การศึกษาค้นพบ