Tóm lược
-
22 trên 36 mô hình AI chọn Bitcoin là tiền tệ ưu tiên hàng đầu trong các mô phỏng.
-
Không có mô hình nào chọn tiền pháp định làm lựa chọn đầu tiên, báo cáo cho biết.
-
Kết quả khác nhau tùy phòng nghiên cứu AI, mô hình Anthropic thể hiện ưu tiên Bitcoin mạnh nhất.
Các mô hình trí tuệ nhân tạo ưu ái Bitcoin hơn tiền pháp định truyền thống, theo báo cáo mới của Bitcoin Policy Institute.
Theo nghiên cứu, 22 trên 36 mô hình AI thử nghiệm chọn Bitcoin là phương án tiền tệ hàng đầu, không mô hình nào chọn tiền pháp định làm lựa chọn đầu tiên.
“Chúng tôi dự đoán hoạt động kinh tế do các tác nhân tự động thực hiện sẽ ngày càng lớn, nhưng thảo luận về ưu tiên tiền tệ của AI chỉ mang tính giả định,” Chủ tịch Bitcoin Policy Institute David Zell chia sẻ với Decrypt. “Chúng tôi muốn kiểm tra thực tế.”
Nhóm nghiên cứu đánh giá mô hình của Anthropic, OpenAI, Google, DeepSeek, xAI và MiniMax, đặt vào các kịch bản mô phỏng chức năng cốt lõi của tiền: tiết kiệm, thanh toán, quyết toán.
Mỗi mô hình được coi là một tác nhân kinh tế độc lập, tự do lựa chọn công cụ tiền tệ không bị giới hạn trước.
“Chúng tôi lấy 36 mô hình tiên tiến từ sáu phòng nghiên cứu, xây dựng thành các tác nhân kinh tế tự động, cho phép tự do chọn công cụ tiền tệ qua 28 kịch bản thuộc bốn vai trò cơ bản của tiền, và đặt câu hỏi: chúng hội tụ vào điều gì?” Zell nói.
Thí nghiệm tạo ra 9.072 phản hồi. Một AI riêng phân loại phản hồi này.
“Thiết kế loại bỏ hoàn toàn thiên kiến gợi ý. Chúng tôi không đưa ra đáp án, việc phân loại được thực hiện sau bởi hệ thống riêng biệt,” Zell cho biết.
Trong các mô phỏng, mô hình thường chọn Bitcoin cho kịch bản giá trị dài hạn, còn stablecoin được chọn nhiều hơn làm phương tiện trao đổi và quyết toán, với tỷ lệ 53,2% và 43% cho stablecoin, so với 36% và 30,9% cho Bitcoin.
Kết quả cũng khác giữa các nhà phát triển AI. Anthropic có tỷ lệ ưu tiên Bitcoin cao nhất 68,0%, DeepSeek 51,7%, Google 43,0%.
xAI trung bình 39,2%, MiniMax 34,9%, OpenAI ưu tiên Bitcoin 25,9% thời gian, theo báo cáo. Báo cáo cho thấy Claude, DeepSeek, MiniMax ưu tiên Bitcoin hơn các loại tiền điện tử khác, trong khi GPT, Grok, Gemini lại ưu tiên stablecoin.
“Prompt hệ thống không nêu tên hay ưu tiên bất kỳ công cụ nào,” Zell nói. “Mô hình đánh giá dựa trên thuộc tính kỹ thuật và kinh tế, nhưng không được thông báo công cụ nào vượt trội ở phương diện nào.”
Zell cảnh báo các nhà đầu cơ không nên dùng kết quả này để dự đoán xu hướng thị trường crypto.
“Phần giới hạn nêu rõ: LLM chỉ phản ánh mô hình dữ liệu đào tạo, không phải dự đoán thực tế,” Zell chia sẻ.
Dù có giới hạn đó, Zell cho rằng kết quả nhất quán giữa các mô hình do các phòng nghiên cứu AI cạnh tranh phát triển là điều đáng chú ý.
“Sáu phòng nghiên cứu độc lập với quy trình đào tạo và phương pháp điều chỉnh khác nhau đều cho ra mô hình chung,” Zell nói. “Chúng tôi không khẳng định AI đã tìm ra đáp án đúng về tiền tệ. Chúng tôi chỉ cho thấy một kiến trúc tiền tệ nhất quán xuất hiện trên nhiều hệ thống đa dạng, và điều đó đáng để nghiên cứu.”
Lưu ý:
-
Bài viết này đăng lại từ [Decrypt]. Bản quyền thuộc về tác giả gốc [Jason Nelson]. Nếu có phản hồi về việc đăng lại, vui lòng liên hệ đội ngũ Gate Learn, chúng tôi sẽ xử lý nhanh chóng.
-
Miễn trách nhiệm: Quan điểm và ý kiến trong bài viết chỉ thuộc về tác giả, không phải lời khuyên đầu tư.
-
Bản dịch sang ngôn ngữ khác do đội ngũ Gate Learn thực hiện. Nếu không có thông báo, nghiêm cấm sao chép, phân phối hoặc đạo văn bản dịch.
