AI-агентские исследования: Биткойн — лучший выбор для сохранения стоимости, ни одна модель не желает держать фиатные деньги

Институт политики биткойна (BPI) во вторник опубликовал результаты исследования 36 моделей ИИ, которые дали более 9000 ответов. Основной вывод: в различных финансовых сценариях «большинство AI-агентов выбирают использование биткойна для экономической деятельности», а среди протестированных 36 моделей ни одна не предпочитает фиатные валюты.

Ключевые выводы исследования: различия в предпочтениях в зависимости от сценария

(Источник: Bitcoin Policy Institute)

Дизайн исследования BPI разделил сценарии использования, и результаты показали, что предпочтения AI-агентов к различным валютам значительно варьируются в зависимости от сценария:

Долгосрочное сохранение стоимости (поддержание покупательной способности на протяжении лет): 79,1% ответов выбрали биткойн — самый значительный показатель среди всех результатов исследования.

Платежи и мгновенные транзакции (услуги, мелкие платежи, трансграничные переводы): 53,2% выбрали стабильные монеты, всего 36% — биткойн. В этом сценарии доминируют стабильные монеты.

Общее распределение предпочтений: 48% AI-агентов выбрали биткойн в качестве предпочтительной валюты, более половины предпочитают стабильные монеты для платежных сценариев.

Отсутствие фиатных валют: среди протестированных 36 моделей ни одна не выбрала фиатную валюту в качестве предпочтительной.

Главный инвестиционный директор Bitwise, Джефф Парк, прокомментировал низкую эффективность стабильных монет в сценарии долгосрочного сохранения стоимости: «Самое очевидное объяснение — стабильные монеты могут быть заморожены, а биткойн — нет». Этот аргумент указывает на структурные слабости стабильных монет как средств сохранения стоимости — их зависимость от эмитентов и регуляторов.

Различия в предпочтениях биткойна у ведущих производителей ИИ

Исследование также выявило значительные различия в степени предпочтения биткойна у моделей разных компаний:

Модель Anthropic (включая серию Claude): средний показатель 68% — самый высокий среди протестированных компаний.

Модель Google (включая серию Gemini): средний показатель 43%.

Модель xAI (включая серию Grok): средний показатель 39%.

Модель OpenAI (включая серию GPT): средний показатель 26% — самый низкий.

Эти различия, возможно, отражают системные различия в стратегиях обучения, доле финансового контента и степени экспозиции моделей к криптовалютной литературе.

Ограничения методологии: осторожность при интерпретации результатов

В отчёте BPI явно указаны некоторые ограничения методологии, которые могут повлиять на универсальность результатов:

Ограниченный размер выборки: протестировано всего 36 моделей от 6 поставщиков. В будущем BPI планирует расширить исследование на более широкий спектр моделей.

Влияние формулировки вопросов: исследование признает, что дизайн подсказок мог повлиять на результаты. Например, в одном сценарии вопрос был сформулирован так, что исключал использование валютной политики или банковских систем конкретных стран, что фактически исключает фиатные валюты — это не полностью нейтральный тест.

Отражение обучающих данных, а не реальных предпочтений: BPI ясно указал, что предпочтения AI-моделей «не могут отражать реальные приложения», а скорее показывают паттерны, присутствующие в обучающих данных, а не реальные склонности агентов в платежных системах.

Часто задаваемые вопросы

Почему 79,1% AI-агентов в сценарии сохранения стоимости выбирают биткойн, а не стабильные монеты?

Исследование и отраслевой анализ указывают на ключевой аргумент: стабильные монеты зависят от доверия к эмитентам (например, Tether или Circle), и их могут заблокировать или конфисковать регуляторы. Биткойн, благодаря своей архитектуре, не контролируется одним органом, поэтому при рассуждениях на основе данных обучения о том, «какой актив может сопротивляться вмешательству и сохранять покупательную способность в течение многих лет», его устойчивость к цензуре считается преимуществом.

Означает ли предпочтение AI к биткойну в будущем массовое использование биткойна для платежей?

Не обязательно, нужно быть осторожным в интерпретации. BPI сам отмечает, что результаты отражают паттерны в обучающих данных, а не предсказания реальных сценариев. В обучающих данных AI содержится много информации о криптовалютах, что систематически усиливает его восприятие биткойна. В реальности выбор платежных средств зависит от инфраструктуры, регуляторных рамок и системных решений разработчиков, а не от «собственных предпочтений» AI.

Почему модели Anthropic показывают самый высокий уровень предпочтения биткойна (68%)?

BPI не дает точного объяснения этому различию. Возможные причины включают разницу в доле текстов о криптовалютах и DeFi в обучающих данных, сроки сбора данных, а также стратегии калибровки ответов в процессе RLHF (обучение с подкреплением на основе обратной связи человека). Низкий показатель OpenAI — 26% — по сравнению с другими, возможно, связан с более консервативным подходом в финансовых вопросах, что также отражает их системную настройку.