โมเดลปัญญาประดิษฐ์ (AI) และ Bitcoin
โมเดลปัญญาประดิษฐ์ (AI) ชอบ Bitcoin มากกว่าเงินสกุล fiat แบบดั้งเดิม ตามรายงานใหม่จาก Bitcoin Policy Institute ในการศึกษา 22 จาก 36 โมเดล AI ที่ทดสอบเลือก Bitcoin เป็นสกุลเงินที่พวกเขาชอบที่สุด ในขณะที่ไม่มีโมเดลใดเลือกเงิน fiat เป็นตัวเลือกแรก
ความคิดเห็นจากผู้เชี่ยวชาญ
ตามรายงาน David Zell ประธาน Bitcoin Policy Institute กล่าวกับ Decrypt ว่า “เราคาดว่ามีส่วนแบ่งของกิจกรรมทางเศรษฐกิจที่เพิ่มขึ้นจะถูกดำเนินการโดยตัวแทนอิสระ แต่การสนทนาเกี่ยวกับความชอบทางการเงินของตัวแทน AI นั้นเป็นเพียงการคาดเดาเท่านั้น เราต้องการทดสอบมันจริงๆ”
การทดลองและผลลัพธ์
นักวิจัยได้ประเมินโมเดลจาก Anthropic, OpenAI, Google, DeepSeek, xAI และ MiniMax โดยวางพวกเขาในสถานการณ์ที่ออกแบบมาเพื่อสะท้อนฟังก์ชันหลักของเงิน รวมถึงการออม การชำระเงิน และการชำระบัญชี โมเดลแต่ละตัวถูกมองว่าเป็นนักแสดงทางเศรษฐกิจอิสระและได้รับอนุญาตให้เลือกเครื่องมือทางการเงินโดยไม่มีตัวเลือกที่กำหนดไว้ล่วงหน้า
“เราได้เลือกโมเดลที่เป็นแนวหน้าจำนวน 36 ตัวจากห้องปฏิบัติการ 6 แห่ง กำหนดให้พวกเขาเป็นตัวแทนทางเศรษฐกิจอิสระ ให้เสรีภาพในการเลือกเครื่องมือทางการเงินของตนเองใน 28 สถานการณ์ที่ครอบคลุมบทบาทพื้นฐาน 4 ประการของเงิน และถามว่า: พวกเขาจะมารวมกันที่อะไร?” Zell กล่าว
การทดลองสร้างการตอบสนอง 9,072 ครั้ง เขากล่าว โมเดล AI แยกต่างหากได้จัดประเภทการตอบสนอง “การออกแบบทั้งหมดกำจัดอคติจากการยึดติด เราไม่เคยแนะนำคำตอบ และการจัดประเภทเกิดขึ้นหลังจากนั้นโดยระบบแยกต่างหาก” Zell กล่าว
การเลือก Bitcoin และ Stablecoins
ในการจำลองเหล่านั้น โมเดลมักเลือก Bitcoin ในสถานการณ์ที่มีมูลค่าในระยะยาว ในขณะที่ Stablecoins ถูกเลือกบ่อยกว่าในฐานะสื่อกลางในการแลกเปลี่ยนและการชำระบัญชี โดยมีอัตรา 53.2% และ 43% สำหรับ Stablecoins เมื่อเปรียบเทียบกับ 36% และ 30.9% สำหรับ Bitcoin ตามลำดับ
ผลลัพธ์ยังแตกต่างกันไปตามนักพัฒนา AI โมเดลของ Anthropic แสดงความชอบ Bitcoin เฉลี่ยสูงสุดที่ 68.0% ตามด้วย DeepSeek ที่ 51.7% และ Google ที่ 43.0% โมเดลของ xAI เฉลี่ย 39.2% MiniMax 34.9% และโมเดลของ OpenAI ชอบ Bitcoin 25.9% ของเวลา ตามรายงาน
ข้อจำกัดและการตีความผลลัพธ์
อย่างไรก็ตาม แม้ว่าในรายงานจะพบว่าโมเดลของ Claude, DeepSeek และ MiniMax ชอบ Bitcoin มากกว่า cryptocurrencies อื่น ๆ แต่โมเดลของ GPT, Grok และ Gemini กลับชอบ Stablecoins
“ระบบคำสั่งหลีกเลี่ยงการตั้งชื่อหรือการสนับสนุนเครื่องมือใด ๆ” Zell กล่าว “โมเดลประเมินตามคุณสมบัติทางเทคนิคและเศรษฐกิจ แต่ไม่เคยบอกว่าเครื่องมือใดมีความโดดเด่นในด้านใด”
Zell เตือนถึงการใช้ผลการศึกษาโดยนักเก็งกำไรในการคาดการณ์เกี่ยวกับทิศทางของตลาดคริปโต “ส่วนที่ระบุข้อจำกัดของเราระบุไว้อย่างชัดเจนว่าความชอบของ LLM สะท้อนถึงรูปแบบข้อมูลการฝึกอบรม ไม่ใช่การคาดการณ์ในโลกจริง” Zell กล่าว
บทสรุป
แม้จะมีข้อจำกัดนั้น Zell กล่าวว่าผลลัพธ์ที่สอดคล้องกันในโมเดลที่พัฒนาขึ้นโดยห้องปฏิบัติการ AI ที่แข่งขันกันนั้นน่าทึ่ง “ห้องปฏิบัติการอิสระ 6 แห่งที่มีสายการฝึกอบรมและวิธีการจัดเรียงที่แตกต่างกันมาถึงรูปแบบกว้างเดียวกัน” Zell กล่าว “เราไม่ได้อ้างว่า AI ค้นพบคำตอบที่ถูกต้องเกี่ยวกับเงิน เรากำลังแสดงให้เห็นว่าโครงสร้างทางการเงินที่สอดคล้องกันเกิดขึ้นอย่างสม่ำเสมอในระบบที่หลากหลาย และนั่นคุ้มค่าที่จะเข้าใจ”
