比特幣超越美元？研究人員發現AI模型傾向於以加密貨幣為基礎的貨幣

簡要摘要

一項研究發現，人工智慧系統在貨幣決策中壓倒性偏好比特幣和穩定幣，長期作為價值儲存的首選是比特幣，而穩定幣則用於交易。

根據一項新研究，調查人工智慧系統如何就金錢做出決策，發現了一個令人驚訝的趨勢。儘管被賦予自由做出貨幣決策，AI系統多次選擇比特幣而非一般的政府發行貨幣。

這些發現也引發了關於未來貨幣的新的辯論，尤其是在一個越來越自動化的經濟中，機器代理最終可能與人類共同參與金融活動。

研究結果顯示，與法定貨幣系統（如美元或英鎊）相比，數位原生貨幣系統，尤其是比特幣，具有高度且穩定的偏好。

研究發現AI系統傾向數位貨幣

分析比較了由領先科技公司如OpenAI、Google、Anthropic、xAI、DeepSeek和MiniMax開發的36個最先進的AI模型。這些模型在超過9000個模擬經濟情境中進行測試，旨在測試AI在面對儲存價值、轉帳或支付等任務時，如何決定貨幣系統。

資料來源：BPI報告

在整個實驗過程中，最常被選擇的貨幣工具是比特幣，占所有回答的48.3%，在所有答案中均有使用。穩定幣排名第二，約佔33.2%，而傳統法幣和銀行貨幣僅佔8.9%。

或許最值得注意的發現之一是，沒有任何一個AI模型將法幣視為其整體最佳選擇。事實上，超過90%的回答支持數位原生貨幣，如比特幣和穩定幣，勝過傳統的政府發行貨幣。

研究人員指出，這些提示設計得當，並未引導模型偏向特定資產。相反，系統被要求根據可靠性、交易成本、可程式化、抗審查能力以及能否隨時間保持價值等屬性來考慮貨幣。

比特幣作為價值儲存的主導地位

儘管AI模型在不同情境中偏好各種資產，但在被要求選擇長期價值儲存時，比特幣被頻繁使用。

如研究所示，79.1%的AI回答會選擇比特幣作為在多年度時間範圍內保持購買力的貨幣，這是整個實驗中最具決定性的結果。

科學家表示，這一結果暗示，基於稀缺性、耐久性和非依賴中央權威等基本屬性來評估貨幣系統，往往會導向去中心化的數位資產。

比特幣的固定數量和去中心化設計也是其在模擬中表現良好的可能因素。與中央銀行可能增加供應的法幣不同，比特幣的供應在數學上是有限的，許多經濟學家和投資者相信這賦予了它優秀的價值儲存特性。

穩定幣在支付類別中勝出

儘管比特幣是主要的儲蓄工具，AI模型在日常交易中傾向於使用穩定幣。在進行支付、小額支付和跨境轉帳的情境中，穩定幣被選擇的比例為53.2%，遠高於比特幣的約36%。

學者們認為，這一結果反映了兩種數位資產在功能上的差異。穩定幣通常與美元等傳統貨幣掛鉤，結算速度較快且波動較小，因此在日常交易中更具實用性。

研究結果顯示，AI模型成功建立了以比特幣作為長期儲備資產、穩定幣作為交易應用的雙層貨幣系統。

業界觀察人士表示，這一趨勢反映了加密貨幣生態系統中已經明顯的趨勢——比特幣已被視為數位黃金，而穩定幣則在去中心化金融和支付網絡中佔據主導地位。

AI供應商之間的差異

研究人員還發現，不同公司開發的AI模型存在較大差異。

Anthropic開發的模型對比特幣最為偏好，平均成功率約為68%。而由OpenAI開發的模型則更傾向於選擇比特幣，且其最受歡迎的選擇比例約為26%。其他供應商如Google和DeepSeek則介於兩者之間。

科學家認為，這些差異可能由訓練資料、模型架構和調整方法的不同所致。由於語言模型是在大量捕捉人類對話和經濟故事的數據上訓練的，貨幣系統在訓練資料中的表現方式可能影響AI對貨幣系統的評估。

新興的AI代理經濟

這項研究正值AI系統越來越多被設計為自主代理，能執行經濟功能，如在線獲取服務、談判交易或處理計算任務。

甚至一些早期實驗平台已允許AI代理進行加密貨幣交易。開發者已開始建立系統，使AI能通過比特幣閃電網絡（建立在比特幣之上的快速支付層）收取計算能力、數據或線上服務費用。

支持者相信，數位貨幣能更好地支持機器對機器的經濟，因為它們具有可程式化、無國界且可通過API存取的特性。

在這些場景中，AI代理可能需要貨幣，這些貨幣能在全球網絡中傳輸，而不受銀行系統、貨幣兌換或監管的限制。

對結果真正意義的辯論

儘管這項研究引起了廣泛關注，研究人員和分析師警告，這些結果不能作為貨幣未來發展的明確預測。

報告作者強調，模型的反應方式反映了AI系統如何利用現有訓練資料得出經濟特徵的結論，而非真實市場的發展趨勢。此外，參與實驗的模型數量有限（36個），未來可以擴展到更多系統和不同方法。

批評者進一步指出，大型語言模型缺乏人類所感知的真正偏好，它們產生的輸出是根據訓練資料中的統計模式，而非獨立的經濟理性。

然而，大多數觀察者認為，這項研究顯示了一個發展中的趨勢，即隨著人工智慧系統在數位經濟中扮演越來越積極的角色，貨幣的設計也將隨之改變。