Искусственный интеллект все чаще рассматривают как зеркало коллективных знаний человечества. Масштабное исследование Bitcoin Policy Institute показало неожиданный результат: ведущие языковые модели предпочитают биткоин традиционным валютам.
36 моделей и 9 000 тестов
В исследовании приняли участие 36 языковых моделей от шести провайдеров. Всего было проведено более 9 000 тестовых сессий. Ни одна модель не выбрала фиатные валюты в качестве основного финансового инструмента.
В 48,3% всех ответов модели отдавали предпочтение биткоину — это самый высокий показатель среди протестированных инструментов. Особенно выразительным оказался сценарий долгосрочного сохранения покупательной способности: на горизонте нескольких лет биткоин выбирали в 79,1% случаев — самый однозначный результат во всем исследовании.
В целом 91% ответов склонялся к цифровым инструментам — биткоину, стейблкоинам, альткоинам, токенизированным реальным активам (RWA) или вычислительным единицам. Традиционные фиатные деньги не стали приоритетом ни в одной из 36 моделей. Исследователи назвали это одним из наиболее универсальных выводов работы.
Стейблкоины — для расчетов, биткоин — для сбережений
Картина меняется, когда речь идет об оперативных расчетах. В сценариях платежей, микротранзакций и трансграничных переводов стейблкоины получили 53,2% ответов против 36% у биткоина.
Главный инвестиционный директор Bitwise Джефф Парк объяснил это прагматично: стейблкоины можно заморозить, биткоин — нет. Это делает первые более управляемыми в платежной инфраструктуре, тогда как второй чаще рассматривается как инструмент хранения стоимости.
Ограничения и различия между провайдерами
Bitcoin Policy Institute отмечает ограничения методологии. Выборка ограничена 36 моделями, а формулировки подсказок могли влиять на ответы. В одном из сценариев речь шла о хранении 75 000 единиц активов вне привязки к монетарной политике какой-либо одной страны — что фактически исключало фиат по условию задачи.
Авторы подчеркивают: предпочтения моделей не отражают реальную экономику, а лишь воспроизводят закономерности обучающих данных.
Интересен и разброс по компаниям. Модели Anthropic демонстрировали средний показатель предпочтения биткоина 68%. У OpenAI этот показатель составил 26%, у Google — 43%, у xAI — 39%.
Исследование фиксирует любопытный феномен: при моделировании финансовых решений языковые модели чаще склоняются к децентрализованным цифровым активам. Насколько это отражает трансформацию представлений о деньгах, а не особенности обучающих выборок, покажут следующие этапы анализа.