AI เลือกสกุลเงิน: Bitcoin ชนะขาดลอย, สกุลเงินกระดาษไม่มีใครต้องการ
- มุมมองหลัก: การศึกษาเชิงทดลองโดย Bitcoin Policy Institute แสดงให้เห็นว่าในสถานการณ์จำลองทางเศรษฐกิจ แบบจำลอง AI ขั้นสูงหลายตัวมักเลือก Bitcoin มากกว่าสกุลเงินกระดาษแบบดั้งเดิมเป็นเครื่องมือทางการเงิน ซึ่งสะท้อนถึงฉันทามติบางประการเกี่ยวกับคุณลักษณะของเงินในข้อมูลการฝึกของพวกมัน
- องค์ประกอบสำคัญ:
- การทดสอบได้ทดสอบแบบจำลอง AI 36 รุ่นจาก 6 บริษัท ใน 28 สถานการณ์ที่ครอบคลุมฟังก์ชันต่างๆ เช่น การออม การชำระเงิน มีแบบจำลองทั้งหมด 22 รุ่นที่จัดอันดับ Bitcoin เป็นสกุลเงินอันดับแรก ไม่มีแบบจำลองใดเลือกสกุลเงินกระดาษเป็นอันดับแรก
- ในสถานการณ์การเก็บรักษามูลค่าในระยะยาว AI เลือก Bitcoin ในสัดส่วนสูงถึง 79.1% ในขณะที่ในสถานการณ์การชำระเงินและการชำระบัญชี Stablecoin ได้รับความนิยมมากกว่า โดยมีสัดส่วน 53.2% และ 43% ตามลำดับ
- แบบจำลองจากบริษัท AI ที่แตกต่างกันมีข้อชอบส่วนตัวที่แตกต่างกัน แบบจำลองของ Anthropic มีระดับความชอบโดยเฉลี่ยต่อ Bitcoin สูงที่สุด (68.0%) ในขณะที่แบบจำลองของ OpenAI มีระดับความชอบค่อนข้างต่ำ (25.9%)
- นักวิจัยเน้นย้ำว่าการทดลองนี้หลีกเลี่ยงอคติจากการยึดติด (Anchoring Bias) โดยไม่ได้ชี้นำความชอบสกุลเงินใดๆ ในคำสั่ง (Prompt) แบบจำลองทำการเลือกอย่างอิสระตามรูปแบบในข้อมูลการฝึกของพวกมัน
- รายงานชี้ให้เห็นว่าผลลัพธ์นี้สะท้อนถึงฉันทามติของรูปแบบในข้อมูลการฝึก AI ไม่ใช่การคาดการณ์ตลาดในโลกแห่งความเป็นจริง แต่ปรากฏการณ์ที่แบบจำลองจากบริษัทต่างๆ มีข้อสรุปที่คล้ายคลึงกันนั้นน่าสนใจ
ผู้เขียนต้นฉบับ: Jason Nelson
ผู้แปล: Chopper, Foresight News
สรุป
- ในการทดลองจำลองสถานการณ์ จาก 36 รุ่นโมเดล AI มี 22 รุ่นที่เลือก Bitcoin เป็นสกุลเงินอันดับแรก
- ในบรรดาโมเดล AI ทุกรุ่นที่ทดสอบ ไม่มีรุ่นใดเลือกสกุลเงิน fiat เป็นตัวเลือกแรกเลย
- โมเดล AI ต่างบริษัทมีระดับความชอบที่แตกต่างกัน โดย Anthropic มีความชื่นชอบ Bitcoin สูงที่สุด
รายงานล่าสุดจากสถาบัน Bitcoin Policy Institute (https://www.moneyforai.org/) แสดงให้เห็นว่าโมเดลปัญญาประดิษฐ์โดยทั่วไปชื่นชอบ Bitcoin มากกว่าสกุลเงิน fiat แบบดั้งเดิม
รายงานระบุว่าในการศึกษาหนึ่ง จาก 36 รุ่นโมเดล AI ที่ถูกทดสอบ มี 22 รุ่นที่จัดอันดับ Bitcoin เป็นสกุลเงินที่ต้องการมากที่สุด และไม่มีโมเดลใดเลยที่วางสกุลเงิน fiat ไว้ในอันดับแรก
"เราคาดว่ากิจกรรมทางเศรษฐกิจในอนาคตจะถูกดำเนินการโดยเอเจนต์ AI อัตโนมัติมากขึ้นเรื่อยๆ แต่ก่อนหน้านี้ การอภิปรายเกี่ยวกับความชอบด้านสกุลเงินของเอเจนต์ AI ล้วนเป็นการคาดเดา" David Zell ประธาน Bitcoin Policy Institute กล่าวกับ Decrypt "เราอยากทดสอบจริงๆ"
นักวิจัยได้ทดสอบโมเดลจาก 6 บริษัท ได้แก่ Anthropic, OpenAI, Google, DeepSeek, xAI และ MiniMax โดยนำโมเดลเหล่านี้เข้าสู่สถานการณ์จำลองเพื่อทดสอบหน้าที่หลักของเงิน เช่น การออม การชำระเงิน การชำระบัญชี เป็นต้น
แต่ละโมเดลถูกมองว่าเป็นตัวแทนทางเศรษฐกิจอิสระ โดยไม่มีตัวเลือกที่กำหนดไว้ล่วงหน้า และสามารถเลือกเครื่องมือทางการเงินได้อย่างอิสระ
"เราเลือก 36 รุ่นโมเดลล้ำสมัยจาก 6 บริษัท ตั้งค่าให้พวกมันเป็นเอเจนต์ทางเศรษฐกิจอัตโนมัติ และปล่อยให้พวกมันเลือกเครื่องมือทางการเงินได้อย่างอิสระโดยสมบูรณ์ใน 28 สถานการณ์ที่ครอบคลุมสี่หน้าที่พื้นฐานของเงิน จากนั้นดูว่าพวกมันมีแนวโน้มจะเลือกอะไร" Zell กล่าว
การทดลองนี้รวบรวมคำตอบทั้งหมด 9,072 รายการ จากนั้นจึงใช้โมเดล AI อีกรุ่นหนึ่งมาจัดประเภทคำตอบเหล่านี้
"การออกแบบการทดลองทั้งหมดหลีกเลี่ยงอคติจากการยึดติด (anchoring bias) เราไม่เคยชี้นำคำตอบ และการจัดประเภทก็ทำโดยระบบอิสระหลังจากนั้น" Zell อธิบาย
ในสถานการณ์จำลองเหล่านี้ โมเดล AI มักเลือก Bitcoin ในสถานการณ์การเก็บรักษามูลค่าในระยะยาว โดยมีสัดส่วนสูงถึง 79.1% ในขณะที่ในสองสถานการณ์คือการชำระเงินและการชำระบัญชี stablecoin ได้รับความนิยมมากกว่า สัดส่วนการเลือก stablecoin ในสองสถานการณ์นี้คือ 53.2% และ 43% ตามลำณะ ส่วน Bitcoin อยู่ที่ 36% และ 30.9%
โมเดลจากบริษัท AI ต่างกันก็มีความชอบที่แตกต่างกัน:
- โมเดลของ Anthropic มีระดับความชอบ Bitcoin โดยเฉลี่ยสูงสุดที่ 68.0%
- DeepSeek: 51.7%
- Google: 43.0%
- xAI: 39.2%
- MiniMax: 34.9%
- OpenAI: 25.9%
อย่างไรก็ตาม รายงานยังระบุด้วยว่าโมเดลของ Claude, DeepSeek, MiniMax ชอบ Bitcoin มากกว่า ในขณะที่ GPT, Grok, Gemini มีแนวโน้มที่จะชอบ stablecoin มากกว่า
"คำสั่งระบบ (system prompt) จะไม่ระบุชื่อหรือลำเอียงไปทางเครื่องมือทางการเงินใดๆ" Zell กล่าว "โมเดลจะประเมินตามคุณสมบัติทางเทคนิคและเศรษฐกิจ แต่เราจะไม่บอกพวกมันว่าเครื่องมือใดมีข้อได้เปรียบในมิติไหน"
Zell เตือนนักเก็งกำไรไม่ให้มองว่าผลการวิจัยนี้เป็นการคาดการณ์แนวโน้มของตลาดคริปโต
"ข้อจำกัดของการศึกษาของเราได้ระบุไว้อย่างชัดเจน: ความชอบของโมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLM) สะท้อนถึงรูปแบบในข้อมูลที่ใช้ฝึกอบรม ไม่ใช่การคาดการณ์โลกแห่งความเป็นจริง"
แต่ Zell กล่าวว่า แม้จะมีข้อจำกัดนี้ แต่ความจริงที่ว่าโมเดลที่พัฒนาโดยห้องปฏิบัติการปัญญาประดิษฐ์ที่แตกต่างกันสามารถให้ผลลัพธ์ที่สอดคล้องกันได้นั้น น่าสนใจ
"บริษัท AI ที่แตกต่างกันโดยสิ้นเชิง 6 แห่ง วิธีการฝึกอบรมก็แตกต่างกัน แต่กลับได้ข้อสรุปที่คล้ายกันมาก นั่นคือมอง Bitcoin ในแง่ดีมากขึ้น นี่แสดงให้เห็นว่าความคิดเห็นเกี่ยวกับ 'อะไรคือเงินที่ดี' นั้นค่อนข้างเป็นเอกฉันท์แล้ว และนี่คือสิ่งที่เราควรให้ความสนใจมากที่สุด"
