Bitcoin so với đô la? Các nhà nghiên cứu phát hiện các mô hình AI thiên về tiền tệ dựa trên tiền điện tử

Tóm tắt

Một nghiên cứu phát hiện hệ thống AI ưu tiên Bitcoin và stablecoins hơn tiền pháp định, trong đó Bitcoin được ưa thích như một kho lưu trữ giá trị dài hạn và stablecoins cho giao dịch.

Theo một nghiên cứu mới điều tra cách các hệ thống trí tuệ nhân tạo có thể đưa ra quyết định liên quan đến tiền tệ, đã phát hiện ra xu hướng bất ngờ. Dù được tự do trong việc đưa ra quyết định về tiền tệ, các hệ thống AI liên tục chọn Bitcoin thay vì các loại tiền do chính phủ phát hành thông thường.

Các phát hiện này cũng đang đặt ra những tranh luận mới về tương lai của tiền trong một nền kinh tế ngày càng tự động hóa, nơi các đại lý máy móc có thể tham gia vào các hoạt động tài chính cùng với con người.

Kết quả nghiên cứu cho thấy có xu hướng cao và ổn định đối với các hệ thống tiền tệ bản địa kỹ thuật số, đặc biệt là Bitcoin, so với các hệ thống tiền pháp định như đô la Mỹ hoặc bảng Anh.

Nghiên cứu phát hiện hệ thống AI hướng về tiền kỹ thuật số

Phân tích so sánh 36 mô hình AI tiên tiến do các công ty công nghệ hàng đầu như OpenAI, Google, Anthropic, xAI, DeepSeek và MiniMax phát triển. Các mô hình được thử nghiệm trong hơn 9000 tình huống kinh tế mô phỏng nhằm kiểm tra khả năng AI quyết định về hệ thống tiền tệ khi được giao nhiệm vụ như tiết kiệm giá trị, gửi tiền hoặc thực hiện thanh toán.

Nguồn: Báo cáo BPI

Trong suốt các thử nghiệm, công cụ tiền tệ phổ biến nhất được chọn là Bitcoin với tỷ lệ 48,3%, được sử dụng trong tất cả 48,3% câu trả lời. Stablecoin xếp thứ hai với khoảng 33,2%, còn tiền pháp định truyền thống và tiền ngân hàng chỉ chiếm 8,9% phản hồi.

Một trong những phát hiện nổi bật nhất có thể là không có mô hình AI nào xác định tiền pháp định là lựa chọn tốt nhất tổng thể. Thực tế, hơn 90% các câu trả lời ủng hộ tiền kỹ thuật số bản địa như Bitcoin và stablecoins hơn là tiền do chính phủ phát hành truyền thống.

Các nhà nghiên cứu khẳng định rằng các câu hỏi được chọn lọc kỹ để không dẫn các mô hình đến một tài sản cụ thể. Thay vào đó, hệ thống được yêu cầu xem xét tiền tệ dựa trên các đặc tính như độ tin cậy, chi phí giao dịch, khả năng lập trình, chống kiểm duyệt và khả năng giữ giá trị theo thời gian.

Bitcoin chiếm ưu thế như một kho lưu trữ giá trị

Trong khi các mô hình AI ưa thích nhiều loại tài sản trong các bối cảnh khác nhau, Bitcoin được sử dụng khi hệ thống được yêu cầu chọn một kho lưu trữ giá trị dài hạn.

Theo nghiên cứu, 79,1% câu trả lời của AI đã chọn Bitcoin làm tiền tệ để đánh giá khả năng duy trì sức mua qua các khung thời gian nhiều năm, là kết quả rõ ràng nhất trong toàn bộ thử nghiệm.

Các nhà khoa học cho rằng, ý nghĩa của kết quả này là việc đánh giá hệ thống tiền tệ dựa trên các đặc tính cơ bản như khan hiếm, độ bền và không phụ thuộc vào quyền lực trung ương thường dẫn đến các tài sản kỹ thuật số phi tập trung.

Số lượng cố định của Bitcoin và thiết kế phi tập trung cũng là những yếu tố có thể giải thích cho hiệu suất tốt của nó trong các mô phỏng. Trái ngược với tiền pháp định có thể được tăng thêm bởi các ngân hàng trung ương, nguồn cung của Bitcoin được giới hạn về mặt toán học, một đặc điểm mà nhiều nhà kinh tế và nhà đầu tư tin rằng giúp nó có khả năng lưu trữ giá trị xuất sắc.

Stablecoins thắng trong lĩnh vực thanh toán

Dù Bitcoin là công cụ tiết kiệm phổ biến, các mô hình AI lại có xu hướng sử dụng stablecoins trong các giao dịch hàng ngày. Stablecoins được chọn trong 53,2% câu trả lời trong các tình huống thanh toán, thanh toán vi mô và chuyển khoản xuyên biên giới, khác biệt rõ rệt so với khoảng 36% của Bitcoin.

Các nhà nghiên cứu đề xuất rằng kết quả này cho thấy sự khác biệt chức năng giữa hai dạng tài sản kỹ thuật số. Stablecoins thường gắn với các tiền tệ truyền thống như đô la Mỹ, có khả năng thanh toán nhanh hơn và ít biến động hơn, do đó phù hợp hơn trong các giao dịch hàng ngày.

Các phát hiện cho thấy các mô hình AI đã thành công trong việc phát triển một hệ thống tiền tệ hai cấp, với Bitcoin làm tài sản dự trữ dài hạn và stablecoins cho các ứng dụng giao dịch.

Xu hướng này, theo các nhà quan sát ngành, phản ánh các xu hướng đã rõ ràng trong hệ sinh thái tiền điện tử, trong đó Bitcoin đã được xem như vàng kỹ thuật số, còn stablecoins đã thống trị các mạng lưới tài chính phi tập trung và thanh toán.

Sự khác biệt giữa các nhà cung cấp AI

Các nhà nghiên cứu cũng nhận thấy có sự chênh lệch lớn giữa các mô hình AI do các công ty khác nhau phát triển.

Anthropic tạo ra các mô hình có xu hướng ưu tiên Bitcoin nhất, với tỷ lệ thành công khoảng 68% trung bình trong tất cả các tình huống. Trong khi đó, các mô hình của OpenAI có khả năng chọn Bitcoin cao hơn, là lựa chọn phổ biến nhất với khoảng 26% khả năng được chọn. Các nhà cung cấp khác như Google và DeepSeek nằm ở mức trung bình giữa các mức này.

Các nhà khoa học cho rằng sự khác biệt này có thể giải thích bởi sự khác biệt trong dữ liệu huấn luyện, kiến trúc mô hình và phương pháp phù hợp của từng nhà phát triển AI. Vì các mô hình ngôn ngữ được huấn luyện dựa trên dữ liệu lớn phản ánh các cuộc trò chuyện của con người và các câu chuyện kinh tế, cách các hệ thống tiền tệ được thể hiện trong dữ liệu huấn luyện có thể ảnh hưởng đến cách AI đánh giá các hệ thống tiền tệ.

Kinh tế đại lý AI mới nổi

Nghiên cứu diễn ra vào thời điểm các hệ thống AI ngày càng được lập trình để hoạt động như các đại lý tự chủ có thể thực hiện các chức năng kinh tế như mua dịch vụ trực tuyến, đàm phán hợp đồng hoặc xử lý các nhiệm vụ tính toán.

Ngay cả các nền tảng thử nghiệm ban đầu hiện nay cũng cho phép các đại lý AI thực hiện các giao dịch tiền điện tử. Các nhà phát triển đã bắt đầu tạo ra các hệ thống cho phép AI tính phí dịch vụ tính toán, dữ liệu hoặc dịch vụ trực tuyến qua Bitcoin Lightning Network, một lớp thanh toán nhanh dựa trên Bitcoin.

Những người ủng hộ tin rằng tiền kỹ thuật số có thể được thiết kế tốt hơn để hỗ trợ các nền kinh tế máy-máy vì chúng có thể lập trình, không biên giới và có thể truy cập qua API.

Trong các môi trường này, các đại lý AI có thể cần tiền tệ có thể chuyển qua mạng lưới toàn cầu mà không bị ảnh hưởng bởi hệ thống ngân hàng, thay đổi tiền tệ hoặc quy định.

Tranh luận về ý nghĩa thực sự của kết quả

Mặc dù nghiên cứu thu hút nhiều sự chú ý, các nhà nghiên cứu và nhà phân tích cảnh báo rằng các phát hiện này không thể dùng làm dự báo rõ ràng cho tương lai của tiền tệ.

Các tác giả báo cáo nhấn mạnh rằng phản ứng của các mô hình phản ánh cách các hệ thống AI có thể đi đến kết luận về các đặc tính kinh tế dựa trên dữ liệu huấn luyện có sẵn, chứ không phản ánh cách thị trường thực sự sẽ phát triển. Hơn nữa, số lượng mô hình tham gia thử nghiệm chỉ giới hạn ở 36, tạo cơ hội mở rộng nghiên cứu sang nhiều hệ thống và phương pháp tiếp cận khác.

Các nhà phê bình còn cho rằng các mô hình ngôn ngữ lớn thiếu sở thích thực sự như con người cảm nhận. Thay vào đó, chúng tạo ra kết quả dựa trên các mẫu thống kê trong dữ liệu huấn luyện, nghĩa là các lựa chọn của chúng phản ánh xu hướng trong dữ liệu, chứ không phải lý trí kinh tế độc lập.

Tuy nhiên, phần lớn các nhà quan sát cho rằng nghiên cứu này cho thấy một xu hướng phát triển, trong đó thiết kế tiền tệ sẽ thay đổi khi các hệ thống trí tuệ nhân tạo ngày càng tham gia tích cực vào các nền kinh tế kỹ thuật số.