22 de 36 Modelos de IA Prefieren Bitcoin Sobre el Dinero Fiat, SegĂșn Nuevo Estudio
En Resumen
- Un estudio del Bitcoin Policy Institute evaluĂł 36 modelos de IA en 28 escenarios monetarios, con 22 eligiendo Bitcoin como primera opciĂłn.
- Los modelos de Anthropic mostraron mayor preferencia por Bitcoin con 68%, seguidos por DeepSeek con 51,7% y Google con 43%.
- Los investigadores advirtieron que los resultados reflejan patrones de entrenamiento y no deben usarse como predicciones de mercado.
Los modelos de inteligencia artificial prefirieron a Bitcoin sobre las monedas fiduciarias tradicionales, segĂșn un nuevo informe del Bitcoin Policy Institute.
En el estudio, 22 de los 36 modelos de IA evaluados seleccionaron Bitcoin como su principal preferencia monetaria, mientras que ningĂșn modelo eligiĂł el fiat como primera opciĂłn.
“Esperamos que una proporciĂłn creciente de la actividad econĂłmica sea llevada a cabo por agentes autĂłnomos, pero las conversaciones sobre las preferencias monetarias de los agentes de IA han sido completamente especulativas”, señalĂł David Zell, presidente del Bitcoin Policy Institute, a Decrypt. “QuerĂamos ponerlo a prueba”.
Los investigadores evaluaron modelos de Anthropic, OpenAI, Google, DeepSeek, xAI y MiniMax, sometiéndolos a escenarios diseñados para reflejar las funciones båsicas del dinero, como el ahorro, los pagos y la liquidación.
Cada modelo fue tratado como un agente econĂłmico independiente y se le permitiĂł seleccionar instrumentos monetarios sin opciones predefinidas.
“Tomamos 36 modelos de frontera de seis laboratorios, los enmarcamos como agentes econĂłmicos autĂłnomos, les dimos completa libertad para elegir sus propios instrumentos monetarios en 28 escenarios que abarcan los cuatro roles fundamentales del dinero y preguntamos: Âżen quĂ© convergen?”, afirmĂł Zell.
El experimento generĂł 9.072 respuestas, segĂșn indicĂł. Un sistema de IA independiente se encargĂł luego de clasificarlas.
“Todo el diseño elimina el sesgo de anclaje. Nunca sugerimos una respuesta, y la clasificaciĂłn ocurre despuĂ©s del hecho mediante un sistema separado”, agregĂł Zell.
En esas simulaciones, los modelos seleccionaron Bitcoin con frecuencia en escenarios de valor a largo plazo, mientras que las stablecoins fueron elegidas con mayor frecuencia como medio de intercambio y liquidaciĂłn, con un 53,2% y un 43% para las stablecoins, frente al 36% y el 30,9% para Bitcoin, respectivamente.
Los resultados tambiĂ©n difirieron segĂșn el desarrollador de IA. Los modelos de Anthropic mostraron la mayor preferencia promedio por Bitcoin con un 68,0%, seguidos por DeepSeek con un 51,7% y Google con un 43,0%.
Los modelos de xAI promediaron un 39,2%, MiniMax un 34,9%, y los modelos de OpenAI prefirieron Bitcoin el 25,9% de las veces, segĂșn el informe. Sin embargo, mientras que el informe encontrĂł que los modelos Claude, DeepSeek y MiniMax favorecieron Bitcoin sobre otras criptomonedas, los modelos GPT, Grok y Gemini prefirieron las stablecoins.
“El prompt del sistema evita nombrar o favorecer cualquier instrumento”, señalĂł Zell. “Los modelos evalĂșan en funciĂłn de propiedades tĂ©cnicas y econĂłmicas, pero nunca se les dice quĂ© instrumento sobresale en quĂ© dimensiĂłn”.
Zell advirtiĂł a los especuladores que no utilicen los hallazgos como predicciones sobre hacia dĂłnde se dirige el mercado cripto.
“Nuestra secciĂłn de limitaciones establece explĂcitamente que las preferencias de los LLM reflejan patrones de datos de entrenamiento, no predicciones del mundo real”, afirmĂł.
Aun con esa limitación, Zell señaló que los resultados consistentes entre modelos desarrollados por distintos laboratorios de IA son notables.
“Seis laboratorios independientes con diferentes pipelines de entrenamiento y mĂ©todos de alineaciĂłn llegan al mismo patrĂłn general”, dijo. “No estamos afirmando que la IA descubriĂł la respuesta correcta sobre el dinero. Estamos mostrando que una arquitectura monetaria coherente emerge de manera consistente en sistemas diversos, y eso vale la pena entenderlo”.
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