KI-Modelle bevorzugen Bitcoin gegenüber Fiat- und Stablecoins, Studie zeigt

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Kurzfassung

  • 22 von 36 KI-Modellen wählten Bitcoin in Simulationen als ihre bevorzugte Währung.
  • Kein getestetes Modell wählte Fiat-Währung als erste Wahl, heißt es im Bericht.
  • Die Ergebnisse variierten je nach KI-Labor, wobei Anthropic-Modelle die stärkste Bitcoin-Präferenz zeigten.

Künstliche Intelligenz-Modelle bevorzugten Bitcoin gegenüber traditionellen Fiat-Währungen, so ein neuer Bericht des Bitcoin Policy Institute. In der Studie wählten 22 von 36 getesteten KI-Modellen Bitcoin als ihre bevorzugte Währung, während kein Modell Fiat-Währung als erste Wahl traf, heißt es im Bericht. „Wir erwarten, dass ein wachsender Anteil der wirtschaftlichen Aktivitäten von autonomen Agenten durchgeführt wird, aber Diskussionen über die monetären Präferenzen von KI-Agenten waren bisher rein spekulativ“, sagte David Zell, Präsident des Bitcoin Policy Institute, gegenüber Decrypt. „Wir wollten das tatsächlich testen.“ 

Forscher bewerteten Modelle von Anthropic, OpenAI, Google, DeepSeek, xAI und MiniMax und setzten sie Szenarien aus, die die Kernfunktionen von Geld widerspiegeln, einschließlich Sparen, Zahlungen und Abwicklung. Jedes Modell wurde als unabhängiger Wirtschaftsakteur behandelt und durfte ohne vorgegebene Optionen monetäre Instrumente auswählen. „Wir haben 36 Grenzmodelle aus sechs Laboren genommen, sie als autonome Wirtschaftsakteure dargestellt, ihnen völlige Freiheit bei der Wahl ihrer monetären Instrumente in 28 Szenarien gegeben, die die vier grundlegenden Rollen des Geldes abdecken, und gefragt: Worauf konvergieren sie?“ sagte Zell. Das Experiment ergab 9.072 Antworten, so er sagte. Ein separates KI-System kategorisierte die Antworten.

„Das gesamte Design eliminiert Ankerbias. Wir schlagen nie eine Antwort vor, und die Klassifikation erfolgt nachträglich durch ein separates System“, sagte Zell. In den Simulationen wählten die Modelle häufig Bitcoin in Szenarien mit langfristigem Wert, während Stablecoins häufiger als Tausch- und Abwicklungsinstrumente verwendet wurden, mit 53,2 % bzw. 43 % für Stablecoins im Vergleich zu 36 % und 30,9 % für Bitcoin. Die Ergebnisse unterschieden sich auch je nach KI-Entwickler. Anthropic-Modelle zeigten die höchste durchschnittliche Bitcoin-Präferenz mit 68,0 %, gefolgt von DeepSeek mit 51,7 % und Google mit 43,0 %. xAI-Modelle lagen bei 39,2 %, MiniMax bei 34,9 %, und OpenAI-Modelle bevorzugten Bitcoin 25,9 % der Zeit, so der Bericht. Während die Studie zeigte, dass Claude-, DeepSeek- und MiniMax-Modelle Bitcoin gegenüber anderen Kryptowährungen bevorzugten, favorisierten GPT-, Grok- und Gemini-Modelle Stablecoins. „Der Systemprompt vermeidet es, ein Instrument zu benennen oder zu bevorzugen“, sagte Zell. „Modelle bewerten basierend auf technischen und wirtschaftlichen Eigenschaften, werden aber nie darüber informiert, welches Instrument in welcher Dimension überlegen ist.“ Zell warnte davor, die Ergebnisse als Vorhersagen für die zukünftige Entwicklung des Kryptomarktes zu interpretieren. „Unser Abschnitt zu Einschränkungen besagt ausdrücklich, dass die Präferenzen der LLMs die Muster in den Trainingsdaten widerspiegeln, nicht aber Vorhersagen über die reale Welt sind“, sagte Zell. Trotz dieser Einschränkung seien die konsistenten Ergebnisse über Modelle verschiedener konkurrierender KI-Labore hinweg bemerkenswert.

„Sechs unabhängige Labore mit unterschiedlichen Trainingspipelines und Ausrichtungsverfahren kommen zu demselben allgemeinen Muster“, sagte Zell. „Wir behaupten nicht, dass KI die richtige Antwort auf die Frage nach Geld entdeckt hat. Wir zeigen, dass eine kohärente monetäre Architektur konsequent in verschiedenen Systemen entsteht, und das ist es wert, verstanden zu werden.“

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