36 Yapay Zekaya İtibari Para mı Bitcoin mi Soruldu: Cevap Benzer
Bitcoin Policy Institute tarafından yapılan yeni bir araştırma, yapay zeka modellerinin büyük bir çoğunluğunun geleneksel itibari paralar yerine Bitcoin’i (BTC) tercih ettiğini ortaya koydu.
Yapay zeka teknolojilerinin ekonomik süreçlerdeki rolü her geçen gün artarken, bu sistemlerin finansal tercihleri üzerine yapılan kapsamlı bir çalışma dikkat çekici sonuçlar verdi. Bitcoin Policy Institute tarafından yürütülen araştırmada, test edilen 36 farklı yapay zeka modelinden 22’si, en iyi parasal araç olarak Bitcoin’i (BTC) seçti. Geleneksel itibari para birimleri ise hiçbir model tarafından ilk tercih olarak değerlendirilmedi.
Araştırmacılar; Anthropic, OpenAI, Google ve xAI gibi dev şirketlerin geliştirdiği modelleri 28 farklı ekonomik senaryoda test etti. Bu senaryolarda modellerin tasarruf, ödeme ve takas gibi temel finansal işlevlerde hangi araçları kullanacağı gözlemlendi. Çalışma sonucunda, yapay zekaların uzun vadeli değer koruma konusunda Bitcoin’i (BTC) öne çıkardığı, günlük işlemler ve ödemeler için ise stabil kripto paraları daha kullanışlı bulduğu görüldü.
Yapay Zeka Modellerinin Bitcoin Tercihi
Farklı laboratuvarlardan çıkan modeller arasında belirgin tercih farkları gözlemlendi. Özellikle Anthropic tarafından geliştirilen modeller yüzde 68,0 ile en yüksek Bitcoin (BTC) tercih oranına sahip olurken, onu yüzde 51,7 ile DeepSeek takip etti. Buna karşın OpenAI ve Google gibi devlerin modelleri, Bitcoin (BTC) yerine daha çok stabil kripto paralara yöneldi. Araştırma ekibi, bu sonuçların modellerin eğitim verilerindeki kalıpları yansıttığını ve doğrudan bir piyasa tahmini olarak görülmemesi gerektiğini vurguladı.
Toplamda 9.072 yanıtın analiz edildiği bu deneyde, yapay zekaların tarafsız bir şekilde karar vermesi sağlandı. Modellerin teknik ve ekonomik özelliklere göre yaptığı bu değerlendirmeler, gelecekte otonom ekonomik aktörlerin nasıl bir finansal mimari oluşturabileceğine dair önemli ipuçları sunuyor. Uzmanlar, rakip şirketlerin farklı yöntemlerle eğittiği modellerin benzer bir örüntüde buluşmasının, dijital varlıkların geleceği açısından kritik bir veri olduğunu ifade ediyor.
