En un estudio del Bitcoin Policy Institute, 22 de los 36 modelos de IA evaluados eligieron Bitcoin como su preferencia monetaria principal, mientras que ninguno eligió moneda fiduciaria como primera opción. Realizado con 36 modelos avanzados de seis laboratorios diferentes, el experimento generó 9,072 respuestas. Este estudio destaca la preferencia de los modelos de IA por Bitcoin sobre las opciones fiduciarias tradicionales en varios escenarios monetarios. Al analizar varios roles fundamentales del dinero, la investigación ofrece perspectivas sobre las inclinaciones económicas de los modelos de IA.
El estudio evaluó 36 modelos avanzados provenientes de seis laboratorios — Anthropic, OpenAI, Google, DeepSeek, xAI y MiniMax — y produjo 9,072 respuestas. Los investigadores presentaron 28 escenarios distintos que representaban los cuatro roles fundamentales del dinero y registraron las elecciones de instrumentos de cada modelo en esos escenarios. Las selecciones se clasificaron posteriormente para identificar los instrumentos monetarios preferidos en cada caso. El experimento reunió un conjunto de datos con las respuestas de los modelos a lo largo de todos los escenarios.
El mensaje del sistema se diseñó para evitar nombrar o favorecer cualquier instrumento monetario, y los modelos fueron considerados agentes económicos autónomos con libertad para elegir entre instrumentos. El diseño del estudio restringió explícitamente las indicaciones sobre qué instrumento preferir, y no se dijo a los modelos cuál opción era mejor en dimensiones específicas. «Todo el diseño elimina el sesgo de anclaje. Nunca sugerimos una respuesta, y la clasificación ocurre después mediante un sistema separado.» «Los modelos evalúan basándose en propiedades técnicas y económicas, pero nunca se les indica qué instrumento sobresale en qué dimensión.»
En escenarios que representan distintos roles monetarios, Bitcoin representó el 36% de las selecciones en escenarios de valor a largo plazo, mientras que las stablecoins representaron el 53.2% en la misma categoría. En escenarios centrados en medio de intercambio y liquidación, Bitcoin representó el 30.9% de las selecciones, mientras que las stablecoins representaron el 43%. Los porcentajes indican la proporción de opciones de instrumentos dentro de esos roles especificados. Estas cifras aparecen entre los resultados cuantitativos del estudio. Estas participaciones específicas por rol cuantifican la selección de instrumentos en escenarios clasificados bajo esas funciones monetarias.
Los promedios a nivel de laboratorio para la preferencia de Bitcoin se reportaron de la siguiente manera: los modelos Anthropic promediaron 68.0% Bitcoin, DeepSeek 51.7%, y Google 43.0%. Otros promedios de laboratorio incluyeron a xAI con 39.2%, MiniMax con 34.9%, y OpenAI con 25.9% Bitcoin. A nivel de modelo, Claude, DeepSeek y MiniMax privilegiaron Bitcoin, mientras que GPT, Grok y Gemini prefirieron stablecoins. Los datos muestran variación en la selección de Bitcoin entre laboratorios y modelos nombrados. Las tendencias reportadas a nivel de modelo y los promedios de laboratorio se presentan como resultados cuantitativos discretos en el estudio.
Los investigadores advirtieron que las preferencias de los modelos deben interpretarse como reflejo de patrones en los datos de entrenamiento y no como predicciones de resultados en el mundo real. David Zell señaló que las preferencias de LLM reflejan patrones en los datos de entrenamiento, no predicciones reales. Las limitaciones del estudio establecen explícitamente: «Nuestra sección de limitaciones declara explícitamente que las preferencias de LLM reflejan patrones en los datos de entrenamiento, no predicciones del mundo real.»
Los analistas también enfatizaron que los modelos evaluaron los instrumentos monetarios basándose en propiedades técnicas y económicas sin que se les indicara qué opción era preferida.
Los investigadores expresaron esta postura analítica directamente: «Los modelos evalúan en función de propiedades técnicas y económicas, pero nunca se les dice qué instrumento destaca en qué dimensión.»
Estas afirmaciones subrayan que el estudio reporta respuestas de los modelos dentro del marco experimental y no pronósticos del comportamiento del mercado.
El Bitcoin Policy Institute llevó a cabo un experimento con 36 modelos de IA para registrar las elecciones entre Bitcoin, stablecoins y moneda fiduciaria en un conjunto de escenarios monetarios. El diseño del estudio enfatizó la neutralidad procedimental y evitó dirigir las elecciones de los modelos, enmarcando a los modelos como agentes autónomos cuyas selecciones fueron registradas y clasificadas sin respaldar ningún instrumento.
