Bitcoin Policy Institute의 연구에서 테스트된 36개의 AI 모델 중 22개가 최우선 금전 선택지로 비트코인을 선택했으며, 단 하나도 법정화폐를 첫 번째 선택으로 고르지 않았습니다. 여섯 개 서로 다른 실험실의 36개 최첨단 모델을 대상으로 수행된 이 실험은 총 9,072개의 응답을 생성했습니다. 이 연구는 다양한 금전적 시나리오에서 AI 모델들이 전통적인 법정화폐보다 비트코인을 더 선호한다는 점을 강조합니다. 여러 기본 화폐 역할을 분석함으로써 AI 모델들의 경제적 성향에 대한 통찰을 제공합니다.
이 연구는 Anthropic, OpenAI, Google, DeepSeek, xAI, MiniMax라는 여섯 개 실험실에서 선별한 36개의 최첨단 모델을 테스트했으며 총 9,072개의 응답을 도출했습니다. 연구진은 화폐의 네 가지 기본 역할을 대표하는 28개의 개별 시나리오를 제시하고, 각 시나리오에서 모델들이 선택한 화폐 수단을 기록했습니다. 이후 선택들은 분류되어 각 시나리오에서 선호하는 금전 도구를 파악했습니다. 이 실험은 모든 시나리오에 걸쳐 모델 응답의 데이터셋을 구축했습니다.
시스템 프롬프트는 어떠한 화폐 수단도 이름을 거론하거나 편애하지 않도록 구성되었으며, 모델들은 여러 선택지 중 자유롭게 선택할 수 있는 자율적 경제 주체로 설정되었습니다. 연구 설계는 어떤 수단을 선호하도록 유도하는 지침을 명확히 제한했으며, 모델들에게 특정 차원에서 어떤 옵션이 우수한지 알려주지 않았습니다. “전체 설계는 고착 편향을 제거합니다. 우리는 결코 답을 제시하지 않으며 분류는 사후에 별도의 시스템에 의해 이루어집니다.” “모델들은 기술적·경제적 특성을 기반으로 평가하지만, 어떤 수단이 어떤 차원에서 우수한지 결코 알려주지 않습니다.”
서로 다른 화폐 역할을 나타내는 시나리오 전반에서, 비트코인은 장기 가치 시나리오에서 선택의 36%를 차지했으며, 같은 범주의 스테이블코인은 53.2%를 차지했습니다. 교환 매개체 및 결제 중심 시나리오에서는 비트코인이 30.9%, 스테이블코인이 43%의 선택 비중을 기록했습니다. 이 백분율은 해당 역할 내에서의 수단 선택 비율을 나타냅니다. 이 수치는 연구의 정량적 결과 중 일부입니다. 이러한 역할별 선택 비중은 해당 화폐 기능으로 분류된 시나리오 전반에 걸친 수단 선택을 수치화한 것입니다.
비트코인 선호도에 대한 연구실별 평균은 다음과 같이 보고되었습니다: Anthropic 모델은 평균 68.0% 비트코인, DeepSeek는 51.7%, Google은 43.0%였습니다. 추가 연구실 평균으로는 xAI가 39.2%, MiniMax가 34.9%, OpenAI가 25.9%의 비트코인을 선호했습니다. 모델별로는 Claude, DeepSeek, MiniMax가 비트코인을 선호했으며, GPT, Grok, Gemini는 스테이블코인을 선호했습니다. 데이터는 연구실과 특정 모델 간 비트코인 선택에서 편차를 보여줍니다. 보고된 모델별 경향과 연구실 평균은 연구의 개별 정량적 결과로 제시됩니다.
연구자들은 모델 선호도가 실제 결과 예측이 아니라 훈련 데이터의 패턴을 반영한다고 해석해야 한다고 주의했습니다. David Zell은 LLM 선호도가 실제 예측이 아니라 훈련 데이터 패턴을 반영한다고 언급했습니다. 연구의 한계 부분에서는 명확히 다음과 같이 서술되어 있습니다: “우리의 한계 섹션에서는 LLM 선호도가 실제 예측이 아닌 훈련 데이터 패턴을 반영한다고 명시하고 있습니다.”
분석가들은 모델들이 어느 옵션이 선호되는지 알려주지 않은 채, 기술적 및 경제적 특성을 바탕으로 화폐 수단을 평가했다고도 강조했습니다.
연구자들은 이 분석적 입장을 직접적으로 표현했습니다: “모델들은 기술적 및 경제적 특성에 따라 평가되지만 어떤 수단이 어떤 차원에서 뛰어난지는 결코 알려주지 않습니다.”
이러한 진술은 연구가 시장 행동의 예측이 아닌 실험적 틀 내에서 모델의 반응을 보고함을 강조합니다.
비트코인 정책 연구소는 36개의 AI 모델을 대상으로 비트코인, 스테이블코인, 법정화폐 중 선택을 기록하기 위한 여러 통화 시나리오 실험을 수행했습니다. 연구 설계는 절차적 중립성을 강조하며, 모델의 선택을 유도하지 않고, 모델을 자율적 에이전트로 설정하여 선택을 기록하고 분류했으며 어떤 수단도 지지하지 않았습니다.
