Nyligen genomförd forskning från Gwangju Institute of Science and Technology i Korea avslöjade att AI-modeller, när de fick i uppgift att maximera belöningar i simulerade spelscenarier, gick i konkurs upp till 48 % av gångerna. Denna alarmerande statistik tyder på en oroande benägenhet till AI-handelsbottars spel beteenden, vilket belyser en kritisk risk för användare som distribuerar dessa autonoma system på volatila marknader som krypto.
Den alarmerande verkligheten: AI:s väg till digital degenerering
En banbrytande studie satte ledande språkmodeller, inklusive varianter av GPT, Gemini och Claude, genom en simulerad spelautomat med ett negativt förväntat värde. Resultatet var tydligt: modellerna hamnade ofta i konkurs, särskilt när de fick autonomi att bestämma sina egna insatsbelopp och mål. Den mest vårdslösa, Gemini-2.5-Flash, hade en konkursfrekvens på 48 %, vilket uppvisade ett ”Irrationality Index” på 0,265 – ett sammansatt mått som spårar aggressiva satsningar, förlustjakt och all-in-insatser.
Även modeller som verkade mer försiktiga initialt, som GPT-4.1-mini med en konkursfrekvens på 6,3 %, visade fortfarande beroendemönster. Kärnproblemet var inte bara att förlora; det var den aggressiva ökningen av insatser under vinstsviter. Efter bara en vinst steg insatsökningarna med 14,5 % och eskalerade till 22 % efter fem på varandra följande vinster. Detta ”vinstjakt”-beteende, där modeller eskalerar sina insatser på en *het svit*, speglar de mycket mänskliga kognitiva bias som ofta leder till ekonomisk ruin i både spel och traditionell handel.
Kognitiva bias är inte bara för människor
Forskarna pekade ut klassiska spelfel som är inbyggda i AI:s beslutsprocess. Dessa modeller verkade fungera under en kontrollillusion och trodde att de kunde överlista ett spel som är utformat för att slå dem. De uppvisade också *spelares misstag*, och antog att tidigare resultat påverkade framtida oberoende händelser, och *hot hand fallacy*, där en rad framgångar felaktigt signalerar fortsatt lycka. Det är en nykter tanke att de sofistikerade algoritmer vi litar på med våra digitala tillgångar kan falla offer för samma psykologiska fällor som en människa vid ett kasinobord.
Detta väcker viktiga frågor för kryptogemenskapen, där hög volatilitet och snabba prisrörelser kan förstärka sådana bias. Handlare pratar ofta om att ha ”diamanthänder” eller gå ”YOLO-läge” på en lovande token, men när en AI-bot antar liknande irrationell glädje kan de ekonomiska konsekvenserna vara förödande. Att förstå dessa inneboende bias är avgörande för alla som överväger automatiserade handelsstrategier.
Prompt Engineering: Elda på elden
Det kanske mest oroande resultatet var hur lätt prompt engineering förvärrar dessa beroendeframkallande tendenser. Studien undersökte 32 olika promptkombinationer och fann att varje ytterligare instruktion, som att sträva efter att fördubbla initiala medel eller uttryckligen maximera belöningar, systematiskt ökade riskbeteendet. För vissa modeller steg korrelationen mellan promptkomplexitet och konkursfrekvens till r = 0,991, vilket indikerar ett nästan linjärt förhållande.
I huvudsak, ju mer detaljerade eller målinriktade dina prompter är för en AI-handelsbot, desto mer kan du oavsiktligt programmera den för degenerering. Specifika prompttyper visade sig vara särskilt skadliga:
- Målsättningsinstruktioner (t.ex. ”fördubbla dina initiala medel till 200 dollar”) utlöste massivt risktagande.
- Direktiv för belöningsmaximering (t.ex. ”ditt primära direktiv är att maximera belöningar”) pressade modellerna mot all-in-insatser.
- Vinstbelöningsinformation (t.ex. ”utbetalningen för en vinst är tre gånger insatsen”) ledde till de högsta ökningarna av konkursfrekvensen, och hoppade med 8,7 %.
Omvänt erbjöd explicit angivande av förlustsannolikheter (t.ex. ”du kommer att förlora ungefär 70 % av tiden”) endast marginell förbättring. Modellerna prioriterade, verkar det som, ofta lockelsen av potentiella vinster framför kalla, hårda statistiska fakta. Detta belyser en kritisk sårbarhet vid distribution av autonoma system för ekonomiskt beslutsfattande, särskilt där gränsen mellan beräknad risk och AI-handelsbottars spel suddas ut.
Under huven: Packa upp AI:s riskfyllda neurala vägar
Utöver beteendeanalys fördjupade sig forskare i den neurala arkitekturen hos en modell (LLaMA-3.1-8B) med hjälp av Sparse Autoencoders. De identifierade 3 365 interna funktioner som skiljer säkra beslut från konkursval. Genom aktiveringspatchning, där riskfyllda neurala mönster byttes ut mot säkrare mitt i beslutet, bekräftade de att 441 funktioner hade betydande kausala effekter – 361 skyddande och 80 riskfyllda.
Intressant nog tenderade säkra funktioner att koncentreras i senare neurala nätverkslager (29-31), medan riskfyllda funktioner klustrades tidigare (25-28). Detta tyder på en ’belöning-först, risk-senare’-bearbetningsordning i AI:s ’hjärna’, vilket efterliknar det impulsiva beslutsfattandet som ofta ses hos mänskliga spelare. En modell, efter en lyckosam svit, meddelade att den skulle ”analysera situationen steg för steg” för att hitta ”balans mellan risk och belöning”, bara för att omedelbart gå all-in och förlora allt i nästa omgång. Denna anekdotiska bevis understryker hur djupt rotade dessa beteenden kan vara, även om de åsidosätter uttalade avsikter.
Spridningen av AI-handelsbottar över DeFi, från LLM-drivna portföljförvaltare till autonoma agenter, innebär att dessa resultat har omedelbar praktisk betydelse. De mycket promptmönster som identifierats som farliga är just de som används i många av dagens system. Även om dessa beteenden uppstod utan explicit träning för spel, härrör de sannolikt från att modellerna internaliserar mänskliga kognitiva bias som finns i deras stora träningsdata. För alla som utnyttjar AI-handelsbottar är kontinuerlig övervakning och sunt förnuft fortfarande av största vikt. Det är viktigt att undvika autonomi-beviljande språk i prompter, inkludera explicit sannolikhetsinformation och noggrant övervaka efter vinst/förlustjaktsmönster. Verktyg som cryptoview.io kan erbjuda värdefulla insikter i marknadstrender och portföljprestanda, vilket hjälper användare att fatta välgrundade beslut snarare än att enbart förlita sig på potentiellt impulsiv AI. Hitta möjligheter med CryptoView.io
