包括ChatGPT 5.5、Claude Fable 5和Grok 4.3 Expert在内的十二个AI模型估计了Satoshi Nakamoto的110万比特币将会移动的概率。ChatGPT 5.5认为比特币移动的概率为20%，而Gemini 3.1 Pro认为概率低于5%。这些模型被要求使用贝叶斯框架评估比特币的创造者是否会移动这笔休眠的财富，或者中本聪的真实身份是否会被最终揭露。这项实验扩展了之前涉及比特币价格预测和其他主题的AI预测练习。中本聪的钱包自2010年以来一直未活动，成为数字时代最持久的谜团之一。
12个AI模型将贝叶斯框架应用于中本聪问题
AI模型小组包括Grok 4.3 Expert、ChatGPT 5.5、Claude Sonnet 5、Claude Fable 5、Gemini 3.1 Pro、Deepseek Deepthink、Kimi K2.6 Instant、Qwen 3.7-Plus、Manus Lite、Pi AI、Mistral AI Vibe和Microsoft Copilot。每个模型都收到相同的提示，以确保在相同条件下生成预测。提示指示模型使用贝叶斯情景树，识别涉及中本聪的三个最可能的情景，分配概率总和为100%，并估计中本聪的比特币是否会被移动以及中本聪的身份是否会被最终揭露的概率。模型被要求用一句话区分基于证据的假设和推测。
ChatGPT 5.5估计比特币移动的概率为20%
ChatGPT 5.5在高智能模式下分配了情景概率，并估计中本聪的比特币被移动的概率为20%。该模型还估计了最终身份揭露的概率为15%。Kimi K2.6 Instant和Mistral AI Vibe产生了与其他模型相似的异常估计。Microsoft Copilot估计早期比特币被移动的概率为12%，身份最终被揭露的概率为8%，分配40%的概率给中本聪是一位隐居的密码学家，35%给一个小团队，15%给已故。
Gemini 3.1 Pro和Deepseek Deepthink给出低于5%的移动概率
Gemini 3.1 Pro将中本聪原始比特币被移动的概率低于5%，最终身份揭露的概率大约为10%。该模型分配45%的概率给一位已故的早期贡献者，30%给密码朋克集体，15%给一位尚在世的匿名独立发明者。Deepseek Deepthink估计比特币移动的概率为5%，身份揭露的概率为8%，分配45%的概率给已故情景，30%给在世但永久不活跃，15%给在世等待触发。Manus Lite估计中本聪的比特币被移动的概率为3%，最终身份揭露的概率为12%，分配45%给已故的单独创造者，30%给致力于永久匿名的在世个人，20%给多人集体。
Grok 4.3 Expert和Claude模型产生中等范围估计
Grok 4.3 Expert模式估计中本聪的比特币被移动的概率为8%，最终身份揭露的概率为14%。该模型分配42%的概率给已故的创造者且密钥不可访问，33%给致力于永久保密的在世个人，15%给协调的小团队。Claude Sonnet 5在中等智能模式和Claude Fable 5在高智能模式下产生的响应落在其他模型的范围内。Qwen 3.7-Plus估计比特币移动的概率为5%，身份揭露的概率为15%，分配50%给已故情景，30%给隐藏，10%给解散的团体。Pi AI提供的估计与更广泛的模型共识一致。
AI模型就身份揭露的低概率达成共识
几乎每个AI模型都达成共识：中本聪的比特币不太可能被移动，而且创造者身份被最终确定的可能性更低。确切的百分比因模型而异，但多年的钱包不活跃、缺乏密码学证据以及非凡的操作保密性始终将预测推向类似的结论。比特币移动的概率估计范围为3%到20%，而身份揭露的估计范围为8%到20%。ChatGPT 5.5、Kimi的K2.6和Mistral的Vibe被认定为具有较高概率估计的异常值。模型指出，创世时代钱包的长期不活动是一个基于证据的假设，而分配给每个情景分支的具体概率值仍然是推测性的。
中本聪的比特币被移动的概率是多少？
根据接受调查的12个AI模型，概率估计范围从3%到20%。Gemini 3.1 Pro和Deepseek Deepthink给出了低于5%的概率，Manus Lite估计3%，Grok 4.3 Expert估计8%，Microsoft Copilot估计12%，ChatGPT 5.5估计20%。这些模型的估计基于中本聪的钱包自2010年以来保持不活跃、缺乏身份密码学证据，并分配概率给包括已故创造者、致力于匿名的在世个人或协调团队的情景。
为什么AI模型对中本聪身份被揭露分配了低概率？
AI模型引用了多年的钱包不活跃、缺乏经过验证的声明以及非凡的操作保密性作为基于证据的因素。模型分配概率给诸如已故创造者（各模型范围从15%到50%）、致力于永久匿名的在世个人（15%到33%）以及协调的小团队（10%到35%）等情景。身份揭露的概率估计范围从8%到20%，大多数模型集中在8-15%范围内。模型区分了钱包休眠构成事实证据，而动机和未来行动仍然是纯粹的推测。
AI模型如何使用贝叶斯框架预测中本聪的结果？
每个AI模型都收到了一个提示，指示它们识别涉及中本聪的三个最可能的情景，为每个情景加上一个“其他情景”类别分配概率，总和为100%，并根据这些权重估计比特币移动和身份揭露的概率。模型分配的情景概率包括已故创造者（15-50%）、在世匿名个人（15-33%）、协调团队（10-35%）和其他情景（5-10%）。然后，模型对这些情景进行加权以产生最终的概率估计，并在其响应中区分基于证据的假设和推测。
