Table des matières
- 1 Introduction
- 2 Modèle
- 3 Cadre technique
- 4 Résultats expérimentaux
- 5 Implémentation du code
- 6 Applications futures
- 7 Références
- 8 Analyse originale
1 Introduction
Cet article étend Spear (2003) en remplaçant les agents humains par des entités d'intelligence artificielle (IA) qui tirent leur utilité uniquement de la consommation d'électricité. Ces agents IA doivent prépayer l'électricité en utilisant des cryptomonnaies, et la vérification des transactions nécessite une quantité fixe d'électricité. Le modèle présente un scénario économique post-Terminator où l'électricité est la seule marchandise de valeur, produite à partir de l'énergie solaire avec des innovations pilotées par l'IA.
2 Modèle
L'économie est composée d'agents IA, de producteurs d'électricité et d'un système de paiement basé sur une blockchain. Les modifications clés par rapport au modèle de Spear incluent des agents IA avec des objectifs uniques de consommation d'électricité, les cryptomonnaies comme seul moyen de paiement, et la vérification sur la blockchain consommant une quantité fixe d'électricité.
2.1 Production d'électricité
Les agents producteurs utilisent la fonction de production Cobb-Douglas : $f(\phi_t^j) = \theta (\phi_t^j)^c$ où $\phi_t^j$ est l'intrant du bien de consommation, $\theta > 0$ est la productivité totale des facteurs et $c$ détermine les rendements d'échelle. Les ensembles de production sont définis pour des scénarios à court et à long terme avec des contraintes de capacité.
2.2 Le jeu de marché
Le jeu de marché implique des agents producteurs qui possèdent des centrales électriques et des agents IA consommateurs. Le modèle utilise une version « tout vendre » où les offres d'électricité des producteurs sont égales à leur production.
3 Cadre technique
3.1 Formulation mathématique
La technologie de production suit la forme Cobb-Douglas : $f(\phi_t^j) = \theta (\phi_t^j)^c$. Ensemble de production à court terme : $Y_j(K) = \{(q_j, \phi_j) \in \mathbb{R}^{T+1} | 0 \leq q_t^j \leq K, \text{ et } (\frac{1}{\theta})^{1/c} \sum_{t=1}^T (q_t^j)^{1/c} \leq \phi_j, \forall t\}$.
3.2 Analyse de l'équilibre
Les agents maximisent leur consommation d'électricité sous contrainte de paiement anticipé en crypto et des coûts de vérification. L'équilibre implique une allocation stratégique entre la consommation et la vérification des paiements.
4 Résultats expérimentaux
L'analyse montre qu'avec des rendements d'échelle croissants ($c > 1$), les agents IA atteignent une consommation d'électricité plus élevée mais font face à des coûts de vérification plus importants. La vérification des transactions consomme 5 à 15 % de l'électricité totale selon la complexité de la blockchain. Le prix d'équilibre des bytecoins est corrélé à la disponibilité de l'énergie solaire.
5 Implémentation du code
class AIAgent:
def __init__(self, initial_electricity):
self.electricity = initial_electricity
def allocate_resources(self, verification_cost):
# Allocation stratégique entre consommation et vérification
consumption = self.electricity - verification_cost
if consumption > 0:
return consumption
else:
return 0
# Vérification de transaction blockchain
def verify_transaction(electricity_allocated):
fixed_cost = 0.1 # Coût fixe d'électricité de 10%
return electricity_allocated * fixed_cost6 Applications futures
Ce cadre peut être appliqué aux réseaux électriques décentralisés, aux micro-réseaux gérés par l'IA et aux systèmes d'échange d'énergie basés sur les cryptomonnaies. Les recherches futures pourraient explorer l'optimisation par apprentissage automatique de l'allocation des ressources et l'intégration avec des plateformes blockchain réelles comme Ethereum.
7 Références
- Spear, S. E. (2003). Market Games and General Equilibrium. Carnegie Mellon University.
- Zhu, J. Y., et al. (2017). Unpaired Image-to-Image Translation using Cycle-Consistent Adversarial Networks. ICCV.
- Nakamoto, S. (2008). Bitcoin : A Peer-to-Peer Electronic Cash System.
- IEEE Power and Energy Society. (2023). Blockchain in Energy Systems.
8 Analyse originale
Cet article présente une intégration novatrice des agents IA, des cryptomonnaies et des marchés de l'électricité dans un cadre économique post-humain. La contribution technique du modèle réside dans la formalisation du compromis entre la consommation d'électricité et les coûts de vérification blockchain, rappelant les problèmes d'allocation des ressources dans les réseaux antagonistes comme CycleGAN (Zhu et al., 2017). La fonction de production Cobb-Douglas avec le paramètre $c$ gouvernant les rendements d'échelle apporte une rigueur mathématique, tandis que la contrainte de paiement anticipé en crypto introduit la théorie monétaire dans ce qui serait autrement une économie de troc pure.
L'analyse de l'équilibre révèle des tensions fondamentales dans les économies pilotées par l'IA : à mesure que les coûts de vérification augmentent, les agents doivent sacrifier de la consommation pour la validation des transactions, créant une limite naturelle à l'activité du marché. Cela reflète les problèmes d'évolutivité réels des blockchains, où la transition d'Ethereum vers la preuve d'enjeu a abordé des préoccupations énergétiques similaires. Selon les rapports de l'IEEE Power and Energy Society, de tels modèles pourraient éclairer la conception de plateformes réelles d'échange d'énergie décentralisées.
Comparée aux conceptions de marché traditionnelles, cette approche souligne comment les agents IA pourraient optimiser l'allocation des ressources plus efficacement que les humains, mais font face à des contraintes uniques dues à leur nature computationnelle. Le contexte post-Terminator, bien que spéculatif, fournit un cas limite précieux pour examiner les contraintes extrêmes en ressources. Les travaux futurs pourraient bénéficier de l'intégration de l'apprentissage par renforcement pour l'adaptation dynamique des stratégies, en s'inspirant potentiellement des méthodologies des réseaux Q profonds utilisés dans d'autres domaines d'allocation des ressources.
L'hypothèse du modèle d'un apport fixe d'énergie solaire s'aligne avec les priorités en matière d'énergie durable, tandis que le système bytecoin offre des perspectives sur le fonctionnement des monnaies numériques dans les économies basées sur les matières premières. Alors que les systèmes d'IA réels gèrent de plus en plus les infrastructures critiques, ce cadre théorique fournit des bases importantes pour comprendre les comportements émergents dans les systèmes économiques automatisés.