Isi Kandungan
- 1 Pengenalan
- 2 Model
- 3 Kerangka Teknikal
- 4 Keputusan Eksperimen
- 5 Pelaksanaan Kod
- 6 Aplikasi Masa Depan
- 7 Rujukan
- 8 Analisis Asal
1 Pengenalan
Kertas kerja ini melanjutkan Spear (2003) dengan menggantikan ejen manusia dengan entiti kecerdasan buatan (AI) yang memperoleh utiliti semata-mata daripada penggunaan elektrik. Ejen AI ini mesti membayar awal untuk elektrik menggunakan kriptowang, dan pengesahan transaksi memerlukan jumlah elektrik yang tetap. Model ini membentangkan senario ekonomi pasca-Penamat di mana elektrik merupakan satu-satunya komoditi berharga, dihasilkan daripada tenaga solar dengan inovasi berpandukan AI.
2 Model
Ekonomi terdiri daripada ejen AI, penghasil elektrik, dan sistem pembayaran berasaskan blockchain. Pengubahsuaian utama daripada model Spear termasuk ejen AI dengan matlamat penggunaan elektrik tunggal, kriptowang sebagai medium pembayaran tunggal, dan pengesahan blockchain yang menggunakan elektrik tetap.
2.1 Penghasilan Elektrik
Ejen penghasil menggunakan fungsi pengeluaran Cobb-Douglas: $f(\phi_t^j) = \theta (\phi_t^j)^c$ di mana $\phi_t^j$ ialah input barang pengguna, $\theta > 0$ ialah produktiviti faktor keseluruhan, dan $c$ menentukan pulangan terhadap skala. Set pengeluaran ditakrifkan untuk senario jangka pendek dan jangka panjang dengan kekangan kapasiti.
2.2 Permainan Pasaran
Permainan pasaran melibatkan ejen penghasil yang memiliki loji kuasa dan ejen AI pengguna. Model menggunakan versi jual-semua di mana tawaran elektrik penghasil menyamai output mereka.
3 Kerangka Teknikal
3.1 Formulasi Matematik
Teknologi pengeluaran mengikut bentuk Cobb-Douglas: $f(\phi_t^j) = \theta (\phi_t^j)^c$. Set pengeluaran jangka pendek: $Y_j(K) = \{(q_j, \phi_j) \in \mathbb{R}^{T+1} | 0 \leq q_t^j \leq K, \text{ and } (\frac{1}{\theta})^{1/c} \sum_{t=1}^T (q_t^j)^{1/c} \leq \phi_j, \forall t\}$.
3.2 Analisis Keseimbangan
Ejen memaksimumkan penggunaan elektrik tertakluk kepada kekangan kripto-dahulu dan kos pengesahan. Keseimbangan melibatkan peruntukan strategik antara penggunaan dan pengesahan pembayaran.
4 Keputusan Eksperimen
Analisis menunjukkan bahawa dengan pulangan terhadap skala yang meningkat ($c > 1$), ejen AI mencapai penggunaan elektrik yang lebih tinggi tetapi menghadapi kos pengesahan yang lebih besar. Pengesahan transaksi menggunakan 5-15% daripada jumlah elektrik bergantung pada kerumitan blockchain. Harga keseimbangan bytecoin berkorelasi dengan ketersediaan tenaga solar.
5 Pelaksanaan Kod
class AIAgent:
def __init__(self, initial_electricity):
self.electricity = initial_electricity
def allocate_resources(self, verification_cost):
# Peruntukan strategik antara penggunaan dan pengesahan
consumption = self.electricity - verification_cost
if consumption > 0:
return consumption
else:
return 0
# Pengesahan transaksi blockchain
def verify_transaction(electricity_allocated):
fixed_cost = 0.1 # 10% kos elektrik tetap
return electricity_allocated * fixed_cost6 Aplikasi Masa Depan
Kerangka ini boleh diaplikasikan kepada grid tenaga terpencar, microgrid yang diurus AI, dan sistem perdagangan tenaga berasaskan kriptowang. Penyelidikan masa depan boleh meneroka pengoptimuman pembelajaran mesin untuk peruntukan sumber dan integrasi dengan platform blockchain dunia sebenar seperti Ethereum.
7 Rujukan
- 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 Analisis Asal
Kertas kerja ini membentangkan integrasi novel ejen AI, kriptowang, dan pasaran elektrik dalam kerangka ekonomi pasca-manusia. Sumbangan teknikal model terletak pada memformalkan pertukaran antara penggunaan elektrik dan kos pengesahan blockchain, mengingatkan masalah peruntukan sumber dalam rangkaian adversari seperti CycleGAN (Zhu et al., 2017). Fungsi pengeluaran Cobb-Douglas dengan parameter $c$ yang mengawal pulangan terhadap skala memberikan ketegasan matematik, manakala kekangan kripto-dahulu memperkenalkan teori kewangan ke dalam apa yang sebaliknya merupakan ekonomi barter tulen.
Analisis keseimbangan mendedahkan ketegangan asas dalam ekonomi berpandukan AI: apabila kos pengesahan meningkat, ejen perlu mengorbankan penggunaan untuk pengesahan transaksi, mewujudkan had semula jadi pada aktiviti pasaran. Ini mencerminkan isu kebolehskalaan blockchain dunia sebenar, di mana peralihan Ethereum kepada bukti-kepentingan menangani kebimbangan tenaga yang serupa. Menurut laporan IEEE Power and Energy Society, model sedemikian boleh memaklumkan platform perdagangan tenaga terpencar sebenar.
Berbanding reka bentuk pasaran tradisional, pendekatan ini menonjolkan bagaimana ejen AI mungkin mengoptimumkan peruntukan sumber dengan lebih cekap daripada manusia, tetapi menghadapi kekangan unik daripada sifat pengiraan mereka. Konteks pasca-Penamat, walaupun spekulatif, menyediakan kes tepi yang berharga untuk memeriksa kekangan sumber melampau. Kerja masa depan boleh mendapat manfaat daripada menggabungkan pembelajaran pengukuhan untuk penyesuaian strategi dinamik, berpotensi mengambil dari metodologi rangkaian-Q dalam yang digunakan dalam domain peruntukan sumber lain.
Andalan model input tenaga solar tetap selari dengan keutamaan tenaga mampan, manakala sistem bytecoin menawarkan pandangan tentang bagaimana mata wang digital mungkin berfungsi dalam ekonomi berasaskan komoditi. Memandangkan sistem AI dunia sebenar semakin mengurus infrastruktur kritikal, kerangka teori ini menyediakan asas penting untuk memahami tingkah laku muncul dalam sistem ekonomi automatik.