Índice
- 1 Introdução
- 2 Modelo
- 3 Estrutura Técnica
- 4 Resultados Experimentais
- 5 Implementação de Código
- 6 Aplicações Futuras
- 7 Referências
- 8 Análise Original
1 Introdução
Este artigo estende Spear (2003) substituindo agentes humanos por entidades de inteligência artificial (IA) que obtêm utilidade apenas do consumo de eletricidade. Estes agentes de IA devem pré-pagar a eletricidade usando criptomoedas, e a verificação de transações requer uma quantidade fixa de eletricidade. O modelo apresenta um cenário de economia pós-Terminator onde a eletricidade é o único bem valioso, produzido a partir de energia solar com inovações orientadas por IA.
2 Modelo
A economia consiste em agentes de IA, produtores de eletricidade e um sistema de pagamento baseado em blockchain. Modificações-chave em relação ao modelo de Spear incluem agentes de IA com objetivos singulares de consumo de eletricidade, criptomoeda como único meio de pagamento e a verificação em blockchain consumindo eletricidade fixa.
2.1 Produção de Eletricidade
Os agentes produtores usam a função de produção Cobb-Douglas: $f(\phi_t^j) = \theta (\phi_t^j)^c$ onde $\phi_t^j$ é o input do bem de consumo, $\theta > 0$ é a produtividade total dos fatores e $c$ determina os retornos de escala. Os conjuntos de produção são definidos para cenários de curto e longo prazo com restrições de capacidade.
2.2 O Jogo de Mercado
O jogo de mercado envolve agentes produtores que possuem centrais elétricas e agentes de IA consumidores. O modelo utiliza uma versão "vender-tudo" onde as ofertas de eletricidade do produtor igualam a sua produção.
3 Estrutura Técnica
3.1 Formulação Matemática
A tecnologia de produção segue a forma Cobb-Douglas: $f(\phi_t^j) = \theta (\phi_t^j)^c$. Conjunto de produção de curto prazo: $Y_j(K) = \{(q_j, \phi_j) \in \mathbb{R}^{T+1} | 0 \leq q_t^j \leq K, \text{ e } (\frac{1}{\theta})^{1/c} \sum_{t=1}^T (q_t^j)^{1/c} \leq \phi_j, \forall t\}$.
3.2 Análise de Equilíbrio
Os agentes maximizam o consumo de eletricidade sujeitos a restrições de pagamento antecipado em cripto e custos de verificação. O equilíbrio envolve a alocação estratégica entre consumo e verificação de pagamento.
4 Resultados Experimentais
A análise mostra que com retornos crescentes de escala ($c > 1$), os agentes de IA alcançam maior consumo de eletricidade, mas enfrentam custos de verificação maiores. A verificação de transações consome 5-15% da eletricidade total, dependendo da complexidade da blockchain. O preço de equilíbrio dos bytecoins correlaciona-se com a disponibilidade de energia solar.
5 Implementação de Código
class AIAgent:
def __init__(self, initial_electricity):
self.electricity = initial_electricity
def allocate_resources(self, verification_cost):
# Alocação estratégica entre consumo e verificação
consumption = self.electricity - verification_cost
if consumption > 0:
return consumption
else:
return 0
# Verificação de transação em blockchain
def verify_transaction(electricity_allocated):
fixed_cost = 0.1 # Custo fixo de eletricidade de 10%
return electricity_allocated * fixed_cost6 Aplicações Futuras
Esta estrutura pode ser aplicada a redes de energia descentralizadas, micro-redes geridas por IA e sistemas de negociação de energia baseados em criptomoedas. Pesquisas futuras poderiam explorar a otimização por aprendizagem automática da alocação de recursos e a integração com plataformas de blockchain do mundo real, como a Ethereum.
7 Referências
- 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 Análise Original
Este artigo apresenta uma integração inovadora de agentes de IA, criptomoedas e mercados de eletricidade dentro de uma estrutura económica pós-humana. A contribuição técnica do modelo reside na formalização do trade-off entre o consumo de eletricidade e os custos de verificação em blockchain, reminiscente dos problemas de alocação de recursos em redes adversariais como a CycleGAN (Zhu et al., 2017). A função de produção Cobb-Douglas com o parâmetro $c$ governando os retornos de escala fornece rigor matemático, enquanto a restrição de pagamento antecipado em cripto introduz teoria monetária no que seria de outra forma uma economia de pura troca.
A análise de equilíbrio revela tensões fundamentais nas economias orientadas por IA: à medida que os custos de verificação aumentam, os agentes devem sacrificar consumo para validação de transações, criando um limite natural na atividade de mercado. Isto espelha problemas de escalabilidade do blockchain no mundo real, onde a transição da Ethereum para proof-of-stake abordou preocupações energéticas semelhantes. De acordo com relatórios da IEEE Power and Energy Society, tais modelos poderiam informar plataformas reais de negociação de energia descentralizada.
Comparado com desenhos de mercado tradicionais, esta abordagem destaca como os agentes de IA poderiam otimizar a alocação de recursos mais eficientemente do que os humanos, mas enfrentam restrições únicas devido à sua natureza computacional. O contexto pós-Terminator, embora especulativo, fornece um caso limite valioso para examinar restrições extremas de recursos. Trabalhos futuros poderiam beneficiar da incorporação de aprendizagem por reforço para adaptação dinâmica de estratégias, potencialmente recorrendo a metodologias de deep Q-network usadas noutros domínios de alocação de recursos.
A suposição do modelo de input fixo de energia solar alinha-se com as prioridades de energia sustentável, enquanto o sistema bytecoin oferece insights sobre como as moedas digitais poderiam funcionar em economias baseadas em commodities. À medida que os sistemas de IA do mundo real gerem cada vez mais infraestruturas críticas, este quadro teórico fornece bases importantes para compreender comportamentos emergentes em sistemas económicos automatizados.