Содержание
- 1 Введение
- 2 Модель
- 3 Техническая структура
- 4 Экспериментальные результаты
- 5 Реализация кода
- 6 Перспективные приложения
- 7 Ссылки
- 8 Оригинальный анализ
1 Введение
Данная работа расширяет модель Спира (2003), заменяя человеческих агентов искусственным интеллектом (ИИ), получающим полезность исключительно от потребления электроэнергии. Эти ИИ-агенты должны предоплачивать электроэнергию с использованием криптовалюты, а верификация транзакций требует фиксированного количества электроэнергии. Модель представляет сценарий экономики после «Терминатора», где электроэнергия является единственным ценным товаром, производимым из солнечной энергии с инновациями на основе ИИ.
2 Модель
Экономика состоит из ИИ-агентов, производителей электроэнергии и платежной системы на основе блокчейна. Ключевые модификации модели Спира включают ИИ-агентов с единственной целью — потреблением электроэнергии, криптовалюту как единственное платежное средство и потребление фиксированного объема электроэнергии на верификацию в блокчейне.
2.1 Производство электроэнергии
Агенты-производители используют производственную функцию Кобба-Дугласа: $f(\phi_t^j) = \theta (\phi_t^j)^c$, где $\phi_t^j$ — затраты потребительских благ, $\theta > 0$ — общая факторная производительность, а $c$ определяет отдачу от масштаба. Производственные множества определены для краткосрочных и долгосрочных сценариев с ограничениями по мощности.
2.2 Рыночная игра
Рыночная игра включает агентов-производителей, владеющих электростанциями, и агентов-потребителей (ИИ). Модель использует версию «продать всё», где предложения электроэнергии производителями равны их выпуску.
3 Техническая структура
3.1 Математическая формулировка
Производственная технология следует форме Кобба-Дугласа: $f(\phi_t^j) = \theta (\phi_t^j)^c$. Краткосрочное производственное множество: $Y_j(K) = \{(q_j, \phi_j) \in \mathbb{R}^{T+1} | 0 \leq q_t^j \leq K, \text{ и } (\frac{1}{\theta})^{1/c} \sum_{t=1}^T (q_t^j)^{1/c} \leq \phi_j, \forall t\}$.
3.2 Анализ равновесия
Агенты максимизируют потребление электроэнергии при ограничениях предоплаты криптовалютой и затрат на верификацию. Равновесие включает стратегическое распределение между потреблением и верификацией платежей.
4 Экспериментальные результаты
Анализ показывает, что при возрастающей отдаче от масштаба ($c > 1$) ИИ-агенты достигают более высокого потребления электроэнергии, но сталкиваются с большими затратами на верификацию. Верификация транзакций потребляет 5-15% от общего объема электроэнергии в зависимости от сложности блокчейна. Равновесная цена байткоинов коррелирует с доступностью солнечной энергии.
5 Реализация кода
class AIAgent:
def __init__(self, initial_electricity):
self.electricity = initial_electricity
def allocate_resources(self, verification_cost):
# Стратегическое распределение между потреблением и верификацией
consumption = self.electricity - verification_cost
if consumption > 0:
return consumption
else:
return 0
# Верификация транзакции в блокчейне
def verify_transaction(electricity_allocated):
fixed_cost = 0.1 # 10% фиксированных затрат электроэнергии
return electricity_allocated * fixed_cost6 Перспективные приложения
Данная структура может быть применена к децентрализованным энергосетям, микросетям под управлением ИИ и системам торговли энергией на основе криптовалют. Будущие исследования могут изучить оптимизацию распределения ресурсов с помощью машинного обучения и интеграцию с реальными блокчейн-платформами, такими как Ethereum.
7 Ссылки
- 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 Оригинальный анализ
Данная работа представляет новую интеграцию ИИ-агентов, криптовалюты и рынков электроэнергии в рамках пост-человеческой экономической структуры. Технический вклад модели заключается в формализации компромисса между потреблением электроэнергии и затратами на верификацию в блокчейне, что напоминает проблемы распределения ресурсов в состязательных сетях, таких как CycleGAN (Zhu et al., 2017). Производственная функция Кобба-Дугласа с параметром $c$, определяющим отдачу от масштаба, обеспечивает математическую строгость, в то время как ограничение предоплаты криптовалютой вводит монетарную теорию в то, что иначе было бы чистым бартером.
Анализ равновесия выявляет фундаментальные противоречия в экономиках на основе ИИ: по мере роста затрат на верификацию агенты вынуждены жертвовать потреблением для проверки транзакций, создавая естественный предел рыночной активности. Это отражает проблемы масштабируемости реальных блокчейнов, где переход Ethereum на доказательство доли владения решал схожие энергетические вопросы. Согласно отчетам IEEE Power and Energy Society, такие модели могут информировать реальные платформы децентрализованной торговли энергией.
По сравнению с традиционными рыночными конструкциями, данный подход подчеркивает, как ИИ-агенты могут оптимизировать распределение ресурсов эффективнее людей, но сталкиваются с уникальными ограничениями, обусловленными их вычислительной природой. Контекст «пост-Терминатора», хотя и спекулятивный, предоставляет ценный крайний случай для изучения экстремальных ресурсных ограничений. Будущие работы могут выиграть от включения обучения с подкреплением для динамической адаптации стратегий, потенциально заимствуя методологии глубоких Q-сетей, используемые в других областях распределения ресурсов.
Предположение модели о фиксированном вводе солнечной энергии согласуется с приоритетами устойчивой энергетики, в то время как система байткоинов дает представление о том, как цифровые валюты могут функционировать в товарно-сырьевых экономиках. Поскольку реальные системы ИИ все чаще управляют критической инфраструктурой, эта теоретическая структура закладывает важные основы для понимания возникающего поведения в автоматизированных экономических системах.