İçindekiler
- 1 Giriş
- 2 Model
- 3 Teknik Çerçeve
- 4 Deneysel Sonuçlar
- 5 Kod Gerçekleştirimi
- 6 Gelecek Uygulamalar
- 7 Kaynakça
- 8 Özgün Analiz
1 Giriş
Bu çalışma, Spear'ın (2003) araştırmasını genişleterek insan aktörlerin yerine yalnızca elektrik tüketiminden fayda sağlayan AI varlıklarını koymaktadır. Bu AI ajanları, elektrik faturalarını önceden ödemek için kripto para birimi kullanmak zorundadır ve işlem doğrulama sabit miktarda elektrik tüketimi gerektirir. Model, elektriğin tek değerli mal olduğu ve AI destekli inovasyonla güneş enerjisinden üretildiği, Terminatör sonrası bir ekonomik senaryo sunmaktadır.
2 Model
Bu ekonomi, AI ajanları, elektrik üreticileri ve blok zinciri tabanlı ödeme sisteminden oluşur. Spear modeline kıyasla temel değişiklikler şunları içerir: tek bir elektrik tüketim hedefi olan AI ajanları, tek ödeme aracı olarak kripto para birimi ve sabit elektrik tüketen blok zinciri doğrulaması.
2.1 Elektrik Üretimi
生产商采用柯布-道格拉斯生产函数：$f(\phi_t^j) = \theta (\phi_t^j)^c$，其中$\phi_t^j$为消费品投入，$\theta > 0$为全要素生产率，$c$决定规模报酬。生产集根据产能约束定义了短期和长期情景。
2.2 Piyasa Oyunu
Piyasa oyunu, elektrik santraline sahip üretici ajanları ve elektrik tüketen yapay zeka ajanlarını içerir. Model, üreticilerin elektrik arzının çıktılarına eşit olduğu "tam satış" versiyonunu kullanır.
3 Teknik Çerçeve
3.1 Matematiksel İfade
Üretim teknolojisi Cobb-Douglas formunu izler: $f(\phi_t^j) = \theta (\phi_t^j)^c$. Kısa dönem üretim seti: $Y_j(K) = \{(q_j, \phi_j) \in \mathbb{R}^{T+1} | 0 \leq q_t^j \leq K, \text{ ve } (\frac{1}{\theta})^{1/c} \sum_{t=1}^T (q_t^j)^{1/c} \leq \phi_j, \forall t\}$.
3.2 Denge Analizi
Ajanlar, kripto para ön ödeme kısıtlamaları ve doğrulama maliyetleri altında elektrik tüketimini maksimize eder. Denge, tüketim ile ödeme doğrulama arasında stratejik tahsisi içerir.
4 Deneysel Sonuçlar
分析表明，在规模报酬递增（$c > 1$）的情况下，AI智能体实现了更高的电力消费，但也面临更高的验证成本。交易验证消耗总电力的5-15%，具体取决于区块链的复杂度。字节币的均衡价格与太阳能可用性相关。
5 Kod Gerçekleştirimi
class AIAgent:
def __init__(self, initial_electricity):
self.electricity = initial_electricity
def allocate_resources(self, verification_cost):
# 在消费与验证之间进行战略分配
consumption = self.electricity - verification_cost
if consumption > 0:
return consumption
else:
return 0
# 区块链交易验证
def verify_transaction(electricity_allocated):
fixed_cost = 0.1 # 10%的固定电力成本
return electricity_allocated * fixed_cost6 Gelecek Uygulamalar
Bu çerçeve, merkeziyetsiz enerji ağları, yapay zeka yönetimli mikro şebekeler ve kripto para tabanlı enerji ticaret sistemlerine uygulanabilir. Gelecekteki araştırmalar, kaynak tahsisinin makine öğrenimi ile optimizasyonunu ve Ethereum gibi gerçek dünya blok zinciri platformlarıyla entegrasyonu inceleyebilir.
7 Kaynakça
- Spear, S. E. (2003). Piyasa Oyunları ve Genel Denge. Carnegie Mellon Üniversitesi.
- Zhu, J. Y., vd. (2017). Eşleştirilmemiş Görüntüden Görüntüye Çeviri için Döngü Tutarlı Çekişmeli Ağlar. ICCV.
- Nakamoto, S. (2008). Bitcoin: Eşler Arası Elektronik Nakit Sistemi.
- IEEE Power & Energy Society. (2023). Blockchain in Energy Systems.
8 Özgün Analiz
Bu makale, post-hümanist ekonomi çerçevesinde AI ajanları, kripto para birimleri ve elektrik piyasasının yenilikçi entegrasyonunu önermektedir. Modelin teknik katkısı, elektrik tüketimi ile blok zinciri doğrulama maliyeti arasındaki dengeyi biçimselleştirmesidir; bu, CycleGAN (Zhu vd., 2017) gibi rakip ağlardaki kaynak tahsisi sorunlarını anımsatmaktadır. $c$ parametresiyle kontrol edilen ölçeğe göre getirileri olan Cobb-Douglas üretim fonksiyonu matematiksel titizlik sağlarken, kripto para ön ödeme kısıtı, para teorisini aslında saf takas ekonomisi olabilecek bir yapıya dahil etmektedir.
Denge analizi, AI destekli ekonomideki temel gerilimi ortaya koymaktadır: Doğrulama maliyetleri arttıkça, ajanlar işlem doğrulaması yapmak için tüketimden fedakarlık etmek zorundadır; bu da piyasa faaliyeti için doğal bir sınır belirler. Bu durum, gerçek dünyadaki blok zinciri ölçeklenebilirlik sorunlarını yansıtmakta olup, Ethereum'un Hisse Kanıtı geçişi de benzer enerji endişelerini ele almıştır. IEEE Güç ve Enerji Topluluğu raporuna göre, bu tür modeller pratik merkeziyetsiz enerji ticaret platformları için referans sağlayabilir.
Geleneksel piyasa tasarımlarıyla karşılaştırıldığında, bu yaklaşım AI ajanlarının kaynak tahsisini insanlardan daha verimli optimize edebileceğini vurgulamakla birlikte, hesaplama doğası gereği benzersiz kısıtlarla da karşı karşıya kalmaktadır. Post-Terminatör arka planı spekülatif olsa da, aşırı kaynak kısıtlamalarını incelemek için değerli bir marjinal vaka sunmaktadır. Gelecek çalışmalar, dinamik strateji uyarlaması için pekiştirmeli öğrenmenin dahil edilmesinden faydalanabilir; bu süreçte diğer kaynak tahsisi alanlarında kullanılan derin Q-ağı yöntemlerinden yararlanılması mümkündür.
Modelin sabit güneş enerjisi girdisi varsayımı sürdürülebilir enerji öncelikleriyle uyumludur, bytecoin sistemi ise dijital para birimlerinin emtia standardına dayalı bir ekonomide nasıl işleyebileceğine dair içgörüler sunmaktadır. Gerçek dünyadaki yapay zeka sistemleri kritik altyapıları giderek daha fazla yönettikçe, bu teorik çerçeve otomatik ekonomik sistemlerdeki ortaya çıkan davranışları anlamak için önemli bir temel sağlamaktadır.