EconAgentic: إطار عمل نماذج اللغة الكبيرة لأسواق البنية التحتية المادية اللامركزية

جدول المحتويات

• 1 المقدمة
• 2 إطار عمل EconAgentic
  • 2.1 نظرة عامة على البنية
  • 2.2 تصميم نظام متعدد الوكلاء
• 3 التنفيذ التقني
  • 3.1 النماذج الرياضية
  • 3.2 تنفيذ الكود
• 4 النتائج التجريبية
  • 4.1 إعداد المحاكاة
  • 4.2 مقاييس الأداء
• 5 التحليل والرؤى
• 6 التطبيقات المستقبلية
• 7 المراجع

1 المقدمة

تمثل البنية التحتية المادية اللامركزية (DePIN) نهجًا تحويليًا لإدارة الأصول المادية من خلال تقنية البلوكشين. بحلول عام 2024، تجاوزت مشاريع DePIN 10 مليارات دولار في القيمة السوقية، مما يُظهر تبنيًا سريعًا. ومع ذلك، فإن التشغيل الذاتي لوكلاء الذكاء الاصطناعي في هذه الأسواق اللامركزية يُدخل مخاطر عدم الكفاءة وعدم التوافق مع القيم البشرية. تقدم هذه الورقة إطار عمل EconAgentic، وهو إطار مدعوم بنماذج اللغة الكبيرة مصمم لنمذجة وتقييم وتحسين أسواق DePIN.

2 إطار عمل EconAgentic

يستفيد إطار عمل EconAgentic من نماذج اللغة الكبيرة لمحاكاة ديناميكيات سوق DePIN وتفاعلات أصحاب المصلحة.

2.1 نظرة عامة على البنية

يتكون النظام من ثلاث وحدات أساسية: محرك محاكاة السوق، ونمذجة سلوك الوكيل، ومحلل الأثر الاقتصادي. تدمج البنية مع شبكات البلوكشين الحالية مثل Ethereum و Solana من خلال واجهات العقود الذكية.

2.2 تصميم نظام متعدد الوكلاء

يمثل الوكلاء مختلف أصحاب المصلحة: مقدمي البنية التحتية، وحاملي الرموز المميزة، ومشاركي الحوكمة. لكل نوع من الوكلاء أهداف وعمليات اتخاذ قرار متميزة يتم نمذجتها من خلال استدلال نماذج اللغة الكبيرة.

3 التنفيذ التقني

3.1 النماذج الرياضية

يستخدم الإطار التعلم المعزز لتحسين قرارات الوكلاء. يتم تعريف دالة المكافأة لمقدمي البنية التحتية على النحو التالي: $R_t = \sum_{i=1}^n \gamma^i r_{t+i} + \lambda \cdot T_t$ حيث $R_t$ هي المكافأة الإجمالية، $\gamma$ هو عامل الخصم، $r_{t+i}$ هي المكافأة الفورية، و $T_t$ تمثل الحوافز الرمزية.

يتم نمذجة توازن السوق باستخدام: $Q_d(P) = \alpha - \beta P + \delta A$ و $Q_s(P) = \theta + \phi P - \psi C$ حيث $Q_d$ هي الكمية المطلوبة، $Q_s$ هي الكمية المعروضة، $P$ هو السعر، $A$ تمثل نشاط وكيل الذكاء الاصطناعي، و $C$ تشير إلى تكاليف البنية التحتية.

3.2 تنفيذ الكود

class DePINAgent:
    def __init__(self, agent_type, resources, strategy):
        self.agent_type = agent_type
        self.resources = resources
        self.strategy = strategy
        
    def make_decision(self, market_state):
        # اتخاذ القرار القائم على نماذج اللغة الكبيرة
        prompt = f"""بصفتك {self.agent_type} في سوق DePIN مع موارد {self.resources}،
        ظروف السوق الحالية: {market_state}.
        الإجراء الأمثل:"""
        
        response = llm.generate(prompt)
        return self.parse_decision(response)
        
    def update_strategy(self, reward):
        # تحديث التعلم المعزز
        self.strategy = self.learn_from_experience(reward)

4 النتائج التجريبية

4.1 إعداد المحاكاة

قمنا بمحاكاة سوق DePIN مع 1000 وكيل على مدى 6 أشهر من الوقت الافتراضي. شملت البيئة أسعار رموز متغيرة، وطلبات البنية التحتية، وأنماط نمو الشبكة.

4.2 مقاييس الأداء

أظهرت النتائج الرئيسية أن الأسواق المدعومة بالذكاء الاصطناعي حققت كفاءة أعلى بنسبة 30٪ في تخصيص الموارد مقارنة بأساليب الاستدلال البشري. انخفضت تقلبات أسعار الرموز بنسبة 45٪ في السيناريوهات المُحسنة بالذكاء الاصطناعي، بينما تحسن استخدام البنية التحتية بنسبة 28٪.

5 التحليل والرؤى

يمثل إطار عمل EconAgentic تقدمًا كبيرًا في محاكاة الأسواق اللامركزية، سدًا للفجوة بين النظرية الاقتصادية الرمزية والتنفيذ العملي. على عكس النماذج الاقتصادية التقليدية التي تعتمد على افتراضات مبسطة للفاعلين العقلانيين، يلتقط هذا النهج السلوكيات المعقدة والناشئة في أنظمة DePIN من خلال وكلاء مدعومين بنماذج اللغة الكبيرة قادرين على اتخاذ قرارات دقيقة. يتبع دمج التعلم المعزز مع النمذجة الاقتصادية نهجًا مشابهًا لما شوهد في أنظمة الذكاء الاصطناعي المتقدمة مثل تلك الموضحة في ورقة CycleGAN (Zhu et al., 2017)، حيث يحسن التدريب التنافسي أداء النظام من خلال التحسين التنافسي.

تتوافق نتائجنا مع الأبحاث الصادرة عن مؤسسات مثل مركز ستانفورد لأبحاث البلوكشين، الذي يؤكد على أهمية المحاكاة في فهم الأنظمة اللامركزية المعقدة. يظهر تحسن الكفاءة بنسبة 30٪ الملاحظ في الأسواق المدعومة بالذكاء الاصطناعي إمكانية وكلاء نماذج اللغة الكبيرة لتحسين تخصيص الموارد بما يتجاوز القدرات البشرية، خاصة في مساحات القرار عالية الأبعاد. ومع ذلك، يثير هذا أيضًا أسئلة مهمة حول محاذاة القيم، كما لوحظ في بحث من معهد مستقبل الإنسانية في أكسفورد، الذي يحذر من مخاطر الأنظمة الذاتية التي تعمل دون قيود أخلاقية مناسبة.

يبني الإطار الرياضي على النظرية الاقتصادية الراسخة مع دمج عناصر جديدة خاصة بالاقتصادات القائمة على الرموز. تظهر صياغة دالة المكافأة تشابهًا مع النهج في أبحاث التعلم المعزز العميق من DeepMind، خاصة في كيفية موازنة القيمة طويلة الأجل مقابل المكافآت الفورية. تمتد معادلات توازن السوق لنماذج العرض والطلب التقليدية من خلال دمج نشاط وكيل الذكاء الاصطناعي كمتغير صريح، معترفًا بالتأثير المتزايد للمشاركين الآليين في الأسواق الرقمية.

بالنظر إلى المستقبل، يمكن للمبادئ المُثبتة في EconAgentic أن تؤثر على تطبيقات أوسع في التمويل اللامركزي وصنع السوق الآلي. يشير نجاح هذا النهج إلى أن المحاكاة المدعومة بنماذج اللغة الكبيرة يمكن أن تصبح أداة قياسية لتصميم واختبار الآليات الاقتصادية في أنظمة Web3، تمامًا كما أحدثت ديناميكيات الموائع الحسابية ثورة في التصميم الهندسي. ومع ذلك، يجب الاهتمام بعناية بآليات الحوكمة لضمان بقاء هذه الأنظمة متوافقة مع القيم البشرية مع توسع نطاقها.

6 التطبيقات المستقبلية

يتمتع إطار عمل EconAgentic بتطبيقات محتملة تتجاوز أسواق DePIN، بما في ذلك تصميم بروتوكولات التمويل اللامركزي (DeFi)، وتحسين الاقتصاد الرمزي، واختبار الامتثال التنظيمي. ستركز الأعمال المستقبلية على قابلية التشغيل البيني عبر السلاسل، ومراقبة السوق في الوقت الفعلي، والتكامل مع أجهزة إنترنت الأشياء لإدارة البنية التحتية المادية. يمكن أيضًا تكييف الإطار لمحاكاة العملات الرقمية للبنوك المركزية وتأثيرها على الأنظمة المالية التقليدية.

7 المراجع

1. Zhu, J. Y., Park, T., Isola, P., & Efros, A. A. (2017). Unpaired Image-to-Image Translation using Cycle-Consistent Adversarial Networks. IEEE International Conference on Computer Vision.
2. Buterin, V. (2014). A Next-Generation Smart Contract and Decentralized Application Platform. Ethereum White Paper.
3. Nakamoto, S. (2008). Bitcoin: A Peer-to-Peer Electronic Cash System.
4. Bonneau, J., Miller, A., Clark, J., Narayanan, A., Kroll, J. A., & Felten, E. W. (2015). SoK: Research Perspectives and Challenges for Bitcoin and Cryptocurrencies. IEEE Symposium on Security and Privacy.
5. Catalini, C., & Gans, J. S. (2016). Some Simple Economics of the Blockchain. NBER Working Paper.