详细内容或原文请订阅后点击阅览
人工智能管理的可再生能源是一场骗局
一些经济学家声称，在能源市场中应用人工智能有助于解决哈耶克知识问题。他们没有考虑到许多“更便宜”的能源选择都得到了大量补贴，从而隐藏了其真实成本。
来源:路德维希·冯·米塞斯研究所信息能源经济学家林恩·基斯林 (Lynne Kiesling) 在她最近的文章中讲述了一个精彩的故事，探讨如何使用人工智能代理来解决电力市场中哈耶克知识问题的挑战。
一天早上，一家人醒来。他们的特斯拉已充满电，他们的房子很舒适，而且他们的电费“比其他情况下要低”。他们的人工智能代理连夜处理了这一切——寻找最便宜的电力，安排电动汽车充电时间，调整恒温器，甚至可能将屋顶太阳能的多余电力卖回电网。这一切“感觉就像一个小奇迹”。
根据她在《奥地利经济学评论》上发表的合着论文，基斯林将这个故事与哈耶克的知识问题联系起来：没有一个中央计划者能够知道足够多的知识来实现这一目标。但数十亿分散的人工智能代理——根据当地信息、价格和消费者偏好采取行动——可以比任何官僚机构更好地协调。知识问题不是靠更多的计算能力来解决的，而是靠计算能力来解决的。它被重新定位为“委托代理关系”和“使[人工智能代理]值得信赖的制度框架”。
这是一张引人注目的图片。除了一个字：“否则。”
基斯林从未真正定义过“否则”的含义。她暗示了一个基线，即家庭支付更多费用，因为他们缺乏这种聪明的人工智能协调。但如果我们认真对待“否则”——如果我们问，在一个没有大规模、人为扭曲支撑风能、太阳能和电池的世界中，该法案会是什么样子——那么这个奇迹开始看起来更像是一场骗局，同时凸显了对人工智能使用的担忧。
通过考虑资本成本来考虑现实世界的容量因素（工厂实际发电量与其铭牌额定值相比），可以解释可再生能源的大部分成本问题：