Cet article présente Temps enchevêtré – une nouvelle variable économique qui représente l’état simultané de production et de consommation et caractérise l’interaction humaine avec les interfaces numériques algorithmiques. Nous développons un modèle d'équilibre formel dans lequel des agents rationnels passent du temps sur des plateformes numériques à prix nul, où leurs données comportementales représentent un travail cognitif non rémunéré qui stimule la formation de capital de l'IA. Nous démontrons trois résultats principaux. Premièrement, dans un état de résonance algorithmique non stationnaire, formalisé par un Fonction d'extension de préférenceL'utilité marginale du temps d'interface ne peut pas diminuer, ce qui viole la première loi de Gossen et génère une solution de coin (Théorème ~ 1). Deuxièmement, l’entreprise, agissant comme un monopsone algorithmique et confrontée à une offre de travail totalement inélastique, fixe de manière optimale à zéro le salaire fiduciaire du travail numérique et remplace la compensation monétaire par une utilité numérique endogène (Proposition ~2). Troisièmement, nous définissons et calibrons PIB sombre – la valeur totale du travail cognitif non rémunéré, invisible dans le système de comptabilité nationale – et montrer qu’il explique une part mesurable du déclin séculaire de la part mondiale du travail (propositions ~7-9). Nous établissons l'existence d'un équilibre à l'aide du théorème du point fixe de Brouwer et proposons une stratégie d'identification empirique qui utilise les chocs liés à la vie privée comme outils d'extraction de données. Trois refontes institutionnelles sont proposées : une norme de monopsone algorithmique, une taxe de départ algorithmique pigouvienne et une allocation de dépréciation cognitive.

C'est tout Nav Vaidhyanathanqui estime la valeur de ces services non rémunérés à environ 1,3 billion de dollars. Voici la version Substack la plus facile à suivre. Spéculatif, mais mérite réflexion.

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