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作者解释了软件工程中的反向杰文斯悖论：当繁文缛节导致变更成本显著上升时，变更总量可能降至零，从而导致增量改进的根本性停滞，而不仅仅是放缓。
文章认为人工智能并未导致预测中的失业；相反，企业正在工程、销售等新岗位招聘更多人员，杰文斯悖论正在显现。
文章指出，无论硬盘容量多大，往往都会被填满，并以此类比软件优化、技术债务、个人日程安排等领域，建议通过施加人为限制来有效管理资源。
Token价格大幅下降，但企业AI账单却在上升，原因是代理和后台推理消耗的Token数量增加，这体现了杰文斯悖论。
该推文讨论了智能体工程背景下的杰文斯悖论，认为AI智能体效率的提升将增加而非减少对知识工作的需求。
讨论推理成本（GPT-3.5级别在不到2年内下降280倍）的快速下降如何导致杰文斯悖论，从而驱动对AI的更大需求，并使更便宜的开源模型下的多智能体系统无处不在。
根据阿波罗报告，更便宜的人工智能技术正在增加需求并创造更多就业机会，没有证据表明人工智能导致大规模失业。
推文指出，虽然有人认为AI会淘汰程序员，但数据表明软件工程师岗位需求反而飙升，这可能是因为使用AI（如Claude）的成本过高，促使企业更倾向于雇佣人类程序员。
一篇评论指出，AI发现更多安全漏洞的能力将增加对人类工程师进行漏洞分类和修复的需求，并预测安全工程师将迎来繁荣期。
尽管有预测称AI将取代客户服务岗位，但过去十年菲律宾的海外呼叫中心就业人数几乎翻了一番，这体现了杰文斯悖论：AI驱动的效率降低了成本，反而增加了对这种劳动力的需求。
这篇论文将杰文斯悖论应用于AI驱动的托拉学习，认为随着像Yochai和Rav Dicta这样的AI模型使犹太文本免费可获取，对深刻见解和人类拉比指导的需求反而会增加。
Anthropic CEO达里奥·阿莫代转变了关于AI对就业影响的说法，从警告失业转向引用杰文斯悖论，认为效率提升可能扩大对劳动力的需求。