ウィリアム・スタンレー・ジェボンズのパラドックスは、資源利用の効率化が進むと、全体的な消費量が増加することを示唆しています。この原則は、当初は石炭に適用されていましたが、現在では、TypeSafeのJevのような人工知能が個々の判断を安価にするにつれて、判断にまで拡張されています。判断のコストが大幅に低下すると、行われる判断の総量が爆発的に増加すると予想されます。この傾向はATMによって例示されており、ATMはルーチン的な取引を自動化しましたが、テラーの役割をより複雑な顧客サービスや販売に移行させました。簡単な判断を自動化しても、カテゴリーが縮小するのではなく、再編成され、より困難なケースが残されます。自動化される判断は、定義された選択肢、回復可能なエラー、下流のチェック、および高い繰り返し性を持つ傾向があります。重要なのは、これらの判断では、誤りのコストが個人の評判や財政ではなく、システムによって負担されるということです。自動化可能な判断の境界は、間違った結果の帰結がどこに着地するかによって定義されます。その結果、より安価でシステムが負担する判断が自動化されると、残りの人間が割り当てる判断は、直接的な説明責任によって特徴づけられます。このパラドックスは、判断の計算コンポーネントである推論を安価にすることが、意思決定の全体的な量を増加させることを強調しています。判断ごとのコストと判決までの時間は低下しますが、結果を所有するコストは一定のままです。推論とは異なり、説明責任には効率曲線がなく、最適化できません。したがって、推論がほぼ無料になると、意思決定の難しさは、最終的にその結果を所有しなければならない人に移ります。最も高価な判断は、複数の結果が正当化可能であり、個人が責任を負わなければならないものです。