윌리엄 스탠리 제본스의 역설은 자원 사용의 효율성 증대가 전반적인 소비 증가로 이어진다는 것을 시사합니다. 처음에 석탄에 적용되었던 이 원칙은 이제 인공지능, 예를 들어 TypeSafe의 Jev와 같은 것이 개별적인 판단을 더 저렴하게 만들면서 판단으로 확장됩니다. 판단의 비용이 크게 떨어지면, 이루어지는 판단의 총량이 폭발적으로 증가할 것으로 예상됩니다. 이러한 추세는 ATM에 의해 예시되는데, ATM은 일상적인 거래를 자동화했지만 은행원의 역할을 더 복잡한 고객 서비스 및 판매로 전환시켰습니다. "쉬운" 판단을 자동화하는 것은 범주를 축소시키는 것이 아니라 오히려 재분류하여 더 어려운 사례를 남겨둡니다.자동화되는 판단은 정의된 선택지, 복구 가능한 오류, 다운스트림 검사 및 높은 반복성을 가진 경향이 있습니다. 결정적으로, 이러한 판단은 오류의 비용이 개인의 평판이나 재정보다는 시스템에 의해 부담되는 경우입니다. 자동화 가능한 판단의 경계는 잘못된 결과의 결과가 어디에 착지하는지에 의해 정의됩니다. 결과적으로, 더 저렴하고 시스템이 부담하는 판단이 자동화되면, 남겨진 인간이 할당하는 판단은 직접적인 책임으로 특징지어집니다.이 역설은 추론, 즉 판단의 계산적 구성 요소를 저렴하게 만드는 것이 의사 결정의 전반적인 양을 증가시킨다는 것을 강조합니다. 판단당 비용과 판결까지의 시간이 줄어들지만, 결과 소유의 비용은 일정하게 유지됩니다. 책임은 추론과 달리 효율성 곡선이 없으며 최적화될 수 없습니다. 따라서 추론이 거의 무료가 되면, 결정의 어려움은 궁극적으로 그 결과에 대한 책임을 져야 하는 사람에게로 이동합니다. 가장 비싼 판단은 여러 결과가 방어 가능하고 개인이 책임을 져야 하는 경우입니다.