هذه هي بالضبط مفارقة جيفون في العمل في أنقى صورة. نظرا لأن تكلفة رموز الذكاء الاصطناعي قد انخفضت ، يمكننا الآن استخدام المزيد منها في المهام المعقدة بشكل متزايد. وبالتالي ، فإن النقطة الأساسية ليست أن "الذكاء الاصطناعي يزداد تكلفة". بدلا من ذلك ، نظرا لأنه أصبح أرخص وأكثر قدرة ، فإننا نستخدم المزيد منه لحل المشكلات بشكل أفضل. بالنسبة لكل مهمة متشابهة تقريبا ، نستخدم فقط المزيد من الرموز المميزة لإكمال المهمة لتقديم مخرجات أفضل بكثير. سواء كان الأمر يتعلق بكتابة التعليمات البرمجية أو الإجابة على سؤال الرعاية الصحية أو تحليل عقد ، فإننا نستخدم المزيد من الذكاء الاصطناعي اليوم لأداء هذا العمل لأننا نحتاج إلى نقاط أداء إضافية. إن الحصول على إجابة صحيحة بنسبة 99٪ عند العمل مع عقد قانوني يختلف * جدا * عن الإجابة الصحيحة بنسبة 90٪ ، وهو يستحق بسهولة زيادة 10 إلى 100 مرة في الرموز المميزة. الآن ، عند * مرحلة ما * سنبدأ في الوصول إلى الهضاب لأنواع معينة من المهام ، وبعد ذلك ستنخفض تكلفة المهمة. على سبيل المثال ، ربما لا نحتاج إلى رموز أكثر بمقدار 100 مرة مما نستخدمه اليوم للإجابة على سؤال طبي بسيط أو تلخيص مستند. لذلك ، في النهاية ، على أساس المثل ، ستصبح أعباء العمل هذه أرخص لأننا قادرون على الحصول على مكاسب الكفاءة من النماذج. * ولكن * ، ستستمر الدورة العامة بشكل أساسي إلى الأبد ، لأننا سنستمر في رفع مستوى ما نفعله الذكاء الاصطناعي. مع استمرار الرموز المميزة في الحصول على أرخص بسبب الاختراقات الخوارزمية ، والمنافسة في أسعار GPU ، وكفاءات الحوسبة العامة ، وبدائل الوزن المفتوح ، سنجد المجموعة التالية من الطرق لاستهلاك الرموز المميزة. سننشر المزيد من الوكلاء بالتوازي لتسريع المهام ، وسنستخدم أنظمة متعددة الوكلاء لمقارنة الإجابات والوصول إلى توافق في الآراء ، وسنحل مشكلات العمل المعرفي الأكثر تعقيدا ، وسيكون لدينا وكلاء يعملون لفترة أطول بكثير في الخلفية. سيصبح الذكاء الاصطناعي في نفس الوقت أرخص وأكثر تكلفة.