AI中的傑文斯悖論

傑文斯悖論
主張當技術進步提高了使用資源的效率（減少任何一種使用所需的數量），但成本降低導致需求增加，令資源消耗的速度不減反增。

這個現象正在AI領域中被觀察到，隨著Vibe Codine、AI Agent等詞彙不斷出現在媒體上，越來越多人開始關心起AI可以在生活中提供什麼樣的幫助？這邊講的不是Google、Meta那種利用AI提升公司營收的方法，而是一般使用者開始嘗試那些以往遙不可及軟體技術來提升自己的生活效率

我自己也跟流行，試著做出幾支自己想用的小程式，本意並非是想提升什麼工作效率，只是不想一直把心力花在一些重複、繁瑣的小事上，這在AI盛行之前，對我來說都是一項高門檻的妄想，直到Vibe Coding橫空出世，我才有機會嘗試這類的工具

零基礎的我能夠做出自己想用的程式，也是歸功於科技大佬們降低AI token的成本，給予可觀的免費Quota，才有機會讓自己的想像成真；對門外漢來說，AI給予人們許多試錯的空間，藉由不斷的嘗試，可以讓自己腦中的想法落實，而對高手來說，AI可能代表的是那些沒時間花心力啟動的專案、醫學研究，總之，AI的實用性讓很多人願意開始嘗試，在AI越來越普及、使用者增加的狀況下，科技公司可以賺錢了嗎？

我自己是沒有那麼樂觀

1. 就自己的使用體驗來說，所有的語言模型發展到現在，設想的越來越周到，一個簡單的問題，AI把方方面面的因素都替你考慮好，給出詳細且全面的回覆，過去一個問題可能只需要返回1000 token，但是現在可能激增至100000 token，為了提高使用者體驗而讓token遽增
2. AI Agent這個概念不斷出現在生活中，這也是AI發展希望達到的目的，換句話說，人們期待一種可以連續運行24小時而不會丟失情節的的代理機器人，一旦可以部署代理運行工作負載 24 小時，我們就不會向他們發出一條指令並等待回應，而是會分批安排它們，同時運行多個不同時段的工作任務，縱使token成本下降，運行這類的任務依然造就可觀的token數量

傳統的製造者認為，只要資源效率提升，完成工作的的消耗量減少，終究是可以賺錢的，但他們沒想到因為效率提升，發展的更快，使用量反而增加更多，本來站在AI供應者的角度，可以用少量token來應對使用者的需求，就可以贏來賺錢的機會，沒想到token數倍增的意外，讓獲利的時間大大延後

身為使用者，其實這些並不是自己最關注的事情，我想做的就是在自己可以負擔的範圍，搞定自己的小專案就好，花點小錢無所謂，花大錢就沒辦法了