Il paradosso di Jevons è l'osservazione che rendere qualcosa più efficiente tende ad aumentarne il consumo totale, non a ridurlo. Il nome viene dall'economista vittoriano William Stanley Jevons, che nel 1865 notò come i miglioramenti della macchina a vapore, che le facevano bruciare molto meno carbone per unità di lavoro, non avessero ridotto il consumo di carbone in Gran Bretagna. Lo avevano fatto esplodere. Macchine più economiche ed efficienti rendevano conveniente farne funzionare di più, in più luoghi, per fare più cose. Il guadagno di efficienza liberava una domanda nuova, che prima era troppo costosa da soddisfare.
Il paradosso ricompare con regolarità lungo tutta la storia economica. Le auto che consumano poco portano a guidare di più, non di meno, perché il costo più basso per chilometro rende convenienti viaggi più lunghi. Un'illuminazione più efficiente porta a edifici più illuminati, non a un calo del consumo di elettricità. In ogni caso, il miglioramento dell'efficienza non riduce l'impronta della tecnologia: la allarga, perché abbassa la soglia oltre la quale usarne di più diventa razionale. Il risparmio atteso viene assorbito da nuove attività anziché incassato come riduzione.
Nel contesto dell'IA, il paradosso conta enormemente per ragionare di lavoro e produttività. Il presupposto naturale è che, se l'IA rende il lavoro cognitivo più rapido ed economico, servirà meno lavoro cognitivo da parte degli esseri umani. L'intuizione di Jevons suggerisce che sia più probabile il contrario: un pensiero più economico e più rapido renderà conveniente affrontare problemi molto più ambiziosi di quelli che tentiamo oggi. La scoperta di farmaci, l'istruzione personalizzata, la modellazione del clima e la cura della salute mentale sono tutti ambiti in cui il collo di bottiglia non è l'immaginazione, ma il puro costo del lavoro cognitivo necessario. Tolto quel collo di bottiglia, la domanda di quel lavoro, e degli esseri umani capaci di dirigerlo e rifinirlo, tende a crescere.
L'implicazione pratica non è che i miglioramenti dell'efficienza siano un male, o che si debba resistervi. È che gli effetti dell'efficienza raramente vanno nella direzione prevista dal senso comune. Quando qualcuno sostiene che l'IA ridurrà il bisogno di intelligenza umana, presuppone implicitamente che la domanda totale di intelligenza sia fissa. Jevons ha passato la carriera a dimostrare che questo presupposto è quasi sempre sbagliato. Dal 1865 non è diventato più corretto.
