본 논문은 인공지능(AI)의 신경망 스케일링 법칙이 노동 시장에서 예빈스의 역설(Jevons' Paradox)을 야기하여 AI 채택 증가와 인간 노동 대체로 이어질 수 있는지 분석하기 위한 공식적인 경제적 틀을 개발합니다. 시간에 따라 변하는 대체 탄력성(VES) 접근 방식을 사용하여 AI 시스템이 인간 노동을 보완하는 것에서 대체하는 것으로 전환되는 분석적 조건을 설정합니다. 모델은 네 가지 상호 연결된 메커니즘(1) 계산 능력의 지수적 성장 ($C(t) = C(0) \cdot e^{g \cdot t}$), (2) 계산에 대한 AI 기능의 로그 스케일링 ($\sigma(t) = \delta \cdot \ln(C(t)/C(0))$), (3) 감소하는 AI 가격 ($p_A(t) = p_A(0) \cdot e^{-d \cdot t}$), (4) 시장 변혁 역학을 지배하는 복합 효과 매개변수 ($\phi = \delta \cdot g$)를 공식화합니다. AI 시장 침투의 다섯 가지 구별되는 단계를 확인하고, 완전한 시장 변혁에는 대체 탄력성이 1을 초과해야 함($\sigma > 1$)을 보여주며, 그 시점은 주로 가격 경쟁이 아닌 복합 매개변수 $\phi$에 의해 결정됨을 보여줍니다. 이러한 결과는 특히 기술 전환에서 품질 대 가격의 역할에 대한 AI 대체 효과에 대한 업계 주장을 평가하기 위한 분석적 틀을 제공합니다.
