AI正在重塑生产力结构，数字世界的边际成本接近于零，而现实世界的劳动和服务成本却在上升。杰文斯悖论与鲍莫尔效应的结合将深刻影响中国的经济与社会分工，因此我们需要重新评估“人力劳动”的价值，特别是那些无法自动化的最后一公里能力。

杰文斯悖论指资源使用效率提高时，资源消耗反而增加。随着AI技术的进步，企业对数据的需求和价值不断上升。现代数据解决方案使长期数据保留变得经济可行，企业可利用这些数据训练AI模型，增强竞争力。旧的数据处理方式导致浪费，而新方法强调保留高质量数据以支持AI发展。

杰文斯悖论指出，越有效地利用资源，就会使用更多的资源，这就是自动化悖论。为了应对这个悖论，应该准备好让自动化计划考虑到，越成功就需要投入更多的资源来维持和扩展自动化，并考虑到人力资源，在培训和扩展计划中考虑到这一点。