AIが48ドルの返金を4800ドルで処理

イベントでは、モデル間の性能差が縮まる中で、モデルそのものよりも外側のハーネスや業務システムとの接続性が繰り返し議論された。ギルバート氏は、AIトークン単価がこの1年で90％以上下落する一方、消費量は約50倍以上に増えたとし、ジェヴォンズのパラドックスに似た現象が起きていると指摘した。また、モデルの性能指標とタスク1件当たりのコストの関係を示し、最上位モデルが1タスク当たり3ドル台であるのに対し、性能指標で10ポイントほどしか差のないモデルには0.1ドル以下で済むものもあると説明した。ジョーンズ氏の返金事例は、モデルの誤りを前提に、後から実行の記録を検証でき、AIエージェントの行動を制約でき、必要に応じて仕組みを変更できることが重要だと説くものだった。