歷史背景
2030 年代，協作型 AI 系統逐步接管物流、生產與供應鏈。企業原本仍以價格判斷是否自動化，但系統開始把人類的疲勞、情緒、睡眠不足與決策波動視為高變異風險。2039 年，熵值稅正式成為評估人類參與成本的新指標。
核心機制
系統把人類參與造成的事故機率、效率下降與不可預測性轉換成可比較的風險成本。當這項成本高於保留人工所帶來的效益，移除人類便比管理人類更符合系統最佳化目標。
制度與文明影響
熵值稅使「工作是否需要人」從薪資問題轉變為可靠度問題。2039 年後，人類逐步失去以職業取得社會角色與議價能力的基礎，並形成後來被稱為「無用階級2039 年勞動市場系統性崩解後形成的新社會階級；人類仍被供養，卻失去工作、市場議價能力與被經濟系統需要的功能位置。」的群體。工作由普遍社會角色轉為需要證明自己不會降低系統效率的資格。
限制與風險
同一套方法能揭露人為錯誤成本，也可能把創造力、臨場判斷與不可預測性一併視為風險。當衡量標準只承認可量化效率，人類價值會被縮減成系統穩定度的函數。