إن التقدم في مجال الذكاء الاصطناعي يخلق فرصا هائلة لتوسيع الإمكانات البشرية واستبدال الوظائف. هناك خيارات حاسمة يتعين علينا اتخاذها: إما الاستمرار في الأتمتة أو استخدام التكنولوجيا لصالح العمال.
في حين أن التقنيات الرقمية قد خلقت العديد من المنتجات والخدمات الجديدة وزادت الإنتاجية في بعض الأنشطة، إلا أن هناك أيضًا أدلة على أن مكاسب الإنتاجية من هذه التقنيات تكون في بعض الأحيان أقل بكثير من التوقعات . في كل الأحوال، على مدى الأعوام الأربعين الماضية، أدت موجات التكنولوجيات الرقمية ــ بما في ذلك أجهزة الكمبيوتر الشخصية، والآلات التي يتم التحكم فيها رقمياً، والروبوتات، والتشغيل الآلي للمكاتب ــ إلى اتساع فجوة التفاوت بين الناس. ويرجع ذلك إلى أن بعض هذه التقنيات (مثل أجهزة الكمبيوتر) أثبتت أنها مفيدة جدًا للعاملين
الأكثر تعليمًا ، ولأن العديد من التقنيات قد تم استخدامها لأتمتة العمل، مما يؤثر على أنواع مختلفة من العمال بشكل مختلف.
من المؤسف أن الاتجاه السائد الحالي لتطوير الذكاء الاصطناعي يؤكد على التشغيل الآلي، وإزاحة العمال المهرة والحد من قوة “أصواتهم”. وهناك مسار بديل “مكمل للبشرية” قادر على توليد قدر أعظم من نمو الإنتاجية والمساعدة في تقليص فجوة التفاوت الاقتصادي. ومع ذلك، فإن الوصول إلى هذا المسار البديل سيتطلب جهداً سياسياً كبيراً.
لقد كانت الأتمتة ــ استبدال الآلات،ومؤخرا الخوارزميات، للمهام التي كان يؤديها البشر في السابق ــ ثابتة منذ بداية الثورة الصناعية على الأقل، الأمر الذي أدى إلى اتساع فجوة التفاوت. منذ الثمانينات ومع تطور التكنولوجيات الرقمية، أصبحت التشغيل الآلي للعمال والموظفين في المكاتب محركا مهما لاتساع فجوة التفاوت .
من المحتم أن يتم استخدام أنظمة الذكاءالاصطناعي في الأتمتة، سواء لأسباب فنية أو لاستراتيجيات العمل. على الجانب الفني، كان العائق الرئيسي أمام الأتمتة قبل ظهور الذكاء الاصطناعي هو أن العديد من مهام الخدمات والتصنيع تتطلب المرونة والحكم والفطرة السليمة التي كانت تتطلب تاريخياً صناع القرار من البشر. يتمتع الذكاء الاصطناعي، وخاصة الذكاء الاصطناعي التوليدي (GenAI)،
بالقدرة على التكيف بمثل هذه المهام. يمكن الآن تنفيذ مجموعة واسعة من مهام أمان الكمبيوتر التي كان يؤديها في السابق مشغلون بشريون ماهرون بواسطة روبوتات الذكاء الاصطناعي. وبالمثل، يمكن لأنظمة الذكاء الاصطناعي التوليدية كتابة نسخة إعلانية، وتحليل المستندات القانونية، ونسخ السجلات الطبية، وتنفيذ ترجمة اللغة. ولا تزال التقنيات التي تقف وراء هذا الشكل الجديد من الأتمتة غير ناضجة، لكنها قد تؤدي إلى مكاسب كبيرة في الإنتاجية مع انخفاض التكاليف وتحسن الموثوقية.
قد تختار الشركات أيضًا الآلات بدلاً من العمال لأسباب لا علاقة لها بالإنتاجية. تروق الأتمتة للمديرين الذين يسعون إلى قدر أكبر من الاتساق ومقاومة أقل من القوى العاملة المنظمة أو غير المنظمة.
ولكن هناك طريقة أخرى. يمكننا استخدام قوة GenAI لتعزيز العاملين وإنشاء مهام إنتاجية جديدة لهم، بدلاً من مجرد أتمتة عملهم.
كان هذا هو الحال في معظم فترات القرن العشرين: فقد كانت أتمتة العمل التقليدي متوازنة نسبياً مع خلق مهام جديدة، وكانت أساساً لنمو الأجور وفرص العمل، ودعم الرخاء المشترك. حلت التقنيات الجديدة محل المهام الحالية واستكملت الأشخاص في نفس الوقت ، مما سمح لهم بأداء عمل أفضل وإنشاء مهام جديدة.
ومع ذلك، في وقت ما حوالي عام 1980، فقد هذا التوازن. على الرغم من أن الأتمتة حافظت على وتيرتها أو حتى تسارعت على مدى العقود الخمسة التالية، إلا أن القوة التعويضية لإنشاء المهام الجديدة تباطأت ، خاصة بالنسبة للعاملين الذين لا يحملون شهادات جامعية. أُجبر العمال الذين لم يحصلوا على تعليم عالٍ على ترك المصانع والمكاتب بسبب الحوسبة (في حالة العمال، أيضًا بسبب المنافسة من الواردات)، ولكن لم يظهر لهم ما يعادل جديد من الفرص ذات الأجر الجيد. ونتيجة لذلك، يجد هؤلاء العمال أنفسهم على نحو متزايد في وظائف خدمية منخفضة الأجر مثل التنظيف، والأمن، وتقديم الطعام، والترفيه. وهذه الوظائف ذات قيمة اجتماعية، ولكنها لا تتطلب تعليمًا خاصًا أو تدريبًا أو خبرة، وبالتالي فهي منخفضة الأجر.
واليوم، يعمل التقدم في مجال الذكاء الاصطناعي التوليدي على خلق فرص هائلة لتوسيع الإمكانات البشرية وإزاحة العمال من خلال تسريع الأتمتة. لذلك يتعين علينا اتخاذ خيار حاسم: إما الاستمرار في تسريع الأتمتة أو استخدام هذه الأدوات القوية بطريقة تتمحور حول العامل.
تقدم العديد من الدراسات الحديثة أمثلة تدعم المفهوم الثاني، حيث توضح كيف يمكن للذكاء الاصطناعي التوليدي أن يكمل معرفة الخبراء بدلاً من أن يحل محل الخبراء. على سبيل المثال، أظهرت إحدى الدراسات أن GitHub Copilot، وهي أداة برمجة مدعومة من GenAI، جعلت المبرمجين يعملون بشكل أسرع بنسبة 56%. وجدت دراسة أخرى أن الموظفين قاموا بتحسين سرعة وجودة مخرجاتهم المكتوبة باستخدام ChatGPT، مع قيام الكتّاب الأقل قدرة بتحسين مهاراتهم أكثر من غيرهم. لم يجعل الذكاء الاصطناعي التوليدي الكتاب الأقل مهارة بنفس كفاءة الكتاب الأكثر مهارة، لكنه جعل جميع الكتاب أسرع وقلص بشكل كبير فجوة الجودة بين المجموعتين. آخر واحد حديث وجدت دراسة أن ممثلي خدمة العملاء الذين يتلقون معلومات المساعدة باستخدام أدوات الذكاء الاصطناعي التوليدية يحسنون إنتاجيتهم بشكل كبير. ومرة أخرى، يستفيد العمال المبتدئون أكثر من غيرهم، حيث تزيد إنتاجيتهم بسرعة أكبر بثلاث مرات من العمال الذين لايستخدمون هذه الأدوات.
في جميع الحالات الثلاث ، تعمل أدوات الذكاء الاصطناعي التوليدي على أتمتة العمل البشري وتعزيزه.
توفر الأتمتة وقت الموظفين: يقوم الذكاء الاصطناعي بكتابة المسودة الأولى للكود والنص الإعلاني واستجابة دعم العملاء. يحدث التوسع في الإمكانات البشرية لأنه يتعين على العمال تطبيق الخبرة والحكم ليصبحوا همزة الوصل بين اقتراحات الذكاء الاصطناعي والمنتج النهائي، سواء كان ذلك رمزًا أو رسائل نصية أو دعم العملاء.
ما الذي يمكن أن يساعد في وضع اقتصادات الولايات المتحدة وأوروبا ودول أخرى على المسار حيث يكمل الذكاء الاصطناعي البشر؟ في تقرير جديد لـ CEPR Policy Insight، نقترح خمسة عناصر محتملة تستحق اهتمام صناع السياسات.
النظام الضريبي. وفي الولايات المتحدة، يفرض قانون الضرائب الحالي عبئا أثقل على الشركات التي تستأجر العمالة مقارنة بالشركات التي تستثمر في التشغيل الآلي. ويتعين علينا في كل البلدان أن نسعى جاهدين لإنشاء بنية ضريبية أكثر تناسقاً، حيث يتم معادلة الضرائب الهامشية المفروضة على توظيف (وتدريب) العمالة والاستثمار في الأجهزة والبرمجيات. وهذا من شأنه أن يحول الحوافز نحو الحلول التكنولوجية التي تكمل البشر. صوت العمال . سيكون لاتجاه الذكاء الاصطناعي آثار عميقة على جميع العاملين. إن إنشاء إطار مؤسسي حيث يكون للعمال صوت من شأنه أن يشكل خطوة إيجابية ــ ويلعب المجتمع المدني دوراً مهماً في ضمان هذا، بما في ذلك من خلال التعبير عن الاحتياجات على المستوى المحلي. كحد أدنى، ينبغي للسياسة العامة أن تحد من استخدام الذكاء الاصطناعي غير المختبر (أو الذي لم يتم اختباره بشكل كاف) في التطبيقات التي يمكن أن تعرض العمال للخطر، مثل مهام صنع القرار في مجال الموارد البشرية (بما في ذلك التوظيف والفصل) أو المراقبة والإشراف في مكان العمل. تمويل البحوث المتعلقة بالتقنيات التكميلية، أي. مكملة للعمل . ونظرا لأن مسار البحث الحالي منحاز بشكل كبير نحو التشغيل الآلي، فإن الدعم الإضافي للبحث وتطوير تقنيات الذكاء الاصطناعي المكملة للإنسان يمكن أن يكون له تأثير كبير. ومن الأفضل التركيز على قطاعات وأنشطة محددة حيث توجد مثل هذه الفرص بالفعل: التعليم والرعاية الصحية وتدريب الحرفيين. خبرة الذكاء الاصطناعي في الحكومة الفيدرالية. سيؤثر الذكاء الاصطناعي على جميع مجالات الاستثمار الحكومي والتنظيم والرقابة، بما في ذلك (على سبيل المثال لا الحصر) النقل وإنتاج الطاقة وظروف العمل والرعاية الصحية والتعليم وحماية البيئة والسلامة العامة والقدرات العسكرية. إن إنشاء وحدة استشارية للذكاء الاصطناعي داخل الحكومة (أو على مستوى الاتحاد الأوروبي في أوروبا) يمكنها دعم الوكالات والجهات التنظيمية المتعددة التي تعالج هذه القضايا من شأنه أن يسهل اتخاذ القرارات في الوقت المناسب وبفعالية أكبر على كل المستويات. شهادة التكنولوجيا. يمكن للحكومة أن تشجع الاستثمار المناسب من خلال تقديم التوجيه حول ما إذا كانت تقنية التعزيز البشري المقترحة ذات جودة كافية لاستخدامها في برامج التعليم والصحة التي تمولها الحكومة. لكي تكون هذه النصيحة ذات معنى، يجب أن يكون الخبراء مستقلين – أي. يجب ألا تعمل بشكل مباشر أو غير مباشر لشركات التكنولوجيا. ومن الصعب جذب المواهب إلى الحكومة أو الجامعات عندما يدفع القطاع الخاص أموالاً طائلة مقابل الخبرة. وهذا يعزز بشكل أكبر قضية إنشاء خدمة ذكاء اصطناعي اتحادية عالمية مرموقة.
ليس هناك ما يضمن أن القوة التحويلية للذكاء الاصطناعي التوليدي سيتم استخدامها لتحسين تجربة العمل لدى العمال. ويميل التحيز في قانون الضرائب، والقطاع الخاص بشكل عام، وقطاع التكنولوجيا بشكل خاص، إلى تحويل تطوير التكنولوجيا نحو الأتمتة بدلا من تعزيز قدرات العمال. ولكن هناك أدوات محتملة قوية تعتمد على الذكاء الاصطناعي والتي يمكن استخدامها لإنشاء مهام جديدة، وزيادة خبرة العمال وإنتاجيتهم عبر مجموعة من المهارات.
إن إعادة توجيه تطوير الذكاء الاصطناعي نحو مسار يكمل البشر بدلا من أن يحل محلهم يتطلب تغييرات في اتجاه الإبداع التكنولوجي فضلا عن معايير الشركات وسلوكها. ويجب أن يرتكز ذلك على أولويات حكومية مناسبة وفهم عام أوسع لما هو على المحك وما هي الخيارات المتاحة. ونحن نعلم أن هذه مهمة صعبة. لكن هذا يجعل التركيز عليها أكثر أهمية.