هل سيؤدي الذكاء الاصطناعي إلى أتمتة الوظائف البشرية؟ هذه هي ثلاثة أسئلة تحاول دراسة جديدة صدرت هذا الصباح من مختبر علوم الكمبيوتر والذكاء الاصطناعي بمعهد ماساتشوستس للتكنولوجيا (CSAIL) الإجابة عليها. كانت هناك العديد من المحاولات لاستقراء والتنبؤ بكيفية تأثير تقنيات الذكاء الاصطناعي اليوم، مثل النماذج اللغوية الكبيرة، على حياة الناس والاقتصاد ككل في المستقبل.
وتشير تقديرات جولدمان ساكس إلى أن الذكاء الاصطناعي سوف يعمل على أتمتة 25% من سوق العمل بالكامل في السنوات القليلة المقبلة. وفقا لمؤسسة ماكينزي، بحلول عام 2055، سيكون ما يقرب من نصف جميع الوظائف مدفوعة بالذكاء الاصطناعي. توصل تحقيق أجرته جامعة بنسلفانيا، وجامعة نيويورك، وجامعة برينستون إلى أن ChatGPT وحده يمكن أن يؤثر على حوالي 80% من الوظائف. يُظهر تقرير صادر عن وكالة التوظيف Challenger, Gray & Christmas أن الذكاء الاصطناعي قد حل بالفعل محل آلاف العمال.
لكن في دراستهم، سعى باحثو معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا إلى تجاوز ما يسمونه المقارنات "القائمة على المهام" لتقييم مدى جدوى الذكاء الاصطناعي في شغل أدوار معينة ومدى احتمال أن تحل الشركات بالفعل محل العمال بتكنولوجيا الذكاء الاصطناعي.
وخلافا للتوقعات، وجد باحثون من معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا أن معظم الوظائف التي كان يعتقد في السابق أنها معرضة لخطر الاستعاضة عن الذكاء الاصطناعي ليست في الواقع "مفيدة اقتصاديا" لأتمتتها - على الأقل حتى الآن.
وقال نيل طومسون، المؤلف المشارك للدراسة وعالم الأبحاث في معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا CSAIL، إن التأثير الرئيسي للدراسة هو أن اضطراب الذكاء الاصطناعي القادم قد يحدث بشكل أبطأ وأقل دراماتيكية مما يقترحه بعض النقاد.
وقال طومسون في مقابلة عبر البريد الإلكتروني مع موقع TechCrunch: "مثل العديد من الدراسات الحديثة، وجدنا أن الذكاء الاصطناعي لديه إمكانات كبيرة لأتمتة المهام". "لكننا تمكنا من إظهار أن أتمتة العديد من هذه المهام ليست جذابة بعد."
من المهم ملاحظة أن هذه الدراسة نظرت فقط في الوظائف التي تتطلب تحليلًا بصريًا، أي الوظائف التي تتضمن مهام مثل فحص جودة المنتج في نهاية خط الإنتاج. لم يدرس الباحثون التأثير المحتمل لنماذج توليد النصوص والصور مثل ChatGPT وMidjourney على العمال والاقتصاد؛ لقد تركوا هذا السؤال لمتابعة البحث.
أثناء إجراء الدراسة، قام الباحثون باستطلاع رأي العمال لفهم المهام المطلوبة لنظام الذكاء الاصطناعي ليحل محل وظائفهم بالكامل. ثم قاموا بوضع نموذج لتكلفة بناء نظام ذكاء اصطناعي قادر على القيام بكل هذه المهام، ووضعوا نموذجا لما إذا كانت الشركات ــ وخاصة الشركات "غير الزراعية" في الولايات المتحدة ــ ستكون على استعداد لدفع التكاليف الأولية وتكاليف التشغيل لمثل هذا النظام.
في وقت مبكر من الدراسة، أعطى الباحثون مثال الخباز.
وفقًا لمكتب إحصاءات العمل الأمريكي، يقضي الخبازون ما يقرب من 6% من وقتهم في التحقق من جودة الطعام، ويمكن للذكاء الاصطناعي (ويقوم بالفعل) بأتمتة هذه المهمة. يمكن للمخبز الذي يضم خمسة خبازين يتقاضون راتبًا سنويًا قدره 48000 دولار توفير 14000 دولار إذا تمكن من أتمتة اختبار جودة الأغذية. لكن الدراسة تقدر أن نظام الذكاء الاصطناعي البسيط لإنجاز هذه المهمة سيكلف نشره 165 ألف دولار و122840 دولارًا سنويًا للصيانة... وهذه مجرد النهاية المنخفضة.
وقال طومسون: "لقد وجدنا أن 23% فقط من الأجور المدفوعة للبشر الذين يؤدون مهام الرؤية جذابة اقتصاديًا لأتمتة الذكاء الاصطناعي". "لا يزال البشر هم الخيار الاقتصادي الأفضل لهذه الوظائف."
يأخذ البحث الآن في الاعتبار أنظمة الذكاء الاصطناعي ذاتية الاستضافة والتي يتم بيعها من خلال البائعين مثل OpenAI، والتي تحتاج فقط إلى الضبط الدقيق لمهام محددة بدلاً من التدريب من الصفر. ولكن حتى لو كانت تكلفة النظام أقل من 1000 دولار، فهناك العديد من الوظائف - وإن كانت منخفضة الأجر وتلك التي تعتمد على تعدد المهام - التي ليس من المنطقي من الناحية المالية للشركات أن تتم أتمتتها، وفقًا للباحثين.
وكتب الباحثون في الدراسة: "حتى لو أخذنا في الاعتبار تأثير رؤية الكمبيوتر على مهام الرؤية فقط، نجد أن فقدان الوظائف أقل من تلك التي شوهدت بالفعل في الاقتصاد". "حتى لو انخفضت التكاليف بمعدل سريع قدره 20% سنويًا، فسوف يستغرق الأمر عقودًا حتى تصبح مهام الرؤية الحاسوبية مجدية اقتصاديًا للشركات."
يعترف الباحثون بأن الدراسة لديها بعض القيود. على سبيل المثال، فهو لا يأخذ في الاعتبار المواقف التي يمكن فيها للذكاء الاصطناعي أن يعزز العمل البشري بدلاً من أن يحل محله (مثل تحليل أرجوحة لاعب الجولف)، أو إنشاء مهام ووظائف جديدة لم تكن موجودة من قبل (مثل صيانة أنظمة الذكاء الاصطناعي). بالإضافة إلى ذلك، فهو لا يأخذ في الاعتبار جميع التوفير في التكاليف الذي يمكن أن تحققه النماذج المدربة مسبقًا مثل GPT-4.
لا يسعنا إلا أن نتساءل عما إذا كان الباحثون قد شعروا بالضغط من راعي الدراسة، مختبر واتسون للذكاء الاصطناعي التابع لمعهد ماساتشوستس للتكنولوجيا وآي بي إم، للوصول إلى استنتاجات معينة. تم إنشاء مختبر MIT-IBM Watson للذكاء الاصطناعي من قبل شركة IBM باستثمار قدره 240 مليون دولار أمريكي لمدة 10 سنوات. لكن الباحثين يؤكدون أن الأمر ليس كذلك.
وقال طومسون: "لقد حفزنا النجاح الساحق الذي حققه التعلم العميق، وهو الشكل السائد للذكاء الاصطناعي، في العديد من المهام، وأردنا أن نفهم ما يعنيه هذا بالنسبة لأتمتة الوظائف البشرية". "بالنسبة لصانعي السياسات، ينبغي أن تعزز النتائج التي توصلنا إليها أهمية الاستعداد لأتمتة الوظائف باستخدام الذكاء الاصطناعي... لكن النتائج التي توصلنا إليها تكشف أيضًا أن "هذه العملية ستستغرق سنوات أو حتى عقودًا لتتكشف، لذلك هناك وقت لوضع تدابير السياسة موضع التنفيذ. بالنسبة للباحثين والمطورين في مجال الذكاء الاصطناعي، يوضح هذا العمل أهمية تقليل تكلفة ونطاق نشر الذكاء الاصطناعي لجعل الذكاء الاصطناعي جذابًا اقتصاديًا لأتمتة المؤسسات.