تشير دراسة جديدة لمعهد ماساتشوستس للتكنولوجيا CSAIL إلى أن الذكاء الاصطناعي لن يسرق العديد من الوظائف المتوقعة

هل سيؤدي الذكاء الاصطناعي إلى أتمتة الوظائف البشرية، وإذا كان الأمر كذلك، فما هي الوظائف ومتى؟

هذه هي الأسئلة الثلاثة التي تحاول دراسة بحثية جديدة أجراها مختبر علوم الكمبيوتر والذكاء الاصطناعي (CSAIL) التابع لمعهد ماساتشوستس للتكنولوجيا (MIT)، والتي صدرت هذا الصباح، الإجابة عنها.

كانت هناك العديد من المحاولات لاستقراء وتصور كيف يمكن لتقنيات الذكاء الاصطناعي اليوم، مثل نماذج اللغات الكبيرة، أن تؤثر على سبل عيش الناس – والاقتصادات بأكملها – في المستقبل.

تشير تقديرات جولدمان ساكس إلى أن الذكاء الاصطناعي قادر على أتمتة 25% من سوق العمل بالكامل في السنوات القليلة المقبلة. ووفقا لشركة ماكينزي، فإن ما يقرب من نصف الأعمال ستكون مبنية على الذكاء الاصطناعي بحلول عام 2055. ووجدت دراسة استقصائية أجرتها جامعة بنسلفانيا وجامعة نيويورك وبرينستون أن ChatGPT وحده يمكن أن يؤثر على حوالي 80% من الوظائف. ويشير تقرير صادر عن شركة تشالنجر وغراي آند كريسماس للتشغيل الخارجي إلى أن الذكاء الاصطناعي كذلك بالفعل استبدال آلاف العمال.

لكن في دراستهم، سعى باحثو معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا إلى تجاوز ما وصفوه بالمقارنات “القائمة على المهام” وتقييم مدى جدوى قيام الذكاء الاصطناعي بأدوار معينة – ومدى احتمالية قيام الشركات بذلك. في الحقيقة استبدال العمال بتقنية الذكاء الاصطناعي.

على عكس ما قد يتوقعه المرء (بما في ذلك هذا المراسل)، وجد باحثو معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا أن غالبية الوظائف التي تم تحديدها سابقًا على أنها معرضة لخطر إزاحة الذكاء الاصطناعي ليست في الواقع “مفيدة اقتصاديًا” للتشغيل الآلي – على الأقل في الوقت الحاضر.

يقول نيل طومسون، عالم الأبحاث في معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا CSAIL والمؤلف المشارك في الدراسة، إن الفكرة الرئيسية هي أن الاضطراب القادم في الذكاء الاصطناعي قد يحدث بشكل أبطأ – وأقل دراماتيكية – مما يقترحه بعض المعلقين.

وقال طومسون لـ TechCrunch في مقابلة عبر البريد الإلكتروني: “مثل الكثير من الأبحاث الحديثة، نجد إمكانات كبيرة للذكاء الاصطناعي لأتمتة المهام”. “لكننا قادرون على إظهار أن العديد من هذه المهام ليست جذابة بعد للتشغيل الآلي.”

والآن، وفي تحذير مهم، نظرت الدراسة فقط في الوظائف التي تتطلب ذلك التحليل البصري – أي الوظائف التي تتضمن مهام مثل فحص المنتجات للتأكد من جودتها في نهاية خط التصنيع. لم يدرس الباحثون التأثير المحتمل لنماذج توليد النصوص والصور، مثل ChatGPT وMidjourney، على العمال والاقتصاد؛ يتركون ذلك لدراسات المتابعة.

في إجراء هذا في الدراسة، قام الباحثون باستطلاع رأي العمال لفهم ما يجب على نظام الذكاء الاصطناعي تحقيقه، من حيث المهام، ليحل محل وظائفهم بالكامل. ثم قاموا بوضع نموذج لتكلفة بناء نظام ذكاء اصطناعي قادر على القيام بكل هذا، ووضعوا أيضًا نموذجًا لما إذا كانت الشركات – على وجه التحديد الشركات “غير الزراعية” التي يوجد مقرها في الولايات المتحدة – ستكون على استعداد لدفع النفقات الأولية ونفقات التشغيل لمثل هذا النظام.

في وقت مبكر من الدراسة، أعطى الباحثون مثال الخباز.

يقضي الخباز حوالي 6% من وقته في التحقق من جودة الطعام، وفقًا لمكتب إحصاءات العمل الأمريكي، وهي مهمة يمكن (ويجري الآن) أتمتتها بواسطة الذكاء الاصطناعي. يمكن للمخبز الذي يستخدم خمسة خبازين يكسبون 48000 دولار سنويًا أن يوفر 14000 دولار إذا تم إجراء فحوصات جودة الطعام تلقائيًا. ولكن وفقًا لتقديرات الدراسة، فإن نظام الذكاء الاصطناعي الأساسي من الصفر حتى المهمة سيكلف 165 ألف دولار للنشر و122840 دولارًا سنويًا للصيانة … على الحد الأدنى.

قال طومسون: “وجدنا أن 23% فقط من الأجور التي تُدفع للبشر مقابل القيام بمهام الرؤية ستكون جذابة اقتصاديًا للأتمتة باستخدام الذكاء الاصطناعي”. “لا يزال البشر هم الخيار الاقتصادي الأفضل للقيام بهذه الأجزاء من الوظائف.”

والآن الدراسة يفعل حساب أنظمة الذكاء الاصطناعي ذاتية الخدمة والمستضافة والتي يتم بيعها من خلال البائعين مثل OpenAI والتي تحتاج فقط إلى الضبط الدقيق لمهام معينة – وليس التدريب من الألف إلى الياء. ولكن وفقا للباحثين، حتى مع وجود نظام يكلف أقل من 1000 دولار، هناك الكثير من الوظائف – وإن كانت منخفضة الأجر وتعتمد على تعدد المهام – التي لن يكون لها معنى اقتصادي بالنسبة لشركة ما لأتمتتها.

وكتب الباحثون في الدراسة: “حتى لو أخذنا في الاعتبار تأثير رؤية الكمبيوتر ضمن مهام الرؤية فقط، نجد أن معدل فقدان الوظائف أقل من المعدل الذي شهدناه بالفعل في الاقتصاد”. “حتى مع الانخفاض السريع في التكلفة بنسبة 20% سنويًا، سيستغرق الأمر عقودًا حتى تصبح مهام الرؤية الحاسوبية فعالة اقتصاديًا بالنسبة للشركات.”

تحتوي الدراسة على عدد من القيود، والتي يعترف بها الباحثون – ويُحسب لهم –. على سبيل المثال، لا يأخذ بعين الاعتبار الحالات التي يمكن فيها للذكاء الاصطناعي القيام بذلك زيادة بدلاً من استبدال العمل البشري (على سبيل المثال، تحليل أداء لاعب الجولف) أو إنشاء مهام ووظائف جديدة (على سبيل المثال، صيانة نظام الذكاء الاصطناعي) لم تكن موجودة من قبل. علاوة على ذلك، فإنه لا يؤثر الجميع التوفير المحتمل في التكاليف الذي يمكن أن يأتي من النماذج المدربة مسبقًا مثل GPT-4.

يتساءل المرء عما إذا كان الباحثون قد شعروا بالضغط للوصول إلى استنتاجات معينة من قبل الجهة الداعمة للدراسة، مختبر MIT-IBM Watson AI Lab. تم إنشاء مختبر MIT-IBM Watson AI Lab بمنحة بقيمة 240 مليون دولار أمريكي لمدة 10 سنوات من شركة IBM، وهي شركة لها مصلحة راسخة في ضمان عدم اعتبار الذكاء الاصطناعي تهديدًا.

لكن الباحثين يؤكدون أن هذا ليس هو الحال.

وقال طومسون: “لقد حفزنا النجاح الهائل الذي حققه التعلم العميق، وهو الشكل الرائد للذكاء الاصطناعي، عبر العديد من المهام والرغبة في فهم ما يعنيه ذلك بالنسبة لأتمتة الوظائف البشرية”. “بالنسبة لصناع السياسات، ينبغي أن تعزز نتائجنا أهمية الاستعداد لأتمتة وظائف الذكاء الاصطناعي… لكن نتائجنا تكشف أيضًا أن هذه العملية ستستغرق سنوات، أو حتى عقودًا، لتتكشف، وبالتالي هناك وقت لوضع مبادرات السياسة موضع التنفيذ. بالنسبة للباحثين والمطورين في مجال الذكاء الاصطناعي، يشير هذا العمل إلى أهمية تقليل تكاليف نشر الذكاء الاصطناعي وزيادة نطاق كيفية نشره. وستكون هذه الأمور مهمة لجعل الذكاء الاصطناعي جذابًا اقتصاديًا للشركات لاستخدامه في الأتمتة.