عربي21:
2024-10-03@11:51:59 GMT

كيف سيؤثر الذكاء الاصطناعي على راتبك؟.. تطور مرعب

تاريخ النشر: 18th, November 2023 GMT

كيف سيؤثر الذكاء الاصطناعي على راتبك؟.. تطور مرعب

استعرضت مجلة "الإيكونوميست" البريطانية التأثير المتزايد للذكاء الاصطناعي على أجور العمال في المستقبل.

وقالت المجلة، في تقريرها الذي ترجمته "عربي21"، إنه قبل حوالي عقد من الزمان، نشر كارل بنديكت فراي ومايكل أوزبورن، وهما اقتصاديان، بحثًا لاقى انتشارًا واسعًا. ويشير البحث إلى أن 47 بالمائة من الوظائف الأمريكية معرضة لخطر الأتمتة.

وتلا ذلك طوفان من الأبحاث، التي أشارت إلى أن العمال الأكثر فقرا والأقل تعليما كانوا الأكثر  تضررا من الثورة القادمة.

واشتدت، بحسب المجلة، مثل هذه المخاوف مع تطور قدرات الذكاء الاصطناعي. وفي الثاني من تشرين الثاني/ نوفمبر، تحدث إيلون ماسك بعد قمة الذكاء الاصطناعي في بريطانيا، متوقعا قدوم لحظة حيث لن تكون هناك حاجة إلى أي وظيفة".



أوضحت المجلة أن الاقتصاديين أصبحوا أكثر تفاؤلاً. وقد وجدت الدراسات الحديثة أن عدد العمال الذين يتعرضون للأتمتة أقل مما يفترضه فراي وأوزبورن. أظهر مايكل ويب، الذي كان آنذاك من جامعة ستانفورد، في سنة 2019 أن براءات الاختراع الخاصة بالذكاء الاصطناعي تستهدف الوظائف التي تتطلب مهارات أكثر من تلك الخاصة بالبرمجيات والروبوتات. ويبدو أن الذكاء الاصطناعي الجديد أفضل في البرمجة والإبداع من أي شيء آخر في العالم المادي، مما يشير إلى أن الوظائف التي تتطلب مهارات منخفضة قد تكون معزولة.

وفي شهر آذار/ مارس، نشر شاكيد نوي وويتني تشانغ، وكلاهما من معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا، تجربة أظهرت أن روبوت الدردشة تشات جي بي تي يعزز الإنتاجية عند الكتابة للعمال ذوي القدرات المنخفضة أكثر من الموظفين ذوي المهارات العالية.

وعلى الرغم من أن الذكاء الاصطناعي لا يزال في مراحله الأولى، إلا أن بعض الصناعات كانت حريصة على تبنيه. وإلقاء نظرة فاحصة على ثلاثة من هذه المجالات - الترجمة وخدمة العملاء والمبيعات - يدعم بشكل عام التحول المتفائل بين الاقتصاديين، وإن كان ذلك لا يخلو من التعقيدات.

ربما كانت الترجمة الصناعة الأولى التي تأثرت بشدة بنماذج اللغة، أصبح الموظفون محرري يصلحون المسودة الأولى التي ينتجها الذكاء الاصطناعي، مما يسهل طريق المبتدئين إلى الصناعة. وفي مجال خدمة العملاء، ساعد الذكاء الاصطناعي في تحسين أداء الموظفين البطيئين. ولكن في مجال المبيعات، يستخدم أصحاب الأداء العالي التكنولوجيا للعثور على عملاء محتملين وتدوين الملاحظات.

رمي النرد

يعمل رولاند هول  في ترجمة ألعاب الطاولة والمواد التسويقية من الفرنسية إلى الإنجليزية منذ 27 سنة. ويتذكر أنه حتى في التسعينيات، استُخدمت البرمجيات لنقل كلمات محددة من لغة إلى أخرى. أصبحت الأدوات اليوم أكثر تقدمًا، مما يعني أن أنواع الوظائف المتاحة انقسمت إلى قسمين. يتضمن النوع الأول النصوص التي تكون فيها الفصاحة أقل أهمية. قد يكون أحد الأمثلة على ذلك دليلاً مكونًا من عدة آلاف من الصفحات لطائرة، كما يقول هول، حيث يحتاج القراء ببساطة إلى معرفة "ما هو الجزء الذي يجب البحث عنه" و"هل تديره إلى اليسار أو اليمين". أما النوع الآخر فيشمل الترجمات الأدبية، حيث تكون أدق التفاصيل مهمة.

وأوضحت المجلة أن النوع الأول هو الأكثر تأثرا بالذكاء الاصطناعي. يقوم العديد من الموظفين الآن بتحرير الترجمات التي مرت عبر روبوت مشابه لخدمة غوغل للترجمة. ويتم الدفع لهم بخصم كبير لكل كلمة، ولكن عروض العمل ازدادت. وتعتقد لوسيا راتيكوفا، وهي سلوفاكية متخصصة في الترجمة القانونية، أن مثل هذا العمل يشكل الآن أكثر من نصف القوائم في مواقع العمل، مقارنة بالعُشر قبل بضع سنوات. وتستفيد مجموعة أكبر من الشركات، التي يتوق الكثير منها للتوسع في الأسواق العالمية، من انخفاض الأسعار.

إذا كانت الآلات قادرة على آداء وظائف البشر بتكلفة أقل، فسوف يلجأ أصحاب العمل إلى أجهزة الكمبيوتر. ولكن مع انخفاض الأسعار، قد يرتفع الطلب الإجمالي على الخدمات، وربما بما يكفي لتعويض الاستخدام المتزايد للآلات. لا يوجد قانون لتحديد تأثير  الذكاء الاصطناعي. حتى اللحظة الراهنة، زاد عدد المترجمين في الولايات المتحدة، لكن أجورهم الحقيقية انخفضت لأن المهنة الآن تتطلب مهارة أقل إلى حد ما.

تعد خدمة العملاء مجالا أكثر صعوبة للذكاء الاصطناعي. تحاول الشركات أتمتتها لسنوات لكن ذلك لم ينتج سوى عن تزايد إزعاج العملاء فقط. لقد انخفض مؤشر رضا العملاء الأمريكيين منذ سنة 2018، ويبدو أن العمال قد سئموا أيضًا. وقد وصل معدل الدوران الوظيفي في "مراكز الاتصال" الأمريكية إلى مستوى قياسي بلغ 38 بالمائة في السنة الماضية.



وأضافت المجلة أن إريك برينجولفسون من جامعة ستانفورد، بالإضافة إلى دانييل لي وليندسي ريموند من معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا، أجروا دراسة حول طرح مساعد الذكاء الاصطناعي لأكثر من 5000 من وكلاء دعم العملاء في وقت سابق من هذه السنة. قدم المساعد اقتراحات في الوقت الحقيقي للعمال. وقد أدى هذا إلى رفع إنتاجية الوكلاء الأقل مهارة بنسبة 35 بالمائة، في حين لم يشهد الوكلاء الأكثر مهارة أي تغيير يذكر.

يمكن للذكاء الاصطناعي تعزيز مبيعات الشركات. تعمل سكيلار ويرنيث في هذا المجال منذ ثماني سنوات وهي الآن تعمل في نوكس، وهي شركة ناشئة تعمل على أتمتة المبيعات.

ويقوم البرنامج بتحليل مكالماتها، وتحديد التكتيكات التي تعمل بشكل أفضل. كما يساعد على الاتصال بالعديد من الأشخاص في وقت واحد. ويضمن الاتصال بالتوازي أن تتحدث ويرنيث أكثر وتستمع إلى نغمات الاتصال بشكل أقل. وهي تعتقد أن الأدوات التي تقدمها نوكس تجعلها أكثر إنتاجية بثلاث مرات.

فيما يتعلق بتأثير الذكاء الاصطناعي على أسواق العمل، يُمنح مندوبو المبيعات مكافآت بناءً على عدد العملاء الذين يجلبونهم أكثر من الحد الأدنى. عندما تنمو الإنتاجية عبر الشركة، يميل الرؤساء إلى رفع الحد الأدنى للإنتاجية. نظرًا لعدم قدرة الجميع على الوفاء بها، يطرد أصحاب الأداء المنخفض من القوى العاملة، نظرًا لأن الطلب على المنتجات لا ينمو بالتوازي مع أداء المبيعات، كما سيكون ضروريًا لتبرير الاحتفاظ بهم مما سينتجه عنه تقلص مجموعة مندوبي المبيعات ذوي الإنتاجية العالية.

ذكاء اصطناعي مرعب

وأكدت المجلة أنه إذا أصبح الذكاء الاصطناعي في نهاية المطاف إنسانا خارقا، كما تصور العديد من الحاضرين في القمة الأخيرة التي عقدت في بريطانيا، فإن كل الرهانات ستنتهي. وحتى لو تقدم الذكاء الاصطناعي بطريقة أقل، فإن أسواق العمل ستشهد تغيرا عميقاً. وقد وجدت دراسة أجراها شيانغ هوي وأورين ريشيف من جامعة واشنطن في سانت لويس ولوفنغ تشو من جامعة نيويورك، ونُشرت في آب/أغسطس، أن أرباح الكتابة والتدقيق اللغوي وتحرير النسخ على آب وورك، وهي منصة مستقلة، انخفضت بنسبة 5 بالمائة بعد  ظهور شات جي بي تي. وهذا يعني أن الأتمتة تخلق القليل من الثروة الفائضة لزيادة الطلب على العمال في أجزاء أخرى من الاقتصاد.

المصدر: عربي21

كلمات دلالية: سياسة اقتصاد رياضة مقالات صحافة أفكار عالم الفن تكنولوجيا صحة تفاعلي سياسة اقتصاد رياضة مقالات صحافة أفكار عالم الفن تكنولوجيا صحة تفاعلي تكنولوجيا علوم وتكنولوجيا علوم وتكنولوجيا الذكاء الاصطناعي رواتب اعمال الذكاء الاصطناعي علوم وتكنولوجيا علوم وتكنولوجيا علوم وتكنولوجيا علوم وتكنولوجيا علوم وتكنولوجيا علوم وتكنولوجيا سياسة سياسة تكنولوجيا تكنولوجيا تكنولوجيا سياسة اقتصاد رياضة صحافة أفكار عالم الفن تكنولوجيا صحة الذکاء الاصطناعی المجلة أن من جامعة أکثر من

إقرأ أيضاً:

بدعم من الذكاء الاصطناعي.. هل تقودنا الروبوتات إلى وداع الأعمال المنزلية؟

كجزء كبير من التطور التكنولوجي، تلعب الروبوتات دورا مهما في المجالات الصناعية، كالمساعدة في تحسين الإنتاجية والجودة، واللوجيستية كالتغليف والتعبئة بشكل أسرع ودقة أكثر، والطبية كمساعدة الأطباء والجراحين في إجراء العمليات الدقيقة وتقديم الرعاية الصحية للمرضى الذين يحتاجون إلى الرعاية الخاصة، والبيئية المحدودة كجمع النفايات وتنظيف الشوارع.

ولكن على عكس الباحثين الذين يعملون على نماذج الذكاء الاصطناعي مثل شات جي بي تي ويواجهون كميات هائلة من نصوص الإنترنت والصور ومقاطع الفيديو لتدريب الأنظمة، فإن الروبوتيين يواجهون تحديات أثناء تدريب الآلات الفيزيائية، لأن البيانات الخاصة بالروبوتات مكلفة، وبسبب عدم وجود أساطيل من الروبوتات تجوب العالم، فليس هنالك بيانات كافية ومتاحة بسهولة لتجعلها تؤدي بشكل جيد في البيئات الديناميكية مثل منازل الناس، وبالرغم من أن بعض الباحثين توجهوا إلى المحاكاة لتدريب الروبوتات، فإن هذه العملية التي غالبا ما تتطلب مصمم جرافيك أو مهندسا، تحتاج كثيرا من الجهد والتكلفة العالية.

وفي هذا السياق قدم فريق من الباحثين من جامعة واشنطن دراستين جديدتين عن أنظمة ذكاء اصطناعي تستخدم إما الفيديو أو الصور لإنشاء محاكاة يمكن أن تدرب الروبوتات على العمل في بيئات حقيقية، حيث ستمكن هذه الأنظمة من خفض كبير في تكاليف تدريب الروبوتات على العمل في بيئات معقدة، وقد تمّ تقديم الدراسة الأولى في 16 يوليو/تموز الماضي، والدراسة الثانية في الـ19 من الشهر نفسه خلال مؤتمر "علوم وأنظمة الروبوتات" في دلفت في هولندا.

نظام ريل تو

كشفت الدراسة الأولى عن نظام الذكاء الاصطناعي "ريل تو" (RialTo) الذي أنشأه "أبهيشيك غوبتا" وهو أستاذ مساعد في كلية "بول جي ألين" لعلوم وهندسة الحاسوب والمؤلف المشارك في كلا الورقتين مع فريق في معهد "ماساتشوستس" للتكنولوجيا.

ويساعد النظام المستخدم في تسجيل فيديو لهندسة هذه البيئة وأجزائها المتحركة عن طريق هاتفه الذكي، على سبيل المثال في المطبخ سيسجل المستخدم كيفية فتح الخزائن والثلاجة، ثم يستخدم النظام نماذج الذكاء الاصطناعي الموجودة، ويقوم إنسان ببعض العمل السريع من خلال واجهة مستخدم رسومية لإظهار كيفية تحرك الأشياء.

ولإنشاء نسخة محاكاة من المطبخ المعروض في الفيديو يتدرب روبوت افتراضي عن طريق التجربة والخطأ في البيئة الافتراضية من خلال محاولاته المتكررة لأداء مهام مثل فتح الخزانة أو المحمصة.

وتعرف هذه الطريقة بـ"التعلم المعزز"، ويتحسن أداء الروبوت في تلك المهمة من خلال المرور بهذه العملية التعليمية، ويتكيف مع الاضطرابات أو التغيرات في البيئة التي يوجَد فيها، مثل وجود كوب بجانب المحمصة، حيث يمكن للروبوت بعد ذلك نقل تلك المعرفة إلى البيئة الفيزيائية، وأن يكون دقيقا تقريبا مثل الروبوت المدرب في المطبخ الحقيقي.

وقال غوبتا "نحاول تعليم الأنظمة على العالم الحقيقي من خلال المحاكاة".

ويمكن للأنظمة بعد ذلك تدريب الروبوتات في مشاهد المحاكاة هذه، حتى يتمكن الروبوت من العمل بشكل أكثر فعالية في الفضاء المادي، هذا مفيد للسلامة، ويرى غوبتا أنه لا يمكن أن يكون لديك روبوتات سيئة التدريب تكسر الأشياء وتؤذي الناس.

ويمضي فريق ريل تو قدما في رغبته لنشر نظامه في منازل الناس بعد أن تمّ اختباره بشكل كبير في المختبر، وقال غوبتا أنه يريد دمج كميات صغيرة من بيانات التدريب الواقعية مع الأنظمة لتحسين معدلات نجاحها.

روبوت المحادثة يمكنها التحدث إلى شخص ما من خلال الدردشة وتفسير كلماته والرد عليه وفقا لذلك (غيتي) نظام يو آر دي فورمر

في الدراسة الثانية، قام الفريق ببناء نظام يسمى يو آر دي فورمر (URD Former)، وهو نظام يركز بشكل أقل على الدقة العالية في مطبخ واحد، ويقوم بسرعة وبشكل رخيص بإنشاء مئات من المحاكاة العامة للمطابخ، حيث يمسح النظام الصور من الإنترنت، ثم بربطها بالنماذج الموجودة حول كيفية تحرك تلك الأدراج والخزائن في المطبخ مثلا، وبعد ذلك يتنبأ بمحاكاة من الصورة الحقيقية الأولية، الأمر الذي يسمح للباحثين بتدريب الروبوتات بسرعة وبتكلفة منخفضة في مجموعة واسعة من البيئات.

وقالت "زوي تشين" المؤلفة الرئيسية لدراسة يو آر دي فورمر "في مصنع على سبيل المثال هنالك الكثير من التكرار" وأضافت "قد تكون المهام صعبة التنفيذ، ولكن بمجرد برمجة الروبوت يمكنه الاستمرار في أداء المهمة مرارا وتكرارا. بينما المنازل فريدة ومتغيرة باستمرار، هنالك تنوع في الأشياء والمهام وتصاميم الأرضيات، بالإضافة إلى الأشخاص الذين يتحركون من خلالها، وهنا يصبح الذكاء الاصطناعي مفيدا حقا لتدريب الروبوتات".

في سياق متصل، نبهت ورقة الدراسة إلى أن هذه المحاكاة أقل دقة بشكل ملحوظ من تلك التي تنتجها "ريل تو"، وقد قال الباحث "غوبتا" الذي أنشأ هذا الأخير "يمكن أن تكمل الطريقتان بعضهما البعض، يو آر دي فورمر مفيد حقا للتدريب المسبق على مئات السيناريوهات، في حين "ريل تو" مفيد بشكل خاص إذا كنت قد قمت بالفعل بتدريب روبوت، والآن تريد نشره في منزل شخص ما وتحقيق نجاح بنسبة 95%".

ما التعلم المعزز حسب المنظور الآلي؟

يعرف التعلم المعزز "آر إل" (RL) كفرع من فروع تعلم الآلة الذي يدرب البرامج على اتخاذ القرارات لتحقيق أفضل النتائج، عن طريق استخدام أسلوب التعلم بالمحاولة والخطأ الذي يستخدمه البشر لتحقيق أهدافهم.

وهذا يعني أن البرامج التي تعمل على تحقيق الهدف يتمّ تعزيزها، أمّا الإجراءات التي تنتقص من الهدف فيتمّ تجاهلها، وتشبه هذه العمليّة التعلم المعزز للإنسان والحيوان في مجال علم النفس السلوكي، مثل الطفل الذي يكتشف أنه يتلقى الثناء من والديه عندما يساعد شقيقه مثلا، ويتلقى ردود فعل سلبية عندما يصرخ أو يرمي ألعابه، ثم سرعان ما يتعلم مجموعة الأنشطة التي تؤدي إلى المكافأة النهائيّة.

وتقوم عملية التعلم المعزز على 3 خطوات مهمة:

1- البيئة

تبدأ الخطوة الأولى في التعلم المعزز في إعداد بيئة التدريب، وغالبا ما تكون بيئة محاكاة بمواصفات للملاحظات، والإجراءات (وهي خطوة يتخذها النظام الذاتي للتنقل في البيئة)، والمكافآت (وهي القيمة الإيجابية أو السلبية أو الصفرية بمعنى أوضح المكافأة أو العقاب لاتخاذ الإجراء).

وتشير مساحة الملاحظة عادة إلى مصادر المستشعر المتاحة على النظام الروبوتي الحقيقي ومدخلات التحكم المرغوبة، بينما توجد مساحات إجراءات منفصلة في تطبيقات التعلم المعزز الأخرى، إذ يفضل في الروبوتات عادة الإجراءات المستمرة التي تغطي على سبيل المثال أهداف موضع أو سرعة المفاصل، نظرا لأن المهام الروبوتية غالبا ما تتضمن قيودا إمّا على النظام الفيزيائي (مثل حدود المفاصل)، أو بعض أنماط السلوك المرغوبة، وتستخدم عادة وظائف المكافأة الكثيفة لتشفير بعض مواصفات الأهداف بشكل صريح.

2- التدريب

تشمل الخطوة الثانية من التعلم المعزز في الروبوتات تحديد نظام التدريب الفعلي للوكيل (وهو خوارزمية ما يسمى بالنظام الذاتي)، وعلى الرغم من وجود طرق مختلفة لتمثيل السياسة النهائية، فإنه يتمّ اعتماد الشبكات العصبية العميقة لتحديد العلاقة بين الحالة والإجراء (هو خطوة يتخذها وكيل "آر إل" للتنقل في البيئة) بسبب قدرتها على التعامل مع انعدام الرتابة، وأيضا يتمّ اقتراح مجموعة واسعة من الخوارزميات المحتملة على مدى السنوات الماضية.

وأما بالنسبة للتحكم في الروبوتات، فيتم عادة اعتماد خوارزميات التعلم المعزز غير المعتمدة على النموذج، لأنها لا تتطلب نموذجا حقيقيا للبيئة، والذي غالبا ما يكون غير متاح للروبوت، وهي مثالية عندما تكون البيئة غير معلومة ومتغيرة، بعكس خوارزميات التعلم المعزز المعتمدة على النموذج، التي تستخدم عادة عندما تكون البيئات محددة جيدا وغير متغيرة حيث يكون اختبار بيئة العالم الحقيقي صعبا.

3- النشر

بعد تقييم السياسات المدربة بنجاح في بيئات التدريب الافتراضية، يتمّ نشرها في النظام الروبوتي الحقيقي، ويعتمد نجاح النشر على عدة عوامل منها الفجوة بين العالم الافتراضي والعالم الحقيقي، وصعوبة المهمة التعليمية المقبلة، أو تعقيد منصة الروبوت نفسها.

مقالات مشابهة

  • أكثر من 100 وظيفة لا غنى عنها رغم تطور الذكاء الاصطناعي.. تعرف عليها
  • بدعم من الذكاء الاصطناعي.. هل تقودنا الروبوتات إلى وداع الأعمال المنزلية؟
  • روسيا تطور درونات مدعومة بالذكاء الاصطناعي لمراقبة عيوب البناء
  • شراكة بين “القابضة – ADQ” و”EQTY Lab” لتوظيف تقنيات الذكاء الاصطناعي
  • شراكة بين «القابضة» و«EQTY Lab» لتوظيف تقنيات الذكاء الاصطناعي
  • رحلة الترجمة من القواميس الورقية إلى الذكاء الاصطناعي
  • قوة صاعدة: فرص الإمارات في سباق الذكاء الاصطناعي
  • نصائح كاسبرسكي للحد من مخاطر الذكاء الاصطناعي التوليدي في بيئة العمل
  • حزب العدل يتناول تحولات السياسة في عصر الذكاء الاصطناعي
  • فيم يختلف نموذج أو 1 عن نماذج الذكاء الاصطناعي الأخرى؟