رأس المال البشري في عصر الذكاء الاصطناعي التوليدي
تاريخ النشر: 3rd, June 2024 GMT
إريك هازان و سايمون جونسون
استحوذ الذكاء الاصطناعي التوليدي على مخيلة العالم لأنه يبدو من المرجح أن يعمل على أتمتة مهام (تشغيلها آليا) كانت في السابق تتطلب مهارات معرفية متقدمة. ومعه، ينشأ احتمال حقيقي بأن تحل الخوارزميات محل عدد كبير من العمال المتعلمين والمتمرسين. ماذا قد يحدث عندما تتولى الآلات وظائف كتاب السيناريو، والمحامين، ووظائف الإدارة المتوسطة، بل وحتى الإدارة التنفيذية الرفيعة المستوى، وليس فقط وظائف نساج النول اليدوي وعمال السيارات؟
تتلخص إحدى الاستجابات لهذه الحال في النظر إلى المهارات على أنها لم تعد تشكل أهمية كبرى، أو حتى الاستسلام لتصور مفاده أننا يجب أن نخفف من التأكيد على أهمية التعليم.
يتعين علينا أن نعمل على تحسين أدائنا في كل ما تواجه أجهزة الكمبيوتر صعوبة في القيام به من عمل، بما في ذلك فهم السياق، والتفكير خارج الصندوق، وإدارة العلاقات مع غيرنا من البشر. وفقا لتقرير حديث صادر عن معهد ماكينزي العالمي، فإن ما يصل إلى 30% من ساعات العمل الحالية في البلدان الصناعية قد تتحول إلى التشغيل الآلي بحلول عام 2030، في ظل سيناريو التشغيل الآلي المعتدل. وفي حين فرض التشغيل الآلي الضغوط على العمال لعقود من الزمن، فإن الذكاء الاصطناعي التوليدي يؤذن بتسارع كبير وتغيير مؤلم في حياة كثير من الناس الذين افترضوا أن حياتهم المهنية مستقرة.
في الولايات المتحدة والاتحاد الأوروبي، يكاد يكون من المؤكد تقريبا أن عدد الأشخاص العاملين كموظفين في المكاتب، وفي التصنيع، وممثلي خدمة العملاء سوف ينخفض مع ترسخ الذكاء الاصطناعي التوليدي. (يشمل التقرير تسع دول في الاتحاد الأوروبي ــ جمهورية التشيك، والدنمارك، وفرنسا، وألمانيا، وإيطاليا، وهولندا، وبولندا، وإسبانيا، والسويد ــ والتي تمثل 75٪ من السكان العاملين في أوروبا، فضلا عن المملكة المتحدة). لكن الأخبار ليست كلها سيئة. إذ تشير تقديرات التقرير إلى أن الطلب على العمال في مجالات الرعاية الصحية، والطاقة النظيفة، وغير ذلك من المهن التي تتطلب مهارات عالية (مثل البحث العلمي والتطوير) من المرجح أن يرتفع في ذات البلدان. بالطبع، لا يخلو الأمر من عوامل أخرى مؤثرة، بما في ذلك الجهود المبذولة لتحقيق صافي الانبعاثات صِـفر (والتي تشكل أهمية لخلق فرص عمل جديدة في مختلف البلدان الصناعية)، وقوة العمل المتقدمة في السن (خاصة في أوروبا)، والتوسع المستمر الذي تشهده التجارة الإلكترونية في القطاع الخاص، وتعزز قوة البنية الأساسية الممولة من الحكومة. بدلا من البطالة الجماعية، نجد أن النتيجة الأكثر ترجيحا هي أن كثيرا من الناس سيواجهون قريبا ضغوطا تحملهم على تغيير وظائفهم. واستنادا إلى افتراضات معقولة، قد تشهد أوروبا ما يصل إلى 12 مليون انتقال مهني على مدار السنوات الست المقبلة.
في حين يُـعَـد معدل الانتقال المهني السنوي المتوقع (0.8% من العاملين) أقل من المعدل المرتفع نسبيا الذي لوحظ في أوروبا أثناء جائحة كوفيد-19 (1.2%)، فأنه أعلى بمرتين من المعدل الطبيعي قبل الجائحة (0.4%). وفي الولايات المتحدة، قد يصل عدد الانتقالات بين الوظائف خلال ذات الفترة إلى ما يقرب من 12 مليونا، وإن كان هذا يبدو أكثر قابلية للإدارة، حيث سجلت الولايات المتحدة بالفعل معدل انتقال أعلى قبل الجائحة (1.2%) مقارنة بأوروبا.
يشعر المسؤولون التنفيذيون على ضفتي الأطلسي بالقلق بالفعل بشأن نقص المهارات وعدم التوافق في سوق العمل الـمُـحْـكَـمة. هذا خبر سار للبشر المؤهلين بشكل مناسب إذا ارتفع الطلب على المهارات الاجتماعية والعاطفية مع التكنولوجيات الجديدة. الواقع أن أكثر من 1100 مسؤول تنفيذي استطلعت شركة ماكينزي آراءهم في أوروبا والولايات المتحدة لم يكتفوا بالتأكيد على الحاجة إلى مهارات متقدمة في تكنولوجيا المعلومات وتحليل البيانات، بل أكدوا على الحاجة أيضا إلى مزيد من العاملين الذين يتمتعون بالقدرة على التفكير النقدي، والإبداع و«التدريس والتدريب». من المرجح أن تكون التأثيرات على الأجور كبيرة. وسوف يتحول الطلب على العمالة نحو المهن التي تقدم بالفعل أجورا أعلى في كل من أوروبا والولايات المتحدة.
ويتمثل خطر حقيقي في خفض بعض الوظائف في المهن الإدارية المنخفضة الأجر. وسوف يحتاج هؤلاء العاملون إلى اكتساب مهارات جديدة للحصول على عمل أفضل أجرا. إذا تمكنوا من اكتساب هذه المهارات ــ بأنفسهم، أو من خلال أرباب العمل، أو بمساعدة الحكومة ــ فسوف تتاح لهم الفرصة لتسلق سلم الأجور.
لكن الأمر ينطوي على خطر حقيقي يتمثل في سوق عمل أكثر استقطابا حيث يتوفر عدد من فرص العمل الأعلى أجرا أكبر من عدد العمال المؤهلين (فيؤدي هذا إلى زيادة الأجور العليا)، ويتنافس عدد أكبر كثيرا من العمال على وظائف أدنى أجرا ومحدودة على نحو متزايد (فـيُـفـضي هذا إلى دفع أجور الطرف الأدنى من توزيع الدخول إلى مزيد من الانخفاض). سوف تكون هذه النتيجة انعكاسا مخيبا للآمال في اتجاه انخفاض التفاوت في الأجور في سوق العمل بعد الجائحة.
ما يدعو إلى التفاؤل أن هذه النتيجة من الممكن تجنبها. من منظور صناع السياسات، يتمثل الدرس الرئيسي المستخلص من كل هذا في أن رأس المال البشري يشكل أهمية أكبر من أي وقت مضى للقدرة التنافسية الوطنية والرخاء المشترك. سوف تظل بعض الوظائف اليدوية مع البشر (تواجه الروبوتات صعوبة نسبية في كثير من مهام التنقل والتنظيف الأساسية). لكن المسؤولين التنفيذيين مقتنعون حاليا بأنهم في احتياج إلى إعادة تدريب عدد كبير من العمال من أجل تلبية كل احتياجاتهم من المهارات. يجب أن تعمل السياسة العامة على تشجيع أصحاب العمل قدر الإمكان على مواصلة هذا التصرف وإعادة تأهيل العمال بدلا من الاستغناء عنهم.
الواقع أن نمو الإنتاجية الأسرع بشكل ملحوظ والرخاء المشترك، وخاصة في أوروبا، من الممكن أن يتدفق من التكنولوجيا الجديدة، لكن هذا لن يحدث إلا إذا كان تبني التكنولوجيا مصحوبا بمهارات بشرية مطورة وإعادة نشر العمال بشكل أكثر استباقية.
لتحقيق هذه الغاية في عصر الذكاء الاصطناعي التوليدي، يجب أن يتحلى المسؤولون التنفيذيون قدر الإمكان بالصراحة بشأن فجوات المهارات الوليدة، وينبغي للحكومات أن تركز على تسهيل الأمور قدر الإمكان لكل العاملين الراغبين في ترقية مهاراتهم في الوقت المناسب وبالطريقة المناسبة.
سايمون جونسون كبير خبراء الاقتصاد الأسبق في صندوق النقد الدولي، وهو مؤلف مشارك (مع دارون عاصم أوغلو) لكتاب القوة والتقدم: صراعنا المستمر منذ ألف عام على التكنولوجيا والازدهار.
إريك هازان شريك إداري في شركة ماكينزي آند كومباني وعضو في مجلس معهد ماكينزي العالمي.
المصدر: لجريدة عمان
كلمات دلالية: الذکاء الاصطناعی التولیدی فی أوروبا یجب أن
إقرأ أيضاً:
تحسين لغة الإشارة عالمياً بواسطة الذكاء الاصطناعي
قام فريق بحثي بواسطة الذكاء الاصطناعي بتحسين دقة التعرف على لغة الإشارة على مستوى الكلمات، من خلال إضافة بيانات مثل يد الشخص الذي يستخدم لغة الإشارة وتعبيرات وجهه، إضافة إلى معلومات هيكلية عن موضع اليدين بالنسبة للجسم.
الإضافة الجديدة تحسن دقة التعرف على كلمات لغة الإشارة بنسبة 10-15%
وتم تطوير لغات الإشارة من قبل دول في جميع أنحاء العالم لتناسب أسلوب الاتصال المحلي، وتتكون كل لغة من آلاف الإشارات.
وقد جعل هذا من الصعب تعلم لغات الإشارة وفهمها.
والآن، اكتسب استخدام الذكاء الاصطناعي لترجمة الإشارات تلقائياً إلى كلمات، والمعروف باسم التعرف على لغة الإشارة على مستوى الكلمات، الآن دفعة في الدقة من خلال عمل مجموعة بحثية بقيادة جامعة أوساكا متروبوليتان باليابان.
ووفق "ساينس دايلي"، كانت طرق البحث السابقة تركز على التقاط المعلومات حول الحركات العامة للشخص الذي يستخدم لغة الإشارة.
مشاكل الدقةلكن نشأت مشاكل الدقة من المعاني المختلفة التي يمكن أن تنشأ بناءً على الاختلافات الدقيقة في شكل اليد، والعلاقة بين موضع اليدين والجسم.
لذا، عمل الباحثان كاتسوفومي إينوي وماساكازو إيوامورا مع زملاء، بما في ذلك في المعهد الهندي للتكنولوجيا في روركي، لتحسين دقة التعرف بالذكاء الاصطناعي.
تعبيرات اليدوأضاف الباحثون بيانات مثل تعبيرات اليد والوجه، فضلاً عن معلومات هيكلية عن وضع اليدين بالنسبة للجسم، إلى المعلومات المتعلقة بالحركات العامة للجزء العلوي من جسم الشخص الذي يستخدم لغة الإشارة.
وقال الدكتور إينوي: "لقد تمكنا من تحسين دقة التعرف على لغة الإشارة على مستوى الكلمات بنسبة 10-15% مقارنة بالطرق التقليدية. ونتوقع أن يتم تطبيق الطريقة التي اقترحناها على أي لغة إشارة، ما يؤدي على أمل تحسين التواصل مع الأشخاص الذين يعانون من ضعف الكلام والسمع في مختلف البلدان".