«معلومات الوزراء»: 33% من الوظائف في الاقتصادات المتقدمة مُعرضة للخطر
تاريخ النشر: 4th, July 2024 GMT
سلّط مركز المعلومات ودعم اتخاذ القرار بمجلس الوزراء، الضوء على التقرير الصادر عن صندوق النقد الدولي تحت عنوان «خريطة جاهزية العالم للذكاء الاصطناعي تُظهر تباين الاتجاهات»، والذي أشار إلى أنّ الذكاء الاصطناعي بإمكانه أن يزيد الإنتاجية ويعزز النمو الاقتصادي، ويرفع الدخل، ومع ذلك، يمكنه أيضًا القضاء على ملايين الوظائف وتوسيع الفجوة في التفاوت الاقتصادي.
وأوضح التقرير أنّ الذكاء الاصطناعي مهيأ لإعادة تشكيل الاقتصاد العالمي، وقد يُعرض 33% من الوظائف في الاقتصادات المتقدمة للخطر، و24% في الاقتصادات الناشئة، و18% في البلدان منخفضة الدخل، ولكن من الجانب الإيجابي فالذكاء الاصطناعي يتيح إمكانيات كبيرة لتعزيز إنتاجية الوظائف الحالية التي قد يكون فيها أداة مكملة، ويوفر وظائف جديدة وصناعات جديدة.
تأثيرات الذكاء الاصطناعيوتابع التقرير أنّه من منطلق امتلاك معظم اقتصادات الأسواق الناشئة والبلدان منخفضة الدخل لحصص أقل من الوظائف عالية المهارات مقارنة بالاقتصادات المتقدمة، فمن المرجح أن تتأثر بشكل أقل وتواجه اضطرابات أقل بفعل تأثيرات الذكاء الاصطناعي.
لكن في الوقت ذاته، تفتقر العديد من هذه البلدان إلى البنية التحتية أو القوى العاملة الماهرة اللازمة للاستفادة من فوائد الذكاء الاصطناعي، ما قد يزيد التفاوت بين الدول.
وأشار التقرير إلى أنّ الاقتصادات الأكثر ثراءً تميل إلى أن تكون أفضل استعدادًا لاعتماد الذكاء الاصطناعي، مقارنة بالبلدان منخفضة الدخل.
وفى السياق ذاته، اعتمد صندوق النقد الدولي على لوحة مؤشرات جديدة لمؤشر جاهزية الذكاء الاصطناعي تشمل 174 اقتصادًا، استنادًا إلى جاهزيتها في 4 مجالات: البنية التحتية الرقمية، رأس المال البشري وسياسات سوق العمل، الابتكار والتكامل الاقتصادي، والتنظيم.
الفوائد المحتملة للذكاء الاصطناعيوأضاف مركز المعلومات وفقا للتقرير، أنّ قياس مدى الجاهزية يمثل تحديًّا لأن المتطلبات المؤسسية للتكامل على مستوى الاقتصاد للذكاء الاصطناعي لا تزال غير مؤكدة، كما أنّ الدول في مراحل مختلفة من الجاهزية في الاستفادة من الفوائد المحتملة للذكاء الاصطناعي وإدارة المخاطر.
وبيّن التقرير أنّه من المحتمل أن يؤدي الذكاء الاصطناعي إلى تفاقم التفاوت العام، وهو اتجاه مقلق يمكن لصانعي السياسات العمل على منعه. ولهذا الغرض، يمكن الاعتماد على لوحة المؤشرات الموجودة بصندوق النقد الدولي والتي تعتبر بمثابة مورد لصانعي السياسات والباحثين والجمهور لتقييم الجاهزية للذكاء الاصطناعي بشكل أفضل، وتحديد الإجراءات وتصميم السياسات اللازمة لضمان أنّ الفوائد السريعة للذكاء الاصطناعي يمكن أن تفيد الجميع.
المصدر: الوطن
كلمات دلالية: مركز المعلومات مجلس الوزراء الاقتصادات الناشئة الذكاء الاصطناعي للذکاء الاصطناعی الذکاء الاصطناعی
إقرأ أيضاً:
تحديات جوهرية تواجه تطور الذكاء الاصطناعي
#سواليف
أظهر استطلاع حديث لخبراء في مجال #الذكاء_الاصطناعي أن توسيع نماذج اللغات الكبيرة (LLMs) لن يؤدي إلى تحقيق الذكاء الاصطناعي العام (AGI).
يعدّ AGI بمثابة النقلة النوعية التي تمكّن الأنظمة من التعلم بشكل فعّال كالذكاء البشري أو أفضل منه.
وأكد 76% من 475 باحثا في المجال، أنهم يرون أن هذا التوسع “غير مرجح” أو “غير مرجح جدا” أن يحقق هذا الهدف المنشود.
مقالات ذات صلة إعداد بسيط في هاتفك قد يجعلك تبدو أصغر بـ10 سنوات! 2025/04/01وتعتبر هذه النتيجة انتكاسة كبيرة للصناعات التكنولوجية التي توقعت أن تحسينات بسيطة في النماذج الحالية من خلال مزيد من البيانات والطاقة ستؤدي إلى الذكاء الاصطناعي العام.
ومنذ #طفرة الذكاء الاصطناعي التوليدي في 2022، كانت التوقعات تركز على أن زيادة الموارد كافية لتجاوز #الذكاء_البشري. لكن مع مرور الوقت، وبالرغم من الزيادة الكبيرة في الإنفاق، فإن التقدم قد تباطأ بشكل ملحوظ.
وقال ستيوارت راسل، عالم الحاسوب في جامعة كاليفورنيا، بيركلي، والذي شارك في إعداد التقرير: “منذ إصدار GPT-4، أصبح واضحا أن التوسع في النماذج كان تدريجيا ومكلفا. الشركات قد استثمرت أموالا ضخمة بالفعل، ولا يمكنها التراجع بسبب الضغوط المالية”.
وفي السنوات الأخيرة، ساهمت البنية الأساسية المبتكرة المسماة “المحولات” (Transformers)، التي ابتكرها علماء غوغل عام 2017، في تحسن قدرات نماذج الذكاء الاصطناعي. وتستفيد هذه النماذج من زيادة البيانات لتوليد استجابات أدق. ولكن التوسع المستمر يتطلب موارد ضخمة من الطاقة والمال.
وقد استقطب قطاع الذكاء الاصطناعي المولّد نحو 56 مليار دولار في رأس المال المغامر عام 2024، مع تكريس جزء كبير من هذه الأموال لبناء مراكز بيانات ضخمة تسببت في زيادة انبعاثات الكربون ثلاث مرات منذ 2018.
ومع استنفاد البيانات البشرية القابلة للاستخدام بحلول نهاية هذا العقد، فإن الشركات ستضطر إما لاستخدام البيانات التي أنشأها الذكاء الاصطناعي نفسه أو جمع بيانات خاصة من المستخدمين، ما يعرض النماذج لمخاطر أخطاء إضافية. وعلى الرغم من ذلك، لا يقتصر السبب في محدودية النماذج الحالية على الموارد فقط، بل يتعدى ذلك إلى القيود الهيكلية في طريقة تدريب هذه النماذج.
كما أشار راسل: “المشكلة تكمن في أن هذه النماذج تعتمد على شبكات ضخمة تمثل مفاهيم مجزّأة، ما يجعلها بحاجة إلى كميات ضخمة من البيانات”.
وفي ظل هذه التحديات، بدأ الباحثون في النظر إلى نماذج استدلالية متخصصة يمكن أن تحقق استجابات أكثر دقة. كما يعتقد البعض أن دمج تقنيات الذكاء الاصطناعي مع أنظمة تعلم آلي أخرى قد يفتح آفاقا جديدة.
وفي هذا الصدد، أثبتت شركة DeepSeek الصينية أن بإمكانها تحقيق نتائج متميزة بتكاليف أقل، متفوقة على العديد من نماذج الذكاء الاصطناعي التي تعتمد عليها شركات التكنولوجيا الكبرى في وادي السيليكون.
ورغم التحديات، ما يزال هناك أمل في التقدم، حيث يقول توماس ديتريش، الأستاذ الفخري لعلوم الحاسوب في جامعة ولاية أوريغون: “في الماضي، كانت التطورات التكنولوجية تتطلب من 10 إلى 20 عاما لتحقيق العوائد الكبيرة. وهذا يعني أن هناك فرصة للابتكار بشكل كبير في مجال الذكاء الاصطناعي، رغم أن العديد من الشركات قد تفشل في البداية”.
محافظ بني سويف يؤدي صلاة عيد الفطر الميارك بساحة مسجد عمر بن عبدالعزيز