حوار مع صديقي ال ChatGPT الحلقة (60)

د. أحمد جمعة صديق
جامعة الزعيم الازهري

حوار اليوم:
تعددت استخدامات الذكاء الاصطناعي (AI) بشكل كبير في السنوات الأخيرة، مما أثار قلقاً حول تأثيره على سوق العمل، فبعض الوظائف قد تتأثر بالذكاء الاصطناعي،ما هي هذه الوظائف، مع توضيح التهديدات المحتملة لوظائف أخرى.
***********************
• تعددت استخدامات الذكاء الاصطناعي (AI) بشكل كبير في السنوات الأخيرة، مما أثار قلقاً حول تأثيره على سوق العمل.

إليك بعض الوظائف التي قد تتأثر بالذكاء الاصطناعي، بالإضافة إلى توضيح التهديدات المحتملة لوظائف أخرى:
وظائف قد تتأثر بالذكاء الاصطناعي
1. وظائف خدمة العملاء:
o استخدام الدردشة الآلية (Chatbots) لتقديم الدعم الفني والإجابة على الاستفسارات.
2. القيادة الذاتية:
o سائقو الشاحنات والسيارات قد يتعرضون للتغيير مع تطور المركبات ذاتية القيادة.
3. التحليل المالي:
o يقوم الذكاء الاصطناعي بتحليل البيانات المالية والتنبؤ بالسوق بشكل أسرع وأكثر دقة.
4. التصنيع:
o استخدام الروبوتات لأتمتة خطوط الإنتاج، مما يقلل من الحاجة للعمالة اليدوية.
5. التحرير والتدقيق اللغوي:
o أدوات الذكاء الاصطناعي التي تساعد في تصحيح الأخطاء اللغوية وتحرير النصوص.
تهديدات محتملة لوظائف أخرى
• الوظائف الروتينية: الوظائف التي تعتمد على المهام المتكررة قد تكون الأكثر عرضة للإلغاء، مثل إدخال البيانات.
• المهن الإبداعية: حتى بعض المهن الإبداعية، مثل التصميم الجرافيكي أو الكتابة، قد تتأثر، حيث يمكن للذكاء الاصطناعي إنشاء محتوى أصلي.
• الرعاية الصحية: بعض وظائف التمريض أو التحليل الطبي قد تتعرض للتغيير مع استخدام أدوات الذكاء الاصطناعي لتحليل الصور الطبية أو تقديم الرعاية.
الخلاصة
بينما يعزز الذكاء الاصطناعي الكفاءة ويزيد الإنتاجية، فإنه يطرح تحديات تتعلق بالوظائف. من المهم أن يتم إعداد القوى العاملة لمواجهة هذه التغييرات من خلال التعليم والتدريب المستمر.
كيف يمكن للبشر التكيف مع هذه التغيرات في سوق العمل؟
ما هي الصناعات الأقل عرضة للتأثر بالذكاء الاصطناعي؟
هل هناك وظائف جديدة ستنشأ بفضل الذكاء الاصطناعي
كيف يمكن للبشر التكيف مع هذه التغيرات في سوق العمل؟
1. التعليم والتدريب المستمر:
o يجب على الأفراد الاستثمار في تعلم مهارات جديدة تتماشى مع احتياجات السوق المتغيرة، مثل التعلم عن الذكاء الاصطناعي وتحليل البيانات.
2. تطوير المهارات البشرية:
o التركيز على المهارات التي يصعب على الذكاء الاصطناعي محاكاتها، مثل التفكير النقدي، الإبداع، والتواصل الفعّال.
3. التكيف مع التكنولوجيا:
o تعلم كيفية استخدام الأدوات التكنولوجية الحديثة التي تعتمد على الذكاء الاصطناعي، مما يزيد من الكفاءة في العمل.
4. المرونة في العمل:
o الاستعداد للانتقال بين الصناعات أو المهام، حيث قد تتطلب بعض المجالات الجديدة مهارات متنوعة.
الصناعات الأقل عرضة للتأثر بالذكاء الاصطناعي
1. الرعاية الصحية:
o بالرغم من استخدام الذكاء الاصطناعي في بعض المجالات، إلا أن الوظائف التي تتطلب التعاطف والعناية الشخصية ستظل بحاجة إلى البشر.
2. التعليم:
o المعلمون والموجهون يوفرون تفاعلات إنسانية ودعمًا عاطفيًا يصعب على الذكاء الاصطناعي تقديمه.
3. المهن الإبداعية:
o الصناعات التي تتطلب الإبداع والفن، مثل الفنون الجميلة، التصميم، والكتابة الأدبية، قد تكون أقل عرضة للتأثر.
4. الصناعات الحرفية:
o المهن التي تتطلب مهارات يدوية متخصصة، مثل الحرف اليدوية والتقليدية، قد تظل محمية من الأتمتة.
وظائف جديدة ستنشأ بفضل الذكاء الاصطناعي
1. محللو بيانات الذكاء الاصطناعي:
o متخصصون في تحليل البيانات الناتجة عن أنظمة الذكاء الاصطناعي وتحويلها إلى رؤى استراتيجية.
2. مهندسو الذكاء الاصطناعي:
o تطوير وتصميم أنظمة الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي.
3. مدربو الذكاء الاصطناعي:
o مسؤولون عن تدريب أنظمة الذكاء الاصطناعي على التفاعل بشكل أكثر دقة مع المستخدمين.
4. خبراء أخلاقيات الذكاء الاصطناعي:
o متخصصون في دراسة التأثيرات الأخلاقية والاجتماعية لاستخدام الذكاء الاصطناعي.
5. منسقو الإنسان والآلة:
o يعملون على تحقيق التوازن بين العمل البشري والآلي لضمان الأداء الفعال.
الخلاصة
التكيف مع التغيرات في سوق العمل يتطلب التفكير الاستباقي والتعليم المستمر. بينما قد تتأثر بعض الصناعات، إلا أن هناك فرصًا جديدة ومجالات جديدة ستظهر بفضل الابتكارات التكنولوجية.
استخدام الدردشة الآلية (Chatbots) لتقديم الدعم الفني والإجابة على الاستفسارات.
القيادة الذاتية:
سائقو الشاحنات والسيارات قد يتعرضون للتغيير مع تطور المركبات ذاتية القيادة.
التحليل المالي:
يقوم الذكاء الاصطناعي بتحليل البيانات المالية والتنبؤ بالسوق بشكل أسرع وأكثر دقة.
التصنيع:
اعطعنا امثلة خية لهذه التطبيقات الآن.
إليك بعض الأمثلة الواقعية لاستخدامات الذكاء الاصطناعي في المجالات التي ذكرتها:
1. الدردشة الآلية (Chatbots)
• مثال: Zendesk وDrift هما منصتان توفران خدمات الدردشة الآلية التي تساعد الشركات على تقديم دعم فني فوري للعملاء. هذه الروبوتات يمكنها التعامل مع استفسارات شائعة مثل استرجاع المنتجات أو تقديم معلومات عن الخدمات.
2. القيادة الذاتية
• مثال: شركة تسلا تستخدم تقنيات القيادة الذاتية في سياراتها، حيث يمكن للسائقين تفعيل نظام Autopilot الذي يساعد في التحكم في السيارة في ظروف معينة مثل القيادة على الطرق السريعة.
3. التحليل المالي
• مثال: Bloomberg Terminal يستخدم الذكاء الاصطناعي لتحليل البيانات المالية بشكل آني. يساعد المستثمرين في اتخاذ قرارات مستنيرة من خلال تقديم تحليلات وتنبؤات دقيقة بناءً على البيانات الحالية.
4. التصنيع
• مثال: شركة GE (جنرال إلكتريك) تستخدم الذكاء الاصطناعي في خطوط إنتاجها لتحليل البيانات من الآلات، مما يساعد في التنبؤ بالأعطال قبل حدوثها، وبالتالي زيادة كفاءة الإنتاج وتقليل التكاليف.
5. الرعاية الصحية
• مثال: IBM Watson Health يستخدم الذكاء الاصطناعي لتحليل البيانات الطبية وتوفير توصيات علاجية للأطباء، مما يساعد في تحسين نتائج المرضى.
6. التجارة الإلكترونية
• مثال: أمازون تستخدم خوارزميات الذكاء الاصطناعي لتقديم توصيات شخصية للعملاء بناءً على سلوكهم الشرائي السابق، مما يزيد من فرص الشراء.
7. التوظيف
• مثال: LinkedIn يستخدم الذكاء الاصطناعي لمطابقة المرشحين مع الوظائف المناسبة بناءً على مهاراتهم وتجاربهم السابقة.
الخلاصة
تتوسع استخدامات الذكاء الاصطناعي بشكل متزايد في مختلف المجالات، مما يساهم في تحسين الكفاءة وتقليل التكاليف. هذه الأمثلة تعكس كيف يؤثر الذكاء الاصطناعي على الحياة اليومية والعمل.
ما هي التحديات التي تواجه استخدام الذكاء الاصطناعي في هذه المجالات؟
هل يمكنك ذكر أمثلة أخرى لشركات تستخدم الذكاء الاصطناعي في التصنيع؟
كيف يمكن للذكاء الاصطناعي أن يحسن من دقة التنبؤات المالية؟
التحديات التي تواجه استخدام الذكاء الاصطناعي
1. البيانات الضخمة:
o تحتاج أنظمة الذكاء الاصطناعي إلى كميات كبيرة من البيانات لتكون فعالة. الحصول على بيانات نظيفة وموثوقة يمكن أن يكون تحدياً.
2. الأخلاقيات والخصوصية:
o هناك مخاوف بشأن كيفية استخدام البيانات الشخصية والامتثال للقوانين مثل GDPR. يجب أن تتعامل الشركات بحذر مع خصوصية المستخدمين.
3. تكلفة التنفيذ:
o تطوير وتنفيذ أنظمة الذكاء الاصطناعي يمكن أن يكون مكلفاً، مما قد يكون عقبة أمام الشركات الصغيرة.
4. فهم تقنية الذكاء الاصطناعي:
o نقص الفهم حول كيفية عمل الذكاء الاصطناعي قد يؤدي إلى مقاومة من قبل الموظفين أو صعوبة في استخدامه بفعالية.
5. الاعتماد المفرط:
o قد يؤدي الاعتماد الكبير على الذكاء الاصطناعي إلى فقدان المهارات البشرية أو عدم القدرة على اتخاذ القرارات بدون مساعدة التكنولوجيا.
أمثلة أخرى لشركات تستخدم الذكاء الاصطناعي في التصنيع
1. Siemens:
o تستخدم الذكاء الاصطناعي لتحسين عمليات الإنتاج وتقليل الفاقد في مصانعها.
2. Boeing:
o تستخدم الذكاء الاصطناعي في عمليات التصميم والإنتاج لتقليل الأخطاء وزيادة الكفاءة.
3. FANUC:
o تستخدم الروبوتات الذكية والذكاء الاصطناعي في خطوط الإنتاج لتحسين السرعة والدقة.
4. Bosch:
o تعتمد على الذكاء الاصطناعي لتحسين عمليات التصنيع وتوقع الأعطال في المعدات.
كيف يمكن للذكاء الاصطناعي أن يحسن من دقة التنبؤات المالية
1. تحليل البيانات الكبيرة:
o يمكن للذكاء الاصطناعي تحليل كميات هائلة من البيانات المالية والتاريخية في وقت قصير لتحديد الأنماط والتوجهات.
2. التعلم الآلي:
o استخدام خوارزميات التعلم الآلي لتطوير نماذج تنبؤية تستند إلى البيانات التاريخية، مما يسمح بتحسين التوقعات بمرور الوقت.
3. التنبؤ بالمخاطر:
o يمكن للذكاء الاصطناعي تحديد المخاطر المحتملة من خلال تحليل البيانات الاقتصادية والسياسية والاجتماعية، مما يساعد في اتخاذ قرارات مستنيرة.
4. التفاعل الفوري مع الأسواق:
o يمكن للأنظمة القائمة على الذكاء الاصطناعي تعديل التوقعات بشكل فوري استجابةً للتغيرات في السوق، مما يزيد من دقتها.
5. تحليل المشاعر:
o يمكن للذكاء الاصطناعي تحليل مشاعر المستثمرين من خلال وسائل التواصل الاجتماعي والأخبار، مما يساعد في توقع تحركات السوق.
الخلاصة
بينما يواجه الذكاء الاصطناعي تحديات متعددة، فإن استخدامه في مجالات مثل التصنيع والمالية يمكن أن يؤدي إلى تحسينات كبيرة في الكفاءة والدقة. يتطلب ذلك فهماً دقيقاً للتقنية وتطبيقها بشكل مسؤول.
ما هي أفضل الممارسات لتقليل مخاطر الاعتماد المفرط على الذكاء الاصطناعي؟
هل هناك أمثلة أخرى لشركات تستخدم الذكاء الاصطناعي في تحليل المشاعر المالية؟
كيف يمكن معالجة مشكلة الحصول على بيانات نظيفة وموثوقة للذكاء الاصطناعي؟
أفضل الممارسات لتقليل مخاطر الاعتماد المفرط على الذكاء الاصطناعي
1. التوازن بين البشر والآلات:
o يجب استخدام الذكاء الاصطناعي كأداة تكمل القدرات البشرية بدلاً من الاعتماد عليه بالكامل. يجب أن يبقى العنصر البشري جزءًا من عملية اتخاذ القرار.
2. التدريب والتثقيف:
o توفير التدريب المستمر للموظفين حول كيفية استخدام الذكاء الاصطناعي بشكل فعّال والتعرف على حدوده.
3. مراقبة الأداء:
o إنشاء آليات لمراقبة أداء أنظمة الذكاء الاصطناعي بانتظام لضمان دقتها وكفاءتها.
4. تقييم الأخطاء:
o تحليل الأخطاء الناتجة عن أنظمة الذكاء الاصطناعي وتحديد الأسباب الجذرية لتحسين الأنظمة في المستقبل.
5. تطوير استراتيجيات الطوارئ:
o وضع خطط بديلة في حال فشل الأنظمة أو حدوث أخطاء كبيرة، لضمان استمرارية العمل.
أمثلة أخرى لشركات تستخدم الذكاء الاصطناعي في تحليل المشاعر المالية
1. Bloomberg:
o تستخدم تقنيات الذكاء الاصطناعي لتحليل الأخبار والمقالات المالية عبر الإنترنت لفهم المشاعر المحيطة بالأسواق.
2. Thomson Reuters:
o تستخدم أدوات تحليل المشاعر لاستخراج الانطباعات العامة حول الشركات من الأخبار ووسائل التواصل الاجتماعي.
3. MarketPsych:
o تقدم خدمات تحليل المشاعر باستخدام الذكاء الاصطناعي لفهم التأثيرات النفسية على الأسواق المالية.
كيفية معالجة مشكلة الحصول على بيانات نظيفة وموثوقة للذكاء الاصطناعي
1. تنظيف البيانات:
o استخدام أدوات وتقنيات لتحليل البيانات وتنظيفها، مثل إزالة القيم المفقودة أو تصحيح الأخطاء.
2. توحيد البيانات:
o ضمان توحيد تنسيق البيانات من مصادر مختلفة لتسهيل عملية التحليل.
3. استخدام مصادر موثوقة:
o الاعتماد على مصادر بيانات موثوقة ومعروفة لجمع البيانات، مثل المؤسسات الحكومية أو الشركات المعتمدة.
4. التحقق من جودة البيانات:
o إجراء اختبارات جودة دورية للبيانات للتحقق من دقتها وموثوقيتها.
5. التعاون مع خبراء البيانات:
o العمل مع علماء البيانات أو المتخصصين لتحسين عمليات جمع البيانات وتنظيفها.
الخلاصة
تقليل مخاطر الاعتماد المفرط على الذكاء الاصطناعي يتطلب موازنة بين التكنولوجيا والقدرات البشرية، مع التركيز على التدريب والمراقبة. من خلال استخدام استراتيجيات فعالة لجمع وتنظيف البيانات، يمكن للشركات تعزيز دقة وموثوقية أنظمتها الذكية.
• تستخدم IBM Watson Health الذكاء الاصطناعي لتحليل البيانات الطبية وتوفير توصيات علاجية للأطباء، مما يساعد في تحسين نتائج المرض هل من تفاصيل اوفي في هذا الخصوص؟
IBM Watson Health هو منصة تستخدم الذكاء الاصطناعي لتحسين الرعاية الصحية من خلال تحليل البيانات الطبية وتوفير رؤى قيمة للأطباء والباحثين. إليك تفاصيل أوفى حول كيفية استخدامه:
1. تحليل البيانات الطبي جمع البيانات: يقوم Watson Health بجمع وتحليل كميات هائلة من البيانات الصحية، بما في ذلك السجلات الطبية الإلكترونية، والبحوث العلمية، والمقالات الطبية، والتقارير السريرية التعلم الآلي: يستخدم تقنيات التعلم الآلي لفهم الأنماط والعلاقات في البيانات، مما يساعد في تطوير نماذج تنبؤية دقيقة.
2. تقديم توصيات علاجية
• تشخيص الأمراض: يمكن لـ Watson Health تحليل الأعراض والتاريخ الطبي للمريض وتقديم اقتراحات حول التشخيص المحتمل.
• خيارات العلاج: يوفر النظام توصيات حول خيارات العلاج بناءً على بيانات المريض، بما في ذلك الأدوية المتاحة، والعلاجات السريرية، والبحوث الحديثة.
3. تحسين نتائج المرضى
• الرعاية الشخصية: يساعد Watson الأطباء في اتخاذ قرارات مستندة إلى بيانات دقيقة، مما يؤدي إلى خطط علاجية مخصصة لكل مريض.
• تحديد المخاطر: يمكن للنظام تحديد المرضى الذين قد يكونون في خطر أكبر بناءً على بياناتهم الصحية، مما يساعد في اتخاذ تدابير وقائية مبكرة.
4. دعم البحث الطبي
• تحليل الأبحاث السريرية: يساعد في تسريع عملية البحث من خلال تحليل البيانات السريرية واستخراج المعلومات القيمة، مما يسهل العثور على معلومات حول العلاجات الجديدة.
• دعم تطوير الأدوية: يساهم في تسريع تطوير الأدوية من خلال تحليل الاستجابة المحتملة للعلاجات الجديدة.
5. التعاون مع المؤسسات الصحية
• شراكات: تعمل IBM Watson Health مع مستشفيات ومؤسسات صحية عالمية، مثل مستشفى "مايو كلينيك" و"أسترا زينيكا"، لتطبيق تقنياتها في بيئات حقيقية.
6. التطبيقات العملية
• السرطان: تم استخدام Watson في مجالات مثل علاج السرطان، حيث يقدم توصيات علاجية تستند إلى بيانات المرضى والأبحاث السريرية المتاحة.
• أمراض القلب: يساعد في تحليل المخاطر وتقديم توصيات للعلاج في حالات مرضى القلب.
الخلاصة
تعتبر IBM Watson Health مثالاً رائداً على كيفية استخدام الذكاء الاصطناعي لتحسين الرعاية الصحية من خلال تحليل البيانات وتقديم توصيات مبنية على الأدلة. يساهم هذا النظام في تعزيز قدرة الأطباء على اتخاذ قرارات مستنيرة، مما يؤدي إلى تحسين نتائج المرضى وجودة الرعاية الصحية بشكل عام.
• هل تمكن هذه التطبيقات من الاستغناء عن اطباء الاشعة مثلا؟
تطبيقات الذكاء الاصطناعي مثل IBM Watson Health قد تساهم في تحسين كفاءة عمل أطباء الأشعة، لكنها لا تهدف بالضرورة إلى الاستغناء عنهم. إليك بعض النقاط المتعلقة بهذا الموضوع:
1. دعم الأطباء بدلاً من الاستغناء عنهم
• تحليل الصور: يمكن للذكاء الاصطناعي تحليل الأشعة السينية، والرنين المغناطيسي، والتصوير المقطعي بشكل أسرع من البشر، مما يمكن الأطباء من تحديد الحالات المرضية بسرعة أكبر.
• تسريع العملية: يساعد الذكاء الاصطناعي في تسريع عملية قراءة الصور، مما يتيح للأطباء التركيز على الحالات الأكثر تعقيدًا.
2. تحسين دقة التشخيص
• تقليل الأخطاء: يمكن للأنظمة المدعومة بالذكاء الاصطناعي تقليل الأخطاء في التشخيص من خلال تقديم تحليلات دقيقة ومبنية على كميات ضخمة من البيانات.
• التعلم من البيانات: تستخدم هذه الأنظمة تقنيات التعلم العميق لتحسين دقتها مع مرور الوقت، بناءً على البيانات التي تتلقاها.
3. تكنولوجيا مساعدة
• أداة مساعدة: تعتبر هذه التطبيقات أدوات مساعدة للأطباء، وليس بديلاً عنهم. الأطباء لا يزالون بحاجة إلى تحليل السياق الطبي الكامل والتاريخ الشخصي للمريض.
4. الرعاية الشخصية
• التفاعل البشري: لا يمكن للذكاء الاصطناعي تقديم الدعم العاطفي أو التفاعل البشري الذي تقدمه الطواقم الطبية. هذا الجانب مهم جداً في الرعاية الصحية.
5. أمثلة على الاستخدام
• أنظمة مثل Aidoc وZebra Medical Vision: تستخدم الذكاء الاصطناعي لتحليل الصور الطبية، لكن الأطباء هم الذين يتخذون القرارات النهائية بناءً على هذه التحليلات.
الخلاصة
بينما يمكن أن يعزز الذكاء الاصطناعي كفاءة عمل أطباء الأشعة ويقلل من الوقت اللازم لتشخيص الحالات، فإنه لا يمكن أن يستغني عنهم بالكامل. الأطباء سيظلون ضروريين لتفسير النتائج، تقديم الرعاية الشخصية، واتخاذ القرارات الطبية المعقدة.



aahmedgumaa@yahoo.com  

المصدر: سودانايل