هل ستأخذ الذكاء الاصطناعي وظائفكم؟ ربما ليس الآن بعد، وفقا لدراسة واحدة

(SeaPRwire) –   هل سيأخذ الذكاء الاصطناعي وظائفنا؟ إذا استمعت إلى المدراء التنفيذيين في وادي السيليكون وهم يتحدثون عن قدرات أنظمة الذكاء الاصطناعي المتقدمة اليوم، قد تعتقد الإجابة “نعم، وقريبًا”.

ولكن ورقة بحثية جديدة نشرها باحثون في مختبر معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا لعلوم الحاسوب والذكاء الاصطناعي تشير إلى أن التوتر في مكان العمل قد يحدث بشكل أبطأ مما تتوقع.

درس الباحثون في مختبر معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا ليس فقط ما إذا كان الذكاء الاصطناعي قادرًا على أداء مهمة، ولكن أيضًا ما إذا كان من المنطقي اقتصاديًا بالنسبة للشركات استبدال البشر الذين يقومون بهذه المهام في سياق أوسع لسوق العمل.

وجدوا أنه في حين أن رؤية الكمبيوتر الاصطناعي قادرة اليوم على تأتمت مهام تمثل 1.6٪ من أجور العمال في الاقتصاد الأمريكي (باستثناء الزراعة)، فقط 23٪ من تلك الأجور (0.4٪ من الاقتصاد ككل) ستكون، بتكاليف اليوم، أرخص للشركات لتأتمتها بدلاً من دفع العمال البشريين. “بشكل عام، تشير نتائجنا إلى أن استبدال وظائف الذكاء الاصطناعي سيكون كبيرًا، لكن تدريجيًا أيضًا – وبالتالي هناك مجال لسياسة [الحكومة] وإعادة التدريب للتخفيف من تأثيرات البطالة”، يكتب المؤلفون.

من الأمثلة على المهام “رؤية” التي يمكن للذكاء الاصطناعي اليوم تحقيقها بشكل قابل للتطبيق، كما هو مذكور في الورقة، تحليل الصور من معدات التشخيص في المستشفى، أو فحص صناديق الأدوية للتأكد من احتوائها على العناصر الصحيحة. لكن المؤلفون يجادلون بأن هذه المهام غالبًا ما تكون مجزأة للغاية، بحيث لا يكون من الاقتصادي تأتمتها.

“حتى لو كان هناك بعض التغيير القادم، فهناك أيضًا بعض الوقت للتكيف معه”، يقول نيل طومسون، المؤلف الرئيسي للدراسة، لمجلة تايم. “لن يحدث بسرعة بحيث يلقي كل شيء في حالة من الفوضى مباشرة”.

ما لم يحدث ذلك. ركزت الدراسة فقط على رؤية الذكاء الاصطناعي – الأنظمة القادرة على الاعتراف وتصنيف الأشياء في الصور والفيديوهات – بدلاً من أنظمة أكثر مرونة مثل نماذج اللغة الكبيرة متعددة الوسائط، مثل جي بي تي 4 من أوبن أي آي. توقعت دراسة حديثة من أوبن أي آي أن 19٪ من عمال الولايات المتحدة قد يرون 50٪ من مهامهم في مكان العمل “متأثرة” بأنظمة مستوى جي بي تي 4 – تقدير أعلى بكثير من دراسة باحثي معهد ماساتشوستس التي تركز على رؤية الكمبيوتر فقط. سؤال حاسم للاقتصاد في عصر الذكاء الاصطناعي سيكون ما إذا كانت نتائج دراسة معهد ماساتشوستس تنطبق أيضًا على أدوات الذكاء العامة الأكثر “عمومية” – تلك التي تعد واعدة بتأتمت معظم أشكال العمل المعرفي الذي يمكن القيام به خلف شاشة الكمبيوتر.

وجد الباحثون في معهد ماساتشوستس أنه يمكن أن يكون مكلفًا بالنسبة للشركات “ضبط” أنظمة رؤية الكمبيوتر لجعلها ملائمة لمهمة محددة ومتخصصة. في حين قد يكون هذا الاستثمار ذو معنى بالنسبة للشركات الأكبر حجمًا، فإنه غالبًا لا يكون أرخص بالنسبة لمؤسسة صغيرة يمكنها ببساطة الاحتفاظ بعامل مدرب بالفعل يؤدي المهمة بشكل جيد. هذه الديناميكية هي أحد الأسباب الرئيسية، وفقًا لورقة معهد ماساتشوستس، التي لا تكون فيها جميع المهام التي يمكن للذكاء الاصطناعي القيام بها اليوم اقتصادية أيضًا لاستبدال البشر.

ومع ذلك، فإنه من غير الواضح ما إذا كان هذا الديناميكي سيستمر على مهام اللغة. لـ “ضبط” نموذج جي بي تي 4 لغوي لأداء مهمة معينة، يمكن ببساطة تزويده بقائمة مفصلة من القواعد المكتوبة. دراسة من أوبن أي آي في أغسطس الماضي وجدت أن جي بي تي 4 كان قادرًا على أداء مهمة مراقبة المحتوى على المنصات الرقمية بعد ضبطه باستخدام وثيقة سياسية مفصلة وعدد قليل من الأمثلة المصنفة. تشير هذه النتائج إلى أن النماذج اللغوية الكبيرة يمكن تطبيقها على مجموعة واسعة من المهام الاقتصادية بشكل أسرع وأرخص بكثير من نماذج رؤية الكمبيوتر.

“من المحتمل تمامًا أن تكون عملية تخصيص النماذج اللغوية الكبيرة أسهل من تخصيص أنظمة رؤية الكمبيوتر، وأن هذا قد يؤدي إلى اعتماد أكبر في الاقتصاد”، يقول طومسون لمجلة تايم. ومع ذلك، “ما دام فريق هندسي صغير لا زال مطلوبًا لدمج النظام في عمليات الشركة، فإن التكاليف لا تزال مقيدة”.