لندن-أخبار المال والأعمال- أدت العولمة وظهور الحوسبة المكتبية إلى إفراغ الطبقة الوسطى في أمريكا – مدمرة مجتمعات مبنية على التصنيع ومنتقصة من قيمة المهارات الإدارية، لمصلحة نخبة صغيرة.
قد يساعد الذكاء الاصطناعي التوليدي على استعادة التوازن، ومنح الأشخاص الذين ليس لديهم تعليم جامعي الأدوات التي يحتاجون إليها للقيام بمزيد من أعمال المتخصصين، وكسب أجور أعلى وسد الفجوة مع أصحاب المداخيل العالية. هذه رسالة ديفيد أوتور المتفائلة، وهو أستاذ اقتصاد في معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا، الذي كان عمله السابق حول ما يسمى بصدمة الصين بمنزلة أساس لإعادة التفكير في السياسة التجارية الأمريكية.
تتناقض وجهة نظره المتفائلة مع التحذيرات التي أصدرها اقتصاديون آخرون يعتقدون أن الذكاء الاصطناعي يمكن أن يترك كثيرا من العمال وراءه ويرسخ عدم المساواة القائمة، قبل أن يؤتي ثماره في زيادة الإنتاجية.
يقول أوتور، الذي أمضى حياته المهنية في استكشاف كيفية تأثير التغيير التكنولوجي في الوظائف، والأجور وعدم المساواة، إن أحدث التطورات في الذكاء الاصطناعي تأتي في وقت يتسم بنقص العمالة. مع التخطيط الصحيح، يمكن استخدام الذكاء الاصطناعي لجعل مهارات الأشخاص أكثر قيمة، بدلا من الحلول محلها.
في هذه المقابلة، يتحدث عن المخاطر التي يشكلها الذكاء الاصطناعي على الأسواق الناشئة بشكل خاص، لكن أيضا عن إمكانية إعادة بناء وظائف الطبقة الوسطى على خلفية سوق العمل الضيقة في مرحلة ما بعد الجائحة.
دلفين شتراوس: ديفيد، لقد قضيت أعواما عديدة في استكشاف كيفية تأثير التغيير التكنولوجي في العاملين. ما رأيك في الادعاءات المتباينة بشكل كبير التي يتم تقديمها حول التأثير التحويلي للذكاء الاصطناعي؟ ما الذي شهدناه تاريخيا ولماذا قد يكون الأمر مختلفا هذه المرة؟
ديفيد أوتور: أعتقد حقا أن الذكاء الاصطناعي مختلف. ما يجعله مختلفا بشكل أساسي هو نوع المشكلات التي يمكن تطبيقه عليها. تعد الحوسبة الكلاسيكية رائعة في اتباع القواعد وتشغيل الأدوات وتنفيذ الإجراءات المفهومة جيدا التي يمكننا إضفاء الطابع الرسمي عليها بشكل كامل وتنظيمها وتشغيل الآلة دون أي حكم أو حل مشكلة أو منطق سليم.
هذه الحاجة إلى تنظيم كل شيء كانت عائقا أمام كثير من الأشياء التي يمكننا أتمتها لأن كثيرا من الأشياء التي نقوم بها بانتظام، لا نعرف كيف نقوم بها. لا نعرف كيف نتوصل إلى حجة مقنعة أو نطور فرضية أو نصنع رسما إبداعيا. كما لا نعرف حتى كيف نقرر أيا من الأطباق التي نختارها من "المجلى" لغسلها وتجهيز طاولة وطهي الطعام. لدينا كل هذه القدرات التي نفهمها ضمنيا لكن ليس بشكل جلي.
كانت الحاجة إلى الفهم الصريح العائق الرئيس أمام الحوسبة. الذكاء الاصطناعي يتغلب على هذا العائق لأنه يتعلم ضمنيا أيضا.
إنه يتعلم من الأمثلة والتفكير الإحصائي أو الاستدلال الإحصائي والعثور على الروابط بين الأشياء، وهو قادر على ربط فكرة بأخرى.
إنه لا يتبع مجموعة من القواعد المحددة مسبقا. وهذا يسمح له بالقيام بجميع أنواع المهام التي تتطلب الحكم والاستدلال والمرونة التي لم تكن خاضعة في السابق للأتمتة.
قد يكون ذلك الكتابة. كما يمكن أن يكون عدة مهام بحثية. قد يكون صنع القرار. حيث تتطلب كثيرا من مهام صنع القرار التعقل وحسن التمييز – في الإدارة، وفي قيادة الطائرة، لذلك أعتقد أنه سيحدث تغييرا، جوهريا، في مجموعة الأشياء التي يمكننا فيها استخدام أجهزة الحاسوب بفاعلية.
من المهم أن تضع في حسبانك أن ليس كل ما نستخدم التكنولوجيا فيه آليا. في الأغلب ما تزودنا التكنولوجيا بالأدوات. سيكون عملنا غير متصور دون أجهزة الحاسوب الشخصية. لن ترغب في أن تكون عامل بناء أسقف إذا لم يكن لديك مسدس مسمار هوائي لتستخدمه على الألواح الخشبية. ولن ترغب في أن تكون مراقبا لحركة المرور الجوية إذا لم يكن لديك نظام تحديد المواقع العالمي، وراديو ثنائي الاتجاه وشبكة رادار.
تزودنا كثير من التكنولوجيات بأدوات، لكن هذه الأدوات لها مجالات مختلفة حيث تحل محلنا أو تكملنا. لقد حلت أجهزة الحاسوب محلنا في تنفيذ الإجراءات المستندة إلى القواعد وساعدتنا عندما نحتاج إلى هذه المعلومات لاتخاذ قرارات أفضل.
أعتقد أن الذكاء الاصطناعي سيغير مدى توافر أنواع معينة من الخبرة.
في بعض النواحي، جعلت العقود الأربعة الماضية الخبرة المهنية نادرة بشكل متزايد، مقارنة بالطلب، لأنها أزالت كل العقبات في جميع الحسابات الأخرى، واسترجاع المعلومات وفرزها وحفظها. تركنا هذا في وضع صنع القرار. كيف نخطط؛ كيف نهتم بالمريض؟ كيف نصمم برمجية؟ كيف نقرأ موجزا قانونيا؟ وبشكل ما، تركت جميع المهام التقديرية الصعبة للناس لأن جميع المهام المستندة إلى القواعد تم تنفيذها على الفور ودون تكلفة.
دلفين شتراوس: هل هذا يعني أن الذكاء الاصطناعي هو حيث تبدأ الأتمتة في إلحاق الضرر بذوي الأجور العالية؟
ديفيد أوتور: من الممكن قول ذلك لكن هذا ليس محور تركيزي – من الصعب أن نشعر بالأسى على صعود عدم المساواة وانهياره في آن واحد. لقد ساعدت الحوسبة بالتأكيد المتخصصين في وظائف ذوي الياقات البيضاء، والحاصلين على درجة الماجستير والدكتوراه ودكتوراه القانون وماجستير إدارة الأعمال وما إلى ذلك. لقد ساعدت الحوسبة على جعلها نادرة للغاية. يمكننا أن نرى ذلك ليس فقط في الأجور الآخذة في الارتفاع، لكن في حقيقة أنهم يعملون ساعات أكثر بكثير مما اعتادوا عليه. أعتقد أن الذكاء الاصطناعي سيقلل من عقبة الخبرة في بعض المجالات، لكن هذا يمكن أن يكمل مجالات أخرى.
هناك كثير من المسارات حيث يكون هناك حكم ابتدائي، مكتسب عن طريق الخبرة أو التدريب، يحده حد أعلى من المعرفة الفنية أو المحددة.
على سبيل المثال، إذا كنت ممرضا ممارسا، يمكنك القيام بكثير من مهام الرعاية لكن ليس جميعها – لكن في الولايات المتحدة، كان هناك ابتكار كبير. قبل 20 عاما، لم يكن هناك أحد مسموح له غير الطبيب بوصف الأدوية والتشخيص والعلاج. الآن يمكن للممرض الممارس القيام بهذه المهمة، مدعوما بكثير من التكنولوجيا التي تتيح الوصول إلى السجلات الطبية الإلكترونية، والمعلومات التشخيصية، والبرامج الإشرافية التي تقول، لا تضع هذين العقارين معا.
يتمثل الاستخدام الجيد للذكاء الاصطناعي في أنه يمكن الأشخاص ذوي الخبرة التأسيسية أو الحكم الابتدائي من القيام بمزيد من أعمال الخبراء بخبرة أقل. مثال الممرض الممارس هو مثال محوري. إننا نتولى المهام الأكثر تميزا ونسمح لشخص يتمتع بمهارات أقل من النخبة بأدائها. الممرضون الممارسون هم مهنيون ذوو مهارات عالية لكن لديهم خمسة أعوام أقل من التعليم مقارنة بالأطباء.
أعتقد أن هذا شيء يمكننا استخدام الذكاء الاصطناعي فيه في كثير من الأماكن الأخرى. لقول الأمر بعبارات اقتصادية بسيطة، فإن السؤال الذي يجب طرحه هو لمن يعد الذكاء الاصطناعي بديلا ولمن هو مكمل؟
إذا كان بديلا بشكل كامل، وإذا كان يأخذ شكلا من أشكال الخبرة التي لديك ويقدمها مجانا، فهذه ليست أخبارا جيدة. إذا كنت سائق تاكسي في لندن وقضيت أعواما في حفظ جميع شوارع لندن والآن، يمكن لأي شخص آخر فعل ما يمكنك فعله بالضبط، وفجأة لم تعد هذه الخبرة نادرة، أليس كذلك؟
دلفين شتراوس: ما الذي أخبرتك به دراستك الأخيرة حول الوظائف الشاغرة حول المهارات التي بدأت تصبح ذات قيمة كبيرة أو قليلة لدى أصحاب العمل في واجهة الذكاء الاصطناعي؟
ديفيد أوتور: نرى انخفاضا في التوظيف في الشركات التي تتبنى الذكاء الاصطناعي في بعض المهام التي تعد أن الذكاء الاصطناعي مناسب لها – معالجة المعلومات، وبعض ترميز البرمجيات، ومهام صنع القرار. لكنني لا أعتقد أن هذا بأي حال من الأحوال وصف كامل لما سيحدث.
إن اكتشاف كيفية إعادة تخصيص العمل وإعادة تصميمه يمثل تحديا بالفعل في تصميم الوظائف، بالنظر إلى الأدوات المتوافرة الآن. في الأغلب ما يستغرق هذا وقتا طويلا لاكتشافه.
على سبيل المثال، تم تغيير مهنة الكتبة بشكل كبير بسبب أجهزة الحاسوب. هناك عدد أقل من الكتبة لكن أولئك الذين بقوا يقومون بعمل أصعب بكثير، لأنهم لا يقومون بعملية الطباعة وحفظ الملفات والتدقيق الإملائي. بل يقومون بالتدقيق، وتنظيم السفر والأحداث، ومعالجة النفقات.
أعتقد أن الذكاء الاصطناعي سيوفر لنا مجموعة مشابهة من الفرص وعلينا استخدامها بشكل جيد. آمل أن نتمكن من استخدام الذكاء الاصطناعي لاستعادة قيمة المهارات التي يحتفظ بها الأشخاص الذين ليس لديهم درجة عالية من التعليم الرسمي.
دعيني فقط أحاول توليف هذه النقطة حول الإكمال أو الاستبدال.
لنتخيل، لإعطائك مثالا ملموسا للغاية، أريد أن أعيد تسليك منزلي. لدي بعض الوقت هذا الأحد وسأقوم بإزالة صندوق الكهرباء واستبداله بصندوق قاطع تيار عال. يمكنني أن أذهب إلى منصة يوتيوب وأرى مقاطع فيديو حول كيفية القيام بذلك. الآن، لنفترض أنني لم أكن أعرف أي شيء عن الأعمال الكهربائية. سأقوم بالتأكيد بصعق نفسي أو حرق منزلي، لأنني لا أعرف كيفية التعامل مع الأسلاك ذات التيار العالي. لا أعرف كيف أجرد سلكا. ولا أعرف كيف أضع الدوائر الكهربائية معا. لا أعرف كيف أقوم بإجراء اختبار. سيكون الأمر فظيعا.
ومع ذلك، لنفترض أن لدي بعض المهارات في الأعمال الكهربائية، لكنني لم أستبدل علبة القواطع الكهربائية مطلقا. سيكون الوصول إلى منصة يوتيوب مفيدا حقا بالنسبة لي. إنه ليس بديلا عن الخبرة، بل هو مكمل لها. إلى حد ما، إنه يسمح لي باكتساب الخبرة التأسيسية نفسها وتطبيقها على مجموعة أوسع من المهام. أعتقد أن هناك كثيرا من الوظائف التي ستبدو هكذا.
دلفين شتراوس: بالتأكيد هناك مناسبات حيث يعمل الذكاء الاصطناعي على تعزيز مجموعة ما وإزاحة مجموعة أخرى؟ تسمح لي خدمة الترجمة من منصة جوجل بقراءة بيان صحافي باللغة العبرية على سبيل المثال، لكنها تجعل المترجمين عاطلين عن العمل.
ديفيد أوتور: طبعا. لم أقصد الإشارة إلى أن الجميع رابحون أو أن الجميع أفضل حالا. الحال ليست كذلك بالتأكيد ولم تكن كذلك أبدا.
لا توجد تكنولوجيات تقريبا يمكنني التفكير فيها، التي تعد مهمة لم تقم بتشريد مجموعة من الأشخاص حتى أثناء استفادة مجموعة أخرى منها. هذه هي الحال تماما في الإنتاج الضخم وتشريد الحرفيين من المجال. وهذا صحيح بالنسبة للتكنولوجيا الزراعية التي تسببت في ترك كثير من الناس للمزارع وراءهم. وسيكون هذا صحيحا بالنسبة للأتمتة والتصنيع، خاصة ثورة الحاسوب، وقد حدث ذلك أيضا في كثير من أعمال ذوي الياقات البيضاء.
أعتقد بالتأكيد أن هناك مهنا، بعضها ذات قيمة، ستستبدل مباشرة. المترجمون، بعض هؤلاء سينجون، لكنهم سيكونون غاية التميز. كثير من الأشخاص الذين يعملون في مكتب الخدمات في العالم النامي، والذين يترجمون الرموز البرمجية من كوبول إلى بايثون – يمكن إنجاز هذا العمل بكفاءة أكبر الآن. أو الأشخاص الذين يأخذون الشرائح الخاصة بك ويطبقون نموذج مكنزي – إنها حقا مهمة جيدة للذكاء الاصطناعي.
أو يمكنك القول، أنا ذاهب إلى لندن في نهاية هذا الأسبوع – جد لي رحلات طيران وفندق ومكان لتناول الطعام. يمكن أن يكون لديك آلة تفعل ذلك. أعتقد بالتأكيد أن هناك وظيفة ستفقد.
دلفين شتراوس: هل من المحتمل أن يكون هناك تأثير أكبر للاستبدال في البلدان النامية؟
ديفيد أوتور: أنا قلق للغاية بشأن هذا. هناك كثير من مهام الدعم المهني التي نعهد بها إلى الفلبين، ونعهد بها إلى مومباي وما إلى ذلك. لا أعتقد أن كل شيء سيذهب على الفور وسيتحسن وضع بعضها. يمكنك القول، إن الذكاء الاصطناعي سيكون رخيص جدا وجيد جدا لدرجة أن الجميع سيرغب في استخدامه طوال الوقت. يمكن أن يحدث هذا، كما هي الحال مع شركة أوبر. حيث جعلت شركة أوبر النقل أكثر كفاءة لكنها ساعدت مزيدا من الأشخاص على العمل في خدمات النقل، لأن استجابة الطلب كانت قوية للغاية.
لكنني لست متأكدا – لا يوجد سوى عدد قليل من عروض بوربوينت التقديمية الرائعة التي يمكن للعالم تحملها. لذلك أنا قلق للغاية بشأن هذا الأمر. ولا يقتصر الأمر على البلدان النامية فقط. لطالما اعتقد الطلاب الجامعيون في معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا، حسنا، يمكنني دائما الرجوع إلى الترميز. والآن يعتقدون أنهم لا يستطيعون القيام بذلك. سيصل هذا الشعور إلى صفوف العاملين ذوي الياقات البيضاء المهرة أكثر بكثير من السابق. إن العمال المتعلمين أكثر استعدادا بشكل عام للتكيف مع هذه الأشياء لكن مع ذلك سيكون الأمر صعبا.
دلفين شتراوس: عندما يفكر المرء في مجموعة من الخاسرين، هل تعتقد أننا ننظر إلى شيء مشابه لصدمة الصين من حيث السرعة والتركيز؟
ديفيد أوتور: لا، لا أظن ذلك. الشيء الوحيد الذي جعل صدمة الصين صادمة للغاية هو أنها كانت مركزة للغاية من الناحية الجغرافية - عمال النسيج في مكان واحد، وعمال الأثاث الأساسي في مكان واحد والمدينة بأكملها مبنية حول هذه الصناعة. لم تكن هناك أبدا صدمة عمالية مكتبية في الولايات المتحدة ولم تكن هناك أبدا عاصمة مكتبية في العالم. إنها مجموعة من المهن والمهام الموزعة بشكل أكبر. لهذا السبب، لن يكون هناك نوع من الفرقعات أو الضجة الاقتصادية المركزة، ولن يخلف النوع نفسه من العواقب. لكنها ستتحرك بسرعة، لأن الذكاء الاصطناعي سينتشر بسرعة.
لكن الأمر الذي ينبغي أن نقلق بشأنه ليس عدد الوظائف. فلدينا نقص في العمالة في جميع أنحاء العالم الصناعي. أنا قلق بشأن عدد الوظائف في مومباي، لكن في المملكة المتحدة والولايات المتحدة وشمال وغرب أوروبا، أخذ عدد العمال لدينا في النفاد.
إن القلق الذي ينبغي أن يعترينا هو بشأن الخبرة. إذا كان الناس يقومون بعمل متخصص بأجر جيد ويتعين عليهم الآن القيام بعمل عام بأجر ضعيف، فهذا مصدر قلق. الأمر يتعلق بنوعية الوظائف لا كميتها. المشكلة هي أن التكنولوجيا يمكن أن تجعل بعض الخبرات أكثر قيمة بكثير، لكنها في حالات أخرى، تحل مباشرة محل الخبرة التي نملكها بالفعل.
والآن، نحن نميل إلى إيجاد مطالب جديدة للخبرة. مع خروجنا من الأعمال الزراعية، أصبح العمل أوسع وليس أضيق. لدينا المئات من التخصصات الطبية. ولكن هناك دائما سباقا بين أتمتة التكنولوجيا لشيء كان في السابق اختصاصيا والأشياء الجديدة التي نبتكرها. أعتقد أن مجموعة الأشياء التي ستتم أتمتتها بواسطة الذكاء الاصطناعي تختلف عن أي شيء في الماضي.
دلفين شتراوس: بالانتقال من الذكاء الاصطناعي إلى العمل الذي قمت به في سوق العمل بعد الجائحة - لقد أظهرت في الولايات المتحدة، أن المجموعة الوحيدة من العمال الذين لم يروا مكاسب أجورهم يتم القضاء عليها بسبب التضخم هي المجموعة الأقل أجرا. هل هذا بسبب تأثير الندرة أم لأننا الآن نقدر ما يفعلونه أكثر؟
ديفيد أوتور: من الصعب الفصل بينهما، لأن كثيرا من الأشياء حدثت في الوقت نفسه. أعتقد أنهم ينتقلون إلى وظائف أفضل وتتم معاملتهم بشكل أفضل في الوظائف التي كانوا يشغلونها. إن جزءا كبيرا من ذلك مدفوع بالندرة.
في الولايات المتحدة، كان معدل البطالة في أدنى مستوياته تاريخيا، حتى في 2020. وكانت عدم المساواة في انخفاض منذ 2015 على الأقل. أدى الوباء إلى تسريع ذلك، فقد أدى إلى طفرة كبيرة في الطلب التي تسببت بدورها في ندرة إضافية في العمالة. كما عطل توقعات الناس. إذا كان أي شخص في الولايات المتحدة قد شعر بالولاء لصاحب العمل من قبل، فمن المؤكد أنه لا يشعر بذلك الآن لأن كثيرا منهم تم تسريحهم. وبالطبع أعطى الناس أيضا أموالا في البنك، ليبحثوا عن وظائف أفضل.
لذلك أعتقد أنه غير توقعات العمال بشأن ما يمكنهم الحصول عليه من أصحاب العمل. وهذا يعني أن الشركات الأقل إنتاجية التي تدفع أجورا أقل تكون أقل قدرة على التمسك باليد العاملة. إذا كنت تعتقد أن سوق العمل تعمل بشكل أكثر تنافسية، فلا يمكن لأصحاب العمل أن يدفعوا أجورا أقل للعمال ويتوقعون أن يتمسكوا بهم، فهذا يعني كفاءة أكبر. لن يحب أصحاب العمل ذلك، لكن هذا يعني أن العمال سيعملون في شركات أفضل وأن الشركات الأقل إنتاجية ستكون أكثر عرضة للانهيار.
المصدر: فاينانشال تايمز
