الذكاء الاصطناعي مرة أخرى

مايكل روبرتس: AI again

ترجمة: الرفيقة آيلا عيسو

6 حزيران 2024

في مثل هذا الوقت من العام الماضي ، تناولت موضوع الذكاء الاصطناعي (الذكاء الاصطناعي) وتأثير نماذج تعلم لغة الذكاء المعمم الجديدة (LLMs) مثل ChatGPT وما إلى ذلك.

في هذا المنشور ، تناولت بشكل أساسي التأثير على وظائف العمال الذين يتم استبدالهم ب الذكاء الاصطناعي LLMs والتأثير المقابل على تعزيز إنتاجية العمل.  جاءت التوقعات القياسية بشأن الذكاء الاصطناعي من الاقتصاديين في جولدمان ساكس ، البنك الاستثماري الرئيسي.  واعتقدوا أنه إذا أوفت التكنولوجيا بوعدها، فإنها ستحدث “اضطرابا كبيرا” في سوق العمل، مما يعرض ما يعادل 300 مليون عامل بدوام كامل في الاقتصادات الكبرى لأتمتة وظائفهم. سيكون المحامون والموظفون الإداريون من بين أولئك الأكثر عرضة لخطر أن يصبحوا زائدين عن الحاجة (وربما الاقتصاديين!)

وحسبوا أن ما يقرب من ثلثي الوظائف في الولايات المتحدة وأوروبا تتعرض لدرجة ما من الأتمتة الذكاء الاصطناعي ، بناء على بيانات حول المهام التي يتم تنفيذها عادة في آلاف المهن.

سيرى معظم الناس أقل من نصف عبء عملهم آليا ومن المحتمل أن يستمروا في وظائفهم ، مع تحرير بعض وقتهم لأنشطة أكثر إنتاجية. في الولايات المتحدة ، ينطبق هذا على 63٪ من القوى العاملة ، حسب حساباتهم. لن يتأثر 30٪ آخرون يعملون في وظائف مادية أو خارجية ، على الرغم من أن عملهم قد يكون عرضة لأشكال أخرى من الأتمتة.

لكن الاقتصاديين في جولدمان ساكس كانوا متفائلين للغاية ومبتهجين بمكاسب الإنتاجية التي يمكن أن يحققها الذكاء الاصطناعي ، وربما إخراج الاقتصادات الرأسمالية من الركود النسبي في السنوات ال 15-20 الماضية – الكساد الطويل.  زعمت GS أن أنظمة الذكاء الاصطناعي “التوليدية” مثل ChatGPT يمكن أن تشعل طفرة إنتاجية من شأنها أن ترفع في النهاية الناتج المحلي الإجمالي العالمي السنوي بنسبة 7٪ على مدى عقد من الزمان.  إذا استمر استثمار الشركات في الذكاء الاصطناعي في النمو بوتيرة مماثلة للاستثمار في البرمجيات في تسعينيات القرن العشرين ، فإن الاستثمار الذكاء الاصطناعي الأمريكي وحده يمكن أن يقترب من 1٪ من الناتج المحلي الإجمالي للولايات المتحدة بحلول عام 2030.

لكن خبير الاقتصاد التكنولوجي الأمريكي دارين أسيموغلو كان متشككا في ذلك الوقت.  وجادل بأنه ليست كل تقنيات الأتمتة ترفع في الواقع إنتاجية العمل. ذلك لأن الشركات تقدم بشكل أساسي الأتمتة في المجالات التي قد تعزز الربحية ، مثل التسويق أو المحاسبة أو تكنولوجيا الوقود الأحفوري ، ولكن لا ترفع الإنتاجية للاقتصاد ككل أو تلبي الاحتياجات الاجتماعية

الآن في ورقة بحثية جديدة ، يصب أسيموغلو جرعة جيدة من الماء البارد على التفاؤل الناتج عن أمثال GS. وعلى النقيض من GS، يعتقد أسيموغلو أن آثار الإنتاجية من الذكاء الاصطناعي التقدم خلال السنوات ال 10 المقبلة “ستكون متواضعة”.  ويتوقع أن يكون أعلى مكسب هو مجرد زيادة إجمالية بنسبة 0.66٪ في إجمالي إنتاجية العوامل (TFP) ، وهو المقياس السائد لتأثير الابتكار ، أو حوالي زيادة طفيفة بنسبة 0.064٪ في نمو إنتاجية العوامل TFP السنوي. يمكن أن يكون أقل من ذلك الذكاء الاصطناعي لا يستطيع التعامل مع بعض المهام الصعبة التي يقوم بها البشر.  ثم يمكن أن يكون الارتفاع 0.53٪ فقط.  وحتى لو أدى إدخال الذكاء الاصطناعي إلى زيادة الاستثمار الإجمالي، فإن دفعة الناتج المحلي الإجمالي في الولايات المتحدة لن تتجاوز 0.93٪ إلى 1.56٪ إجمالا، اعتمادا على حجم طفرة الاستثمار.

وعلاوة على ذلك، يعتقد أسيموغلو أن الذكاء الاصطناعي من شأنه أن يوسع الفجوة بين رأس المال ودخل العمل. وكما يقول: “قد تواجه النساء ذوات التعليم المنخفض انخفاضا طفيفا في الأجور، وقد يزداد عدم المساواة بين المجموعات بشكل طفيف، ومن المرجح أن تتسع الفجوة بين رأس المال ودخل العمل أكثر”. في الواقع ، قد يضر الذكاء الاصطناعي بالفعل برفاهية الإنسان من خلال توسيع وسائل التواصل الاجتماعي المضللة والإعلانات الرقمية والإنفاق على هجمات الدفاع عن تكنولوجيا المعلومات.  لذا فإن الاستثمار الذكاء الاصطناعي قد يضيف إلى الناتج المحلي الإجمالي ولكنه يخفض رفاهية الإنسان بنسبة تصل إلى 0.72٪ من الناتج المحلي الإجمالي.

وهناك مخاطر أخرى على العمل.  يجادل أوين ديفيد بأن الذكاء الاصطناعي يستخدم بالفعل لمراقبة العمال في الوظيفة ، وتوظيف وفحص المرشحين للوظائف ، وتحديد مستويات الأجور ، وتوجيه المهام التي يقوم بها العمال ، وتقييم مخرجاتهم ، وجدولة التحولات ، وما إلى ذلك. “نظرا لأن الذكاء الاصطناعي يتولى وظائف الإدارة ويزيد من القدرات الإدارية ، فقد ينقل السلطة إلى أصحاب العمل.”  ظلال ملاحظات هاري برافرمان في كتابه الشهير لعام 1974 عن تدهور العمل وتدمير المهارات عن طريق الأتمتة.

يدرك أسيموغلو أن هناك مكاسب يمكن تحقيقها من الذكاء الاصطناعي التوليدية، “لكن هذه المكاسب ستظل بعيدة المنال ما لم يكن هناك إعادة توجيه أساسية للصناعة، بما في ذلك ربما تغيير كبير في بنية نماذج الذكاء الاصطناعي التوليدية الأكثر شيوعا”.  على وجه الخصوص، يقول أسيموغلو إنه “يبقى السؤال مفتوحا عما إذا كنا بحاجة إلى نماذج تشارك في محادثات غير إنسانية وتكتب سوناتات شكسبير إذا كان ما نريده حقا هو معلومات موثوقة مفيدة للمعلمين والمتخصصين في الرعاية الصحية والكهربائيين والسباكين وغيرهم من العمال الحرفيين.

ولأن المديرين وليس العمال ككل هم الذين يقدمون الذكاء الاصطناعي لتحل محل العمالة البشرية، فإنهم يزيلون بالفعل العمال المهرة من الوظائف التي يؤدونها بشكل جيد دون أن يحسنوا بالضرورة الكفاءة والرفاهية للجميع.  وكما قال أحد المعلقين: “أريد الذكاء الاصطناعي أن أغسل ملابسي و أطباقي حتى أتمكن من القيام بالفن والكتابة، وليس الذكاء الاصطناعي أن أقوم بفني وكتابتي حتى أتمكن من غسل ملابسي و أطباقي”.  يقدم المديرون الذكاء الاصطناعي “لجعل مشاكل الإدارة أسهل على حساب الأشياء التي لا يعتقد الكثير من الناس أنه يجب استخدام الذكاء الاصطناعي من أجلها ، مثل العمل الإبداعي….. إذا كان الذكاء الاصطناعي سينجح ، فيجب أن يأتي من أسفل إلى أعلى ، أو الذكاء الاصطناعي سيكون عديم الفائدة بالنسبة للغالبية العظمى من الناس في مكان العمل.

هل الذكاء الاصطناعي سينقذ الاقتصادات الكبرى من خلال تحقيق قفزة كبيرة إلى الأمام في الإنتاجية؟ كل هذا يتوقف على مكان وكيفية تطبيق الذكاء الاصطناعي. ووجدت دراسة أجرتها شركة برايس ووترهاوس كوبرز أن نمو الإنتاجية كان أسرع بخمسة أضعاف تقريبا في أجزاء من الاقتصاد حيث كان تغلغل الذكاء الاصطناعي أعلى منه في القطاعات الأقل تعرضا.  

وقال باريت كوبليان، كبير الاقتصاديين في برايس ووترهاوس كوبرز في المملكة المتحدة: “تظهر النتائج التي توصلنا إليها أن الذكاء الاصطناعي لديها القدرة على إنشاء صناعات جديدة، وتحويل سوق العمل، وربما رفع معدلات نمو الإنتاجية”. وفيما يتعلق بالأثر الاقتصادي، فإننا لا نرى سوى قمة جبل الجليد – في الوقت الحالي، تشير النتائج التي توصلنا إليها إلى أن اعتماد الذكاء الاصطناعي يتركز في عدد قليل من قطاعات الاقتصاد، ولكن بمجرد أن تتحسن التكنولوجيا وتنتشر عبر قطاعات أخرى من الاقتصاد، يمكن أن تكون الإمكانات المستقبلية تحويلية. 

خبراء الاقتصاد في منظمة التعاون الاقتصادي والتنمية ليسوا متأكدين من صحة ذلك.  في ورقة تطرح المشكلة: “كم من الوقت سيستغرق تطبيق الذكاء الاصطناعي في قطاعات الاقتصاد؟  لا يزال اعتماد الذكاء الاصطناعي منخفضا للغاية ، حيث أبلغ أقل من 5٪ من الشركات عن استخدام هذه التكنولوجيا في الولايات المتحدة (مكتب الإحصاء 2024). وعند وضع مسار اعتماد التكنولوجيات السابقة للأغراض العامة (مثل أجهزة الكمبيوتر والكهرباء) في منظورها الصحيح مع مسار اعتماد التكنولوجيات السابقة للأغراض العامة (مثل أجهزة الكمبيوتر والكهرباء) التي استغرقت ما يصل إلى 20 عاما لنشرها بالكامل، فإن الذكاء الاصطناعي أمامها طريق طويل قبل الوصول إلى معدلات التبني المرتفعة اللازمة للكشف عن مكاسب الاقتصاد الكلي.

النتائج على المستوى الجزئي أو مستوى الصناعة تلتقط بشكل أساسي التأثيرات على المتبنين الأوائل والمهام المحددة للغاية ، ومن المحتمل أن تشير إلى آثار قصيرة الأجل. وسيعتمد تأثير الذكاء الاصطناعي على المدى الطويل على نمو الإنتاجية على المستوى الكلي على مدى استخدامه والاندماج الناجح في العمليات التجارية”. يشير الاقتصاديين في منظمة التعاون الاقتصادي والتنمية إلى أن الأمر استغرق 20 عاما حتى “تنتشر” التقنيات الرائدة السابقة مثل الطاقة الكهربائية أو أجهزة الكمبيوتر بما يكفي لإحداث فرق.  هذا من شأنه أن يجعل أربعينيات القرن العشرين ل الذكاء الاصطناعي.

وعلاوة على ذلك، فإن الذكاء الاصطناعي من خلال استبدال العمالة في القطاعات الأكثر إنتاجية وكثافة في المعرفة، يمكن أن يتسبب في “انخفاض في نهاية المطاف في حصص العمالة في هذه القطاعات (التي) من شأنها أن تشكل عبئا على نمو الإنتاجية الإجمالية.

وترديدا لبعض حجج أسيموغلو ، يشير الاقتصاديين في منظمة التعاون الاقتصادي والتنمية إلى أن “الذكاء الاصطناعي يشكل تهديدات كبيرة للمنافسة في السوق وعدم المساواة التي قد تؤثر على فوائده المحتملة ، إما بشكل مباشر أو غير مباشر ، من خلال دفع تدابير السياسة الوقائية للحد من تطويره واعتماده.

ثم هناك تكلفة الاستثمار.  إن مجرد الوصول إلى البنية التحتية المادية اللازمة الذكاء الاصطناعي واسعة النطاق يمكن أن يمثل تحديا. عادة ما يتطلب هذا النوع من أنظمة الكمبيوتر اللازمة لتشغيل الذكاء الاصطناعي لأبحاث أدوية السرطان ما بين ألفين وثلاثة آلاف من أحدث شرائح الكمبيوتر. يمكن أن تصل تكلفة أجهزة الكمبيوتر هذه وحدها بسهولة إلى ما يزيد عن 60 مليون دولار (48 مليون جنيه إسترليني) ، حتى قبل تكاليف الضروريات الأخرى مثل تخزين البيانات والشبكات. قد يكون لدى بنك كبير أو شركة أدوية أو شركة مصنعة الموارد اللازمة لشراء التكنولوجيا التي تحتاجها للاستفادة من أحدث الذكاء الاصطناعي ، ولكن ماذا عن شركة أصغر؟

و خلافا للنظرة التقليدية وبما ينسجم مع النظرية الماركسية، فإن إدخال الاستثمار في الذكاء الاصطناعي لن يؤدي إلى انخفاض قيمة الأصول الثابتة (رأس المال الثابت من الناحية الماركسية) وبالتالي انخفاض نسبة تكاليف الأصول الثابتة إلى العمل، ولكن العكس (أي ارتفاع التكوين العضوي لرأس المال).  وهذا يعني المزيد من الضغط الهبوطي على متوسط الربحية في الاقتصادات الكبرى.

وهناك تأثير على ظاهرة الاحتباس الحراري واستخدام الطاقة.  تعد نماذج اللغات الكبيرة مثل ChatGPT من أكثر التقنيات استهلاكا للطاقة على الإطلاق.  تشير الأبحاث ، على سبيل المثال ، إلى أنه كان من الممكن استخدام حوالي 700000 لتر من المياه لتبريد الآلات التي دربت ChatGPT-3 في مرافق بيانات ميكروسوفت. تستهلك نماذج الذكاء الاصطناعي التدريب طاقة أكثر ب 6000 مرة من مدينة أوروبية. علاوة على ذلك ، في حين أن المعادن مثل الليثيوم والكوبالت ترتبط بشكل شائع بالبطاريات في قطاع السيارات ، إلا أنها ضرورية أيضا للبطاريات المستخدمة في مراكز البيانات. غالبا ما تنطوي عملية الاستخراج على استخدام كبير للمياه ويمكن أن تؤدي إلى التلوث ، مما يقوض الأمن المائي.

وتتوقع شركة “جريد ستراتيجيز” الاستشارية نمو الطلب على الكهرباء في الولايات المتحدة بنسبة %4.7 في المائة على مدى السنوات الخمس المقبلة، أي ما يقرب من ضعف توقعاتها عن العام السابق. وجدت دراسة أجراها معهد أبحاث الطاقة الكهربائية أن مراكز البيانات ستشكل 9% في المائة من الطلب على الطاقة في الولايات المتحدة بحلول عام 2030 ، أي أكثر من ضعف المستويات الحالية.

ويؤدي هذا الاحتمال بالفعل إلى تباطؤ في خطط تقاعد محطات الفحم مع ارتفاع الطلب على الطاقة من الذكاء الاصطناعي.

ربما يمكن تخفيض تكاليف الاستثمار والطاقة هذه مع التطورات الذكاء الاصطناعي الجديدة.  أطلقت شركة التكنولوجيا السويسرية فاينل سبارك منصة Neuroplatform ، وهي أول منصة معالجة حيوية في العالم حيث تؤدي عضويات الدماغ البشري (نسخ مصغرة من الأعضاء المزروعة في المختبر) مهام حسابية بدلا من رقائق السيليكون. يستضيف أول مرفق من هذا القبيل براعة معالجة 16 عضويا في الدماغ ، والتي تدعي الشركة أنها تستخدم طاقة أقل بمليون مرة من نظيراتها من السيليكون.  هذا تطور مخيف بمعنى واحد: العقول البشرية!  لكن لحسن الحظ ، لا يزال الطريق طويلا عن التنفيذ.  على عكس رقائق السيليكون ، التي يمكن أن تستمر لسنوات ، إن لم يكن لعقود ، فإن “المواد العضوية” تستمر 100 يوم فقط قبل “الموت.

على عكس اقتصاديي GS  فإن أولئك الموجودين على حدود تطوير الذكاء الاصطناعي أقل تفاؤل  بشأن تأثيره يقول ديميس هاسابيس، رئيس قسم أبحاث الذكاء الاصطناعي في غوغل: “أكبر وعد للذكاء الاصطناعي هو ذلك..وعد” ولا تزال هناك مشكلتان أساسيتان دون حل.

يتضمن أحدهما إنشاء نماذج الذكاء الاصطناعي يتم تدريبها على البيانات التاريخية ، وفهم أي موقف جديد يتم وضعه فيه والاستجابة بشكل مناسب. ” الذكاء الاصطناعي بحاجة إلى أن نكون قادرين على “فهم عالمنا المعقد والديناميكي والاستجابة له ، تماما كما نفعل.

ولكن هل الذكاء الاصطناعي فعل ذلك؟ 

 في رسالتي السابقة على الذكاء الاصطناعي ، جادلت بأن الذكاء الاصطناعي لا يمكن أن يحل محل الذكاء البشري.  ويوافق يان ليكون ، كبير علماء الذكاء الاصطناعي في ميتا ، عملاق وسائل التواصل الاجتماعي الذي يمتلك فيسبوك وانستجرام ، على ذلك.  وقال إن LLMs لديها “فهم محدود للغاية للمنطق. لا يفهمون العالم المادي ، ليس لديهم ذاكرة ثابتة ، لا يمكنهم التفكير في أي تعريف معقول للمصطلح ولا يمكنهم التخطيط.

هرميا  كانت LLMs نماذج تتعلم فقط عندما يتدخل المهندسون البشريون لتدريبها على تلك المعلومات ، بدلا من الذكاء الاصطناعي التوصل إلى نتيجة عضوية مثل الناس. “يبدو بالتأكيد لمعظم الناس كمنطق ولكن في الغالب يستغل المعرفة المتراكمة من الكثير من بيانات التدريب.”  آرون كولوتا ، أستاذ مشارك في علوم الكمبيوتر في جامعة تولين ، وضعها بطريقة أخرى.  “لطالما كان الحس السليم شوكة في جانب الذكاء الاصطناعي” ، وأنه كان من الصعب تعليم النماذج السببية ، مما يجعلها “عرضة لإخفاقات غير متوقعة.

لخص نعوم تشومسكي حدود الذكاء الاصطناعي بالنسبة للذكاء البشري.  “العقل البشري ليس مثل ChatGPT وأمثاله ، وهو محرك إحصائي متعثر لمطابقة الأنماط ، والتهام مئات التيرابايت من البيانات واستقراء استجابة المحادثة الأكثر احتمالا للإجابة الأكثر احتمالا على سؤال علمي.  على العكس من ذلك ، فإن العقل البشري هو نظام فعال بشكل مدهش وحتى أنيق يعمل بكميات صغيرة من المعلومات. لا يسعى إلى استنتاج الارتباطات الغاشمة بين نقاط البيانات ولكن لإنشاء تفسيرات.  دعونا نتوقف عن تسميته بالذكاء الاصطناعي ونسميه ما هو “برنامج الانتحال” لأنه لا يخلق أي شيء سوى نسخ الأعمال الحالية للفنانين وتعديلها بما يكفي للهروب من قوانين حقوق الطبع والنشر.

هذا يقودني إلى ما يمكن أن أسميه متلازمة ألتمان.  الذكاء الاصطناعي في ظل الرأسمالية ليس ابتكارا يهدف إلى توسيع المعرفة الإنسانية وإعفاء البشرية من الكدح.  بالنسبة للمبدعين الرأسماليين مثل سام ألتمان ، إنه ابتكار لتحقيق الأرباح.  تمت إزالة سام التمان ، مؤسس OpenAI ، من السيطرة على شركته العام الماضي لأن أعضاء مجلس الإدارة الآخرين اعتقدوا أنه يريد تحويل OpenAI إلى عملية ضخمة لكسب المال مدعومة من الشركات الكبرى (ميكروسوفت هي الداعم المالي الحالي) ، بينما استمر بقية مجلس الإدارة في رؤية OpenAI كعملية غير ربحية تهدف إلى نشر فوائد الذكاء الاصطناعي للجميع مع ضمانات مناسبة للخصوصية ،  الإشراف والرقابة.

طور ألتمان ذراعا تجارياً “ربحيا” ، مما مكن الشركة من جذب الاستثمارات الخارجية وتسويق خدماتها.  سرعان ما عاد ألتمان إلى السيطرة عندما استخدمت مايكروسوفت ومستثمرون آخرون العصا على بقية مجلس الإدارة.  لم يعد OpenAI مفتوحا.

لا يمكن للآلات التفكير في التغييرات المحتملة والنوعية.  تأتي المعرفة الجديدة من مثل هذه التحولات (البشرية) ، وليس من امتداد المعرفة الحالية (الآلات).  الذكاء البشري فقط هو اجتماعي ويمكنه رؤية إمكانية التغيير ، ولا سيما التغيير الاجتماعي ، الذي يؤدي إلى حياة أفضل للبشرية والطبيعة. وبدلا من تطوير الذكاء الاصطناعي لتحقيق الأرباح، والحد من فرص العمل وسبل عيش البشر، يمكن الذكاء الاصطناعي في ظل الملكية والتخطيط المشتركين تقليل ساعات العمل البشري للجميع وتحرير البشر من الكدح للتركيز على العمل الإبداعي الذي لا يمكن إلا للذكاء البشري تقديمه.