الاقتصاد الكلي للذكاء الاصطناعي
Source details
- Canonical URL
- الاقتصاد الكلي للذكاء الاصطناعي
Other formats
Bibliographic details
- Authors: Erik Brynjolfsson, GABRIEL UNGER
- Published: December 6, 2023
نظرة عامة ومبررات الاهتمام
- يركز المقال على آثار الذكاء الاصطناعي على ثلاثة مجالات واسعة ذات أهمية للاقتصاد الكلي: نمو الإنتاجية، وسوق العمل، والتركز الصناعي.
- يؤكد المؤلفان أن الذكاء الاصطناعي ليس له مستقبل محدد سلفا وأن المسارات المستقبلية ستعتمد على القرارات التكنولوجية والسياسات المتخذة اليوم.
- يوصي المؤلفان بسياسات تشمل:
- تجربة السياسات الإبداعية
- وضع مجموعة من الأهداف الإيجابية لما يريده المجتمع من الذكاء الاصطناعي
- الاعتراف بمدى عدم اليقين في الإمكانات التكنولوجية والمرونة في التكيّف معها
مفترق الطرق الأول: نمو الإنتاجية
- حالة مرجعية: تضاؤل نمو الإنتاجية في الولايات المتحدة خلال معظم الخمسين عاما الماضية، مع انتعاش قصير في أواخر تسعينات القرن الماضي وبداية العقد الأول من القرن الحادي والعشرين.
- مستقبل منخفض الإنتاجية — ملامح ومخاطر:
- اعتماد الشركات على الذكاء الاصطناعي قد يظل بطيئا ومقتصرا على الشركات الكبيرة.
- يمكن أن تكون اقتصادات الذكاء الاصطناعي "بينَ بين" وتستبدل بعض العمال بدلاً من تمكينهم.
- الفترات الطويلة بين وعد التكنولوجيا وظهور مكاسب اقتصادية مرصودة قد تتكرر (مفارقة سولو، 1987).
- عقبات قانونية وتنظيمية، بما في ذلك قضايا الملكية الفكرية واحتمال "غابة براءات الاختراع"، قد تعرقل تدريب النماذج ونشرها.
- قد تفرض هيئات تنظيمية صارمة قيودا تبطئ التطوير أو تؤدي إلى حظر أدوات معينة.
- مستقبل عالي الإنتاجية — ملامح وفرص:
- تطبيق الذكاء الاصطناعي على جزء كبير من المهام يمكن أن يعزز إنتاجية هذه المهام بشكل ضخم.
- الذكاء الاصطناعي يمكن أن يكون مكملا للعمال ويحرر وقتهم للمهام غير الروتينية والإبداعية.
- الذكاء الاصطناعي يلتقط المعرفة الضمنية المستمدة من بيانات مرقمنة واسعة، مما يؤدي إلى تحول عدد أكبر من العمال إلى "علماء باحثين ومبدعين".
- تكامل الذكاء الاصطناعي مع الروبوتات يمكن أن يفتح أجزاء واسعة من الاقتصاد أمام تقدم تقني عميق، بما في ذلك تقدم جذري مدعوم بالذكاء الاصطناعي في البحوث الطبية والتصميم الدوائي.
مفترق الطرق الثاني: عدم المساواة في توزيع الدخل
- الحالة التاريخية: زيادة عدم المساواة في الأرباح بين العمال خلال الأربعين الماضية، ويرتبط ذلك بأتمتة الوظائف الروتينية متوسطة الأجر.
- مستقبل أعلى تفاوتا — ملامح ومخاطر:
- تصميم وتنفيذ الذكاء الاصطناعي ليحل محل أنواع واسعة من العمل البشري يؤدي إلى انخفاض أجور العديد من العمال.
- الذكاء الاصطناعي التوليدي يمكن أن يهدد مهن كانت تُعتبر غير روتينية وإبداعية (كلمات، صور، أصوات).
- انتقال العديد من العمال إلى وظائف خدمية منخفضة الأجر يزيد من استقطاب سوق العمل بين نخبة مهارية صغيرة وطبقة دنيا كبيرة ذات أجور متدنية.
- مستقبل أقل تفاوتا — ملامح وفرص:
- الذكاء الاصطناعي يساعد العمال الأقل خبرة أو معرفة ليصبحوا أفضل في وظائفهم (مثال: Copilot للمبرمجين).
- دراسة على 5 آلاف عامل في مراكز الاتصال أظهرت أن العمال الأقل مهارة أو الجدد حققوا أكبر مكاسب إنتاجية عند استخدام مساعد الذكاء الاصطناعي (Brynjolfsson, Li, and Raymond 2023).
- مكاسب الإنتاجية المصاحبة قد تقلل دوران العمال وتزيد رضا العملاء إذا تقاسم أرباب العمل هذه المكاسب مع العمال.
- تحرير البشر من المهام الروتينية قد يحسن التجربة النفسية للعمل وجودة الناتج.
مفترق الطرق الثالث: التركز الصناعي
- الخلفية: ارتفاع التركز الصناعي في الولايات المتحدة والاقتصادات المتقدمة منذ أوائل ثمانينات القرن الماضي.
- مستقبل عالي التركز — ملامح ومخاطر:
- الشركات الكبرى فقط تستخدم الذكاء الاصطناعي بشكل مكثف، مما يعزز قدراتها الإنتاجية والربحية ويكبرها على حساب المنافسين الأصغر.
- تطوير نماذج الذكاء الاصطناعي يتطلب تكلفة حسابية أولية هائلة ومجموعات بيانات ضخمة تمتلكها الشركات الكبيرة.
- أمثلة تكاليف: تدريب نموذج GPT-4 "أكثر من 100 مليون دولار" أثناء التطوير الأولي و"يتطلب تشغيله حوالي 700 ألف دولار يوميا".
- قد تصل التكلفة المعيارية لتطوير نموذج كبير إلى "مليارات الدولارات".
- مزايا داخلية لشركات كبيرة: تحسين تنسيق العمليات المعقدة داخليا بدعم الذكاء الاصطناعي قد يتخطى مزايا الشركات الصغيرة في المعرفة المحلية.
- مستقبل منخفض التركز — ملامح وفرص:
- انتشار نماذج الذكاء الاصطناعي مفتوحة المصدر (مثل LLaMA وKoala) يخلق منظومة إيكولوجية مفتوحة تتيح وصول الشركات الصغيرة إلى تكنولوجيات متقدمة.
- مزيج من شركات ربحية وغير ربحية وأكاديميين ومبرمجين فرديين قد يبني نظاما حيويا مفتوح المصدر للذكاء الاصطناعي.
- ملاحظة من مذكرة داخلية مسربة لشركة غوغل (مايو 2023): "النماذج مفتوحة المصدر أسرع، وأكثر قابلية للتخصيص، وأكثر خصوصية، وأكثر قدرة" وقد تتفوق على النماذج المملوكة الكبيرة.
- الابتكار اللامركزي المدعوم بالذكاء الاصطناعي قد يمكّن الشركات الصغيرة من إغلاق الفجوة التكنولوجية مع الشركات الكبرى أو استعادة حصة سوقية.
نحو جدول أعمال للسياسات والبحث
- المسار الأسوأ في كل مفترق طرق هو المسار الذي ينطوي على أقل مقاومة: انخفاض نمو الإنتاجية، زيادة عدم المساواة، وارتفاع التركز الصناعي.
- الوصول إلى المسارات الأفضل يتطلب تدخلات سياسات ذكية على نطاق واسع.
- قضايا حاسمة لسياسة عامة موجهة:
- كيف نشجع أنواع الذكاء الاصطناعي التي تكمل العمل البشري بدلا من استبداله؟
- ما السياسات التي تشجع وصول الشركات من جميع الأحجام إلى تقنيات الذكاء الاصطناعي؟
- ما نوع النظام الإيكولوجي مفتوح المصدر الذي قد يدعم ذلك، وكيف يدعمه صانعو السياسات؟
- كيف ينبغي لمختبرات الذكاء الاصطناعي والشركات التعامل مع تطوير ونشر النماذج؟
- ما دور النقابات والناخبين والهيئات التنظيمية في تحديد مستقبل الذكاء الاصطناعي؟
- حاجة ملحة لزيادة الاستثمار في البحوث المتعلقة باقتصاديات الذكاء الاصطناعي، لأن تأثيراته المحتملة قد تصل إلى "تريليونات الدولارات".
- دعوة لإعادة توجيه أولويات البحث ووضع خطة أعمال ذكية بشأن السياسات لمساعدة المجتمع على التحرك نحو "نمو اقتصادي مستدام وشامل للجميع".
المصدر: مجلة التمويل والتنمية — "الاقتصاد الكلي للذكاء الاصطناعي" إريك برينيولفسون، غابرييل أونغر، ديسمبر 2023
Content in this bundle
- glossarya — IMF GLOSSARY WEB 2016: ENGLISH–ARABIC (glossarya.pdf)
- aaa