Ai: خالق الوظيفة النهائي؟

على مدى العقود القليلة الماضية (على الأقل) ، سمعنا عن التهديد الذي تلوح في الأفق للبطالة التكنولوجية - الاستيلاء على الوظائف البشرية عن طريق الأتمتة. لكن في هذه الأيام ، يبدو وشيكًا بشكل خاص. مثال على ذلك: عندما رفض وزير الخزانة ستيف منوشين في وقت سابق من هذا العام فكرة الروبوتات التي تخليص البشر من وظائفهم ، استجاب مجتمع العلوم والتكنولوجيا بإحصائيات ومخططات انتقد هذا التقييم.

يجد الذكاء الاصطناعي طريقه إلى عدد متزايد من المجالات ، مما يبشر بانقطاع غير مسبوق في مجال التوظيف. والشبكات العصبية وخوارزميات التعلم الآلي ، وأبرز مكونات الذكاء الاصطناعى الحديث ، إما تعد أو تقدم أداء أفضل من المتخصصين في المجال الإنساني. تأتي ثورة الذكاء الاصطناعي بوتيرة سريعة ، وهو وقت مناسب لبدء أي وقت من الأوقات في البدء في إعداد بنيتنا التعليمية والاقتصادية لمستقبل يصبح فيه البشر أقل مشاركة في أداء أنواع معينة من المهام.

يقول أليكس ليندن ، نائب رئيس قسم بحوث التعلم الآلي في شركة جارتنر: "من الواضح الآن ، مع بدء أجهزة الكمبيوتر في الرؤية ، والاستماع ، والقراءة ، فإن الأتمتة ستشهد تعزيزات غير معروفة". "لا يزال يتعين أن يؤتي هذا ثماره. سيستغرق الكثير من التطورات الأخيرة بضع سنوات قبل بدء التشغيل الآلي للمواد. لكن العديد من المجالات غير الصناعية… مصحّحي التجارب وخبراء الترجمة الآلية ، وبالتأكيد يجب أن يخافوا على الوظائف. ".

هذه ليست الصورة كاملة. كل ثورة صناعية تتعلق بالنزوح وتعديل القوى العاملة بقدر ما هي حول استبدالها ، وهذه الدورة الأحدث ليست استثناء. لكن نشر الذكاء الاصطناعي سيوفر أيضًا فرصًا جديدة لاستخدام الإبداع البشري والابتكار في الاستخدام الفعال.

زيادة الطلب على المواهب التقنية

"ما نعرفه هو أن الذكاء الاصطناعي سيكون أكثر فاعلية على المدى القصير للوظائف التي يمكن تقسيمها إلى سلسلة من الأعمال الروتينية ، سواء كان ذلك العمل اليدوي أو المهام المعرفية" ، كما يقول جو لوبو ، مسؤول الروبوتات في شركة الذكاء الاصطناعي إنبينتا.. "هذا يعني أن البشر سيكونون قادرين على التركيز على المهام الأكثر إبداعًا وبالتالي أكثر متعة."

يقول ستيوارت فرانكل ، الرئيس التنفيذي لشركة Narrative Science: "لم تكن التكنولوجيا قط مدمرة صافية للوظائف". "انظر إلى كل وظيفة تكنولوجية موجودة في أي مؤسسة تقريبًا. لم تكن أي من هذه الوظائف موجودة منذ عشرين عامًا ، وربما لم تكن معظمها موجودة قبل عشر سنوات."

في الواقع ، في الوقت الحالي ، بدلاً من أن تكون إنسان آليًا شغلًا تامًا للوظائف البشرية ، تكمن المشكلة في أن هناك الكثير من الوظائف الشاغرة وليس هناك ما يكفي من الأشخاص المهرة لشغلها. مع صعود الأعمال التجارية القائمة على البيانات ، يزداد الطلب على المواهب التقنية في جميع المجالات.

على سبيل المثال ، في عام 2016 ، ذكرت باحثة الاقتصاد السيبراني Cybersecurity Ventures أن معدل بطالة الأمن السيبراني كان عند الصفر - وهذا في الواقع ، هناك نقص في أكثر من مليون خبير في جميع أنحاء العالم. مجالات العمل التقنية المشابهة ، مثل تطوير البرمجيات وعلوم البيانات ، ليست أفضل حالًا وتتعامل مع فجوة المواهب الخاصة بها. ستستمر الحاجة إلى مزيد من الخبراء في وظائف التكنولوجيا في النمو حيث يجد الذكاء الاصطناعي طريقه إلى مجالات أكثر.

يقول لوبو: "أعتقد أنه يجب على الحكومات ضمان أن يتم تقدير الترميز بدرجة عالية مثل اللغة الإنجليزية والرياضيات والعلوم ، إذا أردنا أن نضمن أننا سنضاعف هذه الطفرة إلى أقصى حد في الفرص التي ستوفرها لنا الذكاء الاصطناعي".

شهدت السنوات الأخيرة عددًا من المشاريع التي تقودها الحكومة بالإضافة إلى مبادرات القطاع الخاص للمساعدة في تلبية الحاجة إلى المواهب التقنية. مثال على ذلك مشروع TechHire التابع للرئيس السابق باراك أوباما: فهو يتضمن منحة بقيمة 100 مليون دولار تهدف إلى تمهيد الطريق أمام المزيد من الناس في وظائف التكنولوجيا ، بما في ذلك أولئك الذين ليس لديهم شهادات التعليم العالي.

نحن نشهد أيضًا تطوير دورات تدريبية مفتوحة على الإنترنت (MOOCs) من مؤسسات مثل كورسيرا وجامعة بيج داتا - التعليم المجاني عبر الإنترنت للمهارات التقنية التي تتطلب ارتفاعًا. كما ارتفعت شعبية معسكرات الترميز ، وهي المؤسسات التي تقوم بتعليم المتقدمين لبرمجة الكمبيوتر في فترة زمنية قصيرة. في الوقت نفسه ، تساعد شركات مثل AT&T موظفيها على التكيف مع مستقبل التوظيف.

مع ارتفاع وتيرة تطوير الذكاء الاصطناعي ، ستتغير متطلبات المهارات والخبرات بنفس السرعة. حتى تطوير البرمجيات سيبقى كما هو في المستقبل وسوف ينتقل من الترميز إلى تدريب خوارزميات الذكاء الاصطناعى.

ثورة في التفاعل بين الإنسان والحاسوب

كثير من الأشخاص الذين يفقدون وظائفهم لصالح منظمة العفو الدولية ليس لديهم المهارات والمعرفة للدخول في وظائف تقنية ، ويتطلب تدريبهم وقتًا طويلاً. لحسن الحظ ، في هذا الصدد ، يمكن أن يساعد الذكاء الاصطناعي في حل مشكلة قد تكون من صنعها إلى حد كبير. تعد منظمة العفو الدولية بالفعل بإحداث ثورة في التعليم بعدة طرق ، بما في ذلك تخصيص تجربة التعلم وتحسينها. هذا يعني أن الأمر سيستغرق وقتًا أقل لتعلم مهارات جديدة.

يقول لوبو: "سيتمكن البشر من العودة إلى الصناعات الأخرى بشكل أسرع من أي وقت مضى ، مما يمنحهم أقصى قدر من المرونة للاستجابة للتغيرات في سوق العمل". "لماذا لا يستطيع سائق الشاحنة الانتقال إلى مهنة في الترميز خلال أشهر؟"

حيث يتعذر على الذكاء الاصطناعى تخفيف منحنى التعلم ، سيكون بمقدورها تحطيم تعقيد المهام وجعلها أكثر بساطة ، مما يتيح لعدد أكبر من الناس دخول وظائف تتطلب مرة واحدة سنوات من التعليم والتدريب.

أحد التطورات الجديرة بالملاحظة هو معالجة اللغات الطبيعية وتوليدها (NLP / NLG) ، فرع الذكاء الاصطناعي الذي له علاقة بفهم وإنتاج النصوص اللغوية البشرية. يعيد NLP و NLG إعادة تعريف الطريقة التي نتفاعل بها مع أجهزة الكمبيوتر ، وإزالة العقبات والحواجز أمام أداء المهام وجعلنا أكثر كفاءة في وظائفنا.

يقول فرانكل من رواية ساينس ساينس "إن تقنية NLG هي تقنية مواتية وزيادة". "عندما يقترن المهارات البشرية ، يمكن أن تنتج NLG نتائج تفوق بكثير ما يمكن أن تنجزه أي من المجموعتين بمفردها. أعتقد أن Excel يعتبر تشابهًا كبيرًا مع NLG. عندما خرج Lotus 123 و Excel لأول مرة ، كانت هناك الكثير من التنبؤات الرهيبة حول مستقبل المحاسبين والمحللين الماليين ، لكننا سرعان ما علمنا أن هذه الأدوات لن تحل محل المحللين. في الواقع ، تحول المحللون إلى محللين فائقين وبدأت الشركات في توظيفهم بأعداد كبيرة. نفس الشيء يحدث مع NLG."

يدمج فيلم Narrative Science NLG في منصات ذكاء الأعمال (BI) لتزويد المستخدمين بالروايات الذكية ، والاتصالات الثاقبة ، والمحادثة المزودة بالمعلومات ذات الصلة بالجمهور والتي توفر شفافية كاملة في كيفية اتخاذ القرارات التحليلية. يوضح فرانكل أن هذه التقنية تساعد على تمكين مجموعة أوسع من الأشخاص من أداء وظائفهم دون الحاجة إلى مجموعة متخصصة من المهارات مثل علم البيانات.

"هذا يعني أن عددًا أقل من الأشخاص أو الأشخاص في أي مجموعة مهارات تحليلية يمكنهم استخدام أدوات استقصاء المعلومات هذه ، والحصول على الفور على الأفكار التي يحتاجونها ، وفي نهاية المطاف ، أداء وظائفهم بشكل أفضل" ، كما يقول.

NLP ، من ناحية أخرى ، يسهل على الأشخاص التفاعل مع أدوات التحليل ومصادر البيانات. يمكنك بالفعل مشاهدة ذلك في الأنظمة الأساسية مثل IBM Watson Analytics ، حيث تسهل أوامر اللغة الطبيعية الاستعلام عن مصادر البيانات. هذا يمكن أن يمهد الطريق للأشخاص ذوي المهارات الرياضية لدخول وظائف علم البيانات دون الحاجة إلى الذهاب من خلال دورات البرمجة طويلة.

تساعد NLP أيضًا على فهم مجموعات كبيرة من المعرفة غير المهيكلة ، بما في ذلك المقالات والكتب والخلفيات ، وتنظيمها في بيانات يمكن الاستعلام عنها ويمكن استخدامها بواسطة الأجهزة. هذا يمكن أن يجعل البرامج والخدمات أكثر فاعلية في مساعدة الخبراء البشر.

يعتقد Alex Linden ، الباحث في Gartner ، أن هذا يمكن أن يساعد في إنشاء رسوم بيانية للمعرفة أكثر فاعلية - مستودعات بيانات مهيكلة فضفاضة تعمل على تشغيل محركات الذكاء الاصطناعي. يقول: "يمكن لمنظمة العفو الدولية / البرمجة اللغوية العصبية أن تساعد في خلق صناعة معرفة حقيقية". لكنه يضيف: "ما زلنا في مهده".

تكملة الجهود البشرية

مثال على ذلك هو Watson الذي تم إطلاقه مؤخرًا من شركة آي بي إم على نظام الأمن السيبراني. يستخدم Watson خوارزميات التعلم الآلي لتفحص الكثير من البيانات المنظمة وغير المنظمة. ثم "يتعلم" حول التهديدات المتكررة والناشئة ويساعد محللي الأمن على أداء وظائفهم. يفكر كاليب بارلو ، نائب رئيس شركة IBM Security ، في دور واتسون كدور مساعد طبي. هذا يمكن أن يجعل الأمر أكثر سهولة بالنسبة للمحللين ذوي المهارات والخبرة الأقل ليصبحوا أكثر كفاءة في التعامل مع الحوادث الأمنية.

التكنولوجيا ليست القطاع الوحيد الذي يمكن أن تكمل فيه منظمة العفو الدولية الجهود البشرية وتوظيف المزيد من الناس في الوظائف. تُظهر خوارزميات الذكاء الاصطناعي أيضًا وعدًا في مجالات الرعاية الصحية والطب ، والتي تعاني من نقص مزمن في الأطباء والعمال المهرة. تعمل الشبكات العصبية ومساعدو الذكاء الاصطناعى على تسهيل اكتشاف الأمراض وتشخيصها وعلاجها ، وخفض الوقت اللازم لتدريب الأطباء ، وجعل خدمات الرعاية الصحية في متناول العديد من الأشخاص.

يقول فرانكل: "هناك نقص في الأطباء والممرضات والمساعدين الطبيين في الولايات المتحدة ، وهناك حاجة أشد خارج العالم المتقدم". "تفكر في كل الأشياء التي يمكن أن تفعلها منظمة العفو الدولية - أخذ كميات هائلة من البيانات وتحليلها والتواصل مع أهم النقاط - كما أنه يوسع من إتاحة العديد من الخدمات التي لا يمكن القيام بها إلا من قبل أشخاص لديهم تدريب مكثف (وعادة ما يكون مكلفًا). لا تزال بحاجة إلى أن يعمل الأشخاص مع المرضى بشكل عملي. تعمل الذكاء الاصطناعي على تمكين المزيد من الأشخاص من القيام بذلك لأنه يجعل المعرفة أكثر سهولة. وبهذه الطريقة ، أعتقد أن الذكاء الاصطناعي سيخلق بالفعل المزيد من الوظائف."

في نهاية المطاف ، فإن تطوير الذكاء الاصطناعي سيخلق فرص عمل للخبراء وراء المجالات التقليدية المتعلقة بالتكنولوجيا. يعتقد مؤلف علم البيانات ومدرب LinkedIn LinkedIn ، دوغ روز ، أن الصناعة تحتاج إلى تطوير مهارات أخرى أيضًا.

يقول روز: "لقد كان نصف القرن الماضي بمثابة نعمة للحقول الكمية. سيطر مبرمجو الكمبيوتر والمهندسون وعلماء البيانات على سوق العمل وإنشاء شركات ضخمة". "ومع ذلك ، فإن بعض التحديات الرئيسية التي تواجه الذكاء الاصطناعى تختلف كثيرًا عن البرامج. وهنا سيكون التحدي الأكبر هو خلق تجربة إنسانية أفضل."

نظرًا لأنه يتولى مهام معقدة بشكل متزايد ، فإن الذكاء الاصطناعي يواجه تحديات اجتماعية وأخلاقية وسياسية. يتعامل المهندسون مع مشاكل جديدة تمامًا ، مثل إنشاء خوارزميات AI غير المتحيزة.

يقول روز: "في الوقت الحالي هو مجال الأكاديميين والمهندسين ومطوري البرمجيات". "في النهاية ، سيتطلب الحقل مجموعة مختلفة من المهارات. سيتطلب أشخاصًا لديهم خلفية قوية في العلوم الإنسانية. إن مفتاح تجربة إنسانية أفضل سوف يأتي من الفلسفة والدراسات الثقافية والبلاغة واللغات والفنون. سوف يقوم هؤلاء المتخصصون كن المرشدين الذين يساعدون في سد الفجوة بين البرنامج واحتياجاتنا الإنسانية الأساسية."

قامت روز بتفصيل الموضوع في مقال بعنوان "من سيعلمنا آلاتنا من الخطأ؟" حيث يشرح لماذا يجب أن يكون هناك مقعد لأخصائيي الأنثروبولوجيا وخبراء الاتصالات والفلاسفة والخبراء الثقافيين لدينا.

Inbenta هي شركة توظف اللغويين لتطوير المعجم لحلول البحث الخاصة بها ، مما يضمن أنها قوية ويمكنها توفير معدلات خدمة عالية لعملائها.

"من المتوقع أن ينتقل الطلاب اللغويون عمومًا إلى وظائف ضمن التدريس أو الترجمة ، لكننا رأينا أن أسواقهم بدأت تتغير ، بفضل الذكاء الاصطناعى" ، كما يقول لوبنو. "ستشهد السنوات القليلة القادمة أدوارًا مماثلة لا يمكننا فهمها في الوقت الحالي بالنسبة للأشخاص الذين قد يشعرون بالقلق من أن المهارات التي اكتسبوها قد تصبح قديمة".

حتى يتولى الإنسان الآلي اليوم جميع الوظائف ، لا يزال هناك الكثير أمام البشر للقيام به. لكننا نحتاج إلى تبني التغيير والاستعداد له.