قادة الذكاء الاصطناعي يقولون إن الأنظمة بمستوى البشر تقترب بسرعة

التقدم السريع في مجال الذكاء الاصطناعي يجبر الحكومات والمؤسسات على مواجهة مسار أقصر بكثير نحو أنظمة بمستوى الذكاء البشري مما كان متوقعًا سابقًا. يقول قادة الصناعة الآن إن الفجوة بين الأدوات الحالية والذكاء الاصطناعي العام تضيق بسرعة. ومع تسارع التطوير، أصبحت المخاوف المتعلقة بالوظائف، والحوكمة، والاستقرار الاقتصادي في صميم النقاش.

أمودي: الذكاء الاصطناعي بمستوى الإنسان قد يصل خلال سنوات، وليس عقود

في المنتدى الاقتصادي العالمي في دافوس، حذر الرئيس التنفيذي لشركة Anthropic، داريو أمودي، من أن صانعي السياسات قد لا يكونون مستعدين للسرعة التي يقترب بها الذكاء الاصطناعي المتقدم. وظهر إلى جانب الرئيس التنفيذي لشركة DeepMind ديميس حسابيس، حيث جادل أمودي بأن الأنظمة الاجتماعية وأسواق العمل من غير المرجح أن تتكيف بنفس سرعة التقدم التقني. من وجهة نظره، فإن وقت الاستعداد يتقلص بدلاً من التوسع.

كرر أمودي اعتقاده بأن الذكاء الاصطناعي بمستوى الإنسان من المرجح أن يكون على بعد سنوات فقط. قال إن توقعاته السابقة لا تزال قائمة وأن التقدم استمر بمعدل حاد. القدرات الفائقة للبشر، حسب تقديره، قد تظهر في أقرب وقت ممكن في 2026 أو 2027. على حد تعبيره، من الصعب رؤية كيف يمكن أن يمتد التطوير إلى ما بعد هذا الإطار الزمني بكثير.

يأتي الكثير من هذه السرعة من أن أنظمة الذكاء الاصطناعي تساعد بشكل متزايد في تطوير نفسها. في Anthropic، قال أمودي إن مهندسي البرمجيات يتحولون بالفعل من كتابة الشيفرة إلى الإشراف على مخرجات الذكاء الاصطناعي. يقضي المهندسون الآن وقتًا أطول في مراجعة وتصحيح الشيفرة بدلاً من إنتاجها من الصفر. وخلال ستة إلى اثني عشر شهرًا، أشار إلى أن نماذج الذكاء الاصطناعي قد تتولى معظم مهام البرمجة من البداية إلى النهاية.

هناك عدة قوى تدفع هذه الدورة إلى الأمام:

• نماذج الذكاء الاصطناعي الآن تنتج أجزاء كبيرة من الشيفرة الجاهزة للإنتاج.
• المهندسون يعملون بشكل رئيسي كمراجعين بدلاً من أن يكونوا المؤلفين الرئيسيين.
• التحسينات في التدريب تؤدي مباشرة إلى ترقيات أسرع للنماذج.
• محدودية توافر العتاد تؤثر على السرعة أكثر من القدرة البحثية.
• دورات التطوير الأقصر تضغط جداول تبني التكنولوجيا.

حسابيس من DeepMind يقدر فرصة الوصول إلى AGI عند 50% بحلول 2030

بينما أقر بالتقدم القوي، جادل حسابيس بأن ليس كل المجالات مناسبة بنفس الدرجة للأتمتة. مجالات مثل البرمجة والرياضيات أهداف أسهل لأن النتائج يمكن التحقق منها بسرعة. أما التخصصات الأخرى، وخاصة العلوم الطبيعية، فتعتمد على تجارب تتطلب وقتًا وموارد.

قال إن الاكتشاف العلمي لا يزال يمثل عائقًا رئيسيًا. الأنظمة الحالية يمكنها حل المشكلات المحددة جيدًا، لكنها تكافح لتوليد أسئلة أو نظريات جديدة. إنتاج فرضيات أصلية، من وجهة نظره، يمثل أحد أعلى مستويات الإبداع البشري. لم يُظهر الذكاء الاصطناعي حتى الآن قدرة موثوقة في هذا المجال، ولا يزال من غير الواضح متى - أو إذا - سيتم سد هذه الفجوة.

بسبب هذه الحدود، وضع حسابيس احتمال الوصول إلى AGI بحلول 2030 عند حوالي خمسين بالمئة. وأشار إلى الفرق بين الحساب السريع والابتكار الحقيقي كعامل غموض رئيسي. ومع ذلك، اتفق كلا المديرين التنفيذيين على أن الاضطرابات الاقتصادية لم تعد مصدر قلق بعيد.

الأدوار المكتبية أصبحت معرضة بشكل متزايد. سبق أن قدر أمودي أن ما يصل إلى نصف الوظائف المهنية للمبتدئين قد تختفي خلال خمس سنوات، وفي دافوس تمسك بهذا الرقم. أصبح العمل المكتبي، الذي كان يُعتبر محميًا في السابق، يواجه الآن ضغوط الأتمتة المشابهة لتلك التي أعادت تشكيل التصنيع قبل عقود.

حذر حسابيس من أن حتى التوقعات الاقتصادية المتحفظة قد تقلل من سرعة التغيير. خمس إلى عشر سنوات، كما قال، ليست وقتًا طويلاً لتتكيف المجتمعات. قد تكافح المؤسسات التي بُنيت من أجل تحولات أبطأ في الاستجابة إذا تغيرت هياكل الوظائف دفعة واحدة.

الذكاء الاصطناعي يقوض استقلالية العمل قبل بدء عمليات تسريح جماعي

بالنسبة لأمودي، توسع التحدي ليشمل ما هو أبعد من الهندسة إلى أزمة تنسيق. جادل بأن على الحكومات أن تركز معظم اهتمامها على إدارة عملية الانتقال. بينما تبقى المخاطر المرتبطة بسوء الاستخدام والتوترات الجيوسياسية تحت السيطرة، فإن هامش الخطأ يتناقص.

تشمل الضغوط السياسية الرئيسية الناشئة عن النقاش ما يلي:

• تحولات القوى العاملة تحدث بسرعة أكبر من قدرة أنظمة إعادة التأهيل الحالية على الاستجابة.
• وجود فجوات تنظيمية حول النماذج العامة عالية القدرة.
• تزايد عدم المساواة نتيجة أتمتة الأعمال الماهرة.
• تركز قدرات الذكاء الاصطناعي لدى عدد قليل من اللاعبين الرئيسيين.
• تعاون عالمي محدود بشأن معايير السلامة.

يعتقد بعض محللي العمل أن الاضطرابات قد تأتي من خلال إعادة هيكلة الوظائف بدلاً من الاستبدال التام. قال بوب هاتشينز، الرئيس التنفيذي لشركة Human Voice Media، إن الأدوار المهنية يتم تقسيمها إلى مهام أصغر وأكثر مراقبة. الخوارزميات تدير بشكل متزايد سير العمل الذي كان يدار سابقًا من قبل العمال الأفراد.

وفقًا لهاتشينز، يغير هذا التحول الطريقة التي يشعر بها العمل ويؤدى بها. تنتقل الأدوار الإبداعية والتقنية من مواقع اتخاذ القرار إلى أدوار التحقق. العمال يتحققون من المخرجات بدلاً من تشكيل المشاريع. مع مرور الوقت، يمكن أن تؤدي هذه العملية إلى تجريد الوظائف من الاستقلالية وتقليل الأجور، حتى لو بقيت المسميات الوظيفية كما هي.

بدلاً من التساؤل عما إذا كانت الآلات ستحل محل البشر، جادل هاتشينز بأن الانتباه يجب أن يتحول إلى كيفية تغير جودة العمل. مع تجزئة المهام وزيادة الإشراف، قد يتآكل الهوية المهنية نفسها. تواجه الحكومات وأصحاب العمل الآن تحديًا يتجاوز الحفاظ على فرص العمل ليشمل الحفاظ على عمل ذو معنى مع استمرار توسع قدرات الذكاء الاصطناعي.