كيف يمكن للذكاء الاصطناعي أن يفجر الاقتصاد؟

Dylan Matthews

الذكاء الاصطناعي يجعل الناس أغنياء بالفعل. شهد “جنسن هوانغ”، المؤسس المشارك والرئيس التنفيذي لشركة الرقائق Nvidia، التي تسيطر على 80% من سوق شرائح الذكاء الاصطناعي لمراكز البيانات، ارتفاع صافي ثروته من 4 مليارات دولار فقط قبل خمس سنوات إلى 83.1 مليار دولار ابتداء من 24 مارس. على خلفية الطلب الذي لا نهاية له على منتج شركته.

يُقال إن شركة OpenAI التي تصنع ChatGPT تبلغ قيمتها 86 مليار دولار، مع منافسيها Anthropic وInflection بقيمة 15 مليار دولار و4 مليارات دولار في أحدث جولات التمويل. في حين يقول “سام ألتمان”، الرئيس التنفيذي لشركة OpenAI، إنه لا يملك أي أسهم في الشركة، فمن المحتمل، أن يكون مؤسسو الذكاء الاصطناعي والمديرون التنفيذيون الآخرون قد انضموا إلى نادي الفواصل الثلاثة الآن، في الأقل على الورق.

لكن بعض الباحثين يعتقدون أن هذه مجرد بداية، لأن الذكاء الاصطناعي لن يجعل بعض التقنيين أثرياء للغاية فحسب، كما فعلت الشبكات الاجتماعية والهواتف الذكية وأجهزة الكمبيوتر الشخصية من قبل. يجادل المؤمنون بانفجار النمو بأن الذكاء الاصطناعي من شأنه أن يجعل المجتمع أكثر ثراءً بكثير من خلال التسبب في النمو الاقتصادي على نطاق لم يشهده من قبل.

في عام 2020، أصدر باحث الذكاء الاصطناعي “أجيا كوترا” في مؤسسة المنح الخيرية Open Philanthropy، تقريرًا يجادل بأن الذكاء الاصطناعي قوي بما يكفي لدفع النمو الاقتصادي إلى 20% و30% سنويًا، ومن المرجح أن يظهر قبل عام 2100. وفي العام الماضي، أجرى “توم ديفيدسون” تحقيقًا أكثر تعمقًا حول إمكانية الذكاء الاصطناعي في تعزيز النمو، وخلص إلى أن معدلات النمو الاقتصادي للفرد التي تصل إلى 30% سنويًا الناتجة عن الذكاء الاصطناعي معقولة في هذا القرن.

وهذا ادعاء “كبير جدًا إذا كان صحيحًا”. منذ أن بدأ حفظ السجلات بشكل جيد بعد فترة وجيزة من الحرب العالمية الثانية، بلغ متوسط النمو الاقتصادي في الولايات المتحدة 3.2% سنويًا. ومنذ عام 2000، كان النمو هزيلًا، حيث بلغ في المتوسط 2.2%. وكان نمو نصيب الفرد – الذي يتأثر بالتغيرات السكانية، فضلًا عن التغيرات الاقتصادية – أقل من ذلك.

ولم يحدث من قبل في أي مكان في التاريخ، لا في إنجلترا خلال الثورة الصناعية، ولا في اليابان خلال فترة “تضاعف الدخل” في الستينيات، ولا في الصين في العقود الأخيرة؛ أن حدث نمو مستدام بمعدل 20% إلى 30% سنويًا. ولوضع هذا الرقم في نصابه الصحيح، فإن النمو بنسبة 30% يعني ضمنًا أن حجم الاقتصاد سوف يتضاعف كل عامين ونصف العام أو نحو ذلك. (استنادًا إلى مستويات النمو الحالية، فإن اقتصاد الولايات المتحدة لن يتضاعف لمدة 35 عامًا).

عند إلقاء نظرة أعمق، يزداد الإعجاب بشدة. أشار خبير الاقتصاد “بن جونز” من جامعة نورثويسترن إلى أن المواطن الأميركي العادي اليوم أصبح أغنى بمقدار 100 ضعف عندما بدأ النمو الاقتصادي، وكنا جميعًا نعيش في فقر مدقع. في نظام يتم فيه زيادة ثروة الفرد بنسبة 30%، يمكننا توقع أن نكون أغنى بـ1000 مرة في غضون 25 عامًا مقارنة بما نحن عليه الآن.

تخيل كل ما حققه البشر منذ الأيام التي كنا نعيش فيها في الكهوف: العجلات، والكتابة، وصهر البرونز والحديد، والأهرامات والسور العظيم، والسفن العابرة للمحيطات، والحصاد الميكانيكي، والسكك الحديدية، والتلغراف، والكهرباء، والتصوير الفوتوغرافي، والأفلام، والموسيقى المسجلة، وآلات الغسيل، والتلفزيون، والإنترنت، والهواتف المحمولة. والآن تخيل أنك قد حققت 10 أضعاف ذلك كله خلال ربع قرن فقط.

إنه عالم غريب جدًا نجد أنفسنا نفكر فيه. يبدو أنه أمر غريب بما فيه الكفاية حتى نتساءل عما إذا كان ذلك ممكنًا. على المستوى الشخصي، يعد النمو بنسبة 30% خارج نطاق تجربة الإنسانية حتى الآن، لدرجة أنني أجد صعوبة في تصور كيف يمكن أن يكون الواقع.

يمكن أن يكون الذكاء الاصطناعي مجرد تقنية مفيدة أخرى، شبيهة بالغسالة. ومن هذا المنظور، فإنه يجعل حياتنا أفضل قليلًا، مثل معظم التحسينات التكنولوجية. لكن الذكاء الاصطناعي يمكن أيضًا أن يكون شيئًا آخر تمامًا من شأنه أن يقلب الافتراضات التي استخدمناها لفهم العالم من حولنا لعدة قرون.

الحالة الأساسية لانفجار النمو

في تقريره لعام 2021، يطرح “ديفيدسون” ثلاث حجج عامة تفسر سبب احتمال حدوث مثل هذا الانفجار الكبير في النمو الاقتصادي.

الحجة الأولى تعتبر تاريخية. في تقرير سابق صادر عن Open Philanthropy، قام الباحث “ديفيد رودمان” بدراسة مسار الاقتصاد العالمي على مدى فترة طويلة جدًا، حتى العام 10.000 قبل الميلاد. وخلص إلى أن نمط النمو الاقتصادي، الذي تم استكشافه من خلال هذه النظرة العريضة جدًا، كان نموًا فائق السرعة. يعني النمو السريع أن الاقتصاد ينمو بمعدل ثابت ومركب سنويًا بنسبة 2% إلى 3%، على سبيل المثال، مشابهًا للفائدة التي تحصل عليها في حساب التوفير الخاص بك. أما النمو الفائق، فيعني أن معدل النمو يزداد مع مرور الوقت. وخلص “رودمان” إلى أن هذا بالفعل هو ما حدث.

يؤكد “رودمان” بضرورة تناول هذه المعلومة بحذر. ليس لدينا بيانات دقيقة حول حالة الاقتصاد العالمي في عام 10,000 قبل الميلاد، ولكننا نعلم بثقة عالية أن النمو الاقتصادي كان بطيئًا لفترة طويلة جدًا، ثم تسارع بشكل كبير مع بداية الثورة الصناعية.

هذا يناسب قصة ذات تعقيد فائق. فالقصة المتسارعة بشكل كبير تجعل زيادات مستقبلية في معدل النمو الاقتصادي تبدو معقولة جدًا. وفي إحدى المقابلات، صرح “ديفيدسون” قائلاً: “يفكر بعض الأشخاص في النمو المتسارع عندما يتحدثون عن هذا الجنون”. وهناك أشخاص آخرون قد سبقوهم في القول: “لقد حدثت هذه الظاهرة عبر التاريخ”.

وتعتمد حجة “ديفيدسون” الثانية على مجموعة شعبية من النظريات في علم الاقتصاد حول أسباب تسارع النمو على المدى الطويل ة. الإجابة المختصرة التي تقدمها هذه النظريات هي أن النمو السكاني مكن من تسريع النمو الاقتصادي.

وفقًا لـ”تشاد جونز”، الاقتصادي في جامعة ستانفورد، في ورقة بحثية عام 2001، كان عدد سكان العالم صغيرًا نسبيًا لفترة طويلة، وكانت إنتاجية هؤلاء السكان في إبداع الأفكار ضئيلة جدًا. ولكن بمجرد اكتشاف فكرة جديدة، حدث زيادة في الاستهلاك والخصوبة، مما أدى إلى زيادة في النمو السكاني. وبالتالي، أصبح هناك عدد أكبر من الأفراد المتاحين لاكتشاف أفكار جديدة، وتم اكتشاف الأفكار الجديدة التالية بشكل أسرع.

كما يلخص “ديفيدسون”، أن وجود المزيد من الأفكار يؤدي إلى تحسين التقنيات الزراعية وغيرها من الابتكارات، مما يؤدي في النهاية إلى زيادة إنتاج الغذاء. وبتزايد إنتاج الغذاء، يزداد عدد السكان، ومع زيادة السكان يزداد اكتشاف المزيد من الأفكار الجديدة، وهكذا تستمر الدورة. ولا يؤدي هذا النمط الدائري إلى النمو الاقتصادي فحسب، بل يعجل من وتيرة النمو الاقتصادي.

وتفسر هذه النظرية أيضًا سبب تباطؤ معدل النمو الاقتصادي في الدول الغنية مقارنة بالقرن التاسع عشر. وفي عملية تُعرف باسم “التحول الديموغرافي”، يميل الناس في البلدان الأكثر ثراءً إلى اختيار إنجاب عدد أقل من الأطفال، لأسباب مختلفة. يؤدي هذا إلى كسر حلقة التغذية الراجعة لأن المزيد من الأفكار التي تؤدي إلى المزيد من الطعام لم تعد تؤدي بالضرورة إلى المزيد من الأشخاص.

لكن الآن، تخيل أن الباحثين قادرون على بناء روبوتات ذات قدمين، بأيدٍ وأذرع وكل شيء، قادرة على أداء أي مهمة جسدية يستطيع الإنسان القيام بها وأي شيء على جهاز كمبيوتر يستطيع الإنسان القيام به. نحن نتحدث عن Blade Runner أو Battlestar Galactica هنا (نأمل بدون التمرد).

وسنكون قادرين على بناء هذه الروبوتات في وقت أقصر بكثير من العقود التي تستغرقها ولادة العامل البشري وتربيته وتعليمه، وبتكلفة أقل. وهذا يعني أننا سنحقق نموًا سكانيًا أسرع كثيرًا (أو على الأقل نموًا في عدد الروبوتات العاملة)، ونعيد حلقة ردود الفعل التي تسببت في تسارع النمو الاقتصادي قبل بضعة قرون. ستكون الروبوتات النامية بسرعة قادرة على توليد الأفكار الاقتصادية المفيدة وتنفيذها بشكل أسرع، مما سيدفع بالاقتصاد نحو التقدم بوتيرة متسارعة.

وتعتمد الحجة الثالثة المؤيدة للنمو التحويلي على النموذج التقليدي المستخدم من قبل خبراء الاقتصاد لدراسة النمو في الأمد المتوسط إلى الطويل. يُشار إلى النموذج الكلاسيكي للنمو الاقتصادي أحيانًا بنموذج سولو- سوان، نسبةً إلى روبرت سولو وتريفور سوان اللذين قاما بكتابة أبحاث منفصلة لتطوير هذا النموذج في عام 1956. (توفي سولو مؤخرًا في ديسمبر 2023).

في هذا النموذج، يعتمد حجم الاقتصاد – كمية السلع والخدمات التي يتم إنتاجها في سنة معينة – على حجم العمالة، وحجم رأس المال، وقياس الإنتاجية. رأس المال هنا يعني على وجه التحديد الأدوات والممتلكات التي يمكن استخدامها لصنع الأشياء: الآلات في المصانع، والأفران وغسالات الأطباق في المطاعم، والعلامات التجارية وبراءات الاختراع التي تمثل الأفكار التي يمكنك استخدامها لصنع الأشياء.

أحد جوانب هذا النموذج المهمة هي وجود عوائد متناقصة على العمالة الإضافية ورأس المال الإضافي. يعود ذلك إلى حقيقة أن كلًا منهما ضروري لتحقيق أي إنتاجية ملموسة. على سبيل المثال، إذا كان لديك مقهى يعمل فيه خمسة خبراء في صناعة القهوة ولكن لا يوجد أي آلات إسبرسو، فإن وجود آلة إسبرسو واحدة سيزيد بشكل كبير من إنتاجية هؤلاء الخبراء. ومع ذلك، فإن الآلة رقم 200 لن تكون ذات فائدة، حيث لا يستطيع الخبراء في صناعة القهوة التعامل مع تشغيل 200 آلة في نفس الوقت. بالمثل، إذا كان لديك 200 آلة ولكن لا يوجد أي باريستا، فإن توظيف باريستا واحد سيكون له قيمة كبيرة في تحقيق الإنتاجية. أما وجود ألف باريستا، فلن يكون له أي فائدة.

بإضافة الذكاء الاصطناعي على المستوى البشري في هذا النموذج، يمكن أن تحدث مجموعة من التطورات التي تجعل النمو الفائق أمرًا محتملًا. على سبيل المثال، يمكن للذكاء الاصطناعي أن يعزز استقرار عوائد رأس المال، بدلاً من أن تنخفض. يمكنك دائمًا الاستثمار في رأس المال، مثل الروبوتات أو أنظمة الذكاء الاصطناعي الأخرى، بدلاً من الاعتماد فقط على العمالة، وسيحقق هذا نفس التأثير الإنتاجي الذي ستحققه من خلال توظيف شخص حقيقي.

بدلاً من ذلك، يمكنك اقتناء صانع قهوة آلي بدلاً من ذلك، وجعل جميع آلات الإسبريسو تعمل تلقائيًا. وهذا يعني أن عامل العمل في عملية النمو لن يكون ذا صلة مباشرة. ستشهد النتائج نموًا هائلاً ومتسارعًا (جيدًا). ومع ذلك، نظرًا لتراجع الطلب على القوى العاملة البشرية إلى الصفر، سيصبح معظم الناس عاطلين عن العمل، ومن المحتمل ألا يستفيدوا من هذا النمو.

وقد استعرض الاقتصاديان “فيليب تراميل” و”أنطون كورينك” نحو 25 طريقة لدمج الذكاء الاصطناعي في هذا النموذج القياسي، فضلًا عن النماذج “الداخلية” الأحدث التي تتعامل مع التغير الفني بشكل مختلف. تؤدي العديد من هذه الأساليب إلى التنبؤ بالنمو الفائق. ومن الممكن أن يعمل الذكاء الاصطناعي المتقدم على أتمتة الأبحاث، مما يغذي النمو المتسارع في الإنتاجية. ومن الممكن أن يزيد معدل العائد على الاستثمار في رأس المال من خلال جعل رأس المال أكثر فائدة (أصبح لديك روبوتات رائعة الآن!)، وهو ما يحفز الناس على ادخار المزيد، مما يؤدي إلى المزيد من الاستثمار في رأس المال، وما إلى ذلك. وتختلف الآلية الدقيقة بناءً على النموذج والسيناريو، ولكن ليس من الصعب جعل النماذج قادرة على إحداث تسارع كبير في النمو الاقتصادي.

النماذج، بالطبع، هي مجرد نماذج، وإدخال الذكاء الاصطناعي يجعلها “خارج العينة”: فهي مصممة لسيناريوهات مثل الحاضر، حيث لا توجد أتمتة على المستوى البشري. ولكنها أيضًا ليست مجرد نماذج: فهي تعبر عن قصص وعمليات متماسكة يمكن من خلالها تحقيق نمو هائل. ليس من الصعب أن نرى كيف يمكن لأتمتة الأبحاث، على سبيل المثال، أن تؤدي إلى تحسن التكنولوجيا بسرعة، مع ما يترتب على ذلك من عواقب اقتصادية هائلة.

ويخلص “تراميل” و”كورينك” إلى أنه “لا يوجد نقص في الآليات التي يمكن من خلالها أن يؤدي التقدم في مجال التشغيل الآلي إلى عواقب تحويلية على النمو، بمجرد أن نسمح لأنفسنا بالبحث عنها”.

السبب الأساسي للشك في انفجار النمو

إذا كانت المعلومات السابقة تبدو تخمينية ونظرية، فإن ذلك صحيح. لم نشهد مطلقًا انفجارًا في النمو القائم على الذكاء الاصطناعي حتى الآن، ومعروف أن تأثير تكنولوجيا المعلومات على النمو كان ضئيلًا. في الولايات المتحدة، على سبيل المثال، لاحظنا انخفاضًا ملحوظًا في معدلات النمو بعد ظهور أجهزة الكمبيوتر الشخصية، وليس زيادة في الإنتاجية كما هو معروف. وكما قال “سولو” في وقت سابق: “يمكنك أن ترى عصر الكمبيوتر في كل مكان، باستثناء الإحصائيات الخاصة بالإنتاجية”.

وبعيدًا عن الخيال العلمي على المستوى السطحي لهذه الرواية، أثار الاقتصاديون وغيرهم شكوكًا أكثر تحديدًا، والعديد منها لا علاقة له بما سيفعله الذكاء الاصطناعي على المستوى البشري بقدر ما يتعلق بما إذا كان بإمكاننا تحقيق الذكاء الاصطناعي على المستوى البشري، في أي وقت قريبًا.

في القسم أعلاه، طلبت منك أن تتخيل روبوتًا على طراز Battlestar Galactica أو Blade Runner، قادرًا على القيام بجميع الأعمال الجسدية والفكرية التي يمكن للإنسان القيام بها. لكن من الواضح أننا بعيدون جدًا عن وجود أي شيء من هذا القبيل. لقد مالت الروبوتات إلى التخلف عن الذكاء الاصطناعي في السنوات الأخيرة، وبينما يتوقع بعض المراقبين أن يتغير هذا الأمر، إلا أنه ليس مضمونًا.

لذا من المهم أن نأخذ في الاعتبار الأثر الاقتصادي للذكاء الاصطناعي الذي يمكنه أن يفعل معظم، وليس كل، ما يمكن أن يفعله الإنسان. هناك أسباب وجيهة للشك في النمو الهائل في هذه السيناريوهات، وخاصة لأن السيناريوهات تشبه بقوة ما حدث في الولايات المتحدة وغيرها من الاقتصادات الغنية في العقود الأخيرة.

تناولت إحدى الأوراق البحثية الحديثة نمو إنتاجية العامل الإجمالي في الولايات المتحدة بين عامي 1950 و2018، ووجدت أنه على الرغم من نموها السريع في بعض القطاعات (الزراعة، وتصنيع السلع المعمرة، وتجارة الجملة)، فقد انخفضت في قطاعات أخرى (البناء والتعليم والرعاية الصحية والتمويل والتأمين).

وهذا لا يعني بالتأكيد أن الاقتصاد الأميركي أصبح يعتمد أكثر فأكثر على الزراعة والتصنيع. والواقع أن تشغيل العمالة في هذه القطاعات انخفض بشكل كبير، وذلك على وجه التحديد لأنه يمكنك الحصول على قدر أكبر من الناتج لكل عامل مقارنة بالماضي، وبالتالي الحاجة إلى عدد أقل من العمال لتلبية الطلب في السوق. كما أدت الأتمتة إلى انخفاض الأسعار في تلك القطاعات، وانخفضت بدورها حصتها في الناتج الاقتصادي الإجمالي.

وعلى النقيض من ذلك، فإن حصة الوظائف في تلك الصناعات الراكدة، تلك التي لا تصبح أكثر إنتاجية، آخذة في التزايد. ولأن الصناعات الأقل إنتاجية أصبحت تشكل حصة متزايدة من الاقتصاد، فقد انخفض نمو الإنتاجية الإجمالي.

وتُعرف هذه الظاهرة باسم “مرض التكلفة” لباومول، وهو اسم مستمد من الاقتصادي الراحل “ويليام باومول”. تُعد هذه الديناميكية عاملاً مقيدًا يحد من مدى الأتمتة التي يمكن أن تساهم في النمو الاقتصادي. حتى عندما يتم تطبيق الأتمتة على نطاق واسع في صناعات معينة – وقد لاحظت ذلك إذا قمت بزيارة مزرعة أو مصنع سيارات مؤخرًا، حيث تعتمد هذه المنشآت بشكل كبير على الحصادات والآلات الروبوتية المتطورة لتحقيق التلقائية في العديد من المهام – فإن النتيجة النهائية ستكون تقليل أهمية تلك الصناعات في الاقتصاد، وفي المقابل ستزداد أهمية الصناعات التي يكون التقدم فيها صعبًا أكثر.

لتطبيق ذلك على سياق الذكاء الاصطناعي، يمكنك أن تتخيل أن الذكاء الاصطناعي يؤدي إلى أتمتة كاملة أو شبه كاملة لبعض المهام. ربما يحل محل مهندسي الواجهة الأمامية لإنشاء مواقع الويب والتطبيقات، أو حتى يحل محل مهندسي البرمجيات بشكل جماعي. ربما تقوم بأتمتة التصميم الجرافيكي والرسوم المتحركة ثلاثية الأبعاد بشكل جيد، بحيث تتحول معظم الشركات إلى استخدام نماذج الذكاء الاصطناعي بدلًا من الأشخاص. وربما يحل محل الصحفيين البشر. (لا أفضّل ذلك، لكن لدي مخاوفي).

وطالما أن هناك وظائف أخرى (الطهاة، ومقدمي رعاية الأطفال، وعمال البناء) لا يؤدي فيها الذكاء الاصطناعي إلى زيادات كبيرة في الإنتاجية – ربما لأننا ما زلنا غير قادرين على إنتاج روبوتات مفيدة يمكنها وضع هذا الذكاء الاصطناعي في العالم المادي – فلن تكون نتيجة هذه العملية نموًا هائلًا. وستكون النتيجة انهيار تشغيل العمالة والأسعار في القطاعات الآلية، وتصبح هذه القطاعات أقل أهمية كحصة من الاقتصاد الإجمالي، ويظل النمو الاقتصادي ككل مقيدًا بفعل القطاعات حيث يصعب تحقيق نمو الإنتاجية.

ويتوقع “جونز”، الخبير الاقتصادي في جامعة نورث ويسترن، الذي وضع نموذجًا لكيفية تأثير الذكاء الاصطناعي على مسارات النمو، أن هذا النوع من الاختناقات سيمنع النمو الهائل بسبب الذكاء الاصطناعي، على الأقل في المدى القريب. فكر في مقدار التقدم التقني الذي حدث في مجال الحوسبة على مدار السبعين عامًا الماضية أو نحو ذلك. وأشار في إحدى المقابلات إلى أن “قانون مور يكاد يكون سخيفًا”. “إنها زيادة بمقدار 10^17 [مقياس لأداء الحوسبة] لكل دولار عما كانت عليه قبل 70 عامًا. وهذا غير معقول”.

ولكن قدرتنا على التعامل مع الذرات لا تضاهي قدرتنا على التعامل مع أجزاء البرمجيات، ولهذا السبب، منذ ظهور الدائرة المتكاملة في عام 1958، لم يكن النمو الاقتصادي في الولايات المتحدة وغيرها من البلدان الغنية متفجرًا. هناك صناعات أخرى حيث الإنتاجية لا تنفجر، وهذه الصناعات تعيقنا.

وفقًا لـ”جونز”، يمكن استخدام مثال المطعم لتوضيح الفكرة. يقول: “إذا التقطت صورة لمطعم اليوم ومطعم في عام 1950، ستجد أنهم متطابقان في الواقع. يأخذون طلبك ويقوم شخص ما بتوصيله إلى المطبخ، ثم يتم طهيه بواسطة العمالة والمعدات الرأسمالية”. قد يكون الأمر أرخص قليلاً الآن، وقد تكون الأفران وغسالات الأطباق أكثر كفاءة بعض الشيء. ومع ذلك، لم نرَ نفس النمط مع تقدم أجهزة الكمبيوتر. وهذا يعني أن النمو الاقتصادي الإجمالي كان محدودًا.

من هو على حق؟

المؤمنون بانفجار النمو يجادلون بأن نمذجة الذكاء الاصطناعي بهذه الطريقة تقلل من إمكاناته. في الماضي، تطورت التكنولوجيا بشكل ثابت ولكن ليس بشكل متسارع على مدى القرن الماضي أو ما شابه ذلك. وفقًا للاقتصادي والمشترك في انفجار النمو، “تاماي بيسيروغلو”، فإن “تكنولوجيات الأتمتة في القطاعات الصغيرة من الإنتاج تقدم فوائد متواضعة، في حين تتطلب تغييرات باهظة التكلفة في أنحاء الاقتصاد”. بالمقابل، إذا كان الذكاء الاصطناعي قادرًا على تنفيذ كل ما يمكن أن يفعله الإنسان، فمن المحتمل أن نتمكن من أتمتة عدد كبير من المهام في وقت واحد، مما يتيح تحديثات تكلفة أقل للعمليات الحالية.

لاحظ هنا أن “بيسيروغلو” يفترض أن الذكاء الاصطناعي قادر على كل ما يمكن أن يفعله الإنسان. وهذا ليس ضروريًا تمامًا لقصة انفجار النمو. يقول “ديفيدسون”: “إن الحديث عن الأتمتة الكاملة يبسط الحجة، لكنني أعتقد أنه يمكننا تحقيق نمو هائل دون الأتمتة الكاملة حرفيًا”. نحن لا نحتاج بالضرورة إلى أتمتة أشياء مثل تقديم الرعاية أو التدريس أو الجراحة: “إذا كان بإمكانك أتمتة البحث والتطوير واستثمار رأس المال بشكل كامل، فإن هذا يؤدي إلى استمرار حلقة ردود الفعل التي تجعل النمو يسير بسرعة كبيرة”.

وبطبيعة الحال، فإن أتمتة البحث والتطوير (R&D) ليس بالأمر الهين أيضًا. وجزء من سبب نمو هذا السيناريو السريع هو أن قطاعات البحث والتطوير تعمل بجد للتغلب على الاختناقات التي خلقتها القطاعات غير الآلية.

كلما تعمقت أكثر في هذا النقاش، بدا أن هذا هو جوهر الخلاف. يبدو المؤمنون بانفجار النمو واثقين تمامًا من أنه من الممكن، في غضون عقود من الزمن، تطوير الذكاء الاصطناعي والروبوتات القادرة على القيام بأي مهمة مفيدة اقتصاديًا يمكن للإنسان القيام بها، أو أي مهمة لإنتاج أفكار جديدة تدفع الإنتاجية والنمو الاقتصادي.

المشككون ليسوا متفائلين بهذا الشأن

وقد صرح “ديفيد أوتور”، أستاذ الاقتصاد في معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا، والذي قام بدراسة تأثير الذكاء الاصطناعي على سوق العمل، قائلاً: “هذه التكنولوجيا مدهشة، تتطور بسرعة ولها أهمية كبيرة. ومع ذلك، أشعر أننا لا نزال في مرحلة مبكرة جدًا من هذا التطور”.

من وجهة نظرهم، يرون أن الذكاء الاصطناعي، على الرغم من إثارة إعجابهم، ليس على الطريق الصحيح لاستبدال القوى العاملة بالكامل. يواصل “أوتور” قائلاً: “الذكاء الاصطناعي لا يفكر”، وهذا يعني، على سبيل المثال، أنه من المستحيل أن يتم تطبيقه في مجالات البحث والتطوير. “لا يحلل الأمور بشكل تحليلي ولا يفهم السياق والثبات الشامل للموضوع. لا أعتقد أن هذه المشكلة ستحل بنفسها”.

وفي بعض الجوانب، يجعل هذا السؤال حول ما إذا كان الذكاء الاصطناعي سيدفع النمو الهائل أمرًا أكثر قابلية للإجابة. يبدو أن هناك اتفاقًا واسعًا بين الاقتصاديين والمحللين الآخرين حول تأثيرات الذكاء الاصطناعي على المستوى البشري إذا تحقق بالفعل. ويبدو أن الوضع الفعلي للتكنولوجيا هو المصدر الرئيسي للشك وعدم اليقين، وليس التأثيرات الناجمة عن تطبيقاتها الأكثر تطرفًا. يبدو بشكل متزايد أن الذكاء الاصطناعي على المستوى البشري سيؤدي إلى تحقيق نمو اقتصادي هائل، سواء من خلال استبدال العمالة بالكامل، أو عن طريق تحسين اكتشاف الأفكار، أو حتى كليهما معًا.

إذا كنت تعتقد أن الذكاء الاصطناعي على المستوى البشري أمر لا مفر منه، فهذا أمر مثير ومرعب في نفس الوقت. وتشير العديد من نماذج النمو الهائلة هذه إلى أن الطلب على العمالة البشرية سينخفض إلى الصفر. إنه سيناريو البطالة الهائلة وعدم المساواة البشعة بين الأقلية من الناس الذين يمتلكون رأس المال ويستفيدون من انفجار النمو، والأغلبية التي تفتقر إلى رأس المال وتعاني. ومن الممكن أن تستولي الضرائب وغيرها من الآليات على بعض المكاسب وتعيد توزيعها على الأغلبية العاطلة عن العمل حديثًا، ولكن السيناريو الذي ترتفع فيه مستويات البطالة كثيرًا عن تلك التي شهدتها أزمة الكساد الأعظم في ثلاثينيات القرن العشرين سوف يكون قبيحًا إلى حد ما، سواء كان ذلك من باب الصدقات أو من غيره.

حتى إذا لم تؤمن بأن الذكاء الاصطناعي على المستوى البشري ممكنًا أو محتملًا في المستقبل القريب، فإن الصورة لا تزال مثيرة للاهتمام. هناك العديد من السيناريوهات التي قد لا تؤدي الذكاء الاصطناعي إلى “انفجار” في النمو أو نمو هائل، ولكنها قد تساهم في زيادة النمو بشكل مستمر لفترة من الوقت وانتشاره على نطاق أوسع. على سبيل المثال، يحمل “أوتور” تفاؤلًا كبيرًا بقدرة الذكاء الاصطناعي على تحسين الإنتاجية في قطاعات محددة مثل الرعاية الصحية والتعليم، حيث كانت التحسينات محدودة للغاية، وهذا قد يسهم في إزالة العوائق التي تعيق الاقتصاد بشكل عام.

نظرًا للحاجة العالية وغير الملبية في هذه المجالات، يعتقد “أوتور” أن الزيادة في الإنتاجية يمكن أن توجد جنبًا إلى جنب مع مستويات عالية من العمالة، بخلاف الزراعة والتصنيع حيث ترتبط الزيادة في الإنتاجية بانخفاض في عدد العمالة. يشير إلى أن الرعاية الصحية “لن تكون مشابهة للزراعة، حيث نحن نمتلك الكثير مما يجعلنا لا نحتاج لتوظيف أي شخص”. “لا أرى أنها ستكون أقل استنفادًا للعمالة، بل بالعكس، ستصبح أكثر كفاءة بكثير.”

إن النمو الهائل يمثل هدفًا طموحًا جدًا، حتى لو قدم منظروه حجة مقنعة تشير إلى أنه يمكن تحقيقه على الأقل. ولكن حتى دفعة أصغر يمكن أن تؤدي إلى تغيير حياتنا كلها.

المصدر: VOX