التقنيات الجديدة تخلق الإثارة. أدى اختراع السكك الحديدية إلى “هوس السكك الحديدية” في أربعينيات القرن التاسع عشر في المملكة المتحدة ، والذي شهد تراكم المستثمرين في أسهم السكك الحديدية. في العشرينات من القرن الماضي ، استحوذ الراديو بالمثل على الخيال. وفي الآونة الأخيرة ، شهدت النشوة بشأن تبني الإنترنت ارتفاع مؤشر ناسداك بمقدار خمسة أضعاف بين عامي 1995 و 2000. وتنبع الهستيريا جزئيًا من التوقعات الكبيرة حول مدى وسرعة الابتكارات التي يمكن أن تعزز رفاهية الإنسان وإنتاجيته ، بالإضافة إلى “الخوف من الضياع” . ولكن في كل حالة ، انفجرت الفقاعة الأولية بينما لحق الواقع بالتوقعات.
أدى ظهور الذكاء الاصطناعي التوليدي – خاصة نماذج اللغات الكبيرة ، مثل ChatGPT من OpenAI – إلى إثارة جنون مماثل. منذ إطلاق ChatGPT في تشرين الثاني (نوفمبر) الماضي ، أصبحت التقارير المتوهجة عن التأثير الاقتصادي المحتمل للتكنولوجيا – التي يمكنها أتمتة المهام من كتابة المقالات إلى إنشاء التعليمات البرمجية – كثيفة وسريعة. قدر بنك Goldman Sachs أنه يمكن أن يؤدي إلى تحقيق مكاسب في الإنتاجية يمكن أن ترفع الناتج المحلي الإجمالي العالمي بنسبة 7 في المائة على مدى فترة عشر سنوات.
يعتبر تقدير الفوائد لعبة تخمين إلى حد كبير. يتفق معظم الخبراء على أن الأمر سيستغرق وقتًا حتى يؤتي ثماره. في الواقع ، غالبًا ما تم تصور تأثير التقنيات السابقة باستخدام “تأثير منحنى J” ، حيث قد تنخفض الإنتاجية في البداية كما يتم تبنيها ، قبل أن ترتفع بشكل حاد. هل سيتبع الذكاء الاصطناعي التوليدي مسارًا مشابهًا؟
استغرقت الكهرباء والسكك الحديدية وأجهزة الكمبيوتر عقودًا قبل أن تولد طفرة في الإنتاجية. وبالمقارنة ، فإن تقنية الذكاء الاصطناعي أقل استهلاكًا لرأس المال ولا تتطلب تطويرًا واسع النطاق للبنية التحتية الجديدة. يمكن الوصول إلى ChatGPT بنقرة على الفأرة ؛ أكثر من 100 مليون شخص فعلوا ذلك بالفعل. ومع ذلك ، ستحتاج أنظمة الذكاء الاصطناعي التوليدية إلى قوة حوسبة هائلة ، وهي ليست رخيصة الثمن. ستحتاج الشركات إلى إعادة تدريب الموظفين وتعديل نماذج أعمالهم. سيستغرق هذا وقتًا ، على الرغم من أن سهولة الاستخدام ستجعل التبني أسهل من التقنيات السابقة.
يمكن لعوامل أخرى تعويض هذه الميزة – مثل التنظيم. نظرًا لقوتها ، دعا خبراء الذكاء الاصطناعي بالفعل إلى وقف التطوير الإضافي للنماذج الرائدة. على عكس الاختراعات التاريخية التي حلت محل القوة البشرية ، يمكن للذكاء الاصطناعي التوليدي القيام بمهام معرفية مثل الكتابة والتحليل والتصميم. يمكن أن تزيد هذه الأنشطة جنبًا إلى جنب مع البشر ، لكن السياسة والقانون بحاجة أيضًا إلى التطور لحكمها وتجاوز العواقب الاجتماعية والقوى العاملة. سيكون عدم اليقين والاضطراب والامتثال المتضمن مطبات السرعة على طول أي منحنى J.
يمكن للذكاء الاصطناعي التوليدي أيضًا أن يستنزف الإنتاجية بشكل مباشر. لتحقيق مكاسب الكفاءة لإفادة الاقتصاد ، يجب استخدام الوقت المحرر بشكل منتج. لكن التكنولوجيا يمكن أن تخلق مشاكل جديدة. يمكن استخدامه لانتحال الشخصية ومعالجة البيانات ومساعدة الطلاب على تمرير الواجبات المنزلية على أنها واجباتهم الخاصة. قد يكون التعامل مع ذلك مرهقًا. ومن المفارقات أنها تسمح أيضًا لقاتل الإنتاجية مثل البريد غير الهام والتشتيت عبر الإنترنت بأن تكون أكثر إنتاجية. من خلال تحسين اكتشاف الاحتيال ، يمكن أن يساعد في الوقت المناسب في إزالة الفوضى الخاصة به.
كيف يمكن للذكاء الاصطناعي التوليدي العالي أن يرفع المنحنى ، مرة واحدة – وفي الواقع إذا – يزيل الانخفاض ، يعتمد على فائدته. قد يعزز الإنتاجية في الوظائف القائمة على المعرفة ، ويسرع تشخيص الأطباء وكتابة العقود القانونية ، ولكن قد تكون بعض قطاعات الخدمات أقل تأثراً. من خلال تسريع عملية البحث نفسها ، يمكن أن يدفع التقدم التكنولوجي ومكاسب الإنتاجية المتكررة. التغييرات التكميلية مهمة أيضًا. رفعت السكك الحديدية في نهاية المطاف من الكفاءة ، ولكن ذلك بسبب ازدهار الصناعة والتجارة أيضًا. إذا اعتمدت الحكومات الذكاء الاصطناعي ، لخفض تعبئة النماذج على سبيل المثال ، فسيؤدي ذلك إلى تقليل الفرامل الأخرى على الإنتاجية.
لا شك في إمكانات الذكاء الاصطناعي التوليدية. قدرتها على تعزيز الأنشطة المعرفية ، والتي يصعب تقييمها ، تعني أننا قد لا نكون قادرين على قياس تأثيرها بدقة. ولكن كما تظهر التقنيات السابقة ، فإن مكاسب الإنتاجية ليست مضمونة حتى يمكن تسخير التكنولوجيا بشكل فعال. يجب أن نبقي أقدامنا على الأرض.
