أبرز اقتصاديي الذكاء الاصطناعي في ستانفورد: السنوات العشر القادمة ستكون الأفضل والأسوأ في التاريخ

يتحدث إريك بالتفصيل عن تجربة تدريسه لمساق جامعي في ستانفورد وكيف تغيرت طبيعة تسليم المشاريع النهائية للطلاب بشكل جذري بين العام الماضي وهذا العام. في العام الماضي، كان الطلاب يبذلون جهدهم لعرض مشاريعهم في نهاية الفصل الدراسي عبر عروض توضيحية تقليدية باستخدام برنامج بوربوينت (PowerPoint). أما في الفصل الدراسي الحالي، فقد ألزم إريك جميع المجموعات الطلابية بتقديم برمجيات وأكواد حقيقية قابلة للتشغيل الفعلي كشرط أساسي لتقييم مشاريعهم. والمثير للدهشة هو أن جميع الفرق العشرين التي قدمت مشاريعها نجحت في بناء وعرض كود برمجى متكامل يعمل بكفاءة، بغض النظر عما إذا كان أعضاء الفريق يمتلكون مهارات برمجية سابقة أم لا. وقد تمكنوا من تحقيق ذلك بفضل استخدامهم المكثف لأدوات ومساعدي البرمجة المعتمدة على الذكاء الاصطناعي مثل Replet وCursor وClaude Code، مما جعل كل طالب قادراً على أن يصبح مبرمجاً بمجرد صياغة فكرته ووصفها للآلة.

توضح هذه التجربة السرعة المذهلة لانتشار أدوات الذكاء الاصطناعي التوليدي وقدرتها الفورية على سد الفجوة المهارية وتقليل الحواجز التقنية أمام الابتكار، مما يحول دور الموظف من منفذ تقني إلى مدير يوجه التكنولوجيا ويصوغ الرؤى والأفكار.

يشارك إريك تجربة دراسة تطبيقية قام بها قبل بضع سنوات بالتعاون مع الباحثتين ليندسي رايموند ودانييل لي في إحدى الشركات الكبرى لإدارة مراكز خدمة العملاء (Call Centers). في ذلك الوقت، ركزت الدراسة على كيفية مساعدة نماذج الذكاء الاصطناعي للموظفين البشريين في صياغة ردود سريعة واقتراح حلول للمشكلات، في حين كان الموظف البشري هو من يتولى بالكامل إجراء المحادثة الحية مع العميل. ولكن عند عودة إريك وفريقه للعمل مع نفس الشركة مؤخراً لمتابعة التطورات، تفاجأوا بأن الغالبية العظمى من أسئلة المتصلين واستفساراتهم أصبحت تُعالج وتُحل بشكل مباشر وتلقائي بالكامل من قِبل وكلاء الذكاء الاصطناعي التفاعليين دون الحاجة إلى تدخل أو وساطة من الموظفين البشر.

توضح هذه الدراسة تحول الذكاء الاصطناعي السريع من مجرد مساعد يزيد من كفاءة العامل البشري إلى بديل مستقل يتولى إنهاء المهام بالكامل، مما يشير إلى تسارع وتيرة استبدال وأتمتة الوظائف الروتينية وخدمة العملاء بصورة أعمق مما كان متوقعاً.

يقدم إريك تحليلاً اقتصادياً مدعوماً بمثال تاريخي حول اختراع المحركات النفاثة وأثرها على قطاع الطيران والسفر الجوي. يشرح إريك نظرية 'منحنيات الطلب المرنة'، موضحاً أن التخفيض الهائل في تكلفة السفر الجوي الذي حققته المحركات النفاثة لم يقلل من حجم الإنفاق الكلي على الطيران أو يلغي وظائف هذا القطاع. بل على العكس تماماً، دفع انخفاض الأسعار ملايين البشر إلى السفر جواً بمعدلات تفوق ما كان عليه الحال قبل خمسين عاماً بعشرات المرات، مما أدى في النهاية إلى زيادة الإيرادات الإجمالية وتوسيع القطاع وخلق عدد لا يحصى من الوظائف الجديدة المرتبطة بالسياحة والطيران.

يستخدم إريك هذا النموذج الاقتصادي لإثبات أن زيادة كفاءة إنتاج المهام بفضل الذكاء الاصطناعي لن تؤدي دائماً إلى الاستغناء عن العمالة؛ فإذا كان الطلب على الخدمة مرناً للغاية، فإن انخفاض التكلفة سيخلق طلباً هائلاً يعوض أثر الأتمتة ويزيد من التوظيف والاستثمار.

يروي إريك بسخرية قصة زيارته لإحدى الشركات التي نظمت مسابقة داخلية كبرى للابتكار (Hackathon)، حيث ساد الحماس الشديد بين الموظفين الذين تسابقوا لبناء أدوات وتطبيقات متنوعة باستخدام نماذج الذكاء الاصطناعي اللغوية الكبيرة. وعند إعلان النتيجة، تبين أن المشروع الفائز بالمركز الأول كان عبارة عن نظام ذكاء اصطناعي يقوم بتوليد وتنسيق قوائم طعام الغداء اليومية للموظفين في كافتيريا الشركة. وعندما استفسر إريك من الإدارة عما إذا كان تصميم قوائم الغداء يمثل القيمة الأساسية أو المشكلة التجارية الجوهرية التي تسعى الشركة لحلها لزيادة أرباحها، تجلت فجوة التفكير بوضوح.

تسلط هذه القصة الضوء على أزمة التطبيقات الهامشية أو ما يُعرف بـ 'هدر الذكاء الاصطناعي'، حيث تنفق الشركات الموارد في حل مشكلات ثانوية بدلاً من ربط التكنولوجيا بصلب التحديات التجارية وزيادة الإنتاجية الفعلية.

يتناول إريك بحثه الأكاديمي التاريخي خلال مرحلة الدكتوراه، حيث درس كيفية انتشار طاقة الكهرباء وتطبيقها في المصانع الأمريكية قبل قرن من الزمن. ويكشف البحث أنه على الرغم من بدء إدخال المحركات الكهربائية للمصانع، إلا أن الأمر استغرق ما يقارب 30 عاماً من البحث والتجريب (وفقاً لبيانات الإنتاجية التي وثقها المؤرخ الاقتصادي بول ديفيد) قبل أن تبدأ المصانع في تسجيل مكاسب إنتاجية حقيقية وملموسة. ويرجع ذلك إلى أن المصانع كانت بحاجة إلى إعادة تصميم مساحاتها بالكامل، وتغيير خطوط الإنتاج العمودية إلى أفقية، وتدريب العمال على مهارات جديدة كلياً تتوافق مع نمط الطاقة الجديد.

تُضرب هذه القصة كمثال على ظاهرة 'منحنى J لإنتاجية التكنولوجيا'، لتوضيح أن تحقيق العوائد الاقتصادية من التقنيات الثورية يتطلب وقتاً كافياً لإعادة هيكلة العمليات وتدريب الموظفين، ورغم أن الذكاء الاصطناعي سينتشر بشكل أسرع (خلال 3 إلى 5 سنوات)، إلا أنه لا يزال محكوماً بهذا المنحنى الانتقالي.

يروي إريك تفاصيل رهان مالي وودي عقده في مطلع عام 2020 مع صديقه الخبير الاقتصادي البارز بوب جوردون، والذي يمثل التيار المشكك في قدرة الذكاء الاصطناعي على تغيير الاقتصاد. بينما كان جوردون يرى أن تأثير الذكاء الاصطناعي مبالغ فيه بشكل كبير، جادل إريك بأن إمكانيات هذه التكنولوجيا يساء تقديرها بالتقليل منها وسيكون تأثيرها أعمق بكثير مما يتخيله الأغلبية. ونص الرهان على أنه بحلول عام 2030، ستسجل بيانات الإنتاجية الرسمية في الولايات المتحدة أرقاماً تفوق بكثير التوقعات المنخفضة التي أصدرها مكتب إحصاءات العمل الحكومي، ويشير إريك بفخر إلى أنه يتصدر نتائج الرهان حالياً مع بدء تحقق طفرات الإنتاجية.

يجسد هذا الرهان جوهر الخلاف الفكري الدائر في الأوساط الاقتصادية الكبرى، ويؤكد رؤية إريك التفاؤلية بأن المقاييس الحكومية التقليدية عاجزة عن رصد حجم الثروة والإنتاجية الحقيقية المتولدة عن طفرة الذكاء الاصطناعي الحالية.

تستعرض مقدمة البرنامج تجربتها الشخصية في توظيف تقنيات الذكاء الاصطناعي داخل فريق عملها الذي يعتمد بشكل أساسي على إدارة جداول البيانات المعقدة والمجهدة. قامت المذيعة بفتح تطبيق AI Sheets المدمج في منصة Denspark وكتبت أمراً واحداً ومباشراً يطلب من النظام فرز وترتيب آخر 30 حلقة من برنامجها الشهير Silicon Valley Girl بناءً على عدد المشاهدات، مع تصنيف كل حلقة بموضوعها الرئيسي، واستخراج المواضيع الثلاثة الأكثر تحقيقاً للتفاعل والمشاهدة. وفي ثوانٍ معدودة، أنتج الذكاء الاصطناعي تحليلاً متكاملاً ودقيقاً وفر لها الرؤية الاستراتيجية التي تحتاجها، وقامت بحفظ هذا الأمر كـ 'مهارة مكررة ومحفوظة بنقرة واحدة' ليتسنى لفريقها تشغيلها أسبوعياً تلقائياً دون الحاجة لإعادة كتابة الأوامر أو البدء من الصفر.

تقدم هذه التجربة نموذجاً عملياً ملموساً لكيفية تحول الذكاء الاصطناعي من مجرد أداة لإرسال واستقبال النصوص إلى نظام تشغيل متكامل وإستراتيجي لإنتاج الأعمال يوفر الجهد المكرر ويستعيد ساعات العمل الثمينة لصالح التفكير الإبداعي.

يتطرق إريك إلى تفاصيل شراكته الاستشارية مع عملاق الخدمات التكنولوجية الهندي Infosys، مستعرضاً كيفية تعامل إدارة الشركة بذكاء وبعد نظر مع طفرة الذكاء الاصطناعي. بدلاً من السير مع تيار تسريح المبرمجين المبتدئين أو تقليص التوظيف بسبب قدرة نماذج اللغة الكبيرة على إنتاج الكود، قررت الشركة مواصلة توظيف نفس الأعداد السابقة من المهندسين المبتدئين، مع تغيير جذري في مهامهم؛ حيث تم إعفاؤهم من كتابة الأكواد الروتينية المكررة لصالح تدريبهم المباشر والمكثف على مهارات إدارة المشاريع الكبرى، والاتصال الاستراتيجي مع العملاء، وفهم احتياجات العمل الشاملة باستخدام الذكاء الاصطناعي كمساعد تعليمي.

يُبرز هذا المثال نموذجاً للحلول المؤسسية المبتكرة لمواجهة التغير الهيكلي في سوق العمل (تحول الهرم الوظيفي الكلاسيكي إلى شكل الماسة)، مما يضمن إعداد قادة المستقبل وحمايتهم من الاندثار المهني بسبب الأتمتة المبكرة لمهامهم الأساسية.

يروي إريك قصة التنبؤ الشهير الذي أطلقته جيف هينتون، أحد أبرز مؤسسي التعلم العميق، في عام 2017، عندما تفحص قدرات الذكاء الاصطناعي الفائقة في تحليل وقراءة الصور الطبية وصرح علناً بأنه يجب التوقف فوراً عن تدريب وتأهيل أطباء الأشعة الجدد لأن دورهم سينتهي تماماً في غضون خمس سنوات لصالح الآلات. والمفارقة الكبرى اليوم هي أن سوق العمل يواجه عجزاً حاداً في أطباء الأشعة، ولا يزالون يتقاضون أجوراً مرتفعة للغاية؛ والسبب في ذلك أن قراءة الصور الطبية ما هي إلا مهمة واحدة من بين 26 مهمة متباينة يقوم بها طبيب الأشعة (مثل مراجعة الفحوصات والتنسيق مع الأطباء الآخرين وطمأنة المرضى)، علاوة على أن خفض تكلفة قراءة الأشعة بفضل الذكاء الاصطناعي أدى إلى انفجار الطلب على الفحوصات الطبية بشكل عام.

تكشف هذه القصة عن الخطأ الفادح الذي يقع فيه الخبراء التقنيون عند الخلط بين 'المهام الوظيفية' و'المهن الكاملة'، وتؤكد أن تعزيز الكفاءة البرمجية لأحد الأجزاء قد يؤدي إلى زيادة حيوية وقيمة الأجزاء الإنسانية والمهارات المتكاملة الأخرى في المهنة.

يستذكر إريك بامتنان تفاصيل تجربة شخصية عاشها خلال دراسته الجامعية؛ فرغم أنه كان يركز على المساقات العلمية والرياضيات والتحليلات الرقمية المعقدة، إلا أنه قرر التسجيل في دورة لتذوق الموسيقى الكلاسيكية. ويوضح إريك كيف غيرت هذه المادة طريقة استماعه وفهمه للموسيقى إلى الأبد، حيث فتحت بصيرته لسماع تفاصيل وهياكل نغمية دقيقة وخفية لم يكن ليلتفت إليها لولا هذا الإرشاد الأكاديمي، مشبهاً ذلك بورشات تذوق الأغذية والنبيذ التي ترتقي بوعي الإنسان الحسي وتعرفه على مستويات جديدة تماماً من الإدراك الفني والجمالي.

يستدل إريك بهذه القصة الشخصية على أن تخصصات العلوم الإنسانية، الفلسفة، وتذوق الفنون ستشهد قفزة غير مسبوقة في قيمتها الاقتصادية والاجتماعية في عصر الوفرة والذكاء الاصطناعي، نظراً لتركيزها على تنمية الذوق والاختيار والتقييم، وهي سمات إنسانية تظل عصية على الآلات.

ينقل إريك سيناريو خيالياً طريفاً شاركه معه رجل الأعمال البارز ريد هوفمان لتوضيح نقاط القوة الفريدة للبشر. يطلب السيناريو منا تخيل طالب عادي يضطر لخوض مباراة شطرنج بعد 30 يوماً ضد أقوى حاسوب خارق متخصص في الشطرنج، بحيث تكون الجائزة هي الحياة والعقوبة هي الموت الفوري للخاسر. رجح هوفمان أن فرصة نجاة وفوز الطالب البشري كبيرة بشكل مدهش؛ ليس لقدرته على التفوق التكتيكي في رقعة الشطرنج، بل لأنه بدافع غريزة البقاء والارتجال البشري سيبتكر حلاً خارج الصندوق لتعطيل الخصم الإلكتروني، مثل اختراق النظام بفيروس مدمر، أو سكب الماء عمداً على لوحة التحكم، أو التلاعب بمزود الطاقة يوم المباراة لضمان فوزه بأي ثمن.

توضح هذه القصة الرمزية أن القدرة اللامتناهية على 'الارتجال' والتعامل المرن مع المواقف الطارئة وغير المتوقعة خارج الأطر والأنظمة الصارمة هي القوة الخارقة الحقيقية للإنسان وميزته التنافسية الكبرى أمام برمجيات الذكاء الاصطناعي.

يشارك إريك تجربة مريرة روتها له إحدى صديقاته التي كانت تعيش في البرازيل ضمن طبقة فائقة الثراء. وصفت الصديقة حالها وحال عائلتها وأقرانهم بأنهم يعيشون فعلياً داخل 'سجون من صنع أيديهم'؛ فرغم امتلاكهم لثروات طائلة، إلا أنهم يقضون حياتهم خلف أسوار إسمنتية عملاقة داخل مجمعات مغلقة ومحمية بحراس مسلحين ببنادق آلية، ولا يستطيعون السير في الطرقات العامة أو التمتع بالحياة اليومية دون حراسة لصيقة بسبب الفقر الشديد والتفاوت الطبقي الحاد ومظاهر الجريمة التي تحيط بهم وتستهدفهم في كل مكان.

يقدم إريك هذه التجربة الواقعية كتحذير مجتمعي وإنساني شديد الأهمية؛ فإذا أدت تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي إلى تركيز الثروة واحتكارها في يد فئة محدودة دون توفير آلية عادلة لتوزيع الفرص والازدهار المشترك لعامة أفراد المجتمع، فسينتهي المطاف بالجميع في بيئة معيشية مرعبة وغير آمنة، حتى بالنسبة لأولئك الذين يملكون كل الثروات.

يشارك إريك تجربته الشخصية واليومية في التفاعل مع الذكاء الاصطناعي، واصفاً إياه بأنه بات رفيقاً عقلياً وشخصياً دائماً له في مختلف الأوقات. ويوضح أنه يجد نفسه متفاعلاً مع نموذج Claude Co-work حتى ساعات متأخرة جداً من الليل لبناء واختبار أفكاره البحثية وتطوير استدلالاته العلمية. ولا تقتصر مساعدته على البحث، بل يستعين به في تفاصيل حياته اليومية مثل وضع برامج السفر الفوري، وطلب توصيات واقتراحات دقيقة للمطاعم والوجهات المفضلة فور وصوله لأي مدينة جديدة، مؤكداً أن غياب هذا المساعد الرقمي عن حياته اليوم سيشعره كما لو أنه فقد ذراعه اليسرى تماماً.

تعكس هذه التجربة الشخصية كيف يمكن للبشر استغلال الذكاء الاصطناعي لتوسيع مداركهم اليومية وزيادة كفاءتهم الفردية من خلال دمجه كرفيق فكري متعاون (Co-worker) يثري تفاصيل الحياة العملية واليومية.

يقارن إريك بين الطريقة التقليدية التي كان يتبعها كأستاذ جامعي في إدارة الأبحاث العلمية مع طلاب الدراسات العليا والطريقة الحديثة المعتمدة على الذكاء الاصطناعي. في السابق، كانت عملية صياغة الفكرة واختبارها عبر إرسال الطلاب لقراءة البيانات وإعداد التحليلات تستغرق دورة بروتوكولية تمتد أسبوعاً كاملاً بين كل اجتماع وآخر، مما يجعل إنهاء البحث وصياغته يمتد من 10 إلى 20 أسبوعاً. أما الآن، فيجلس إريك أمام شاشة نموذج Claude ويجري حواراً تفاعلياً يستجوب فيه البيانات ويختبر الفرضيات بدقة ليرى الإجابات الفورية خلال 5 إلى 10 دقائق فقط، مقلصاً زمن التجربة والخطأ الأكاديمي بشكل ثوري وصادم.

تبرهن هذه المقارنة على قدرة الذكاء الاصطناعي على تسريع وتيرة الابتكار والبحث العلمي من خلال توفير منصات تفاعلية ذكية تختصر الفترات الزمنية الطويلة للتحقق من الفرضيات وصياغة النظريات وتجريبها بمرونة وسرعة مذهلتين.

منحنى الطلب المرن (Elastic Demand Curve)

مفهوم اقتصادي يشير إلى الحالة التي يؤدي فيها تغير طفيف في السعر إلى تغير كبير في الكمية المطلوبة. في سياق الذكاء الاصطناعي، يوضح إريك أنه عندما تجعل التكنولوجيا الخدمات أرخص، قد يتضاعف الطلب عليها هائلاً مما يزيد التوظيف والإنفاق الإجمالي بدلاً من تقليصه، كما حدث تاريخياً مع انخفاض تكلفة الطيران وزيادة الإقبال عليه.

عصر الآلة الثاني (The Second Machine Age)

مفهوم صاغه الضيف يشير إلى العصر الحالي الذي تقوم فيه التكنولوجيا بمضاعفة وتعزيز القدرات العقلية والذهنية للبشر (Cognitive Tasks)، على عكس الثورة الصناعية الأولى التي ركزت على تعزيز القوة العضلية والجسدية باستخدام الآلات البخارية.

الناتج المحلي الإجمالي للمنافع (GDPB - Gross Domestic Product Benefits)

مقياس اقتصادي حديث بديل للناتج المحلي الإجمالي التقليدي، يهدف إلى قياس فائض القيمة والرفاهية التي يحصل عليها المستهلكون من الخدمات الرقمية المجانية (مثل ويكيبيديا ويوتيوب وشات جي بي تي) والتي تظهر بقيمة صفرية في الحسابات القومية التقليدية لعدم وجود سعر مدفوع لها.

تضخيم النية (Amplifying Intention)

مفهوم يعيد تعريف الذكاء الاصطناعي (AI) كأداة لتوسيع وتضخيم إرادة الفرد وخططه العملية (Agency)، بدلاً من النظر إليه كبديل للذكاء الإنساني. ينجح هذا المفهوم بشكل أساسي مع الأفراد ذوي القدرة العالية على المبادرة وتحديد الأهداف الواضحة.

منحنى J الإنتاجي للتكنولوجيا (Productivity J-Curve)

ظاهرة اقتصادية تفسر الفجوة الزمنية بين اختراع تقنية ثورية جديدة (مثل الكهرباء أو الذكاء الاصطناعي) وظهور أثرها الحقيقي على إنتاجية الأعمال؛ حيث يتطلب الأمر في البداية سنوات من إعادة تصميم العمليات وتدريب الموظفين قبل جني عوائد الإنتاجية الضخمة.

"The industrial revolution allowed machines to augment muscle power. Now we're doing the same thing for our brains, our minds."

يوضح إريك الفارق الجوهري بين الثورة الصناعية الأولى وثورة الذكاء الاصطناعي؛ فبينما ركزت الأولى على تعزيز القوة العضلية للبشر، تعمل الحالية على مضاعفة القدرات الذهنية والمعرفية، مما يجعل تأثيرها أسرع وأوسع نطاقا.

"Whenever they hear the words AI they should think of amplifying intention not artificial intelligence because what it does is it takes your agency, your intention, and it amplifies it."

يعيد هذا الاقتباس صياغة مفهوم الذكاء الاصطناعي كأداة لتمكين البشر وليس كبديل عنهم. القيمة الحقيقية تكمن في امتلاك الإنسان للإرادة والرؤية والهدف الواضح، لتقوم الآلة بتكبير هذا الأثر.

"If you get rid of the base of the pyramid, it becomes like a diamond. Then where are those middle managers going to come from?"

يسلط الضوء على خطر اقتصادي واجتماعي ناتج عن استبدال الوظائف المبتدئة بالذكاء الاصطناعي؛ حيث سيؤدي إلغاء قاعدة الهرم الوظيفي إلى صعوبة تأهيل وإيجاد الكفاءات والمدراء القياديين في المستقبل.

"No society has ever succeeded by trying to hang on to the old jobs... every society has succeeded by leaning in to dynamism, to re-education, to training, and to embracing that kind of flexibility."

يؤكد الكاتب على أهمية المرونة والابتكار والقبول بالتغيير كسبيل وحيد لنجاح المجتمعات في مواجهة الأتمتة، بدلا من المحاولات اليائسة وغير المجدية لحماية الوظائف التقليدية التي عفى عليها الزمن.