ابق على اطلاع مع التحديثات المجانية
ببساطة الاشتراك في قطاع التكنولوجيا Myft Digest – يتم تسليمها مباشرة إلى صندوق الوارد الخاص بك.
الكاتب مؤلف كتاب “كيف ينتهي التقدم: التكنولوجيا والابتكار ومصير الأمم” وأستاذ مشارك في جامعة أكسفورد
في كل مرة تخشى خسائر الوظائف التي تحركها الذكاء الاصطناعي ، يطمئننا المتفائلون أن الذكاء الاصطناعي هو أداة إنتاجية تساعد العمال والاقتصاد. يعتقد Microsoft Chief Satya Nadella أن وكلاء الذكاء الاصطناعى المستقلة سيسمح للمستخدمين بتسمية هدفهم بينما يخطط البرمجيات وتنفيذها وتعلمها عبر كل نظام. أداة الأحلام – إذا كانت الكفاءة وحدها كافية لحل مشكلة الإنتاجية.
التاريخ يقول أنه ليس كذلك. على مدار نصف القرن الماضي ، قمنا بملء المكاتب والجيوب بأجهزة كمبيوتر أسرع من أي وقت مضى ، ومع ذلك تباطأ نمو الإنتاجية في الاقتصادات المتقدمة من حوالي 2 في المائة سنويًا في التسعينيات إلى حوالي 0.8 في المائة في العقد الماضي. حتى الناتج الصيني الذي لم يسبق له مثيل لكل عامل توقف.
وعد زواج البندقية بالكمبيوتر والإنترنت أكثر من كفاءة المكتب المعززة – تصور العصر الذهبي للاكتشاف. من خلال وضع معرفة العالم أمام الجميع وربط المواهب العالمية ، يجب أن تتضاعف الاختراقات. ومع ذلك ، تراجعت إنتاجية البحث. ينتج العلماء العادي الآن أفكارًا تقدمًا أقل لكل دولار من نظيره في الستينيات.
ما الخطأ؟ كما لاحظ الخبير الاقتصادي غاري بيكر ذات مرة ، يواجه الآباء مفاضلة عكس الجودة: كلما زاد عدد الأطفال الذين لديهم ، كلما كان بإمكانهم الاستثمار في كل طفل. يمكن قول الشيء نفسه للابتكار.
تؤكد الدراسات الواسعة النطاق عن الإنتاج الابتكاري النتيجة: الباحثون الذين يتشحنون المزيد من المشاريع أقل عرضة لتقديم ابتكارات اختراق. على مدار العقود الأخيرة ، أصبحت الأوراق العلمية وبراءات الاختراع تدريجياً بشكل متزايد. عظماء التاريخ فهم السبب. حافظ إسحاق نيوتن على مشكلة واحدة “أمامي باستمرار … حتى الفجر الأول مفتوح ببطء ، إلى القليل والقليل ، في ضوء كامل وواضح”. وافق ستيف جوبز على: “الابتكار يقول لا لألف شيء”.
الإبداع البشري يزدهر حيث تكون سابقة رقيقة. لو ركزت القرن التاسع عشر فقط على تلوح في الأفق والحراث بشكل أفضل ، فسنستمتع بقطعة قماش رخيصة وحبوب وفيرة – ولكن لن يكون هناك أي مضادات حيوية أو محركات نفاثة أو صواريخ. المعجزات الاقتصادية تنبع من الاكتشاف ، وليس تكرار المهام بسرعة أكبر.
تنجذب نماذج اللغة الكبيرة نحو الإجماع الإحصائي. نموذج مدرب قبل غاليليو كان من شأنه أن يضع ببغاء عالم الجغرافي ؛ نصوص الاحتياطي الفيدرالي في القرن التاسع عشر ، كان من الممكن أن يثبت أن الرحلة البشرية مستحيلة قبل نجاح الأخوة رايت. وجدت مراجعة حديثة للطبيعة أنه على الرغم من أن LLMS تخفيف الأعمال العلمية الروتينية ، فإن القفزات الحاسمة للبصيرة لا تزال تنتمي إلى البشر. حتى Demis Hassabis ، الذي أنتج فريقه في Google Deepmind أنتج Alphafold – وهو نموذج يمكن أن يتنبأ شكل البروتين ويمكن القول إنه أكثر إنجاز علمي من الذكاء الاصطناعى حتى الآن – يعترف بأن تحقيق أنظمة الذكاء العامة المصطنعة الحقيقية التي يمكن أن تتناسب أو تتفوق على البشر عبر الطيف الكامل من النماذج المعروفة قد يتطلب “عدة ابتكارات”.
في غضون ذلك ، يعزز الذكاء الاصطناعى في المقام الأول الكفاءة بدلاً من الإبداع. وجدت دراسة استقصائية شملت أكثر من 7000 عامل معارف مستخدمين ثقيلين من AI من المهام الأسبوعية التي تقلصها المهام الأسبوعية بمقدار 3.6 ساعة (31 في المائة) ، في حين أن العمل التعاوني ظل دون تغيير. ولكن بمجرد أن ينفد الجميع ردود البريد الإلكتروني إلى ChatGPT ، قد يتوسع حجم صندوق الوارد ، مما يؤدي إلى إلغاء مكاسب الكفاءة الأولية. إن عودة الإنتاجية القصيرة لأمريكا في التسعينيات تعلمنا أن تكسب من أدوات جديدة ، سواء كانت جداول البيانات أو وكلاء الذكاء الاصطناعى ، لا تتلاشى إلا إذا كانت مصحوبة بالابتكارات اختراق.
لا يزال بإمكان الذكاء الاصطناعي إشعال نهضة الإنتاجية – ولكن فقط إذا استخدمناها للحفر بشكل أعمق للمساعي الجديدة التي لا يمكن تصورها سابقًا بدلاً من مجرد حفر المزيد من الثقوب. وهذا يعني مكافأة الأصالة على الحجم ، ودعم الرهانات الأكثر خطورة واستعادة الاستقلالية. قد تكون الخوارزميات جاهزة قريبًا ؛ يجب أن تتكيف مؤسساتنا الآن.
