ورقة بحثية جديدة من مختبر الاقتصاد الرقمي بجامعة ستانفورد: "جزر الكناري في مناجم الفحم؟ ست حقائق حول تأثير الذكاء الاصطناعي الأخير على التوظيف معنى الكناري في مناجم الفحم معروف جيدا ، وعادة ما يأخذ عمال المناجم جزر الكناري إلى مناجم الفحم لاختبار ثاني أكسيد الكربون. إنها صغيرة ، وتتنفس بسرعة ، وتستقلب بسرعة ، لذا فهي أكثر عرضة للغازات السامة ، مما يمنح عمال المناجم مزيدا من الوقت للعمل. وهذا يتوافق مع علامات الإنذار المبكر لتأثير الذكاء الاصطناعي على التوظيف. لنبدأ بالاستنتاج: لقد بدأ تأثير الذكاء الاصطناعي على سوق العمل ، وأول من يتحمل العبء الأكبر هم الشباب الذين دخلوا للتو مكان العمل. ما هي الحقائق الست المذكورة في العنوان؟ 1. الذكاء الاصطناعي يصل بدقة إلى المناصب المبتدئة منذ نهاية عام 2022 (العقدة التي تم فيها إصدار ChatGPT) ، انخفض معدل توظيف الموظفين في بداية حياتهم المهنية الذين تتراوح أعمارهم بين 22 و 25 عاما بنسبة تصل إلى 13٪ في المهن الأكثر عرضة لمواجهة الذكاء الاصطناعي (على سبيل المثال ، تطوير البرمجيات وخدمة العملاء). في المقابل ، ظل التوظيف مستقرا أو حتى نموا مستداما بين كبار الموظفين العاملين في نفس الشركة أو أقرانهم الذين يعملون في الصناعات الأقل تأثرا الذكاء الاصطناعي ، مثل مساعدي الممرضات. 2. أصبح الذكاء الاصطناعي "الجاني" في ركود نمو العمالة بين الشباب في حين أن سوق العمل الكلي في الولايات المتحدة لا يزال قويا ، إلا أن نمو الوظائف الإجمالي لمن تتراوح أعمارهم بين 22 و 25 عاما قد ركد تقريبا منذ نهاية عام 2022. وبسبب تأثير الذكاء الاصطناعي على وظائف المبتدئين في بعض الصناعات على وجه التحديد، انخفضت بيانات نمو التوظيف الإجمالية للشباب. 3. "الذكاء الاصطناعي البديل" مقابل "الذكاء الاصطناعي المعزز" لن "يحصل كل الذكاء الاصطناعي على وظيفة". يتركز الانخفاض في التوظيف بشكل أساسي في مجال الذكاء الاصطناعي الذي يعمل على أتمتة العمل البشري. في تلك المجالات التي يستخدم فيها الذكاء الاصطناعي بشكل أساسي لزيادة القدرات البشرية ، لم ينخفض التوظيف ، أو حتى يزداد. ببساطة ، إذا كان الذكاء الاصطناعي يساعدك على القيام بعمل متكرر ، فإن موقفك خطير. إذا كان الذكاء الاصطناعي يوفر لك أدوات أقوى ، فستزداد قيمتك. 4. هذا ليس فريدا من نوعه في صناعة التكنولوجيا قد يجادل البعض بأن السبب في ذلك هو فقط لأن شركات التكنولوجيا في حالة انكماش. ومع ذلك ، من خلال التحكم في "الصدمات على مستوى الشركة" (أي أن الشركات ككل تتقلص بغض النظر عن المركز) ، وجدت الدراسة أن الاتجاه الهبوطي في التوظيف للوظائف الشابة عالية المخاطر لا يزال كبيرا. هذا يعني أنه حتى داخل نفس الشركة ، يميل المديرون إلى استبدال بعض الوظائف المبتدئة ب الذكاء الاصطناعي بدلا من تقليص التوظيف تماما. 5. ينعكس التأثير في "عدد الوظائف" بدلا من "الراتب" ومن المثير للاهتمام ، على الرغم من أن عدد الوظائف المبتدئة آخذ في التناقص ، إلا أن مستوى الرواتب في هذه الوظائف لم يتغير بشكل كبير. وهذا يدل على أن تعديل سوق العمل ينعكس حاليا بشكل أساسي في اختيار "توظيف عدد أقل من الأشخاص" أو "عدم التوظيف" بدلا من خفض التكاليف من خلال "خفض الرواتب". 6. الوقت مناسب تشير جميع الاتجاهات المذكورة أعلاه بوضوح إلى نهاية عام 2022 ، وهي النقطة التي ستصبح فيها أدوات الذكاء الاصطناعي التوليدي شائعة على نطاق واسع. وعلاوة على ذلك، تستبعد الدراسة أيضا تدخل العوامل المحتملة الأخرى مثل العمل عن بعد والاستعانة بمصادر خارجية، مما يجعل الاستنتاج أكثر مصداقية. إذن من أين تأتي بيانات هذه الورقة؟ هل الاستنتاج موثوق؟ استخدم فريق البحث سجلات شهرية على المستوى الفردي من ADP ، أكبر مزود لخدمات كشوف المرتبات في الولايات المتحدة (تغطي ملايين الموظفين وعشرات الآلاف من الشركات ، 2021-2025) ، لتعيين الوظائف إلى مجموعتين من مقاييس التعرض لنظام الذكاء الاصطناعي: مجموعة واحدة من التعرض لمهام GPT-4 (Eloundou et al.) ، ومجموعة واحدة من بيانات محادثة كلود من Anthropec ، والتي يمكنها أيضا التمييز بين حالات الاستخدام "الآلية" مقابل "المعززة". من خلال مقارنة اتجاهات التوظيف والرواتب لمختلف الفئات العمرية وخمس التعرض المختلفة ، واستيعاب صدمة وقت الشركة في النموذج ، يتم الحصول على الحقائق الست المذكورة أعلاه. أنا شخصيا أعتقد أن الاستنتاج موثوق به نسبيا. ما هو الفرق بين "الأتمتة" و "الزيادة"؟ ووجدت الدراسة أن الانخفاض في الوظائف يتركز بشكل أساسي في المجالات التي يمكن أن "يعمل فيها الذكاء الاصطناعي على "الأتمتة" ، بينما في المناطق التي يلعب فيها الذكاء الاصطناعي دورا "معتمدا" ، لم ينخفض التوظيف أو حتى يزيد. بعبارات بسيطة ، الأتمتة هي السماح ل الذكاء الاصطناعي بالعمل بدلا من الأشخاص ، بينما الزيادة هي السماح ل الذكاء الاصطناعي بمساعدة الأشخاص على العمل بشكل أفضل. على سبيل المثال ، بصفتك مهندس برمجيات ، إذا قمت بتنفيذ وحدة مصممة فقط ، فيمكن إكمال هذا الجزء من الذكاء الاصطناعي تلقائيا ، ويمكن أيضا إكمال بعض أعمال الاختبار من خلال البرامج النصية الآلية. ومع ذلك ، إذا كان الأمر يتعلق بتصميم النظام وتحليل المتطلبات ومراجعة الكود ، فيمكن أن تساعد أنظمة الذكاء الاصطناعي هذه فقط في التعزيز.