الإنتاجية تدور حول (كثيرًا) أكثر من مجرد إنهاء المهام بسرعة
مات شيرير هو زميل في معهد الأسواق المفتوحة، حيث تركز أبحاثه وجهوده في مجال الدعوة على تطوير استجابات سياسية لانفجار فقاعة الذكاء الاصطناعي في نهاية المطاف. تركز مقالاته "إعادة الضبط الصعبة" على تسليط الضوء على المخاطر التي تشكلها فقاعة الذكاء الاصطناعي والتغلب على الضجيج الذي يؤدي إلى تضخيمها. الآراء الواردة هنا هي فقط آراءه.
من السهل أن نرى لماذا يعتقد الناس أن الذكاء الاصطناعي التوليدي هو تقنية ثورية. ففي نهاية المطاف، تتضمن الكثير من الوظائف الكتابة، ويمكن لـ ChatGPT وClaude وغيرهما من الأنظمة القائمة على نماذج اللغة الكبيرة الكتابة بشكل أسرع من أي إنسان. نتيجة لذلك، وبالإضافة إلى حكايات الأشخاص الذين يقولون: "لقد ضاعفت إنتاجيتي بمقدار 10 أضعاف باستخدام الذكاء الاصطناعي"، هناك دراسات تجريبية تظهر أن الناس يمكنهم إكمال مهام معينة، مثل البرمجة، بشكل أسرع بكثير باستخدام الذكاء الاصطناعي. ولأن الذكاء الاصطناعي يجعل الكثير من الأفراد أكثر إنتاجية، فمن الواضح أنه سيفعل الشيء نفسه بالنسبة للاقتصاد ككل.
لماذا إذن، بعد أربع سنوات من إطلاق ChatGPT، لم ينجح الذكاء الاصطناعي التوليدي بعد في تحسين الإنتاجية سواء على مستوى الشركات الفردية أو عبر الاقتصاد ككل؟
شكرا للقراءة! هذه المشاركة عامة لذا لا تتردد في مشاركتها.
وقد أشار البعض إلى هذا الانفصال الواضح باعتباره "مفارقة إنتاجية"، وهي العبارة التي صاغها الخبير الاقتصادي إريك برينجولفسون (بناء على ملاحظة روبرت سولو) للإشارة إلى فترة السبعينيات والثمانينيات عندما كانت تكنولوجيا المعلومات تتقدم بسرعة ولكن إحصاءات الإنتاجية على مستوى الاقتصاد بالكامل لم تتزحزح إلا بالكاد. وبمجرد أن أعادت الشركات هيكلة مؤسساتها وسير عملها بحيث تركز على الكمبيوتر والإنترنت، ارتفع نمو الإنتاجية بالفعل (ولو أنه كان أقل دراماتيكية مما كان عليه خلال الثورة الصناعية وبعد الحرب العالمية الثانية). ويعتقد برينجولفسون وآخرون أن الشيء نفسه يحدث مع الذكاء الاصطناعي. ويقولون إنه بمجرد أن تجدد الشركات تجهيزاتها لعصر الذكاء الاصطناعي، فسوف تتحقق مكاسب إنتاجية حقيقية.