ثلاثة اقتصاديين بمستوى نوبل يقولون إن الذكاء الاصطناعي يسير في الاتجاه الخاطئ للعمال
أسيموغلو وأوتور وجونسون يحاججون بأن التطوير الحالي للذكاء الاصطناعي يفضّل الأتمتة على التعزيز — ويقترحون تسع سياسات لإعادة توجيهه نحو نتائج مؤيدة للعمال.
عندما ينشر دارون أسيموغلو وديفيد أوتور وسيمون جونسون ورقة بحثية معاً، عالم الاقتصاد ينتبه. ليسوا أصواتاً هامشية. أسيموغلو فاز بجائزة نوبل في الاقتصاد 2024. [حقيقة] أوتور ابتكر "إطار المهام" الذي أعاد تشكيل طريقة تفكيرنا في التقنية وأسواق العمل. [حقيقة] جونسون، كبير الاقتصاديين السابق في صندوق النقد الدولي وأستاذ في MIT Sloan، ألّف الكتاب المرجعي عن كيفية تشكيل تركّزات القوة للنتائج الاقتصادية. [حقيقة]
ورقتهم الجديدة، المنشورة عبر مشروع هاملتون في مؤسسة بروكينغز في فبراير 2026، تحمل رسالة صريحة: الطريقة التي نبني بها الذكاء الاصطناعي حالياً ليست مصممة لمساعدة العمال. [رأي] وما لم نغيّر المسار عمداً، فإن التقنية التي يمكن أن تكون أعظم مضاعف قوة في تاريخ العمل الحديث ستصبح محركاً آخر لعدم المساواة.
المشكلة الجوهرية: الذكاء الاصطناعي يؤتمت بدلاً من أن يعزّز
المؤلفون يرسمون تمييزاً حاسماً تتجاوزه معظم النقاشات حول الذكاء الاصطناعي. يصنّفون التقنيات إلى خمس فئات بناءً على تأثيرها على العمل: تعزيز العمل (يجعل العمال أكثر فعالية)، تعزيز رأس المال (يحسّن الآلات)، الأتمتة (يستبدل مهام بشرية بآلات)، تسوية الخبرة (يتيح للعمال الجدد أداء مهام متخصصة)، وخلق مهام جديدة (يولّد أنواعاً جديدة كلياً من العمل البشري). [حقيقة]
من هذه الخمس، فقط التقنيات "الخالقة لمهام جديدة" تفيد العمال بشكل لا لبس فيه. [حقيقة] كل ما عداها ينطوي على مقايضات — والمشهد الحالي لاستثمار الذكاء الاصطناعي يميل بشدة نحو الأتمتة.
كما يقول المؤلفون: "جزء كبير من التركيز الحالي على الذكاء الاصطناعي ينصبّ على أتمتة المهام وتطوير قدرات عالية المستوى تتماشى مع الذكاء الاصطناعي العام، مع طاقة واستثمار أقل يتدفقان نحو تطوير ذكاء اصطناعي مؤيد للعمال." [حقيقة] السبب اقتصاد بسيط: الشركات الرائدة ترى عوائد أكبر في أتمتة الخبرة بدلاً من خلق مهام جديدة للبشر. [رأي]
هذا التأطير مهم لأي شخص يراقب أرقام تعرّض مهنته للذكاء الاصطناعي. عندما نُبلّغ أن مطوري البرمجيات لديهم تعرّض عالٍ للذكاء الاصطناعي، السؤال الطبيعي هو: تعرّض لماذا بالضبط؟ أتمتة تستبدل عملهم، أم تعزيز يضخّمه؟ أسيموغلو وأوتور وجونسون يحاججون بأن الإجابة تعتمد على خيارات السياسات التي نتخذها الآن.
كيف يبدو "الذكاء الاصطناعي المؤيد للعمال" فعلاً
الورقة تعرّف "التقنية المؤيدة للعمال" بأنها تقنية تجعل المهارات والخبرة البشرية أكثر قيمة — لا أقل. [حقيقة] فكّر في أداة تشخيص بالذكاء الاصطناعي تساعد ممرضاً في اكتشاف حالات ربما فاتته، بدلاً من نظام ذكاء اصطناعي يلغي الحاجة للممرض بالكامل. فكّر في أدوات إكمال الكود التي تتيح لـمطوّر برمجيات بناء ميزات أسرع، بدلاً من وكلاء برمجة مستقلين كلياً يجعلون المطوّر زائداً عن الحاجة.
التمييز مهم جداً لمهن محددة. بالنسبة لـممثلي خدمة العملاء، الذكاء الاصطناعي المؤيد للعمال يعني أدوات تُظهر المعلومات ذات الصلة فوراً أثناء المكالمات المعقدة، مساعدةً الوكلاء على حل المشاكل أسرع. البديل — روبوتات محادثة تتعامل مع معظم الاستفسارات دون أي تدخل بشري — هو أتمتة، وهي التي تفوز حالياً في سباق الاستثمار.
بالنسبة لـالمحاسبين، الفرق بين ذكاء اصطناعي يؤتمت فحوصات الامتثال الروتينية (محرراً المحاسبين للعمل الاستشاري) وذكاء اصطناعي يتولى العمل الاستشاري أيضاً، مما يُسقط سلسلة القيمة للمهنة.
بالنسبة لـالمساعدين الإداريين، السؤال هو ما إذا كانت أدوات الجدولة والبريد الإلكتروني بالذكاء الاصطناعي تجعلهم منسّقين لا غنى عنهم لسير عمل معقدة، أم أن تلك الأدوات نفسها تجعل الوظيفة غير ضرورية ببساطة.
تسع توصيات سياسية
الورقة لا تتوقف عند التشخيص. تقترح تسع تدخلات ملموسة لإعادة توجيه تطوير الذكاء الاصطناعي نحو نتائج مؤيدة للعمال. [حقيقة]
التوصية الأكثر لفتاً تستهدف قانون الضرائب الأمريكي. [حقيقة] السياسة الضريبية الحالية — عبر أحكام مثل الاستهلاك المعجّل في المادة 168 — تجعل الاستثمار في المعدات والبرمجيات أرخص للشركات من الاستثمار في التوظيف أو التدريب. [حقيقة] يحاجج المؤلفون بأن هذا يخلق تحيّزاً منهجياً نحو الأتمتة: عندما يكون استبدال عامل ببرنامج محفّزاً ضريبياً لكن تدريب ذلك العامل ليس كذلك، الحوافز الاقتصادية تدفع نحو الإزاحة.
توصيات أخرى تشمل توجيه المنح الفيدرالية نحو أبحاث الذكاء الاصطناعي المؤيد للعمال، وإنشاء جوائز تنافسية على نمط DARPA للابتكار المؤيد للعمال، وتعزيز إنفاذ مكافحة الاحتكار لضمان المنافسة التقنية، وإنشاء أطر قانونية تحمي خبرة العمال من الاستخلاص بواسطة أنظمة الذكاء الاصطناعي — ما يسمّيه المؤلفون منع "سرقة الخبرة". [حقيقة]
توصيتان تركّزان على قطاعين: الرعاية الصحية والتعليم. [حقيقة] يرى المؤلفون هذه المجالات حيث يمكن للذكاء الاصطناعي المؤيد للعمال أن يحقق أثراً إيجابياً غير متناسب — حيث يمكن للمهنيين المعززين بالذكاء الاصطناعي توسيع الوصول للخدمات بشكل كبير بدلاً من مجرد خفض التكاليف.
المجموعة الأخيرة تتناول ديناميكيات القوة: آليات لإعطاء صوت للعمال في قرارات نشر الذكاء الاصطناعي، وتخفيف قيود الترخيص التي تمنع العمال المعززين حديثاً بالذكاء الاصطناعي من ممارسة أقصى قدراتهم الموسّعة. [حقيقة]
الربط بما نعرفه مسبقاً
هذه الورقة تضيف بُعداً سياسياً مهماً لمجموعة متنامية من الأدلة. غطّينا أبحاثاً تُظهر أن الوظائف المعرّضة للذكاء الاصطناعي كانت تتراجع قبل ChatGPT، وأن الشركات تستبدل العمالة البشرية بالذكاء الاصطناعي بشكل قابل للقياس، وأن بروكينغز وجدت 6 ملايين عامل أمريكي بخطر ذكاء اصطناعي عالٍ وقدرة تكيّف منخفضة.
أسيموغلو وأوتور وجونسون يوفرون السقالة النظرية لتفسير لماذا هذه الاتجاهات ليست حتمية. الإزاحة لا تحدث لأن الذكاء الاصطناعي معادٍ للعمال بطبيعته — إنها تحدث لأن هيكل الحوافز يفضّل الأتمتة على التعزيز. [رأي] غيّر الحوافز، ويمكن إعادة توجيه التقنية.
هذا تأطير أكثر تفاؤلاً مما قد يبدو. يعني أن النتيجة ليست محسومة مسبقاً. لكنه يعني أيضاً أن الانتظار السلبي لأن ينتج السوق ذكاءً اصطناعياً مؤيداً للعمال هو، برأي المؤلفين، ساذج. صرّح سيمون جونسون مباشرة: "نحن حالياً لسنا على مسار ذكاء اصطناعي مؤيد للعمال." [حقيقة]
ماذا يعني هذا لمسيرتك المهنية
إذا كنت مطوّر برمجيات أو محاسباً أو ممثل خدمة عملاء أو مساعداً إدارياً، هذه الورقة تقدّم إطاراً للتفكير في مستقبلك يتجاوز درجات مخاطر الأتمتة البسيطة.
السؤال ليس فقط "هل سيؤثر الذكاء الاصطناعي على عملي؟" — بشبه يقين سيفعل. السؤال هو ما إذا كان صاحب عملك وصناعتك وحكومتك يستثمرون في ذكاء اصطناعي يجعلك أكثر قيمة أم في ذكاء اصطناعي يجعلك قابلاً للاستبدال. [رأي]
عملياً، هذا يعني ثلاثة أشياء. أولاً، ابحث عن أدوار ومنظمات حيث يُنشر الذكاء الاصطناعي كأداة بين يديك، لا كبديل لمنصبك. ثانياً، طوّر خبرة في الأجزاء المكثّفة بالحُكم من عملك — المجالات التي يعزّز فيها الذكاء الاصطناعي بدلاً من أن يؤتمت. ثالثاً، تابع الحوار السياسي. قانون الضرائب وتشريعات مكافحة الاحتكار وأنظمة العمل ستحدد ما إذا كان الذكاء الاصطناعي سيصبح مساعدك الطيّار أم خليفتك.
الورقة الكاملة متاحة عبر مشروع هاملتون في بروكينغز.
أُنتج هذا التحليل بمساعدة الذكاء الاصطناعي بناءً على البحث الأصلي لأسيموغلو وأوتور وجونسون (2026). للاطلاع على بيانات التعرّض التفصيلية للذكاء الاصطناعي حسب المهنة، زُر صفحات المهن.