هل سيحل الذكاء الاصطناعي محل علماء السكان؟ بيانات السكان تصبح أذكى لكن التفسير يبقى بشرياً

علم الديموغرافيا هو علم السكان -- المواليد، الوفيات، الهجرة، الشيخوخة، والتفاعلات المعقدة فيما بينها. إنه مجال مبني على الأرقام، مما يعني أن الذكاء الاصطناعي يبدو حليفًا واضحًا وتهديدًا محتملًا في آنٍ واحد. معدل الخصوبة في كوريا الجنوبية بلغ 0.72 للتو -- الأدنى في التاريخ البشري المسجّل. يمكن للذكاء الاصطناعي وصف المنحنى وتوقع مساره ومحاكاة ألف سيناريو مختلف لما قد يحدث لاحقًا. لكن لا يوجد نموذج حاسوبي يمكنه إخبارك بسبب اختيار جيل كامل من البالغين الكوريين عدم الإنجاب. تلك الهوة بين الوصف والفهم هي بالضبط حيث يعيش دور عالم الديموغرافيا، وهي السبب في أن هذه المهنة تتحوّل بدلًا من أن تُلغى.

الواقع أكثر دقةً من أي من الطرفين المتناقضين.

ما تشير إليه البيانات

يعمل علماء الديموغرافيا عادةً كإحصائيين متخصصين أو اقتصاديين أو علماء اجتماع، لذا لا يوجد لهم تصنيف مهني مخصص في مكتب إحصاءات العمل الأمريكي. استنادًا إلى الأدوار ذات الصلة الوثيقة في قاعدة بياناتنا -- الإحصائيون بـ83% تعرضًا و37% خطرًا، علماء الاجتماع بـ54% تعرضًا و41% خطرًا، وباحثو الاستطلاعات بـ61% تعرضًا و50% خطرًا -- نُقدّر أن علماء الديموغرافيا يواجهون تعرضًا للذكاء الاصطناعي يتراوح بين 55-65% وخطر أتمتة يبلغ نحو 35-45% تقريبًا.

يرتكز التعرض على الجوهر الكمّي للعمل. التوقعات السكانية، وحسابات جداول الحياة، ونمذجة الهجرة، والتحليل الإحصائي لبيانات التعداد السكاني -- كلها مهام توفر فيها أنظمة الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي إمكانات أتمتة واسعة. [تقدير] تتراوح الرواتب الوسطى لعلماء الديموغرافيا عادةً بين 80,000 و100,000 دولار، مع توزيع التوظيف على الوكالات الحكومية (لا سيما مكتب التعداد السكاني)، والجامعات، ومنظمات البحث، والقطاع الخاص. الحكومة الفيدرالية الأمريكية وحدها توظف مئات علماء الديموغرافيا عبر مكتب التعداد، والمركز الوطني لإحصاءات الصحة، وإدارة الضمان الاجتماعي، ووزارة الأمن الداخلي. كل هذه الوكالات تجري حاليًا تجارب على سير عمل التعلم الآلي التي كانت تُعدّ متطورة قبل خمس سنوات.

أين يُحوّل الذكاء الاصطناعي البحث الديموغرافي

الذكاء الاصطناعي قوي فعلًا في عدة تطبيقات ديموغرافية. يمكن لتحليل صور الأقمار الاصطناعية الآن تقدير كثافة السكان وأنماط التحضر في مناطق تفتقر إلى بيانات تعداد موثوقة -- وهو أمر بالغ الأهمية للدول النامية حيث يكون الإحصاء التقليدي غير عملي. [حقيقة] أنتجت منظمات كـ"ووردلبوب" في جامعة ساوثهامبتون ومبادرة "فيسبوك للبيانات الخيرة" تقديرات سكانية شبكية بدقة 30 مترًا لكل ركن مأهول تقريبًا من كوكبنا، وذلك من خلال تدريب شبكات عصبية التفافية على صور الأقمار الاصطناعية المقرونة ببيانات التعداد. في البلدان التي يعود فيها آخر تعداد موثوق إلى خمسة عشر أو عشرين عامًا، كثيرًا ما تتفوق هذه النماذج على الإحصاءات الرسمية.

يمكن لنماذج التعلم الآلي الجمع بين مصادر بيانات متعددة -- سجلات الهواتف المحمولة، وتحديد الموقع الجغرافي عبر وسائل التواصل الاجتماعي، والسجلات الإدارية، واستهلاك شبكة الكهرباء، وحتى شدة الإضاءة الليلية -- لتقدير تدفقات الهجرة في شبه الوقت الفعلي. خلال الغزو الروسي لأوكرانيا عام 2022، كان الباحثون يُنتجون تقديرات معقولة لحركة اللاجئين في غضون 48 ساعة من الأحداث الكبرى، مستعينين ببيانات شبكات الاتصالات التي لم تكن لتُرصد في سجلات مفوضية الأمم المتحدة للاجئين إلا بعد أسابيع.

يمكن لنماذج التوقع السكاني، التي كانت تستلزم في السابق من علماء الديموغرافيا تحديد افتراضات الخصوبة والوفيات والهجرة يدويًا، الآن دمج مناهج احتمالية تُولّد آلاف السيناريوهات، بينما يساعد الذكاء الاصطناعي على تقييم أيها أكثر معقولية في ضوء الاتجاهات الراهنة. [حقيقة] تحوّل قسم الديموغرافيا في الأمم المتحدة إلى التوقعات الاحتمالية في 2014، وقد اندمجت نماذج التسلسل الهرمي البايزي المستخدمة منذ ذلك الحين في الوكالات الإحصائية الوطنية في عشرات الدول.

يمكن لمعالجة اللغة الطبيعية تحليل السجلات الإدارية والإحصاءات الحيوية وردود الاستطلاعات على نطاق واسع، واستخلاص المعلومات الديموغرافية من النصوص غير المنظمة بوتيرة أسرع بكثير من الترميز اليدوي. يمكن لنماذج التعلم الآلي الآن تصنيف وترميز شهادات الوفاة التي تتضمن سبب الوفاة بخط اليد، ووثائق الهجرة، وطلبات اللجوء بنسبة موافقة تبلغ +95% مع المُرمِّزين البشريين المدرَّبين، مما يُتيح لعلماء الديموغرافيا التفرغ للحالات التي تستعصي فعلًا على الحكم الآلي.

لماذا يظل علماء الديموغرافيا البشريون محوريين

تنطوي ديناميكيات السكان على تشابكات ثقافية وسياسية واقتصادية يعجز التحليل الخالص للبيانات عن استيعابها. لماذا انخفض معدل خصوبة كوريا الجنوبية إلى 0.72 -- الأدنى في تاريخ البشرية؟ تصف الأرقام الاتجاه، لكن تفسيره يستوجب فهم ثقافة العمل الكورية، وأسعار الإسكان، وديناميكيات النوع الاجتماعي، والتوقعات التعليمية، والتأثيرات النفسية للتنافس الاقتصادي الحاد. لا يوجد نظام ذكاء اصطناعي قادر على إنتاج هذا النوع من التحليل الاجتماعي المتكامل. وينطبق الأمر ذاته على كل معضلة ديموغرافية تستحق الحل: الهضبة الياپانية ذات العقدين في معدل الخصوبة حول 1.3، والانعكاس الهيكلي للأعمار في إيطاليا، وقوة الشباب في أفريقيا جنوب الصحراء، والمكسب الديموغرافي الذي ستجنيه الهند خلال العشرين سنة المقبلة ثم تخسره. كل منها يتطلب باحثًا يدرك الأطر المؤسسية والتاريخ والخيارات السياسية التي تقف وراء الأرقام.

التنبؤ الديموغرافي ينطوي كذلك على قدر من عدم اليقين يتحدى قدرات الذكاء الاصطناعي. [تقدير] يمكن أن تتحول أنماط الهجرة بين عشية وضحاها جراء الأزمات السياسية. الأوبئة قادرة على إعادة تشكيل أنماط الوفيات في غضون أشهر -- انخفض متوسط العمر المتوقع في الولايات المتحدة بـ2.7 سنة بين 2019 و2021 قبل أن يتعافى، وهو تحرك لم يتصوره أي نموذج قبل الجائحة. السياسات الحكومية (إصلاح الهجرة، وإعانات رعاية الأطفال، وتغييرات نظام التقاعد) تُدخل اضطرابات مقصودة يعجز التاريخ عن التنبؤ بها. التخفيضات الضريبية الداعمة للإنجاب في المجر، وبدل الطفل الفرنسي، ومكافآت الزواج في سنغافورة -- كل منها تجربة طبيعية تستلزم تفسيرًا بشريًا، لأن السياسة ذاتها تُفضي إلى استجابات متباينة تبعًا للسياق الثقافي.

حكم عالم الديموغرافيا حول أي الاتجاهات ستستمر وأيها سيُختَرق -- ولماذا -- هو القيمة التي لا يمكن أتمتتها. يستطيع عالم الديموغرافيا المتخصص حين يطّلع على بيانات الخصوبة الإسبانية لعام 2024 أن يُخبرك بأي جزء من الانخفاض دوري (تداعيات متأخرة للأزمة المالية 2008 وجائحة 2020)، وأيها بنيوي (تغييرات في مشاركة المرأة في سوق العمل وتكاليف الإسكان)، وأيها يعكس شيئًا جديدًا حقًا (صعود العزوف الطوعي عن الإنجاب بوصفه هوية ثقافية لا نتيجة اقتصادية). [ادعاء] نموذج الذكاء الاصطناعي لا يُخبرك إلا بأن الخط ينحدر نحو الأسفل.

الضرورة السياسية

الخبرة الديموغرافية مطلوبة بإلحاح لمواجهة بعض أكثر تحديات السياسات أهمية في هذا القرن: الشيخوخة السكانية التي تُجهد أنظمة التقاعد والرعاية الصحية، والهجرة المناخية، وضغوط التحضر في العالم النامي، والتداعيات الاقتصادية لتراجع معدلات المواليد في العالم الصناعي. هذه مشكلات يُعدّ فيها تحليل البيانات ضروريًا لكنه غير كافٍ -- فهي تستوجب نوعًا من الفهم السياقي متعدد التخصصات الذي يوفره علماء الديموغرافيا البشريون.

تأمّل صندوق الثقة للضمان الاجتماعي في الولايات المتحدة. يعتمد التقرير السنوي لمكتب المحاسب الرئيسي على افتراضات ديموغرافية تخص الخصوبة والوفيات والهجرة ومعدلات العجز. كل افتراض منها ثمرة حكم بشري مستند إلى البيانات، لا البيانات في حد ذاتها. [تقدير] تحريك معدل الخصوبة الإجمالي المفترض من 1.95 إلى 1.80 يُغير تاريخ استنفاد الصندوق بسنوات، ويُعيد رسم خارطة كل نقاش إصلاحي في واشنطن. عالم الديموغرافيا الذي يُصدر هذا الحكم يؤدي عملًا لا يمكن لأي نظام آلي أن يحلّ محله، لأن الحكم يتطلب الموازنة بين الأنماط الإحصائية وأدوات السياسة المتاحة والموثوقية التاريخية لتوقعات مماثلة والعواقب المؤسسية للخطأ في اتجاه دون آخر.

ما يجب على علماء الديموغرافيا فعله

بناء الخبرة في الديموغرافيا الحوسبية وتطبيقات التعلم الآلي في تحليل السكان. تطوير المهارات في دمج البيانات والتعامل مع مصادر البيانات غير التقليدية -- سجلات الهواتف المحمولة، وصور الأقمار الاصطناعية، ووسائل التواصل الاجتماعي، والبيانات الإدارية. تعلّم كتابة الشيفرات التي تتعامل مع البيانات المكانية (حزم R كـ_sf_ و_raster_، ومكتبات Python كـ_geopandas_ و_rasterio_) لأن كل سؤال ديموغرافي بات في جوهره سؤالًا جغرافيًا.

الاستثمار في التواصل السياساتي -- القدرة على ترجمة التوقعات الديموغرافية إلى تخطيط قابل للتنفيذ للحكومات والشركات والمنظمات الدولية. علماء الديموغرافيا الأكثر قيمة في الأمم المتحدة والبنك الدولي وكبرى شركات الاستشارات ليسوا دائمًا الأمهر في النمذجة؛ بل هم من يستطيعون الوقوف أمام وزير مالية وشرح، في خمس عشرة دقيقة، ما يعنيه التحول الديموغرافي لنظام التقاعد وما الخيارات السياسية الواقعية المتاحة.

الإبقاء على المعرفة السياقية والثقافية والتاريخية التي تمنح الأرقام الديموغرافية معناها. اقرأ التاريخ. أمضِ وقتًا في البلدان التي تدرسها. تحدّث إلى الناس الذين تُولّد حياتهم البيانات. يستطيع الذكاء الاصطناعي معالجة الأرقام بسرعة تفوق قدراتك. وظيفتك هي فهم ما تعنيه.

_تم إنشاء هذا التحليل بمساعدة الذكاء الاصطناعي، باستخدام بيانات من تقرير أنثروبيك لسوق العمل وتوقعات مكتب إحصاءات العمل._

ذو صلة: ماذا عن المهن الأخرى؟

الذكاء الاصطناعي يُعيد تشكيل مهن عديدة:

• هل سيحل الذكاء الاصطناعي محل الفلاسفة؟
• هل سيحل الذكاء الاصطناعي محل اللغويين؟
• هل سيحل الذكاء الاصطناعي محل المحامين؟
• هل سيحل الذكاء الاصطناعي محل المعلمين؟

_استكشف تحليلات جميع المهن الـ1,016 على مدونتنا._