المنهجية
كيف نحلل ونقيس تأثير الذكاء الاصطناعي على المهن.
مصادر البيانات
مبني على أبحاث محكمة من Anthropic وOpenAI وGoogle DeepMind وإحصاءات العمل الحكومية.
إطار التحليل
نقوم بتفكيك كل مهنة إلى مهام فردية ونقيم درجة الأتمتة الممكنة بواسطة أنظمة الذكاء الاصطناعي.
المراجع الرئيسية
جميع نقاط البيانات مرتبطة بمصادرها الأصلية. نوفر معلومات الاستشهاد الكاملة للشفافية.
المراجع
جميع مصادر البيانات والأوراق البحثية المُستشهد بها في تحليلنا.
12 مرجع
- [1]تقرير
Anthropic Research Team
“Labor market impacts of AI: A new measure and early evidence”
Anthropic, 2026.
يقدم مقياس 'التعرض المرصود' الذي يجمع بين القدرات النظرية لنماذج اللغة الكبيرة وبيانات استخدام كلود الفعلية.
- [2]تقرير
Ruth Appel, Maxim Massenkoff, Peter McCrory, Miles McCain, Ryan Heller, Tyler Neylon, Alex Tamkin
“Anthropic Economic Index report: economic primitives”
Anthropic, 2026.
يحدد خمسة عناصر اقتصادية أساسية لتصنيف مهام الذكاء الاصطناعي.
- [3]ورقة عمل
Andrew Johnston, Christos Makridis
“The Labor Market Effects of Generative AI: A Difference-in-Differences Analysis”
SSRN, 2025.
يطبق منهجية الفرق في الفروقات لقياس تأثيرات الذكاء الاصطناعي التوليدي على سوق العمل.
- [4]ورقة بحثية
Erik Brynjolfsson, Bharat Chandar, Ruyu Chen
Stanford Digital Economy Lab, 2025.
مطورو البرمجيات الشباب (22-25) يشهدون انخفاضاً بنسبة ~20% في التوظيف من ذروة 2022.
- [5]تقرير
Kunal Handa, Alex Tamkin, Miles McCain, Saffron Huang, Esin Durmus, Sarah Heck, Jared Mueller, Jerry Hong, Stuart Ritchie, Tim Belonax, Kevin K. Troy, Dario Amodei, Jared Kaplan, Jack Clark, Deep Ganguli
“Which Economic Tasks are Performed with AI? Evidence from Millions of Claude Conversations”
Anthropic, 2025.
يحلل ملايين محادثات كلود لربط استخدام الذكاء الاصطناعي بمهام O*NET المهنية.
- [6]ورقة عمل
Menaka Hampole, Dimitris Papanikolaou, Lawrence DW Schmidt, Bryan Seegmiller
“Artificial Intelligence and the Labor Market”
National Bureau of Economic Research, 2025.
أدوات لاعتماد الذكاء الاصطناعي على مستوى الشركة باستخدام شبكات التوظيف الجامعية التاريخية.
- [7]مقال
Sarah Eckhardt, Nathan Goldschlag
“AI and Jobs: The Final Word (Until the Next One)”
Economic Innovation Group (EIG), 2025.
يجد أن تأثير الذكاء الاصطناعي على الوظائف 'غير مرئي' بالمقاييس التقليدية.
- [8]مجموعة بيانات
U.S. Bureau of Labor Statistics
“Employment Projections: 2024-2034”
U.S. Bureau of Labor Statistics, 2024.
يتوقع 5.2 مليون وظيفة جديدة 2024-2034 (+3.1% إجمالي).
- [9]ورقة بحثية
Xiang Hui, Oren Reshef, Luofeng Zhou
“The Short-Term Effects of Generative Artificial Intelligence on Employment”
Organization Science, 2024.
يدرس تأثيرات الذكاء الاصطناعي التوليدي على منصات العمل الحر.
- [10]ورقة بحثية
Tyna Eloundou, Sam Manning, Pamela Mishkin, Daniel Rock
“GPTs are GPTs: An early look at the labor market impact potential of large language models”
arXiv, 2023.
80% من القوى العاملة الأمريكية قد تتأثر 10% أو أكثر من مهامها بنماذج اللغة الكبيرة.
- [11]ورقة بحثية
Daron Acemoglu, David Autor, Jonathon Hazell, Pasciano Restrepo
“Artificial Intelligence and Jobs: Evidence from Online Vacancies”
Journal of Labor Economics, 2022. DOI: 10.1086/718327
يحلل تأثير الذكاء الاصطناعي على إعلانات الوظائف باستخدام بيانات الشواغر.
- [12]ورقة بحثية
Daron Acemoglu, Pasciano Restrepo
“Robots and Jobs: Evidence from US Labor Markets”
Journal of Political Economy, 2020. DOI: 10.1086/705716
يقدر أن إضافة روبوت واحد لكل ألف عامل يقلل نسبة التوظيف إلى السكان بمقدار 0.2 نقطة مئوية.