إيف هنا. يقدم ريتشارد ميرفي معالجة جيدة ومختصرة لبعض الحدود المتأصلة في الذكاء الاصطناعي، وخاصة في المهن (يركز على المحاسبة والضرائب ولكن نفس الحجج تنطبق على الطب والقانون). أحد الأشياء الكبيرة التي أثرتها منذ عدة سنوات مضت حيث أدى استخراج البيانات إلى تقليل عدد الوظائف المبتدئة بشكل كبير، هو أن العمل المبتدئ مثل البحث القانوني يدرب محترفين جدد على أساسيات عملهم. تخطي ذلك يعني أنهم سيكونون مدربين بشكل سيئ. رأيت ذلك في العصور الحجرية في شبابي. كنت ضمن المجموعة الأخيرة من المبتدئين في وول ستريت الذين قاموا بإعداد جداول البيانات يدويًا وحصلوا على البيانات من النسخ المطبوعة من ملفات هيئة الأوراق المالية والبورصات والتقارير السنوية. لقد وجدت أن الموظفين المبتدئين الذين كانوا معي، والذين قاموا أحيانًا بتنزيل بيانات خاطئة من موقع Computstat ولكنهم لم يصححوها مطلقًا، كان لديهم فهم أقل بكثير لكيفية عمل الشؤون المالية للشركة.
بقلم ريتشارد مورفي، أستاذ الممارسات المحاسبية غير المتفرغ في كلية الإدارة بجامعة شيفيلد، ومدير شبكة محاسبة الشركات، وعضو شركة Finance for the Future LLP، ومدير شركة Tax Research LLP. نُشرت أصلاً في Fund the Future
ملخص
أعتقد أنه على الرغم من الإمكانات التي يتمتع بها الذكاء الاصطناعي، إلا أنه لا يمكن أن يحل محل الحكم البشري والمهارات في العديد من المهن، بما في ذلك التدريس والطب والمحاسبة.
قد يقوم الذكاء الاصطناعي بأتمتة مهام معينة، لكنه يفتقر إلى القدرة على تفسير الإشارات غير اللفظية وفهم المشكلات المعقدة في العالم الحقيقي.
يحتاج المحترفون إلى الخبرة والتدريب لتقديم الحلول البشرية، والقيود التي يفرضها الذكاء الاصطناعي تجعله غير مناسب كبديل للتفاعل والخبرة البشرية العميقة.
وقال غابي هينسليف من صحيفة الغارديان في مقال نشر أمس:
لقد أصبحت فكرة استخدام التكنولوجيا كنوع من الرصاص السحري الذي يمكّن الدولة من تحقيق المزيد بموارد أقل، محورية بشكل متزايد في خطط حزب العمال لإحياء الخدمات العامة البريطانية على ما تقترحه راشيل ريفز بميزانية محدودة للغاية. في سلسلة من التدخلات الخاصة بالعودة إلى المدرسة هذا الأسبوع، وعد كير ستارمر “بالمضي قدمًا في تسخير الإمكانات الكاملة للذكاء الاصطناعي”، في حين قال وزير العلوم، بيتر كايل، إن أتمتة بعض المهام الروتينية، مثل وضع العلامات، يمكن أن تحرر توفير وقت ثمين للمعلمين للتدريس.
إنها على حق: هذا هوس العمل. ويبدو أن الدافع يأتي من معهد توني بلير، الذي كان لزعيمه الذي يحمل اسمه تاريخ طويل من سوء قراءة قدرة التكنولوجيا، ويبدو أنه لم يفهم سوى القليل منها.
وكانت القضية المحددة التي أشارت إليها هي استخدام الذكاء الاصطناعي لأغراض التدريس. يعتقد المتحمسون للذكاء الاصطناعي أنه يوفر الفرصة لإنشاء برنامج مصمم خصيصًا لكل طفل. وكما يشير غابي هينسليف، فإن الفكرة فاشلة حتى الآن.
أنا، بطبيعة الحال، أدرك حقيقة مفادها أن أغلب الابتكارات لا بد أن تفشل قبل أن تتمكن من النجاح: وهذه هي الطريقة التي تعمل بها هذه الأشياء إلى حد كبير. ونتيجة لذلك، سيكون من غير الحكمة القول إنه نظرًا لأن الذكاء الاصطناعي لم يحل هذه المشكلة حتى الآن، فإنه لن يفعل ذلك. ولكن، حتى باعتباري شخصًا يتبنى الذكاء الاصطناعي بنشاط في سير العمل الخاص بي، فإنني أرى مشاكل كبيرة في الكثير مما يفعله العمال وغيرهم.
يبدو أن رد الفعل الفوري لسوق العمل على الذكاء الاصطناعي هو خفض جودة الموظفين المطلوبين الآن حيث يعتقد أصحاب العمل أن الذكاء الاصطناعي سيقلل الطلب على ذوي المهارات في المستقبل. ونعم، لقد سمعت ذلك بشكل صحيح: الافتراض الذي يتم طرحه هو أن المهارات المتخصصة سيتم استبدالها بالذكاء الاصطناعي في العديد من المجالات. ويتعرض الخريجون لضربة شديدة من هذا الموقف في الوقت الحالي.
في المحاسبة، على سبيل المثال، يرجع ذلك إلى أنه من المفترض أن تكون هناك حاجة إلى خبرة ضريبية أقل بكثير لأن الذكاء الاصطناعي سيكون قادرًا على الإجابة على الأسئلة المعقدة. وبالمثل، من المفترض أن يتولى الذكاء الاصطناعي إنتاج الحسابات المعقدة، مثل الحسابات الموحدة لمجموعات الشركات.
إن أولئك الذين يطرحون مثل هذه الافتراضات هم ساذجون بشكل لا يصدق. وحتى لو تمكن الذكاء الاصطناعي من القيام ببعض أجزاء هذه العمليات، فسوف تنشأ مشاكل هائلة نتيجة لذلك، وأكبرها على الإطلاق هو أنه لن يكون لدى أي شخص بعد ذلك المهارات اللازمة لمعرفة ما إذا كان ما فعله الذكاء الاصطناعي صحيحا.
الطريقة التي تصبح بها جيدًا في مجال الضرائب هي من خلال قراءة الكثير عنها؛ عن طريق الكتابة كثيرًا عنه (عادةً لتقديم المشورة للعميل)؛ ومن خلال الاضطرار إلى تصحيح عملك عندما يقول شخص أعلى منك أنك لم تقم بعمله بشكل صحيح. هناك عملية تكرارية عميقة في التعلم البشري.
ويبدو أن أصحاب العمل يعتقدون في الوقت الحاضر أن بإمكانهم التخلص من الكثير من هذا. إنهم يفعلون ذلك لأن أولئك الذين قرروا أنه من الممكن إلغاء الوظائف التدريبية قد مروا بها، ونتيجة لذلك، اكتسبوا المهارات اللازمة لفهم موضوعهم. إنهم، بعبارة أخرى، يعرفون ما يفترض أن يفعله الذكاء الاصطناعي. ولكن عندما يصل هؤلاء الأشخاص الذين سيتم تجنيدهم الآن إلى نقطة ذات سلطة مماثلة، فلن يعرفوا ما يفعله الذكاء الاصطناعي. سيكون عليهم فقط أن يفترضوا أن هذا صحيح لأنهم سيفتقرون إلى المهارات اللازمة لمعرفة ما إذا كان هذا صحيحًا أم لا.
منطق مؤيدي الذكاء الاصطناعي، في هذه الحالة، هو نفس المنطق الذي يستخدمه أمثال ويس ستريتنج عندما يدعون إلى استخدام الأطباء المساعدين، الذين هم بالتأكيد أطباء مدربون جزئيًا ويعملون الآن في هيئة الخدمات الصحية الوطنية، وحتى يجرون العمليات، دون الحاجة إلى أي شيء مثل عمق المعرفة المطلوبة للقيام بالمهام المطلوبة منهم. ويتم تدريبهم على الإجابة على الأسئلة التي تطرح عليهم. المشكلة هي أنه ربما تم طرح السؤال الخطأ، ثم يتعثر كلاهما ويسببان الضرر.
وينطبق الشيء نفسه على الذكاء الاصطناعي. فهو يجيب على السؤال الذي يعطى له. تكمن المشكلة في كيفية حل المشكلة التي لم يتم طرحها – ونادرًا ما يطرح العميل السؤال الصحيح عندما يتعلق الأمر بالضرائب. تأتي المهارة المهنية الحقيقية من، أولاً، تحديد ما يريدونه حقًا، وثانيًا، تحديد ما إذا كان ما يريدونه حكيمًا، وثالثًا، إعادة صياغة السؤال بحيث يلبي احتياجاتهم.
تكمن المشكلة في القيام بذلك في أن هذه مسألة تتعلق بالتفاعل البشري، ولكنها تتطلب أيضًا فهم الجانب الفني الكامل للقضايا التي يتم النظر فيها (والتي تتضمن عادةً ضرائب متعددة، بالإضافة إلى بعض المحاسبة وفي كثير من الأحيان بعض القوانين) على هذا النحو. أن إعادة الصياغة المناسبة يمكن أن تتم، وكل هذا يتطلب قدرا كبيرا من الحكم.
هل أعتقد أن الذكاء الاصطناعي يقترب من القيام بهذه المهمة حتى الآن؟ لا أنا لا.
هل أنا مقتنع بأن الذكاء الاصطناعي يمكنه القيام بهذه المهمة على الإطلاق؟ كما أنني أشك في ذلك، تمامًا كما أشك في قدرته على معالجة العديد من القضايا الطبية والمهنية الأخرى.
لماذا هذا؟ ذلك لأن الإجابة على مثل هذه الأسئلة تتطلب القدرة على قراءة العميل – بما في ذلك جميع إشاراته غير اللفظية وغيرها. تعتبر الأمور الفنية جزءًا صغيرًا من الوظيفة، ولكن دون معرفة العنصر الفني، فإن المهني – في أي مجال – وأدرج جميع المهن التي تتطلب مهارات من جميع الأنواع في تلك الفئة – ليس لديه فرصة لصياغة سؤاله بشكل صحيح، أو معرفة ما إذا كان الإجابة التي يقدمونها صحيحة أم لا.
بمعنى آخر، إذا تم حرمان المحترف الشاب من فرصة ارتكاب جميع الأخطاء الموجودة في الكتاب، كما سيحدث إذا حل الذكاء الاصطناعي محلهم، فستكون لديهم فرصة معرفة ما يكفي حقًا لحل مشكلات العالم الحقيقي التي يطرحها الأشخاص في العالم الحقيقي. هو منخفض جدًا بالفعل، لأسباب ليس أقلها أنه لا يوجد تقريبًا أي شخص يطلب المساعدة من أي شخص محترف يريد إجابة فنية لأي سؤال.
يريدون أن تعمل الأضواء.
يريدون أن يختفي الألم.
إنهم يريدون دفع المبلغ المناسب من الضريبة دون التعرض لخطر الخطأ.
إنهم يريدون الطلاق بأقل قدر من التوتر.
وظيفة المحترف ليست إخبارهم بكيفية القيام بهذه الأشياء. إنه تقديم حلول إنسانية لمشاكل الإنسان. ولا يمكنهم فعل ذلك إذا لم يفهموا الإنسان الذي أمامهم والمشكلة التقنية. استخدم الذكاء الاصطناعي للقيام بالجزء التقني، وما تبقى هو ابتسامة دافئة، فارغة، لا معنى لها ولا توفر الراحة لأحد.
أنا لا أقول أنه لا ينبغي لنا استخدام الذكاء الاصطناعي. أعلم أننا سنفعل. ولكن أي شخص يتصور أن هذه التكنولوجيا قادرة على استبدال أجزاء كبيرة من التفاعل البشري فهو مخطئ إلى حد كبير: فأنا لا أعتقد أنها قادرة على ذلك، وذلك على وجه التحديد لأن البشر يطرحون أسئلة غير منطقية على الإطلاق وتتطلب من الإنسان أن يتوصل إلى ما يقصدونه.
ولهذا السبب أيضًا أعتقد أن غابي هينسليف على حق في قولها إن الذكاء الاصطناعي لا يمكن أن يكون له سوى دور محدود في الفصل الدراسي عندما تستنتج:
صحيح أن الذكاء الاصطناعي، إذا تم التعامل معه بشكل صحيح، لديه قدرة هائلة على تحقيق الخير. ولكن كما يقول ستارمر نفسه باستمرار، لا توجد إجابات سهلة في السياسة – ولا حتى، كما تبين، إذا سألت ChatGPT.
