أنتروبك تُصدر تقريرًا حول تأثير الذكاء الاصطناعي على الوظائف: أدوار التعليم العالي الأكثر تأثرًا

المؤلف الأصلي: New Intelligence

إن "القيمة الذهبية" لعملك تُستنزف من قبل الذكاء الاصطناعي. أظهرت تقرير حديث من شركة أنثروبيك (Anthropic) حقيقة معاكسة للحدس: كلما زاد تعقيد المهام من حيث عدد سنوات التعليم، زادت سرعة تسارع الذكاء الاصطناعي في أداء هذه المهام. مقارنةً بتعويضك المباشر، فإن ما هو أكثر فظاظة هو "إزالة المهارة" – حيث يأخذ الذكاء الاصطناعي متعة التفكير، ويترك لك فقط المهام المتعبة. لكن البيانات تشير إلى مسار واحد فقط للنجاة: من يتقن التعاون بين الإنسان والآلة، يزيد فرص نجاحه بمقدار 10 مرات. في هذا العصر الذي يعاني فيه القدرة الحاسوبية من فائض، فإن هذا دليل للبقاء الذي يجب أن تفهمه.

أصدرت أنثروبيك تقرير "مؤشر الاقتصاد" على موقعها الرسمي بالأمس.

يركز التقرير ليس فقط على ما الذي تقوم به الأشخاص باستخدام الذكاء الاصطناعي، بل ويُركز أيضًا على مدى استبدال الذكاء الاصطناعي الحقيقي للتفكير البشري.

هذا المرة قدموا مجموعة بأكملها من الأبعاد الجديدة تُعرف باسم "الأوليات الاقتصادية" (Economic Primitives)، وهم يحاولون من خلالها كمّية تعقيد المهام والمستوى التعليمي المطلوب والمستوى الذي تتمتع به الذكاء الاصطناعي من استقلالية.

يرتبط المستقبل الوظيفي الذي يظهر من وراء البيانات تعقيدًا أكبر بكثير من مجرد "نظرية البطالة" أو "نظرية العدالة الاجتماعية".

في فهمنا التقليدي، تتميز الآلات عادةً بالقيام بالعمل البسيط المتكرر، وتبدو غير ماهرة في المجالات التي تتطلب معرفة عميقة.

لكن بيانات شركة أنثروبيك توصلت إلى نتيجة معاكسة تمامًا: كلما زاد تعقيد المهمة، زادت "التسارع" المذهل الذي تحققه الذكاء الاصطناعي.

أظهرت التقارير أن Claude يمكنه تحسين سرعة العمل بمرتين و9 أضعاف لمهام تتطلب فهمًا على مستوى المدرسة الثانوية فحسب.

وبمجرد أن ترتفع صعوبة المهمة إلى مستوى يتطلب شهادة جامعية، يرتفع مضاعف التسارع فجأة إلى 12 مرة.

هذا يعني أن الأعمال التي كانت تُستغرق من قبل ساعات عديدة من التفكير الدقيق من قِبل العمالقة البيض، هي بالضبط المجالات التي يحقق فيها الذكاء الاصطناعي حاليًا أعلى معدل كفاءة في "الحصاد".

حتى لو أخذنا في الاعتبار معدل الفشل الناتج عن وهم بصري نادر ينتجه الذكاء الاصطناعي، فإن الاستنتاج لا يزال كما هو: الكفاءة الهائلة التي يوفرها الذكاء الاصطناعي في المهام المعقدة تكفي لتعويض تكاليف الإصلاح الناتجة عن أخطائه.

هذا يفسر سبب اعتماد المبرمجين وال محللين الماليين اليوم على Claude أكثر من مدخلين البيانات، وذلك لأن التأثير التحكيمي الذي تظهره الذكاء الاصطناعي هو الأقوى في هذه المجالات ذات الكثافة العقلية العالية.

أبرز البيانات صدمة في هذه التقرير هي اختبار "مدة صلاحية الذكاء الاصطناعي" (مدة المهام، Task horizons، مقاسة بنسبة نجاح 50%).

تُظهر الاختبارات القياسية الشائعة مثل METR (Model Evaluation & Threat Research، تقييم النماذج وإجراء أبحاث التهديدات) أن النماذج الرائدة الحالية (مثل Claude Sonnet 4.5) تبدأ نسب نجاحها في التراجع عن 50% عند التعامل مع المهام التي تستغرق من الإنسان ساعتين.

ولكن في بيانات المستخدمين الفعلية لشركة أنثروبيك، تم تمديد هذا الحد الزمني بشكل كبير.

في السيناريوهات التجارية لاستدعاء واجهات برمجة التطبيقات (API)، يمكن لـ Claude الحفاظ على احتمالات فوز تزيد عن 50% في المهام التي تتطلب 3.5 ساعات من العمل.

وبالمقارنة، في واجهة المحادثة الخاصة بـ Claude.ai، تم رفع هذا الرقم بشكل مذهل ليصل إلى 19 ساعة.

لماذا يوجد هاوية هائلة إلى هذه الدرجة؟ السر يكمن في تدخل "الإنسان".

تُعد الاختبارات المعيارية هي أن يواجه الذكاء الاصطناعي ورقة امتحان بمفرده، بينما في الواقع، سيقوم المستخدمون بتقسيم مشروع معقد ضخم إلى ملايين الخطوات الصغيرة، وتصحيح اتجاه الذكاء الاصطناعي من خلال دورة مُغلقة من التغذية الراجعة المستمرة.

إن هذا التدفق العمل الذي يجمع بين الإنسان والآلة، قد زاد الحد الأقصى لوقت المهمة (مقاسًا بنسبة نجاح 50%) من ساعتين إلى حوالي 19 ساعة، أي ما يقارب 10 أضعاف.

ربما هذه هي صورة العمل في المستقبل:ليس أن الذكاء الاصطناعي يقوم بكل شيء بشكل مستقل، بل أن البشر تعلموا كيفية توجيهه لركض مسافة ماراثون.

عند رفع نظرنا إلى مستوى العالم، سنرى منحنى واضحًا وساخرًا قليلاً يُعرف بـ "منحنى الاستخدام".

في البلدان المتقدمة ذات الناتج المحلي الإجمالي الفردي الأعلى، أصبحت التكنولوجيا الاصطناعية جزءًا لا يتجزأ من الإنتاجية والحياة الشخصية.

الناس يستخدمونه لكتابة الشيفرات البرمجية وإعداد التقارير وحتى التخطيط لرحلات السياحة.

ولكن في البلدان التي يبلغ فيها الناتج المحلي الإجمالي الفردي منخفضًا، فإن الدور الرئيسي لكلاود هو "المعلم"، حيث تتركز الاستخدامات الكبيرة على المهام الدراسية والمساعدة التعليمية.

إلى جانب الفجوة بين الأغنياء والفقراء، هذا يعكس فجوة تكنولوجية بين الأجيال.

أشارت أنثروبيك إلى أنها تعمل مع حكومة رواندا لمحاولة مساعدة السكان هناك على تجاوز مرحلة "التعلم" البسيطة إلى طبقة تطبيقات أوسع.

لأنه إذا لم تتدخل،من المرجح أن تصبح الذكاء الاصطناعي حاجزًا جديدًا: فالمقيمين في المناطق الغنية سيستخدمونه لزيادة الإنتاج بشكل أسي، بينما سيستخدمه المقيمين في المناطق الأقل نموًا لتعزيز معرفتهم الأساسية.

أصبحت أخطر وأكثر الأجزاء جدلًا في التقرير مناقشة "الdeskilling" (الحد من المهارات).

تشير البيانات إلى أن المهام التي يغطيها كلود目目前 تتطلب خلفية تعليمية تبلغ 14.4 سنة (مما يعادل شهادة جامعية مهنية)، وهو أعلى بكثير من المعدل العام لنشاط الاقتصاد البالغ 13.2 سنة.

تقوم الذكاء الاصطناعي بتفكيك جزء "الذكاء العالي" من العمل بشكل منهجي.

قد يكون ذلك كارثيًا بالنسبة للمؤلفين التقنيين أو وكلاء وكالات السفر.

عندما تسيطر الذكاء الاصطناعي على المهام التي تتطلب "العقل"، مثل تحليل الاتجاهات الصناعية وإعداد الرحلات المعقدة، قد تبقى للبشر فقط المهام التفصيلية والصغيرة مثل رسم المخططات الأولية وجمع الفواتير.

لا يزال عملك موجودًا، ولكن "القيمة" فيه قد تم سحبها.

بالطبع، هناك من يستفيدون أيضًا.

على سبيل المثال، مدراء العقارات، حيث يمكنهم التركيز على المفاوضات مع العملاء وإدارة أصحاب المصلحة الذين يتطلبون ذكاءً عاطفيًا عالٍ، وذلك بعد أن تقوم الذكاء الاصطناعي بمهام الإدارة المكتبية المملاة مثل المحاسبة ومقارنة العقود، وهذا يُعد في الواقع "إعادة تأهيل" (Upskilling).

أشار أنثروبيك بحذر إلى أن هذا مجرد تنبؤ بالوضع الحالي، وليس تنبؤًا حتميًا.

لكن إن التحذير الذي يُصدِرُه حقيقي.

إذا كانت قدرتك التنافسية الأساسية هي مجرد معالجة المعلومات المعقدة، فأنت الآن في قلب العاصفة.

أخيرًا، دعونا نعود إلى المنظور العام.

قامت شركة أنثروبيك بتصحيح توقعاتها إزاء الإنتاجية في قوة العمل بالولايات المتحدة.

بعد استبعاد الأخطاء والفشل المحتملين لذكاء الآلة، من المتوقع أن تساهم ذكاء الآلة في زيادة الإنتاجية بنسبة 1.0% إلى 1.2% سنويًا في العقد القادم.

يبدو أن هذا الرقم يقل بثلث عن التقديرات السابقة البالغة 1.8%، ولكن لا تهمل هذا النقطة المئوية.

هذا يكفي لإعادة معدل نمو الإنتاجية في الولايات المتحدة إلى مستويات حقبة ازدهار الإنترنت في أواخر تسعينيات القرن العشرين.

بالإضافة إلى ذلك، فإن هذا يعتمد فقط على قدرات النموذج في نوفمبر 2025. مع دخول Claude Opus 4.5 إلى السوق، ومع تزايد انتشار "الوضع المُحسّن" (أي أن المستخدمين لم يحاولوا بعد إسناد كل الأعمال إلى الذكاء الاصطناعي، بل بدأوا يتعاونون معه بشكل أكثر ذكاءً)، فإن لهذا الرقم إمكانات هائلة للارتفاع.

عندما نلقي نظرة على التقرير كاملاً، فإن ما يثير التعجب ليس فقط قوة الذكاء الاصطناعي المتزايدة، بل أيضًا سرعة التكيف البشرية.

نحن نمر بمرحلة هجرة من "التحفيز السلبي" إلى "التحفيز الإيجابي".

في هذه الثورة، تشبه الذكاء الاصطناعي مرآة، حيث يُسيطر على المهام التي تتطلب مؤهلات دراسية عالية ولكن يمكن إكمالها من خلال الاستنتاج المنطقي، مما يدفعنا إلى الخلف لكي نبحث عن القيم التي لا يمكن لخوارزمية قياسها.

في هذه الحقبة التي يُعد فيها الحساب الزائد هو المعتاد، لم يعد القدرة الأكثر ندرةً لدى البشر هي العثور على الإجابات، بل هي تحديد الأسئلة.

المراجع:

https://www.anthropic.com/research/economic-index-primitives

https://www.anthropic.com/research/anthropic-economic-index-january-2026-report