في عصر الذكاء الاصطناعي، تعود نظرية السعر إلى جذورها، فقط السوق المفتوح يمكنه خلق طلبات وبيئات جديدة

مؤلف المقال: تشين يو يو، أستاذ في كلية غوانغهوا لإدارة الأعمال بجامعة بكين، ورئيس معهد بكين للسياسة الاقتصادية

المصدر: مختبر شياوغوانغ

الخوف على الأساس القديم

كل عصر له أساسه الخاص. يعيش الناس ويعملون ويحكمون ويخافون عليه، كما يتخيلون المستقبل عليه.

كان من الصعب على أشخاص من عصر الزراعة أن يتخيلوا أن حياة الإنسان يمكن أن لا تدور حول الأرض والمواسم والمجاعات. عندما ظهرت المحركات البخارية، رأى الكثيرون أولًا فقدان الحرفيين لوظائفهم، لكنهم صعب عليهم أن يتوقعوا السكك الحديدية والمدن ونظام المصانع والتمويل الحديث والطبقة الوسطى الجديدة. عندما ظهرت الكهرباء لأول مرة، رأى الناس ليلًا أكثر إشراقًا، لكنهم صعب عليهم أن يتصوروا الثلاجات وصناعة الأفلام والمستشفيات الحديثة وحياة المدينة الليلية والأجهزة المنزلية والحاسوب الإلكتروني. عندما ظهر الإنترنت لأول مرة، اعتقد الكثيرون أنه مجرد بريد أسرع ومكتبة أكبر، لكنهم لم يتوقعوا الدفع المتنقل والفيديوهات القصيرة والحوسبة السحابية ومنصات التوصيل وخدمات سيارات الأجرة عبر التطبيقات والتعليم عبر الإنترنت والتعاون العالمي في الوقت الحقيقي.

عندما تأتي تقنيات جديدة، فإن أكبر عائق غالبًا ليس التقنية نفسها، بل الخيال المبني على الأساس القديم.

اليوم، تم أيضًا إدماج الذكاء الاصطناعي في فهم الأساسات القديمة. إن استنتاج الكثيرين هو كالتالي: ما كان يفعله عشرة مبرمجين، وكتّاب محتوى، ومترجمين، ومحاللين، وموظفي خدمة عملاء، يمكن الآن لأحد الأشخاص مع ذكاء اصطناعي واحد أن ينجزه، وبالتالي يصبح تسعة أشخاص بلا وظائف. هذا الحكم يبدو قاسيًا وواقعيًا وكارثيًا، لكنه في الواقع لا يزال ينبع من منظور عالم قديم. إنه يفهم المستقبل على أنه تخفيض في التكاليف ضمن قائمة مهام اليوم، ويُفسر التقدم التكنولوجي على أنه استبدال داخل الوظائف القائمة، ويُفهم الحياة الاقتصادية على أنها جدول تم إكماله بالفعل.

لكن الثورات التقنية العظيمة الحقيقية لا تتمثل أبدًا في حذف بضعة أسطر من جداول قديمة، بل في اختراع الجدول نفسه من جديد.

أهم الأبعاد الاقتصادية للذكاء الاصطناعي ليست في جعل الوظائف القديمة أرخص، بل في دفع كم هائل من المنتجات والخدمات التي لم تكن موجودة من قبل، أو غير قابلة للتطبيق، أو مكلفة جدًا، أو متشتتة جدًا، أو متخصصة جدًا، أو صعبة التنظيم، إلى مجموعة الخيارات الممكنة للإنسان. إنه لا يحل محل العمل القائم ببساطة، بل يقلل من تكاليف المعرفة، وتكاليف التواصل، وتكاليف التجربة والخطأ، وتكاليف التوافق، وتكاليف التنظيم، مما يحرر الطلب المكبوت سابقًا، وينشئ صفقات لم تكن ممكنة من قبل، ويخلق صناعات لم تكن لها أسماء من قبل.

عند النظر إلى الذكاء الاصطناعي من أساس القديم، يرى الناس تقلص الوظائف. أما عند النظر إلى الذكاء الاصطناعي من الحدود التي فتحتها التقنيات الجديدة، فيرى الناس انفجارًا في مساحات المنتجات والخدمات.

هذا بالضبط هو السبب في أن نظرية السعر أصبحت مهمة مرة أخرى في عصر الذكاء الاصطناعي.

يقلل الذكاء الاصطناعي من تكاليف الإنتاج والتجريب والتطابق، لكنه لم يُلغي الحاجة إلى اكتشاف الاحتياجات؛ بل على العكس، فإنه يوسع مساحة الاحتياجات غير المعروفة. كلما زاد عدد الأشياء التي يمكن إنتاجها، زادت حاجة المجتمع لمعرفة ما هي الأشياء ذات القيمة الحقيقية؛ وكلما زاد عدد الخدمات المخصصة التي يمكن تقديمها، زادت حاجة المجتمع لمعرفة من يحتاجها، ومتى يحتاجها، وكم يرغب في دفعه، ومن يتحمل المسؤولية، وكيفية تشكيل المعاملات المستمرة.

المشكلة المستقبلية ليست "هل يمكن للآلات الإنتاج"، بل "كيف يمكن للبشر اكتشاف ما يستحق الإنتاج".

عودة نظرية السعر تبدأ من هذا المكان.

الدلالة الاقتصادية لإيرادات تريليوني دولار أمريكي

لنبدأ بفرضية تبدو مبالغًا فيها، لكنها ليست غير منطقية من الناحية الاقتصادية.

هل من المحتمل أن تصبح OpenAI أو Anthropic أو شركات البنية التحتية للنماذج الكبيرة المشابهة، شركات تحقق إيرادات سنوية قدرها تريليوني دولار خلال الخمسة عشر عامًا القادمة؟ لاحظ أننا نتحدث هنا عن الإيرادات، وليس التقييم. يمكن أن يأتي التقييم من تخيلات الأسواق المالية ومعدلات الخصم وتفضيلات المخاطر والفقاعات؛ بينما يجب أن تستند الإيرادات إلى عمليات شراء حقيقية ودفعات حقيقية وصفقات حقيقية.

هذا ليس تنبؤًا بأسهم شركة معينة، ولا تأييدًا لنموذج عمل معين، بل هو تدريب على نظرية السعر: إذا تمكّنت شركة بنية تحتية ذكية من أعلى السلسلة من تحقيق إيرادات سنوية تبلغ تريليوني دولار أمريكي على المدى الطويل، فهناك لا بد من وجود نظام بيئي للمنتجات والخدمات الجديدة في أسفل السلسلة، بأحجام أكبر ورغبة أعلى في الدفع.

الأشخاص الذين لا يمتلكون معرفة اقتصادية سيقولون فورًا: هذا يدل على أن الشركات العملاقة تسيطر على العالم وتستولي على إيجارات من جميع الصناعات. ربما يكون هذا الحكم صحيحًا جزئيًا، لأن احتكار المنصات يستدعي الحذر بالفعل. لكن إذا فهمنا إيرادات تريليوني دولار فقط على أنها "استيلاء على إيجارات"، فسنفوت المنطق الاقتصادي الأهم.

لا يمكن لأي شركة بنية تحتية علوية أن تحقق إيرادات مستمرة قدرها تريليوني دولار أمريكي دون شرط مسبق: أن يكون هناك طلب مستمر من الأسفل على دفع هذا المبلغ. لماذا يرغب الأسفل في الدفع؟ لأن الذكاء الاصطناعي كمدخل وسيط يخلق إنتاجًا أكبر وجودة أعلى وتكاليف أقل ومنتجات جديدة أكثر أو رغبة أقوى من المستهلكين في الدفع. دون التوسع الهائل في القيمة من الأسفل، لا يمكن للإيرادات العلوية أن تظل مستدامة على المدى الطويل.

هذا هو الأساس الاقتصادي للإدخالات الوسيطة.

تشتري شركة تابعة نماذج الاستدعاء، والوكلاء الذكيين، وقدرات الحوسبة والتشغيل الآلي، ليس من أجل التبرع للشركة الرائدة، ولا فقط لتوزيع التكاليف الحالية، بل لأن هذه الاستثمارات، عندما تُدمج مع سيناريوهاتها وبياناتها وعملياتها وعملائها وعلامتها التجارية ومسؤولياتها وقدراتها التنظيمية، تخلق قيمة أكبر. وكلما زادت القيمة الحدية للذكاء الاصطناعي، زاد السعر الذي تكون الشركة التابعة مستعدة لدفعه؛ وكلما ازدهرت التطبيقات التابعة، زاد احتمال توسع إيرادات البنية التحتية العليا.

يمكن إجراء حساب بسيط للدفتر. إذا كانت تكلفة قوة الحوسبة الخاصة بالذكاء الاصطناعي، واستدعاء النماذج، والخدمات الذكية تمثل 10% من التكلفة في المنتجات النهائية في السلسلة السفلية، فإن إيرادات قدرها تريليوني دولار في السلسلة العلوية قد تقابل سوقًا للمنتجات والخدمات النهائية في السلسلة السفلية بقيمة تصل إلى عشرين تريليون دولار. وإذا كانت النسبة 5%، فقد تقابلها بيئة سفلية بقيمة تصل إلى أربعين تريليون دولار. بالطبع، تختلف حصة التكلفة بين الصناعات المختلفة، وستتغير هياكل التسعير مستقبلًا باستمرار، لكن هذا الاستنتاج يكشف منطقًا أساسيًا: كمية "فاتورة الكهرباء" التي يمكن للـ"شبكة الرقمية" العلوية جمعها تعتمد على القيمة الجديدة التي أنشأها المستخدمون في السلسلة السفلية باستخدام هذه الكهرباء.

تتمتع شركات الكهرباء بإيرادات لأن الكهرباء تُشغّل المصانع والمنازل والمدن والمستشفيات وأنظمة الترفيه. تحقق شركات الحوسبة السحابية إيرادات لأن الشركات الرقمية التابعة تستخدم خدمات السحابة لبناء خدمات البحث والشبكات الاجتماعية والفيديو والتمويل والخدمات اللوجستية وبرمجيات المؤسسات.

إذا وصلت البنية التحتية للذكاء الاصطناعي يومًا ما إلى إيرادات قدرها تريليوني دولار أمريكي، فلن يكون ذلك لأن العالم قد فرض ضرائب عليها عبثًا، بل لأن عددًا لا يحصى من الشركات والأفراد والمنظمات في سلسلة التوريد السفلية استخدمتها كأساس للإدراك والاستدلال والتصميم والتطابق والأتمتة، مما أنشأ أنشطة اقتصادية جديدة بحجم أكبر.

هذا الواقع يذكّرنا عكسياً: أن ما يستحق الاهتمام حقاً قد لا يكون حجم OpenAI أو Anthropic نفسه، بل التطبيقات من المستوى السفلي التي قد تظهر خلفهما.

على مدى الخمسة عشر عامًا القادمة، من المرجح أن يكون حجم شركات الطبقة التطبيقية أكبر بكثير من حجم شركات الطبقة الأساسية. توفر الطبقة الأساسية ذكاءً عامًا، بينما تُكمل الطبقة التطبيقية اكتشاف الاحتياجات. تبيع الأولى القدرات، بينما تبيع الثانية القيمة الملموسة. تشبه الطبقة الأساسية شبكة الكهرباء وشبكة المياه والطرق في العصر الرقمي؛ بينما تكون الطبقة التطبيقية أقرب إلى المستهلكين، وسياقات المنظمات، وعمليات الصناعات، وعلاقات الثقة، والاحتياجات المحددة. يمكن أن تنشأ شركات تطبيقية ضخمة في مجالات مثل الرعاية الصحية، والتعليم، والقانون، والتأمين، والتمويل، والترفيه، وخدمات الصحة النفسية، ورعاية المسنين، وإدارة الأعمال، وأدوات البحث العلمي، والخدمات الحضرية، والخدمات المنزلية، وتجارب الثقافة، والنمو الشخصي.

لا يشتري المستهلكون في النهاية "معلمات النموذج"، بل المرض المُعالَج، والقلق المُفهَم، وقدرة التعلم المُحسَّنة، والوقت المُوفَّر، والحياة المُحسَّنة، وتدفقات العمل المُعاد تشكيلها، والتجارب المُنشأة، والمشكلات المُحلَّة. ولا تشتري الشركات في النهاية "التوكنات"، بل المخزون الأقل، ونسبة التحويل الأعلى، وتحكم أفضل في المخاطر، وتطوير أسرع، وخدمة عملاء أدق، وسلسلة توريد أكثر استقرارًا، وقرارات تنظيمية أكثر وضوحًا.

لذلك، فإن الطبقة التطبيقية أكبر من الطبقة الأساسية، وهذا ليس معجزة، بل نتيجة طبيعية لانتشار التقنيات العامة. فالكهرباء مهمة، لكن النظام الصناعي الذي تعمل به أكبر؛ وخدمات السحابة مهمة، لكن الاقتصاد الرقمي الذي ينمو عليها أكبر؛ والنماذج الكبيرة مهمة، لكن المنتجات الجديدة والخدمات الجديدة والمنظمات الجديدة وأنماط الحياة الجديدة التي تدعمها النماذج الكبيرة قد تكون أكبر بكثير.

إذا ظهرت في المستقبل شركة بنية تحتية للذكاء الاصطناعي يبلغ إيراداتها تريليوني دولار أمريكي، فلا ينبغي لنا أن نفهمها أولاً على أنها كارثة، ولا أن نعتبرها ببساطة عبادة للتقنية. بل ينبغي لنا أن نطرح أولاً سؤالاً نظرياً في التسعير: من أين يأتي هذا الطلب الهائل على الدفع؟ وما الابتكارات اللاحقة التي تدعمها؟ وما الاحتياجات التي لم تكن قابلة للتداول سابقاً والتي تحررها؟ وما المنتجات والخدمات التي لم تكن موجودة من قبل والتي تجعلها ممكنة؟

هذا هو مجرد منطق اقتصادي أساسي.

الندرة لن تختفي، بل ستتغير فقط في شكلها

يعتقد الكثيرون خطأً أن نقطة النهاية للتقدم التكنولوجي هي زوال الندرة. فكلما أصبح الذكاء الاصطناعي أقوى، والروبوتات أكثر، والقدرة الحسابية أرخص، والسلع أكثر وفرة، ستتراجع آلية الأسعار وتصبح السوق زائدة عن الحاجة.

هذا سوء فهم للندرة.

الندرة ليست ببساطة نقصًا في الكمية المادية. الندرة هي بالنسبة للرغبات البشرية، والوقت، والمعرفة، والموقع، والعلاقات، وتكلفة الفرصة البديلة، وعدم اليقين المستقبلي. ما دامت رغبات البشر متنوعة ومتغيرة وسياقية، فلن تختفي الندرة. بل ستتحول فقط من "هل هناك أم لا" إلى "هل هي مناسبة أم لا"، ومن "هل هي كافية أم لا" إلى "هل هي مطلوبة بالضبط في هذا الوقت والمكان"، ومن نقص الموارد المادية إلى نقص هيكلية.

في العصر الصناعي، كان العديد من الندرات تتجلى في نقص الكمية: نقص الغذاء، ونقص الملابس، ونقص المساكن، ونقص الأطباء، ونقص المدارس، ونقص وسائل النقل. وكانت مهمة الإنتاج الضخم والتنظيم الحديث هو تكرار هذه المنتجات والخدمات الأساسية بكميات كبيرة.

لكن في عصر أكثر ثراءً وذكاءً، لم تعد العديد من الموارد النادرة الأساسية مسألة كمية بسيطة. فما يحتاجه الشخص ليس وجبة غداء عشوائية، بل وجبة مصممة خصيصًا لتناسب حالته الجسدية اليوم، وتقلبات سكر الدم، واستهلاك الطاقة من التمرين، واحتياجاته العاطفية، وتفضيلاته الجمالية. وما يحتاجه الطفل ليس درس رياضيات عشوائي، بل مسار تعليمي مصمم ليتناسب مع عقبات فهمه الحالية، وحالته الانتباهية، وبيئته الأسرية، وهيكليته النفسية للتقدير الذاتي. وما يحتاجه كهل ليس نصيحة صحية عشوائية، بل علاقة خدمة قادرة على جعله يصدقها حقًا، وينفذها حقًا، ويستمر فيها حقًا. وما تحتاجه شركة ليس نظام ذكاء اصطناعي عشوائي، بل حلول مخصصة يمكن دمجها في عملياتها، وحوافزها، وهيكليتها التنظيمية، وعلاقاتها مع العملاء.

هذا هو الندرة في عصر التمايز.

بشكل أكثر تحديدًا، عصر الذكاء الاصطناعي سيُعزز على الأقل ثلاث فئات من الندرة.

الفئة الأولى هي ندرة التوافق.

سيصبح من المهم بشكل متزايد ما إذا كانت المنتجات والخدمات مناسبة لشخص ما، أو منظمة ما، أو لحظة ما، أو سياق معين. في عصر التوحيد، كانت المسألة الأساسية هي "هل هناك كمية كافية من العرض؟". أما في عصر التمايز، فالأمر الأساسي هو "هل هذا العرض مناسب تمامًا لي؟". إن الذكاء الاصطناعي يجعل التخصيص ممكنًا، لكنه يجعل مشكلة التوافق أكثر تعقيدًا، لأن جسم الإنسان وحالته النفسية وعلاقاته وعمله وتفضيلاته都在 التغيير. ما ينقص حقًا ليس العرض العشوائي، بل العرض المناسب.

الفئة الثانية هي الندرة القائمة على الثقة.

يمكن للذكاء الاصطناعي تقديم توصيات، لكن ما إذا كانت هذه التوصيات تُثق بها أو تُعتمد أو تُنفَّذ هو أمر آخر. المريض الذي يعرف أنه يجب عليه تناول الدواء لا يعني أنه سيتناوله على المدى الطويل؛ الطالب الذي يعرف أنه يجب عليه الدراسة لا يعني أنه سيستمر في ذلك؛ الشركة التي تعرف أنها يجب أن تتحول لا يعني أن منظومتها الداخلية ستقبل التغيير؛ كبار السن الذين يعرفون أنه يجب عليهم التحكم في نظامهم الغذائي لا يعني أنهم مستعدون لتغيير عاداتهم الحياتية التي استمرت لعقود. قيمة العديد من الخدمات لا تكمن في المعلومات نفسها، بل في العلاقة الثقة التي تحول المعلومات إلى إجراءات. في المستقبل، ستصبح الثقة والسمعة والمسؤولية والمرافقة أصولًا اقتصادية مهمة.

النوع الثالث هو الندرة الاتجاهية.

يمكن للذكاء الاصطناعي توليد عدد لا نهائي من الحلول، لكن رأس المال الحقيقي، والوقت، وانتباه المنظمات، وفرص التجربة لا تزال محدودة. لا يمكن لأي شركة تنفيذ مائة استراتيجية في نفس الوقت، ولا يمكن لأي مختبر بناء مائة مفاعل في نفس الوقت، ولا يمكن لأي مستشفى إعادة هيكلة جميع العمليات في نفس الوقت، ولا يمكن لأي مدينة تجربة جميع حلول الحوكمة في نفس الوقت. عندما تنفجر الاحتمالات، يصبح اختيار الاتجاه هو ما يصبح نادرًا حقًا: اختيار أي مسار، وتحمل أي مخاطر، والتخلي عن أي إمكانات جذابة.

لذلك، قوة الذكاء الاصطناعي ليست في جعل العالم موحدًا تمامًا ووافرًا، بل في جعل التوسع والتوافق الشخصي ممكنين معًا لأول مرة. في الماضي، كان فقط القلة من الأثرياء قادرين على الاستمتاع بخدمات أطباء خاصين، ومدرسين خاصين، ومستشارين خاصين، ومساعدين خاصين، ومرشدين نفسيين خاصين، ومصممين خاصين، وفرق بحث خاصة، لكن في المستقبل، قد تدخل هذه الخدمات حياة الأشخاص العاديين ببنية تكلفة جديدة. لكن بمجرد دخولها الحياة اليومية، لم يعد السؤال هو "هل يمكن إنتاجها؟"، بل "كيف نُكيفها؟ وكيف نثق بها؟ وكيف نختار الاتجاه؟".

هذا يعني أن السوق لن يختفي. على العكس، سيصبح السوق أكثر نشاطًا وأكثر دقة وأكثر عمقًا في جوانب الحياة الدقيقة. فمع تخصص المنتجات والخدمات أكثر، تزداد الحاجة إلى آلية لاكتشاف القيمة الحقيقية للأشخاص المختلفين، وفي أوقات مختلفة، وفي سيناريوهات متنوعة.

هذا الميكانيزم هو السعر.

السعر هو آلية اكتشاف، وليس فقط آلية توزيع

يُساء فهم السعر غالبًا كأداة توزيع باردة. يبدو أن السعر يحتاج فقط لتحديد من يحصل على شيء ومن لا يحصل عليه عندما يكون المورد غير كافٍ؛ ولكن بمجرد أن تصبح التكنولوجيا كافية، يمكن التخلي عن السعر وترك التوزيع للخوارزميات.

لكن أعمق وظيفة للسعر ليست توزيع السلع المعروفة، بل اكتشاف المعلومات المجهولة.

ما يرغب الشخص في دفعه مقابل خدمة ما يحتوي على معلومات كثيرة لا يمكن للآخرين معرفتها مسبقًا: شدة تفضيلاته، تكلفة وقته، قيود دخله، درجة إلحاحه، الخيارات البديلة، تقييم المخاطر، مستوى الثقة، والحالة العاطفية. هذه المعلومات ليست مكتوبة ببساطة في قاعدة بيانات، ولا يمكن دائمًا الحصول عليها من خلال الاستبيانات. في كثير من الأحيان، لا يعرف الأشخاص تمامًا ما يرغبون فيه حتى يظهر منتج ما، أو سعر ما، أو مقارنة ما، أو تجربة ما.

السعر لا يلعب دوره بعد تحديد الطلب بالكامل. السعر يشارك في تشكيل وتحديد الطلب.

هذا أمر مهم بشكل خاص في عصر الذكاء الاصطناعي. فبفضل الذكاء الاصطناعي، سيتوسع نطاق المنتجات القابلة للإنتاج بشكل كبير، كما سيُخفض تكلفة إنشاء نماذج أولية للمنتجات الجديدة بشكل كبير. في الماضي، كانت العديد من أفكار المنتجات تموت قبل أن تُختبر في السوق بسبب تكاليف البحث والتطوير، وتكاليف التنظيم، وتكاليف التواصل. الآن، يمكن لمزيد من الأشخاص إنشاء نماذج أولية بسرعة، وللمزيد من الفرق الصغيرة فرصة الدخول إلى السوق، وللمزيد من الاحتياجات المتخصصة فرصة التجربة والتحقق. وبالتالي يتغير السؤال: لم يعد النقص في الأفكار هو المشكلة، بل نقص آليات لتصفية الأفكار؛ لم يعد النقص في الإمكانيات هو المشكلة، بل نقص آليات لتحديد أي من هذه الإمكانيات تستحق استثمار الموارد الحقيقية.

The price is the core of this screening mechanism.

يطرح رائد الأعمال منتجًا جديدًا كفرضية حول احتياجات المستقبل. إن شراء المستهلكين أو رفضهم هو اختبار لهذه الفرضية. إذا كان السعر مرتفعًا جدًا ولم يُبَع، فهذا يشير إلى نقص في القيمة، أو تحديد غير دقيق، أو تكاليف مرتفعة، أو عدم مطابقة الجمهور المستهدف. وإذا استمر البيع رغم ارتفاع السعر، فهذا يدل على أن هناك طلبًا أقوى مما يتخيله المراقبون. إن الربح يجذب التقليد والتوسع، بينما الخسارة تجبر على الانسحاب والتصحيح. هذه العملية ليست مجرد معاملة بسيطة، بل هي تجربة توزيعية واسعة النطاق تقوم بها المجتمعات تحت ظروف عدم اليقين.

بدون سعر، تفقد المجتمع هذا التغذية الراجعة التجريبية.

هذا ينطبق بشكل خاص في عصر التمايز. افترض أن الذكاء الاصطناعي يمكنه توليد ألف خدمة تعليمية جديدة، وعشرة آلاف نموذج جديد لإدارة الصحة، ومليون تجربة ترفيهية مخصصة. أيها هي احتياجات حقيقية، وأيها مجرد إظهار تقني؟ أي المستهلكين سيوافقون على الدفع المستمر، وأيهم سيجربون فقط مرة واحدة؟ أي الخدمات يمكن تكبيرها، وأيها ستظل محدودة بسوق متخصص؟ أيها تتطلب مشاركة بشرية، وأيها يمكن أتمتتها بالكامل؟ أيها يستحق الاستثمار الرأسمالي، وأيها يجب التخلي عنه بسرعة؟

لا يمكن حل هذه المسائل فقط من خلال حكم الخبراء، ولا يمكن تحديدها دفعة واحدة من خلال خوارزمية مركزية. فهي تتطلب تصفية مستمرة من خلال الأسعار والمعاملات والأرباح والخسائر والمنافسة.

السعر لا يزال آلية لضغط المعرفة المحلية.

رغبة المستهلك في الدفع في لحظة معينة ليست مجرد دالة آلية للدخل والسعر. فقد تشمل شعوره الجسدي اليوم، وتجاربه أمس، وعلاقاته الأسرية، وضغوط عمله، وتوقعاته المستقبلية، وهويته الاجتماعية، وتفضيلاته الجمالية. كما أن رغبة شركة في الدفع مقابل نظام ذكاء اصطناعي معين ليست مجرد مسألة مؤشرات تقنية، بل هي انعكاس متكامل لعملياتها الداخلية، وقدرات موظفيها، وهيكل عملائها، ومخاطر التنظيم، وضغوط المنافسة. هذه المعرفة الجزئية عادةً لا يمكن نقلها بالكامل إلى مركز مركزي. أما الأسعار السوقية، فهي تحول هذه الأحكام المتناثرة إلى إشارات سلوكية قابلة للملاحظة.

لذلك، آلية السعر ليست بقايا من العصور القديمة، بل أداة اكتشاف في مستقبل مفتوح.

كلما زاد قوة الذكاء الاصطناعي، زادت الإمكانيات؛ وكلما زادت الإمكانيات، زادت أهمية التصفية؛ وكلما زادت أهمية التصفية، زادت أهمية آلية التسعير.

التحفيز: لماذا لا تظهر المنتجات الجديدة تلقائيًا

التوفر التقني وحده لا يولد تلقائيًا منتجات وخدمات جديدة.

من القدرة في المختبر إلى المنتج في السوق، هناك عملية طويلة ومعقدة: من يحدد السيناريو؟ من يتحمل المخاطر؟ من ينظم الفريق؟ من يعيد هندسة العمليات؟ من يُثري المستهلكين؟ من يتعامل مع المسؤولية؟ من يواجه الفشل؟ من يحول إمكانية تقنية إلى خدمة مستقرة تُقدَّم؟

هذا يتطلب تحفيزًا.

نظرية السعر لا تتحدث فقط عن مستويات الأسعار، بل أيضًا عن هياكل الحوافز. لماذا يُستثمر الوقت، رأس المال، السمعة، والقدرة التنظيمية في استكشاف منتجات جديدة؟ لأن الناس يؤمنون أنه إذا نجح الاستكشاف، فسيتم الحصول على عوائد. إذا تم نسخ جميع الخدمات الجديدة فور ظهورها دون مقابل، وإذا تم اعتبار جميع الأرباح غير مشروعة، وإذا تم قمع جميع محاولات التمايز من قبل التنظيمات لتعود إلى المنتجات القياسية، وإذا تحمل رواد الأعمال جميع الخسائر بينما تُسلب عوائد النجاح، فحتى أقوى الذكاء الاصطناعي لن يُولّد تلقائيًا طبقة تطبيقات مزدهرة.

الابتكار ليس نتيجة طبيعية لدالة تقنية، بل هو سلوك اقتصادي تحت هيكل حوافز.

خفض الذكاء الاصطناعي تكلفة التجربة والخطأ، لكنه لم يلغي المخاطر. لا يزال على رائد الأعمال تقييم الاتجاه، ولا يزال على الشركة إعادة هيكلة العمليات، ولا يزال على الطبيب تحمل المسؤولية، ولا يزال على المؤسسة التعليمية بناء الثقة، ولا يزال على شركة الطبقة التطبيقية إيجاد السيناريوهات التي يرغب المستهلكون حقًا في الدفع مقابلها. يمكن للذكاء الاصطناعي توليد الحلول، لكنه لا يمكنه استبدال اختبار السوق لقيمة هذه الحلول. يمكن للذكاء الاصطناعي خفض تكاليف التطوير، لكنه لا يمكنه ضمان وجود الطلب. يمكن للذكاء الاصطناعي توسيع مساحة التخيل، لكنه لا يمكنه إتمام التسويق تلقائيًا.

هذا هو السبب في أن السعر والملكية والربح والمنافسة لا تزال مهمة.

الربح ليس بقايا الشر، بل مكافأة على اكتشاف الاتجاه الصحيح. الخسارة ليست عقابًا قاسيًا، بل إشارة إلى الاتجاه الخاطئ. المنافسة ليست هدرًا للموارد، بل تجربة بين فرضيات مختلفة. الدخول إلى الحرية ليس مبدأً تجريديًا، بل شرط مؤسسي يتيح فرصة ظهور منتجات غير معروفة.

في عصر الذكاء الاصطناعي، قد لا يكون النادر حقًا هو القدرة على التوليد، بل القدرة على اكتشاف ما يستحق التوليد؛ وليس القدرة على الإجابة عن الأسئلة، بل القدرة على طرح أسئلة ذات قيمة؛ وليس القدرة على تحسين الأهداف المعطاة، بل القدرة على اختيار الأهداف، وتحمل المخاطر، وتنظيم الإجراءات في العالم الحقيقي.

هذه القدرات تتطلب حوافز سوقية لتفعيلها.

هذا هو السبب في أن طبقة التطبيق لا تزدهر تلقائيًا. يمكن لدولة أن تمتلك نماذج قوية، وقوة حوسبة كافية، وبيانات غنية، وفريقًا كبيرًا من المهندسين، لكنها لا تزال قد تفتقر إلى نظام بيئي تطبيقي مزدهر حقًا. إذا لم يتمكن رواد الأعمال من الحصول على عوائد، وإذا كانت خيارات المستخدمين محدودة، وإذا فرضت الجهات التنظيمية خدمات جديدة ضمن فئات قديمة مبكرًا جدًا، وإذا سيطرت الشركات الكبرى على نقاط الدخول، وإذا كانت تكلفة الفشل مرتفعة جدًا، وإذا ربطت الرأي العام بين الربح والنهب، فستموت العديد من المنتجات المحتملة قبل حتى ظهورها.

المنافسة في عصر الذكاء الاصطناعي ليست فقط منافسة على قدرات النماذج، بل أيضًا منافسة على الحوافز المؤسسية.

من يستطيع جعل المزيد من الناس يجربون، ومن يستطيع كشف الأخطاء بسرعة، ومن يستطيع مكافأة الاتجاه الصحيح، ومن يستطيع توفير فرصة لخدمة الاحتياجات النادرة، ومن يستطيع تمكين الشركات الناشئة من تحدي الشركات القديمة، فهو الأكثر احتمالاً لاكتشاف المنتجات والخدمات المستقبلية.

ظهور منتجات وخدمات جديدة

من الصعب علينا اليوم تسمية التطبيقات الرئيسية للذكاء الاصطناعي بعد خمسة عشر عامًا، تمامًا كما كان من الصعب على الناس في القرن التاسع عشر تسمية حياة الكهرباء في القرن العشرين، أو على الناس في أواخر القرن العشرين تسمية حياة الإنترنت المتنقل بشكل كامل.

ليس هذا بسبب نقص خيالنا، بل لأن المنتجات والخدمات الجديدة غالبًا ما لا تُطرح بشكل خطي من المفردات القائمة. بل تنشأ من التفاعل بين التكنولوجيا والتكاليف والتنظيم والتفضيلات والمؤسسات.

في عصر الذكاء الاصطناعي، قد لا تكون أهم المنتجات الجديدة مجرد "محركات بحث أفضل" أو "مبرمجين أرخص" أو "خدمة عملاء أكثر ذكاءً".

هذه مجرد تمديدات على الأساسات القديمة. الأهم ربما هو أنواع جديدة من إدارة الصحة، ومرافقة تعليمية جديدة، وتنظيم بحثي جديد، وخدمات قانونية جديدة، ووكيل شخصي جديد، وتجربة ثقافية جديدة، ونظام رعاية مسنين جديد، وإنتاج أسري جديد، وعمليات شركة جديدة، وخدمات حكم حضري جديد، ودعم نفسي جديد، وتعاون إبداعي جديد.

لم تكن العديد من الخدمات تفتقر إلى الطلب في الماضي، بل كانت تكلفة عالية جدًا.

لم يكن من الممكن لعائلة عادية في الماضي أن تمتلك طبيبًا خاصًا على مدار الساعة، وأخصائي تغذية، ومستشار نفسي، ومدرب تعليمي، ومستشار قانوني، ومستشار للتخطيط الوظيفي، ومستشار مالي للأسرة. لم يكن من الممكن لشركة صغيرة في الماضي أن تمتلك فريقًا استراتيجيًا عالمي المستوى، وفريق تحليل بيانات، وفريق الامتثال القانوني، وفريق تسويق متعدد اللغات، ونظام تشغيل آلي. لم يكن من الممكن لمستشفى في مقاطعة في الماضي أن تتصل في الوقت الحقيقي بمعرفة طبية رائدة، ونظام إدارة المرضى، ومراقبة مستمرة للصحة. لم يكن من الممكن لطفل عادي في الماضي أن يمتلك نظام تعليمي مخصص حقًا، مع تغذية راجعة مستمرة، وتكامل بين التخصصات.

الذكاء الاصطناعي يجعل الجزء الذكي من هذه الخدمات رخيصًا. لكن الذكاء الرخيص هو مجرد البداية.

يتطلب التحويل الحقيقي إلى منتج دمج الذكاء في السيناريوهات، وتحويل السيناريوهات إلى عمليات، وتحويل العمليات إلى خدمات، وتحويل الخدمات إلى علاقات ثقة، وتحويل علاقات الثقة إلى معاملات مستدامة.

هذا هو الفرصة الكبيرة في طبقة التطبيق.

أكبر الشركات في المستقبل، ربما ليست فقط تلك التي تمتلك أقوى نماذج، بل تلك التي تستطيع فهم السياقات المحددة بشكل أفضل، وتنظيم الأصول المكملة بشكل أكثر كفاءة، وبناء الثقة بشكل أعمق، وأكثر قدرة على تحويل قدرات الذكاء الاصطناعي إلى خدمات يومية وعمليات إنتاجية. طبقة البنية التحتية تبيع قدرات عامة، بينما طبقة التطبيقات تبيع حلولًا وتجارب ومسؤوليات وعلاقات. يمكن أن تكون القدرات العامة كبيرة، لكن مساحة الابتكار القريبة من الاحتياجات النهائية قد تكون أكبر.

على سبيل المثال، إدارة الصحة: يمكن للذكاء الاصطناعي قراءة الأدبيات الطبية، وتحليل المؤشرات، وتوليد التوصيات، وتذكير الأدوية، والتنبؤ بالمخاطر.

لكن المنتج الحقيقي ليس "نصيحة طبية نصية"، بل نظام خدمة يمكنه تغيير سلوك الشخص على المدى الطويل. قد يشمل هذا النظام طبيب عائلي، وموظفين مجتمعيين، وأجهزة قابلة للارتداء، وخدمات غذائية، وحوافز تأمينية، واتصالات مع الأقارب، ودعم نفسي، واستجابة طارئة. إنه يجمع بين الخوارزميات والتنظيم، والبيانات والمسؤولية، والأتمتة والثقة البشرية. ما يدفعه المستهلك ليس نصًا واحدًا، بل حياة أكثر صحة وأمانًا وكرامة.

على سبيل المثال، التعليم: يمكن للذكاء الاصطناعي شرح المفاهيم، وتوليد التمارين، وتصحيح المقالات، وتعديل المسارات. لكن المنتج التعليمي الحقيقي ليس "مولد إجابات"، بل نظام يساعد الطلاب على تطوير المهارات والثقة والاهتمام والعادات طويلة الأمد. فهو يحتاج إلى فهم الحالة المعرفية للطفل، وكذلك فهم الخلفية الأسرية، وبيئة الأقران، ونظام الامتحانات، والضغط النفسي. هنا تأتي القيمة من الذكاء، وكذلك من المرافقة والتحفيز والتقييم والاعتراف الاجتماعي.

على سبيل المثال، في إدارة الأعمال، يمكن للذكاء الاصطناعي توليد التقارير، وكتابة الأكواد، وإجراء التنبؤات، وتقديم توصيات استراتيجية.

لكن التطبيق الحقيقي للشركات ليس أتمتة كل مهمة، بل إعادة هيكلة تدفق المعلومات وحقوق اتخاذ القرار وآليات التحفيز وحدود المسؤولية. عندما تشتري شركة ذكاءً اصطناعيًا، فهي لا تشتري أداة فحسب، بل تعيد هيكلة دالة الإنتاج وهيكلها التنظيمي. هذه العملية شديدة التخصيص ولا يمكن إكمالها من قبل شركات النماذج الأساسية وحدها.

توضح هذه الأمثلة أن طبقة التطبيقات في عصر الذكاء الاصطناعي ليست مجرد ملحق بسيط لطبقة البنية التحتية. إنها الخط الأمامي لاكتشاف الاحتياجات، وتنظيم السيناريوهات، وبناء الثقة، وتحمل المسؤولية.

لذلك، على مدار خمسة عشر عامًا، سيكون حجم شركات الطبقة التطبيقية أكبر بكثير من حجم شركات الطبقة الأساسية، وهذا لا يتعارض مع المبادئ الاقتصادية، بل يتماشى معها. كلما كانت الاستثمارات في السلسلة العلوية أقوى، زاد احتمال نشوء نظام بيئي أوسع في السلسلة السفلية. شركات الكهرباء مهمة، لكن النظام الصناعي الذي يُدار بالكهرباء أكبر؛ خدمات السحابة مهمة، لكن الاقتصاد الرقمي الذي ينمو على السحابة أكبر؛ النماذج الكبيرة مهمة، لكن المنتجات الجديدة والخدمات الجديدة والمنظمات الجديدة وأنماط الحياة الجديدة التي تدعمها النماذج الكبيرة قد تكون أكبر بكثير.

الاعتراض على وهم خطط العصر الذكي

كلما نشأت تقنية عامة جديدة، تنشأ وهم تخطيطي. بما أن التقنية الجديدة قوية جدًا، لماذا لا تُخطط من قبل عدد قليل من المؤسسات المركزية؟ بما أن الذكاء الاصطناعي يمكنه معالجة كميات هائلة من البيانات، لماذا نحتاج إلى السوق؟ بما أن الخوارزميات يمكنها التنبؤ بالطلب، لماذا نحتاج إلى الأسعار؟ بما أن الروبوتات يمكنها الإنتاج، لماذا لا نوزع مباشرة حسب الطلب؟

إن جاذبية هذا التخيل تكمن في أنه يبسط المشكلات الاقتصادية إلى مشكلات حسابية.

لكن جوهر الحياة الاقتصادية لا يقتصر أبداً على الحساب. بل يشمل أيضاً الاكتشاف والتحفيز والثقة والمسؤولية والاختيار.

يمكن للنظام التخطيطي تحسين الأهداف المعروفة، لكنه يواجه صعوبة في اكتشاف الأهداف غير المعروفة. يمكنه تحسين الكفاءة في بيئات ذات معايير منتج ثابتة وتفضيلات مستقرة وبيانات كاملة، لكنه يواجه صعوبة في الاستكشاف في بيئات ذات فضاء منتج مفتوح وتفضيلات متغيرة باستمرار واحتياجات لم تتشكل بعد. يمكنه التنبؤ بجزء من المستقبل بناءً على السلوكيات السابقة، لكنه لا يمكنه استبدال قدرة الأشخاص على إعادة فهم رغباتهم بعد ظهور منتجات جديدة.

يمكن للذكاء الاصطناعي أن يجعل المخططين أكثر ذكاءً، لكنه لا يمكنه إلغاء المعرفة المحلية.

لماذا يحتاج مستهلك ما إلى خدمة ما في هذا الوقت والمكان، كيف يمكن لطبيب أن يكسب ثقة مريض، لماذا يظهر طفل فجأة اهتمامًا بنوع معين من طرق التعلم، لماذا تواجه نظام معين داخل مؤسسة مقاومة، لماذا يرفض كهل تناول الدواء، لماذا يرغب مستخدم في دفع أسعار أعلى مقابل تجربة معينة—هذه المعرفة شديدة السياقية، وغالبًا ما تكون كامنة في العلاقات والعادات والثقافة واللغة والجسد والعواطف.

في عصر يزداد تميزًا، لا يمكن ترك الحياة الاقتصادية للترتيب المركزي. فكلما زاد قوة المركز، زاد احتمال ضغط الاحتياجات المعقدة مرة أخرى إلى فئات قياسية؛ وكلما زاد التركيز على القابلية للإدارة، زاد احتمال التضحية بالنمو العنيف للمنتجات الجديدة؛ وكلما زاد التفضيل للتحديد، زاد قمع الاحتمالات المجهولة الأكثر قيمة في استكشاف السوق.

الذكاء الاصطناعي لن يقضي على مشكلة هايك. الذكاء الاصطناعي سيُعمّق مشكلة هايك إلى مستويات أكثر دقة.

ما يهم حقًا في المستقبل ليس جعل مركز واحد يعرف كل شيء، بل جعل عدد لا حصر له من المعرفة المحلية تدخل عملية التجربة الاجتماعية من خلال الأسعار والمعاملات والعقود والمنافسة وريادة الأعمال. السوق لا يوجد بسبب نقص القدرة الحسابية. السوق يوجد لأن المستقبل مفتوح، والمعرفة موزعة، والتفضيلات متنوعة، والحوافز ضرورية.

هناك خطأ أعمق في وهم الخطة في عصر الذكاء الاصطناعي: إنه يعامل "الاحتياجات" كقائمة موجودة بالفعل ومنتظرة للوفاء.

لكن الطلب الكبير ليس مكتوبًا مسبقًا. الناس يفهمون رغباتهم بعد ظهور منتجات جديدة، ويعيدون ترتيب تفضيلاتهم من خلال التقليد الاجتماعي، ويكتشفون استعدادهم للدفع من خلال مقارنة الأسعار، ويتعلمون ما يستحق الشراء المستمر من خلال تجربة الاستهلاك. العديد من الاحتياجات المهمة في المستقبل لا تملك حتى اسمًا اليوم. وبما أنها لا تملك اسمًا، فلا يمكن تسجيلها مسبقًا من قبل التخطيط المركزي؛ وبما أنها لا يمكن تسجيلها، فلا يمكن تحسينها دفعة واحدة.

قيمة السوق تكمن في أنها تسمح لهذه الاحتياجات المجهولة بالظهور من خلال التجربة.

مخاطر الاحتكار وظروف السوق

الدفاع عن نظرية السعر ليس مدحًا بريئًا للسوق الحقيقي.

في عصر الذكاء الاصطناعي، من المحتمل تمامًا ظهور احتكارات جديدة. فقد تشكل النماذج الأساسية، والقدرة الحسابية، والبيانات، والرقائق، ومنصات السحابة، ونقاط التوزيع، وأنظمة التشغيل، اقتصادات الحجم وحواجز الدخول. وقد تقوم المنصات العليا بضغط أرباح الطبقة التطبيقية من خلال التسعير، والواجهات، والتحكم في البيانات، والدمج الرأسي، وتحويل المبتكرين في الأسفل إلى أطراف تابعة. إن ما يُسمى بعائدات قدرها تريليوني دولار قد ينشأ عن خلق قيمة هائلة، أو قد يشمل جزءًا منه إيجارات المنصات.

هذا بالضبط السبب في حاجتنا إلى نظرية أسعار أكثر جدية، وليس أقل نظرية أسعار.

لكي تعمل آلية الأسعار بكفاءة، يجب توافر شروط مؤسسية: حرية الدخول، وحماية الملكية، وتنفيذ العقود، ونظام المنافسة، وقواعد مكافحة الاحتكار، وقابلية نقل البيانات، وفتح الواجهات، ووضوح المسؤولية. بدون هذه الشروط، ستُشوّه الأسعار من قبل السلطة، وستتحول الأرباح إلى ريع، وستتحول المنصات من البنية التحتية للسوق إلى أسياد إقطاعيين للسوق.

لذلك، فإن المهمة المؤسسية في عصر الذكاء الاصطناعي ليست استبدال السوق بالخطة، بل حماية انفتاح السوق كآلية استكشاف.

يجب أن نجعل طبقة البنية التحتية قوية بما يكفي، لكن دون أن نُغلق طبقة التطبيقات. يجب أن نمنح شركات النماذج عوائد ابتكارية، لكن دون السماح لها باستهلاك جميع السيناريوهات السفلية بحرية. يجب أن نمكن رواد الأعمال من الوصول إلى قدرات الذكاء العام، مع الاحتفاظ بالسيطرة على المستخدمين والبيانات والعلامة التجارية وعلاقات الخدمة. يجب أن نمنح المستهلكين خيارات، وتمكين العمال من فرص التحول، والسماح للشركات الناشئة بتحدي الشركات القائمة.

السوق ليس فراغًا طبيعيًا. السوق مجموعة من الإنجازات المؤسسية.

عودة نظرية السعر لا تعني أن كل سعر في الواقع عادل، ولا أن كل ربح يأتي من خلق قيمة. بل تعني أنه في بيئة مؤسسية مفتوحة وتنافسية وقابلة للدخول، فإن الأسعار والأرباح والخسائر لا تزال أفضل آلية لاكتشاف الاحتياجات الجديدة، وتصفية المنتجات الجديدة، وتنظيم الخدمات الجديدة.

هذا مهم بشكل خاص، لأن ازدهار طبقة التطبيقات في عصر الذكاء الاصطناعي قد يُخنق إذا كانت طبقة البنية التحتية مركزة بشكل مفرط.

الشركات الرائدة في السلسلة العلوية توفر النماذج، وتحكم نقاط الدخول، وتراقب بيانات السلسلة السفلية، ويمكنها نسخ التطبيقات الأفضل أداءً في أي وقت، مما يقلل من الحوافز الاستثمارية للرواد في طبقة التطبيقات. يبدو للمستخدمين أنهم يواجهون العديد من التطبيقات، لكنهم في الواقع قد يتعاملون فقط مع واجهات مختلفة ضمن حدائق منصات قليلة. لا تزال الأسعار موجودة، لكن الحرية في الدخول والضغط التنافسي خلفها تم إضعافهما.

لذلك، دفاعك عن نظرية السعر ليس دفاعًا عن الشركات الكبرى، بل دفاعًا عن السوق المفتوح. ما يحتاج حقًا إلى الحماية ليس شركة نموذج واحدة، بل البيئة المؤسسية التي تسمح بحدوث تجارب لا حصر لها على طبقة التطبيقات.

موقع الإنسان

الذكاء الاصطناعي سيغير موقع الإنسان.

سيتم تقليل العديد من وظائف العمل الذهني المعيارية. ستفقد الوظائف التي كانت تعتمد سابقًا على عدم تكافؤ المعلومات، والحواجز المهنية، والخبرة المتكررة قيمتها. لن تكون التحول سهلًا. لن يتحول مبرمج في منتصف العمر تلقائيًا إلى مدرب نفسي، ولن يصبح معلم تقليدي تلقائيًا مصمم تعليمي بالذكاء الاصطناعي، ولن يتكيف طبيب مبتدئ تلقائيًا مع أنظمة التعاون بين الإنسان والآلة. يجب على المجتمع مواجهة هذا الألم، وبناء نظام تعليمي وتدريبي واجتماعي وتأميني جديد، بالإضافة إلى آليات للحركة المهنية.

لكن لا يمكن أن نخطئ في الاعتقاد بأن القيمة الاقتصادية للإنسان تختفي فقط بسبب صعوبة التحول.

كلما أصبح الذكاء الاصطناعي أقوى، زادت الحاجة إلى دور الإنسان في الأجزاء غير القياسية. قد تكمن قيمة الإنسان في المستقبل أكثر في الحكم، الثقة، المسؤولية، الجمال، المشاعر، التواصل، التنظيم، وتحمل المخاطر. يمكن للذكاء الاصطناعي تقديم توصيات طبية، لكن ما زال يتعين على العلاقات الإنسانية تحديد ما إذا كان المريض يثق بها وينفذها. يمكن للذكاء الاصطناعي تصميم المناهج، لكن ما زال يتعين على المرافقة الإنسانية ضمان استمرار الطفل وبناء ثقته بنفسه مرة أخرى. يمكن للذكاء الاصطناعي توليد حلول، لكن ما زال يتعين على الإنسان التنسيق لضمان قبول المنظمة لها، وتعاون الموظفين، وثقة العملاء، وقبول الجهات الرقابية. يمكن للذكاء الاصطناعي اقتراح عدد لا حصر له من اتجاهات الابتكار، لكن على رائد الأعمال أن يختار الاتجاه ويضع رأس ماله وسمعته وحياته على المحك.

لا يُقصد بموقع الإنسان التخلي عن جميع المهام، بل الانتقال من التنفيذ القياسي إلى اختيار الاتجاه وتحقيق التطبيق العملي.

هذا لا يعني أن الجميع سيتمكن من الترقية بسهولة، ولا أن كل وظيفة جديدة ستكون محترمة. السوق نفسه لن يحل تلقائيًا جميع مشكلات التوزيع. السياسات والتعليم والضمان الاجتماعي وقواعد المنافسة ضرورية جميعها. لكن من منظور المنطق العميق لتنظيم الإنتاج، فإن الذكاء الاصطناعي لن يترك فراغًا يخلو من أي نشاط بشري. بل سيغير أي المهارات البشرية ذات قيمة.

عندما تتحمل الآلات مزيدًا من العمل المعرفي القابل للنسخ، تصبح المعرفة المحلية غير القابلة للنسخ، وقدرات العلاقات، والحكم، والمسؤولية البشرية أكثر أهمية.

هذا يعني أيضًا أننا لا يمكننا تقييم مستقبل الأشخاص باستخدام المسميات المهنية الحالية. العديد من الوظائف المستقبلية لا تمتلك أسماء بعد. لم يكن الناس في القرن التاسع عشر سيكتبون "مهندس برمجيات" أو "مصمم تجربة مستخدم" أو "مدير بث مباشر" أو "عالم بيانات" أو "مهندس سحابي" أو "منشئ محتوى قصير" في تخيلهم المهني، ولا يمكن للناس اليوم قائمة كاملة بهيكل الوظائف في عصر الذكاء الاصطناعي. ربما ستتمحور وظائف البشر في المستقبل أكثر حول العلاقات الخدمية، وتنظيم السيناريوهات، وتحمل المخاطر، وتفسير الاحتياجات، وتغيير السلوك، وتصميم التجربة، وإنتاج الثقة.

ستختفي المهن القديمة، وستظهر مهن جديدة.

لكن التغيير الأعمق هو انتقال عمل الإنسان من "تنفيذ المهام المحددة" إلى "تنظيم الإمكانيات المفتوحة".

خاتمة: ترك سوق للعالم الجديد

التاريخ لا يتقدم وفقًا لتصنيفات المهن في العصور القديمة.

عندما كانت الآلات تنسج القماش، بكى الناس على النساجين؛ عندما عبرت السكك الحديدية القارات، شعر الناس بالقلق على سائقي عربات الخيل؛ عندما أضاءت مصابيح الكهرباء المدن، حزن الناس على مُشعلّي المصابيح؛ عندما ابتلعت الإنترنت الوسائط الورقية ومقاعد الخدمة، كتب الناس وداعًا للصناعات القديمة. هذه الآلام كلها حقيقية. لكن لو كان التاريخ مكونًا فقط من هذه الآلام، لكانت البشرية توقفت في الماضي.

ما يغيّر العالم حقًا ليس فقط اختفاء الوظائف القديمة، بل رؤية الاحتياجات الجديدة، وابتكار المنتجات الجديدة، وتنظيم الخدمات الجديدة، وخلق أنماط حياة جديدة.

سيكون الذكاء الاصطناعي كذلك.

نحن اليوم نقف على الأسس القديمة، ونُسهل تصور المستقبل كعملية تصفية وظيفية. نرى الكتّاب، والمبرمجين، وموظفي خدمة العملاء، والمترجمين، والمحالين الذين تم استبدالهم، لكننا لا نرى الخدمات الصحية الجديدة، وأشكال التعليم، والمؤسسات البحثية، وتجارب الثقافة، وإنتاج الأسرة، وعمليات الشركات، وأنماط الحياة الشخصية التي لم تُخلق بعد. الأشياء التي تم تدميرها لها أسماء، بينما الأشياء التي تُخلق غالبًا لا تملك أسماء بعد. وهكذا، يسبق الخوف دائمًا الخيال.

مسؤولية الاقتصاد ليست بيع التفاؤل الرخيص، ولا مجاراة التفاؤل الدفاعي. مسؤولية الاقتصاد هي تذكير الناس بأن جوهر الثورة التكنولوجية ليس حساب الاستبدال في العالم القديم، بل توسيع المجموعة القابلة للتطبيق في العالم الجديد.

عندما تحوّل الذكاء الاصطناعي الذكاء إلى مدخل رخيص، فإن ما تحتاجه المجتمعات حقًا ليس تسليم جميع الاحتمالات لعدد قليل من المراكز لتخطيطها، بل منح ملايين الأشخاص الحرية لاستكشاف احتياجات غير معروفة. نحن بحاجة إلى أسعار، لأن تفضيلات الناس متنوعة وتتغير؛ نحن بحاجة إلى أسواق، لأن المعرفة موزعة عبر أوقات وأماكن محددة؛ نحن بحاجة إلى أرباح، لأن الابتكار يحتاج إلى حوافز؛ نحن بحاجة إلى خسائر، لأن الاتجاهات الخاطئة تحتاج إلى التخلص منها؛ نحن بحاجة إلى منافسة، لأنه لا أحد يعرف مسبقًا إلى أي منتج أو خدمة أو شكل تنظيمي سي прин прин прин прин прин прин прин прин прин прин прин прин прин прин прин прин прин прин прин прин прин прин прин прин прин прин прин прин прин прин прин прин прин прин прин прин прин прин прин прин прин прин прин прин прин прин прин прин прин прин прин прин прин прин прин прин прин прин прин прин прин прин прин прин прин прин прин прин прин прин прин прин прин_print_1_1_1_1_1_1_1_1_1_1_1_1_1_1_1_1_1_1_1_1_1_1_1_1_1_1_1_1_1_1_1_1_1_1_1_1_1_1_1_1_1_1_1_1_1_1_1_1_1_1_1_1_1_1_1_1_1_1_1_1_1_1_1_1_1_1_1_1_1_1_1_1_1_1_1_1_1_1_1_1_1_1_1_1_1_1_1_1_1_1_1_1_1_1_1_1_1_1_1_1_1_1_1_1_1_1_1_1_1_1_1_1_1_1_1_2024-06-25T08:30:00Z

كل عصر قديم يخطئ في اعتبار مهنه ومنظّماته وصناعاته شكلًا طبيعيًا للحضارة. كان الأمر كذلك في العصر الزراعي، وكان كذلك في العصر الصناعي، وكان كذلك في عصر الإنترنت. يظن الناس أنهم يحمون الحياة، لكنهم في الواقع غالبًا ما يحمون التصنيفات القديمة؛ يظنون أنهم يدافعون عن البشرية، لكنهم في الواقع غالبًا ما يدافعون عن هويات مهنية تشكلت في ظل تقنيات قديمة.

لكن ما يحميه التاريخ حقًا ليس الهويات المحددة مثل سائقي العربات أو عمال الإنارة أو طابعي الآلات الكاتبة، بل قدرة الإنسان على اكتشاف الاحتياجات من جديد، وتنظيم الإنتاج من جديد، وإعادة خلق الحياة أمام التكنولوجيا الجديدة.

الأكثر قيمة التي يجب الدفاع عنها في عصر الذكاء الاصطناعي هي هذه القدرة. وشكلها المؤسسي لا يزال هو الأسعار والأرباح والخسائر والمنافسة والحريّة في الدخول ضمن الأسواق المفتوحة.

عودة نظرية السعر ليست عودة إلى الماضي، بل دفاعًا عن المستقبل.

لن يصبح المستقبل بسبب قوة الذكاء الاصطناعي جنة ثابتة خالية من الندرة والاختيار والتجارة والسوق. بل سيكون المستقبل أكثر غنىً وأكثر تعقيدًا؛ أكثر وفرةً وأكثر تمايزًا؛ أكثر ذكاءً وأكثر اعتمادًا على المعرفة الموضعية وحكم البشر. إن الذكاء الاصطناعي يوسع الإمكانيات، لكن آلية التسعير تساعدنا على اكتشاف أي من هذه الإمكانيات لها قيمة حقيقية.

ترك سوق للعالم الجديد هو ترك طريق للطلب المجهول، وتجربة للمنتجات الجديدة، ومغامرة للشباب، ومخرج للخيال البشري.

ستتآكل الأساسات القديمة في النهاية. السؤال الحقيقي ليس ما إذا كنا نستطيع الحفاظ على كل عربة، بل ما إذا كنا نسمح بظهور السكك الحديدية والسيارات والطائرات والأمور التي لم تُسمَّ بعد.

ما يستحق الدفاع عنه في عصر الذكاء الاصطناعي ليس مهنة قديمة أو صناعة قديمة أو شكل تنظيمي قديم، بل القدرة المؤسسية للإنسان على اكتشاف القيمة في مستقبل مفتوح.

这不是旧经济学的残余。

هذا مدخل العالم الجديد.

هذا هو عودة نظرية السعر.