هل الذكاء الاصطناعي فقاعة حقيقية؟
إن سردية الازدهار والانهيار مألوفة، ولكنها أيضاً لا تتماشى مع إمكانيات التكنولوجيا الجديدة.
12 ديسمبر 2025
بقلم جوشوا روثمان - نيويوركر
على مدى الأشهر القليلة الماضية، أدخلتُ الذكاء الاصطناعي إلى حياة الهوايات لدى ابني بيتر ذي السبع سنوات. في أيام السبت، يحضر درسا في البرمجة، وكان قد صنع مؤخرا نسخة من لعبة «حجر–ورقة–مقص»، وهو متحمس فعلا لصنع ألعاب أكثر تعقيدا في المنزل. أعطيتُ ChatGPT وClaude فكرة عن مستوى مهاراته، فاقترحا فورا خطوات تالية. اقترح Claude محاولة إعادة صنع لعبة Pong على Scratch، وهي بيئة برمجة للأطفال. حملناها، وجلستُ على كرسي بذراعين، ومعي ChatGPT على جهاز iPad، بينما جرب بيتر تنفيذ المشروع على الحاسوب. كلما علق، كنت أجيب عن أسئلته، مستندا إما إلى معرفتي البرمجية أو إلى الذكاء الاصطناعي. أنهى نسخة بدائية من اللعبة خلال نحو ساعة.
في الأسابيع التالية، وبمزيد من المساعدة مني ومن الذكاء الاصطناعي، صنع بيتر لعبة مستوحاة من مبارزات دراجات الضوء في فيلم ترون (Tron)، كاملة بالموسيقى ونظام لحساب النقاط. ورسم ملامح أولية لمحاكي مكتبة، وأنهى لعبته الأركيد الخاصة نقطة في الفضاء (Dot in Space)، عن مركبة فضائية صغيرة تسافر بسرعة الانطلاق الفائق. كلما صادف عثرة قد تقتل الزخم، كان الذكاء الاصطناعي يساعدنا على تجاوزها دون توقف. وبناء على طلبي، بدأت الأنظمة ترشدنا إلى بيئات برمجة أكثر تطورا—Construct وGDevelop وGodot Engine وGameMaker—وتقترح مشاريع أكثر طموحا. وفي عطلة نهاية الأسبوع الماضية، سهر حتى وقت متأخر وهو يبرمج نسخة مصقولة من لعبة Asteroids، يلتهم حبوب Cheerios ويجرع من زجاجة الماء كما لو كانت مشروب طاقة.
ولأن بيتر طفل، ولأنني أب، قد يبدو كل هذا لطيفا وبريئا. أليس جميلا أن يساعد الذكاء الاصطناعي طفلا على تعلم البرمجة، ورجلا أكبر سنا على أن يصبح مُدرس برمجة؟ لكن جرب أن تنظر إلى ما يحدث من زاوية أخرى. في كتاب ثروة الأمم، وصف آدم سميث القدرات المكتسبة والمفيدة لدى العامل باعتبارها نوعا من رأس المال الثابت—شيئا يشبه قطعة عقار أو معدة. ولم يُصغ تعبير رأس المال البشري إلا في ستينيات القرن العشرين، حين صاغه اقتصادي يُدعى ثيودور شولتز لوصف العملية المستمرة والدينامية التي يستثمر عبرها الناس في تحسين أنفسهم. أدرك شولتز أن الأفراد ينفقون وقتا ومالا وجهدا كبيرا كي يصبحوا أكثر كفاءة: يذهبون إلى الدراسة المسائية، ويبنون شبكات علاقات، ويقرؤون كتب تطوير الذات، ويميلون إلى استخدام وقت فراغهم لتحسين المهارات والمعرفة. غالبا ما يجري العمل على تعزيز رأس المال البشري بعيدا عن الأنظار. لكن الحقيقة البسيطة، كما جادل، هي أن الناس يستثمرون في أنفسهم، وأن هذه الاستثمارات كبيرة جدا. واقترح شولتز أن هذه الاستثمارات، التي تحسن جودة الجهد البشري، قد تفسر معظم الارتفاع اللافت في الأجور الحقيقية لكل عامل الذي لاحظه الاقتصاديون في العقود السابقة.
اليوم، من الواضح أن الشركات والمؤسسات تستفيد كثيرا من أشخاص يمتلكون قدرا كبيرا من رأس المال البشري. تصبح الاجتماعات أكثر فائدة حين يشارك فيها أشخاص على معرفة، ويتحسن المنتج عندما يمتلك الفريق الذي يبنيه طيفا واسعا من المهارات. وما هو أقل وضوحا أن الشركات والمؤسسات، في الوقت نفسه، تكافح لالتقاط التحولات في رأس المال البشري والاستفادة منها. تخيل أن شخصا وُظف لأداء مهمة بعينها، ثم اكتسب مهارات تؤهله لمهمة أخرى. في الحالة المثالية، يعاد ترتيب الهيكل التنظيمي من حوله كلما ازدادت كفاءته، لكن في الواقع، تتحول الوظيفة كثيرا إلى سجن. وعندما ينجح العامل في كسر هذا السجن—بالانتقال إلى وظيفة في مكان آخر—فإنه يأخذ رأس ماله البشري معه. ولهذا، ومن منظور الشركة، يبدو الأمر كما لو أن التوظيف المثالي هو شخص يعمل بجنون لبناء رأس ماله البشري حتى يومه الأول في العمل، ثم يهدأ فجأة، متحولا إلى ترسٍ عالي المهارة في الآلة. تريد المؤسسات من عمالها أن يواصلوا تطوير أنفسهم—لكن ليس بسرعة مفرطة، حتى لا يتجاوزوا الأنظمة التي هم عالقون داخلها.
لحسن حظ المديرين، فإن بناء رأس المال البشري يستغرق وقتا طويلا. أو هكذا كان الأمر، على الأقل: فالذكاء الاصطناعي—ضمن أشياء أخرى—تقنية تُسرع التعلم وتزيد القدرة. ملايين الناس يستخدمون اليوم نماذج لغوية كبيرة. ليسوا جميعًا في حالة غزل مع روبوتاتهم، بل اكتشفوا أنهم، بمساعدة الذكاء الاصطناعي، يستطيعون إنجاز مهام لم يسبق لهم إنجازها من قبل، وأن يتعلموا بسرعة عن موضوعات كانت تبدو لهم سابقا عصية على الوصول. ماذا يحدث عندما تزيد فجأة سرعة تراكم رأس المال البشري؟ هذا أحد التحديات التي يفرضها الذكاء الاصطناعي على عالم الأعمال، الذي لا يزال يحاول فهم ما الذي تساويه هذه التقنية فعلا.
ولأسباب عدة، يبدو غريبا التفكير في الذكاء الاصطناعي بوصفه أداة لزيادة رأس المال البشري. أليست فائدته في الأتمتة الذهنية، التي تجعل المعرفة البشرية المُكتسبة بشق الأنفس غير لازمة؟ شركات الذكاء الاصطناعي الكبرى تتحدث عن مستقبل تستبدل فيه أنظمتها العمال على نطاق واسع. والشركات الكبيرة التي تُدخل الذكاء الاصطناعي إلى أعمالها الآن تفكر على الأرجح بالمنطق نفسه. وهي مضطرة إلى ذلك، لأن الذكاء الاصطناعي مكلف. مايكروسوفت تتقاضى رسومًا على أساس عدد المستخدمين مقابل روبوتها المؤسسي Copilot. وإذا أرادت شركة كبيرة—لديها آلاف الموظفين—شراء “مقاعد” Copilot لموظفيها، فهي تنظر إلى استثمار يقدر بعشرات الملايين من الدولارات سنويا.
فهل سيقود هذا الإنفاق إلى عائد مماثل؟ أبسط طريقة للإجابة هي التفكير بلغة المنتجات الجديدة أو تقليص الموظفين، اللذين قد يولدان إيرادات أو يخفضان التكاليف على التوالي. (وبالطبع يمكن الجمع بينهما.) في تقريرها الجديد عن الذكاء الاصطناعي للمؤسسات، الصادر هذا الأسبوع، تقدم OpenAI عددا من دراسات الحالة التي تركز على منتجات تستبدل العمل البشري. مثال نموذجي: وكيل صوتي يعمل بالذكاء الاصطناعي مفيد لمكالمات خدمة العملاء، وتقول الشركة إن أحد هذه الوكلاء يوفر على الشركات مئات الملايين من الدولارات سنويا.
كل هذا يجعل استبدال العمال يبدو وكأنه النهاية المنطقية لذكاء اصطناعي الشركات. لكن من المهم الانتباه إلى أن الشركات الكبرى—مفاهيميا وكجزء من المحاسبة الداخلية—تواجه غالبا صعوبة في معرفة كيف تدمج التقنيات الجديدة. في الثمانينيات والتسعينيات، حين كانت أقسام تقنية المعلومات جديدة، كان من غير الواضح أحيانا كيف يمكن تبريرها داخليا. قد ينفق قسم تقنية المعلومات ملايين الدولارات سنويا على حواسيب جديدة، أو أجهزة شبكات، أو برمجيات إنتاجية. هل أنتج كل هذا الإنفاق عائدا؟ وكيف يمكن قياس قيمته؟ إذا ركبت شركة كبيرة حاسوبا مركزيا (Mainframe)، فقد يستبدل ذلك بعض المحاسبين. وإذا أرادت مديرة في تقنية المعلومات أن تشرح لرئيسها لماذا تهم الحواسيب، فقد يكون أسهل ما تقوله إنها تستطيع استبدال طاقم الطباعة بالكامل.
لكن مع مرور الوقت، اتضح أن تكاليف وفوائد تقنية المعلومات تتجاوز بكثير ما يمكن حسابه بهذه الطريقة. أعادت الشركات الحديثة تنظيم نفسها حول الحواسيب، وفي هذا العالم الجديد، لم تكن وظيفة أقسام تقنية المعلومات أن تستبدل عمالا يعتمدون على الحاسوب، بل أن تعزز فاعليتهم. وبدأ العمال يطالبون أقسام تقنية المعلومات بالمزيد. وفي تطور عُرف باسم الاستهلاكية (consumerization)، أصبحت الأدوات التي يستخدمها الموظفون المتمرسون تقنيا في منازلهم—مثل الهواتف الذكية—أكثر تقدما من تلك التي توفر لهم في العمل؛ فراح الموظفون، لأنهم يريدون إنجاز المزيد، يطالبون بالترقية والتحديث. وخلاصة الأمر أنه اليوم، عندما يُقترح «إنفاق» على تقنية المعلومات، لا يصر أحد على أن تفعل تلك الاستثمارات شيئا فظا مثل استبدال العمال. السؤال المهم هو ما إذا كانت الاستثمارات الجديدة تساعد الموظفين الحاليين على إنجاز أهدافهم، ومجاراة منافسيهم في الشركات الأخرى.
إن فكرة أن أفضل استخدام للذكاء الاصطناعي—وربما الاستخدام المربح الوحيد—هو الاستبدال المباشر للعمال، تجمع بين مسارين من التفكير: أحدهما نابع من تكهنات بشأن مستقبل الذكاء الاصطناعي، والآخر نابع من عقلية قصيرة الأجل محكومة بالميزانية العمومية، وهي على الأرجح لا مفرّ منها حين تستكشف الشركات تقنية جديدة. وفي الوقت نفسه، تتصادم هذه الفكرة بعمق مع خبرات كثيرين منا عند استخدام الذكاء الاصطناعي فعليا. أعداد هائلة من الأفراد يدفعون مقابل حسابات لدى OpenAI وAnthropic وشركات أخرى لأنهم يجدون أن الذكاء الاصطناعي يجعلهم أكثر قدرة وإنتاجية. ومن منظورهم، هو مُضاعف لرأس المال البشري. إذا كانت لديك فكرة دقيقة عمّا تريد إنجازه—كتابة برمجيات، تحليل أبحاث، تشخيص مرض، إصلاح شيء في المنزل—فيمكن للذكاء الاصطناعي أن يساعدك على إنجازه أسرع وبشكل أفضل. الشركات اليوم تنفق أموالًا كبيرة لتدريب موظفيها، حتى موظفو الياقات البيضاء ذوو التأهيل العالي يتعرضون لندوات عبر الإنترنت ويُرسلون إلى خلوات تدريبية باهظة، على أمل أن يعودوا وقد تحسن أداؤهم. فلنفترض أن الذكاء الاصطناعي يجعل بعض الموظفين أكثر معرفة وقدرة بنسبة خمسة أو عشرة في المئة. كم ينبغي أن تدفع الشركة مقابل هذه الزيادة المعرفية؟
وفق سردية واحدة عن الذكاء الاصطناعي، ستصبح الدفعة التي يوفرها كبيرة بما يكفي في نهاية المطاف لتمكين الموظف الواحد من استبدال فرق كاملة. بعض المراقبين المتفائلين على نحو خاص يذهبون إلى أننا سنرى قريبا أول شركات تُقدر بمليار دولار تُدار بواسطة شخص أو شخصين مدعومين بالذكاء الاصطناعي. ربما يكون ذلك ممكنا في بعض أنواع العمل. لكن إن كنت قد حاولت استخدام هذه التقنية لإنجاز عملك الحقيقي، فغالبا اكتشفت حدودها الجوهرية. أنظمة الذكاء الاصطناعي ليست ذكية بما يكفي، ولا مطلعة بما يكفي، لاتخاذ قرارات كثيرة مهمة، تفتقر إلى السياق الحاسم، وهي بلا جسد، سريعة النسيان، غير طبيعية، وأحيانا غبية على نحو فاضح. وربما الأهم أنها لا يمكن مساءلتها، ولا يمكنها أن تتعلم داخل العمل. هي تستطيع مساعدتك في تنفيذ طموحاتك المبنية على معرفة—لكنها لا تستطيع أن تحل محلك. لذلك، وبصورة عامة، فإن محاولة استبدال العمال بالذكاء الاصطناعي في شركات كثيرة ستكون خطأ فادحا—لا لأن الذكاء الاصطناعي لا يستطيع استبدال هؤلاء العمال فحسب، بل لأنه يجعلهم في الواقع أكثر قيمة. الشركات التي تفهم ذلك أولا ستكون هي التي تزدهر.
إذا كان الذكاء الاصطناعي، في حالته الراهنة، لا يستطيع استبدال العمال على نطاق واسع، فلماذا يضخ المستثمرون تريليونات الدولارات في صناعة الذكاء الاصطناعي؟ أحد الأجوبة المحتملة أنهم يشاركون في فقاعة. إما أنهم انخدعوا بسيناريوهات الخيال العلمي، أو أنهم يستفيدون من المناخ الذي تصنعه تلك السيناريوهات. مؤخرا، عرض الكاتب كوري دكتورو (Cory Doctorow) بعض أفكاره عن الذكاء الاصطناعي في محاضرة بجامعة واشنطن في سياتل. قال: الذكاء الاصطناعي فقاعة وستنفجر. معظم الشركات ستفشل. معظم مراكز البيانات ستُغلق أو تُباع كخردة. ما الذي سيبقى؟ جوابه، في الجوهر، كان: لا شيء تقريبا—فقط كمية كبيرة من الشرائح الحاسوبية التي ستصبح رخيصة بعد أن كانت تُستخدم للذكاء الاصطناعي، إلى جانب أدوات برمجية لتفريغ الصوت والفيديو، ووصف الصور، وتلخيص الوثائق، وأتمتة كثير من أعمال التحرير الرسومي كثيفة الجهد، مثل إزالة الخلفيات أو تنعيم المارة وإخراجهم من الصور. أما النماذج نفسها، فيتكهن دكتورو بأنها قد تُغلق لأنها مكلفة جدا في التشغيل. وسنضطر إلى تحمل الانهيار الاقتصادي الذي سيعقب ذلك—وقد لاحظ أن سبع شركات ذكاء اصطناعي تمثل حاليا أكثر من ثلث سوق الأسهم—من دون معالجي الدردشة النفسيين.
عندما يبلغ التهويل ذروته، يصبح مضاد التهويل أمرا لا مفر منه—بل مفيدا أيضا. لكن الخطر هو أن يتحول إلى تطرف يضاهي التهويل الذي يريد ثقبه. كنتُ في الجامعة بين 1998 و2002، في قمة الطفرة الأولى لشركات الدوت-كوم، وقد دفعتُ جزءا كبيرا من رسوم الجامعة عبر تشغيل شركة ناشئة صغيرة مع زملائي في السكن، كنا نصنع أساسا مواقع وتطبيقات لشركات ناشئة أخرى. في ذلك الوقت، كما الآن، كانت شركات لا تُحصى تعرض منتجات لا تصمد أمام الحساب. (عملنا مع بعض منها.) كان من السهل توقع أن كثيرا من هذه الأعمال سيفشل، وأن المستثمرين على اختلاف أحجامهم سيخسرون أموالا طائلة. ومع ذلك، كانت التقنية الكامنة—الإنترنت—قوية بلا شك. ومن الصعب ألا نقول الشيء نفسه عن الذكاء الاصطناعي اليوم.
ومع ذلك، مقارنة بطفرة الدوت-كوم، تبدو قصة الذكاء الاصطناعي أغرب. عندما وصل الإنترنت، لم يكن الناس يعرفون كيف يربحون منه. ومع ذلك، كان ثمة معنى يقول إن التقنية نفسها كانت مكتملة إلى حد ما. كان واضحا أن الاتصال سيصبح أسرع وأكثر شمولا، وبعد ذلك، كانت الاستخدامات المحتملة للإنترنت—بث الوسائط، التجارة الإلكترونية، التعاون، التخزين السحابي، وما إلى ذلك—ظاهرة في خطوطها العريضة سلفا. (حوالي عام 2000، مثلا، استأجرت شركتنا الصغيرة لإنشاء نظام تعاون داخل مكان العمل يمتلك كثيرا من القدرات التي نربطها اليوم بـSlack.) خلال العقود التالية، ستكون الجهود الهندسية المطلوبة لصنع إنترنت العصر الحديث هائلة؛ وسيستلزم بناء السحابة مثلا براعة استثنائية. لكن، منذ البداية، كانت الطبيعة الأساسية للإنترنت مستقرة تقريبا.
أما مع الذكاء الاصطناعي، فالأمر مختلف. من منظور علمي، فإن عمل بناء الذكاء الاصطناعي وفهمه بعيدٌ عن الاكتمال. يختلف خبراء المجال حول قضايا مهمة، مثل ما إذا كان توسيع نطاق أنظمة الذكاء الاصطناعي الحالية سيؤدي إلى زيادات كبيرة في الذكاء. (وربما ستكون هناك حاجة إلى أنظمة جديدة تشكلها اختراقات إضافية.) ويختلفون أيضا حول قضايا مفهومية، مثل معنى الذكاء أصلا. وفي السؤال الحاسم—هل سيقود بحث الذكاء الاصطناعي اليوم إلى ابتكار أنظمة قادرة على تفكير بمستوى الإنسان—توجد آراء قوية ومتباعدة. العاملون في الذكاء الاصطناعي يميلون إلى التعبير عن مواقفهم بوضوح وحدة، ومع ذلك لا يوجد إجماع. أي شخص ينسج سيناريو ما، إنما يخالف كتلة كبيرة من زملائه. وسيجيب الباحثون عن أسئلة كثيرة حول الذكاء الاصطناعي تجريبيا، عبر محاولة بناء ذكاء اصطناعي أفضل ورؤية ما الذي ينجح. ففقاعة الذكاء الاصطناعي، باختصار، ليست مجرد فقاعة—إنها تصادم بين عدم يقين علمي وتفكيرٍ تجاري يتطور باستمرار.
هناك الآن مجهولان كبيران يتعلقان بالذكاء الاصطناعي. أولا، لا نعرف ما إذا كانت الشركات ستنجح، وكيف ستنجح، في استخراج قيمة من الذكاء الاصطناعي، فهي تحاول فهم ذلك، وقد تخطئ. ثانيا، لا نعرف إلى أي حد سيصبح الذكاء الاصطناعي أكثر ذكاء. لكن بشأن المجهول الأول لدينا بعض المؤشرات. نستطيع القول، من خبرة مباشرة، إن وجود ذكاء اصطناعي في متناولك يمكن أن يكون مفيدا فعلا، وأنه يستطيع مساعدتك على التعلم، وأنه قد يجعلك أكثر قدرة، وأنه يساعدك على استثمار رأس مالك البشري على نحو أفضل، بل وحتى توسيعه. ويمكننا أيضا القول بثقة معقولة إن الذكاء الاصطناعي لا يستطيع القيام بكثير من الأشياء المهمة التي يقوم بها البشر—وأنه، باستثناء ظروف ضيقة بعينها، أفضل في تمكين البشر من أن يحل محلهم. أما بشأن السؤال الثاني—هل سيصبح الذكاء الاصطناعي أذكى بكثير، ذكيا إلى درجة تغير العالم—فنحن لا نعرف إلا القليل. نحن ننتظر أن نعرف، وحتى الخبراء لا يتفقون. التحدي أمامنا هو أن نتصرف بناءً على ما نعرفه، وألا نسمح لتخميناتنا حول المستقبل بأن تطغى عليه.