أنا مدير التكنولوجيا. لا يزال الذكاء الاصطناعي بحاجة إلى خبرتك البشرية | مادو شاشانكا

أالسيارات ذاتية القيادة، والتي قد تكون الأكثر أمانًا التي بنيناها، تستمر في الحصول على مخالفات وقوف السيارات التي يمكن تجنبها بسهولة. على الرغم من أن سيارات Waymos تتعرض لحوادث أقل بكثير من السائقين البشر لمسافة عشرات الملايين من الأميال، إلا أنها لا تزال سيئة في أداء المهام الأساسية - مثل الابتعاد عن أماكن وقوف السيارات المخصصة للمعاقين ومناطق السحب، أو الابتعاد عن مرآب الكنيسة أثناء قداس الأحد، وفقًا لصحيفة وول ستريت جورنال.

هذه هي حالة الذكاء الاصطناعي اليوم: قادر بشكل مثير للإعجاب على شيء معقد، ولكنه أخرق بشكل محرج في شيء سهل. وله آثار على العمل الذي سيظل بشريًا والعمل الذي سيتم تشغيله آليًا بواسطة الذكاء الاصطناعي.

يتوقع الناس أن يؤدي الذكاء الاصطناعي إلى عدد أقل من الوظائف في 34 دولة من أصل 37 دولة شملها الاستطلاع الذي أجراه مركز بيو للأبحاث. وفي الدول الغنية مثل الولايات المتحدة وأستراليا وكوريا الجنوبية، يتوقع حوالي سبعة من كل 10 فقدان الوظائف على مدى السنوات العشرين المقبلة. وفي مختلف البلدان، يتزايد القلق بين الشباب. وبينما تركز المخاوف على أرقام الوظائف، فإن التغيير الأكبر سيكون هو ما ستصبح عليه الوظائف.

سوف تتحرك طبيعة العمل البشري نحو الحكم. يشير الخبراء إلى الذكاء الاصطناعي على أنه "خشن"، وفوق طاقة البشر في بعض المهام ولكنه ضعيف في مهام أخرى، مع عدم وجود حدود واضحة بين الاثنين. يتحسن الذكاء الاصطناعي بسرعة حيث يمكن فحص العمل تلقائيًا والأمثلة لا حصر لها. لكنه أمر هش حيث لا يمكن لأي اختبار آلي تحديد ما إذا كانت الإجابة صحيحة. حتى لو كان الذكاء الاصطناعي صحيحًا في أغلب الأحيان في مهمة ما، فإنه غالبًا لا يخبرك عندما يكون غير دقيق. إذا كنت قد استخدمت الذكاء الاصطناعي، فمن المحتمل أنك واجهت كيف يمكن أن يكون مخطئًا بكل ثقة.

سوف تُحل بعض هذه الأخطاء من تلقاء نفسها مع تحسن النماذج. لكن الخشونة هي أحد أعراض كيفية تعلم هذه النماذج. أرى هذا كثيرًا كأحد رواد التكنولوجيا الذين يبنيون باستخدام هذه الأنظمة.

لا يزال النموذج الأكثر ذكاءً بحاجة إلى إجابة صحيحة للتعلم منها. عندما يتم إغلاق فجوة واحدة، فإنها تظهر في مكان آخر لم يفكر أحد في فحصه. لكن العديد من القرارات التجارية لا تحتوي على إجابة واضحة وصحيحة على الفور. يعتمد ما إذا كان الاختيار جيدًا على المستقبل الذي لا يستطيع أحد رؤيته والبيانات التي لا يملكها أحد. وهنا يأتي دور الحكم. لذلك سيستمر الذكاء الاصطناعي في إتقان المهام التي لها نتائج قابلة للتحقق ولكنها تواجه صعوبة عندما يتعين على الشخص أن يقرر كيف تبدو النتيجة الجيدة.

ونتيجة لذلك، بدأ نوع جديد من العمل في الظهور. يقوم شخص ما باختبار ما إذا كانت نتائج الذكاء الاصطناعي صحيحة بناءً على عمل حقيقي، وليس فقط على المعايير. يضع شخص ما حدودًا لما يُسمح للذكاء الاصطناعي بفعله قبل تشغيله، وبالتالي يتم تجنب أسوأ الأخطاء. يقوم شخص ما بتشغيل وإدارة العديد من الوكلاء بنفس الطريقة التي يدير بها مدير الوردية الطاقم. تصور برج مراقبة المطار. يتتبع الرادار والبرمجيات مسارات الطيران، ويحكم البشر على القليل منها لتجنب الاصطدامات. لا أحد يراقب كل شاشة يدويًا. لن يتم توسيع نطاق ذلك أبدًا.

إن وضع حدود الذكاء الاصطناعي أصعب مما يبدو. في دراسة أجريت عام 2026، بعد أن طُلب من العميل حماية سر ما، قام بتدمير خادم البريد الإلكتروني الخاص به، وحذف كل بريد إلكتروني. لقد تم منحه هدفًا، دون أي حدود لما يمكن أن يفعله. ووصفها الباحثون بأنها القيم الصحيحة المقترنة بالحكم الرهيب. إن تحديد ما هو خارج الحدود وتكلفة الخطأ يتطلب شخصًا يعرف العمل وسيتحمل المسؤولية عن النتيجة.

إليك الأخبار الجيدة للأشخاص القلقين بشأن وظائفهم. الأشخاص الأكثر ملاءمة للقيام بهذا النوع الجديد من العمل ليسوا مبرمجي الكمبيوتر. إنهم هم الذين يعرفون كيف يتم العمل الحقيقي. إن اكتشاف ما أغفله الذكاء الاصطناعي الواثق أو أخطأ فيه يتطلب شخصًا يعرف الإجابة الكاملة. هذه المعرفة غير قابلة للتحقق وغير مكتوبة وتأخذ شكل الحكم الذي تم شحذه على مدار سنوات من تنفيذ المهمة ومشاهدتها وهي تتعطل.

لقد تعلمت فورد مؤخرًا قيمة الخبرة البشرية. وفي السنوات الأخيرة، اعتمدت بشدة على أتمتة مراقبة الجودة، مما أدى إلى إلغاء آلاف الوظائف. ولكن في وقت سابق من هذا العام، اضطرت إلى إعادة توظيف 350 مهندسًا مخضرمًا للإشراف على العملية والبحث عن نقاط الفشل قبل أن يصل جزء ما إلى أرض المصنع. لقد جلبوا حكم مشاهدة الأجزاء تفشل على مر السنين. مع وجود البشر على رأس القيادة، احتل تصنيف جودة فورد المرتبة الأولى بين العلامات التجارية الرئيسية للمرة الأولى منذ عام 2010.

لكننا نرتكب خطأً فادحًا في الوظائف التي نلغيها بسبب الذكاء الاصطناعي: الوظائف الروتينية للمبتدئين. هذا العمل الروتيني هو كيفية بناء الحكم بمرور الوقت. يعمل الموظفون الصغار تحت إشراف كبار الخبراء حتى تتحول خبرتهم إلى غريزة. يزيل الذكاء الاصطناعي الاحتكاك المتعلق بتعلم كيفية القيام بالمهمة. لكن المطالبة بالحكم لم تختف. نحن فقط ندمر الطريق لتطويره.

السؤال الحقيقي ليس ما إذا كانت الآلات ستتولى عملنا. بل هو ما إذا كان سيكون لدينا الأشخاص الذين يمكنهم معرفة متى تكون الآلات على خطأ. نقوم حاليًا بأتمتة ساحة التدريب حيث يتم تعلم الحكم. إذا كانت لديك خبرة اكتسبتها بشق الأنفس في أي شيء، فإن السنوات القليلة القادمة ستجعلك أكثر قيمة. وإذا كنت قد بدأت للتو، فإن نموذج التدريب المهني القديم لن يسلمك إياه. عليك أن تذهب وتكسبها، عمدًا، في المهام التي لا تستطيع الآلات الحكم عليها بعد.

• مادو شاشانكا هو المؤسس المشارك وكبير العلماء وكبير مسؤولي التكنولوجيا في شركة Concentric AI، وهي شركة برمجيات لأمن البيانات