22 كانون الأول/ ديسمبر 2023
لقد استحوذت القدرات المثيرة للإعجاب للذكاء الاصطناعي على انتباه العالم، مما دفع الكثيرين إلى تخيل نوع المستقبل الذي سيجلبه هذا "الذكاء الاصطناعي" بالإثارة أو الخوف. وكما هو الحال مع أي تقنية تحويلية محتملة، فإن تأثير الذكاء الاصطناعي على العالم سينتج في نهاية المطاف عن القرارات التي يتخذها البشر. من خلال العمل أو التقاعس عن العمل، فإن الناس، وليس الآلات، هم الذين سيحددون شكل مجتمع الغد. هناك قلق خاص حول كيفية استخدامه لتعطيل أسواق العمل، والقضاء على الوظائف وزيادة عدم المساواة عندما يتعلق الأمر بالآثار الاقتصادية للذكاء الاصطناعي. على الرغم من أن الاتجاهات الحالية في مجال الأتمتة تجعل هذه النتائج معقولة إلى حد مثير للانزعاج، فإنها ليست حتمية.
وفي هذه اللحظة الحرجة، لدينا فرصة فريدة لاختيار مسار مختلف، وتوجيه مسار الذكاء الاصطناعي بطريقة تمكّن العمال. هناك أهمية خاصة لموضوع لم يحظ باهتمام شعبي كبير: الاختيارات التي نتخذها بشأن كيفية تطوير الذكاء الاصطناعي. وتعكس القرارات المتخذة خلال عملية التطوير قيم المجتمع، وبالتالي تشكل القيم المضمّنة في نماذج الذكاء الاصطناعي الناتجة. وبالتالي، تمثل العملية نقطة تدخل رئيسية لإنشاء الذكاء الاصطناعي الذي يفيد الجميع، بما في ذلك العمال.
ومن المفارقات أن السرد المثير حول بناء التكنولوجيا التي يحتمل أن تكون قادرة على التفكير مثل الإنسان في بعض الأحيان يغفل حقيقة أن الذكاء البشري والعقل أساسيان لتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي المفيدة وبنائها وصيانتها. تهدف هذه الأنظمة إلى محاكاة سلوكنا وقدرتنا على صنع القرار لكن قدرة الذكاء الاصطناعي على محاكاة البشر ممكنة فقط لأن النموذج يتعلم من البشر. يحدث هذا أثناء تطوير نموذج الذكاء الاصطناعي، عندما يتم التقاط الحكم البشري والآراء والنشاطات في شكل بيانات. على الرغم من أن الإنترنت قد ولدت الكثير من البيانات المتعلقة بالنشاط البشري والاجتماعي، إلا أن هذه البيانات لا يتم تصنيفها وتنظيمها بطريقة تجعلها مناسبة لتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي. ولسد هذه الفجوة، تم توظيف ملايين الأشخاص في جميع أنحاء العالم، المعروفين باسم "العاملين في مجال إثراء البيانات"، لتصنيف مجموعات البيانات التي بنيت عليها نماذج الذكاء الاصطناعي وتسميتها والتعليق عليها وإثرائها والتحقق من صحتها.
يتعين على صناعة الذكاء الاصطناعي أن تحول تركيزها من "الوصول إلى البيانات" إلى إنشاء مجموعات البيانات، وهو ما يتطلب العمالة.
يقوم العاملون في مجال إثراء البيانات بمجموعة واسعة من الأنشطة، مثل تسمية صور الأشعة لبناء نماذج الذكاء الاصطناعي للكشف عن السرطان؛ وتسمية المنشورات السامة وغير المناسبة على الإنترنت لبناء خوارزميات ضبط المحتوى أو جعل مخرجات النماذج اللغوية الكبيرة أقل سمية؛ وتسمية مقاطع الفيديو التي يتم التقاطها من الأشخاص الذين يقودون السيارات لتدريب المركبات "ذاتية القيادة"؛ وتحرير المخرجات من النماذج اللغوية الكبيرة لتحسين قابليتها للاستخدام؛ وأكثر من ذلك بكثير. وينتج عن هذا الجهد الجماعي العالمي الضخم لتدريب الذكاء الاصطناعي نماذج تمثل الذكاء البشري الجماعي لجميع أولئك الذين ساهموا بأحكامهم في شكل بيانات. بالنسبة للمستخدمين، فإن القيمة الحقيقية للذكاء الاصطناعي هي الوصول إلى هذا المستودع الكبير للذكاء البشري والذي يمكن استخدامه لمساعدتنا في اتخاذ القرارات وحل المشكلات.
ومع ذلك، فإن الدور المركزي الذي يلعبه المساهمون البشريون في تمكين نماذج الذكاء الاصطناعي عالية الجودة يتعارض مع كيفية معاملة هؤلاء العاملون وتعويضهم. وبدلاً من الاحتفال والاعتراف بالأهمية الحاسمة للذكاء البشري في تغذية التقدم في الذكاء الاصطناعي الذي استحوذ على خيالنا، يظل العمل على إثراء البيانات مقوماً بأقل من قيمته الحقيقية، ولا يحصل على أجر كافٍ ولا يحظى بالتقدير. وتمشياً مع اتجاهات الاستعانة بمصادر خارجية على نطاق أوسع، يتم إنجاز الكثير من هذا العمل في البلدان المنخفضة الدخل في الجنوب العالمي حيث يمكن دفع أجور أقل. بالإضافة إلى انخفاض الأجور وعدم اليقين بشأنها، يواجه العاملون في مجال إثراء البيانات نقصاً في المزايا، والضرر النفسي من مراجعة المحتوى السام، والافتقار إلى القدرة على الاعتراض على ظروفهم، وتدفقات العمل التي لا يمكن التنبؤ بها، وارتفاع تكاليف المعاملات للمعدات وغيرها من أشكال الدعم لتمكين عملهم، والظروف غير المستقرة بشكل عام. وفي حين أنه يمكننا أن نرى أن الظروف السيئة التي يتعرض لها هؤلاء العمال تتماشى مع الاتجاهات التاريخية والاقتصادية السلبية الأوسع نطاقاً، فإنها ليست خصائص متأصلة في العمل نفسه ويمكن تغييرها.
يتمثل جزء من الصعوبة في تحسين ظروف العاملين في مجال البيانات في الحاجة إلى اعتراف واسع النطاق بأن العمل في مجال البيانات هو في الواقع عمل. جاءت العديد من التطورات المبكرة في مجال الذكاء الاصطناعي من الوصول إلى البيانات الناتجة عن نشاط المستخدم العادي على الإنترنت واستخدام تلك البيانات. بينما تحاول الصناعة بناء نماذج ذكاء اصطناعي عالية الجودة، وتطمح إلى كل من التفكير الشبيه بالإنسان والإبداع على مستوى الإنسان، فقد رأينا وسنستمر في رؤية طلب أكبر على مجموعات بيانات أعلى جودة. يتعين على صناعة الذكاء الاصطناعي أن تحول تركيزها من "الوصول إلى البيانات" إلى إنشاء مجموعات البيانات، وهو ما يتطلب العمالة. يتم توظيف المزيد من الفنانين والكتاب والأشخاص ذوي المعرفة المتخصصة للمساعدة في إنشاء نماذج ذكاء اصطناعي أكثر تخصصاً. ومع إنشاء هذه النماذج الأكثر تقدماً وإتاحتها على نطاق واسع، تتاح لنا فرص مثيرة للوصول إلى خبرات الآخرين والتعلّم منها والاستفادة منها، كما تم التقاطها بواسطة الذكاء الاصطناعي.
وبما أن المساهمات البشرية تدفع نمو صناعة الذكاء الاصطناعي، فيجب علينا أن نكيّف فهمنا لما يشكل العمل في اقتصاد الذكاء الاصطناعي وكيف تولد أنواع العمل المختلفة القيمة وينبغي تقديرها. وإذا قمنا ببناء نظام بيئي للذكاء الاصطناعي يقدر هذه المساهمات البشرية بشكل مناسب، فسوف تتاح لنا الفرصة لبناء اقتصاد أكثر عدالة يستفيد فيه عدد أكبر من الناس من تقدم الذكاء الاصطناعي. في حين أن الذكاء الاصطناعي لديه بالتأكيد القدرة على تحويل الاقتصاد العالمي، إلا أنه لدينا القدرة على تصميم اقتصاد سيمكّن تطوير الذكاء الاصطناعي من خدمة مصالح المجتمع بشكل أفضل.
ومن أجل خلق الوسائل اللازمة لإعادة تصور اقتصاد الذكاء الاصطناعي وتوجيه تطوير الذكاء الاصطناعي لتحقيق نتائج إيجابية للناس والكوكب، يجب علينا أن نزيد من تدقيقنا حول كيفية تطوير الذكاء الاصطناعي وتوجيه التدخلات وفقاً لذلك. في الوقت الحالي، يتم إظهار اهتماماً محدوداً بالعاملين في مجال إثراء البيانات. إن إدراك الكم الهائل من العمل البشري اللازم لبناء الذكاء الاصطناعي من شأنه أن يلقي بظلاله على الروايات الأكثر إثارة حول بناء آلات قادرة على التفكير الشبيه بالإنسان. لقد تم التركيز بشكل أكبر على نتائج نشر الذكاء الاصطناعي، بدلاً من التحليل المتعمد الأكثر دنيوية لنهجنا في تطوير الذكاء الاصطناعي. قد يساهم هذا التركيز على النشر في ميلنا إلى التغاضي عن الأشخاص الذين يقفون وراء إثراء البيانات. وقد أدى هذا الإشراف إلى ظهور سلسلة إمداد بيانات عالمية عشوائية ومفككة ومبهمة، والتي تعتبر العاملين في مجال إثراء البيانات أمراً مفروغاً منه. حتى المناقشات النقدية حول التخفيف من الآثار الاجتماعية والاقتصادية السلبية المحتملة للذكاء الاصطناعي تتجنب القضايا المحيطة بإنشاء أدوات الذكاء الاصطناعي.
يجب على صانعي السياسات ودعاة المجتمع المدني والصحفيين والممارسين في الصناعة وغيرهم من أصحاب المصلحة الرئيسيين التركيز على التدخلات التي تستهدف عملية التنمية وتساعد على ضمان توزيع الفوائد الناتجة عن هذه التكنولوجيا بشكل عادل لبناء اقتصاد ومجتمع أكثر إنصافاً حول الذكاء الاصطناعي. في حين تدرك الحكومات والصناعة الإمكانات الإنتاجية للذكاء الاصطناعي لتحقيق مكاسب اقتصادية، ينبغي عليها أيضاً العمل على تجنب تفاقم عدم المساواة في اقتصاد الذكاء الاصطناعي.
عند فحص عملية تطوير الذكاء الاصطناعي، من الواضح أن العاملين في مجال إثراء البيانات وغيرهم من المبدعين الذين يساهمون بذكائهم هم أساس هذه التكنولوجيا. على المستوى المجتمعي، يجب علينا إنشاء إطار اقتصادي يقدر هذه المساهمات بشكل مناسب بحيث يستفيد منها أيضاً أولئك الذين يساعدون في تمكين المكاسب الاقتصادية من الذكاء الاصطناعي. علاوة على ذلك، يمكن أن يساعد التركيز على عملية التطوير في دفعنا إلى تطوير فهم أفضل للظروف التي يساهم فيها البشر في مجموعات بيانات الذكاء الاصطناعي حتى نتمكن من فهم أفضل للمعلومات التي تمكّن هذه الأدوات. وهذا أمر مهم لضمان ليس فقط أن هؤلاء العاملون لديهم الحماية، ولكن أيضاً أن نماذج الذكاء الاصطناعي الناتجة آمنة وموثوق بها بما فيه الكفاية للبشر لاستخدامها في العالم الحقيقي. سيسمح لنا ذلك بالتفكير بشكل أكثر تعمداً حول كيفية ترميز القيم والمعتقدات وفهمنا الجماعي للعالم في نماذج الذكاء الاصطناعي التي نعتزم استخدامها بشكل يومي.
وقائع الأمم المتحدة ليست سجلاً رسمياً. إنها تتشرف باستضافة كبار مسؤولي الأمم المتحدة وكذلك المساهمين البارزين من خارج منظومة الأمم المتحدة الذين لا تعبر آراءهم بالضرورة عن آراء الأمم المتحدة. وبالمثل، الحدود والأسماء المعروضة والتسميات المستخدمة في الخرائط أو المقالات، لا تعني بالضرورة موافقة أو قبول من قِبل الأمم المتحدة.
