تأثير اعتماد الذكاء الاصطناعي على الوظائف: أدلة من مناطق التنقل في الولايات المتحدة

لامبرت هنا : وحدا تعرف .

بقلم أليساندرا بونفيجليولي، أستاذة الاقتصاد (في إجازة) في جامعة كوين ماري في لندن، وروزاريو كرينو، أستاذة الاقتصاد في جامعة بيرغامو، وجينو جانسيا، زميل التجارة الدولية والاقتصاد الإقليمي، ويوانيس باباداكيس، زميل باحث في جامعة ساسكس . نشرت أصلا في VoxEU.

لقد أصبح تسخير إمكانات الذكاء الاصطناعي إحدى الأولويات القصوى لصانعي السياسات في جميع أنحاء العالم. ومع ذلك، يتطلب القيام بذلك أولا فهما شاملا لتأثيرات هذه التكنولوجيات على أسواق العمل. وباستخدام البيانات عبر مناطق التنقل في الولايات المتحدة خلال الفترة 2000-2020، يقدم هذا العمود دليلا على أن اعتماد الذكاء الاصطناعي أدى إلى انخفاض العمالة، باستثناء المهن ذات الأجور المرتفعة وتلك التي تتطلب شهادة جامعية في تخصصات العلوم والتكنولوجيا والهندسة والرياضيات.

غالبًا ما يُنظر إلى الذكاء الاصطناعي (AI) على أنه أحد أكثر التقنيات التحويلية والتخريبية في الآونة الأخيرة (انظر أعمدة Vox المبكرة التي كتبها Baldwin 2018 و Bughin 2017). بفضل التحسينات في تقنيات التعلم الآلي والتوافر المتزايد لكميات هائلة من البيانات الرقمية، شهد العقدان الأخيران زيادة هائلة في استخدام تطبيقات الذكاء الاصطناعي، والتي تشمل محركات بحث الويب، والإعلانات المستهدفة، وأنظمة التوصية، والأدوات التوليدية أو الإبداعية. وروبوتات الدردشة. والسؤال السياسي الملح هو كيف سيؤثر هذا التقدم على أسواق العمل، وخاصة تشغيل العمالة. فمن ناحية، تعد الأدوات الذكية بتعزيز القدرات البشرية وخلق طلب جديد على مهارات معينة (مثل Brynjolfsson et al. 2023، McKinsey Global Institute 2017). ومن ناحية أخرى، قد يتفوق الذكاء الاصطناعي على العاملين في مهام صنع القرار ويجعلهم زائدين عن الحاجة، أو قد يغذي الأتمتة (Acemoglu 2022, Acemoglu and Johnson 2023). وبالتالي فإن ما إذا كان الذكاء الاصطناعي سوف يكمل العمال أو يحل محلهم هو سؤال تجريبي، ولا يوجد سوى القليل من الأدلة المنهجية عليه.

في عمل حديث (Bonfiglioli et al. 2023)، قمنا بدراسة تأثير المرحلة المبكرة من اعتماد الذكاء الاصطناعي على التوظيف، واستغلال التباين عبر مناطق التنقل في الولايات المتحدة خلال الفترة 2000-2020. وبأخذ تعريف واسع للذكاء الاصطناعي على أنه خوارزميات مطبقة على البيانات الضخمة، بدأ انتشاره في أوائل العقد الأول من القرن الحادي والعشرين وتسارع بعد عام 2010. في حين أن عينتنا تسبق تطور نماذج اللغة الكبيرة مثل ChatGPT، فإنها مع ذلك تغطي صعود الاقتصاد الرقمي والتحول الرقمي. جميع الشركات الكبرى المشاركة في جمع البيانات الضخمة، مثل أمازون، وجوجل، وفيسبوك.

قياس اعتماد الذكاء الاصطناعي عبر مناطق التنقل في الولايات المتحدة

يواجه تحليلنا تحديين. الأول هو أن اعتماد الذكاء الاصطناعي يصعب قياسه، حيث لا توجد إحصاءات رسمية متاحة حتى الآن. ومع ذلك، فإن استخدام تقنيات الذكاء الاصطناعي يتطلب عمالًا يتمتعون بمهارات برمجية محددة للغاية. من خلال الاستفادة من قسم جديد في قاعدة بيانات O*NET – “Hot Technologies” – نقوم بتصنيف المهن المرتبطة بالذكاء الاصطناعي على أنها تلك المهن التي تتطلب إعلانات وظائفها في أغلب الأحيان برامج تستخدم للتعلم الآلي وتحليل البيانات. يشتمل تصنيفنا الأساسي للمهن المتعلقة بالذكاء الاصطناعي على 19 عنوانًا، مثل علماء البيانات، ومبرمجي الكمبيوتر، ومطوري البرامج، ومصممي الويب. ثم نكشف اعتماد الذكاء الاصطناعي من النمو في الأهمية النسبية لهذه المهن المرتبطة بالذكاء الاصطناعي. التحدي الثاني في تحديد التأثيرات السببية هو أن اعتماد الذكاء الاصطناعي قد يكون مرتبطا بصدمات أخرى قد تؤثر على التوظيف. للتغلب على هذه المشكلة، نستخدم أداة التحول والمشاركة، التعرض للذكاء الاصطناعي، الذي يجمع بين اعتماد الذكاء الاصطناعي على مستوى الصناعة في الولايات المتحدة وحصص التوظيف على مستوى تشيكوسلوفاكيا قبل الاعتماد عبر الصناعات. يتيح لنا ذلك تحديد المناطق المركزية الأكثر تعرضًا للذكاء الاصطناعي باعتبارها تلك المتخصصة في الصناعات التي شهدت نموًا أسرع في المهن المرتبطة بالذكاء الاصطناعي على مستوى البلاد.

بين عامي 2000 و2020، تضاعفت حصة التوظيف في المهن المرتبطة بالذكاء الاصطناعي في الولايات المتحدة تقريبًا، حيث ارتفعت من 0.14% إلى 0.20%. وقد حدثت معظم هذه الزيادة بعد عام 2010. وهناك اختلافات كبيرة في نشر تقنيات الذكاء الاصطناعي عبر الصناعات. يعد اعتماد الذكاء الاصطناعي أكثر انتشارًا في قطاع الخدمات، وخاصة في الفروع المتقدمة مثل المعلومات والخدمات المهنية والعلمية والتجارية. كما أنه مهم في بعض المرافق، مثل الكهرباء، وفي بعض مجالات القطاع العام، مثل الأمن القومي والشؤون الدولية. وعلى العكس من ذلك، لا يزال اعتماد الذكاء الاصطناعي محدودًا في التصنيع. وتميز هذه الميزة اعتماد الذكاء الاصطناعي عن استخدام الروبوتات الصناعية، والتي تتركز في الغالب في قطاع التصنيع (Acemoglu and Restrepo 2020).

يعرض الشكل 1 خرائط ملونة توضح مدى اختلاف اعتماد الذكاء الاصطناعي (اللوحة أ) والتعرض للذكاء الاصطناعي (اللوحة ب) عبر مناطق تشيكوسلوفاكيا بالولايات المتحدة، حيث تمثل الألوان الداكنة مستويات أعلى من الاعتماد أو التعرض خلال فترة العينة. والقيم السلبية نادرة للغاية (6% فقط من المناطق التشيكية)، مما يعني ضمناً أن نشر تقنيات الذكاء الاصطناعي كان ظاهرة واسعة النطاق في الولايات المتحدة على مدى العقدين الماضيين. ومن المثير للاهتمام أن قياسنا لتبني الذكاء الاصطناعي (اللوحة أ) فعال للغاية في رصد انتشار الذكاء الاصطناعي في الأماكن المتوقعة مثل بوسطن وسياتل ووادي السيليكون، وفي مراكز التكنولوجيا الفائقة الجديدة مثل بولدر وبوزمان وسولت ليك. مدينة. يزيل مقياسنا للتعرض للذكاء الاصطناعي (اللوحة ب) التباين في اعتماد الذكاء الاصطناعي الذي من المرجح أن يكون مدفوعًا بالصدمات المعاصرة على مستوى تشيكوسلوفاكيا، مما قد يربك التقدير.

الشكل 1 اعتماد الذكاء الاصطناعي والتعرض للذكاء الاصطناعي في مناطق التنقل في الولايات المتحدة

مصدر: التعداد السكاني الأمريكي ومسح المجتمع الأمريكي.
ملحوظات: توضح الخريطة العلوية متوسط ​​قيمة مقياس اعتماد الذكاء الاصطناعي في كل منطقة تشيكوسلوفاكيا بين العقدين 2000-2010 و2010-2020. ترسم الخريطة السفلية القيم المقابلة لقياس التعرض للذكاء الاصطناعي.

التأثير السلبي لاعتماد الذكاء الاصطناعي على التوظيف

ويقدم الشكل 2 تمثيلا رسوميا لاستراتيجيتنا التجريبية والنتائج الرئيسية. تمثل النقاط الموجودة في كل من المخططات المبعثرة الأربعة ملاحظات لكل تشيكوسلوفاكيا وعقد (2000-2010 و2010-2020)، في حين أن الخط الأحمر هو خط الانحدار الخطي. توثق اللوحة أ (OLS) وجود علاقة سلبية بين اعتماد الذكاء الاصطناعي والتغير العقدي في معدل التوظيف إلى السكان على مستوى تشيكوسلوفاكيا. تؤكد اللوحة ب (المرحلة الأولى) أن التعرض للذكاء الاصطناعي يعد مؤشرا قويا لاعتماد الذكاء الاصطناعي، وبالتالي فهو أداة قوية لنشر هذه التقنيات. تُظهر اللوحة ج (الشكل المختصر) أن التعرض للذكاء الاصطناعي يرتبط ارتباطًا سلبيًا قويًا بنمو العمالة. أخيرًا، توضح اللوحة د (2SLS) العلاقة بين اعتماد الذكاء الاصطناعي، كما تنبأ التعرض للذكاء الاصطناعي، والتغير العقدي في معدل التوظيف، مما يسلط الضوء على التأثير السلبي (السببي) القوي لاعتماد الذكاء الاصطناعي على نمو العمالة. بشكل عام، تظهر هذه الرسوم البيانية أن المناطق المركزية المتخصصة في القطاعات التي تشهد طفرة في التوظيف المرتبط بالذكاء الاصطناعي كانت لديها معدلات أقوى في تبني الذكاء الاصطناعي، وهو ما تسبب بدوره في معاناتها من تباطؤ نسبي في التوظيف. من الناحية الكمية، تشير تقديراتنا إلى أنه إذا لم يتم تبني الذكاء الاصطناعي على الإطلاق في تشيكوسلوفاكيا التي تتمتع بمتوسط ​​معدل اعتماد للذكاء الاصطناعي خلال فترة العينة، فإن معدل التوظيف لديها كان سينمو بنسبة 0.6 نقطة مئوية أكثر.

الشكل 2 اعتماد الذكاء الاصطناعي والتعرض للذكاء الاصطناعي والتوظيف في مناطق التنقل في الولايات المتحدة

ملحوظات: تتكون عينة التقدير من 722 منطقة تشيكوسلوفاكيا تم رصدها على مدى عقدين من الزمن 2000-2010 و2010-2020. في كل مؤامرة، الملاحظة هي زوج تشيكوسلوفاكيا x العقد. اعتماد الذكاء الاصطناعي المتوقع هو القيمة المجهزة لقياس اعتماد الذكاء الاصطناعي من انحدار المرحلة الأولى في قطعة الأرض ب).

وهذه النتائج قوية في السيطرة على العديد من الصدمات الإضافية في سوق العمل، مثل منافسة الواردات من الصين (Autor et al. 2013)، واعتماد الروبوتات الصناعية (Acemoglu and Restrepo، 2020)، وزيادة استخدام تكنولوجيا المعلومات والاتصالات. كما أنها تنطبق أيضًا عند استخدام تعريفات بديلة للمهن المرتبطة بالذكاء الاصطناعي وعند التحكم في القيم المتطرفة بطرق مختلفة.

يوضح الشكل 3 كيف تختلف العلاقة بين اعتماد الذكاء الاصطناعي ونمو التوظيف عبر المواصفات. ويحمل هذا الرقم ثلاث نتائج رئيسية. أولاً، يكون تأثير اعتماد الذكاء الاصطناعي أقوى بكثير عندما يتم اعتماد الذكاء الاصطناعي باستخدام التعرض للذكاء الاصطناعي (2SLS مقابل مواصفات OLS)، مما يشير إلى أن العوامل المربكة تميل إلى إخفاء التأثير السلبي للذكاء الاصطناعي على التوظيف. ثانياً، يكون تأثير الذكاء الاصطناعي مدفوعاً باعتماده في قطاع الخدمات، حيث يكون نشر هذه التقنيات أكثر انتشاراً. ثالثًا، العمال الذين ليس لديهم شهادة جامعية هم الأكثر تأثرًا سلبًا باعتماد الذكاء الاصطناعي. وعلى العكس من ذلك، فإن العمال الوحيدين الذين يستفيدون من تبني الذكاء الاصطناعي هم أولئك الذين يعملون في المهن التي تتطلب درجة علمية في العلوم والتكنولوجيا والهندسة والرياضيات وأولئك الذين ينتمون إلى أعلى 10٪ من توزيع الدخل.

الشكل 3 عدم التجانس

ملحوظات: يوضح الشكل المعاملات المقدرة وفترات الثقة بنسبة 90% بشأن مقياس اعتماد الذكاء الاصطناعي من مواصفات مختلفة. وتتكون عينة التقدير من 722 منطقة تشيكوسلوفاكيا تمت ملاحظتها على مدى عقدين من الزمن، 2000-2010 و2010-2020.

وتظهر نتائجنا أيضًا أن التأثير السلبي لاعتماد الذكاء الاصطناعي لا يقتصر على قطاع الخدمات، بل يمتد أيضًا إلى التوظيف في قطاع التصنيع، حيث لا يزال استخدام هذه التقنيات محدودًا. وعلى وجه التحديد، يمثل قطاع التصنيع ما يقرب من 45% من التأثير الإجمالي لاعتماد الذكاء الاصطناعي على تشغيل العمالة، مقابل 60% لقطاع الخدمات. ولتسليط الضوء على الآلية الكامنة وراء هذه التأثيرات غير المباشرة، يوضح الشكل 4 التأثيرات المقدرة لاعتماد الذكاء الاصطناعي على التوظيف في الصناعات التحويلية المختلفة. ويبين الشكل أن العاملين في الصناعات التي تتميز بكثافة الأتمتة العالية، مثل معدات النقل والمنتجات الخشبية، هم الأكثر تضررا بشكل خاص. ويشير هذا إلى أن اعتماد الذكاء الاصطناعي في الخدمات قد يُستخدم في الواقع لأتمتة الوظائف في قطاع التصنيع.

الشكل 4 اعتماد الذكاء الاصطناعي وتوظيفه في الصناعات التحويلية الفردية

ملحوظات: تتكون عينة التقدير من 722 منطقة تشيكوسلوفاكيا تم رصدها على مدى عقدين من الزمن 2000-2010 و2010-2020.

الاستنتاجات

أثارت التحسينات الأخيرة في مجال الذكاء الاصطناعي الكثير من الضجيج حول مستقبل العمل. وفي حين لا يستطيع أحد أن يتنبأ بالاتجاه الدقيق الذي قد تسلكه الابتكارات والتطبيقات الجديدة، فإننا نعتقد أنه من المهم أن نبدأ من فهم العواقب التي خلفتها هذه التكنولوجيات بالفعل. تشير نتائجنا إلى آثار سلبية قوية لاعتماد الذكاء الاصطناعي على التوظيف بالنسبة لمعظم العمال والقطاعات. وفي حين أن هناك حاجة إلى المزيد من الأدلة على المستوى الجزئي لتحديد الآلية التي تتكشف من خلالها هذه الآثار السلبية بدقة، فإن أدلتنا تتفق مع وجهة النظر القائلة بأن الذكاء الاصطناعي يساهم في أتمتة الوظائف وتوسيع فجوة التفاوت.

المراجع المتوفرة في الأصل.