Who becomes replaceable? Generative AI and the discursive stratification of work

عندما نسمع أن الذكاء الاصطناعي يغير عالم العمل، غالبًا ما يبدو الحوار وكأنه تدقيق تقني. فنحن نسأل عن الوظائف التي يمكن للآلات القيام بها وتلك التي لا تستطيع، معتبرين الإجابة صفة ثابتة في الوظيفة نفسها. لكن هناك طبقة أخرى لهذه القصة، طبقة لا تحدث في الأكواد أو المصانع، بل في الأخبار والمحادثات العامة. فقبل أن تحل الآلة محل الإنسان، يجب أن يتفق الناس أولاً على أن الاستبدال ممكن، أو ضروري، أو حتى مرغوب فيه. وهذا الاتفاق يُبنى من خلال اللغة. فعندما تصف الوسائل الإخبارية وظيفة بأنها "في خطر"، فهي لا تتنبأ بالمستقبل فحسب؛ بل تعمل بنشاط على تصنيف العمال إلى فئات من أولئك الذين سيتم الإبقاء عليهم وأولئك الذين سيتم التخلص منهم. هذه العملية من التصنيف عبر الكلمات هي ما يسميه الباحثون "الطبقية الخطابية" (discursive stratification). وهي وسيلة لفهم كيف يقرر المجتمع من هو المعرض للتغيير ومن هو في أمان، قبل وقوع أي تسريحات فعلية للعمال.

تتقصى دراسة جديدة أجرتها هانا كيم، وهي باحثة في المعهد الكوري المتقدم للعلوم والتكنولوجيا، كيفية حدوث هذا التصنيف في عصر الذكاء الاصطناعي التوليدي. يركز البحث على نقطة تحول محددة: صدور "ChatGPT" في أواخر عام 2022. أرادت المؤلفة معرفة ما إذا كانت الطريقة التي تحدث بها وسائل الإعلام عن الذكاء الاصطناعي والوظائف قد تغيرت بعد هذه اللحظة، والأهم من ذلك، ما إذا كان هذا التغيير يعامل أنواعاً مختلفة من العمال داخل المهنة الواحدة بشكل متفاوت. لا تنظر الدراسة إلى ما إذا كان الناس قد فقدوا وظائفهم بالفعل، بل تفحص نص ما يقرب من نصف مليون مقال إخباري لترى كيف تحول السرد العام. السؤال الجوهري بسيط: عندما تقول الأخبار إن وظيفة ما يتم استبدالها بالذكاء الاصطناعي، مَن هو الـ "مَن" في تلك الجملة؟

للإجابة على ذلك، جمعت الباحثة مجموعة ضخمة من المقاطع الإخبارية من عام 2010 إلى 2026، مع التركيز على ذكر مهن محددة مثل المحامين، والأطباء، والكُتّاب، والمبرمجين. استخدم الفريق برنامجاً حاسوبياً، تم تدريبه بواسطة خبراء بشريين، لقراءة هذه المقاطع وتصنيفها إلى أربع فئات متميزة. الفئة الأولى كانت "محايدة"، حيث تُذكر الوظيفة دون ربطها بالذكاء الاصطناعي. والثانية هي "التعزيز" (augmentation)، حيث يُوصف الذكاء الاصطناعي كأداة تساعد العامل على أداء وظيفته بشكل أفضل. والثالثة هي "أتمتة المهام" (task automation)، حيث يُقال إن أجزاءً معينة من العمل ستتولاها الآلة، لكن الوظيفة نفسها تظل قائمة. والفئة الرابعة والأكثر خطورة هي "الاستبدال" (replacement)، حيث يشير النص إلى أن الوظيفة نفسها أصبحت غير ضرورية أو أن العامل سيتم استبعاده.

كشف التحليل أنه بعد وصول "ChatGPT"، ارتفع إجمالي التغطية الإخبارية التي تناقش تأثير الذكاء الاصطناعي على الوظائف. ومع ذلك، فإن الطريقة التي حدث بها هذا الارتفاع لم تكن موحدة. فالزيادة في قصص "الاستبدال" لم تكن لأن كل وظيفة بدت فجأة أكثر خطورة، بل لأن الأخبار بدأت تركز اهتمامها على مجموعة مختلفة من المهن عما كانت عليه في السابق. فقد انتقلت التغطية نحو الوظائف التي كانت تُناقش بالفعل كمهن معرضة للخطر، مثل الكتاب والمبرمجين، بينما قل اهتمامها النسبي بالمهن الأخرى. وهذا يعني أن الشعور العام بالخطر في الأخبار كان مدفوعاً بتغيير في نوع الوظائف التي تسلط عليها الأضواء، وليس بتصلب مفاجئ في السردية لكل مهنة.

ومع ذلك، فإن النتيجة الأكثر أهمية لا تكمن في أي الوظائف تمت مناقشتها، بل في كيفية وصف الأشخاص داخل تلك الوظائف. بحثت الدراسة بدقة في الفرق بين العمال المبتدئين (junior workers) — وهم أولئك الذين يبدؤون مسيراتهم المهنية، وغالباً ما يُطلق عليهم المتدربون أو المبتدئون — وبين العمال ذوي الخبرة (senior workers)، وهم القادة أو المسؤولون ذوو الخبرة. أظهرت النتائج انقساماً حاداً ومتزايداً؛ فبعد عام 2022، أصبحت المقالات الإخبارية أكثر عرضة لذكر العمال المبتدئين عند مناقشة تأثير الذكاء الاصطناعي. وفي الواقع، اتسعت الفجوة بين عدد مرات ذكر العمال المبتدئين مقابل العمال ذوي الخبرة كأهداف لتغيير الذكاء الاصطناعي بمقدار عشرين نقطة مئوية.

لكن الاختلاف ذهب إلى أبعد من مجرد كيفية ذكرهم. فعندما يُذكر عامل مبتدئ في سياق الذكاء الاصطناعي، فمن المرجح للغاية أن تصف القصة دوره بأنه قابل للاستبدال. وجد التحليل أنه من بين القصص الإخبارية التي تحدثت عن العمال المبتدئين، وصفت قرابة النصف أدوارهم بأنها ستُلغى تماماً، ووُصف عدد قليل جداً منهم بأنهم سيحصلون على مساعدة من الذكاء الاصطناعي. في المقابل، عندما ذُكر العمال ذوو الخبرة في نفس الفترة، كان السرد عكس ذلك تماماً؛ فقد كانوا أكثر عرضة للوصف بأنهم سيتم "تعزيزهم"، بحيث يعمل الذكاء الاصطناعي كأداة لتعزيز حكمتهم وإنتاجيتهم. نادراً ما اقترحت الأخبار أن العمال ذوي الخبرة سيتم استبعادهم، بل اقترحت أنهم سيكونون هم من يسخرون هذه التكنولوجيا الجديدة.

وقد صمد هذا النمط حتى عندما حاول الباحثون استبعاد تفسيرات أخرى. فقد تحققوا مما إذا كان الفرق ناتجاً ببساطة عن كون وظائف المبتدئين أكثر روتينية أو تكراراً، وهو سبب شائع لأتمتة الوظائف. أظهرت البيانات أنه بينما كان العمل الروتيني بالفعل أكثر عرضة للمناقشة كعمل مؤتمت، إلا أن الفجوة المحددة بين العمال المبتدئين والخبراء كانت ظاهرة منفصلة. لم يكن الأمر يتعلق بنوع المهمة، بل بمرحلة المسيرة المهنية. كما اختبر الباحثون ما إذا كان البرنامج الحاسوبي يتفاعل فقط مع كلمتي "مبتدئ" أو "خبير" كاختصار؛ فأجروا التحليل مرة أخرى بعد إخفاء تلك الكلمات المحددة، وظل النمط كما هو تماماً. لقد استجاب الحاسوب للسياق العام للقصة، وليس لمجرد المسميات.

وللتأكد تماماً، استعان الباحثون بخبراء بشريين لقراءة مجموعة أصغر ومطابقة بعناية من القصص. قاموا بربط قصة إخبارية عن عامل مبتدئ بقصة عن عامل خبير في نفس المهنة وفي نفس العام، ثم طلبوا من البشر تصنيفها دون معرفة أي منها ينتمي لأي فئة. أكد القراء البشر النمط بوضوح مذهل؛ ففي الغالبية العظمى من الحالات التي اختلف فيها القصتان، صُنفت القصة المتعلقة بالعامل المبتدئ على أنها تتعلق بـ "الاستبدال"، بينما صُنفت قصة العامل الخبير على أنها تتعلق بـ "التعزيز". كان توافق البشر قوياً لدرجة أن الاحتمال الإحصائي لحدوث ذلك بمحض الصدفة كان شبه معدوم.

تشير الدراسة إلى أن وصول الذكاء الاصطناعي التوليدي لم يغير المشهد التقني للعمل فحسب، بل أعاد تشكيل الخريطة الاجتماعية لمن يُعتبر أساسياً ومن يُعتبر قابلاً للاستغناء عنه. لقد تحول السرد ليعامل الوظائف المبتدئة في العديد من المهن كأهداف رئيسية للأتمتة، بينما يحافظ على صورة المحترف الخبير كـ "سيد" للأدوات الجديدة. هذا التمييز أمر بالغ الأهمية لأن الوظائف المبتدئة ليست مجرد عمالة منخفضة التكلفة، بل هي ميدان التدريب الذي يتعلم فيه المهنيون الجدد المهارات، والقدرة على التقدير، والعادات اللازمة ليصبحوا خبراء. فإذا تعامل الخطاب العام مع هذه الأدوار المبتدئة بوصفها أدواراً قابلة للاستغناء عنها، فإن ذلك يخاطر بقطع المسار الذي يسمح للناس بأن يصبحوا العمال ذوي الخبرة في المستقبل.

لا تدعي الدراسة أن هذه القصص الإخبارية هي السبب المباشر لفقدان الوظائف، ولا تقول إن أصحاب العمل يتصرفون بناءً على هذه القصص فوراً. بدلاً من ذلك، هي تحدد تحولاً قوياً في كيفية تخيل المجتمع لمستقبل العمل. فمن خلال تصوير الأدوار المبتدئة باستمرار على أنها قابلة للاستبدال، والأدوار المتقدمة على أنها قابلة للتعزيز، يخلق الحوار العام تسلسلاً هرمياً من الهشاشة. إنه يقرر، من خلال الكلمات، أن مستقبل الذكاء الاصطناعي ينتمي لذوي الخبرة، بينما المبتدئ هو من يجب استبداله. هذه "الطبقية الخطابية" تحدث قبل وقوع التغييرات الاقتصادية، مما يمهد الطريق لمستقبل تتقلص فيه فرص التعلم والنمو لمن هم في أسفل السلم الوظيفي، بينما يُمنح من هم في الأعلى قوى جديدة. وتخلص الدراسة إلى أن فهم تأثير الذكاء الاصطناعي على العمل يتطلب النظر ليس فقط فيما يمكن للآلات القيام به، بل في مَن نحن مستعدون لتخيله كشخص قابل للاستبدال.