Long-Term Effects of Artificial Intelligence on Employment and Wages in India

التحول الرقمي العظيم: لماذا قد يتغير عملك حتى قبل أن تبدأ

تخيل الاقتصاد كمطبخ ضخم وصاخب. لعقود من الزمن، كانت وصفة النجاح بسيطة: تعلم مهارة، احضر في الموعد، واحصل على أجر. ولكن مؤخرًا، دخل نوع جديد من "مساعدي الطباخين" إلى المطبخ: الذكاء الاصطناي (AI). هذا ليس روبوتًا يكتفي بتقطيع الخضروات فحسب؛ بل هو مساعد ذكي يمكنه كتابة الوصفات، وإدارة المخزون، وحتى التحدث إلى الزبائن. السؤال الكبير الذي يطرحه الاقتصاديون هو: هل سيساعد هذا المساعد الجديد الجميع على الطبخ بشكل أفضل وكسب المزيد، أم أنه سيطرد بعض العمال من المطبخ تمامًا؟

لفهم هذا، نحتاج لمعرفة شيئين. أولاً، "الاستقطاب المهاري" يشبه الأرجوحة (السيسو). عندما تصل أداة جديدة، فإنها غالبًا ما تساعد الأشخاص في القمة (الخبراء الذين يعرفون كيفية استخدام الأداة) على الارتفاع عاليًا، بينما يتم دفع الأشخاص في الأسفل (أولئك الذين يمكن للأداة القيام بمهامهم بسهولة) نحو الأسفل. ثانيًا، "العمالة غير الرسمية" تشبه العمل في كوخ خلفي للحديقة بدلاً من مطعم احترافي. هؤلاء العمال غالبًا لا يملكون نفس شبكات الأمان، مثل التأمين أو الأجر المضمون، التي يملكها العمال في القطاع الرسمي. تغوص هذه الورقة في "المطبخ الهندي" لترى ما إذا كان مساعد الطباخ الجديد (الذكاء الاصطناعي) يجعل الأرجوحة تميل بشكل خطير، تاركًا بعض العمال خلفه بينما يحلق الآخرون عاليًا.

الاكتشاف الكبير للورقة: حكاية قوتين عاملتين

هذا البحث، الذي يحمل عنوان "الآثار طويلة المدى للذكاء الاصطناعي على التوظيف والأجور في الهند"، يتناول مشكلة معقدة. أراد المؤلف، كوزير علي جان، النظر في بيانات حقيقية وخاصة لملايين العمال الهنود ليرى بالضبط كيف يغير الذكاء الاصطناعي رواتبهم وأمنهم الوظيفي. ومع ذلك، نظرًا لأن هذه البيانات المحددة مغلقة في خزائن حكومية ولم يكن من الممكن الوصول إليها لهذا البحث، اضطر الباحث إلى أن يكون مبدعًا.

بدلًا من الاستسلام، تستخدم الورقة استراتيجية "المسار المزدوج". المسار (أ) هو محاكاة واقعية للغاية. فكر في الأمر كبناء توأم رقمي ضخم للقوى العاملة في الهند باستخدام برنامج كمبيوتر. قام الباحث بتغذية هذا البرنامج بالحقائق المعروفة عن الاقتصاد الهندي — عدد الحاصلين على درجات علمية، عدد العاملين في المدن مقابل القرى، وما يكسبونه عادةً — ثم برمج الذكاء الاصطناعي ليعمل تمامًا كما يتوقع الخبراء. أما المسار (ب) فينظر إلى الأرقام العامة الحقيقية المتاحة، مثل معدل البطالة الرسمي وعدد الوظائف الرسمية الجديدة التي يتم خلقها.

إليك ما وجدته الورقة، باستخدام هذين المسارين لسرد القصة الكاملة:

1. أرجوحة "الاستقطاب المهاري" تميل
الاكتشاف الأهم هو أن الذكاء الاصطناعي لا يضر الجميع بالتساوي. فهو يخلق انقسامًا حادًا بناءً على التعليم.

• للخريجين (تأثير "التعزيز"): في المحاكاة، نجد أن العمال الحاصلين على شهادة جامعية والذين يستخدمون الذكاء الاصطناعي يشهدون ارتفاعًا في أجورهم. تظهر البيانات معامل تفاعل ثلاثي قدره 0.907 (مع قيمة احتمالية p-value أقل من 0.001). وباللغة البسيطة، هذا يعني أنه بالنسبة للخريجين، يعمل الذكاء الاصطناعي كقوة خارقة، مما يعزز قيمتهم وأجرهم بشكل كبير.
• لغير الخريجين (تأثير "الإزاحة"): بالنسبة للعمال الذين لا يحملون شهادات، القصة مختلفة. تظهر المحاكاة عقوبة في الأجور (معامل DiD قدره -0.126، p < 0.001). فالذكاء الاصطناعي يقوم بالمهام التي كانوا يقومون بها سابقًا، مما يقلل من أجورهم أو يجعل وظائفهم أصعب في الحفاظ عليها.

2. خطر "التحول إلى القطاع غير الرسمي"
وجدت الورقة أيضًا أن الذكاء الاصطناعي يزيد من احتمالية انتهاء الأمر بالعمال غير الحاصلين على شهادات في "الكوخ الخلفي" للاقتصاد — أي العمالة غير الرسمية. أظهر اختبار إحصائي يسمى اختبار كاي تربيع (chi-square test) وجود صلة قوية بين التعرض العالي للذكاء الاصطناعي والوظائف غير الرسمية (χ²(2) = 234.90, p < 0.001). وتحديدًا، تشير المحاكاة إلى أن احتمال التوظيف غير الرسمي يرتفع لغير الخريجين العاملين في مهن ذات تعرض عالٍ للذكاء الاصطناعي. جوهر الأمر هو أنه مع تولي الذكاء الاصطناعي لمهام معينة، يصبح العمال الذين لا يحملون شهادات أكثر عرضة لفقدان وظائفهم الرسمية والمحمية والانتهاء في أعمال غير رسمية غير مستقرة.

3. خدعة "الإجمالي الكلي"
واحدة من أكثر نقاط الورقة ذكاءً تتعلق بالصورة الكبيرة. إذا نظرت فقط إلى إجمالي الوظائف في الهند، سيبدو كل شيء على ما يرام. تظهر البيانات الحقيقية (المسار ب) أن معدل البطالة انخفض بثبات من 6.0% في 2017-18 إلى 3.2% في 2023-24.

• ومع ذلك، تجادل الورقة بأن هذا الانخفاض حدث قبل أن يبدأ الذكاء الاصطناعي في الانتشار الفعلي. كان الاتجاه نزوليًا بالفعل، لذا لا يمكنك تحميل الذكاء الاصطناعي (أو نسب الفضل إليه) في إجمالي عدد الوظائف بعد.
• القصة الحقيقية مخبأة في التفاصيل: قد يكون إجمالي الوظائف مستقرًا، لكن جودة تلك الوظائف تنقسم. "الوظيفة المتوسطة" تبدو جيدة، لكن الفجوة بين الموظف الخريج الذي يعززه الذكاء الاصطناعي ويتقاضى أجرًا مرتفعًا، وبين العامل غير الرسمي منخفض الأجر، تزداد اتساعًا.

4. ما تنفيه الورقة
تتحرى الورقة الدقة الشديدة فيما يقول إن الذكاء الاصطناعي لا يفعله بعد. فهي تجادل صراحة بأن الانخفاض الحالي في البطالة ليس ناتجًا عن الذكاء الاصطناعي. في الواقع، تظهر البيانات الحقيقية أن معدل البطالة كان ينخفض بسرعة قبل أن يصبح الذكاء الاصطناعي قوة رئيسية. كما توضح الورقة أنه بينما يغير الذكاء الاصطناعي من يحصل على الأجر وكم يتقاضى، إلا أنه لم يتسبب في موجة دمار وظيفي مفاجئة وهائلة في جميع أنحاء البلاد بعد. التغييرات دقيقة، وتحدث داخل "الفجوة المهارية" بدلاً من مسح صناعات بأكملها بين عشية وضحاها.

الخلاصة

تشير هذه الورقة إلى أن الذكاء الاصطناعي في الهند يعمل مثل "المكبر" لعدم المساواة. فهو يجعل العمال المتعلمين والماهرين أكثر ثراءً وقيمة، بينما يجعل من الصعب على أولئك الذين لا يحملون شهادات الحفاظ على موطئ قدم لهم في الاقتصاد الرسمي.

يخلص الباحث إلى أننا لا ينبغي أن نقلق من أن الذكاء الاصطناعي سيدمر كل الوظائف، ولكن يجب أن نقلق كثيرًا من الوتد الذي يغرسه بين أنواع مختلفة من العمال. الحل، كما تلمح الورقة، لا يكمن فقط في مواجهة التكنولوجيا، بل في مساعدة العمال الذين يتم تركهم خلف الركب — من خلال التدريب الأفضل، وشبكات الأمان للعمال غير الرسميين، والسياسات التي تضمن توزيع فوائد الذكاء الاصطناعي بشكل أكثر عدلًا. تظهر المحاكاة مستقبلًا تتسع فيه الفجوة ما لم نعمل بنشاط على سدها.