Artificial Intelligence Exposure, Tacit Experience and Occupational Wage Growth

لطالما رُويت قصة كيف تغير الآلات طبيعة العمل كسباق بسيط بين المهارة البشرية وقوة الحاسوب. لعقود من الزمن، حاول الاقتصاديون والباحثون التنبؤ بالوظائف التي ستختفي وتلك التي ستزدهر من خلال النظر في مدى سهولة كتابة مهمة ما كقائمة من القواعد. إذا كانت الوظيفة تعتمد على اتباع قائمة مهام واضحة، كان الاعتقاد السائد هو أن الحاسوب يمكنه في النهاية القيام بها بشكل أسرع وأرخص. أما إذا كانت الوظيفة تتطلب الحدس البشري، أو الإبداع، أو القدرة على التعامل مع المواقف الفوضوية وغير المتوقعة، فقد كان يُفترض أنها في أمان. هذا المنظور يعامل التكنولوجيا كقوة تؤثر مباشرة على العامل، مثل عاصفة تضرب منزلاً. ومع ذلك، فإن منظوراً جديداً يشير إلى أن النتيجة لا تعتمد على العاصفة نفسها بقدر ما تعتمد على كيفية بناء المنزل. إنه يتساءل عما إذا كانت قيمة الوظيفة تأتي من القواعد الرسمية التي يتبعها العامل أم من الحكم العميق غير المعلن الذي يكتسبه من خلال سنوات من الممارسة.

تستكشف دراسة حديثة أجراها زي تشنغ شوانغ في جامعة تشينا جيليانغ هذه الفكرة من خلال النظر في سوق العمل في الولايات المتحدة بين عامي 2018 و2024. يركز البحث على صعود الذكاء الاصطناعي، وتحديداً الموجة الجديدة من الأدوات التي يمكنها القراءة والكتابة والاستنتاج باستخدام اللغة. لا يسأل المؤلف ببساطة عما إذا كانت الوظيفة معرضة لهذه الأدوات؛ بل تبحث الدراسة في كيفية تغيير نوع المعرفة التي تتطلبها الوظيفة لطريقة نمو الأجور عند زيادة هذا التعرض. النتيجة المركزية هي أن الوظائف التي تعتمد بشدة على "الخبرة الضمنية" — ذلك النوع من الحكمة المكتسبة من خلال العمل، وارتكاب الأخطاء، ومواجهة عدم اليقين — تشهد ارتفاعاً في أجورها بشكل أسرع عندما تتعرض للذكاء الاصطناعي. وفي المقابل، فإن الوظائف التي تعتمد أساساً على "المعرفة المقننة" — المعلومات التي يمكن كتابتها بسهولة، أو تدريسها في فصل دراسي، أو تحويلها إلى دليل إرشادي — تشهد نمطاً مختلفاً، رغم أن الدراسة تشير إلى أن هذه النتيجة أقل استقراراً وحساسية لمتغيرات الضبط. تشير الدراسة إلى أن مستقبل العمل لا يتعلق فقط بما يمكن للآلات القيام به، بل بكيفية تقرير المؤسسات لقيمة القدرة البشرية على الحكم، والتفاوض، وتحمل المسؤولية عندما تنهار القواعد.

لفهم هذا، يجب على المرء أولاً أن ينظر إلى كيفية قياس الباحثين لمشهد العمل. لقد بدأوا بمؤشر مستخدم على نطاق واسع يرسم خريطة للوظائف الأكثر عرضة للتأثر بالذكاء الاصطناعي. يعمل هذا المؤشر، المعروف باسم "مؤشر التعرض المهني للذكاء الاصطناعي"، مثل الرادار، حيث يوضح أين تتداخل قدرات التكنولوجيا الجديدة مع المهام التي يؤديها الناس يومياً. ومع ذلك، فإن الرادار وحده لا يمكنه إخبارك بما يحدث داخل مكان العمل؛ فهو لا يوضح ما إذا كانت الشركة تتبنى التكنولوجيا بالفعل، أو كيف تغير الروتين اليومي، أو ما إذا كان العمال يحصلون على زيادة في الأجور. لسد هذه الفجوة، بنى المؤلف مقياسين جديدين باستخدام بيانات من قاعدة بيانات O*NET التابعة لوزارة العمل الأمريكية، وهي مستودع ضخم للمعلومات حول مهارات ومتطلبات الوظائف.

المقياس الأول هو "مؤشر المعرفة المقننة". وهو يلتقط الأجزاء الرسمية والموثقة من الوظيفة. ويتضمن أشياء مثل مجالات معرفية محددة، ومهارات أساسية يمكن تدريسها في المدرسة، والحاجة إلى شهادات مهنية أو تدريب مهني. هذه هي عناصر العمل التي يمكن كتابتها في كتاب قواعد أو كتاب مدرسي. أما المقياس الثاني فهو "مؤشر الخبرة الضمنية". وهو يلتقط الأجزاء من الوظيفة التي تُتعلم من خلال الممارسة ويصعب التعبير عنها لفظياً. ويتضمن مهارات مثل توقع الأخطاء، والتفاوض مع الآخرين، واتخاذ القرارات في ظل عدم اليقين، وتحمل المسؤولية عن النتائج. هذه هي الصفات التي يتمتع بها المحترف المتمرس الذي يعرف كيفية التعامل مع الأزمة ليس لأنه قرأ دليلاً إرشادياً، بل لأنه مرّ بها من قبل.

ثم دمجت الدراسة هذه المقاييس مع بيانات الأجور لـ 26,697 مجموعة مختلفة من الولايات والمهن في جميع أنحاء البلاد. نظر الباحثون في كيفية تغير الأجور بين عامي 2018 و2024، وهي الفترة التي شهدت الظهور السريع للذكاء الاصطناعي التوليدي. وطرحوا سؤالاً محدداً: هل يؤثر مقدار التعرض للذكاء الاصطناعي على نمو الأجور بشكل مختلف اعتماداً على ما إذا كانت الوظيفة ثقيلة في المعرفة المقننة أم ثقيلة في الخبرة الضمنية؟ وكانت الإجابة التي وجدوها واضحة وذات دلالة إحصائية.

عندما نظر الباحثون في الوظائف ذات المستويات العالية من الخبرة الضمنية، رأوا أن زيادة بمقدار انحراف معياري واحد في التعرض للذكاء الاصطناعي ارتبطت بنمو أكثر حدة في الأجور. بعبارة بسيطة، كلما اعتمدت الوظيفة على نوع الحكم والخبرة التي تأتي من سنوات الممارسة، زادت أجورها كلما أصبح الذكاء الاصطناعي أكثر انتشاراً. وقد ظل هذا الارتباط صحيحاً حتى بعد مراعاة الأجر المبدئي للوظيفة، والولاية التي تقع فيها، ومقدار المعرفة الرسمية المطلوبة. كان النمط قوياً، وصمد أمام اختبارات متنوعة وطرق مختلفة لتجميع البيانات. وهذا يشير إلى أنه في عصر أدوات اللغة المتقدمة، تصبح القدرة على تفسير المخرجات، وإدارة الاستثناءات، واتخاذ القرارات الحاسمة أكثر قيمة لأصحاب العمل.

وعلى العكس من ذلك، وجدت الدراسة نمطاً مختلفاً للوظائف الثقيلة في المعرفة المقننة، رغم أن المؤلف يشير إلى أن هذه النتيجة أقل استقراراً. بالنسبة لهذه الأدوار، ارتبط التعرض العالي للذكاء الاصطناعي بمنحدر نمو للأجور مسطح أو سلبي، لكن هذه النتيجة حساسة لمتغيرات الضبط وبناء المؤشر. هذا لا يعني أن التعليم الرسمي أو الشهادات عديمة الفائدة؛ إذ تظهر البيانات أن هذه الوظائف لا تزال تتطلب معرفة رسمية، وأن تلك المعرفة تظل ضرورية لتحديد المشكلات والتحقق من عمل الآلات. ومع ذلك، تشير الدراسة إلى أن الميزة المحددة لامتلاك وظيفة تتمحور أساساً حول اتباع قواعد مكتوبة تتضاءل في مواجهة الأدوات التي يمكنها إعادة إنتاج وتلاعب تلك القواعد بسهولة. إن قيمة العمل تتحول بعيداً عن القدرة على تسميع القواعد نحو القدرة على التنقل في المناطق الرمادية حيث لا تنطبق القواعد.

لقد كان الباحثون حذرين في توضيح ما تثبته نتائجهم وما لا تثبته. فهم لم يتتبعوا العمال الأفراد أو شركات محددة لمعرفة كيفية استخدام الذكاء الاصطناعي بدقة. ولم يقيسوا كثافة التبني أو التأثير السببي المباشر لآلة على راتب واحد. بدلاً من ذلك، راقبوا نمطاً واسع النطاق عبر الاقتصاد بأكمله. وتظهر النتائج أن تنظيم العمل أمر بالغ الأهمية. قد يكون لوظيفتين نفس المستوى من التعرض للذكاء الاصطناعي، ولكن إذا كانت إحداهما تعتمد على الخبرة العملية العميقة والأخرى تعتمد أساساً على القواعد الرسمية، فإن مسارات أجورهم ستتباعد على الأرجح. وتشير الدراسة إلى أن سوق العمل بدأ يكافئ القدرة البشرية على الحكم الموقفي — ذلك النوع من التفكير الذي يحدث في اللحظة، في سياق موقف محدد — أكثر من القدرة على اتباع نص مكتوب مسبقاً.

يساعد هذا التمييز في تفسير سبب ازدهار بعض العمال بينما يعاني آخرون، حتى عندما يعملون في مجالات تبدو متأثرة بالتكنولوجيا بشكل مماثل. إنه يتحدى الفكرة القديمة القائلة بأن الوظائف "الآمنة" الوحيدة هي تلك التي تكون محصنة تماماً ضد الأتمتة. بدلاً من ذلك، يشير إلى أن العمال الأكثر مرونة هم أولئك الذين ترتبط قيمتهم بخبرتهم وقدرتهم على التعامل مع غير المتوقع. كما تسلط الدراسة الضوء على أن اتجاه التغيير لا تحدده التكنولوجيا وحدها، بل يحدده كيف يختار أصحاب العمل تنظيم العمل وما يقررون مكافأته. إذا استخدمت الشركات الذكاء الاصطناعي لمركزية السيطرة وتجريد العمال من حرية التصرف، فقد لا تصل الفوائد إلى الموظفين. ولكن إذا استخدموه لدعم العمال المهرة بالفعل في إدارة التعقيد، فقد يرى هؤلاء العمال نمواً في تعويضاتهم.

تقدم النتائج أيضاً لمسة من التفصيل للنقاش المستمر حول مستقبل العمل. غالباً ما ركزت الأبحاث السابقة على ما إذا كانت المهمة روتينية أم غير روتينية. وتقترح هذه الدراسة أنه بالنسبة للجيل الجديد من الذكاء الاصطناعي، أصبح هذا التمييز ضبابياً. يمكن للآلات الآن القيام بالعديد من المهام التي كانت تعتبر في السابق غير روتينية، مثل كتابة الكود البرمجي أو تلخيص التقارير المعقدة. ما يظل متميزاً هو مصدر المعرفة. تظهر الدراسة أن سوق العمل يميز بين المعرفة التي يمكن حصرها في قاعدة بيانات والمعرفة التي تعيش في عقل الممارس. ومع زيادة قدرة الذكاء الاصطناعي على التعامل مع الأجزاء المقننة من الوظيفة، يبدو أن العلاوة الاقتصادية للأجزاء الضمنية والتجريبية في ارتفاع.

في النهاية، توفر الأبحاث خريطة لكيفية إعادة تشكيل قيمة العمل البشري. وهي تشير إلى أن الطريق نحو أجور أفضل في عصر الذكاء الاصطناعي قد لا يكون في معرفة المزيد من الحقائق أو اتباع المزيد من القواعد، بل في تعميق نوع الحكمة العملية التي تأتي من ممارسة العمل. لا تضمن الدراسة أن كل عامل خبير سيحصل على زيادة في الأجر، ولا تعد بأن كل وظيفة قائمة على القواعد ستختفي. إنها ببساطة تكشف عن اتجاه واضح: في المشهد الاقتصادي الحالي، أصبحت القدرة على ممارسة الحكم، وتوقع المشكلات، وتحمل المسؤولية محركاً أقوى لنمو الأجور من القدرة على اتباع دليل إرشادي. ومع استمرار تطور التكنولوجيا، فإن الطريقة التي تقدر بها المؤسسات هذه الصفات البشرية ستحدد من سيستفيد أكثر من هذه الأدوات الجديدة.