The Stabilisation Gap: Artificial Intelligence Exposure and Macroeconomic Policy Space in the World's Ten Largest Economies
تحلل هذه الورقة العلاقة بين التعرض للذكاء الاصطناعي والحيز المتاح للسياسة الاقتصادية الكلية عبر أكبر عشرة اقتصادات في العالم، وتجد أنه بينما تتركز قدرة الذكاء الاصطناعي بشكل كبير ولا ترتبط بالتعرض المهني، فإن الارتفاع المدفوع بالذكاء الاصطناعي في النمو الاتجاهي يمكن أن يؤدي للمفارقة إلى تضييق الحيز المالي من خلال زيادة الفائض الأولي المستقر للدين في الدول ذات الديون المرتفعة، حتى مع احتمالية توسيع حيز السياسة النقدية.
البحث الأصلي مرخَّص بموجب CC BY 4.0 (https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/). هذا شرح مولَّده بالذكاء الاصطناعي للبحث أدناه. لم يكتبه المؤلفون ولم يصادقوا عليه. وللتحقق من الدقة التقنية، يرجى الرجوع إلى البحث الأصلي. اقرأ إخلاء المسؤولية الكامل
إن الاستقرار الاقتصادي هو فن الحفاظ على استقرار إنتاج الأمة وأسعارها بينما يتغير العالم من حولها. فعندما تصل تقنية جديدة، فإنها تغير السرعة التي ينمو بها الاقتصاد بشكل طبيعي، وهي السرعة التي يسميها الاقتصاديون "الاتجاه العام". ولإبقاء الاقتصاد على المسار الصحيح، يجب على البنوك المركزية والحكومات تعديل أدواتها: أسعار الفائدة لإدارة الإنفاق، والضرائب أو الاقتراض لإدارة الديون. ولقد اعتمدت النظرية الرائدة في كيفية القيام بذلك لعقود من الزمن على علاقة رياضية محددة بين مقدار ما يدخره الناس للمستقبل وسرعة نمو الاقتصاد. وإذا وصلت تقنية قوية جديدة، فهي لا تكتفي فقط بخلق الوظائف أو المنتجات؛ بل تغير الرياضيات الأساسية لكيفية تفاعل أسعار الفائدة والديون. والسؤال الذي يواجه أكبر اقتصادات العالم هو ما إذا كانت مستعدة لهذا النوع المحدد من الصدمة التي تجلبها الذكاء الاصطناعي، وما إذا كانت أدواتها المالية الحالية قوية بما يكفي للتعامل معها.
لقد فحص باحث من جامعة إشبيلية هذا السؤال من خلال النظر في أكبر عشرة اقتصادات في العالم: الولايات المتحدة، والصين، وألمانيا، واليابان، والمملكة المتحدة، والهند، وفرنسا، وروسيا، وإيطاليا، والبرازيل. وتجمع الدراسة، التي نُشرت في أواخر عام 2026، بين فكرتين متميزتين نادراً ما تمت مقارنتهما جنباً إلى جنب. الأولى هي "التعرض" للقوى العاملة في بلد ما للذكاء الاصطناائي، مما يعني عدد الوظائف التي تتضمن مهام يمكن للذكاء الاصطناعي القيام بها بسهولة. والثانية هي "المساحة السياساتية" المتاحة للحكومة، وهي ببساطة المساحة التي لديهم لخفض أسعار الفائدة أو زيادة الإنفاق دون التسبب في أزمة مالية. وقد بنى الباحث مؤشراً مفصلاً لكل دولة، يجمع بين بيانات حول الوظائف التي تستخدم الذكاء الاصطناعي وبيانات حول حجم الديون التي تحملها كل دولة ومدى ارتفاع أسعار الفائدة الحالية لديها. وكان الهدف هو معرفة ما إذا كانت الدول الأكثر تهديداً بالذكاء الاصطناعي هي أيضاً الدول الأقل قدرة على الاستجابة له.
بدأ التحقيق برسم خريطة لمن يبني الذكاء الاصطناعي ومن يستخدمه فحسب. وكشفت النتائج عن خلل صارخ؛ فبينما تنتج الولايات المتحدة والصين معاً ما يقرب من ثلثي إجمالي الناتج الاقتصادي لهذه الدول العشر، فإنهما مسؤولتان عن تسعين بالمائة من الاستثمار الخاص في الذكاء الاصطناعي. بعبارة أخرى، يتم إنشاء هذه التقنية في مكانين فقط، بينما ينتظر بقية العالم معظمه اعتمادها. ومن المثير للدهشة أن الدول التي لديها أكبر عدد من العمال المعرضين للذكاء الاصطناعي ليست بالضرورة هي التي تبنيه. فالمملكة المتحدة والولايات المتحدة وألمانيا وفرنسا لديها مستويات عالية من التعرض، مما يعني أن عمالها من المرجح أن يشهدوا تغيراً في مهامهم بسبب الذكاء الاصطناعي قريباً. ومع ذلك، فإن الصين، وهي منتج ضخم للذكاء الاصطناعي، لديها قوة عاملة أقل تعرضاً نسبياً لأن جزءاً كبيراً من وظائفها يتركز في الزراعة والعمالة الأساسية، وهي مهام أقل عرضة للأتمتة في الوقت الحالي. وهذا التباين يعني أن معظم الاقتصادات الكبرى في العالم ستختبر الذكاء الاصطناعي ليس كمبتكرين، بل كمتبنين لتقنية تم تطويرها في مكان آخر.
ثم اختبرت الدراسة مخاوف محددة: وهي أن الدول الأكثر تعرضاً لهذا الاضطراب ستكون أيضاً الأكثر هشاشة مالياً، حيث تفتقر إلى المال أو مساحة أسعار الفائدة لتخفيف وطأة الصدمة. ولم تدعم البيانات هذا الخوف؛ إذ لم يكن هناك رابط واضح بين مدى تعرض عمال الدولة للذكاء الاصطناعي وبين مقدار المساحة المالية أو النقدية التي تمتلكها تلك الدولة. فعلى سبيل المثال، تمتلك روسيا والبرازيل أسعار فائدة مرتفعة وديوناً منخفضة، مما يمنحهما مساحة كبيرة للمناورة، بينما تمتلك اليابان أسعاراً منخفضة جداً وديوناً مرتفبة، مما يتركها بمساحة ضئيلة. والدول الأكثر تعرضاً للذكاء الاصطناعي، مثل المملكة المتحدة وألمانيا، لديها مستويات متفاوتة من المساحة المالية، لكن التعرض نفسه لا يبدو أنه يتنبأ بما إذا كانت الدولة ضعيفة أم قوية. كما بحث البحث فيما إذا كانت الدول التي استثمرت بكثافة في الذكاء الاصطناعي مؤخراً تشهد نمواً اقتصادياً أسرع. وكانت الإجابة لا؛ ففي البيانات من عام 2018 إلى 2025، لم يرتبط الاستثمار الأعلى في الذكاء الاصطناعي بنمو أسرع في إنتاجية العمال. وهذا يشير إلى أن فوائد مثل هذه التقنية القوية تستغرق وقتاً للظهور، أو أن أرقام الاستثمار ليست كبيرة بما يكفي بعد لإظهار تأثير واضح.
ظهرت أهم نتيجة من عملية محاكاة سألت عما سيحدث إذا نجح الذكك الاصطناعي بالفعل في تعزيز النمو الاقتصادي. استخدم الباحث نموذجاً اقتصادياً معيارياً لحساب عواقب ارتفاع النمو لكل دولة فيما يتعلق بديونها وأسعار الفائدة عليها. وافترضت المحاكاة أن الناس لا يستبدلون إنفاقهم بين اليوم والغد بسهولة، وهو رأي شائع في الاقتصاد. وتحت هذا الافتراض، إذا جعل الذكاء الاصطناعي الاقتصاد ينمو بشكل أسرع، فإن سعر الفائدة الطبيعي — وهو السعر الذي يحافظ على استقرار الاقتصاد — يجب أن يرتفع بشكل أسرع. وهذا يخلق وضعاً صعباً للحكومات ذات الديون المرتفعة. لأنه إذا ارتفع سعر الفائدة على ديونها أكثر من نمو الاقتصاد، فإن الفجوة بينهما ستتسع. وللحفاظ على ديونها من الخروج عن السيطرة، ستحتاج هذه الحكومات إلى تحقيق فائض ميزانية أكبر بكثير، مما يعني أنه يتعين عليها تحصيل المزيد من الضرائب أو خفض الإنفاق أكثر مما تخطط له حالياً.
وهذا يخلق مفارقة يسميها المؤلف "فجوة الاستقرار". فمن ناحية، يساعد ارتفاع أسعار الفائدة البنوك المركزية؛ ففي دول مثل اليابان ومنطقة اليورو، حيث الأسعار حالياً منخفضة جداً وقريبة من الحد الأدنى، فإن ارتفاع المعدل الطبيعي يمنحها مساحة أكبر لخفض أسعار الفائدة في حالة حدوث ركود، مما يعيد أداة حيوية لإدارة الاقتصاد. ومن ناحية أخرى، فإن هذا الارتفاع نفسه يضر بالجانب المالي. فبالنسبة للدول ذات الديون المرتفعة، مثل اليابان والولايات المتحدة وإيطاليا وفرنسا، تتغير الرياضيات بطريقة تتطلب منهم تشديد ميزانياتهم بشكل كبير. وفي سيناريو مركزي، ستحتاج اليابان إلى زيادة رصيد ميزانيتها الأولية بنسبة 1.14 في المائة من إجمالي ناتجها المحلي الإجمالي فقط للحفاظ على استقرار ديونها، بينما ستحتاج الولايات المتحدة إلى القيام بالشيء نفسه بنسبة 0.78 في المائة. وإذا تفاعل الاقتصاد بقوة مع التقنية الجديدة، فقد ترتفع هذه الأرقام بشكل أكبر.
وتخلص الدراسة إلى أنه بينما لا تعتبر الدول الأكثر تعرضاً للذكاء الاصطناعي هي الأكثر تقييداً مالياً في الوقت الحالي، إلا أن وصول التقنية نفسها قد يؤدي إلى تشديد هذه القيود. فالبلدان ذات الديون الأعلى، والتي هي أيضاً من بين الأكثر تعرضاً للذكاء الاصطناعي، تواجه التحدي الأكبر. وستجد أن النمو الذي يجلبه الذكاء الاصطناعي نفسه يجعل من الصعب إدارة ديونها الحالية، حتى مع منحه بنوكها المركزية مساحة أكبر لمحاربة الركود. ولا تدعي الدراسة أن هذا المستقبل حتمي، لكنها تسلط الضوء على واقع حسابي محدد: إذا رفع الذكاء الاصطناعي مستوى النمو، فمن المرجح أن يرفع أسعار الفائدة بنسبة أكبر، مما يجبر الحكومات ذات الديون المرتفعة على اتخاذ خيارات صعبة. وتشير النتائج إلى أن التخطيط لمستقبل الذكاء الاصطناعي يتطلب أكثر من مجرد النظر في الوظائف والإنتاجية؛ إنه يتطلب فهم كيفية إعادة تشكيل هذه التقنية لأسعار الفائدة التي تحكم كلاً من السياسة النقدية والدين العام.
غارق في أبحاث مجالك؟
تصلك نشرة يومية بأحدث الأبحاث المطابقة لكلماتك البحثية المفتاحية — مع ملخصات تقنية، بلغتك.