كارتر سي. برايس*
من المؤكد أن الذكاء الاصطناعي سيُحدث تحولاً جذرياً في العمل بالقطاعين العام والخاص، بما في ذلك القطاعات الحيوية. لكن التوقعات بشأن نوع الوظائف التي ستختفي وتوقيت ذلك غالباً ما تُبنى على ثقة مفرطة لا تستند إلى أدلة كافية. ففي عام ٢٠١٦، صرّح جيف هينتون، أحد رواد الذكاء الاصطناعي، بأنه يجب التوقف عن تدريب أخصائيي الأشعة لأن الذكاء الاصطناعي سيحل محلهم قريباً. وبعد عقد من الزمن، تبدو نصيحته سابقة لأوانها . وبالمثل، تبدو الادعاءات الأوسع نطاقاً بشأن البطالة الجماعية الوشيكة الناجمة عن الذكاء الاصطناعي سابقة لأوانها أيضاً.
إلا أن هذا الغموض الزمني يُثير مشكلتين. الأولى هي أن العاملين المستقبليين لا يرغبون في قضاء سنوات - وإنفاق آلاف الدولارات على الرسوم الدراسية أو الشهادات - لاكتساب مهارات لا تُعتبر مُؤدية إلى وظائف مستقرة. أما الثانية، فهي أنه إذا افترضت الحكومات أو أصحاب العمل أن الأتمتة الدائمة باتت وشيكة، فقد تنهار برامج التدريب والمسارات المهنية الحيوية. أيٌّ من هاتين المشكلتين قد يعني أن المجتمع سيجد نفسه بلا عدد كافٍ من الأفراد لأداء الأعمال الأساسية لاستمرار عمله.
دروس من الماضي
يُقدّم التاريخ الحديث تحذيراً هاماً. فلغات البرمجة التي سبقت الإنترنت، والتي تُسمى كوبول، على الرغم من أهميتها البالغة للعديد من الأنظمة الحكومية، تُعتبر قديمة الطراز منذ عقود، ولذا نادراً ما تُدرّس في دورات البرمجة التمهيدية. وقد تضاءل عدد المبرمجين الملمين بلغة كوبول بمرور الوقت، لأن هذا المسار التدريبي قد توقف فعلياً.
في بداية جائحة كوفيد-19، عندما فقد 24 مليون عامل وظائفهم نتيجةً للتغير السريع في الاقتصاد، اضطرت الولايات إلى استدعاء مبرمجين يجيدون لغة كوبول من التقاعد للحفاظ على استمرارية عمل أنظمة إعانات البطالة. ولولا هذه الإجراءات الحاسمة، لكان الفشل في تحديث الأنظمة أو الحفاظ على قوة عاملة كافية لصيانة الأنظمة القائمة قد أدى إلى فشل واسع النطاق في تقديم المساعدة للجمهور في لحظة الأزمة.
الدور الحاسم للبشر
لا يستطيع صناع السياسات التنبؤ بدقة بسوق العمل في المستقبل، ولا ينبغي لهم محاولة ذلك. لكن على القادة اتخاذ خيارات تقلل من المخاطر التي قد يتعرض لها السكان في حال كانت التوقعات المستقبلية خاطئة.
بالنسبة للقطاعات الحيوية، يعني ذلك الحفاظ على القدرات البشرية حتى مع تحسين الذكاء الاصطناعي للعمليات. ينبغي لواضعي السياسات على المستويين الفيدرالي والولائي ضمان قدرة المجتمع على تقديم الخدمات اللازمة، بغض النظر عما يطرأ في مجال الذكاء الاصطناعي. من المرجح أن يتطلب ذلك برامج للتدريب، وحفظ المعرفة، أو الحفاظ على المهارات للوظائف الأساسية. يمكن اعتبار هذه البرامج جهودًا لبناء قوة احتياطية من العاملين الأساسيين في القطاعين العام والخاص. عمليًا، تعني هذه القوة الاحتياطية توفير فرص تدريب ممولة، وحوافز للاحتفاظ بالعمال ذوي الخبرة، وتوثيق رسمي للإجراءات، ومجموعة احتياطية تخضع لإعادة اعتماد دورية وتشارك في التدريبات.
لا يُعدّ وجود احتياطي بشري رفضًا للذكاء الاصطناعي أو الأتمتة بشكل عام، بل هو شكل من أشكال المرونة الوطنية. فإذا ما تعرضت أنظمة الذكاء الاصطناعي للاختراق أو الإيقاف أو كانت أقل موثوقية من المتوقع، سيظل المجتمع يمتلك القوى العاملة الماهرة اللازمة لاستمرار عمل الخدمات الحيوية. إلا أن التكرار غير فعال بطبيعته. فمثل مولدات الطاقة الاحتياطية والمخزونات الاستراتيجية، قد تبدو قوة احتياطية من العمال الأساسيين غير منتجة - إلى أن تشتد الحاجة إليها. وللأسف، فبينما تميل الأسواق إلى خفض التكاليف، إلا أنها غالبًا ما تعجز عن الحفاظ على قدرة كافية لحالات الطوارئ حتى وإن كان ذلك يصب في المصلحة العامة. وتتطلب جهود بناء المرونة تنسيقًا حكوميًا.
إن وجود احتياطي بشري لا يعني رفض الذكاء الاصطناعي أو الأتمتة بشكل عام، بل هو شكل من أشكال المرونة الوطنية.
إذا اختفت الخبرات في مجالات مثل تشغيل شبكات الكهرباء، وإدارة الطوارئ، والاستجابة للكوارث، والرعاية الصحية، والخدمات اللوجستية، والأمن السيبراني، فلن يكون من الممكن إعادة بناء قوة عاملة ماهرة بين عشية وضحاها. إن الاعتماد الكبير على المعرفة الضمنية - أي المعلومات المكتسبة أثناء العمل بدلاً من توثيقها - في العديد من هذه القطاعات يعني أنه بمجرد فقدانها، قد تضيع إلى الأبد. على سبيل المثال، عندما حاول علماء الذرة استئناف إنتاج بعض مواد الأسلحة، لم يتمكنوا من إعادة إنتاج مكون أساسي صُنع في سبعينيات وثمانينيات القرن الماضي، مما استلزم استثمارًا ضخمًا لإعادة بناء هذه القدرة. وتُعد القطاعات التي تتعامل مع البنية التحتية السرية أو الحساسة أكثر عرضة لفقدان المعرفة الضمنية لأن التوثيق قد لا يكون متاحًا على نطاق واسع أو سهل الوصول إليه. لذا، يجب حماية القدرات البشرية الحيوية قبل أن تكشف الأزمات عن فقدانها.
الحفاظ على الوظائف الحيوية
قد يميل كل مجال من مجالات العمل إلى وصف نفسه بأنه لا غنى عنه، لكن ليس كل مجال يستحق هذا الوصف. في الواقع، لا حاجة لابتكار تعريف جديد لمصطلح "حيوي". فقد حددت وكالة الأمن السيبراني وأمن البنية التحتية، وهي الوكالة المكلفة بحماية البنية التحتية الحيوية في جميع أنحاء الولايات المتحدة، من بين مسؤوليات أخرى، 55 وظيفة حيوية وطنية ضرورية للسلامة العامة والأمن الاقتصادي والمرونة الوطنية. وتعتمد كل وظيفة من هذه الوظائف على أدوار بشرية محددة - من موظفي تشغيل الشبكة إلى مشغلي محطات معالجة المياه إلى أطباء الطوارئ - والتي يجب تحديدها والحفاظ عليها.
تختلف منهجية الحفاظ على القدرات البشرية الأساسية باختلاف الدور، لكن الخطوات العامة تبقى متشابهة: إعداد وثائق تفصيلية واختبارها وصيانتها. ضمان استدامة برامج التدريب الحالية للمهارات الأساسية من خلال توفير الموارد الكافية لها. وضع إجراءات احتياطية بقيادة بشرية لأي نظام حيوي مؤتمت. تدريب عدد كافٍ من الأفراد على تمارين الجاهزية لضمان إمكانية تشغيل النسخ الاحتياطية اليدوية في حال تعطل الأتمتة، على غرار نهج الحرس الوطني في الحفاظ على الجاهزية في المهارات الحيوية خلال وقت السلم من خلال التدريب والتمارين.
مع أن الجهد الوطني المنسق هو الأمثل، إلا أنه بإمكان صانعي السياسات خارج الحكومة الفيدرالية البدء الآن بتنفيذ برامج تجريبية في نطاق اختصاصهم، بدلاً من انتظار وقوع أزمة تكشف عن القدرات البشرية التي فُقدت بالفعل. يبدأ البرنامج التجريبي بجمع الوثائق المتعلقة بالوظائف الحيوية، ورسم خرائط العمليات المرتبطة بالمهام الأساسية، وتحديد المهارات الضرورية. ويُشكل هذا التحليل أساساً لتصميم سياسات تضمن استمرارية التدريب في هذه القطاعات.
إذا أظهرت البرامج التجريبية الاستكشافية نتائج واعدة، فيمكن توسيع نطاقها لتشمل قطاعات حيوية أخرى، ما يُسهم في استقرار مسارات التدريب. كما أن الالتزامات طويلة الأجل بالحفاظ على الأدوار البشرية في القطاعات الحيوية من شأنها أن تُقلل من حالة عدم اليقين لدى الطلاب والعاملين في بداية مسيرتهم المهنية، وتُشير إلى أن هذه المجالات ستظل خيارات قابلة للتطبيق للتوظيف في المستقبل بغض النظر عن تطورات الذكاء الاصطناعي.
قد يؤدي الذكاء الاصطناعي في نهاية المطاف العديد من المهام الحيوية بشكل أفضل من البشر. لكن لا ينبغي للمجتمع المرن أن يراهن بكل شيء على وصول هذه النتيجة في الموعد المحدد أو عملها بشكل مثالي عند حدوثها.
* مؤسسة RAND (راند)
أضف تعليقاً