Google DeepMind يرى أن تنسيق عملاء الذكاء الاصطناعي هو محرك التغيير الاقتصادي
تقرير وورقة عمل من 108 صفحات أشارا إلى أن التنسيق بين وكلاء الذكاء الاصطناعي قد يكون العامل الحاسم في الأثر الاقتصادي أكثر من قدرة النموذج الفردي.
نشرت Google DeepMind في 29 أكتوبر تقريرًا بعنوان The Economics of Intelligence وورقة عمل من 108 صفحات بعنوان Organizing Intelligence، خلصتا إلى أن قدرة وكلاء الذكاء الاصطناعي على التنسيق، لا ذكاء النموذج الفردي، هي التي ستدفع التغيير الاقتصادي. وشارك في الإعداد أليكس إيماس مسؤول اقتصادات الذكاء الاصطناعي العام في الشركة، والباحث أندرو كوه، والمؤسس المشارك شين ليج، وآخرون.
ويقسم الباحثون قدرات الذكاء الاصطناعي إلى جانبين: «الكفاءة» أي أداء المهام الفردية، و«التنسيق» أي تقسيم العمل بين الوكلاء وتحقيق أهداف مشتركة. ويرسمون أربع مراحل للتغيير الاقتصادي بدءًا من الاستبدال الجزئي للمهام، مرورًا بـ«الذكاء الاصطناعي فائق الكفاءة» و«فائق التعاون»، وصولًا إلى الذكاء الاصطناعي الفائق.
ويرى الباحثون أن التنسيق الواسع بين الوكلاء قد يسمح لشركات ضخمة بأن تعمل بعدد قليل من الموظفين البشريين، وقد يضر بقدرة الشركات القائمة على المنافسة في قطاعات البرمجيات والتمويل والخدمات اللوجستية.
واستشهدت الورقة بتجربة نائب رئيس OpenAI نوام براون في استخدام آلاف وكلاء الذكاء الاصطناعي لحل مسائل رياضية، حيث لم يسهم التنسيق بأكثر من 10% من الأداء الإجمالي. كما دعا الباحثون إلى تقييمات للذكاء الاصطناعي تقيس أيضًا قدرة الوكلاء على تقسيم العمل وتبادل المعلومات وتصحيح الأخطاء، ورجحوا أن يظهر الأثر الاقتصادي أولًا في الأجور قبل الإنتاجية أو أرقام التوظيف.
وكانت DeepMind قد نشرت في سبتمبر ورقة بعنوان Artificial Symbiotic Intelligence وصفت فيها مستقبلًا لذكاء جماعي يتشكل من وكلاء ذكاء اصطناعي متعددين بالتعاون مع البشر. والعمل الجديد تحليل نظري، لا توقع مبني على بيانات اقتصادية فعلية، وفق ما أوردته aitimes.com.
أسئلة سريعة
ما الفرق بين الكفاءة والتنسيق في تقرير Google DeepMind؟
الكفاءة هي أداء المهام الفردية، أما التنسيق فهو تقسيم العمل بين الوكلاء وتحقيق أهداف مشتركة.
هل التقرير توقع مبني على بيانات اقتصادية؟
لا، فالعمل تحليل نظري وليس توقعًا مبنيًا على بيانات اقتصادية فعلية.