Anthropic تقارن توقعات الذكاء الاصطناعي: 91% من موظفيها و39% من الأمريكيين ينتظرون اكتشافاً بمستوى نوبل بحلول 2030

نشرت Anthropic دراسة «The AI expectations gap» التي تتناول الاختلاف في تصوّر الناس لمستقبل الذكاء الاصطناعي. في أغسطس 2026 استطلعت الشركة مجموعتين: عيّنة تمثيلية على المستوى الوطني من البالغين الأمريكيين، وموظفي الشركة أنفسهم. يرى 91% من الموظفين و39% من الأمريكيين أن الذكاء الاصطناعي قادر على تحقيق اكتشاف علمي بمستوى نوبل بحلول 2030. وبين الموظفين، يتوقع أكثر من النصف أن يتولى الذكاء الاصطناعي 80% على الأقل من عملهم الحالي. أما بين العاملين الأمريكيين، فتبلغ هذه النسبة 5%.

أعدّ الدراسة كل من شيمون ساخر وتيس كوتر وتشارلز جونز وأنطون كورينيك وبيتر ماكروري. السؤال الأصلي أقرب إلى جدل بين الاقتصاديين: فتوقعات أثر الذكاء الاصطناعي في الاقتصاد تتباين بشدة. وقد يعود ذلك إلى اختلاف التقديرات بشأن سرعة نمو قدرات الذكاء الاصطناعي، وقد يعود إلى اختلافها بشأن مدى سرعة تحوّل هذه القدرات إلى تطبيق فعلي. ويحاول الاستطلاع الفصل بين هذين العاملين.

أين تتباعد التوقعات

تتشابه نظرة المجموعتين إلى ما يستطيع الذكاء الاصطناعي فعله اليوم. طُلب من المشاركين تحديد الموعد الذي سينجز فيه الذكاء الاصطناعي كل مهمة من ثماني مهام بمستوى أخصائي مؤهل. وتراوحت القائمة بين الرسائل الروتينية والاكتشاف الجدير بجائزة نوبل. ورتّبت المجموعتان المهام من حيث الصعوبة بالترتيب نفسه تقريباً.

يبدأ الاختلاف عند أفق التوقع. يعتقد نحو ربع الأمريكيين وربع الموظفين أن الذكاء الاصطناعي قادر اليوم على تصميم بحث علمي وإجرائه ونشره. وخلال عام، بحسب تقدير 9 من كل 10 موظفين، سيصبح ذلك ممكناً. أما بين الأمريكيين فيعتقد ذلك 38%. لكن اللافت أكثر هو أمر آخر: بحسب المهمة، يؤكد ما بين 19% و40% من الأمريكيين أن الذكاء الاصطناعي لن يتقنها أبداً. وبين موظفي Anthropic لا تتجاوز نسبة من يجيبون بذلك 2%.

تجربة الاستخدام تفسّر الفجوة جزئياً فقط:

• يتوقع 96% من الموظفين أن ينفذ الذكاء الاصطناعي سبع مهام على الأقل من الثماني بحلول 2030؛
• بين الأمريكيين الذين يستخدمون الذكاء الاصطناعي بانتظام في العمل (نحو خُمس العيّنة) تبلغ النسبة 56%؛
• بين جميع البالغين الأمريكيين تبلغ 41%؛
• بين من لم يستخدموا الذكاء الاصطناعي قط تبلغ 28%؛
• يقول 59% من الموظفين و26% من الأمريكيين الذين يستخدمون الذكاء الاصطناعي في العمل إن المهمة التي يناسبها الذكاء الاصطناعي تستغرق ربع الوقت أو أقل.

العمل الشخصي والبطالة

حين يتعلق السؤال بمهنة المشارك نفسه، تتسع الفجوة. ففي المتوسط يتوقع موظفو Anthropic أن يتمكن الذكاء الاصطناعي بحلول 2030 من أداء 75% من عملهم الحالي. أما العاملون الأمريكيون عموماً فيذكرون 28%. ومن يبنون النماذج المتقدمة ويستخدمونها يومياً يرون أبعد وأسرع. ويبدو من نص الدراسة أنهم يُسقطون ذلك على أنفسهم دون أوهام كبيرة.

أما أهم ما في الدراسة فيتعلق بسوق العمل. فمن يتوقعون أن يتولى الذكاء الاصطناعي حصة أكبر من عملهم يتوقعون أيضاً بطالة أعلى. وهذه العلاقة قائمة في المجموعتين. بل إن المجموعتين، عند المستوى نفسه المتوقع لأتمتة العمل الشخصي، تذكران مستوى بطالة متقارباً. ويبدو أن اختلاف التوقعات ناتج عن اختلاف الافتراضات بشأن سرعة التقدم. أما منطق «عملي سيُؤتمت، إذن ستزداد البطالة» فهو واحد لدى الجميع.

وفي المقدمة يشير المؤلفون أيضاً إلى سيناريو أكثر راديكالية: قد تتمكن النماذج المستقبلية من بناء خلفاء لها بنفسها. ويرون أن نموذج التحسين التكراري هذا كان سيسرّع التقدم أكثر. أما مدى سرعة حدوث ذلك وحجمه فغير واضح.

كيف نقرأ هذه الأرقام

لا تعبّر عيّنة موظفي Anthropic عن رأي القطاع. فهذه شركة يعتمد عملها على الإيمان بسرعة التقدم. ولم ترد أحجام العيّنات وتفاصيل اختيارها في المقطع المتاح، لذا ينبغي مقارنة المجموعتين مع مراعاة هذا التحفظ. لكن البيانات قيّمة بوصفها لمحة عن آراء الأشخاص الأقرب إلى النماذج المتقدمة: فنسبة 91% عند معيار نوبل تُظهر مدى اختلاف أفق التوقعات داخل المختبرات عنه لدى الجمهور.

والاستنتاج عملي للشركات وصنّاع القرار. فإذا استند التخطيط للتوظيف أو إعادة التأهيل أو التنظيم إلى توقعات العاملين العاديين، فإنه يخاطر بأن يجد نفسه في موقع اللاحق بالركب. وإذا استند إلى توقعات المختبرات، فإنه يخاطر بالمبالغة في تقدير السرعة. والأجدى بناء سيناريوهات عند طرفي هذا النطاق، ومتابعة إشارات قابلة للقياس، مثل الحصة الفعلية من الوقت الموفَّر في إنجاز المهام. وتمثّل نسبتا 26% مقابل 59% هنا مؤشراً عملياً للتحقق من أي التوقعات ستبدأ بالتحقق.