لوحة معلومات «كانارية» من جامعة ستانفورد و ADP: انخفاض العمالة الناشئة المعرضة للأتمتة بنسبة 3.8% مقابل ارتفاع 2% للعمالة غير المعرضة
مع ارتفاع الدخل ومعدلات اعتماد الذكاء الاصطناعي، تزداد نسبة «التعزيز»... كوريا الجنوبية تسجل أكبر انخفاض في نسبة الأتمتة بمقدار 5.7 نقطة مئوية
![صورة تم إنشاؤها بواسطة الذكاء الاصطناعي [الصورة=جيميناي]](https://image.ajunews.com/content/image/2026/08/26/20260826145348591725.png)
ظهرت بيانات قياسية تُثبت أن الفئات المهنية التي تستخدم الذكاء الاصطناعي كأداة «تعزيز» وتعاون تتمتع باستقرار التوظيف، بينما تشهد الفئات المهنية التي توكل العمل «كاملاً» إلى الذكاء الاصطناعي انخفاضاً فعلياً في التوظيف الناشئ. لطالما ظلت التمييزات بين الأتمتة والتعزيز محصورة في الدراسات الاستقصائية والأطر النظرية، غير أن تأثير هذا التمييز على التوظيف الفعلي—الذي تم تأكيده بواسطة بيانات الأجور الحقيقية—يستحق الاهتمام الخاص.
بحسب «لوحة معلومات كانارية»، التي أطلقتها جامعة ستانفورد ومعهدها لدراسات الاقتصاد الرقمي بالتعاون مع شركة إدارة الأجور الأمريكية ADP Research في 26 أغسطس، انخفضت نسبة توظيف العاملين الناشئين (22-25 سنة) العاملين في فئات مهنية ذات تعرض مرتفع للذكاء الاصطناعي بنسبة 3.8% سنوياً، بينما شهدت العاملين الناشئين في فئات مهنية منخفضة التعرض ارتفاعاً بنسبة 2% سنوياً.
تتسع هذه الفجوة باستمرار: من 2.8% سنوياً في أبريل 2024 إلى 4% سنوياً حالياً، مع توسع شهري بمقدار 0.5 نقطة مئوية تقريباً—وهي نمط ظل مستمراً دون انقطاع لما يقرب من أربع سنوات، كما أوضح فريق البحث. وقال البروفيسور إريك برينيولفسون: «مهما كان السبب، فإن هذا الاتجاه لا يزول».
يبرز الجزء الأكثر لفتاً للانتباه في هذا البحث من خلال التحليل المقارن لبيانات استخدام الذكاء الاصطناعي من شركة Anthropic («مؤشرات Anthropic الاقتصادية»). وجد الفريق البحثي أن انخفاض التوظيف الناشئ ظهر فقط في الفئات المهنية التي تستخدم الذكاء الاصطناعي بأسلوب «الأتمتة»، بينما لم يظهر في الفئات التي تستخدمه بأسلوب «التعزيز».
بعبارة أخرى: المؤسسات التي تستخدم الذكاء الاصطناعي كأداة دعم ومساعدة لم تتأثر سلبياً في التوظيف الناشئ، بينما المؤسسات التي تفوض العمل بشكل كامل إلى الذكاء الاصطناعي شهدت انخفاضاً في التوظيف الناشئ. شدد الفريق البحثي على أن طريقة استخدام الذكاء الاصطناعي مهمة حقاً.
تتوافق هذه النتائج التجريبية مع الأطر النظرية الأكاديمية التي تميز بين الأتمتة والتعزيز. قدم فريق بحثي من جامعة ستانفورد—الذي يضم البروفيسور برينيولفسون—إطاراً يقيم إمكانيات الأتمتة والتعزيز للذكاء الاصطناعي عبر 844 مهمة و104 مهنة، باستخدام قاعدة بيانات O*NET للمهن من وزارة العمل الأمريكية.
يتمثل جوهر هذا الإطار في أن المهام ذات إمكانية أتمتة مرتفعة تحمل خطر استبدال كبير عند تطبيق الذكاء الاصطناعي، بينما المهام ذات إمكانية تعزيز مرتفعة تسمح للذكاء الاصطناعي بمعالجة العناصر البسيطة والمتكررة فقط، مما يترك مجالاً للعامل لخلق قيمة إضافية.
في سياق هذا الاتجاه، تظهر كوريا الجنوبية كدولة تحول استخدام الذكاء الاصطناعي بسرعة من الأتمتة نحو التعزيز. بحسب تحليل نشرته معهد سياسات الاقتصاد الخارجي (KIEP) في أوائل هذا العام باستخدام مؤشرات Anthropic الاقتصادية، انخفضت نسبة استخدام الأتمتة بالذكاء الاصطناعي في كوريا الجنوبية من 44.5% في أغسطس 2025 إلى 38.8% في 2026، بانخفاض قدره 5.7 نقطة مئوية. وفي المقابل، ارتفعت نسبة التعزيز من 55.5% إلى 61.2%.
شهدت كل من اليابان (43.3% إلى 38.6%) وتايوان (46.6% إلى 40.9%) وسنغافورة (45.3% إلى 39.6%) انخفاضات موازية في نسب الأتمتة خلال الفترة ذاتها، غير أن انخفاض كوريا الجنوبية كان الأكبر بين هذه الدول الأربع.
يظهر هذا الاتجاه بشكل متسق في المقارنات بين الدول أيضاً. وفقاً لتقرير مؤشرات Anthropic الاقتصادية الذي نشرته الشركة العام الماضي، تفضل الدول ذات مستويات دخل ومعدلات اعتماد ذكاء اصطناعي منخفضة أسلوب الأتمتة الذي يفوض العمل بالكامل، بينما تزيد الدول ذات مستويات دخل ومعدلات اعتماد مرتفعة سريعاً من نسبة أسلوب التعزيز القائم على التعلم والتكرار. حتى بعد السيطرة على الاختلافات في الهيكل الوظيفي بين الدول، تُظهر البيانات علاقة ارتباط واضحة: مع كل زيادة بنسبة 1% في معدل استخدام الذكاء الاصطناعي للفرد، ينخفض معدل الأتمتة بحوالي 3%.
* تمت ترجمة هذا المقال تلقائيًا بواسطة الذكاء الاصطناعي.