قوة العمل الأمريكية في أمسّ الحاجة إلى إصلاح شامل للبيانات
هذه بداية مقال أطول.
المحتوى: “
اشترك في نشرة Smarter Faster
نشرة أسبوعية تعرض أهم الأفكار من أذكى الناس
”
قبل بضع سنوات، جادلت بأن الولايات المتحدة في أمسّ الحاجة إلى خدمة بيانات وطنية. وكما كتبت آنذاك، لم يكن من الممكن للمؤسسين أن يتوقعوا هشاشة نظام القياس العام الوطني لدينا، حتى لو كانوا يعلمون أن جمع البيانات لتحديد التمثيل كان ضرورياً لكي يكون للمحكومين صوت في حكومتهم.
لقد أكدت السنوات التي تلت الحاجة إلى نهج جديد لإنتاج البيانات العامة. حتى مكتب الميزانية في الكونغرس (CBO)، وهي وكالة اتحادية مكلفة بإنتاج البيانات لتوجيه الكونغرس، قامت هذا العام بزيادة كبيرة في أرقام تعداد السكان upped Census population figures في تطوير تقديراتها السكانية الخاصة. وقد أثرت التقديرات المنقحة للهجرة من قبل مكتب الميزانية في الكونغرس [[LINK11]]immigration estimates [[LINK11]] بشكل كبير على توقعاتها للسكان، ومشاركة القوى العاملة، والإنفاق الاستهلاكي، والدخل الشخصي، مع آثار كبيرة على توقعات الإيرادات الحكومية. والبيانات الدقيقة ليست مهمة للكونغرس فقط: بل يعتمد الاحتياطي الفيدرالي أيضًا على بيانات كل من التوظيف والإنفاق عند اتخاذ قرارات أسعار الفائدة التي تؤثر على قطاعات واسعة من الاقتصاد، من المستأجرين ومشتري المنازل إلى الشركات التي تجمع رؤوس الأموال.
الخبر السيئ هو أن بيانات التعداد السكاني ليست أفضل بالنسبة للذكاء الاصطناعي مما هي عليه بالنسبة لتقديرات عدد السكان. إن نهج مكتب التعداد هو إجراء استطلاعات للرأي للشركات باستخدام منهجية قديمة، ويعتمد أساسًا على مسؤول في شركة للإجابة على أسئلة حول تأثير الذكاء الاصطناعي كجزء من استطلاع رأي من 52 صفحة حول أعمالهم. ليس من المستغرب أن الأرقام الواردة في تقرير حديث لمكتب التعداد تعكس معدلًا منخفضًا لاستخدام الذكاء الاصطناعي في الشركات – أقل من 5 بالمائة، بل وأقل من ذلك في استطلاع رأي “عيني“.
ومع ذلك، وكما هو الحال مع بيانات السكان، فإن البيانات الدقيقة والوقتية حول تأثير الذكاء الاصطناعي على الوظائف ضرورية لاقتصاد مزدهر. فالوظائف هي أساس مجتمعاتنا، وسوق العمل المحلي هو المكان الذي تتصل فيه الشركات بالعمال، ويجد فيه الناس فرص العمل. ويمكن أن تكون المعلومات غير الموثوقة حول اتجاهات الوظائف لها عواقب وخيمة على أصحاب العمل والموظفين على حد سواء.
تخيل مديرًا في شركة تضم ألف عامل يحاول الإجابة على السؤال ب حول ما إذا كان الذكاء الاصطناعي قد زاد أو قلل أو لم يؤثر على مهارات عماله. أو السؤال ج، حول المهارات العلمية للموظفين. ثم فكر فيما إذا كانت جودة الردود ستكون مدخلًا موثوقًا لاتخاذ القرارات بشأن تأثير استثمارات القوى العاملة المحلية في مجال الذكاء الاصطناعي.
يؤكد مسح حديث على إلحاح هذه المشكلة: حيث أفاد 64 بالمائة من الطلاب الذين سيتخرجون في عام 2027 بأن الذكاء الاصطناعي قد أثر بالفعل على خططهم الأكاديمية. ومع ذلك، يقوم هؤلاء الطلاب باستثمارات تعليمية بالغة الأهمية بناءً على معلومات قديمة أو غير دقيقة حول آفاق الوظائف المستقبلية.
لا يمكننا أن نسمح بتكرار أخطاء الماضي، مثلما حدث عندما أغفلنا تأثير فقدان فرص العمل في مجال التصنيع على الريف الأمريكي، وتقصّرنا في سنّ سياسات من شأنها أن تخفف وطأة هذه الصدمة. لبناء مستقبل مزدهر، نحتاج إلى بيانات محلية وفي وقتها وعملية تُمكّن الأفراد من اتخاذ خيارات وظيفية مدروسة، والشركات من الازدهار.
كما جادلتُ باستمرار، يجب إنشاء بيانات وأدلة وإحصائيات جديدة خارج نطاق الحكومة. يوجد العديد من الأشخاص الأكفاء الذين يعملون في الحكومة الفيدرالية، لكن البيروقراطية لا تستطيع أن تكون رشيقةً في توظيف ودفع رواتب الأشخاص المناسبين، وفي ترقية بنيتها التحتية الحاسوبية، وفي الحصول على الموافقات والتمويل. بالنسبة للمجالات سريعة التطور مثل الذكاء الاصطناعي، يجب أن يتولى القطاعان الخاص وغير الربحي خارج الحكومة زمام المبادرة في مجال الابتكار، وأن تستفيد الحكومة لاحقاً من خلال دمج ما يتم تعلمه في سلسلة البيانات التي تنتجها. يجب إنشاء كيان جديد ومستقل.
يتضح بشكل متزايد أن هذا يجب أن يكون مركزًا جديدًا للبيانات والأدلة خارج الحكومة الفيدرالية. يجب تصميم المركز لضمان أن تكون النتائج عصرية ومرنة وقائمة على الطلب. يجب أن يستجيب للحوافز المفقودة ضمن نظام البيانات الفيدرالي الحالي حتى يتمكن من الاستجابة للاحتياجات الجديدة. وهذا يعني أن المركز الجديد يجب أن يكون ممولاً بشكل مستقل وغير حزبي، مكلفًا باستضافة البيانات بشكل آمن ودعم البرامج والبحوث بأدوات ورؤى قائمة على الطلب من الأسفل إلى الأعلى للشركات والعمال والحكومات.
لقد وضعت العديد من المؤسسات الناجحة سوابق. خذ على سبيل المثال معهد أوربان Urban Institute ومعهد MDRC MDRC المحترمين للغاية. تأسست كل مؤسسة بتمويل مشترك من وكالة حكومية ومؤسسة خيرية لإجراء بحوث وتحليلات مستقلة. وفي حين أن هيكل التمويل قد يكون متشابهاً، إلا أن تصميم المركز سيعكس واقعنا الجديد. وسيقوم مثل هذا المركز بما يلي:
استخدام البيانات الحديثة — يجب أن يبدأ المركز بالحصول على بيانات أفضل حول أثر الذكاء الاصطناعي على الوظائف. تنشر الشركات آلاف الإعلانات يوميًا حول الوظائف المتاحة، واحتياجات المهارات، ونطاقات الرواتب. ينشر العمال آلاف السير الذاتية يوميًا حول مهاراتهم، وخبرتهم، ورواتبهم المطلوبة. من خلال تحليل إعلانات الوظائف والسير الذاتية، سيقدم المركز رؤى محلية للشركات والعمال وصناع السياسات. ستساعد هذه البيانات الشركات على تحسين الموقع والرواتب، وتمكين العمال من اكتساب المهارات المطلوبة، وتمكين صناع السياسات من تخصيص أموال التدريب بكفاءة. لقد وضعت المبادرات على مستوى الولايات في نيو جيرسي وأركنساس وتكساس [[LINK22]] الأساس بالفعل [[LINK22]].
تأكد من صحة البيانات — يجب التحقق من بيانات مصادر متعددة وتوحيدها. يجب أن يدعم المركز اتحادًا من أصحاب المصلحة لتصميم وإدخال بنى بيانات ومعلومات وصفية عالمية، ووضع أُطر قانونية مشتركة، ووضع معايير تقنية أساسية، وإنشاء عمليات لحماية الخصوصية يمكن أن تبسط بسرعة وتُحسّن الوصول إلى مصادر البيانات الجديدة واستخدامها في جميع أنحاء البلاد. يجب أن تُلتزم الأدوات التي يتم تطويرها بتلك المعايير القابلة للتشغيل البيني، حتى يمكن إعادة إنتاج أفضل الأفكار وتوسيع نطاقها في جميع أنحاء البلاد.
جمع أفضل العقول في العالم — يجب أن يجمع المركز أفضل العقول في العالم من خلال زمالات، وتدريب، ومسابقات. وتكليفهم الأولي هو وصف تأثير الذكاء الاصطناعي على الوظائف بالنسبة للعمال، والشركات، ومقدمي التدريب، والمشرعين. وسيكلفون بإنتاج أدوات مفتوحة المصدر لبناء بيانات متطورة وتحليل قابل للتكاثر والإعادة — مثل Underwriters Labs للمصلحة العامة. وتوجد بالفعل أسس لهذه البنية التحتية. فقد قام معهد أبحاث الابتكار والعلوم ببناء نظام نموذجي يقيس الأثر الاقتصادي للاستثمارات الفيدرالية في البحث والتكنولوجيا. وقد تم تصميم المنصة الوطنية للبيانات، التي أنشأها بالاشتراك مركز سان دييغو للحاسوب العملاق ومعهد الحوسبة العلمية والتصوير بجامعة يوتا Scientific Computing and Imaging Institute، و ممولة من قبل مشروع موارد البحوث الوطنية للذكاء الاصطناعي التجريبي National AI Research Resources، لدعم نظام بيئي وطني للبيانات الموحدة بأدوات سير عمل حديثة ووصول منصف.
أنْ تُدارَ بِحَسَبِ الطَّلَبِ — وعلى الرغم من أنَّ البداية قد تكون بالذكاء الاصطناعي وسوق العمل، إلّا أنَّه ينبغي تصميم المركز لكي يستجيب للمتطلبات المتغيرة والاحتياجات ذات الأولوية العالية. ويمكن أن تكون الزمالات، والمجموعات الاستشارية، والتفاصيل، أو دورات التدريب، كلها وسائل لجلب أشخاص وأفكار جديدة لتطوير أدوات وقياسات جديدة بطرق مفيدة، وشفافة، وقابلة للتفسير، وقابلة للفهم، وعادلة.
يمكن للبيانات الجيدة أن توفر علامات طريق لصانعي السياسات لرسم مسارات تُؤدي فيها الذكاء الاصطناعي إلى وظائف جيدة، وليس إلى فقدان الوظائف. أصبح من الممكن الآن تتبع أثر الذكاء الاصطناعي على الوظائف من خلال تتبع استثمارات الذكاء الاصطناعي في البحوث الجامعية إلى توظيف الشركات. أصبح الآن في نطاق الاحتمال إنتاج بيانات عالية الجودة، وفي الوقت المناسب، ومحلية، وقابلة للتطبيق لضمان أن تؤدي الصدمات الطلبية الضخمة، مثل قانون الرقائق والعلوم أو قانون خفض التضخم، إلى وظائف ذات أجور أعلى وأكثر استقرارًا. وهذا ينطوي على مراقبة الأرباح والعمالة والطلب على المهارات بالنسبة لأصحاب العمل الذين يعتمدون بشكل مكثف على أبحاث الذكاء الاصطناعي. يمكن أن تعزز هذه البيانات صنع السياسات الفيدرالية من خلال إعلام استخدام أفضل البيانات والقياسات والأساليب.
كما قال الاقتصادي هيرب ستاين، “إذا كان هناك شيء لا يمكن أن يستمر إلى الأبد، فسيتوقف“. نحن نقترب من نقطة التوقف. نظام البيانات الحالي قديم، ومكلف، وفي أزمة. لا يمكننا الاستمرار في اتخاذ القرارات بشكل أعمى. سيتطلب المركز الجديد استثمارات جديدة، ولكن في هذا الوضع، من المرجح أن يكلف البناء الجديد أقل بكثير من الاعتماد على البديل القديم. والأهم من ذلك، أن قيمة تطوير أسس عصرية ومرنة جديرة بالثقة وفي متناول الجميع لا تقدر بثمن لتعزيز ازدهار أمتنا وفرصة الأفراد لتحقيق الحلم الأمريكي.
