كشفت دراسة حديثة عن تأثير الذكاء الاصطناعي التوليدي، مثل ChatGPT وأدوات إنشاء الصور، على منصات العمل الحر موضحة تغيرات جذرية في سوق العمل الرقمي.
الدراسة، التي أُجريت باستخدام بيانات لأكثر من 1.3 مليون إعلان وظيفي على منصات العمل الحر بين يوليو 2021 ويوليو 2023، سلطت الضوء على انخفاض الطلب على بعض الوظائف وزيادة المنافسة بين المستقلين.
تأثير الذكاء الاصطناعي على منصات العمل الحر والوظائف التكرارية
أظهرت الدراسة انخفاضًا بنسبة 21% في الطلب على الوظائف التي تعتمد على المهام التكرارية والقابلة للأتمتة، مثل الكتابة وتطوير البرمجيات، خلال الأشهر الثمانية التي أعقبت إطلاق ChatGPT. ومن بين النتائج البارزة:
انخفاض بنسبة 30.37% في وظائف الكتابة مثل التحرير والتدقيق.
تراجع بنسبة 20.62% في تطوير التطبيقات والمواقع.
انخفاض بنسبة 10.42% في الوظائف الهندسية.
هذا الانخفاض يعكس قدرة الذكاء الاصطناعي على أتمتة المهام الروتينية، مما يقلل من الحاجة إلى المستقلين لهذه المهام.
زيادة المنافسة في منصات العمل الحر
نتيجة لانخفاض عدد الوظائف، ارتفعت المنافسة بين المستقلين على منصات العمل الحر الرقمية. كما أشارت الدراسة إلى أن الوظائف المتبقية أصبحت أكثر تعقيدًا وتقدم أجورًا أعلى، ما يعكس تحولًا في طبيعة المهارات المطلوبة.
كيف يؤثر الذكاء الاصطناعي على منصات العمل الحر
الذكاء الاصطناعي في تصميم الجرافيك والنمذجة ثلاثية الأبعاد
أدوات إنشاء الصور مثل DALL-E 2 وMidJourney وStable Diffusion كان لها تأثير كبير، حيث شهدت وظائف تصميم الجرافيك والنمذجة ثلاثية الأبعاد انخفاضًا بنسبة 17% بعد إطلاق هذه الأدوات. يعكس هذا الانخفاض قدرة الأدوات على تقديم حلول أسرع وأكثر فعالية مقارنة بالعمل البشري.
اعتمدت الدراسة على بيانات من Google Trends لتقييم وعي السوق باستخدام أدوات الذكاء الاصطناعي. ووجدت أن ارتفاع البحث عن ChatGPT ارتبط بانخفاض الطلب على الوظائف ذات الصلة، مما يدل على إدراك أصحاب العمل لقدرة الذكاء الاصطناعي على استبدال المهام التكرارية.
ما هو مستقبل منصات العمل الحر في ظل الذكاء الاصطناعي؟
مع تزايد استخدام الذكاء الاصطناعي، يُتوقع أن تتغير طبيعة الوظائف المطلوبة. الوظائف التي تتطلب التفكير النقدي والإبداع والذكاء العاطفي قد تصبح أكثر أهمية في المستقبل. في الوقت ذاته، ستظهر فرص جديدة للعمل الحر ترتبط باستخدام وإدارة تقنيات الذكاء الاصطناعي.
توصيات للعمال وأصحاب العمل
للمستقلين: التركيز على اكتساب مهارات تكمل قدرات الذكاء الاصطناعي.
لأصحاب العمل: تبني استراتيجيات متوازنة تجمع بين التكنولوجيا والمهارات البشرية.
للحكومات والمؤسسات: تقديم برامج تدريبية لدعم العمال المتأثرين بهذه التحولات.
المصدر
الدراسة بعنوان “Who Is AI Replacing? The Impact of Generative AI on Online Freelancing Platforms”
وتم اجراءها عن طريق:
جامعة هارفارد – كلية إدارة الأعمال (Harvard Business School).
معهد DIW ببرلين – ومعهد التكنولوجيا بجامعة برلين التقنية (DIW Berlin and Technische Universität Berlin).
كلية إدارة الأعمال بجامعة إمبريال كوليدج لندن (Imperial College London Business School).
تسعى مايكروسوفت لإحداث نقلة نوعية في تقنيات الذكاء الاصطناعي الخاصة بـ365 Copilot، حيث تعمل على تقليل اعتمادها على نماذج OpenAI GPT واستكشاف نماذج أخرى لتعزيز الكفاءة وخفض التكاليف.
لطالما كانت نماذج GPT من OpenAI عنصراً أساسياً في تشغيل خدمات 365 Copilot. لكن وفقاً لتقرير من رويترز، تسعى مايكروسوفت لتقليل هذا الاعتماد بسبب التحديات المرتبطة بالتكلفة والسرعة، خاصة مع تزايد احتياجات المؤسسات.
صرّح متحدث باسم مايكروسوفت أن الشركة تعتمد على نماذج متنوعة حسب طبيعة المنتج والخدمة، مؤكداً أن OpenAI تظل شريكاً رئيسياً في تطوير النماذج المتقدمة.
تعزيز الابتكار لخدمة المؤسسات والمستهلكين
تهدف هذه الخطوة إلى تمكين مايكروسوفت من تقديم حلول مرنة وكفاءة عالية تتماشى مع تطلعات العملاء. من خلال تنويع النماذج، يمكن لمايكروسوفت أن تضمن مواكبة متطلبات السوق وتحقيق ريادة في مجال تقنيات الذكاء الاصطناعي.
يبدو أن مايكروسوفت تسير بخطوات واثقة نحو مستقبل تقني متجدد، حيث تضع الابتكار وكفاءة الخدمة في صدارة أولوياتها. هذه الاستراتيجية ستُساهم في تعزيز قدراتها على تقديم أدوات متطورة تلبي احتياجات المستخدمين بكافة شرائحهم.
تعرض روبوت الدردشة الآلي الشهير ChatGPT لانقطاع مفاجئ مساء الخميس، مما أدى إلى تعطل الخدمة على مستوى العالم وإعاقة وصول المستخدمين. واجه العديد من المستخدمين صعوبات في التفاعل مع الروبوت، حيث ظهرت رسالة تشير إلى وجود “خطأ في الخادم الداخلي”.
انقطاع جديد لخدمات ChatGPT يثير التساؤلات حول الاستقرار التقن
بدأت التقارير عن الانقطاع حوالي الساعة العاشرة مساءً بتوقيت مكة المكرمة، وازدادت بسرعة وفقًا لبيانات موقع Down Detector، المتخصص في تتبع أعطال الخدمات الإلكترونية.
انقطاع جديد لخدمات ChatGPT يثير التساؤلات حول الاستقرار التقن
بحلول الساعة العاشرة والنصف مساءً، نشرت شركة OpenAI تحديثًا على صفحة “حالة الخدمة”، أكدت فيه أن خدمات ChatGPT، واجهة برمجة التطبيقات (API)، ونموذج تحويل النص إلى فيديو Sora يعانون من معدلات خطأ مرتفعة.
أوضحت OpenAI في تحديث لاحق أن السبب وراء المشكلة يعود إلى “مزود خدمة خارجي” دون تحديد الجهة المسؤولة. أكدت الشركة أنها تعمل على مراقبة الوضع عن كثب لكنها لم تقدم جدولًا زمنيًا محددًا لاستعادة الخدمة.
يأتي هذا الانقطاع كواحد من سلسلة من الأعطال التي واجهها ChatGPT في الأشهر الأخيرة. على سبيل المثال، بعد إطلاق أداة Sora المخصصة لمشتركي ChatGPT في وقت سابق من هذا الشهر، توقفت كافة خدمات OpenAI لعدة ساعات.
تكرار هذه الأعطال يثير تساؤلات ملحّة حول استقرار ChatGPT وقدرة البنية التحتية لـ OpenAI على تلبية احتياجات مئات الملايين من المستخدمين عالميًا.
مع كل انقطاع، تتجدد المخاوف بشأن استقرار خدمات ChatGPT، خاصةً مع تنامي قاعدة المستخدمين واعتمادهم الكبير على هذه الأدوات. سيكون على OpenAI مواجهة التحديات التقنية لتعزيز ثقة المستخدمين وتحقيق استقرار أكبر لخدماتها المستقبلية.
شهد روبوت ChatGPT تطورًا ملحوظًا في مهارات إنتاج الأكواد البرمجية، مما أثار اهتمام الباحثين والمطورين حول العالم. ومع ذلك، لا تزال هناك تساؤلات حول موثوقيته في المهام البرمجية، وقدرته على اكتشاف الأخطاء وتصحيحها. في هذا المقال، نستعرض دراسة حديثة أجرتها جامعة جيجيانغ حول أداء ChatGPT في البرمجة، مع التركيز على التحديات والتحسينات الممكنة.
ChatGPT في البرمجة بين الدعم والتحديات
أظهرت الدراسة التي قادتها الأستاذة المساعدة Xing Hu نتائج متباينة عند اختبار نموذج GPT-3.5 في إنشاء الأكواد البرمجية. وأبرز النتائج:
ChatGPT في البرمجة بين الدعم والتحديات
معدل نجاح 57% في إنتاج أكواد صحيحة تؤدي المهام المطلوبة.
معدل نجاح 73% في إنشاء أكواد خالية من الثغرات الأمنية.
معدل نجاح 70% في إصلاح الأخطاء البرمجية.
على الرغم من هذه النتائج الإيجابية نسبيًا، إلا أن الأداء كان دون المستوى المطلوب في بعض الحالات، مما يشير إلى وجود تحديات تستدعي الحذر.
القدرة على التحقق من دقة الأكواد البرمجية
ركز الباحثون في الدراسة على تقييم قدرة ChatGPT على التحقق من صحة الأكواد البرمجية التي ينتجها باستخدام طريقتين: