فجوة التوقعات بشأن الذكاء الاصطناعي

فجوة التوقعات بشأن الذكاء الاصطناعي

Szymon Sacher, Tess Cotter, Charles I. Jones, Anton Korinek, Peter McCrory

النتائج الرئيسية

1. يتوقع البالغون في الولايات المتحدة أن تتقدم قدرات الذكاء الاصطناعي بسرعة في السنوات المقبلة؛ ويتوقع موظفو Anthropic تقدمًا أسرع حتى؛ إذ يتوقع 39% من البالغين في الولايات المتحدة و91% من الموظفين أن يتمكن الذكاء الاصطناعي من تحقيق اكتشاف بمستوى نوبل بحلول عام 2030.
2. يتوقع موظفو Anthropic مكاسب إنتاجية أكبر بكثير من الذكاء الاصطناعي في المهام التي يصلح لها بشكل جيد. بين البالغين في الولايات المتحدة الذين يستخدمون الذكاء الاصطناعي في العمل، يقول 26% إن مهمة ما تستغرق ربع الوقت أو أقل باستخدام الذكاء الاصطناعي، مقارنة بـ 59% من موظفي Anthropic.
3. أما فيما يتعلق بوظائفهم الخاصة، فيتوقع أكثر من نصف موظفي Anthropic أن يتمكن الذكاء الاصطناعي من إنجاز 80% على الأقل من عملهم الحالي بحلول عام 2030، مقارنة بـ 5% من العاملين في الولايات المتحدة.
4. بين كل من العاملين في الولايات المتحدة وموظفي Anthropic، يتوقع الأشخاص الذين يرون أن الذكاء الاصطناعي سيؤدي المزيد من عملهم مستقبلًا معدلات بطالة أعلى. ورغم وجود اختلافات في المعتقدات حول القدرات المستقبلية، فإن العلاقة المدركة بين كيفية تغيير الذكاء الاصطناعي لوظيفة الفرد نفسها والبطالة الأوسع متشابهة جدًا لدى المجموعتين.
   

المقدمة

كيف سيعيد الذكاء الاصطناعي تشكيل الاقتصاد في السنوات المقبلة؟ إن قدرات الذكاء الاصطناعي تتقدم بسرعة، واحتمال أن تتمكن نماذج الذكاء الاصطناعي المستقبلية من بناء خلفائها بنفسها (التحسين الذاتي التكراري) قد يسرّع وتيرة التقدم أكثر. غير أن سرعة تحقق ذلك ومداه غير واضحين، فالتوقعات تتفاوت تفاوتًا واسعًا وتثير جدلًا حادًا.

ما المصدر الجوهري للخلاف حول الأثر المستقبلي للذكاء الاصطناعي على الاقتصاد؟ هل هو في المقام الأول بسبب اختلاف المعتقدات حول سرعة تحسن قدرات الذكاء الاصطناعي؟ أم أنه يعكس خلافًا حول السرعة والشكل الذي تترجم به تلك القدرات إلى تبنٍّ في العالم الواقعي؟ وأي الآراء حول المسار المستقبلي للذكاء الاصطناعي تتسق مع نمو اقتصادي سريع؟

تقدم هذه المذكرة أدلة مسحية جديدة حول هذه الأسئلة. في أغسطس 2026، أجرينا استبيانًا لمجموعتين: عينة من البالغين في الولايات المتحدة ممثلة وطنيًا، وموظفي Anthropic.¹ غطت الأسئلة، من بين أمور أخرى، قدرات الذكاء الاصطناعي، ومدى انتشار استخدامه، وكم الوقت الذي يوفره، ومدى استقلاليته، وصعوبة إيجاد عامل فقد وظيفته عملًا في مهنة مختلفة.² يبنى موظفو Anthropic الذكاء الاصطناعي الرائد ويستخدمونه كل يوم. لذا يُظهر الاستبيان الثاني كيف يتوقع الأشخاص الأقرب إلى هذه التقنية مستقبلها، سواء من حيث القدرات أو من حيث الأثر الاقتصادي الأوسع.

نعرض فيما يلي النتائج الرئيسية. أولًا، تتفق المجموعتان إلى حد كبير حول ما يستطيع الذكاء الاصطناعي فعله اليوم، لكنهما تختلفان حول وتيرة التقدم المستقبلي. يتوقع موظفو Anthropic أن تتقدم القدرات أسرع، وأن يُستخدم الذكاء الاصطناعي على نطاق أوسع وبمشاركة بشرية أقل، وأن يكون الوقت الذي يوفره في المهمة أكبر بكثير. على سبيل المثال، يتوقع 91% من الموظفين أن يتمكن الذكاء الاصطناعي من تحقيق اكتشاف بمستوى نوبل بحلول عام 2030، مقارنة بـ 39% من البالغين في الولايات المتحدة.

ثانيًا، هناك اختلافات حادة فيما يتعلق بوظائف الناس الخاصة. في المتوسط، يتوقع الموظفون أن يتمكن الذكاء الاصطناعي من إنجاز 75% من عملهم الحالي بحلول عام 2030، مقارنة بـ 28% لإجمالي العاملين في الولايات المتحدة.

ثالثًا، تبدو المجموعتان تفكران في سوق العمل بطريقة متشابهة: الأشخاص الذين يتوقعون أن يؤدي الذكاء الاصطناعي المزيد من عملهم مستقبلًا يتنبأون ببطالة أعلى. وعند المستوى نفسه من الأتمتة المتوقعة للذكاء الاصطناعي لعملهم الخاص، تتنبأ كلتا المجموعتين بمعدل بطالة متقارب تقريبًا.

ما يتوقع الناس أن يفعله الذكاء الاصطناعي

القدرات

نبحث أولًا التوقعات حول قدرات الذكاء الاصطناعي. سألنا متى سيتمكن الذكاء الاصطناعي من أداء كل من ثماني مهام بمستوى مهني ماهر، بدءًا من كتابة رسائل البريد الإلكتروني الروتينية وصولًا إلى تحقيق اكتشاف علمي بمستوى نوبل. يتفق البالغون في الولايات المتحدة وموظفو Anthropic إلى حد كبير حول ما يستطيع الذكاء الاصطناعي فعله اليوم، لا سيما فيما يتعلق بالمهام الأكثر تعقيدًا. وترتب كلتا المجموعتين المهام تقريبًا بالترتيب نفسه من حيث الصعوبة (الشكل 1، اللوحة A).

تختلف المجموعتان حول مسار التقدم المستقبلي للذكاء الاصطناعي. على سبيل المثال، يرى نحو ربع البالغين في الولايات المتحدة وموظفي Anthropic أن الذكاء الاصطناعي يستطيع اليوم تصميم الدراسات العلمية وإجراؤها ونشر نتائجها. لكن بحلول العام المقبل، يتوقع 9 من كل 10 موظفين أن يصبح ذلك ممكنًا للذكاء الاصطناعي، مقابل 38% فقط لدى عامة الناس. وبحلول عام 2030، يتوقع 39% من البالغين في الولايات المتحدة أن يتمكن الذكاء الاصطناعي من تحقيق اكتشاف بمستوى نوبل (اللوحة C)، مقارنة بـ 91% من الموظفين. وما قد يكون الفارق الأكثر لفتًا للنظر هو أنه بحسب المهمة، يقول ما بين 19 و40% من البالغين في الولايات المتحدة إن الذكاء الاصطناعي لن يتمكن أبدًا من أداء مهمة معينة، مقارنة بحد أقصى 2% من الموظفين.

تُعكس الاختلافات في الآراء جزئيًا في اختلافات وتيرة استخدام الذكاء الاصطناعي. بين من يستخدمون الذكاء الاصطناعي في العمل بانتظام (نحو خُمس المستجيبين)، يتوقع 56% أن يتمكن الذكاء الاصطناعي من أداء سبع من المهام الثماني المذكورة على الأقل بحلول عام 2030. وهذا أعلى بكثير من مستواه بين جميع البالغين في الولايات المتحدة (41%) وبين من لم يستخدموا أداة ذكاء اصطناعي قط (28%)، لكنه لا يزال أقل بكثير من نظر الموظفين (96%).

التبني وعوائقه

لا يتحدد أثر الذكاء الاصطناعي على الاقتصاد بالقدرات الخام وحدها. فالأفراد والشركات يحتاجون إلى استخدام الذكاء الاصطناعي فعليًا، وهو ما يتطلب وقتًا وتجريبًا. من بين مهام العمل التي سيتمكن الذكاء الاصطناعي من أدائها، يتوقع الراشدون في الولايات المتحدة أن 42% منها ستُنجز بالذكاء الاصطناعي بحلول 2030. ويتوقع موظفو Anthropic انتشارًا أسرع بوضوح خلال السنوات القليلة المقبلة، مع استخدام الذكاء الاصطناعي في 65% من جميع المهام التي يمكن استخدامه فيها.

لفهم ما قد يعيق تبني الذكاء الاصطناعي في العمل، طلبنا من الراشدين في الولايات المتحدة اختيار ما يصل إلى ثلاثة عوائق من قائمة تضم تسعة عوائق يعتقدون أنها الأكبر. ويتوقع عامة الناس أن تفضيلات الناس وقواعدهم، أكثر من القيود التقنية، قد تكون ما يعيق التبني (الشكل 2). وكان "تفضيل العملاء التعامل مع شخص" هو العائق الأكثر اختيارًا، يليه "مخاوف خصوصية البيانات وأمنها"، ثم "عدم كون الذكاء الاصطناعي موثوقًا بما يكفي"، ثم "القوانين أو اللوائح أو المسؤولية القانونية".

من الجدير بالملاحظة أن الراشدين في الولايات المتحدة الذين يستخدمون الذكاء الاصطناعي بانتظام في العمل يضعون مخاوف خصوصية البيانات وأمنها في المرتبة الأولى (42% يعتبرونها من بين أكبر 3 عوائق، مقارنة بـ 37% بين البقية)، ويرون تفضيل العملاء التعامل مع البشر أقل أهمية بقليل (37% مقابل 42%).

ما مدى استقلالية الذكاء الاصطناعي

سيعتمد أثر الذكاء الاصطناعي على سوق العمل جزئيًا على ما إذا كان الذكاء الاصطناعي سينجز المهام المعقدة بشكل مستقل أو بالتعاون مع إنسان. فالأول يميل إلى إزاحة العمال البشريين. أما عندما يكمّل الذكاء الاصطناعي قدرات الإنسان، يصبح العمال أكثر إنتاجية. وللتعرف على الأتمتة المتوقعة مقابل التعزيز في عام 2030 لدى موظفي Anthropic وعامة الناس، سألنا كيف سيعمل الذكاء الاصطناعي والبشر معًا في مهام متنوعة تتراوح من صياغة رسائل البريد الإلكتروني إلى التعاقدات القانونية بحلول 2030. في Anthropic، يقول الغالبية العظمى من الموظفين إن الذكاء الاصطناعي سيُنجز المهام بحلول 2030 بمفرده أو مع عامل يقيّم العمل (الشكل 3). في المقابل، يتوقع 4 من كل 10 راشدين في الولايات المتحدة أن يقوم البشر بمعظم العمل بأنفسهم أو بمساعدة بعضها من الذكاء الاصطناعي.

توفير الوقت

يعتمد مقدار ما يرفعه الذكاء الاصطناعي من الإنتاج ليس فقط على المهام التي يمكنه أداؤها ومدى انتشار استخدامه، بل أيضًا على مدى سرعته وتفوقه في أدائها. فالتقنية التي تكون جيدة بما يكفي فقط ليحل محل العمال—ما يسميه أكيموغلو وريستريبو (2019) تقنية "متوسطة"—تزيح العمل دون زيادة كبيرة في الناتج المحلي الإجمالي. في المقابل، يمكن للتقنية التي تُنجز المهام بجزء صغير من التكلفة أو بجزء من الوقت أن ترفع الناتج المحلي الإجمالي بشكل ملموس.

لقياس التصورات حول الزيادة في الإنتاجية من الذكاء الاصطناعي، سألنا عامة الناس وموظفي Anthropic كم تستغرق مهمة يكون فيها الذكاء الاصطناعي مناسبًا لها تمامًا عند استخدام الذكاء الاصطناعي، مقارنة بأدائها بدونه. فالمهمة التي تُنجز في نصف الوقت تعادل مضاعفة الإنتاج في الساعة.³

يذكر موظفو Anthropic وفورات متوقعة أكبر بكثير، حيث يقول 85% إنها تستغرق نصف الوقت أو أقل. وبين الراشدين في الولايات المتحدة الذين يستخدمون الذكاء الاصطناعي في العمل، فإن الإجابة النموذجية هي نصف الوقت، ويقول 29% إن المهمة تستغرق الوقت نفسه أو أطول، بينما لا يقول ذلك سوى 5% من الموظفين. وبين الراشدين في الولايات المتحدة، يقول 26% ممن يستخدمون الذكاء الاصطناعي في العمل إن المهمة تستغرق ربع الوقت أو أقل، ويقول الشيء نفسه 21% ممن لا يستخدمونه في العمل. أما بالنسبة للموظفين، فتلك النسبة هي 59% (الشكل 4).

قد يصف الموظفون ما يختبرونه في عملهم. كما نناقش بمزيد من التفصيل في كيف يتغير التوظيف في Anthropic، زاد موظفو Anthropic إنتاجيتهم في بعض الأبعاد بعد تبنّي الأدوات الوكيلة: فقد تضاعفت أسطر التعليمات البرمجية التي أضافها المهندسون ثلاث مرات في الشهر التالي لتبني وكلاء البرمجة، وأبرم ممثلو المبيعات صفقات أكثر مع العملاء بعد تبنّي وكلاء الذكاء الاصطناعي. كما ارتفع الناتج لكل فرد في وظائف أعمال أخرى، مثل الشؤون القانونية والتوظيف.

العمل الوظيفي والوظائف

مقدار ما سيتمكن الذكاء الاصطناعي من أدائه من عملهم الخاص

ربما ليس من المستغرب أن نجد فجوة كبيرة في التصورات بين عامة الجمهور وموظفي Anthropic فيما يتعلق بتأثير الذكاء الاصطناعي على وظائفهم (الشكل 5). في المتوسط، يقول موظفو Anthropic إن الذكاء الاصطناعي سيتمكن من أداء 75% من ساعات عملهم الحالية بحلول 2030. بينما يقدّر العاملون في الولايات المتحدة (المستجيبون الذين يفيدون بأن لديهم وظيفة) هذه النسبة بمتوسط 28%، ولا يقول سوى 1 من كل 20 إن الذكاء الاصطناعي يمكنه أداء 80% أو أكثر من ساعات عملهم بحلول 2030.

تختلف التوقعات بين العاملين في الولايات المتحدة حسب المهنة: يُتوقع أن يتمكن الذكاء الاصطناعي من أداء 25% من ساعات العمل لدى العاملين في المهن اليدوية والإنتاج والنقل، و33% لدى العاملين في مهن الحاسوب والهندسة والعلوم. أما هذه المجموعة الأخيرة، فمن يستخدم الذكاء الاصطناعي بانتظام يتوقع 40% فقط، وهو اعتقاد أقرب إلى متوسط العامل الأمريكي منه إلى متوسط موظف Anthropic (75%).

التعرض في الوظيفة الذاتية وتوقعات البطالة

يذهب توقع الناس لمدى قدرة الذكاء الاصطناعي على أداء جزء من عملهم الخاص خطوة بعيدة نحو تفسير ما يتوقعونه لسوق العمل. أخبرنا المستجيبين بأن معدل البطالة الحالي يبلغ حوالي 4.2% وطلبنا منهم التنبؤ بالمعدل في 2030. يجمع الشكل 6 المستجيبين حسب نسبة ساعات عملهم الخاصة التي يتوقعون أن يتمكن الذكاء الاصطناعي من أدائها بحلول 2030، ويعرض التنبؤ المتوسط بمعدل البطالة لكل مجموعة.

العاملون في الولايات المتحدة الذين يتوقعون أن يتمكن الذكاء الاصطناعي من أداء أقل من نصف عملهم يتنبأون ببطالة تتراوح بين 7 و8%. وفوق النصف، يرتفع التنبؤ مع زيادة نسبة العمل المعرض للذكاء الاصطناعي. أولئك الذين يتوقعون أن يقوم الذكاء الاصطناعي بـ 80% أو أكثر من عملهم يتوقعون، في المتوسط، معدل بطالة يبلغ 12.2% في 2030، وهو أعلى من ذروته خلال الأزمة المالية الكبرى. بين العاملين في الولايات المتحدة، يرتبط كل عشر نقاط مئوية إضافية من العمل المتأثر بزيادة قدرها 0.4 نقطة في البطالة المتنبأ بها. التفاؤل العام تجاه الذكاء الاصطناعي لا يفسر ذلك. عند ثبات تعرض عملهم الخاص، فإن نسبة المهام الثماني التي يتوقع العامل أن يتقنها الذكاء الاصطناعي لا ترتبط بالتنبؤ.

رغم أن تعرضهم الذاتي المعلن عنه أعلى بكثير، يظهر التدرج نفسه بين موظفي Anthropic، حيث تعكس توقعاتهم عن كثب تلك الخاصة بعامة السكان. وبالتالي، لا يبدو أن هاتين المجموعتين تتبنيان نظريات مختلفة حول كيفية تأثير الذكاء الاصطناعي في آن واحد على وظائفهما وعلى سوق العمل الأوسع. بل لديهما تجارب مختلفة بشأن قدرات الذكاء الاصطناعي، ومن ثمّ توقعات مختلفة.

التوظيف وإعادة التشغيل

رغم أن موظفي Anthropic يتوقعون أن يتمكن الذكاء الاصطناعي من أداء معظم عملهم، فإنهم يتوقعون أيضًا أن تواصل Anthropic التوظيف. 95% من موظفي Anthropic يتوقعون نمو عدد الموظفين خلال الـ 12 شهرًا القادمة، والموظف الوسيط يتوقع نموًا بنسبة 66%، و27% يتوقعون على الأقل مضاعفة العدد. هذه توقعات شخصية لموظفين في استطلاع داخلي ولا تمثل خطط Anthropic أو نظرتها لعدد موظفيها. ومع ذلك، فهي تُظهر أن أتمتة المهام وتقليص الوظائف توقعات مختلفة، على الأقل في مختبر ذكاء اصطناعي رائد.

غير أن موظفي Anthropic أكثر تشاؤمًا قليلًا من البالغين الأمريكيين بشأن سرعة عثور العمال المشردين بفعل الذكاء الاصطناعي على عمل جديد. سألناكم: كم من الوقت سيستغرق الشخص الذي يفقد وظيفته بسبب أتمتة الذكاء الاصطناعي في 2030 — ويحتاج إلى تغيير مهنته — ليجد وظيفة جديدة؟⁴ يتوقع الموظف الوسيط في Anthropic أن يستغرق العامل المُشرد بفعل الذكاء الاصطناعي 12 شهرًا ليجد دورًا في مهنة جديدة. بالمقارنة، تتراوح إجابة البالغ الأمريكي الوسيط بين 7-12 شهرًا.

التوقعات بشأن الذكاء الاصطناعي وآثارها الاقتصادية

ربط إجابات الاستطلاع بسيناريوهات اقتصادية يستنتجها النموذج

في السيناريوهات الاقتصادية للذكاء الاصطناعي التحويلي قدمنا إطارًا منظّمًا لتقييم كيفية ترجمة المسارات المستقبلية المختلفة لقدرات الذكاء الاصطناعي وانتشاره إلى فروق في النتائج الاقتصادية. يتيح لنا النموذج ترجمة إجابات كل مستجيب عبر خمسة أبعاد — القدرات، والانتشار، والأتمتة، والإنتاجية، واحتكاكات انتقال العمال — إلى نتائج اقتصادية يستنتجها النموذج.⁵ في كلتا عيّنتي البالغين الأمريكيين وموظفي Anthropic، نحدد كل مستجيب أجاب على جميع الأسئلة المتعلقة بمدخلات النموذج الرئيسية (3,259 بالغًا أمريكيًا و1,093 موظفًا). ثم نقيّم السيناريو الاقتصادي الذي تستلزمه تلك الإجابات لكل مستجيب، مع التركيز أدناه على الآثار المترتبة على نمو الناتج المحلي الإجمالي في 2030.

تستلزم إجابات البالغ الأمريكي الوسيط نموًا في الناتج المحلي الإجمالي بنسبة 5.4% في 2030، وفقًا للنموذج. وتستلزم إجابات الموظف الوسيط تسارع نمو الناتج المحلي الإجمالي إلى 17.1% بحلول 2030. يوجد تباين كبير داخل كل مجموعة، لذا تتداخل التوزيعات على نطاق واسع (الشكل 7). ويُظهر الشكل A1 في الملحق مقدار مساهمة كل اعتقاد في هذه الفجوة.

إجابات من اختبار استكشاف السيناريوهات عبر الإنترنت

يعرض الشكل 7 أيضًا السيناريوهات الاقتصادية المستندة إلى مدخلات قدّمها زوار الموقع إلى أداة تفاعلية لاستكشاف السيناريوهات مبنية على هذا النموذج الاقتصادي ونُشرت على www.anthropic.com/institute/econ-scenarios في 9 سبتمبر 2026.

طلبت الأداة التفاعلية نسخًا مختصرة من الأسئلة التي وجّهناها إلى البالغين في الولايات المتحدة وموظفي Anthropic في أغسطس 2026. أكمل 23,075 زائرًا الاستبيان خلال أول 48 ساعة بعد النشر، قادمين من أكثر من 140 دولة حول العالم. هؤلاء الزوار اختاروا عن قصد الانتقال إلى صفحة على موقع Anthropic وإجراء الاختبار، لذا فمن المرجح أن يكونوا أكثر اهتمامًا بالذكاء الاصطناعي من عامة الناس. وفي الواقع، تضع إجاباتهم أنفسهم بين إجابات البالغين في الولايات المتحدة وموظفي Anthropic: إذ تنطوي إجابات الزائر الوسيط على نمو بنسبة 12.5%.

داخل المختبر

قد يكون أحد أسباب تفاؤل الموظفين أكثر بشأن قدرات الذكاء الاصطناعي هو أن لديهم رؤية أعمق لعملية التطوير. نشر معهد Anthropic مؤخرًا تقريرًا عن التقدم نحو التحسين الذاتي التكراري (RSI)، وهو عملية تتحسّن فيها أنظمة الذكاء الاصطناعي قدراتها الخاصة على نحو متزايد (Favaro and Clark, 2026).

ولتوضيح ما إذا كان الموظفون أنفسهم يتوقعون حدوث ذلك، سألنا موظفي Anthropic عن نسبة عمل بناء نموذج حدودي من مطلع 2026 الذي يؤديه الذكاء الاصطناعي اليوم، وعما يتوقعون أن تكون عليه في المستقبل (الشكل 8).⁶ بين موظفي Anthropic المشاركين في الاستبيان، تبلغ الإجابة الوسيطية اليوم 51%، و80% بنهاية 2027، و95% بنهاية 2030.

تختلف تقديرات نسبة العمل الذي يؤديه الذكاء الاصطناعي في تطوير الذكاء الاصطناعي داخل الفرق الواحدة بدرجة أكبر بكثير من الاختلاف بين الفرق. ومع ذلك، يرى موظفو فرق البحث، وهم الأقرب إلى عمل بناء النماذج، أن نسبة الذكاء الاصطناعي اليوم أعلى قليلًا: 60% في المتوسط، مقابل 53% لبقية المشاركين في الاستبيان. وهذا يتسق مع أن للمعلومات دورًا ما، رغم أن الباحثين—بحكم طبيعة عملهم—قد يستخدمون الذكاء الاصطناعي في عملهم أكثر من الموظفين الآخرين أيضًا.

كما هو الحال مع توقعات التوظيف، فإن هذه الإجابات تعبر عن الآراء الشخصية لموظفي استبيان داخلي موجَّه لموظفي Anthropic في أغسطس 2026.

الخلاصة

يتفق البالغون في الولايات المتحدة وموظفو Anthropic إلى حد كبير على ما يستطيع الذكاء الاصطناعي فعله اليوم. غير أنهم يختلفون بشأن سرعة تحسّنه، ومدى اتساع استخدامه، وحجم مكاسب الإنتاجية المقيسة بالوقت المُوفَّر. ومن منظور النموذج الوارد في Economic Scenarios for Transformative AI، تنطوي إجابات البالغ الأمريكي الوسيط على سيناريو ينمو فيه الاقتصاد الأمريكي بأكثر من ضعف معدله المعتاد. أما بين موظفي Anthropic العاملين في طليعة تطوير الذكاء الاصطناعي واستخدامه، فإن التوقعات بشأن تقدم الذكاء الاصطناعي وتبنيه وأتمتة العمل المعرفي تنطوي على تغيير تحويلي غير مسبوق تاريخيًا للاقتصاد: فبحلول 2030، يتضاعف حجم الناتج المحلي الإجمالي تقريبًا كل أربع سنوات ونصف.

أولئك الذين يتوقعون أن يؤدي الذكاء الاصطناعي المزيد من عملهم في السنوات المقبلة يتوقعون أيضًا بطالة أعلى. وهذا صحيح لدى عامة الناس في الولايات المتحدة وبين موظفي Anthropic؛ إذ يتوقع موظفو Anthropic في المتوسط أتمتة أسرع لعملهم أنفسهم، وبالتالي بطالة أعلى. نجد أن هذا الخلاف في التوقعات يرتبط ارتباطًا وثيقًا باختلاف وجهات النظر بين موظفي Anthropic وعامة الناس حول مقدار عملهم الذي سيتم أتمتته في السنوات المقبلة.

تختلف التجربة اليومية مع الذكاء الاصطناعي اختلافًا واسعًا بين المجموعتين. يعمل معظم موظفي Anthropic بالفعل جنبًا إلى جنب مع ذكاء اصطناعي يؤدي جزءًا كبيرًا من عملهم، بينما يفعل ذلك عدد قليل من العاملين في الولايات المتحدة. وأولئك القلة لديهم بالفعل توقعات أقرب إلى توقعات موظفي Anthropic، ما يشير إلى أن توقعات الجمهور قد تتغير مع انتشار استخدام الذكاء الاصطناعي. ويتوقف مدى هذا التغيير على ما إذا كان الذكاء الاصطناعي سيؤدي في أماكن أخرى من العمل بقدر ما يؤديه في مختبر رائد.

اقتباس مقترح

@techreport{sacher2026expectations,
	author = {Sacher, Szymon and Cotter, Tess and Jones, Charles I. and Korinek, Anton and McCrory, Peter},
	title = {The {AI} Expectations Gap: Public and Frontier Lab Views on {AI}'s Impact on Work},
	institution = {The Anthropic Institute},
	type = {Technical Report},
	year = {2026},
	month = sep,
	url = {https://www.anthropic.com/research/ai-expectations-gap}
}

شكر وتقدير

سكوت بوث، ميريديث كالان، يينا تشو، آدم فارينا، بن فاولر، رايان هلر، آيشلين كينان، إيفا ليوبتش، ماكسيم ماسينكوف، مات مون (Morning Consult)، مات موندي (Morning Consult)، كيري بيرسن، سارة بولاك، سانتي رويز، مونيكا توخوفسكا، هيذر ويتني، ناثان ويلمرز، كيم ويتي، تشارلز يانغ، جاك كلارك، داريو أمودي

المراجع

Acemoglu, D. و P. Restrepo (2019). "الأتمتة والمهام الجديدة: كيف تُزيح التكنولوجيا العمل وتعيد إدماجه." Journal of Economic Perspectives 33(2)، 3–30.

Favaro, M. and J. Clark (2026). “When AI Builds Itself.” The Anthropic Institute. https://www.anthropic.com/institute/recursive-self-improvement.

Korinek, A. و C. I. Jones و S. Sacher و T. Cotter و P. McCrory (2026). "السيناريوهات الاقتصادية للذكاء الاصطناعي التحويلي." The Anthropic Institute Working Paper No. 2026-02.

Massenkoff, M. و E. Lyubich و S. Sacher و Z. Hitzig و S. Zhang و R. Heller و P. McCrory (2026). "تقرير مؤشر Anthropic الاقتصادي: Cadences." The Anthropic Institute. https://www.anthropic.com/research/economic-index-june-2026-report.

Wilmers, N. و R. Catipon و M. Massenkoff و P. McCrory (2026). "كيف يتغيّر التوظيف في Anthropic." The Anthropic Institute. https://www.anthropic.com/research/employment-at-anthropic.

الملحق

متاح هنا.

الحواشي

1. أجرت Morning Consult استطلاع الرأي للبالغين في الولايات المتحدة بين 11 و23 أغسطس ووصلت إلى 10,980 بالغًا أمريكيًا. وقد تم ترجيح الإجابات بحيث تكون ممثلة للسكان البالغين. وقد طُرحت الأسئلة حول المستقبل عن عام 2027 على نصف المستجيبين وعن عام 2030 على النصف الآخر. نُبلغ إجابات عام 2030 ما لم يُذكر خلاف ذلك. أُجري الاستطلاع عبر الإنترنت لمشاركين اختياريين في اللوحة، لذا فهو يستثني البالغين الذين لا يملكون إمكانية الوصول إلى الإنترنت، وقد يختلف عن السكان بطرق لا يمكن للترجيح الديموغرافي تصحيحها. أما استطلاع الموظفين فقد كان تصويتًا داخليًا أُجري من 9 إلى 12 أغسطس وشمل 1,334 مستجيبًا من كل أجزاء الشركة. وهو غير مرجّح، واطُلب من الجميع الإجابة عن عام 2030.
2. أعادت Morning Consult طرح الأسئلة نفسها بين 17 و24 سبتمبر، مع إضافة سؤالين جديدين في النهاية، ووصلت إلى 7,613 بالغًا أمريكيًا. لم تتغير النتائج الرئيسية كثيرًا: إجابات البالغ الأمريكي الوسيط في هذه العينة تعني نموًا في الناتج المحلي الإجمالي بنسبة 5.6% وبطالة بنسبة 4.7% في 2030. وكان أكبر تغيير هو ارتفاع حصة البالغين الأمريكيين الذين يتوقعون اكتشافًا بمستوى نوبل بحلول 2030 إلى 44%، ارتفاعًا من 39%. نُبلغ نتائج أغسطس في جميع أنحاء المقال.
3. هذا يشبه المصنّف الذي نستخدمه في مؤشر Anthropic الاقتصادي لتقييم توفير الوقت في المهام التي يقدمها الأشخاص والشركات إلى Claude. انظر، على سبيل المثال, تقدير مكاسب إنتاجية الذكاء الاصطناعي من محادثات Claude.
4. طُلب من المجموعتين ما يلي: في الأوقات العادية، يستغرق الشخص الذي يفقد وظيفته عادةً حوالي 3 أشهر للعثور على وظيفة جديدة. فكّر الآن في شخص يفقد وظيفته في 2030 بسبب أتمتة الذكاء الاصطناعي ويحتاج إلى التحول إلى مهنة مختلفة. كم من الوقت تعتقد أنه سيستغرقه للعثور على وظيفة جديدة؟. بالنسبة لعامة الجمهور، تراوحت خيارات الإجابة من "أقل من 1 شهر" إلى "أكثر من 3 سنوات، أو لن يجد وظيفة جديدة أبدًا". أجاب موظفو Anthropic بالأشهر باستخدام شريط تمرير.
5. نتبع الإجراء الموضح في السيناريوهات الاقتصادية للذكاء الاصطناعي التحويلي لتحويل إجابات الاستطلاع الأولية إلى مسارات ضمنية للمدخلات الرئيسية في النموذج. انظر الملحق B therein. في هذا التمرين، نُثبّت جميع المعاملات الأخرى في النموذج عند قيمها في سيناريو "Substantial".
6. تُحسب الوسيطات بشكل منفصل لكل نتيجة، لذا قد لا يأتي معدل النمو الوسيط ومعدل البطالة الوسيط من المستجيب نفسه.
7. هذا سؤال أوسع من سؤال مقدار الكود الذي يكتبه الذكاء الاصطناعي. يُبلغ Favaro and Clark (2026) أن أكثر من 80% من الكود المدمج في قاعدة كود Anthropic يُكتب الآن بواسطة Claude، لكن بناء نموذج رائد يتضمن أيضًا توجيه البحث وتصميم التجارب والتقييم والمزيد.

محتوى ذو صلة

تصميم دوائر كمومية أكثر كفاءة باستخدام Claude

قدمنا إلى Claude مواصفات بلغة بسيطة لثماني دوائر كمومية، إلى جانب مقيّم آلي للتحقق من تصاميمها وتقييمها. وعملًا بشكل مستقل إلى حد كبير، حسّن Claude أفضل الدوائر المنشورة، وفي بعض الحالات بمقدار ترتيب حجم أو أكثر، مما قد يجعل الحواسيب الكمومية العملية أقرب مما كان متوقعًا سابقًا.

Claude يكشف أصول منحنى ECDSA

تم تفسير لغز عتيق يعود لعقود حول أصول أحد أكثر المعايير التشفيرية شيوعًا.

كيف يتغير العمل في Anthropic

كيف أعاد الذكاء الاصطناعي تشكيل العمل والتوظيف في Anthropic؟ بوصفها شركة في طليعة تبني الذكاء الاصطناعي، قد تكون Anthropic مؤشرًا رائدًا لكيف سيغيّر الذكاء الاصطناعي تنظيم العمل والتوظيف والطلب على العمالة في جميع أنحاء الاقتصاد.