تُظهر تجربة ميدانية استمرت ثلاثة أشهر شارك فيها 133 محامي براءات اختراع أن المساعدة من الذكاء الاصطناعي تحسّن الأداء الفوري، ولا سيما لدى المحامين المبتدئين. لكن عند سحب الذكاء الاصطناعي، يحتفظ المحامون الكبار فقط بالفوائد.
ما إذا كانت المساعدة من الذكاء الاصطناعي تبني الخبرة المهنية أم تقوّضها سؤال خلافي في البحوث. وتتناول ورقة عمل من المكتب الوطني للبحوث الاقتصادية (NBER)، وهو منظمة أمريكية غير ربحية للبحوث الاقتصادية، هذا السؤال من خلال تجربة عشوائية مضبوطة استمرت ثلاثة أشهر في أحد عشر مكتبًا أمريكيًا لقانون الملكية الفكرية.
الدراسة فصلت بين أمرين بجعل المحامين يعملون أولًا بمساعدة الذكاء الاصطناعي ثم يقيّمون النتائج دونه. سمح هذا التصميم للباحثين بقياس جودة العمل المدعوم بالذكاء الاصطناعي ومدى صمود حكم المحامين أنفسهم بعد ذلك. وقد سجّل محامو براءات اختراع من مكتب مستقل، دون معرفة هوية المشاركين، درجات لجميع النتائج عبر خمس فئات: قابلية التنفيذ، الدقة التقنية، الغموض الاستراتيجي، الاكتمال، والوضوح.
حصل ثلثا المشاركين في الدراسة الممولة من جوجل على إمكانية الوصول إلى "InFlow"، وهو مساعد ذكاء اصطناعي غير مطروق من Google Labs، بينما عمل الثلث المتبقي دون أي ذكاء اصطناعي. في مهمتين لصياغة مطالبات براءات اختراع، لم تتمكن سوى مجموعة المعالجة من استخدام InFlow، وأكملت مجموعة الضوء المهام نفسها دون مساعدة.
وفي مهمة ثالثة تُسمى "التسطير الأحمر" (redlining)، كان على جميع المشاركين مراجعة مسودة براءة اختراع قائمة بشكل نقدي دون ذكاء اصطناعي. وكما يوضح المؤلفون، تقيس الصياغة الأداء الفوري بمساعدة الذكاء الاصطناعي، بينما يقيس التسطير الأحمر الحكم المُستدَمج، وهي مهمة يؤديها محامو براءات الاختراع روتينيًا دون أي أدوات.
الذكاء الاصطناعي يحسّن المسودات أساسًا لدى المحامين المبتدئين
في مهام الصياغة، تفوقت مجموعة المعالجة بوضوح على مجموعة الضوء عند علامتي اليوم 10 واليوم 90، مع ظهور التأثيرات عبر جميع أبعاد التقييم الخمسة. وجاءت الدرجات الأعلى في معظمها من انخفاض التقييمات السيئة وزيادة التقييمات المتوسطة، بينما لم تتحرك الدرجات العليا يُذكر.
كانت المكاسب أكبر بكثير لدى المبتدئين ذوي الخبرة الأقل من سبع سنوات مقارنة بالكبار. ووفقًا للباحثين، يتوافق ذلك مع مجموعة متنامية من الدراسات التي تُظهر أن الذكاء الاصطناعي يقلّص فجوات الأداء بين العاملين الأقل خبرة والأكثر خبرة، وهو تأثير لوحظ سابقًا في الكتابة وخدمة العملاء وتطوير البرمجيات.
الكبار فقط من يحتفظون بمزايا الذكاء الاصطناعي
أنتج التسطير الأحمر نتيجة معاكسة. سجلت مجموعة المعالجة درجات أفضل إجمالًا، لكن الميزة جاءت بالكامل من المحامين الكبار، بينما لم يحصل المبتدئون على أي فائدة، رغم أنهم حققوا أكبر المكاسب أثناء الصياغة بمساعدة الذكاء الاصطناعي.
بدلًا من ذلك، انقسمت نتائج المبتدئين، مع تقلّص الدرagem المتوسطة واستبدالها بتقييمات سيئة أكثر وتقييمات جيدة أكثر، وبلا نمو في القمة. يقرأ المؤلفون ذلك كعلامة على أن الذكاء الاصطناعي سرّع بناء المهارة لدى بعض المبتدئين بينما استبدلها لدى آخرين، رغم أن التجربة لا تفسّر سبب اختلاف هذه التأثيرات.
المحامون الذين استفادوا أكثر من غيرهم من الذكاء الاصطناعي كانوا أنفسهم من احتفظوا بأقل المهارات الدائمة، ما دفع الباحثين إلى اقتراح أن الخبرة الأساسية قد تكون شرطًا مسبقًا لتحويل الممارسة المدعومة بالذكاء الاصطناعي إلى قدرة راسخة.
يقدّم تحليل نصي تكميلي تفسيرًا محتملًا واحدًا. أعاد المحامون الكبار هيكلة المسودة المعيبة بشكل أكثر تكرارًا وربطوا تعديلاتهم بالمبادئ القانونية، بينما كثيرًا ما رصد المبتدئون عيوبًا جسيمة دون إصلاحها، تاركين ملاحظات تبدو كتعليمات موجّهة إلى مساعد ذكاء اصطناعي. ولأن هذا السلوك ظهر في مجموعة الضوء أيضًا، لا ينسبه المؤلفون إلى عادة مكتسبة من تدريب الذكاء الاصطناعي، بل يعدّونه نقصًا أساسيًا على مستوى المبتدئين لم يصلحه استخدام الذكاء الاصطناعي.
معنى النتائج في الممارسة
يشير المؤلفون إلى عدة قيود، من بينها صغر حجم العينة الناتج عن الأجور المرتفعة التي يتقاضاها كبار المحامين، وحقيقة أن المكاتب المشاركة لا تمثّل الخدمات المهنية ككل، وغياب قياس أساسي للمهارات، وقصر فترة الثلاثة أشهر مقارنة بالسنوات التي يستغرقها بناء الخبرة في براءات الاختراع.
يجادل الباحثون بأن التوتر بين المكاسب الفورية في الإنتاجية وتنمية المهارات الدائمة يظل مهمًا طالما أن العمل المهني ما زال يتطلب حكمًا بشريًا دون الذكاء الاصطناعي، ومن المرجح أن يستمر ذلك لفترة طويلة. وحتى إذا دعم الذكاء الاصطناعي في النهاية عملية إعداد الصياغات القانونية، فمن غير المرجح أن يكون متاحًا للمحامين في الوقت الفعلي أثناء اجتماعات العملاء ومرافعات المحكمة، حيث تكون المخاطر عالية وتُتخذ القرارات التقديرية في الحال.
تظهر أنماط مماثلة في مجالات أخرى. في تطوير البرمجيات، وجدت دراسة لشركة Anthropic أن المطورين الأصغر سنًا الذين تعلموا مكتبة برمجية جديدة بمساعدة الذكاء الاصطناعي سجلوا نتائج أسوأ بنسبة 17 بالمئة في اختبار معرفي لاحق مقارنة بمن تعلموا بدونه. وفي كتابة المقالات، وجد مختبر MIT Media Lab علامات على الدين المعرفي الناتج عن تفويض التفكير. وفي الاستشارات الإدارية، أظهرت دراسة لشركة BCG تعود إلى عام 2023 أن الاستشاريين الأضعف تحسنوا بشكل أكبر بكثير مع GPT-4 مقارنة بالأداء القوي.
يشرح باحثو جامعة ستانفورد تراجع الوظائف المبتدئة في عدة صناعات بحجة أن الذكاء الاصطناعي يمكنه في معظمه استبدال المعرفة الكتابية من المدرسة والجامعة، وهي الشيء الرئيسي الذي يقدمه العاملون في بداية مسيرتهم، بينما يحمل المحترفون ذوو الخبرة أيضًا خبرة عملية يصعب على الذكاء الاصطناعي تعويضها.
تندرج دراسة محامي البراءات في نقاش أوسع حول تآكل الخبرة المهنية، وهو ما يسميه بعض الباحثين "مأساة المشاع المعرفية". تستفيد الشركات الفردية من الأتمتة بينما تنتشر كلفة توقف تنمية المواهب عبر مهنة بأكملها، وتضيف هذه الدراسة مزيدًا من الأدلة التجريبية من الممارسة الواقعية لدعم هذا القلق.
قالت شركة Anthropic مؤخرًا إن الوظائف المبتدئة في أقسامها الهندسية انخفضت من 21 بالمئة إلى 14 بالمئة منذ بداية عام 2025.