هل تحول الذكاء الاصطناعي الاقتصاد بالفعل، أم أنه يغير بشكل أساسي الطريقة التي تروي بها الشركات المستقبل؟ Google تريد تقديم إجابة موثقة أكثر على هذا السؤال. المجموعة توسع برنامجها AI & Economy من خلال استضافة عدة باحثين معروفين، من بينهم الحائز على جائزة نوبل في الاقتصاد فيليب آغيون والأستاذ أجاى أغراوال، المتخصص في الآثار الاقتصادية للذكاء الاصطناعي.
الإعلان يعتمد على ATLAS، والذي يعني دراسة النشاط، المهمة، المشهد والتبني، وهو نظام تم إطلاقه لمراقبة كيفية استخدام أدوات الذكاء الاصطناعي من Google فعليًا. الهدف المعلن يتجاوز مجرد متابعة التبني: يتعلق الأمر بدراسة العمل، الإنتاجية، النمو، الانتشار العالمي للتكنولوجيا ودور الذكاء الاصطناعي في الاكتشاف العلمي.
أربعة عشر مليون تبادل كمادة اقتصادية
الإصدار الأول من ATLAS يعتمد على 14 653 926 تفاعل غير محدد الهوية، تم تسجيلها بين 6 و19 أبريل 2026 في تطبيق Gemini، وضع الذكاء الاصطناعي من Google وAPI Gemini. يقوم النظام تلقائيًا بتمييز الاستخدامات المتعلقة بالعمل عن تلك التي تتعلق بالحياة اليومية. ثم يتم تجميع التبادلات وتقريبها من التصنيفات المهنية والأنشطة.
هذه النطاق يوفر رؤية نادرًا ما تكون متاحة للاقتصاديين. الاستطلاعات التقليدية تطلب من الأشخاص تذكر ممارساتهم، بينما تسجل بيانات الاستخدام ما يحدث في الأداة. يمكن لـ ATLAS بالتالي تحديد المهام، القطاعات، اللغات أو المناطق الجغرافية التي يظهر فيها الذكاء الاصطناعي، ثم متابعة تطورها بشكل أسرع مما تسمح به العديد من الإحصائيات العامة.
أظهر التقرير الأول بشكل خاص أن أكثر من 86% من التفاعلات الملاحظة كانت تحدث خارج العمل. في الاستخدامات المهنية، كان الذكاء الاصطناعي غالبًا ما يتدخل كدعم للبحث، الكتابة، التعلم، التكرار أو استكشاف الأخطاء وإصلاحها، أكثر من كونه نظامًا مستقلاً ينفذ مهنة كاملة. هذه النتيجة تنقح السيناريوهات التي تفترض أن الأتمتة ستحل محل وظائف كاملة على الفور.
مجلس علمي على مستوى النقاش السياسي
من خلال تعزيز فريقها، تسعى Google إلى تحويل ATLAS من حالة التصوير الوصفي إلى برنامج اقتصادي مستدام. يقدم فيليب آغيون أعماله حول الابتكار والنمو؛ بينما يدرس أجاى أغراوال منذ فترة طويلة الذكاء الاصطناعي كخفض لتكلفة التنبؤ. تغطي ملفات تعريف أخرى مرتبطة بالبرنامج السياسات العامة، تحويل الشركات واقتصاد العمل.
اختيار هذه التخصصات استراتيجي. يريد صناع القرار معرفة ما إذا كان الذكاء الاصطناعي يزيد الإنتاجية، يغير توزيع الدخل، يسرع البحث أو يضعف بعض المهن. ومع ذلك، فإن هذه الظواهر لا تتقدم بنفس الوتيرة. يمكن لشركة شراء أدوات دون تغيير تنظيمها. يمكن لموظف توفير الوقت في مهمة دون إنتاج المزيد على مدار السنة. يمكن لقطاع اعتماد الذكاء الاصطناعي بسرعة مع تركيز الفوائد لدى عدد قليل من الفاعلين.
لذا، فإن قياس الاستخدام لا يكفي. يجب ربط السلوكيات الملاحظة بالنتائج: الوقت الموفر، جودة العمل، الرواتب، إنشاء وإلغاء الوظائف، الاستثمار، الأسعار أو توزيع المكاسب بين المناطق. بالضبط على هذا الانتقال بين النشاط الرقمي والنتيجة الاقتصادية سيكون البرنامج الجديد متوقعًا.
بيانات المنصة تحمل زاويتها العمياء الخاصة
يمتلك ATLAS حدًا هيكليًا: تدرس Google الاقتصاد من خلال استخدام منتجاتها الخاصة. العينة لا تمثل كل الذكاء الاصطناعي، ولا جميع الشركات، ولا الأشخاص الذين لا يستخدمون أي من هذه الخدمات. الأدوات المهنية مثل Gemini Enterprise وGoogle Workspace ليست مدرجة بنفس الطريقة في اللعبة الأولية، مما قد يترك جانبًا جزءًا كبيرًا من الاستخدامات المنظمة داخل الشركات.
فترة الجمع أيضًا قصيرة: أسبوعان في أبريل. تنتج صورة مفصلة جدًا، لكنها حساسة لإطلاق المنتجات، الجداول الزمنية المهنية والعادات اللحظية. تضيف التصنيفات الآلية طبقة أخرى من التفسير. تصف Google تدابير لحماية الخصوصية، حذف المعلومات المحددة وتقنيات تهدف إلى تقليل بعض التحيزات في النماذج، لكن الفئة المعينة من قبل مصنف تظل تقديرًا.
هذه الاحتياطات لا تجعل المشروع عديم الفائدة. إنها تحدد ببساطة القراءة الصحيحة: ATLAS هو مرصد ملكي وضخم، وليس إحصاءً محايدًا للاقتصاد العالمي. ستعتمد مصداقيته على الشفافية المنهجية، وإمكانية للباحثين الخارجيين لاختبار الاستنتاجات، والمواجهة مع مصادر أخرى، سواء كانت عامة أو خاصة.
تبدأ معركة المؤشرات
Google ليست الوحيدة التي تبني اقتصادًا قائمًا على الأدلة حول الذكاء الاصطناعي. مختبرات أخرى تنشر مؤشرات الاستخدام الخاصة بها، السيناريوهات والتحليلات للعمل. يمكن أن تحسن هذه المنافسة جودة الأساليب، لكنها تخلق أيضًا خطرًا: أن تختار كل شركة المؤشر الأكثر ملاءمة لمنتجاتها، لاستثماراتها أو لروايتها الاستراتيجية.
بالنسبة للشركات، الرسالة المفيدة أقل دراماتيكية. قبل تعميم أداة، يجب عليها قياس المهام المعنية، وقت التحقق، الأخطاء، الجودة النهائية، إعادة توزيع العمل والمهارات الجديدة المطلوبة. بالنسبة للسلطات العامة، يجب إكمال بيانات المنصات باستطلاعات مستقلة، إحصائيات العمل واهتمام خاص بالمجموعات غير المرئية في الآثار الرقمية.
تعزيز برنامج Google يمثل إذن خطوة مهمة: النقاش ينتقل من العروض المثيرة للإعجاب إلى قياس الاستخدام الفعلي. لكن السؤال الكبير لا يزال مفتوحًا. يمكن أن يكون الذكاء الاصطناعي حاضرًا في ملايين المحادثات دون أن تتحول هذه الحضور تلقائيًا إلى نمو أفضل توزيعًا. قياس المزيد أمر ضروري؛ معرفة ما نقيسه هو أكثر أهمية.