مواجهة التأثيرات الجغرافية للأتمتة: أجهزة الكمبيوتر ، الذكاء الاصطناعي ، والتفاوت في المكان

هذا البحث المهم تم ترجتمه من موقع معهد بروكنجز للأبحاث الاستراتيجية بواشنطن، للرجوع للمقال يرجى الضغط على الرابط هنا


هذا التقرير جزء من “مخطط لمستقبل الذكاء الاصطناعي” ، وهو سلسلة من معهد بروكينغز الذي يحلل التحديات الجديدة وحلول السياسة المحتملة التي تقدمها الذكاء الاصطناعي وغيرها من التقنيات الناشئة.

كشفت الانتخابات الرئاسية لعام 2016 – كما لم يحدث من قبل – واحدة من أكثر الجوانب إثارة للانتباه ولكن الأقل توقعًا للثورة الرقمية العالمية. في تصويت درامي واحد ، سلط فوز دونالد ترامب الضوء على ظهور صارخ واتساع الفجوة بين الأمريكتين: واحدة مقرها في المناطق الحضرية الكبيرة ذات التوجه الرقمي ؛ وتواجدت الأخرى في مدن وبلدات ومناطق ريفية متدنية من ناحية التكنولوجيا. [1] من خلال القيام بذلك ، أظهر التصويت – من خلال خريطته الحمراء والزرقاء الفاضحة – القوة الاستهلالية للتكنولوجيا لإعادة تشكيل جغرافية الأمم.

جاءت الفجوة بمثابة صدمة للكثيرين. [2] ومع ذلك ، لم تكن مجرد الفجوة الجغرافية المكشوفة هي ما يثير القلق الشديد. ومما يثير القلق أيضًا مدى انعكاس الفجوات الإقليمية في البلاد على شيء مهم وهو حول الطبيعة الأساسية للتكنولوجيات الرقمية الناشئة ، بما في ذلك مختلف أشكال الأتمتة ، مثل الذكاء الاصطناعي [3] (AI).

وفي هذا الصدد لم تعد تعكس الانقسامات المكانية الحادة قرارات تحديد مواقع القرارات العشوائية ، أو تراجع عجلة التصنيع (على الرغم من مساهمتها المذكورة). وبدلاً من ذلك ، تشير مجموعة كبيرة من الأدبيات الأكاديمية الآن إلى أن التقنيات الجديدة قد أدخلت أدوات تخريبية في الاقتصاد ، والتي تقوم من خلال تمكين الأعمال ذات المستوى الرفيع بالاستعاضة والتخلص عن المهام “الروتينية” ، وتعمل أيضًا على إعادة ترتيب الجغرافيا الاقتصادية للأمة على نطاق واسع.

الحركة الأكثر وضوحا حتى الآن كانت هي حركة مدفوعة بالديناميكية الآلية ذات القدرة على تضخيم قدرة العمال المهرة وعلى إضافة قيمة إضافية للعمل ، بديلاً عن العمل الروتيني الذي يًرد عن ظهر قلب. [4] بمرور الوقت ، أدى هذا النشر الأولي للأدوات الرقمية والأتمتة إلى زيادة ما يسمى بقوى التكتل التي تؤدي إلى “تجمع” الأفراد والشركات في أماكن مفضلة لمشاركة المعلومات وتوفيق المهارات والعمل وتعلم أشياء جديدة – مع تأثيرات كبيرة على جغرافية الأمة.

بهذه الطريقة ، بعد انتخابات عام 2016 بدأ المجتمع في فهم الآثار الكاملة لقدرة الأتمتة على تغيير العالم المادي. نظرًا لأن المدن الكبيرة والفنية مثل نيويورك وواشنطن ومنطقة الخليج في امريكا قد بدت تعيش بشكل متزايد في عالم مختلف عن بقية أمريكا ، فقد تمرد الناس على الأماكن التي “تركوها وراءهم”.

لن يتم توزيع الذكاء الاصطناعى وتأثيراته الإيجابية والسلبية بالتساوي ، ومن المحتمل أن يسهم ذلك في الفجوات الجغرافية المثيرة للقلق في البلاد.

كل ذلك يشير إلى الحاجة إلى إضافة عنصر آخر إلى قائمة المعضلات الاجتماعية والأخلاقية المحيطة بعصر الذكاء الاصطناعى القادم ، الا وهو حقيقة أن الذكاء الاصطناعى وتأثيراته الإيجابية والسلبية لن يتم توزيعها بالتساوي ، ومن المحتمل أن تسهم في الانقسامات الجغرافية المقلقة للأمة. سيضيف القيام بحل هذا التحدي أولوية أخرى لحل المشكلات حول “مستقبل العمل” و “ضبط العامل” والمحتوى الأخلاقي للخوارزميات الحاسوبية.

الأتمتة ، الذكاء الاصطناعي ، والمكان

إن ارتباط الذكاء الاصطناعى بالجغرافيا ينبع من ميل التقنيات الرقمية إلى تضخيم إنتاجية العمال المهرة و “ابدال” العمل “الروتيني”. الجدير بالذكر، ان دراسة بيودري ودومس ولويس أظهرت قبل أكثر من عقد من الزمان أن المدن التي تبنت أجهزة الكمبيوتر الشخصية في أقرب وقت وأسرع رأت أن أجورها النسبية تزيد بشكل أسرع. [5]

منذ ذلك الحين ، تراكمت أدلة إضافية – بما في ذلك الأبحاث الحديثة التي أجرتها بروكينغز – على أن التقنيات الرقمية تساهم مساهمة كبيرة في ذلك التباين في الاقتصادات الإقليمية و استمرار سحب المدن “الخارقة” من المدن الأصغر والمناطق النائية الريفية. [6]

أظهر إنريكو موريتي أن الاقتصادات الرقمية تؤدي إلى تزايد الاختلافات بين الناس وحتى بين المهارات. [7] وأظهرت دراسة إليزا جيانون أن تباين أجور المدن منذ عام 1980 – بعد عقود من التقارب – يعكس مزيجًا من المكافآت التكنولوجية المتزايدة للعاملين في مجال التكنولوجيا ذوي المهارات العالية والتكتلات الصناعية المحلية. [8]

وبالمثل ، فإن تحليلي الخاص لـ “الرقمنة” يدل على أن الولايات والمدن تعني أن الأجور السنوية لا ترتبط فقط بنقاط المهارات في المهارات الرقمية ، بل أن الدخل للعمالة في معظم الأماكن الرقمية ينسحب نحوها مبتعدا عن أماكن المهارات الأقل رقميًا.

بمرور الوقت ، نمت الطبقة العليا المحظوظة من المناطق الحضرية الكبيرة والكثيفة والمليئة بالمواهب بوتيرة أسرع من المدن المتوسطة والأقل ازدهارًا:

محور هذه الاتجاهات هو الأتمتة. ما أسميه المرحلة الرئيسية الأولى من الأتمتة الرقمية ، وهي مرحلة عصر تكنولوجيا المعلومات ، المؤرخة في الفترة من 1980 إلى 2016 وتركزت على اعتماد أجهزة الكمبيوتر الشخصية والروبوتات الصناعية. حول هذه الفترة ، عملت مجموعتي في برنامج متروبوليتان للسياسات في بروكينجز (Metropolitan Policy Program at Brookings) مع زميل أقدم غير مقيم في بروكينجز إيان هاثواي (باستخدام بيانات قدمها ديفيد أوتور) لإظهار كيف يمكن ترجمة التأثير التفاضلي للأتمتة على أنواع المهام على المستوى الوطني إلى نتائج عمالة محلية غير متكافئة . [9]

أولاً ، توضح نظرتنا للاتجاهات المهنية الوطنية في عصر تكنولوجيا المعلومات بوضوح كيف يعكس نمو الأجور وتغير العمالة في السنوات منذ عام 1980 الى “تفريغ” استمرارية المهارات ، التي تعكس بدورها انخفاض الطلب على “مهارات متوسطة” و “روتينية” أو حتى للعمل المتكرر – سواء كان ذا طبيعة جسدية أو معرفية – قد يعطى فرصة لاستبدال هذا العمل بالآلة او الجهاز.

بشكل عام ، من الواضح جدًا أن كل من نمو العمالة وتقدم الأجور قد تراجعت في منتصف توزيع المهارات للمهن مثل مساعدي الإنتاج والعمال الكتابيين.

ثانياً ، نحن نربط هذا النمط الوطني بالتأثيرات المجتمعية من خلال تحديد التكرار المحلي للعمل “الروتيني” أو المتكرر في عام 1980. القيام بهذا يؤدي إلى تصوير مرئي لتعرض الأعمال الحساسة بالمناطق المحلية للأتمتة.

الحصة الروتينية للعمالة حسب منطقة التنقل ، 1980


المصدر: تحليل بروكينغز لأوتور ودورن (2013)

تبدو الخريطة واضحة، في حين ان العمل الروتيني انتشر على نطاق واسع في جميع أنحاء البلاد في بداية عصر الأتمتة ، فإنه لم ينتشر بشكل متساوٍ.

وهكذا فإن ما تلى في السنوات الـ 35 الماضية كان غير متساو. مع تبني الروبوتات الصناعية والكمبيوتر الشخصي على نطاق واسع ، أصبح الوضع يعاني من اضطراب متغير محلياً بالنسبة للعمالة المتوسطة الأجر ، بالإضافة إلى تحول هائل من العمالة ذوي المهارات المتوسطة وغير المتعلمين في كثير من الأحيان إلى أنشطة الخدمات ذات الأجور المنخفضة. والجدير بالذكر أن المناطق الموجهة نحو التصنيع وإدارة المكاتب – مناطق في الغرب الأوسط والشمال الشرقي والجنوب والساحل الغربي الذي يحتوي على أعلى تركيز للوظائف الروتينية – كانت هناك أيضًا الأماكن التي شهدت أكبر تحول في التوظيف في الخدمات ذات الأجور المنخفضة في عصر المعلومات.

باختصار ، لم تكن الحقبة الأولى من الأتمتة الرقمية محايدة من الناحية المكانية. شهدت الأماكن التي تتعرض لأكبر قدر من العمل الروتيني – مثل ديترويت مع مصانع السيارات الخاصة بها أو نيويورك بملايين من العاملين بها من العمالة المكتبية والسكرتارية – بعضًا من أكبر الزيادات في وظائف الخدمة الأقل مهارة في عصر تكنولوجيا المعلومات. تعرضت القوى العاملة الروتينية الكبيرة ذات المهارة المتوسطة لضغوط خاصة من الأتمتة. وعلى العكس من ذلك ، شهدت مناطق المترو التي تتمتع بنصيب أقل من الوظائف الروتينية – مثل رالي بولاية نورث كارولينا وجامعاتها ومستشفياتها – تحولات أقل دراماتيكية في سوق العمل.

الآن يتحول عصر تكنولوجيا المعلومات إلى عصر الذكاء الاصطناعي الذي تنتشر فيه تقنيات رقمية أكثر قوة مثل التعلم الآلي وغيرها من أشكال الذكاء الاصطناعي. مما يثير السؤال التالي: كيف ستبدو المرحلة التالية من التفاعل بين التشغيل الآلي والتوظيف؟

ولكن هذا هو عصر تكنولوجيا المعلومات الأولي للأتمتة. الآن يتحول عصر تكنولوجيا المعلومات إلى عصر الذكاء الاصطناعي الذي تنتشر فيه تقنيات رقمية أكثر قوة مثل التعلم الآلي وغيرها من أشكال الذكاء الاصطناعي. [10] مما يثير السؤال التالي: كيف ستبدو المرحلة التالية من التفاعل بين التشغيل الآلي والتوظيف؟

لتسليط الضوء على هذا ، عملت مجموعتي مع هاثاواي لتحليل الاتجاهات المستقبلية في مرحلة التشغيل الآلي للذكاء الآلي باستخدام التقديرات المقدمة من معهد ماكينزي العالمي للتعرض المهني للأتمتة على مدى العقود القليلة القادمة.

مرة أخرى ، قمنا بالربط بين المعلومات الوطنية حول التأثير المتوقع للأتمتة على أنواع المهام والمهن ، وبين المعلومات حول المزيج المهني للجغرافيا المحلية، وذلك لتقييم نتائج التوظيف المحتملة في الولايات والمناطق الحضرية.

الآن ماذا نجد؟ عند النظر إلى البيانات التي تتضمن إسقاطات لتأثير الذكاء الاصطناعى ، فإن صورة التأثير المستقبلي على المهنة – وبالتالي على الجغرافيا – تبدو مختلفة بعض الشيء عن تلك الخاصة بالفترة السابقة.

على المستوى الوطني ، يتميز المنحنى الذي يصف إمكانات الأتمتة الحالية للمهن (مع ارتفاع التعرض  على المحور العمودي) بمظهر جديد متميز ، حيث يبلغ عن أعلى تعرض للأدوار ذات الأجور الأدنى (تلك الموجودة على اليسار على المحور الأفقي ) مع انخفاض التعرض للأتمتة ، كلما زادت الأجور (على يمين الشكل):

يبدو هذا المنحنى مختلفًا عن سابقه الممثل بنمو الأجور والتوظيف مقابل مستويات الأجور وذلك لتوضيح ضغط الأتمتة. في السابق ، كان محتوى المهمة الروتينية الأقل من النسبة المئوية للأجور العشرين (20th wage percentile)  منخفضًا ، وهنا ، تتركز أعلى إمكانات التشغيل الآلي للمهام الحالية في المستقبل بين أصحاب الأجور الأدنى. ويعكس هذا جزئياً حدوث زيادة هائلة في الأتمتة المتوقعة في قطاع الخدمات بفضل تطبيقات الذكاء الاصطناعي القادمة لعمليات الخدمات الغذائية وإدارة المكاتب. وفي الوقت نفسه ، تنخفض إمكانية التشغيل الآلي لمستوى المهام بشكل مطرد مع ارتفاع متوسط ​​الأجور. يستمر أصحاب الدخول الأعلى عمومًا في مواجهة تهديدات التشغيل الآلي المنخفضة بناءً على محتوى المهمة الحالي – على الرغم من أن ذلك قد يتغير مع بدء الذكاء الاصطناعي في الضغط على بعض الوظائف “غير الروتينية” ذات الأجور المرتفعة. هناك بحث واحد جديد على الأقل يشير إلى أن هذا قد يحدث بالضبط. [11]

بالانتقال الآن إلى جغرافيا هذه الاتجاهات ، نرى مرة أخرى أنه على الرغم من أن مخاطر الأتمتة ستُشعَر في كل مكان ، إلا أن مساراتها في عصر الذكاء الاصطناعى ستظل محسوسة بشكل مختلف في كل مكان.

على هذا المنوال ، تُظهر البيانات الخاصة بالتعرض الآلي في عصر الذكاء الاصطناعى أن تأثيرات الأتمتة ستكون أكثر إزعاجًا في ولايات الهارتلاند (الوسطى) والمقاطعات والمدن. هذه هي بالضبط نفس المناطق الأكثر تضررا من التغييرات في عصر تكنولوجيا المعلومات.

متوسط ​​إمكانات التشغيل الآلي حسب المقاطعة ، 2016


المصدر: تحليل بروكينغز لبيانات BLS و Census و EMSI و Moodys و McKinsey

على هذا المنوال ، يمكن أن تتأثر ولايات الهارتلاند (الوسطى) الأقل تعليماً والمتخصصة في الصناعات التحويلية وصناعات الخدمات المنخفضة بشكل خاص بالأتمتة في عصر الذكاء الاصطناعي ، في حين أن الولايات والمقاطعات المتعلمة تعليماً جيداً على امتداد ممر بوسطن – واشنطن وفي الغرب الساحل يبدو أقل عرضة للخطر.

بطريقة موازية ، ستواجه المجتمعات الأصغر والأقل تعليماً المزيد من الاضطراب نسبيًا مع أتمتة المرحلة الأولى ، بينما ستواجه المدن الأكبر والأفضل تعليماً اضطرابًا أقل. إليك كيف يبدو ذلك:

متوسط ​​إمكانات التشغيل الآلي حسب المنطقة الحضرية ، 2016


المصدر: تحليل بروكينغز لبيانات BLS و Census و EMSI و Moodys و McKinsey

وفقًا للخريطة ، فإن أكثر من 50 في المائة من المهام الحالية للعمالة يمكن أن تؤتمت (ِAutomated) في المناطق الحضرية الصغيرة مثل كوكومو وإنديانا وهيكوري ، كارولاينا الشمالية  (Kokomo, Indiana and Hickory, North Carolina). على النقيض من ذلك ، فإن حصص الأعمال المعرضة للخطر  في الأماكن ذات التعليم العالي مثل سان خوسيه ، كاليفورنيا ومقاطعة كولومبيا هي 40 في المائة و 39 في المائة على التوالي. بشكل عام ، تعد مستويات التعليم في المدن الكبرى بمثابة مصدّ ضد إمكانات الأتمتة بالذكاء الصناعي. هذا يرجع جزئيًا لأن التعليم يدعم نوع العمل المعقد بين الأشخاص الذي سيكمله الذكاء الاصطناعي بدلاً من استبداله ، وأيضًا لأن التحصيل العلمي يحسن من قدرة الفرد على التكيف مع المجتمع.

باختصار ، قد يكون لانتشار الذكاء الاصطناعي – مثل المرحلة السابقة من التشغيل الآلي – تأثيرات محلية كبيرة ومتنوعة. على الرغم من أن مساهماتها قد تفيد الأمة ككل ، إلا أن آثارها في الأجور والتنقل الوظيفي قد تصل إلى الوطن بطرق متباينة وحقيقية وغير مرحب بها دائمًا – وهي طرق يجب الاعتراف بها ومعالجتها بشكل كاف.

مواجهة جغرافيا الأتمتة

من المناسب إذن البدء بمناقشة وطنية ثرية الآن تدور حول العديد من الأسئلة التي أثارها الذكاء الاصطناعي (AI)، بدءاً من “مستقبل العمل”. والمناقشات الغنية الجارية حول مدى إمكانية إجراء الخوارزميات لاحترام القيم الإنسانية والديمقراطية الأساسية هي أيضا عملية قيمة. هذا التبصر والتأمل المستقبلي أمر بالغ الأهمية.

من المهم أيضًا ، على الرغم من ذلك ، مناقشة جادة للآثار الجغرافية للأتمتة والذكاء الاصطناعي (AI).

تحتاج الآثار المكانية لالذكاء الاصطناعي أيضًا إلى مكان بارز في المناقشة ، لأنه قد يكون هناك خطر على الأقل من التوازنات الإقليمية للأمة.

تشير الاتجاهات الجغرافية المبلغ عنها هنا إلى أن الآثار المكانية للذكاء الاصطناعي تحتاج أيضًا إلى مكان بارز في المناقشة ، لأنه قد يكون هناك خطر- على الأقل – من ناحية التوازنات الإقليمية للأمة. إن الجهود المبذولة لضمان نجاح عصر الذكاء الاصطناعي لجميع الأماكن ستستفيد من التقدم المحرز في عدد من البرامج العامة وغير المكانية ، التي تدعو الأطراف إلى تبني النمو والتكنولوجيا للحفاظ على مستويات المعيشة مرتفعة ، وتعزيز عقلية التعلم المستمرة بين العمال ، تسهيل عمليات الانتقال الأكثر سلاسة من وظيفة إلى وظيفة ، والحد من المصاعب بين الأفراد الذين يكافحون.

فيما عدا ذلك ، فإن أي استراتيجية شاملة لتحقيق أقصى استفادة من الذكاء الاصطناعى ستحتاج أيضًا إلى معالجة صمود المجتمعات المحلية المعاكس على وجه التحديد. كيف ينبغي أن تبدو هذه الجهود؟ تبدو ان هناك استراتيجيتان ضروريتان للاستجابة، وهي تدعو الحكومة والصناعة والمجتمع المدني إلى:

  • تدعيم الاقتصادات الإقليمية المهدده مستقبلياً.
  • توسيع الدعم للتكيف المجتمعي.

تدعيم الاقتصادات الإقليمية المهدده مستقبلياً

الشرط الأولي هو تجهيز الأماكن المتضررة من التكنولوجيا لتصبح أكثر مرونة. يجب أن تبدأ هذه الجهود بالتركيز على العاملين في المستقبل في هذه الأماكن من خلال السعي إلى نقل المهارات التي تؤدي إلى مرونة العمال تجاه التشغيل الآلي او الذكاء الاصطناعي القادم في المستقبل.

هنا ، تظهر المبادرات الإقليمية الواعدة التي تقودها الدولة.

على سبيل المثال ، يقوم برنامج SkillUp في مقاطعة Cuyahoga في شمال شرق ولاية أوهايو بدعم الشركات المحلية لتسهيل تنمية المهارات الإقليمية للوظائف المطلوبة. [12] يساعد البرنامج الشركات في المنطقة على تحديد احتياجات القوى العاملة في المستقبل من خلال عملية التخطيط الاستراتيجي ، وتحديد المهارات المطلوبة لتلك الوظائف ، وتطوير خرائط طريق مخصصة لتقييم مهارات العمال الحالية وتيسير التدريب على الوظائف المطلوبة. يركز التدريب على ثلاثة أنواع من المهارات: المهارات اللينة/الشخصية (ٍSoft Skills) ، المهارات الأساسية ، والمهارات الفنية / المهنية. عند جمع المهارات المذكورة ، يمكن ان تجعل المهارات العمال أكثر قدرة على التكيف مع تأثيرات الأتمتة على سوق العمل. تظهر الدراسات التجريبية أن مثل هذه البرامج التدريبية الخاصة بأصحاب العمل هي وسيلة فعالة لزيادة إنتاجية العمال ، والعمالة ، والأرباح. [13]

وبالمثل ، تشير (Skillful State Network) و(Skillful State Playbook) إلى الخطوات التي يجب أن تتخذها المناطق لإعادة توجيه القوى العاملة نحو المهارات ذات الاحتياج السوقي. [14] ستزداد أهمية هذه الجهود نظرًا لأن الأتمتة و الذكاء الاصطناعي تزيد من وتيرة تغيير المهام بحيث يترتب أن يتقن العمال طرقًا جديدة إما للعمل مع الآلات ، أو العمل على نطاق ابعد.

من جانبها ، يجب على الحكومة الفيدرالية إعادة توجيه مصادر التمويل لدعم هذه الجهود. ويشمل ذلك دعم الحلول المحلية بدأً من الأسفل إلى الأعلى وتحفيز المناطق لمواءمة نظم التعليم والقوى العاملة والتدريب ، والتنمية الاقتصادية مع بعضها البعض ، جنبًا إلى جنب مع الاحتياجات الخاصة لأصحاب العمل والأهمية الجديدة للمهارات اللينة (softskill) المتقدمة. يجب أن يكون الهدف هو إنشاء خطوط واضحة ومفصلة لاكتساب المهارات تهدف بشكل مباشر إلى ضمان أن تصبح الاقتصادات الإقليمية مصادر منتجة لعمال مرنين يتمتعون بمهارة في تحقيق القيمة في حقبة تقوم فيها الآلات بالأشياء الاستهلاكية.

فيما يتعلق بذلك ، يتعين على الحكومات أن تسعى إلى تسريع اعتماد التكنولوجيا الذكية من قبل 1) الاقتصادات الإقليمية 2) والشركات التي يُرجح أن تتخلف عن الركب ، وذلك كجهد موازٍ لمساعدة الأماكن ان تصبح أكثر مرونة. يجب أن يبدأ هذا مع قيام كل من الحكومة الفيدرالية وحكومات الولايات بتكثيف مهماتها الإرشادية من خلال زيادة الاستثمار في الجهود المبذولة لتوسيع نطاق تطبيق وتبني وتسويق ابتكارات الأتمتة والذكاء الاصطناعي – بما في ذلك من خلال التحول التنظيمي (organizational transformation). على هذه الجبهة ، تقدم شبكة (Manufacturing Extension Partnership “MEP”) لـ 50 ولاية و لمدة تزيد عن 30 عامًا خدمات لتزويد الصناعات الصغيرة والمتوسطة الحجم بحلول إنتاجية عالية التقنية ، بما في ذلك في المناطق الريفية. [15] بناءً على هذا التاريخ ، تحتاج الولايات المتحدة الآن إلى برنامج أوسع وأكثر جرأة على غرار برنامج (MEP)  مصمم لنشر التطبيقات ذات التقنية العالية والتحولات التنظيمية في جميع أنحاء الاقتصاد ، بما في ذلك قطاع الخدمات.

توسيع الدعم للتكيف المجتمعي

ومع ذلك للأسف ، حتى الجهود الناجحة الكبيرة لتشجيع المزيد من تقدم وصمود المجتمعات لن تمنع المزيد من التشرد الشديد للشركات والأيدي العاملة في بعض الأماكن. قد تعاني بعض المناطق ، لا سيما تلك الواقعة في الطرف الأصغروالأسفل من توزيع الحجم الاقتصادي ، من اضطراب خطير لسوق عمل والاقتصاد. لهذا السبب ، يحتاج صنّاع السياسة الفيدرالية وحكومات الولايات إلى تكملة الجهود الرامية إلى تعزيز المرونة المحلية من خلال التدخلات المستهدفة الخاصة للتخفيف من أسوأ الآثار السلبية للأتمتة.

هنا ، هناك سوابق ، مثل مكتب التعديل الاقتصادي التابع لوزارة الدفاع (OEA)  Office of Economic Adjustment الذي يركز على التخفيف من آثار الإغلاقات الأساسية ، وبرنامج مساعد التكيف التابع لإدارة التنمية الاقتصادية والموجه نحو التغييرات الاقتصادية “السلبية” (Economic Development Administration’s Adjustment Assistant Program) ، والشراكات الممولة من الكونغرس من أجل الفرص و برنامج القوى العاملة والإنعاش الاقتصادي Partnerships for Opportunity and Workforce and Economic Revitalization (POWER) ، الذي يستهدف المجتمعات المتأثرة بالتغيرات في سياسة الطاقة. [16] ومع ذلك ، فإن نطاق هذه البرامج المتواضع – وفي بعض الحالات التنسيق غير المنتظم – يحد من تأثيرها. قد تكون هناك حاجة إلى استراتيجية وطنية أكثر قوة.

يمكن للحكومات ، على سبيل المثال ، توجيه الاستثمار لخلق فرص العمل إلى المجتمعات والأماكن التي تتأثر سلبًا بالأتمتة ، مع إدراك أن بعض الأماكن ستواجه على الأرجح تشريدًا أكبر من غيرها.

يمكن أن يبدأ هذا الجهد عن طريق حشد موارد الحكومة والقطاع الخاص في المجتمعات المتضررة ، وينبغي استكماله بجهود لزيادة الطلب على العمالة في تلك المناطق. يمكن للحكومات ، على سبيل المثال ، توجيه الاستثمار لخلق فرص العمل إلى المجتمعات والأماكن التي تتأثر سلبًا بالأتمتة ، مع إدراك أن بعض الأماكن ستواجه على الأرجح تشريدًا أكثر من غيرها. [17] يمكن أن يساعد وضع الأصول الفيدرالية أو الأصول الحكومية في مثل هذه الأماكن – بالاقتران مع الجهود المبذولة لإثارة روح المبادرة من خلال تبسيط اللوائح. [18] وكذلك ايضا يمكن أن توضح بشكل مفصل برامج اللحاق بالركب (catch-up) الإقليمية. [19]

من المؤكد أن ميل الجهود الأمريكية لتحفيز النمو والتنمية في المجتمعات التي تكافح كان عادةً يتمثل في تقديم منح مخصصة صغيرة للعديد من الأماكن ، قليل منها تتوفر فيها امكانيات لحدوث تحول. تتمثل الإستراتيجية الأكثر فاعلية في توجيه استثمارات مكثفة إلى مناطق قليلة ، بهدف بدء مجموعة ديناميكية من مراكز التوظيف الإقليمية الجديدة. وبهذه الطريقة ، يمكن للحكومة الفيدرالية توجيه استثمارات كبيرة إلى 10 أو أكثر من مناطق السكن المتوسطة الحجم والواعدة التي يتم اختيارها من خلال عملية تنافسية تُعلن كـ “أقطاب نمو” إقليمية. سيتألف هذا الاستثمار من مجموعة من الأبحاث ، والضرائب ، والبنية التحتية ، وتنمية الاقتصادية تستفيد من الحكومة ، وسوف تقترن باستثمارات مقابلة من قبل الولايات والقطاع الخاص. سيكون أقطاب النمو بهذه الطريقة بمثابة مراسٍ لتعزيز نمو العمالة ذات القيمة العالية في المناطق المجاورة المحيطة الأكبر. [20]

علاوة على ذلك ، من المحتمل أن تكون هناك حاجة إلى أدوات أقوى – مثل مبادرات النقاط المكتسبة باستهداف التوظيف المكاني ، أو إعانات الوظائف ، أو ضمانات العمل – لمساعدة بعض المواقع التي تضررت بشدة في التعامل مع تغيير المهام المتكرر. هذه الدعامات – التي تركز على التعيينات الجديدة (حتى تسبب خلل على الوظائف الحالية) – ستهدف إلى المناطق التي تعاني من تغييرات مؤلمة أو بطيئة بشكل خاص ، ومن الطبيعي أن يحفزوا الاستثمار للذهاب مع الوظائف.

أكد كل من الاقتصاديين المختلفين مثل إد جليسر ولاري سامرز وروبرت ليتان وديفيد نيومارك على الحاجة إلى مثل هذه التدخلات القوية المؤيدة للعمل في بعض الأماكن التي تكافح حيث قلصت الأتمتة الطلب على العمالة. [21] على هذا المنوال ، قد تحتاج الحكومات أيضًا إلى النظر في المبادرات التي تستهدف الاستثمارات التي تدعم العمل في المواقع التي تضررت بشدة. على سبيل المثال ، سيكون لهذه الاستثمارات أما في البنية التحتية اللازمة أو العمل في مجال كفاءة الطاقة ، فائدة إضافية تتمثل في إنشاء أعداد كبيرة من الوظائف ذات الأجر المتوسط ​​- وهو النوع الأكثر تعرضًا للخطر من التقنيات الناشئة. [22]

الملخص

في الختام ، تحتاج الأمة من خلال مناقشاتها المتزايدة حول فوائد ومخاطر الذكاء الاصطناعي إلى إضافة عوامل جغرافية. كما رأينا ، فإن الأتمتة في مرحلتها الرقمية الأولية من عام 1980 إلى الآن قد جلبت مكاسب اقتصادية مهمة للاقتصاد الكلي ، ولكن أيضًا نتج عنها تزعزع كبير لم يتم توزيعه بالتساوي. والجدير بالذكر أن الأتمتة الرقمية في مرحلتها الأولى قد ساهمت في حدوث اضطرابات كبيرة في سوق العمل وأزمة نوعية للوظائف التي ترجمت إلى نتائج غير متكافئة للعمالة المحلية – وهي نتائج ساهمت على الأرجح في الأزمات الاجتماعية والسياسية في العقد الحالي. إلى الحد الذي تظهر فيه هذه الآثار السلبية (أو الأسوأ) في السنوات المقبلة ، قد تكون فترة الذكاء الاصطناعي أكثر صعوبة. إن الانتشار السريع المحتمل لتقنيات الذكاء الاصطناعى الجديدة ، وغزوها المتوقع على مناطق احتلال جديدة ، وقوتها الواضحة لإعادة تشكيل الشركات ، والصناعات ، وأسواق العمل المحلية تجعلها مثيرة بشكل خاص كتقنية وربما مخيفة كعامل للاضطراب الإقليمي في آنٍ واحد.

الأمة بحاجة إلى الالتزام الآن بجهود جديدة لمساعدة المجتمعات وكذلك العمال على التكيف مع التغيير. إذا تمكنت الأمة من الالتزام بأفرادها بهذه الطريقة ، فإن المستقبل المليء بالآلات سوف يبدو أكثر قبولا في مناطقها المزدحمة.

ومع ذلك ، لا تحتاج العقود القليلة المقبلة إلى تكرار تجربة العقود القليلة الماضية. في الواقع ، يمكن للأمة أن تتعلم فعليًا من فترة تكنولوجيا المعلومات في الأتمتة من أجل التحضير للذكاء الاصطناعي. على سبيل المثال ، من الواضح أنه يتحتم اتخاذ موقف للتعديل المتعمد والمنسق الذي يجند صناع القرار على المستوى الفيدرالي وحكومات الولايات والمحليين والمربين والقطاع الخاص والمجتمع المدني ، وهذا قد يكون ضروريًا للرد على الاختلالات الإقليمية التي فاقمتها التكنولوجيا في العقود الأخيرة. في هذا السياق ، يتعين على الأمة الالتزام الآن بجهود جديدة لمساعدة المجتمعات والعمال على التكيف مع التغيير. إذا تمكنت الأمة من الالتزام بأفرادها بهذه الطريقة ، فإن المستقبل المليء بالآلات سوف يبدو أكثر قبولا في مناطقها المزدحمة.

يود المؤلف أن يشكر روب ماكسيم وجاكوب ويتون على إسهاماتهما المهمة في هذا العمل.

Footnotes

  1. See Ron Brownstein, “The Coming Clashes Between Democrats and Republicans,” The Atlantic, October 25, 2018.
  2. See Clara Hendrickson, Mark Muro, and Bill Galston, “Countering the geography of discontent.” (Washington: Brookings Institution, 2018).
  3. See Mark Muro, Sifan Liu, Jacob Whiton, and Siddharth Kulkarni, “Digitalization and the American workforce.” (Washington: Brookings Institution, 2017).
  4. See David Autor, Frank Levy, and Richard Murnane, “The Skill Content of Recent Technological Change: An Empirical Exploration,” Quarterly Journal of Economics 118, no. 4: 1279-1333; James Manyika et al., “‘Superstars:’ The dynamics of firms, sectors, and cities leading the global economy.” (McKinsey Global Institute, 2018); Sherwin Rosen, “The Economics of Superstars,” The American Economic Review 71, no. 5: 845-858.
  5. See Paul Beaudry, Mark Doms, and Ethan Lewis, “The IT Revolution at the City Level: Testing a Model of Endogenous Biased Technology Adoption,” NBER Working Paper No. 12521.
  6. See Mark Muro, Jacob Whiton, and Sifan Liu, “Online giants must accept responsibility for impacts on the physical world,” The Avenue, January 8, 2018; Clara Hendrickson, Mark Muro, and Bill Galston, “Mitigating the geography of discontent,” LSE Business Review, December 10, 2018; Richard Florida, Charlotta Mellander, and Karen King, “Winner-Take-All Cities.” (Martin Prosperity Institute, 2017).
  7. See Enrico Moretti, The New Geography of Jobs, (New York, NY: Houghton Mifflin Harcourt, 2013).
  8. See Elisa Giannone, “Skill-Biased Technical Change and Regional Convergence,” Unpublished manuscript (2018).
  9. Mark Muro, Rob Maxim, and Jacob Whiton, “Automation and Artificial Intelligence:How Machines Are Affecting People and Places.” (Washington: Brookings Institution, 2019).
  10. See, for example, Darrell West and John Allen, “How Artificial Intelligence is Transforming the World.” (Washington: Brookings Instiution, 2018) and Chris Meserole,”What Is Machine Learning?” (Washington: Brookings Institution, 2018).
  11. Most notably, in-progress research by Michael Webb suggests the possibility that workers in more numerous abstract task-intensive jobs—which also pay more—may also see heightened levels of task automation as more “non-routine” jobs are exposed to artificial intelligence. See Michael Webb, “What Can Artificial Intelligence Do?” Unpublished manuscript (2018).
  12. See https://cuyahogacounty.us/development/businesses/skillup; see also Thomas A. Steward and others, “Help Wanted: How Middle Market Companies Can Address Workforce Challenges to Find and Develop the Talent They Need to Grow (Washington: Brookings Instituion,
  13. See Timothy J. Bartik, “Bringing Jobs to People: How Federal Policy Can Target Job Creation for Economically Distressed Areas” (Washington: The Hamilton Project, 2010).
  14. See http://www.skillful.com/policymakers
  15. See www.nist.gov/mep. For a recent evaluation see Clifford Lipscomb and others, “Evaluating the Long-Term Effect of NIST MEP Services on Establishment Performance.” (Washington: Center for Economic Studies, 2015).
  16. For a comment on U.S. economic adjustment programs, see Mark Muro and Joseph Parilla, “Maladjusted: It’s time to reimagine economic ‘adjustment’ programs,” The Avenue, January 10, 2017. See, also, www.oea.gov/ and Defense Infrastructure: Communities Need Additional Guidance and Information to Improve Their Ability to Adjust to DOD Installation Closure or Growth, (Government Accountability Office, 2013); “Economic Adjustment Assistance Program” at www.eda.gov/pdf/anpiy/Economic-Adjustment-Assistance-Program-1-Pager.pdf; and www.arc.gov/funding/power.asp
  17. Mark Muro and Amy Liu, “Beyond ‘Amazon Idol’ toward a real regional growth strategy.” The Avenue, September 22, 2017.
  18. Ibid.
  19. Ibid.
  20. See Hendrickson, Muro, and Galston, “Countering the geography of Discontent.”
  21. See, for example, Austin, Glaeser, and Summers, “Saving the Heartland;” Robert Litan, “Metting the Automation Challenge to the Middle Class and the American Project” (Washington: Brookings Institution, 2018); and Neumark, “Rebuilding Communities Job Subsidies.”
  22. 2 See Joseph Kane and Robert Puentes, “Expanding Opportunity through Infrastructure Jobs.” (Washington: Brookings Institution, 2015) and Mark Muro and others, “Advancing Inclusion Through America’s Clean Energy Transition.” (Washington: Brookings Institution, 2019).

اترك رد

إملأ الحقول أدناه بالمعلومات المناسبة أو إضغط على إحدى الأيقونات لتسجيل الدخول:

شعار ووردبريس.كوم

أنت تعلق بإستخدام حساب WordPress.com. تسجيل خروج   /  تغيير )

Google photo

أنت تعلق بإستخدام حساب Google. تسجيل خروج   /  تغيير )

صورة تويتر

أنت تعلق بإستخدام حساب Twitter. تسجيل خروج   /  تغيير )

Facebook photo

أنت تعلق بإستخدام حساب Facebook. تسجيل خروج   /  تغيير )

Connecting to %s