من غيره لا يمكن اختزاله إلى مهارة؟

مقال | Sleepy.md

لسوء الحظ، في هذا العصر، كلما عملت بجد وإخلاص، كلما كان من الأسهل اختزال نفسك إلى مهارة يمكن استبدالها بالذكاء الاصطناعي.

في هذه الأيام، امتلأت قوائم البحث الرائجة وقنوات الإعلام بعبارات "مهارة الزميل". مع استمرار هذه المسألة في التفاقم على منصات التواصل الاجتماعي الرئيسية، فإن تركيز الجمهور يكاد يكون محتوماً بسبب مخاوف كبيرة مثل "تسريح العمال بسبب الذكاء الاصطناعي" و"استغلال رأس المال" و"الخلود الرقمي للطبقة العاملة".

مع أن هذه الأمور تثير القلق بالفعل، إلا أن أكثر ما يثير قلقي هو سطر في ملف README الخاص بالمشروع:

"جودة المواد الخام تحدد جودة المهارة: يوصى بإعطاء الأولوية لجمع المحتوى الطويل الذي يكتبه الشخص بشكل استباقي > ردود الفعل على اتخاذ القرارات > الرسائل اليومية.

أولئك الذين يسهل على النظام استخلاصهم بشكل مثالي، وإعادة بنائهم بدقة متناهية، هم تحديداً أولئك الذين يعملون بجد واجتهاد.

إنهم أولئك الذين، بعد انتهاء كل مشروع، ما زالوا يجلسون على مكاتبهم لكتابة تقرير ما بعد التنفيذ؛ أولئك الذين، عند مواجهة الخلافات، يكونون على استعداد لقضاء نصف ساعة في كتابة رد مطول في صندوق الدردشة، وتحليل منطق اتخاذ القرار بصراحة؛ أولئك الذين يتمتعون بمسؤولية كبيرة، ويعهدون بدقة بجميع تفاصيل العمل إلى النظام.

لقد أصبح الاجتهاد، الذي كان يُعتبر في يوم من الأيام الفضيلة الأكثر إعجاباً في مكان العمل، الآن عاملاً محفزاً لتسريع تحول العمال إلى وقود للذكاء الاصطناعي.

العامل المنهك

نحتاج إلى إعادة تعريف كلمة: السياق.

في السياق اليومي، يمثل السياق خلفية التواصل. لكن في عالم الذكاء الاصطناعي، وخاصة في عالم وكلاء الذكاء الاصطناعي سريعي النمو، يُعد السياق بمثابة وقود المحرك الهادر، والدم النابض، والمرساة الوحيدة التي تسمح للنماذج بإصدار أحكام دقيقة في خضم الفوضى.

إن الذكاء الاصطناعي المجرد من السياق، مهما كان عدد معاييره مذهلاً، ليس أكثر من محرك بحث فاقد للذاكرة. لا يمكنها التعرف عليك، ولا يمكنها فهم التيار الخفي الكامن وراء منطق العمل، وليس لديها أي طريقة لمعرفة الصراع الطويل والمقايضات التي مررت بها على هذه الشبكة المنسوجة من قيود الموارد والديناميكيات الشخصية عند اتخاذ القرار النهائي.

والسبب وراء إثارة "مهارة الزميل" لهذه الضجة الكبيرة هو أنها ارتبطت بشكل بارد ودقيق بتلك الكمية الهائلة من السياق عالي الجودة المتراكم - برامج التعاون المؤسسي الحديثة.

على مدى السنوات الخمس الماضية، شهد مكان العمل الصيني تحولاً رقمياً هادئاً ولكنه شاق. أصبحت أدوات مثل Feishu و DingTalk و Notion وغيرها مستودعات ضخمة للمعرفة المؤسسية.

خذ فيشو كمثال. أعلنت شركة بايت دانس علنًا أن عدد المستندات التي يتم إنشاؤها داخليًا كل يوم هائل. تجسد هذه الشخصيات المكتظة بدقة كل جلسة عصف ذهني، وكل اجتماع ساخن، وكل تسوية استراتيجية لأكثر من 100000 موظف.

يتجاوز هذا المستوى من الانتشار الرقمي أي حقبة سابقة بكثير. في قديم الزمان، كانت المعرفة دافئة، كامنة في أذهان الموظفين المخضرمين، تتناقل عبر الأحاديث العابرة في المخزن. الآن، تم استنزاف كل الحكمة والخبرة البشرية قسراً من رطوبتها، وتراكمت بلا رحمة في مصفوفة الخادم الباردة في السحابة.

في هذا النظام، إذا لم تقم بكتابة المستندات، فلن يتمكن أحد من رؤية عملك، ولن يتمكن الزملاء الجدد من التعاون معك. إن التشغيل الفعال للمؤسسات الحديثة يعتمد على أساس قيام كل موظف بتقديم مساهمات سياقية للنظام يوماً بعد يوم.

العمال المجتهدون يحملون الاجتهاد وحسن النية، ويكشفون بلا تحفظ عن مسارات تفكيرهم على هذه المنصات الباردة. يفعلون ذلك لضمان انسجام آليات الفريق بسلاسة، والسعي لإثبات قيمتهم للنظام، ومحاولة شق طريقهم بشدة داخل هذا الكيان التجاري الضخم والمعقد. إنهم لا يستسلمون طواعية؛ إنهم ببساطة يلتزمون بشكل أخرق ومثابر بقواعد البقاء في مكان العمل الحديث.

لكن المفارقة تكمن في أن هذه المعلومات السياقية التي تُترك للتعاون بين الأفراد أصبحت الوقود المثالي للذكاء الاصطناعي.

تحتوي لوحة تحكم Feishu على ميزة تسمح للمشرفين الرئيسيين بتصدير مستندات الأعضاء وسجلات الاتصالات بشكل جماعي. هذا يعني أنه يمكن بسهولة تجميع مراجعات المشروع ومنطق اتخاذ القرار الذي أمضيت ثلاث سنوات في العمل عليه خلال ليالٍ لا حصر لها في ملف مضغوط عديم الحياة بمجرد استدعاء واجهة برمجة التطبيقات في غضون دقائق.

عندما يتم اختزال البشر إلى مجرد واجهات برمجة تطبيقات (APIs)

مع ظهور مصطلح "colleague.skill"، بدأت بعض المشتقات غير المريحة للغاية في الظهور في قسم المشكلات على GitHub ومنصات التواصل الاجتماعي المختلفة.

لقد ابتكر البعض "ex.skill"، في محاولة لتغذية الذكاء الاصطناعي بسجلات المحادثات من WeChat على مدى السنوات القليلة الماضية حتى يتمكن من الاستمرار في الجدال أو إظهار الحنان بتلك النبرة المألوفة؛ وابتكر آخرون "unrequited love.skill"، محولين الخفقان الذي لا يمكن لمسه إلى صندوق رمل بارد بين الأشخاص، ويستنتجون مرارًا وتكرارًا حوارات استقصائية، ويسعون خطوة بخطوة إلى تحقيق النتيجة العاطفية المثلى؛ وابتكر آخرون "paternalistic boss.skill"، مستغلين خطاب فن الإغواء القمعي في الفضاء الرقمي مسبقًا، وبناء خط دفاع نفسي حزين لأنفسهم.

لقد تجاوزت حالات استخدام هذه المهارات تمامًا مجال كفاءة العمل. لقد اعتدنا، دون وعي، على استخدام المنطق البارد للتعامل مع الأشياء، وتشريحها وتحويلها إلى مجرد أشياء، أولئك الأفراد الذين كانوا يتمتعون بالحيوية والنشاط.

اقترح الفيلسوف الألماني مارتن بوبر ذات مرة أن أساس العلاقات الإنسانية يختزل إلى نمطين مختلفين جذرياً: "أنا-أنت" و "أنا-هو".

في لقاء "أنا-أنت"، نتجاوز الأحكام المسبقة وننظر إلى الآخر ككائن حي كامل وكريم للنظر إليه. هذه الرابطة مفتوحة بلا تحفظ، مليئة بعدم القدرة على التنبؤ النابض بالحياة، وبسبب صدقها تحديداً، تبدو هشة بشكل خاص؛ ومع ذلك، بمجرد أن يغرق الإنسان الحي في ظل "الأنا-الشيء"، فإنه يتحول إلى شيء يمكن تفكيكه وتحليله وتصنيفه ووضع علامات عليه. في ظل هذا التدقيق النفعي للغاية، فإن الشيء الوحيد الذي نهتم به هو "ما فائدة هذا الشيء بالنسبة لي؟"

إن ظهور منتجات مثل "المهارات السابقة" يدل على أن عقلانية الأدوات الخاصة بـ "أنا-هو" قد توغلت تماماً في المجال العاطفي الأكثر حميمية.

في العلاقة الحقيقية، يكون الشخص ثلاثي الأبعاد، مليئاً بالتجاعيد، يتدفق باستمرار بالتناقضات والفروق الدقيقة، وتختلف ردود أفعاله بناءً على ظروف محددة وتفاعلات عاطفية. قد يكون رد فعل شريكك السابق مختلفًا تمامًا على نفس الجملة عند استيقاظه في الصباح مقارنة بردود فعله عند العمل في وقت متأخر من الليل.

ومع ذلك، عندما تختزل شخصًا إلى مهارة، فإن ما تزيله ليس سوى الجزء المتبقي من وظائفه التي كانت "مفيدة" لك ويمكن أن "تفيدك" في تلك العلاقة المحددة. يتم استنزاف روح الفرد الذي كان يتمتع بالدفء والتجربة الذاتية بشكل كامل في هذا التطهير القاسي، ويتم تحويله إلى "واجهة وظيفية" يمكنك توصيلها واللعب بها حسب الرغبة.

يجب الاعتراف بأن الذكاء الاصطناعي لم يخترع هذه البرودة القارسة من العدم. قبل ظهور الذكاء الاصطناعي، كنا معتادين بالفعل على تصنيف الآخرين، وقياس "القيمة العاطفية" و"وزن الشبكة الاجتماعية" لكل علاقة بدقة. على سبيل المثال، في سوق المواعدة، نقوم بتحديد سمات الشخص في جداول؛ وفي مكان العمل، نصنف الزملاء على أنهم "أكفاء" أو "متكاسلين". لقد جعل الذكاء الاصطناعي هذا الاستخلاص الضمني والوظيفي بين الأفراد صريحًا وواضحًا بشكل صارخ.

لقد تم سحق الناس، ولم يتبق سوى ذلك الجانب من "ما هو مفيد لي".

التغليف الإلكتروني

في عام 1958، نشر الفيلسوف المجري البريطاني مايكل بولاني كتاب "المعرفة الشخصية". في هذا الكتاب، قدم مفهوماً بالغ الأهمية: المعرفة الضمنية.

في مقولة شهيرة، قال بولاني: "نحن نعرف أكثر مما نستطيع أن نقول".

وقدّم مثالاً على تعلّم ركوب الدراجة. يستطيع راكب الدراجات الماهر، الذي يقود بسهولة، أن يحافظ على توازنه بشكل مثالي في كل ميل ناتج عن الجاذبية، لكنه لا يستطيع أن يصف بدقة للمبتدئ الحدس الدقيق لتلك اللحظة بالكلمات أو معادلات الفيزياء الجافة. هو يعرف كيف يركب، لكنه لا يستطيع التعبير عن ذلك بوضوح. يُطلق على هذا النوع من المعرفة الذي لا يمكن ترميزه أو التحدث به اسم المعرفة الضمنية.

مكان العمل مليء بمثل هذه المعرفة الضمنية. قد يتمكن مهندس كبير، عند استكشاف أخطاء النظام وإصلاحها، من تحديد المشكلة بسرعة من خلال إلقاء نظرة سريعة على السجلات، لكنه سيجد صعوبة في توثيق هذه "الحدس" المبني على آلاف من حالات التجربة والخطأ. قد يصمت بائع ممتاز فجأة على طاولة المفاوضات، والشعور بالضغط والتوقيت الذي يجلبه هذا الصمت هو شيء لا يمكن لأي دليل مبيعات أن يلتقطه. قد يتمكن متخصص الموارد البشرية ذو الخبرة، بمجرد ملاحظة نصف ثانية من تجنب المرشح للتواصل البصري، من استشعار المبالغات في السيرة الذاتية.

ما يمكن لـ "Colleague.skill" استخراجه هو فقط ما تم تدوينه أو التحدث به بالفعل - المعرفة الصريحة. بإمكانه استخراج وثائق ما بعد الوفاة، لكنه لا يستطيع التقاط معاناتك أثناء كتابتها؛ بإمكانه تكرار ردود أفعالك تجاه القرارات، لكنه لا يستطيع تكرار الحدس الكامن وراء عملية اتخاذ القرار.

ما يستخلصه النظام دائماً ليس سوى ظل الشخص.

إذا انتهت القصة هنا، فلن تكون أكثر من مجرد تقليد رديء آخر للبشرية بواسطة التكنولوجيا.

لكن عندما يتم اختزال الشخص إلى مهارة معينة، فإن هذه المهارة لا تبقى ثابتة. يُستخدم للرد على رسائل البريد الإلكتروني، وكتابة المستندات الجديدة، واتخاذ القرارات الجديدة. بمعنى آخر، تبدأ هذه الظلال التي يولدها الذكاء الاصطناعي في توليد سياقات جديدة.

ثم يتم إيداع هذه السياقات التي تم إنشاؤها بواسطة الذكاء الاصطناعي في Feishu و DingTalk، لتصبح مواد التدريب للجولة التالية من التقطير.

في وقت مبكر من عام 2023، نشر فريق بحثي من جامعة أكسفورد وجامعة كامبريدج ورقة بحثية مشتركة حول "انهيار النموذج". أشارت الأبحاث إلى أنه عندما يتم تدريب نموذج الذكاء الاصطناعي بشكل متكرر باستخدام البيانات التي تم إنشاؤها بواسطة أنظمة ذكاء اصطناعي أخرى، فإن توزيع البيانات يصبح ضيقًا بشكل متزايد. تلك السمات البشرية النادرة والهامشية ولكنها أصيلة للغاية تُمحى بسرعة. بعد بضعة أجيال فقط من التدريب على البيانات الاصطناعية، ينسى النموذج تمامًا البيانات البشرية الحقيقية المعقدة ذات الذيل الطويل، وينتج بدلاً من ذلك محتوى متوسطًا ومتجانسًا للغاية.

في عام 2024، نشرت مجلة Nature أيضًا ورقة بحثية تفيد بأن تدريب الأجيال القادمة من نماذج التعلم الآلي على مجموعات البيانات التي تم إنشاؤها بواسطة الذكاء الاصطناعي سيؤدي إلى تشويه مخرجاتها بشكل كبير.

هذا يشبه صور الميمات المتداولة على الإنترنت، وهي في الأصل لقطة شاشة عالية الدقة تمت مشاركتها وضغطها وإعادة مشاركتها من قبل عدد لا يحصى من الأشخاص. مع كل عملية تمدد، يتم فقدان بعض وحدات البكسل، وتضاف بعض الضوضاء. في النهاية، تصبح الصورة ضبابية، وملصقة رقمياً.

عندما يتم استنفاد السياق البشري الحقيقي مع المعرفة الضمنية، ولا يستطيع النظام تدريب نفسه إلا على ظلال متراكمة، فماذا سيتبقى في النهاية؟

من يمحو آثارنا؟

ما تبقى هو فقط ذلك النوع الصحيح من الهراء.

عندما يجف نهر المعرفة ويتحول إلى عملية استرجاع لا نهاية لها واستهلاك ذاتي للذكاء الاصطناعي من قبل الذكاء الاصطناعي، فإن كل ما ينبعث من النظام سيصبح معيارياً للغاية وآمناً للغاية، ولكنه أيضاً أجوف بشكل لا يمكن إصلاحه. سترى عدداً لا يحصى من التقارير المنظمة بشكل مثالي، والعديد من رسائل البريد الإلكتروني المصممة بشكل لا تشوبه شائبة، ومع ذلك ستفتقر إلى أي لمسة إنسانية، وخالية من أي رؤية قيّمة حقاً.

إن الهزيمة الكبرى للمعرفة ليست بسبب أن العقل البشري أصبح بليدًا؛ المأساة الحقيقية هي أننا أوكلنا حق التفكير ومسؤولية ترك السياق إلى ظلالنا الخاصة.

بعد أيام من انتشار مشروع "colleague.skill"، ظهر مشروع يسمى "anti-distill" بهدوء على GitHub.

لم يحاول مؤلف هذا المشروع مهاجمة النماذج الكبيرة أو كتابة أي بيانات عظيمة. لقد قاموا ببساطة بتوفير أداة صغيرة لمساعدة العمال على إنشاء نصوص طويلة غير صالحة تبدو معقولة ولكنها في الواقع مليئة بالضوضاء المنطقية على Feishu أو DingTalk.

كان هدفه بسيطاً: إخفاء معرفته الأساسية قبل أن يقوم النظام باستخلاصها. بما أن النظام يحب جلب "نصوص طويلة مكتوبة بنشاط"، فامنحه مجموعة من الهراء عديم الفائدة.

لم يحقق هذا المشروع نجاحًا كبيرًا مثل مشروع "colleague.skill"؛ بل بدا ضئيلاً وضعيفًا بعض الشيء. إن استخدام السحر لهزيمة السحر لا يزال يدور بشكل أساسي حول قواعد اللعبة التي وضعها رأس المال والتكنولوجيا. لا يمكن لهذا أن يغير اتجاه النظام الذي يعتمد بشكل متزايد على الذكاء الاصطناعي ويتجاهل البشر الحقيقيين بشكل متزايد.

لكن هذا لا يمنع هذا المشروع من أن يكون المشهد الأكثر مأساوية وشاعرية وعمقاً في الاستعارة في الدراما العبثية بأكملها.

نعمل بجد شديد لترك آثار في النظام، ونكتب وثائق مفصلة، ​​ونتخذ قرارات دقيقة، محاولين إثبات وجودنا السابق في هذه الآلة المؤسسية الحديثة الضخمة، وإثبات قيمتنا. غير مدركين أن هذه الآثار الخطيرة للغاية ستصبح في النهاية الممحاة التي تمحونا.

لكن بالنظر إلى الأمر من منظور مختلف، قد لا يكون هذا بالضرورة طريقاً مسدوداً تماماً.

لأن ما يمحوه الممحاة هو دائماً مجرد "ماضيك". إن المهارة المعبأة في ملف، مهما كانت منطق استخراج البيانات فيها متطوراً، هي في الأساس مجرد لقطة ثابتة. إنها متجمدة في تلك اللحظة المصدرة، معتمدة فقط على العناصر الغذائية البالية، وتدور بلا نهاية في عمليات ومنطق راسخ. إنها تفتقر إلى غريزة مواجهة الفوضى المجهولة، وبالتأكيد لا تمتلك القدرة على التطور الذاتي من خلال النكسات في العالم الحقيقي.

عندما نتخلى عن تلك التجارب النمطية والصيغية للغاية، فإننا نحرر أيدينا أيضاً. طالما استمرينا في التوجه نحو الخارج وكسر وإعادة بناء حدودنا المعرفية باستمرار، فإن ذلك الظل المستقر في السحابة سيتبع خطانا إلى الأبد.

الإنسان عبارة عن خوارزمية مرنة.