تحول نیروی کار در دنیای هوش مصنوعی: فرصت‌ها و چالش‌های آینده

با تسریع پذیرش هوش مصنوعی، کشورها به سرعت در حال تغییر چهره بازار کار خود هستند. هرچند پیش‌بینی‌ها از کاهش شغل‌های انسانی حکایت دارند، کارشناسان معتقدند که تحولات تکنولوژیک به جای حذف مشاغل، آن‌ها را دگرگون کرده و فرصت‌های جدیدی در مسیر رشد شغلی به‌ویژه در بخش‌های نوظهور ایجاد می‌کند.

کد خبر: ۱۲۴۱۹۸۶

دوشنبه - ۰۴ فروردين ۱۴۰۴ / March 24, 2025

به گزارش گروه دانشگاه خبرگزاری دانشجو، بر اساس گزارش مجمع جهانی اقتصاد در آینده مشاغل در سال ۲۰۲۵، تنها در پنج سال آینده، تنها یک سوم کار در هلند همچنان توسط انسان انجام خواهد شد و هوش مصنوعی (AI) و رباتیک اکثر مشاغل فعلی را در اختیار خواهند گرفت.

در حالی که هلند پیشتاز اروپا در پذیرش هوش مصنوعی است، با ۹۵ درصد از سازمان‌ها که برنامه‌های هوش مصنوعی را اجرا می‌کنند، کارشناسان بازار کار هشدار می‌دهند که این پیش‌بینی‌های چشمگیر باید با احتیاط مورد بررسی قرار گیرند.

آنا سالومون، استاد اقتصاد کار در دانشگاه اوترخت و دانشگاه تیلبورگ، گفت: این نوع پیش‌بینی‌ها بسیار دشوار است.

مطالعه WEF بر اساس نظرسنجی از کارفرمایان بزرگ است که اغلب در پذیرش از شرکت‌های کوچکتر جلوتر هستند. آنچه یک شرکت انتظار دارد لزوماً کل اقتصاد را منعکس نمی‌کند.

به جای پذیرش این پیش بینی‌ها در ارزش اسمی، یک بررسی دقیق‌تر روایت پیچیده تری از تغییرات تکنولوژیکی را نشان می‌دهد. الگو‌های تاریخی حاکی از آن است که اختلالات تکنولوژیک به ندرت جایگزینی مستقیم برای کار انسانی است، بلکه در عوض یک تغییر شکل عمیق خود کار است.

سالومون به تحقیقات خود اشاره کرد که نشان می‌دهد ۶۰ درصد از اشتغال امروزی در انواع مشاغلی است که در سال ۱۹۴۰ وجود نداشتند، و نشان می‌دهد که چگونه فناوری به جای حذف آن، کار را تغییر داده و ایجاد می‌کند. او به پیش‌بینی‌های تکنولوژیکی قبلی، مانند وسایل نقلیه خودران، اشاره کرد که به همان سرعتی که انتظار می‌رفت محقق نشدند.

سالومون گفت: چند سال پیش، پیش‌بینی‌هایی وجود داشت که رانندگان کامیون ظرف پنج سال بیکار می‌شوند. "این اتفاق نیفتاده است. زمانی که تغییرات به تدریج اتفاق می‌افتد، دردناک‌تر است - افرادی که بازنشسته می‌شوند جایگزین نمی‌شوند و تازه واردان بازار کار مشاغل مختلفی را انتخاب می‌کنند. "

چالش‌های محل کار رشد می‌کنند

معرفی ابزار‌های هوش مصنوعی نگرانی‌های مختلفی را برای کارگران ایجاد می‌کند، از امنیت شغلی گرفته تا رفاه روانی. مطالعات اخیر توسط سازمان تحقیقات علمی کاربردی هلند (TNO) و موسسه ملی بهداشت عمومی و محیط زیست هلند (RIVM) نشان می‌دهد که هوش مصنوعی می‌تواند با واگذاری کار‌های تکراری یا سخت به ماشین‌ها، بار‌های فیزیکی را کاهش دهد. در عین حال، کارمندان با بار شناختی سنگین‌تری مواجه می‌شوند. آنها باید بر این فرآیند‌های مبتنی بر هوش مصنوعی نظارت کنند، با رابط‌های نرم افزاری جدید سازگار شوند، و استثنا‌هایی را که ماشین‌ها نمی‌توانند از عهده آنها برآیند را حل کنند.

Wouter van der Torre، محققی در TNO، در روزنامه هلندی AD هشدار داد که سازمان‌ها اغلب نادیده می‌گیرند که چگونه هوش مصنوعی وظایف روزانه را تغییر می‌دهد. او گفت: «ما بر تولید سریع‌تر یا ارزان‌تر تمرکز می‌کنیم، که البته محرک اصلی نوآوری است، اما به ندرت می‌پرسیم که چگونه بر حس مالکیت یا سطح استرس افراد تأثیر می‌گذارد.

این مشاهدات بازتاب یافته‌های مصاحبه‌های متعدد با کارگرانی در نقش‌های تقویت‌شده هوش مصنوعی بود، که گزارش کرده‌اند حتی با خودکار شدن وظایف ضروری خاص، وظایف پیچیده‌تر می‌شوند.

ناهماهنگی شناختی ایجاد شده توسط ادغام هوش مصنوعی فراتر از تخصیص مجدد کار است. کارمندان خود را در یک نقش ترکیبی می‌یابند: بخشی سرپرست، بخشی همکار با سیستم‌های هوشمند. این تغییر نه تنها به مهارت‌های فنی، بلکه به هوش هیجانی و سازگاری نیز نیاز دارد. زمانی که کارگران از دستورالعمل‌های رویه‌ای واضح پیروی می‌کردند، اکنون باید توصیه‌های تولید شده توسط هوش مصنوعی را تفسیر و با آنها مذاکره کنند، که نیازمند رویکردی پویاتر و انتقادی‌تر برای تصمیم‌گیری است.

بنابراین، موفقیت ادغام هوش مصنوعی به مهارت مجدد جامع و پشتیبانی مداوم بستگی دارد. سالومون تاکید کرد که یک دوره تصادف سریع در هوش مصنوعی برای تجهیز کارگران برای سرعت تغییر کافی نیست. او خواستار برنامه‌های آموزشی چندلایه و یادگیری در حین کار شد که شامل تمرین‌های عملی، یادگیری مبتنی بر سناریو و راهنمایی مداوم است، به‌ویژه برای کسانی که ممکن است با ابزار‌های دیجیتال آشنایی نداشته باشند. چنین برنامه‌هایی به جای تمرکز بر موضوعات پیشرفته هوش مصنوعی، می‌توانند مهارت‌های دیجیتال اساسی و قابلیت‌های حل مسئله را مورد توجه قرار دهند.

شکاف سواد هوش مصنوعی

این مفهوم از فراگیری ارتباط نزدیکی با سواد هوش مصنوعی دارد که به توانایی افراد برای درک مسئولانه، تعامل و نظارت بر ابزار‌های هوش مصنوعی اشاره دارد. قانون هوش مصنوعی اروپا که هدف آن تنظیم شفافیت و پاسخگویی در سیستم‌های الگوریتمی است، از شرکت‌ها می‌خواهد که پایه‌ای از شایستگی هوش مصنوعی را در میان کارکنان خود در بخش‌های تخصصی و احتمالاً در کل سازمان‌ها نشان دهند. در هلند، مؤسسات آموزشی و برنامه‌های آموزشی شرکت‌ها شروع به تمرکز بر مبانی داده‌ها، الگوریتم‌ها و اخلاقیات کرده‌اند و هدفشان ایجاد نیروی کاری است که بتواند به طور مؤثر با هوش مصنوعی همکاری کند.

سالومون گفت: اگر بخواهیم از فناوری در خدمت مردم استفاده کنیم نه به‌عنوان ابزاری برای کاهش هزینه، گسترش سواد هوش مصنوعی ضروری است. او مثال‌هایی از این که چگونه هوش مصنوعی می‌تواند وظایف روزمره را بهبود بخشد، زمانی که کارگران محدودیت‌های آن را درک می‌کنند، ذکر کرد. سالومون اضافه کرد: «ما به کارمندانی نیاز داریم که بتوانند خروجی الگوریتم‌ها و خطا‌های پرچم‌گذاری را زیر سوال ببرند، نه اینکه به طور منفعلانه هر آنچه را که دستگاه می‌گوید دنبال کنند. "این مستلزم درک عمیق‌تر از نحوه کار این سیستم‌ها است. "

او افزود: سواد هوش مصنوعی فقط در مورد مهارت‌های کدنویسی نیست، بلکه تفسیر نتایج و تشخیص سوگیری‌های بالقوه است.

سالومون گفت: برای گروه نخبه‌ای از مهندسان یا دانشمندان داده کافی نیست که بدانند هوش مصنوعی چگونه کار می‌کند. یک انتقال واقعاً فراگیر هوش مصنوعی مستلزم درک پایه‌ای در میان شهروندان، کارمندان، مدیران و سیاست گذاران است. به این ترتیب، مردم می‌توانند به طور معناداری با این ابزار‌ها در محل کار یا جوامع خود تعامل داشته باشند.

آینده کار

علیرغم سرفصل‌های چشمگیر در مورد از دست دادن شغل، سالومون نسبتاً خوش بین بود. به نظر او، هوش مصنوعی نه تنها منجر به جابجایی نیروی کار و تعدیل بازار کار می‌شود، بلکه می‌تواند رشد شغلی را در زمینه‌های نوظهور تسریع کند و به کاهش کمبود نیروی کار در جایی که تقاضا زیاد است کمک کند.

او به بخش مراقبت‌های بهداشتی اشاره کرد، جایی که ابزار‌های هوش مصنوعی می‌توانند به پرستاران در تشخیص اولیه، تریاژ و مدیریت مراقبت کمک کنند و در عین حال کار اداری را کاهش دهند. به جای حذف پرستاران، چنین فناوری می‌تواند نقش آنها را با اجازه دادن به آنها برای مدیریت وظایف پیچیده‌تر با سیستم‌های هوش مصنوعی ارتقا دهد. با این حال، سالومونز هشدار داد که مسیر پروژه‌های آزمایشی تا پذیرش روزانه می‌تواند طولانی باشد و ممکن است دولت‌ها را ملزم به تشویق این نوع برنامه‌ها کند.

داستان‌های مشابهی در بخش لجستیک، خرده‌فروشی و پشتیبانی مشتری در حال آشکار شدن است، جایی که چت‌بات‌ها و اتوماسیون به درخواست‌های معمول سرعت می‌بخشند. سپس انسان‌ها بر روی حل مسئله و خدمات شخصی سازی شده تمرکز می‌کنند. این مدل می‌تواند سودمند باشد، اما فشار‌های جدیدی را برای کارکنانی که باید سناریو‌های پیچیده‌ای را که اتوماسیون نمی‌تواند به‌طور مستقل حل کند، ایجاد می‌کند. افزایش فشار روانی ناشی از آن بر اهمیت فرهنگ‌های حمایتی شرکتی و کارکنان کافی تأکید می‌کند.

هدف هلند این است که پذیرش هوش مصنوعی را به گونه‌ای هدایت کند که بهره وری را افزایش دهد و در عین حال ابعاد انسانی را در هسته نگه دارد. سالومون می‌گوید: نمی‌توان انکار کرد که هوش مصنوعی نحوه کار ما را متحول خواهد کرد. بحث نباید بر سر این باشد که آیا این اتفاق می‌افتد یا نه، بلکه باید درباره این باشد که این تحول چقدر فراگیر و منصفانه است.

ایجاد تعادل بین فناوری و کارگران

در هلند، یک چارچوب سازمانی قوی مقداری عایق را در برابر اثرات نامطلوب اتوماسیون سریع فراهم می‌کند. سالومون خاطرنشان کرد که اتحادیه‌های کارگری، شورا‌های کاری و قرارداد‌های چانه زنی دسته جمعی کمک می‌کنند تا اطمینان حاصل شود که کارمندان در نحوه پذیرش فناوری در سازمان هایشان صدایی دارند. این رویکرد مشارکتی یک انتقال بدون اصطکاک را تضمین نمی‌کند، اما مسیر‌هایی را برای کارگران ارائه می‌دهد تا در مورد اینکه چگونه هوش مصنوعی ممکن است شغلشان را تغییر دهد، مذاکره کنند.

همچنین پتانسیل بالایی برای مؤسسات آموزشی برای بهبود نحوه ارائه آموزش وجود دارد. سالومون گفت: یادگیری سنتی مبتنی بر سخنرانی لزوماً برای افرادی که نیاز به آموزش مجدد دارند مؤثر نیست. اما ما شاهد استفاده از استارتاپ‌هایی هستیم که از هوش مصنوعی برای ایجاد برنامه‌های آموزشی شخصی‌شده‌تر استفاده می‌کنند و با نیاز‌های یادگیری فردی سازگار می‌شوند، که می‌تواند مکمل آموزش حضوری باشد.

تجربه هلندی نشان می‌دهد که پذیرش موفقیت‌آمیز هوش مصنوعی نه تنها به قابلیت‌های فناوری، بلکه به ایجاد شرایط سازمانی و اجتماعی مناسب بستگی دارد. از آنجایی که این کشور همچنان در پذیرش هوش مصنوعی پیشرو است، رویکرد متعادل آن درس‌های ارزشمندی را در مدیریت انتقال فناوری و در عین حال حفظ حفاظت از کارگران و کیفیت شغل ارائه می‌دهد.

سالومون گفت: کلید این است که نه تنها به این فکر کنیم که چه چیز‌هایی می‌توانند خودکار شوند، بلکه در مورد کار‌های جدیدی که اکنون می‌توانیم انجام دهیم یا چه گروه‌های جدیدی از مردم را می‌توانیم وارد برخی مشاغل کنیم، فکر کنیم. "این جایی است که نوآوری واقعی اتفاق می‌افتد.

منبع: https://www.computerweekly.com