الذكاء الاصطناعي يهدد سوق العمل.. 92 مليون وظيفة مهددة بالزوال
تاريخ النشر: 10th, January 2025 GMT
حذر تقرير حديث من أن الذكاء الاصطناعي قد يتسبب في تقليص كبير لعدد الموظفين في الشركات العالمية خلال السنوات المقبلة.
وبحسب تقرير مستقبل الوظائف الصادر عن المنتدى الاقتصادي العالمي، فإن ما يصل إلى 41٪ من الموظفين يريدون تقليص قوتهم العاملة، بسبب أتمتة الذكاء الاصطناعي، وفق موقع "ليف مينت".
وأضاف التقرير أنه سيتم إنشاء 170 مليون وظيفة جديدة بحلول عام 2030، وسيتم استبدال 92 مليون وظيفة.
وقال المنتدى الاقتصادي العالمي أيضاً إن المهارات في الذكاء الاصطناعي والبيانات الضخمة والأمن السيبراني من المتوقع أن تكون مطلوبة بشدة.
ومع ذلك، ستظل المهارات البشرية مثل التفكير الإبداعي والمرونة وخفة الحركة حاسمة.
ومن المتوقع أن تؤدي التطورات في الذكاء الاصطناعي والروبوتات وأنظمة الطاقة، وخاصة في مجال الطاقة المتجددة والهندسة البيئية، إلى زيادة الطلب على الأدوار المتخصصة في هذه المجالات.
ومع ذلك، فإن الأدوار مثل أمناء الصندوق والمساعدين الإداريين سوف تندرج تحت أسرع القطاعات انحداراً ولكن الآن تنضم إليها أدوار بما في ذلك مصممي الغرافيك، حيث تعمل الذكاء الاصطناعي التوليدي على إعادة تشكيل سوق العمل بسرعة.
ويتوقع التقرير زيادة كبيرة في الطلب على وظائف الرعاية، مثل المتخصصين في التمريض، والمتخصصين في التعليم، مثل معلمي المدارس الثانوية، مع اتجاهات ديموغرافية تدفع النمو في الطلب عبر القطاعات الأساسية.
وأبرز التقرير أيضاً أن حوالي 70٪ من الشركات تخطط لتوظيف عمال جدد لديهم مهارات لتصميم أدوات وتعزيزات الذكاء الاصطناعي.
وقال تقرير المنتدى الاقتصادي العالمي إن هناك حاجة إلى اتخاذ إجراءات عاجلة وجماعية عبر الحكومة والشركات والتعليم، لسد فجوات المهارات، والاستثمار في مبادرات إعادة تشكيل المهارات وتحسينها، وإنشاء مسارات يسهل الوصول إليها في الوظائف والمهارات سريعة النمو التي يرتفع الطلب عليها.
المصدر: موقع 24
كلمات دلالية: سقوط الأسد حصاد 2024 الحرب في سوريا عودة ترامب خليجي 26 إيران وإسرائيل إسرائيل وحزب الله غزة وإسرائيل الإمارات الحرب الأوكرانية الذكاء الاصطناعي الذكاء الاصطناعي الذكاء الاصطناعي الذکاء الاصطناعی
إقرأ أيضاً:
الذكاء الاصطناعي يساعد على توقع الخصائص الكيميائية
طور باحثون تطبيقا أطلقوا عليه اسم "ChemXploreML" يتنبأ بالخصائص الكيميائية ويسرعها، دون الحاجة إلى مهارات برمجة متعمقة.
من الأهداف الأساسية المشتركة لمعظم باحثي الكيمياء الحاجة إلى التنبؤ بخصائص الجزيء، مثل درجة غليانه أو انصهاره. بمجرد أن يتمكن الباحثون من تحديد هذا التنبؤ بدقة، يصبحون قادرين على المضي قدمًا في عملهم، محققين اكتشافات تُفضي إلى أدوية ومواد وغيرها. مع ذلك، ارتبطت الطرق التقليدية للكشف عن هذه التنبؤات، تاريخيًا، بتكلفة باهظة، استنزاف الوقت والجهد المبذول في المعدات، بالإضافة إلى التمويل.
تمكن فرع من الذكاء الاصطناعي، يُعرف باسم التعلم الآلي machine learning (ML)، من تخفيف عبء التنبؤ بخصائص الجزيئات إلى حد ما، لكن الأدوات المتقدمة التي تُسرّع العملية بشكل أكثر فعالية، من خلال التعلم من البيانات الموجودة لإجراء تنبؤات سريعة للجزيئات الجديدة، تتطلب من المستخدم امتلاك مستوى عالٍ من الخبرة البرمجية. هذا يُشكّل عائقًا أمام العديد من الكيميائيين، الذين قد لا يمتلكون الكفاءة الحسابية اللازمة لاجتياز عملية التنبؤ.
للتخفيف من هذا التحدي، ابتكر باحثون في مجموعة "ماكغواير" للأبحاث في معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا (MIT) تطبيق ChemXploreML، وهو تطبيق سطح مكتب سهل الاستخدام يُساعد الكيميائيين على إجراء هذه التنبؤات المهمة دون الحاجة إلى مهارات برمجة متقدمة. هذا التطبيق متاح مجانًا وسهل التنزيل ويعمل على المنصات الرئيسية، كما أنه مصمم للعمل دون اتصال بالإنترنت، مما يُحافظ على خصوصية بيانات البحث.
وقد تم توضيح هذه التقنية الجديدة والمثيرة في مقال نُشر مؤخرًا في مجلة المعلومات والنمذجة الكيميائية Journal of Chemical Information and Modeling.
اقرأ أيضا... أداة ذكاء اصطناعي مجانية تعد تقارير طبية مثل الأنظمة التجارية
إحدى العقبات المحددة في مجال التعلم الآلي الكيميائي هي ترجمة البنى الجزيئية إلى لغة رقمية تفهمها أجهزة الكمبيوتر. يُؤتمت برنامج ChemXploreML هذه العملية المعقدة باستخدام "مُضمِّنات جزيئية" مدمجة قوية تُحوّل البنى الكيميائية إلى متجهات رقمية غنية بالمعلومات. بعد ذلك، يُطبّق البرنامج خوارزميات متطورة لتحديد الأنماط والتنبؤ بدقة بالخصائص الجزيئية، مثل درجات الغليان والانصهار، كل ذلك من خلال واجهة رسومية تفاعلية سهلة الاستخدام.
يقول أرافيند نيفاس ماريموثو، باحث في مجموعة ماكغواير والمؤلف الرئيسي للمقالة "يهدف ChemXploreML إلى تعميم استخدام التعلم الآلي في العلوم الكيميائية"، مضيفا "من خلال إنشاء تطبيق سطح مكتب سهل الاستخدام وقوي وقابل للعمل دون اتصال بالإنترنت، نضع أحدث النمذجة التنبؤية بين يدي الكيميائيين مباشرةً، بغض النظر عن خبراتهم البرمجية. هذا العمل لا يُسرّع البحث عن أدوية ومواد جديدة من خلال تسريع عملية الفحص وتخفيض تكلفتها فحسب، بل يفتح تصميمه المرن آفاقًا جديدة للابتكارات المستقبلية".
صُمم تطبيق ChemXploreML ليتطور مع مرور الوقت. لذا، مع تطور التقنيات والخوارزميات المستقبلية، يُمكن دمجها بسلاسة في التطبيق، مما يضمن للباحثين الوصول الدائم إلى أحدث الأساليب وتطبيقها. تم اختبار التطبيق على خمس خصائص جزيئية رئيسية للمركبات العضوية: نقطة الانصهار، ونقطة الغليان، وضغط البخار، ودرجة الحرارة الحرجة، والضغط الحرج، وحقق درجات دقة عالية وصلت إلى 93% لدرجة الحرارة الحرجة. كما أظهر الباحثون أن طريقة جديدة وأكثر إحكامًا لتمثيل الجزيئات كانت دقيقة تقريبًا مثل الطرق القياسية ولكنها كانت أسرع بما يصل إلى 10 مرات.
يقول ماريموثو: "نتصور مستقبلًا يُمكن فيه لأي باحث تخصيص وتطبيق التعلم الآلي بسهولة لحل تحديات فريدة، من تطوير مواد مستدامة إلى استكشاف الكيمياء المعقدة للفضاء بين النجوم".
مصطفى أوفى (أبوظبي)
مباريات سيراميكا كليوباترا فى الدور الأول 2025-2026