هل ستحل الروبوتات محل البشر؟ يقول لا!

العنوان الأصلي: الميزة البشرية في ثورة الروبوتات
المؤلف الأصلي: سومير ميغاني، مختبرات إنستاوورك للروبوتات (أيرلندا)
ترجمة: بيغي، بلوك بيتس

ملاحظة المحرر: بينما لا يزال معظم الناس يناقشون ما إذا كانت "الروبوتات ستحل محل العمل البشري"، فإن هذه المقالة تجادل بأن البشر لن يتم استبدالهم فحسب، بل سيصبحون جزءًا لا غنى عنه من "نظام الذكاء الاصطناعي المادي".

إن العقبة الأساسية في الصناعة الحالية لا تكمن في الخوارزميات أو الأجهزة ولكن في "البيانات وقدرات التنفيذ". تحتاج الروبوتات إلى التدريب من خلال مراقبة البشر المهرة الذين يعملون في بيئات حقيقية، ولكن البيانات عالية الجودة والمتنوعة للعالم المادي نادرة للغاية، مما يؤدي إلى ما يسمى "فجوة البيانات التي تبلغ مائة ألف عام". وهذا يعيد إلى الواجهة نوعاً من القدرات التي تم تجاهلها لفترة طويلة - وهي العمالة البشرية الماهرة والقابلة للجدولة والتحقق.

في هذا الإطار، يتم إعادة تعريف دور البشر: فهم يمثلون "مصدر البيانات" لتدريب الآلات، حيث يوفرون عمليات تشغيلية موحدة وقابلة للتعليق، و"العقد الموجودة في الموقع" التي تدعم عمليات النظام، وتتولى الصيانة والإصلاح والتحكم عن بعد. وفي نهاية المطاف، يدخلون في "سوق التعاون بين الإنسان والروبوت" المرتبط بالمنصات، ليصبحوا شرطاً ضرورياً للتنفيذ واسع النطاق للروبوتات.

في الواقع، لن يؤدي التغير التكنولوجي إلى القضاء على العمالة، بل سيعيد هيكلة تقسيم العمل. من أجهزة الصراف الآلي إلى الإنترنت، كل قفزة تكنولوجية كانت مصحوبة بقلق بشأن الوظائف، ولكن ما يتغير في كثير من الأحيان ليس "ما إذا كانت هناك وظائف أم لا" ولكن "كيف يتم إعادة تعريف الوظائف". في هذه الدورة التكنولوجية التي تمثلها الروبوتات الشبيهة بالبشر، يتكرر المسار نفسه: يتم تقسيم المهام، وتوحيد المهارات، وإعادة تنظيم المناصب، وظهور وظائف جديدة.

إن الفرصة الحقيقية لا تكمن في "استبدال البشر" بل في من يستطيع بناء الجسر لتحويل القدرات البشرية إلى بيانات قابلة للتطوير، وأنظمة تشغيلية، وشبكات تعاونية.

فيما يلي نص المقال الأصلي:

قبل عام، طرحت سؤالاً غير مألوف إلى حد ما على سوق العمل: ماذا سيحدث لـ"المحترفين" في منصتنا عندما تصل الروبوتات؟

تتمثل رؤيتنا في خلق فرص اقتصادية للمحترفين والشركاء في جميع أنحاء العالم. اليوم، يعتمد علينا أكثر من عشرة ملايين محترف في كسب عيشهم، وقد ظل الكثير منهم يفكرون في نفس السؤال لفترة طويلة. تقع على عاتقنا مسؤولية كبيرة لتقديم إجابة على هذا السؤال.

في الوقت نفسه، لاحظنا أيضًا ظاهرة غير متوقعة: بدأت بعض شركات الروبوتات بالظهور على منصة التطبيقات الخاصة بنا، وتتعاون مع المحترفين لدينا. إنهم بحاجة إلى أشخاص ذوي خبرة مهنية في مهام تدريب الروبوتات وإمكانية الوصول إلى مجموعة متنوعة من سيناريوهات الأعمال - وهي البيئات التي سيتم فيها نشر الروبوتات في المستقبل. وما يعتمدون عليه هو نظام القوى العاملة الذي كنا نعمل على بنائه.

في تلك اللحظة، أصبح كل شيء واضحاً فجأة: بإمكان منصة Instawork توفير العمالة البشرية لـ "اقتصاد الذكاء الاصطناعي المادي".

"مشكلة العشرة آلاف سنة"

وصف كين غولدبيرغ هذه المشكلة بأنها "فجوة البيانات التي تمتد لعشرة آلاف عام": فمن جهة، هناك كمية هائلة من البيانات لتدريب نماذج اللغة؛ ومن جهة أخرى، هناك بيانات محدودة للغاية ومتخصصة للغاية لتدريب الروبوتات على أداء عمليات دقيقة في العالم المادي.

ملحوظة: كين غولدبيرغ باحث ذو تأثير كبير في مجال الروبوتات والذكاء الاصطناعي، بالإضافة إلى كونه فنانًا وباحثًا متعدد التخصصات.

هذه الفجوة هي التي تعني أنه على الرغم من تدفق مليارات الدولارات إلى شركات الروبوتات، إلا أننا لم نرَ بعد روبوتات شبيهة بالبشر تقوم بتنظيف غرف الفنادق أو تفريغ الشاحنات في المستودعات... على الأقل ليس بعد.

تشير تقديراتنا إلى أن الصناعة بأكملها قد جمعت حوالي 100000 ساعة من بيانات التدريب بحلول عام 2024؛ وبحلول عام 2025، ارتفع هذا العدد إلى مليون ساعة؛ وبحلول عام 2026، من المتوقع أن يصل إلى 20 مليون ساعة. هذا نمو هائل، ومع ذلك، لم يسد سوى 0.04% من تلك الفجوة.

تنضم المزيد والمزيد من الشركات إلى هذا السباق، في محاولة لبناء روبوتات شبيهة بالبشر أو روبوتات متعددة الأغراض: تقوم مختبرات النماذج الأساسية بتطوير نماذج الرؤية واللغة والحركة (VLA)، وتقوم شركات الأجهزة ببناء آلات مادية، ويستمر ظهور اللاعبين بينهما. بلغت الاستثمارات الرأسمالية مئات المليارات من الدولارات. ويواجه جميع هؤلاء المشاركين نفس العقبة: البيانات.

لكن الأهم هو أننا شاهدنا هذا المشهد من قبل.

عندما ظهرت أجهزة الصراف الآلي (ATMs)، توقع الجميع تقريباً أن يختفي موظفو البنوك. لكن النتيجة كانت عكس ذلك تماماً - فقد ازداد عدد الصرافين بالفعل. ساهمت أجهزة الصراف الآلي في خفض تكاليف الفروع، مما سمح للبنوك بفتح المزيد من الفروع؛ وتحول دور الصراف من التعامل مع النقد إلى إدارة علاقات العملاء.

وقد تكرر هذا النمط في كل تحول تكنولوجي رئيسي: الثورة الصناعية، والكهرباء، والإنترنت. التكنولوجيا الجديدة لا تقضي على الوظائف؛ بل تعيد تشكيلها وتخلق المزيد من الفرص الجديدة.

موجة جديدة تلوح في الأفق، ولكن هذه المرة، تبدو أشبه بنا: بأذرع وأرجل وحتى عيون.

المراحل الثلاث للذكاء الاصطناعي المادي

الفصل الأول: روبوتات التدريب

على مدار العام الماضي، تواصلت بشكل استباقي مع بعض أفضل العقول في المجال العالمي للروبوتات والتعلم الآلي، واستشرتهم - من الباحثين ومديري المختبرات إلى رواد الأعمال الذين يبنون أيادي روبوتية ماهرة وروبوتات بشرية كاملة. لقد شاركوا وقتهم وأفكارهم بسخاء، مما أثار إعجابي. بصراحة، لم نكن ننتمي في الأصل إلى هذه الصناعة؛ ومع ذلك، كلما استمعت أكثر، كلما رأيت بوضوح المجال الذي يمكن أن يحدث فيه Instawork فرقًا.

وقد ذُكرت وجهة نظر واحدة مراراً وتكراراً: الروبوتات تتعلم من خلال مراقبة البشر المهرة وهم يؤدون مهاماً بدنية دقيقة في بيئة واقعية. وهذا يعني أنه بدءًا من مهارات استخدام السكين الموحدة لتقطيع الخضراوات وحتى التنقل في المستودعات المزدحمة وحتى ترتيب أسرّة الفنادق وفقًا لمعايير العلامة التجارية، يكمن التحدي في المهمة الصعبة للغاية المتمثلة في جمع بيانات عالية الجودة - لا يمكنك ببساطة وضع كاميرا على شخص ما والضغط على زر التسجيل. يجب أن تغطي البيانات بيئات ومهام وحركات يد متنوعة؛ والأهم من ذلك، يجب أن يكون الأفراد الذين يؤدون هذه المهام ماهرين حقًا. وإلا فإن الروبوت الذي تم تدريبه على "مهارات ضعيفة في استخدام السكين" لن يتعلم سوى "مهارات ضعيفة في استخدام السكين" (وهذا ليس جيدًا لأي شخص).

في جوهرها، هذه مشكلة تتعلق بعمليات العمل: كيفية توظيف العمال المهرة وتدريبهم وضمان جودة الإنتاج وإدارة قوة عاملة موزعة عبر مناطق وسيناريوهات مختلفة - وهذا بالضبط ما كنا نقوم به. لدينا أكثر من عشرة ملايين محترف تم التحقق من مهاراتهم ويغطون مئات من أنواع المهام؛ وأقمنا علاقات عميقة مع الشركاء للوصول إلى بيئات العمل الحقيقية؛ ونحتفظ ببيانات حول من يمكنه الحضور باستمرار وتقديم عمل عالي الجودة. هذا المزيج شيء لا تستطيع أي شركة لجمع البيانات تكراره من الصفر. في الواقع، تواصلت معنا العديد من المختبرات طواعية، واليوم نتعاون مع معظم الفرق الرائدة في هذا المجال.

الفصل الثاني: صعود "مروضي" الروبوتات

هناك أمرٌ غالباً ما يتم تجاهله: الروبوتات تحتاج أيضاً إلى البشر.

أخبرني أحد المسؤولين التنفيذيين في شركة رائدة في مجال الروبوتات أن لديهم مكونًا بالغ الأهمية يحتاج إلى استبدال كل 4-6 أشهر - وهو معدل ليس مرتفعًا بما يكفي لتبرير وجود فنيين بدوام كامل ولكنه مرتفع بما يكفي بحيث يؤدي أي توقف عن العمل إلى خسائر كبيرة. مع انتشار القيادة الذاتية، وروبوتات التوصيل، وتطبيقات الأتمتة المختلفة، تواجه المزيد والمزيد من الشركات تحديات مماثلة: فالتوسع يتطلب دعمًا على أرض الواقع، ولكن وجود موظفين متخصصين في كل سوق ليس مجديًا اقتصاديًا.

لقد أجرينا بالفعل مشاريع تجريبية مع العديد من شركات الروبوتات، تغطي خدمات مثل استبدال البطاريات، وتبديل الأجزاء، وإصلاح الروبوتات. وفي الوقت نفسه، قمنا بإنشاء نظام اعتماد للروبوتات يركز على العامل بالساعة - وهي محاولة هي الأولى من نوعها في هذه الصناعة. في الأسابيع القليلة الأولى فقط، تم اعتماد أكثر من عشرين ألف محترف.

فيما يتعلق بجمع البيانات، يتعلم المحترفون المعتمدون كيفية تشغيل الكاميرات القابلة للارتداء، والتقاط مقاطع فيديو عالية الجودة، وشرح بيانات المستشعرات - فعندما يحتاج مختبر الروبوتات إلى تسجيل ساعات من عمليات ترتيب الأسرة في جناح فندقي حقيقي، فإنهم يحصلون على محترفين، وليس مبتدئين يتعلمون أثناء العمل. أما فيما يتعلق بالدعم الفني، فإن المحترفين المعتمدين يتقنون تشخيص الأجهزة وبروتوكولات السلامة وإجراءات الصيانة الخاصة بنظام الروبوت.

تخيل هذا السيناريو: شركة لوجستية تنشر أسطولاً من الروبوتات الآلية في أكثر من اثني عشر مستودعاً. في الساعة الثانية صباحاً، واجه روبوت في مستودع ممفيس خطأ في الملاحة، أو احتاجت وحدة استشعار إلى الاستبدال في جهاز في فينيكس. بدلاً من انتظار فنيي المصنع ليأتوا بعد أيام، يمكن لفني معتمد من Instawork Pro الوصول في غضون ساعات لحل المشكلة. وفي الوقت نفسه، نقوم أيضًا بتطوير تدريب التحكم عن بعد القائم على الواقع الافتراضي لدعم المختبر في توسيع نطاق جمع البيانات بما يتجاوز قيود التسجيل في الموقع.

إذا شهد العقد القادم نشر مليارات من أجهزة الذكاء الاصطناعي، فإن الفرصة لا تكمن فقط في صيانتها ولكن في خلق فئات وظيفية جديدة تمامًا: فنيو الروبوتات، ومشغلو الأساطيل، وخبراء التحكم عن بعد، وحتى أدوار لم يتم تسميتها بعد.

الفصل الثالث: سوق التعاون بين الإنسان والروبوت

في العام الماضي، تناولت الغداء مع الرئيس التنفيذي لسلسلة فنادق عالمية. كانوا يفكرون بجدية في كيفية تحسين جودة خدمة الغرف من خلال الأتمتة. ترغب العديد من شركات الروبوتات في نشر منتجاتها في فنادقها، لكنها تجد صعوبة في تحديد ما هو مجرد "برنامج تجريبي" وما هو "نتيجة تشغيلية" حقيقية. ونحن على دراية تامة بهذه السيناريوهات والعمليات ونقاط الضعف - لأننا نقدم الخدمات في هذه الأماكن منذ فترة طويلة.

نحن نبني "سوقًا للروبوتات كخدمة" - يربط شركات الروبوتات بالمؤسسات المستعدة للأتمتة. نحن نخدم بالفعل كلا جانبي العرض والطلب، مما يعني أننا لا نقوم فقط "بالمطابقة"، ولكن يمكننا حقًا دفع التنفيذ.

إن المستقبل لا يتعلق بـ "استبدال الروبوتات للبشر" بل يتعلق بـ "تعاون الروبوتات مع البشر". هذا هو هدف مختبر Instawork للروبوتات: ثلاث قدرات، منصة واحدة - تدريب الروبوتات، ودعم تشغيلها في العالم الحقيقي، وربطها بسيناريوهات الأعمال التي تحتاجها حقًا.

الجسر

في كل ثورة تكنولوجية كبرى، لم يكن السؤال أبدًا ما إذا كانت ستظهر وظائف جديدة أم لا - فالإجابة دائمًا هي نعم. السؤال الحقيقي هو: من سيبني الجسر الذي يربط الحاضر بالمستقبل؟

نحن نعتقد أنه في كل مرحلة من مراحل هذه العملية، هناك حاجة إلى بشر مهرة - بدءًا من تدريب الجيل الأول من الروبوتات وحتى نشر الأنظمة واسعة النطاق، وتصميم عمليات التعاون بين الإنسان والروبوت في المستقبل. نأمل أن يتمكن المحترفون على المنصة من المشاركة طوال العملية بأكملها.

في "ثورة الذكاء الاصطناعي المادي"، تهدف Instawork إلى أن تكون تلك الجسر: تراكم الخبرة العميقة في أكثر الصناعات تأثيراً؛ وتوفير بيانات التدريب لمختبرات الروبوتات بالفعل؛ ورعاية المواهب المعتمدة لجمع البيانات والعمليات في الموقع؛ وبناء سوق يربط الروبوتات باحتياجات المؤسسات.

نحن متحمسون للمرحلة التالية.

[ المقال الأصلي ]