استخدام الذكاء الاصطناعي يمكن أن يجعل المهام تستغرق وقتًا أطول، وفقًا للبحوث

تشير الأبحاث الجديدة إلى أن الذكاء الاصطناعي يمكن أن يجعل المهام البسيطة تستغرق وقتًا أطول، بينما يقنع المستخدمين بأنهم يصبحون أكثر إنتاجية.

أظهرت دراسة جديدة من جامعة ستانفورد ونيويورك وبرينستون أننا غالبًا ما نستخدم الذكاء الاصطناعي حتى عندما يكون غير فعال؛ وأننا نستخدمه في المهام الصغيرة التي ننقلها إليه بشكل متكرر، ونحن نستخدم جهدًا عقليًا أقل، ونهتم بوقت أقل، إذا قمنا بالمهام بنفسنا.

على مدار ثلاث دراسات على البشر تم تكليفهما للبحث، وجد المؤلفون أن المشاركين يقللون بشكل روتيني من تقدير الوقت الذي سيوفره الذكاء الاصطناعي لهم في مهمة مقترحة، بالإضافة إلى تقدير مدى اعتمادهم على الذكاء الاصطناعي وحقيقة استخدامهم له*.

‘في [الدراسة الثانية]، نحاول فهم سبب استخدام الناس للذكاء الاصطناعي في المهام البسيطة على الرغم من أن استخدام الذكاء الاصطناعي لا يوفر فوائد في الكفاءة. أحد الفرضيات هو أن الناس غير محسّنون حول مقدار الوقت والجهد الذي يوفره مساعدة الذكاء الاصطناعي.

‘لتحديد هذه الفرضية، قارنا بين توقعات الناس الفعلية والفعلية للوقت والجهد في إكمال هذه المهام مع وبدون مساعدة الذكاء الاصطناعي، وحددنا أوهام المكاسب في الكفاءة، حيث يبالغ الناس في تقدير الوقت والجهد الذي يوفره الذكاء الاصطناعي.

‘في المتوسط، توقع الناس أن توفر لهم مساعدة الذكاء الاصطناعي 55.7 ثانية من الوقت، بينما كانت توفيره الفعلي 7.5 ثانية فقط. هذا التقليل من القيمة هو أكثر حدة في المتغيرات البسيطة للمهام، حيث توقع الناس أن توفر لهم مساعدة الذكاء الاصطناعي وقتًا، لكنها جعلت المهام أطول في الواقع.’

الورقة الجديدة، التي تحمل عنوان وهم المكاسب في الكفاءة: الناس يقللون من تقدير معدل استخدام الذكاء الاصطناعي ويبالغون في تقدير فوائده على المهام البسيطة، التي كتبها سبعة مؤلفين من المؤسسات الثلاث، تظهر أيضًا أن استخدام الذكاء الاصطناعي السابق يبدو أنه يعزز استخدام الذكاء الاصطناعي في المستقبل، حتى عندما لا توفر التكنولوجيا أي فائدة حقيقية في الكفاءة.

نظرة عامة على التجارب الثلاث المستخدمة لاختبار كيفية استخدام الناس للذكاء الاصطناعي في المهام اليومية البسيطة، مما يظهر أن المستخدمين يقللون من تقدير مدى اعتمادهم على الذكاء الاصطناعي، ويبالغون في تقدير الوقت الذي يوفره، ويصبحون أكثر احتمالا لاستخدامه مرة أخرى بعد التعرض السابق.

بيانات من الدراسات الثلاث وجدت أن الناس يصبحون أكثر احتمالا لاستخدام الذكاء الاصطناعي بعد التعرض السابق*:

‘على عكس الاحتمال أن التطور يحسن التكيف [أي القدرة على تقدير مدى فائدة الذكاء الاصطناعي لمهمة]، وجدنا تأثير الحمل على المستوى الجلسة حيث يزيد استخدام الذكاء الاصطناعي الأولي من استخدام الذكاء الاصطناعي اللاحق.

‘المشاركون الذين أكملوا المهام مع مساعدة الذكاء الاصطناعي أصبحوا أكثر احتمالا لاختيار مساعدة الذكاء الاصطناعي في متغيرات المهام البسيطة، حتى عندما لم توفره مساعدة الذكاء الاصطناعي أي وقت أو جهد.’

في واحدة من الدراسات على البشر، وجد المؤلفون أن المدخرات التي حصلت من استخدام الذكاء الاصطناعي كانت وهمية تمامًا:

‘مساعدة الذكاء الاصطناعي يمكن أن تتعثر. [لقد وجدنا] أن الناس الذين اختروا استخدام الذكاء الاصطناعي قضو 7.06 ثوانٍ أكثر من الناس الذين أكملوا المهام بشكل مستقل، وreported جهدًا أعلى.’

كانت الدراسة محدودة بالمهام التي تستغرق خمس دقائق أو أقل، ولكنها قد تتوافق مع قراء سابقيين الذين اعتادوا على اللجوء إلى ChatGPT وLLMs الأخرى الشائعة والموحدة بدلاً من ذلك.

المجموعات الدراسية

على مدار الدراسات المختلفة على المستخدمين، تم تصميم المهام بناءً على إطار تصنيف احتياجات المستخدم وعملياته (TUNA). غطت التجارب البحث عن المعلومات؛ تلخيص؛ حساب؛ تصحيح إملائي؛ إعادة كتابة؛ وغيرها من المهام منخفضة التعقيد التي يمكن إكمالها في أقل من خمس دقائق.

الدراسة الأولى قارنت بين استعداد المشاركين لاستخدام الذكاء الاصطناعي وتقديرهم الفعلي لاستخدامه خلال إكمال المهام، لتحديد ما إذا كان الناس يفهمون بدقة مدى اعتمادهم على مساعدة الذكاء الاصطناعي.

الدراسة الثانية ركزت على الفوائد الفعلية للمكاسب في الكفاءة مقارنة بالفوائد المتوقعة، من خلال مقارنة توقعات المشاركين حول الوقت والجهد الذي سيوفره الذكاء الاصطناعي مع الأوقات الفعلية لإكمال المهام والجهد المبلغ عنه، خلال إكمال المهام بمساعدة الذكاء الاصطناعي أو بشكل مستقل.

الدراسة الثالثة بحثت عما إذا كان التعرض السابق للذكاء الاصطناعي يغير اتخاذ القرارات فيما بعد، من خلال تتبع ما إذا كان المشاركون الذين أكملوا المهام مع مساعدة الذكاء الاصطناعي أصبحوا أكثر احتمالا للاعتماد على الذكاء الاصطناعي مرة أخرى خلال مهام لاحقة.

التفكير الزائد – استخدام الذكاء الاصطناعي في المهام البسيطة

للفهم ما إذا كان الناس يقدرون بدقة مدى اعتمادهم على الذكاء الاصطناعي، طُلب من المشاركين في دراسة واحدة إكمال أربع مهام، مع خيار استخدام مساعدة الذكاء الاصطناعي لكل مهمة. تم مقارنة مستوى استخدام الذكاء الاصطناعي الفعلي بالتقدير السابق للمشاركين لمدى استخدامهم المتوقع له، مع وجود انحراف كبير في النتائج:

المشاركون يقللون بشكل متكرر من تقديرهم لمدى استخدامهم للذكاء الاصطناعي في المهام البسيطة، مع زيادة الفجوة في التحفيزات الأسهل حيث ارتفع استخدام الذكاء الاصطناعي الفعلي إلى 38٪ مقابل معدل متوقع يبلغ 20٪، مما يشير إلى أن تفويض الذكاء الاصطناعي يمتد إلى ما وراء意识 المستخدمين.

يصرح المؤلفون:

‘نحن نجد أن الناس يستخدمون الذكاء الاصطناعي بشكل كبير أكثر من المعدل المتوقع المتوسط. في المتوسط، أبلغ المشاركون أنهم سيستخدمون الذكاء الاصطناعي في 33٪ من المهام، ولكن معدل استخدام الذكاء الاصطناعي على مستوى السكان يبلغ 47٪ (β = 1.07، p < 0.001).

‘هذه الفجوة أكبر في متغيرات المهام البسيطة (β = 0.69، p < 0.001): المشاركون توقعوا معدل استخدام للذكاء الاصطناعي يبلغ 20٪، لكن معدل استخدام الذكاء الاصطناعي الفعلي كان 38٪ (β = 1.42، p < 0.001)، أي ما يعادل تقريبًا ضعف معدل التفضيل المعلن.’

ركزت التجارب على مهام يومية عادية منخفضة الجهد التي ي deleg يها الناس الآن بشكل روتيني إلى الذكاء الاصطناعي، حتى عندما قد يكون ذلك غير ضروري. طُلب من المشاركين أداء أنشطة بسيطة تتضمن استرجاع حقائق؛ حساب؛ تصحيح إملائي؛ إعادة كتابة مقاطع قصيرة؛ تلخيص نص؛ وإجابة على أسئلة منطقية بسيطة، مع بعض المهام التي تتطلب فقط بضع كلمات أو جملة واحدة لإكمالها.

كما شملت الدراسة إصدارات أكثر صعوبة من نفس الأنشطة، مما سمح للباحثين بمقارنة ما إذا تغير استخدام الذكاء الاصطناعي مع زيادة صعوبة العمل.

فوائد الذكاء الاصطناعي في توفير الوقت مبالغ فيها

في الدراسة الثانية، تم تقسيم المشاركين إلى مجموعتين منفصلتين، حيث قام أحد المجموعين بتقدير الوقت والجهد العقلي الذي سيوفره الذكاء الاصطناعي لمهام معينة، بينما أكمل المجموعة الأخرى هذه المهام نفسها إما بشكل مستقل أو بمساعدة الذكاء الاصطناعي. ركزت المهام مرة أخرى على أنشطة منخفضة التعقيد تتضمن حساب؛ إعادة كتابة؛ استرجاع حقائق؛ تلخيص؛ تصحيح إملائي؛ وتمارين منطقية قصيرة.

الهدف كان بمقارنة توقعات الناس حول إنتاجية الذكاء الاصطناعي مع ما حدث فعليًا عندما تم إكمال العمل. وفقًا للورقة، يقلل المشاركون بشكل متكرر من تقديرهم لمدى فائدة الذكاء الاصطناعي، خاصة في المهام الأسهل حيث يفترض الكثيرون أن الذكاء الاصطناعي يقلل بشكل كبير من العمل والوقت.

بدلاً من ذلك، أظهرت النتائج الفعلية مكاسب صغيرة فقط، وفي بعض الحالات، كما ذكرنا سابقًا، استخدام الذكاء الاصطناعي يبطئ المشاركين.

في بعض المهام الأسهل، استغرق مستخدمو الذكاء الاصطناعي وقتًا أطول لإكمالها أكثر من الأشخاص الذين أكملوا العمل بشكل مستقل:

الوقت والجهد العقلي المتوقع مقابل الفعلي خلال إكمال المهام بمساعدة الذكاء الاصطناعي أو بشكل مستقل، مما يظهر وهم السرعة المقترح في الورقة، حيث يعتقد المشاركون أن الذكاء الاصطناعي يوفر وقتًا أكثر بكثير مما هو عليه في الواقع. الأوقات الفعلية لإكمال المهام بمساعدة الذكاء الاصطناعي كانت أطول بشكل كبير من المتوقع، بينما ظلت تقديرات إكمال المهام بشكل مستقل أقرب إلى النتائج الفعلية.

كما فحصت الدراسة الجهد العقلي المتصور. يعتقد المشاركون بشكل شائع أن الذكاء الاصطناعي سيجعل المهام تبدو أسهل بشكل كبير؛ ومع ذلك، كان الانخفاض الفعلي في الجهد العقلي أقل بكثير مما كان متوقعًا. تصف الورقة هذا على أنه “وهم المكاسب في الكفاءة”، حيث يبالغ الناس بشكل منهجي في تقدير سرعة وفائدة مساعدة الذكاء الاصطناعي في العمل اليومي البسيط.

استخدام الذكاء الاصطناعي يعمق الوهم

كانت الدراسة الثالثة مصممة لاختبار ما إذا كان حتى التعرض القصير للذكاء الاصطناعي يغير اتخاذ القرارات فيما بعد. تم تقسيم المشاركين إلى مجموعات متعددة ومرروا عبر “مرحلة تعرض” حيث أكمل بعضهم مهام سهلة بمساعدة الذكاء الاصطناعي؛ أكمل البعض الآخر مهام أكثر صعوبة بمساعدة الذكاء الاصطناعي؛ وأكمل آخرون نفس الفئات من المهام بشكل مستقل، دون مساعدة الذكاء الاصطناعي. كان هناك مجموعة تحكم منفصلة تخطت مرحلة المهام تمامًا.

بعد ذلك، دخل جميع المشاركين “مرحلة الاختبار”، حيث تم إعطاؤهم مهام جديدة وأسهل، وسمح لهم باختيار استخدام الذكاء الاصطناعي أو لا. ركزت المهام مرة أخرى على مهام منخفضة التعقيد (أي إعادة كتابة، حساب، استرجاع، تصحيح إملائي، تلخيص، وتمارين منطقية قصيرة) يمكن إكمالها في بضع دقائق فقط.

تُظهر الورقة أن المشاركين الذين استخدموا الذكاء الاصطناعي خلال مرحلة التعرض أصبحوا أكثر احتمالا للاعتماد على الذكاء الاصطناعي مرة أخرى:

وجد الباحثون أن مستخدمي الذكاء الاصطناعي السابقين اختروا مساعدة الذكاء الاصطناعي بشكل متكرر أكثر خلال مرحلة الاختبار من المشاركين الذين أكملوا المهام بشكل مستقل:

المشاركون الذين استخدموا الذكاء الاصطناعي خلال مرحلة التعرض أصبحوا أكثر احتمالا للاعتماد على الذكاء الاصطناعي مرة أخرى خلال المهام اللاحقة، حتى عندما فشل استخدام الذكاء الاصطناعي في إنتاج مكاسب كبيرة في الوقت أو الجهد العقلي. يظهر الجزء الأيسر أن مستخدمي الذكاء الاصطناعي السابقين اختاروا مساعدة الذكاء الاصطناعي بشكل متكرر أكثر خلال مرحلة الاختبار من المشاركين الذين أكملوا المهام بشكل مستقل. يظهر الجزء الأيمن وهم السرعة المقترح في الورقة، حيث يزيد التعرض السابق للذكاء الاصطناعي من اعتقاد المشاركين بأن العمل بمساعدة الذكاء الاصطناعي أسرع وأكثر كفاءة، حتى عندما أظهرت الأوقات الفعلية لإكمال المهام فوائد قليلة وأحيانًا أداء أبطأ.

يُظهر البحث أن تعرض الذكاء الاصطناعي المتكرر يُشوّه حكم المشاركين حول ما إذا كان الذكاء الاصطناعي حقًا مفيدًا:

يجادل الباحثون بأن هذا يخلق ظروفًا ل “دورة ذاتية التعزيز“، حيث يزيد استخدام الذكاء الاصطناعي من الاعتماد على الذكاء الاصطناعي في المستقبل، بينما يضعف في الوقت نفسه قدرة المستخدمين على تقدير دقة تحسين إنتاجيتهم.

الخاتمة

رأي قد يشعر العديد من القراء الذين اعتمدوا الذكاء الاصطناعي لمهام صغيرة بالارتباط بالاستنتاجات الجديدة للورقة.

شخصيًا، انخرطت في 자동化 المهام المتكررة قبل ازدهار الذكاء الاصطناعي الحالي ببضع عقود. ثم، كما هو الحال الآن، يبقى السؤال: هل الجهد المبذول في إعداد و/أو صيانة الت自动يز يتجاوز الجهد المقدر (الذي يقوم به الإنسان فقط) في مجرد إكمال المهمة، دون أي ت자동يز؟

أولئك الذين يحبون الت自動يز قد ينتهون بهم المطاف إلى ت자동يز من أجل ت자동يز، حتى لو استغرق ذلك سنوات أو عقود قبل أن يظهر أي عائد (فيما يتعلق بالوقت المحفوظ)؛ وهذا يغير سياق النشاط من “تحسين” إلى “هواية”.

لا يوجد شيء خاطئ في ذلك، طالما أنك لا تخدع نفسك بأنك تحقق مكاسب حقيقية. ومع ذلك، هذا هو عادة سيئة حاولت مقاومتها في السنوات الأخيرة؛ ويبدو أن خيار استخدام الذكاء الاصطناعي، مؤخرًا، يزيد من هذا الميل، لأن حتى النتائج السيئة أو غير المثالية يمكن الحصول عليها بسرعة أكبر، على سبيل المثال، من خلال كتابة الماكرو في لغات مثل جافا سكريبت.

مؤشرات خادعة

ما يغفل عنه البحث قليلاً هو التوتر بين النتائج العرضية أو النتائج المحظوظة عبر الذكاء الاصطناعي مقابل سيادة الممرات العمياء والمحاولات الفاشلة لجعل聊bots مثل ChatGPT تتوافق مع احتياجاتك – في سير عمل يمكن الاعتماد عليه، حتى في مواجهة الترقيات القسرية إلى إصدارات جديدة قد لا تعمل بنفس الطريقة مثل الإصدار الذي تم تشكيل سير العمل أو الروتين عليه.

نتيجة “سحرية” هي تلك المحادثة التي يحل فيها الذكاء الاصطناعي مشكلتك بسرعة وبطريقة منطقية.

على سبيل المثال، كل مرة أ검ر ورقة، يجب أن أطبعها، وأضطر دائمًا إلى كتابة أرقام الصفحات بالخط العريض في الأعلى، لأنها غالبًا ما تكون غائبة أو في خط صغير في الأسفل. سأل ChatGPT عن كتابة برنامج بايثون لإضافة رقم صفحة كبير وبارز في الأعلى، وتم الحصول على نتيجة سريعة بشكل لا يصدق، حيث يمكنني الآن سحب ملف PDF من Arxiv إلى ملف.BAT و الحصول على نسخة جديدة برقم صفحة بارز في غضون 2-3 ثوانٍ:

أرقام الصفحات الواضحة المضافة إلى ملفات PDF عبر برنامج بايثون مكتوب بواسطة الذكاء الاصطناعي.

باستثناء دقيقة أو دقيقتين من المناقشة حول ما إذا كان نظام التشغيل Windows يحتوي على خط Arial Black الأصلي ومستقل (لا، لم يعد كذلك)، كان هذا هو أسرع وقت حصلت فيه على شيء مفيد ومستمر من الذكاء الاصطناعي.

يمكن أن يمنحنا هذا النوع من “الانتصار” أو “الفوز السهل” انطباعًا خاطئًا عن قدرة الذكاء الاصطناعي الحقيقية على توفير الوقت و/أو الجهد العقلي، لأننا نميل إلى منح هذه الحالات أهمية غير عادلة: ميلنا الطبيعي لكبت الذكريات المؤلمة أو السلبية وإعادة استخدام أو التركيز على الذكريات السعيدة يعني أن الحالات الناجحة حيث يحل الذكاء الاصطناعي مشاكل صغيرة بطريقة مفيدة سوف تظل نقطة جذب نعتبرها أكثر أهمية من النتائج الإحصائية، كما هو موضح في الورقة الجديدة، وحتى من خبرتنا الخاصة التي تظهر أن مثل هذه “الانتصارات السهلة” هي الاستثناء وليس القاعدة.

هناك دليل متزايد، إلى جانب الورقة الجديدة، أننا نخدع أنفسنا بشأن فائدة الذكاء الاصطناعي. في عام 2025، أظهرت دراسة أن المطورين الذين يستخدمون الذكاء الاصطناعي يستغرقون وقتًا أطول بنسبة 19٪ بدون الذكاء الاصطناعي؛ ودراسة أخرى أكثر حداثة تؤكد الرسالة الأساسية للورقة الجديدة – أن توفير الوقت يستغرق وقتًا.

سيكون من المفيد إذا تم ترجمة هذا النوع من البحث إلى دراسة قديمة عن دراسة حركة ووقت قديمة، مما يسمح لنا بالحصول على رؤى حقيقية حول مدى economيًا الذي يوفره الذكاء الاصطناعي – أو يكلفنا – من الوقت.

أخيرًا، تتميز الدراسة بكونها استثنائية في جانب مهم آخر، حيث تحاول على الأقل量ification “الجهد العقلي” فيما يتعلق باستخدام الذكاء الاصطناعي في المهام الأقل. مع زيادة التركيز على “كثافة” العمل بمساعدة الذكاء الاصطناعي، نحن بحاجة بشكل ملح إلى وحدات قياس موثوقة يمكن أن تقييم مدى استنزاف الذكاء الاصطناعي لنا، على حساب عام لجودة العمل وملاءمة العمل.

* تنسيق المؤلفين، من الورقة الأصلية. تم تحويل المراجع المحتواة إلى روابط من قبلي.

نشر لأول مرة يوم السبت، 23 مايو 2026