الميل الأخير من الذكاء الاصطناعي: لماذا المستقبل مخصص وليس بحجم واحد يناسب الجميع

لمعظم الخمسين سنة الماضية، تم بناء البرمجيات لأشخاص يجلسون في المكاتب. المنصات التقليدية هي في الأساس قواعد بيانات ثابتة مع واجهة ملفوفة حولها. إنها تجلس هناك، غير قابلة للحركة، وتتطلب من البشر العمل حولها: لإطعامها بالمعلومات، لإدخال البيانات إليها، لتوجيه منطقها الصلب والمحدد مسبقًا. في هذا الترتيب، أصبح الإنسان ببطء الغراء اليدوي، يقضي يوم العمل في ربط الفجوات بين الأدوات المتجزئة.هذا الضريبة التشغيلية أكثر الأشياء إيلاماً في حياتنا المحمولة. تخيل حجز اجتماع بسيط بينما أنت في الخارج. تفتح تطبيق التقويم ، تضغط ، تكتب ، تضغط. ثم تقفز إلى البريد الإلكتروني لاستعادة الذاكرة الغامضة لبعض الكلمات الرئيسية ، ابحث عن العنوان الصحيح ، انسخه ، وقفز zurück إلى التقويم. إنها تجربة غريبة غير إنسانية. يُجبر المستخدم على اتباع منطق البرنامج بدلاً من اتباع البرنامج لنية المستخدم ، مع الحفاظ على السياق المتكسر في رأسه وخياطته مرة أخرى يدويا.

الإنسان كغراء يدوية

لقد رأينا هذا بوضوح أثناء بناء التطبيقات للهواتف المحمولة في جوجل. وقد زادت العالم مشكلة حدة منذ ذلك الحين. ي发生 الآن الكثير من العمل ذو القيمة العالية في العالم الحقيقي بدلاً من بيئة المكتب الثابتة. يحدث في محادثات القهوة، وفي المقابلات الخارجية، وفي الشراكات. والوحدة التجارية تتناقص باستمرار، من الشركات إلى الفريق إلى الفرد.تؤكد البيانات ذلك. وفقًا لمكتب التعداد السكاني في الولايات المتحدة، نمت عدد الشركات التي تضم شخصًا واحدًا في الولايات المتحدة بمتوسط 2.7 في المائة سنويًا بين عامي 2012 و2023، أكثر من ضعف معدل الشركات التي لديها موظفون بنسبة 1.1 في المائة، وهم الآن يشكلون الغالبية الكبيرة من جميع الشركات الأمريكية. ندخل عصر ما أسميه الفرد الخارق: مشغل منفرد يمكنه تشغيل عملية عالمية مع أسطول صغير من الوكلاء الذين يقومون بالعمل. عندما ي缩ص حجم العمل إلى الفرد، يجب أن يقلب تصميم أدواتنا. بدلاً من اتباع البشر للبرمجيات، يجب أن تتبع البرمجيات البشر.

الميل الأخير من الذكاء الاصطناعي

المساعدين العامون مثل ChatGPT و Gemini هم قفزة حقيقية. إنهم يسمحون للناس بالحصول على المزيد، بأسرع ما يمكن، عبر مجموعة استثنائية من المهام. ولكن هناك فجوة بين نموذج قوي بشكل عام وأداة تتناسب حقًا مع حياتك، وفي الذكاء الاصطناعي، هذه الفجوة هي الميل الأخير. यह هو المكان الذي يجلس فيه معظم القيمة الحقيقية، وهو الجزء الذي لم يحله几乎 أحد.النموذج العام يصل مثل موظف جديد ممتاز في اليوم الأول. إنه ألمعي وسريع ومتعلم جيدًا، لكنه لا يعرف عملائك أو تفضيلاتك أو الاختصارات التي تستخدمها أو الطريقة التي تريد أن تتم الأمور. القوة لا تعني أن تكون مخصصًا لك. النموذج العام، من حيث التصميم، هو نفس الشيء للجميع الذين يفتحونه. ما يحتاجه الناس في الواقع هو العكس: شيء منحوت لشخص واحد، ويتطور أكثر ليكون مخصصًا لهم كلما استخدموه.تاريخيا، كان ذلك الأميال الأخير مكلفا. بالنظر إلى أنه مصمم لشخص واحد، فقد كان يعني توظيف مساعد تنفيذي أو رئيس للأركان، أو تعيين برنامج مخصص، خيارات محفوظة للشركات الكبيرة والأغنياء. لذلك، استقر الباقي منا على أدوات عامة، ومنتجة بشكل جماعي، ودرّبنا أنفسنا بهدوء لتناسبها. تكلفة المخصصة هي السبب في أن معظم الناس لم يكن لديهم من قبل. ما يتغير الآن هو التكلفة. مع انخفاضها، يصبح الشيء الذي كان الناس يريدونه دائما بشكل هادئ ممكنا على نطاق واحد. الناس لا يإن هذا ليس مسألة ذوق فقط، والأدلة أكثر حدة مما يبدو. قيمة الذكاء الاصطناعي لا تنتشر بالتساوي عبر المهام. في تجربة ميدانية كبيرة أجريت بواسطة مدرسة هارفارد للأعمال مع مجموعة بوسطن الاستشارية، أكمل 758 مستشارًا يستخدمون GPT-4 حوالي 12 في المائة أكثر من المهام، بمعدل أسرع بحوالي 25 في المائة، مع جودة أعلى، ولكن فقط للعمل الذي يقع داخل ما أسماه الباحثون الحد التكنولوجي المتجزم. في مهمة اختيرت عمدًا لتقع خارج هذا الحد، كان الأشخاص الذين يستخدمون الذكاء الاصطناعي أقل احتمالاً بنسبة 19 في المائة للوصول إلى الإجابة الصحيحة. تظهر المكاسب عندما يتم تثبيت الأداة بشكل وثيق معContours الحقيقية للعمل، وتتلاشى، أو حتى تنعكس، عندما لا يكون كذلك. التثبيت ليس لمسة نهائية. إنه حيث تعيش القيمة.هناك أيضًا نوعان من التمكين يستحقان الانفصال. أحدهما يساعدك على القيام بشيء لم تكن قادرًا على فعله من قبل. الآخر يحررك من الأشياء التي أصبحت وقتك ببساطة قيمته quá كبيرًا لإنفاقها عليها. النماذج العامة جيدة جدًا في الأولى. الثانية هي مسألة ملاءمة، والملاءمة يجب أن تكون مخصصة. هذا هو الفرق بين أداة تجعلك أكثر قدرة وأداة تصبح امتدادًا لك.

من الوجهة إلى سايدكار

إذا كانت البسكات هي الخاصية، فما هي الشكل؟ هنا يساعد في اقتراض مصطلح من هندسة البرمجيات. في الأنظمة الموزعة، نمط السايدكار يرفق عملية مساعدة بخدمة رئيسية لمعالجة العمل المتقاطع: تسجيل، تكوين، شبكة، مراقبة. يحصل الخدمة الأساسية على التركيز على وظيفتها الفعلية بينما يامن السايدكار بابتلاع التعقيد التشغيلي بجانبه بهدوء.أعتقد أن نفس النمط سيأتي للأشخاص. بدلاً من أداة تزورها، سيتصرف الجيل التالي من البرامج الشخصية مثل دراجة نارية جانبية مرتبطة بك، تعمل بشكل استباقي داخل التطبيقات التي تعيش فيها بالفعل. ليس وجهة، بل رفيق يركب إلى جانبك، ورفيق مخصص بطبيعته، لأنه متصل بشخص واحد فقط ويتعلم منه فقط. دراجة نارية جانبية مفيدة، على عكس بوت المحادثة التي تطلبها من الصفر كل صباح، سيتوقف على ثلاث ركائز.

أعمدة الشخصية الجانبية الثلاثة

القابلية للتعليم والذاكرة المستمرة.الجانبية ليست أداة تشرح كل يوم. إنها شيء تعلمه مرة واحدة. عندما تصف تفضيلًا أو تدفق عمل، تتذكر، وتبني مخزنًا خاصًا من الذاكرة الفردية الذي يسافر معك ويلتقط دقة كيفية عملك على وجه التحديد. هذا هو آخر ميل، يتراكم.

الملاحظة والوكالة.الجانبية تلاحظ وتفكر وتعمل. تتحرك من معرفة الحقائق إلى أداء المهام: تصفية الضوضاء وربط النقاط وتأليف الرد والحفاظ على خيط مشروع حتى لا تضطر أنت.استكشاف والتعامل. مع مرور الوقت ، يحمل هذا المرافق سياقك و علاقاتك عبر قطع برمجية مختلفة. يساعدك على العثور على المقدمة الصحيحة ، و إظهار الفرصة المناسبة ، و في النهاية حتى التعامل باسمك.

من المعرفة إلى التنفيذ

الانقلاب التقني الأعمق تحت كل هذا هو الانتقال من الاسترجاع إلى التنفيذ.توليد مقرون بالاسترجاع، تقنية أساس إخراج نموذج في مستندات ذات صلة يبحث عنها على الفور، جعلت المساعدين الحاليين جيدين في المعرفة. الخطوة التالية هي الاستمرار والوكالة: رفاق مصممة ليس فقط للإجابة، ولكن للتنفيذ.الصناعة تتجه بالفعل في هذا الاتجاه. تتوقع شركة جارتنر أنه بحلول نهاية عام 2026، سيشمل 40 في المائة من تطبيقات الشركات وكلاء ذكاء اصطناعي محددين للمهام، مقارنة بأقل من 5 في المائة في عام 2025، وهو تحول تصفه بالانتقال من المساعدين الذين يستجيبون إلى وكلاء يتصرفون.هناك فائدة أقل ضجيجًا هنا أيضًا، وهي التي تميل المنظمات إلى التقليل من شأنها: الذاكرة المؤسسية. في عالم يتميز بانسيابية عالية في التعاونات والشراكات، يغادر الكثير من السياق الباب كل مرة يغادر فيها شخص ما دورًا. يلتقط رفيق مربوط بالفرد الخبرة والعلاقات التي ستضيع بشكل آخر، ويحافظ على هذا السياق سليمًا ومتاحًا.

然而، تخلق هذه الوفرة نفسها فخًا. عندما يسمح الوكلاء للأشخاص بتحمل المزيد، يتحمل الأشخاص ببساطة المزيد: المزيد لتذكر، المزيد للعمل عليه، المزيد للتبديل بينهما، المزيد لاحتفاظه في رؤوسهم في نفس الوقت. هناك سقف بيولوجي لما يمكن للشخص حمله. هدف المركبة الجانبية هو الجلوس تحت هذا السقف وامتصاص الحمل، وليس وضع المزيد فوقه.

إعادة إنسانية العمل

الهدف الحقيقي ليس إبعاد الناس عن العمل من خلال التأتمة. بل هو إخراجهم من البرمجيات وإعادتهم إلى الغرفة.أظهر بحث شركة مكنزي حول عمل المعرفة أن العامل المتداخل المتوسط يقضي حوالي 28 في المائة من الأسبوع على البريد الإلكتروني و 거의 20 في المائة أخرى في البحث عن المعلومات الداخلية أو تتبع الزملاء المناسبين، قبل أن تضيف الاجتماعات الداخلية والتنسيق. هذا هو معظم الأسبوع الذي يقضيه على الضرائب التشغيلية وليس على العمل نفسه.إذا كان يمكن للرفيق امتصاص ذلك الطبقة الإدارية الثابتة، فإن الوقت الذي يعود به لا يحتاج إلى التدفق مرة أخرى إلى الآلة. يمكنه العودة إلى محادثات القهوة والشراكات والدعوات القضائية حيث يتم إنشاء القيمة الفعلية. هذا ليس حول استبدال الإنسان في الحلقة. إنه حول إخراج الإنسان من أجزاء الحلقة التي لم تكن أبداً استخداماً جيداً للإنسان من الأساس.

من المحتمل أن يكون مستقبل الذكاء الاصطناعي ليس صندوقاً تتكلم إليه، وليس نموذجاً واحداً يخدم الجميع بنفس الطريقة. من المرجح أن يكون رفيقاً لا يخطئ في التمييز: واحد يمتشق إلى جانبك، ويتعلم كيف تعمل، ويتعامل بهدوء مع الأجزاء التي لا ينبغي لك التعامل معها.إذاً، فإن السؤال الذي يستحق النظر فيه ليس كيف يمكن لبرنامجك الذكي أن يبدو ذكيا. بل هو أبسط من ذلك: كم من أسبوعك تقضيه كعامل ربط، وماذا تفعل بتلك الوقت إذا استعدته؟