يشهد سوق العمل تحولا لافتا مع تنامي الطلب على خبراء متخصصين لتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي على أداء المهام التي أمضوا سنوات في تعلمها، في وظائف قد تصل أجورها إلى مئات الدولارات في الساعة، إلا أن العاملين في هذا المجال يؤكدون أن العائد المالي المرتفع لا يعني بالضرورة سهولة العمل أو استقراره.

وتبرز شركة Mercor، وهي شركة ناشئة مقرها سان فرانسيسكو ومتخصصة في توفير بيانات تدريب لمختبرات الذكاء الاصطناعي، كواحدة من أبرز الشركات في هذا القطاع.

ووفقا لتقرير نشرته صحيفة نيويورك تايمز، تضم شبكة الشركة نحو 30 ألف متعاقد، وتحصل هذه الشبكة على أكثر من 4 ملايين دولار يوميا مقابل أعمال تدريب وتقييم نماذج الذكاء الاصطناعي.

وبحسب تقرير لبلومبرغ، كانت الشركة تجري في يوليو الماضي محادثات قد ترفع قيمتها السوقية إلى نحو 20 مليار دولار.

أجور مرتفعة للمتخصصين

وتختلف الأجور باختلاف التخصص وطبيعة المهمة، فقد عرضت Mercor وظيفة لخبير في الطب النفسي بأجر يصل إلى 350 دولارا في الساعة، مقابل إعداد سيناريوهات سريرية وتقييم إجابات نماذج الذكاء الاصطناعي وفق المعايير الطبية.

كما أعلنت شركة Surge AI عن وظائف للاستشاريين الإداريين والمصرفيين الاستثماريين بأجور تتراوح بين 300 و500 دولار في الساعة، بينما وصلت بعض الوظائف المخصصة لشركاء شركات رأس المال الجريء إلى 1000 دولار في الساعة.

وفي قطاع الكيمياء، تدفع شركة Alignerr، التابعة لـLabelbox، للمتعاقدين الذين يحملون مؤهلات متقدمة، من بينها الدكتوراه في الكيمياء، ما يصل إلى 200 دولار في الساعة.

لكن هذه الأجور لا تمثل متوسط السوق، إذ قالت Mercor إن متوسط الأجر في وظائفها يبلغ نحو 105 دولارات في الساعة، بينما يحصل العاملون في بعض المهام العامة، مثل مراجعة نتائج البحث التي تنتجها أنظمة الذكاء الاصطناعي، على نحو 50 دولارا في الساعة.

لماذا تحتاج شركات الذكاء الاصطناعي إلى الخبراء؟

يرتبط هذا الطلب بالتطور السريع لنماذج الذكاء الاصطناعي، التي استفادت بالفعل من كميات هائلة من البيانات المتاحة على الإنترنت، ومع تراجع إمكانية تحقيق قفزات كبيرة بالاعتماد على البيانات العامة وحدها، أصبحت الشركات بحاجة إلى خبراء بشريين لتقييم مخرجات النماذج وتصحيح أخطائها وتزويدها بملاحظات متخصصة.

وقد يشمل ذلك، على سبيل المثال، أستاذ قانون يقوم بمراجعة مذكرة أعدها نموذج للذكاء الاصطناعي بالطريقة نفسها التي يقيّم بها عمل محامٍ مبتدئ، أو طبيب يراجع إجابة النموذج للتأكد من توافقها مع المعايير الطبية.

وترى شركات في القطاع أن هذا النوع من العمل قد يتحول إلى جزء أساسي من سوق الوظائف المكتبية مستقبلا، بل إن إدوين تشين، مؤسس شركة Surge AI، توقع أن يصبح تدريب الذكاء الاصطناعي من بين المهن الأكثر مكانة في المستقبل.

الذكاء الاصطناعي يتعلم.. ثم يستغني عن الخبراء

من أبرز المفارقات في هذا القطاع أن نجاح الخبراء في تدريب النموذج قد يؤدي في النهاية إلى تراجع الحاجة إليهم.

فبحسب تقارير إعلامية، تبدأ المشاريع المتعلقة بتخصص معين في الانخفاض بعد أن يتعلم نموذج الذكاء الاصطناعي المهارة المطلوبة بدرجة كافية.

وقالت كارولينا بيريز ساندز، وهي مستشارة في مجال النطق واللغة عملت مع Mercor، إن النموذج تعلم من تصحيحاتها بسرعة كبيرة، إلى درجة أنه أصبح خلال أسابيع قليلة أقل اعتمادا على خبرتها.

ويثير ذلك تساؤلات بشأن استدامة هذا النوع من الوظائف، خصوصا إذا كان التطور في أداء النماذج يؤدي تدريجيا إلى تقليل الحاجة إلى الخبراء الذين يقومون بتدريبها.

هل تستمر هذه الوظائف طويلًا؟

يبقى مستقبل هذه الوظائف موضع خلاف بين الخبراء، فبينما يتوقع مسؤولون في قطاع التوظيف أن تصبح مراجعة مخرجات الذكاء الاصطناعي وتقديم الملاحظات له جزءا طبيعيا من معظم الوظائف المكتبية، يرى اقتصاديون أن الحاجة إلى الخبراء البشريين ستتراجع مع تحسن قدرات النماذج.

وبينما تبدو رواتب تدريب الذكاء الاصطناعي مغرية على الورق، فإن طبيعة العمل المتقلبة، وضغوط المواعيد النهائية، واحتمال تراجع الطلب على الخبرات البشرية مع تطور النماذج، تجعل من الصعب اعتبارها مصدر دخل مستقرًا على المدى الطويل.