لقد تفوق الذكاء الاصطناعي إلى حد كبير على الرؤساء التنفيذيين من البشر في إحدى التجارب، لكنه تم فصله أيضًا بسرعة أكبر

• تفوق الذكاء الاصطناعي في الغالب على المديرين التنفيذيين من البشر في تجربة أجراها باحثون من جامعة كامبريدج.
• لكن الذكاء الاصطناعي لم يكن جيدًا في اتخاذ القرارات في أحداث “البجعة السوداء” غير المتوقعة.
• وأدى ذلك إلى طرد الذكاء الاصطناعي من قبل مجلس إدارة افتراضي بسرعة أكبر من البشر.

هل يمكننا طرد الرؤساء التنفيذيين من مكاتبهم واستبدالهم بالذكاء الاصطناعي؟ جديد تجربة من جامعة كامبريدج يقترح أن الإجابة هي لا.

في الواقع، تفوق الذكاء الاصطناعي على الرؤساء التنفيذيين من البشر في معظم المواقف في محاكاة واقعية لإدارة الأعمال التي تضع الناس في مواجهة أجهزة الكمبيوتر، ولكن كان هناك شيء واحد لا يستطيع الذكاء الاصطناعي التعامل معه، وفقًا للتجربة: ما يسمى بأحداث البجعة السوداء، مثل جائحة.

ولهذا السبب، تم فصل الذكاء الاصطناعي من قبل مجلس إدارة افتراضي بسرعة أكبر من نظرائه من البشر، الذين تمكنوا من التعامل مع المواقف غير المتوقعة بشكل أفضل.

قال حمزة مدثر، أحد الباحثين الذين قاموا بهذه التجربة، لموقع Business Insider، إن الذكاء الاصطناعي تفوق على المشاركين البشريين في معظم المقاييس، بما في ذلك الربحية، وتصميم المنتج، وإدارة المخزون، وتحسين الأسعار – لكن أداء الذكاء الاصطناعي لم يكن كافياً لإنقاذه من الحصول على معلومات. التمهيد.

وقال مدثر: “لم يكن أداؤه جيداً فيما يتعلق بالبقاء داخل المجموعة التنفيذية لمجرد أنه لم يكن جيداً في التعامل مع التغييرات المفاجئة أو التغييرات التي تتطلب طريقة جديدة في التفكير”.

أجرى باحثو كامبريدج التجربة في الفترة من فبراير إلى يوليو، وشملت 344 شخصًا، بعضهم من كبار المسؤولين التنفيذيين في أحد البنوك في جنوب آسيا. وشملت أيضا طلاب الجامعات. والمشارك الأخير لم يكن شخصًا على الإطلاق، بل كان GPT-4o، نموذج اللغة الكبير، أو LLM، من OpenAI.

لعب المشاركون لعبة مصممة لمحاكاة المواقف الواقعية التي يتعين على الرؤساء التنفيذيين فيها اتخاذ القرارات. جعلتهم اللعبة يتولىون دور الرئيس التنفيذي لشركة سيارات. تم تصميمه من قبل شركة ناشئة في مجال تكنولوجيا التعليم تابعة لباحثي كامبريدج، Strategize.inc.

وكتب الباحثون في مجلة هارفارد بيزنس ريفيو: “كان هدف اللعبة بسيطًا – البقاء لأطول فترة ممكنة دون طردك من لوحة افتراضية مع زيادة القيمة السوقية إلى الحد الأقصى”.

قال مدثر لـ BI أن حاملي الماجستير في القانون كانوا رائعين في تحليل البيانات، والتعرف على الأنماط، واستخلاص الاستنتاجات. على سبيل المثال، عندما يتعلق الأمر بتصميم سيارة بناءً على عوامل مثل الأجزاء المتوفرة والسعر وتفضيلات المستهلك والطلب، كان هناك 250000 مجموعة يمكن للمشاركين التوصل إليها. وقال إن السيارات التي جمعها الذكاء الاصطناعي كانت أفضل بكثير من تلك التي ابتكرها البشر.

وقال إن ذلك يرجع جزئيًا إلى أن البشر لديهم تحيزات وذوق شخصي في أشياء مثل شكل السيارة؛ وقال مدثر إنه بالنسبة للذكاء الاصطناعي، كان الأمر مجرد “لغز اكتشاف القيمة المثلى لما يريده العميل”.

لكن هذا لا يعني أن الذكاء الاصطناعي كان الرئيس التنفيذي الأمثل. عندما يقع حدث “البجعة السوداء”، لا يتمكن الروبوت من معالجته بسرعة – أو بنفس السرعة – مثل المديرين التنفيذيين والطلاب. وقال إنه عندما كان هناك تحول كبير في ظروف السوق، مثل إدخال جائحة إلى المزيج، فشل النموذج.

وقال مدثر: “كيف تتفاعل مع كوفيد إذا كنت تتعامل معه لأول مرة؟ لدى الكثير من الأشخاص، والكثير من الرؤساء التنفيذيين، استراتيجيات مختلفة”. وقال عن الذكاء الاصطناعي: “في هذه الحالة، لم يكن لديه معلومات كافية حول كيفية الرد في الوقت المناسب لمنع تعرضه للفصل”.

لذلك يمكن للرؤساء التنفيذيين أن يرتاحوا الآن. ويقول الباحثون إنه على الرغم من أن أداء الذكاء الاصطناعي كرئيس افتراضي للشركة كان مثيرًا للإعجاب، إلا أنه لم يكن جيدًا بما يكفي ليحل محل الإنسان. ومع ذلك، قال مدثر إن الذكاء الاصطناعي كان أداؤه جيدًا لدرجة أنه لا يمكن تجاهله في استراتيجية الشركة.

في المستقبل، قال مدثر أنه يمكن ضبط حاملي شهادة الماجستير في إدارة الأعمال خصيصًا لشركة معينة لديها بيانات في الوقت الفعلي، وفي هذه الحالة من المحتمل أن يكون أداؤها أفضل من أداء الذكاء الاصطناعي في التجربة.

وقال ربما تكون أفضل حالة استخدام للذكاء الاصطناعي هي في “ألعاب الحرب” التجارية – أو استخدام LLMs متعددة لتمثيل أصحاب المصلحة المختلفين، مثل المنافسين أو المشرعين أو الناشطين، ثم اختبار كيفية تنفيذ قرارات معينة فعليًا. من الناحية النظرية، يمكن لبعض ذلك أن يحل محل عمل بعض مستشاري الإستراتيجية والإدارة، الذين غالبًا ما يقدمون توصيات إلى الرئيس التنفيذي بناءً على تحليلهم الخاص لنتائج معينة في مواقف معينة.