نُسب تصريح إلى باحث في OpenAI عبر منصة X يفيد بأن وظائف الباحثين ستكون أول ما يستبدله الذكاء الاصطناعي، قبل مهندسي البنية التحتية وبفارق كبير عن فرق المبيعات.
نشر يوشين جين هذا الرأي عبر منصة X، موضّحًا أن الباحث—الذي لم يكشف عن هويته—يعتقد أن الأتمتة داخل OpenAI ستبدأ من الباحثين، ثم تنتقل إلى مهندسي البنية التحتية، في حين ستظل وظائف المبيعات بشرية لأطول فترة ممكنة.
ورغم عدم الكشف عن هوية صاحب التصريح، حظي هذا الرأي باهتمام واسع لأنه يتعارض مع الاعتقاد القائل بأن المهندسين هم أول من سيخسر وظائفه لصالح الذكاء الاصطناعي.
لماذا قد يُستبدل الباحثون أولًا؟
اعترف جين بأن الفكرة قد تبدو غريبة، لكنه قدّم تفسيرًا يجعله أكثر منطقية. أشار إلى أن جزءًا كبيرًا من العمل البحثي يعتمد على توليد الأفكار، تصميم التجارب، اختبار الفرضيات، وتحليل النتائج، وهي مهام أصبح الذكاء الاصطناعي يجيدها بشكل متزايد.
وأضاف أن معظم الأبحاث تسير وفق أنماط معروفة، ما يسمح للأنظمة الذكية بتوليد فرضيات جديدة، وتشغيل تجارب متعددة، وتحليل البيانات بسرعة تفوق البشر، مع استثناء الباحثين من الصف الأول الذين يدفعون حدود المجال إلى آفاق جديدة، فهم لا يزالون الأكثر صعوبة في الاستبدال.
مهندسو البنية التحتية: مهمة معقدة يصعب أتمتتها
على العكس، يرى جين أن مهندسي البنية التحتية في وضع مختلف، فأنظمة تدريب ونشر نماذج الذكاء الاصطناعي ضخمة ومعقدة وتحتوي على استثناءات كثيرة، وغالبًا ما تكون قواعدها البرمجية غير مطابقة لبيانات التدريب العامة.
وأوضح أن الأخطاء ليست نادرة، لكنها تكلفتها عالية، ما يجعل الاعتماد على الذكاء الاصطناعي وحده مخاطرة. ورغم أن المختبرات تعرف نظريًا كيفية تدريب النماذج، إلا أن جودة البنية التحتية هي العامل الحاسم في سرعة التطوير وجودة النماذج النهائية.
لماذا ستبقى وظائف المبيعات بشرية لأطول وقت؟
أما وظائف المبيعات فترى أنها تعتمد بشكل أساسي على علم النفس البشري: بناء الثقة، فهم الحوافز، إدارة العلاقات والتعامل مع المشاعر. وهذه مجالات ما يزال AI يجد صعوبة في إتقانها بشكل مستقر، ولذلك أشار جين مازحًا إلى أن المبيعات تمثل “الزعيم الأخير” أمام الذكاء الاصطناعي، كدلالة على أنها قد تكون آخر وظيفة يحافظ فيها الإنسان على تفوق واضح على الآلة.
تفاعل من مهندسين وباحثين مع التصريح
تفاعل عدد من المهندسين والباحثين مع التصريح، حيث قال مهندس البرمجيات سيرغي نيكيفوروف إنه كان يظن أن أدوار البنية التحتية ستُستبدل أولًا، لكنه عدل رأيه بعد قراءة تفسير جين.
وأشار نيكيفوروف إلى أن بنية الأنظمة الواقعية غالبًا ما تكون فوضوية وتحتوي على استثناءات، وهو ما يجعل من الصعب على الذكاء الاصطناعي التعامل معها. ورد جين مؤكدًا أن العشوائية والتعقيد داخل بنى مختبرات الذكاء الاصطناعي يجعل الفرق التي تبدأ من الصفر، كما في Thinking Machines، تمتلك ميزة تنافسية.
يتزامن هذا الجدل مع تقارير عن مغادرة عدد من الباحثين لصالح شركات كبرى؛ ففي صيف 2025 ورد أن شركة OpenAI فقدت عدداً من الباحثين لصالح Meta التي تستثمر في مختبر ذكاء فائق خاص بها.
أبرز المغادرين: صناع CHATGPT وGPT-4
كان من أبرز المغادرين شينغجيا تشاو، أحد المساهمين الرئيسيين في تطوير ChatGPT وGPT-4، الذي أصبح كبير العلماء في مختبر الذكاء الفائق لدى Meta ويعمل مع مارك زوكربيرغ. كما شملت المغادرون جيهوِي يو، الذي لعب دورًا رئيسيًا في القدرات متعددة الوسائط في OpenAI، وهونغيو رين، أحد المساهمين الأساسيين في GPT-4o، وشوتشاو بي المتخصص في التعلم المعزز والأنظمة متعددة الوسائط.
وجاءت هذه التطورات بعد تغييرات قيادية كبيرة شهدتها OpenAI في 2024 شملت مغادرة عدد من التنفيذيين الكبار، من بينهم المديرة التقنية ميرا موراتي ورئيس الأبحاث بوب ماكغرو ونائب رئيس الأبحاث باريت زوف. ويظل سام ألتمان الرئيس التنفيذي واحدًا من القلّة الباقين من فريق التأسيس.
الذكاء الاصطناعي واستبدال الوظائف: اتجاه عالمي متسارع
فكرة استبدال الذكاء الاصطناعي للوظائف البشرية ليست جديدة. ففي يوليو 2025 نشر تقرير لشركة Microsoft تحليلًا لـ 200 ألف محادثة عبر Copilot، وبيّن أن AI يستطيع أداء جزء كبير من أعمال المؤرخين والمبرمجين ورجال المبيعات والصحفيين وعلماء البيانات.
وفي السياق نفسه، صرّح آندي جاسي، الرئيس التنفيذي لأمازون، بأن الكفاءة الناتجة عن الذكاء الاصطناعي ستؤدي إلى تقليص القوى العاملة الإدارية خلال السنوات المقبلة.
IBM وSalesforce: أرقام صريحة عن تقليص الوظائف
ذهبت IBM إلى أبعد من ذلك، حيث استبدلت مئات الوظائف بأنظمة ذكاء اصطناعي وأتمتة المهام الروتينية في الموارد البشرية، لكنها تؤكد أن AI ساعد في إعادة توجيه الموارد البشرية والمالية إلى مجالات أخرى للنمو.
وفي مقابلة بودكاست عام 2025، كشف الرئيس التنفيذي لـ Salesforce، مارك بينيوف، أن الشركة خفضت عدد موظفي دعم العملاء من نحو 9,000 إلى نحو 5,000 بعد اعتماد أنظمة ذكاء اصطناعي ووكلاء قادرين على إدارة جزء كبير من مهام الدعم.
