في عصرنا الحديث، يُعتبر الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence) أحد أعظم الابتكارات التكنولوجية التي غيرت مجريات عدة مجالات. مع تقدم نماذج الذكاء الاصطناعي، أصبحت تكاليف إنتاج الصناعات الرمزية (Symbolic Artefacts) منخفضة بشكل لم يسبق له مثيل، مما أدى إلى تطوير الأبحاث المتعلقة بالتقييم (Evaluation) والتمييز (Discernment) في ظروف الوفرة الإنتاجية.

السؤال المطروح هو: ما إذا كانت تقييمات الآلات (Machine Evaluation) ستصبح رخيصة بما يكفي لاستخدامها بشكل روتيني في كل منظمة؟

تستند هذه الفكرة إلى نموذج جيف (Jev) من شركة TypeSafe AI، وهو نموذج متخصص في اتخاذ القرارات الاحتمالية. حيث يستند إلى أعمال ويليام ستانلي جيفونس، ليؤكد أن انخفاض تكاليف الذكاء الاصطناعي يمكن أن يفتح أبواباً لاستخدامات كانت تُعتبر غير اقتصادية في السابق.

تقدم الدراسة ما يُعرف بفرضية جيفونس (Jevons Hypothesis) للتقييم الآلي، حيث تشير إلى أن الانخفاض الكبير في التكلفة الحدية الإجمالية لتقييمات الآلات قد يؤدي إلى زيادة استهلاكها في المنظمات، شريطة أن تكون هناك طلبات كامنة كبيرة وتكاليف مكملة لا تهيمن على القرار.

تتناول الأبحاث مواضيع متنوعة تشمل الاقتصاد المرتد (Rebound Economics)، التوقعات الرخيصة (Cheap Prediction)، والتقييم الآلي، وكيفية تأثير هذه العوامل على شيخ القرار والتنظيم.

لذلك، يجب أن نفكر في: متى يصبح تقييم الآلات بديلاً لتقييمات البشر، ومتى يعيد توزيع أو يخلق طلبات جديدة للحكم، وكيف يؤثر ذلك على الأسس التي تعتمد عليها الالتزامات التنظيمية الهامة؟ يعود بنا هذا الأمر إلى المحادثة حول مستقبل الذكاء الاصطناعي في الأعمال والشركات، وكيف يمكن أن يُحدث ثورة في كيفية اتخاذ القرارات.