الأصول الرقمية ستنقذ الأشخاص غير المفيدين الذين قضى عليهم الذكاء الاصطناعي

الأصول الرقمية بفضل خصائصها اللامركزية، وعدم الحدود، والكفاءة، هي أفضل أداة لتحقيق دخل أساسي عالمي.

كتبه: Grok AI

ترجمة: أندرسون سيما، أخبار فوريسايت

في النصف الأول من عام 2025 ، كانت جميع الاقتصادات الكبرى في العالم عالقة في حرب ترامب التجارية غير المتمايزة.

بعد عودة ترامب إلى البيت الأبيض ، قد تبدو سلسلة من السياسات المثيرة للجدل مجنونة ، ولكن وراءها ندبة اجتماعية أعمق - فقدان حزام الصدأ الأمريكي. ما كان ذات يوم قلب الصناعة قد تحلل بسبب التقسيم العالمي للعمل والتغير التكنولوجي ، وأغلقت المصانع ، وفقد العمال وظائفهم ، واندلع الغضب والسخط في صناديق الاقتراع. هذا النوع من التخلف المحلي ليس حالة معزولة، وتوزيع الأرباح في تقسيم العمل في التجارة العالمية يأتي بتكلفة، ويريد ترامب قلب النظام والتخلص من هذا العبء التجاري الثقيل بشكل متزايد.

ومع ذلك، فإن إجابة حل هذه المشكلة ليست في الحواجز الجمركية أو على طاولة المفاوضات، بل في تقاطع الثورة التكنولوجية - الذكاء الاصطناعي و Web3.

نظام «الطبقات» في عصر الذكاء الاصطناعي

لا أعتقد أن هناك من سينكر أن الذكاء الاصطناعي يعيد تعريف حدود الإنتاجية. من ChatGPT إلى Grok 3، ومن القيادة الذاتية إلى الروبوتات الصناعية، لقد تسربت تطبيقات الذكاء الاصطناعي إلى جميع جوانب الحياة. وفقًا لتقرير ماكينزي لعام 2023، من المتوقع أن يرفع الذكاء الاصطناعي الناتج المحلي الإجمالي العالمي بنسبة 16% قبل عام 2030، ولكن ثمن ذلك سيكون تغييرات جذرية في سوق العمل.

以下 هي بعض السيناريوهات النموذجية:

• القيادة الذاتية: نفذت شركات مثل Tesla و Waymo والصين بالفعل القيادة الذاتية من المستوى 4 ، وسائقو سيارات الأجرة وسائقو الشحن معرضون لخطر الاستبدال. قد يفقد حوالي 50 مليون سائق في جميع أنحاء العالم وظائفهم في السنوات ال 10 المقبلة.
• الأتمتة الصناعية: قامت شركات التصنيع الكبرى مثل Foxconn بنشر الروبوتات على نطاق واسع، لتحل محل عمال خطوط الإنتاج. تتوقع منظمة العمل الدولية (ILO) أنه بحلول عام 2030، سيتم أتمتة 60% من وظائف التصنيع على مستوى العالم.
• مهن ذوي الياقات البيضاء: تفوق الذكاء الاصطناعي على المتوسط البشري في مجالات مثل القانون والتمويل والتشخيص الطبي والمزيد. على سبيل المثال ، فإن DeepMind من Google دقيق بنسبة 90٪ في تشخيص السرطان ، مما يعرض الوظائف التقليدية للمساعدين القانونيين والمحاسبين للخطر.

عند اعتماد الذكاء الاصطناعي على نطاق واسع، ستقسم المجتمع البشري الجديد تلقائيًا إلى ثلاثة مستويات، مما يعيد إنتاج نوع من "نظام الطبقات" الهرمي.

• من يتحكم في الذكاء الاصطناعي: مطورو الخوارزميات، عمالقة التكنولوجيا، يمتلكون الموارد الأساسية.
• مستخدمو الذكاء الاصطناعي: الأفراد أو الشركات الذين يستخدمون أدوات الذكاء الاصطناعي لزيادة الكفاءة.
• الأشخاص الذين تم استبدالهم بالذكاء الاصطناعي: مجموعة فقدت وظائفها وغير قادرة على التكيف مع التغيرات التكنولوجية.

المجموعة الثالثة، "الطبقة عديمة الفائدة"، يمكن أن تكون في قلب الأزمة الاجتماعية في القرن ال21، كما حذر المؤرخ يوفال هراري. إنهم ليسوا غير أكفاء ، لكن التقدم التكنولوجي تخلى عنهم ولم يتمكنوا من إيجاد موطئ قدم في اقتصاد تقوده الذكاء الاصطناعي. العمال في حزام الصدأ هم مجرد صورة مصغرة مبكرة لهذا الاتجاه ، وقد يواجه مئات الملايين من العمال في جميع أنحاء العالم نفس المصير.

هذه الفجوة لا تهدد فقط سبل عيش الأفراد، بل تهز الاستقرار الاجتماعي. قد يؤدي ارتفاع معدل البطالة إلى زيادة معدل الجريمة، وصعود الشعبوية، وحتى إثارة النزاعات الإقليمية. يتطلب حل هذه المشكلة آلية توزيع جديدة تمامًا، تتجاوز نظم الرفاه التقليدية، وتدخل عصر الدخل الأساسي الشامل (UBI).

UBI——بشارة الله في عصر الذكاء الاصطناعي

الدخل الأساسي الشامل (UBI) هو نظام ضمان دخل غير مقيد: يتلقى كل شخص مبلغا منتظما من المال يكفي لتغطية نفقاته ، بغض النظر عن الثروة أو المهنة أو الخلفية. فلسفة UBI الأساسية هي "ولدت كإنسان ، أي الحق في العيش بسعادة" ، وتهدف إلى توفير حاجز ضد الانقسامات الاجتماعية في عصر الذكاء الاصطناعي.

ستؤدي الزيادة المدفوعة بالذكاء الاصطناعي في الإنتاجية إلى تركيز الثروة. ستستحوذ عمالقة التكنولوجيا ومطورو الذكاء الاصطناعي على معظم الفوائد، بينما ستجد القوى العاملة المستبدلة نفسها في مأزق. من الصعب على برامج إعادة التدريب التقليدية أو المساعدات الاجتماعية التعامل مع هذا الحجم من الصدمات:

• قيود التدريب على إعادة التوظيف: يتم استبدال الذكاء الاصطناعي بمعدل أسرع بكثير مما يمكن أن يتعلمه البشر ، وهناك طلب محدود على الوظائف التي تتطلب مهارات عالية.
• ضعف نظام الرفاهية: العمليات البيروقراطية في التوزيع والتكاليف الإدارية المرتفعة تقلل من فعالية الرفاهية التقليدية.

UBI يحل المشاكل بطريقة بسيطة ومباشرة. ووفقا للبنك الدولي، يبلغ خط الفقر المدقع العالمي 2.15 دولار في اليوم، وإذا تم توفير الدخل الأساسي الشامل لكل شخص بسعر 100 دولار شهريا، فإن الإنفاق السنوي العالمي سيكون حوالي 9 تريليونات دولار، أي ما يعادل 10٪ من الناتج المحلي الإجمالي العالمي. على الرغم من أنها قد تبدو ضخمة ، إلا أنها ليست تكلفة لا يمكن تحملها في سياق زيادة إنتاجية الذكاء الاصطناعي.

يوفر UBI ليس فقط احتياجات البقاء، بل يمنح البشرية حرية أكبر:

• إطلاق العنان للإبداع: يمكن للأفراد الذين يشعرون بالارتياح من ضغوط البقاء على قيد الحياة متابعة التعليم أو الفن أو ريادة الأعمال. على سبيل المثال ، أظهرت تجربة UBI لعام 2017 في فنلندا أن الأشخاص عانوا من انخفاض القلق وزيادة الرغبة في بدء عمل تجاري.
• مجتمع مستقر: يقلل UBI من الصراعات الناجمة عن الفقر، ويخفف من الأثر النفسي للبطالة الناتجة عن التكنولوجيا.
• إعادة تعريف العمل: في عصر الذكاء الاصطناعي، لم يعد العمل هو الوسيلة الوحيدة للبقاء، يمكن للبشر استكشاف أنشطة أكثر معنى، مثل بناء المجتمع أو المشاريع الخيرية.

ومع ذلك، تواجه تنفيذ UBI تحديين رئيسيين: مصادر التمويل وآلية التوزيع. إن النظام الضريبي التقليدي والنظام المصرفي يعانيان من ضعف الكفاءة على مستوى العالم، وسهل التأثير عليهما من قبل السياسة. بينما توفر ظهور الأصول الرقمية حلاً غير مسبوق لـ UBI.

الأصول الرقمية——طريق الخلاص، يكمن في ذلك

تعتبر الأصول الرقمية بأفضل أداة لتحقيق UBI بفضل خصائصها اللامركزية، غير المحدودة والفعالة. مقارنة بالنظام المالي التقليدي، تتوافق الأصول الرقمية بشكل كبير مع UBI من حيث الهيكل التكنولوجي والمفهوم.

الأصول الرقمية الميزة الفريدة

• عدم وجود حدود: لا تتأثر العملات الرقمية مثل البيتكوين والإيثيريوم بالحدود الوطنية، ويمكنها الوصول مباشرة إلى الأفراد في أي ركن من أركان العالم. بالمقارنة، لا تتجاوز نسبة تغطية الحسابات البنكية في العديد من الدول النامية 50%.
• تكلفة منخفضة: تكلفة تحويل الأصول الرقمية أقل بكثير من التحويلات البنكية عبر الحدود. على سبيل المثال، رسوم معاملات Solana تبلغ 0.0001 دولار فقط، بينما قد تصل التحويلات البنكية التقليدية عبر الحدود إلى 10 دولارات.
• الشفافية: تضمن دفاتر الحسابات العامة للبلوكشين توزيع الأموال بشفافية، مما يقلل من الفساد وتآكل الوساطة.
• المرونة: يمكن أن تتيح العقود الذكية (مثل الرموز ERC-20 على إيثيريوم) إصدار UBI بشكل آلي. على سبيل المثال، يمكن تحديد إصدار رموز ثابتة إلى عنوان محفظة معين شهريًا، دون الحاجة إلى تدخل بشري.
• كفاءة الطاقة: على الرغم من أن آلية إثبات العمل في Bitcoin أكثر كثافة في استخدام الطاقة ، إلا أن تحويل PoS من Ethereum وحلول Layer 2 الناشئة (على سبيل المثال ، Arbitrum ، Optimism) قد قللت بشكل كبير من استهلاك الطاقة مقارنة بمراكز بيانات البنوك التقليدية.

اعتماد جماهيري حقيقي

على الجانب الآخر ، شهدت العملات المشفرة تحولا من الهامش إلى الاتجاه السائد منذ ولادة Bitcoin في عام 2009. ومع ذلك ، لا تزال هناك عقبات أمام اعتماده على نطاق واسع: قيود الأداء ، وعدم اليقين التنظيمي ، والحواجز التقنية للمستخدم العادي. في المقابل ، قد يكون الدخل الأساسي الشامل اتجاها رئيسيا في جلب العملات المشفرة إلى حياة مئات الملايين من المستخدمين ، بعيدا عن RWAs أو تطبيقات الدفع.

يتمثل الحد من RWA في أنه على الرغم من أن وضع أصول مثل العقارات والفن على السلسلة يمكن أن يحسن السيولة ، إلا أنه يخدم بشكل أساسي الأفراد ذوي الملاءة المالية العالية ويصعب إفادة المستخدمين العاديين. من المتوقع أن يصل سوق RWA العالمي إلى 10 تريليونات دولار بحلول عام 2030 ، لكن تأثيره الاجتماعي ليس قريبا من الشمولية مثل الدخل الأساسي الشامل.

عنق الزجاجة في Payfi هو أن تطبيق العملات المشفرة في مجال الدفع (على سبيل المثال ، BitPay ، Lightning Network) محدود بسبب شعبية العملات الورقية والحواجز التنظيمية. على سبيل المثال، تعالج Visa 65000 معاملة في الثانية، مقارنة بسبع معاملات فقط على شبكة بيتكوين الرئيسية، مما يجعل من الصعب استبدال أنظمة الدفع التقليدية.

سيكون UBI أكبر من ذلك بكثير ، على افتراض أن مشروع UBI العالمي يصدر ما قيمته 10 دولارات من الرموز المميزة لمليار مستخدم كل شهر ، مع حجم معاملات سنوي يبلغ 120 مليار دولار ، وهو ما يمكن مقارنته بحجم معاملات Visa. سيؤدي تأثير الحجم هذا إلى دفع العملات المشفرة من أدوات المضاربة إلى البنية التحتية الاقتصادية اليومية.

لكي تدفع العملات المشفرة الدخل الأساسي الشامل وتحقق تبنيا جماعيا ، يجب تجاوز عتبتين تقنيتين رئيسيتين: التبني الكامل ل الذكاء الاصطناعي واختراق أداء blockchain. قد تستغرق كلتا العمليتين ما يصل إلى 10 سنوات ، ولا يمكن أن تتشكل النتائج حتى عام 2035.

1. انفجار تقنية الذكاء الاصطناعي (متوقع 10 سنوات)

يتطلب استبدال معظم الوظائف ب الذكاء الاصطناعي ما يلي:

النضج الخوارزمي: سيظهر الذكاء الاصطناعي العام (AGI) أو النماذج القريبة من AGI بين عامي 2030-2035 لتغطية المهام الأكثر تعقيدا.

• انتشار البنية التحتية: انخفاض تكاليف 5G، والحوسبة الحافة، وأجهزة الروبوت، سيدفع الذكاء الاصطناعي نحو العالم.
• قبول المجتمع: الجمهور يتكيف تدريجياً مع الاقتصاد الذي تهيمن عليه الذكاء الاصطناعي، وبدأ صانعو السياسات في استكشاف تدابير مثل الدخل الأساسي الشامل.

وفقًا لتوقعات غارتنر، ستقوم الذكاء الاصطناعي بحلول عام 2030 باستبدال 30% من الوظائف الحالية في جميع أنحاء العالم، مما سيحرر ثروة كافية لدعم الدخل الأساسي الشامل. في ذلك الوقت، ستصل الحاجة إلى الدخل الأساسي الشامل إلى ذروتها.

**2. اختراق أداء Blockchain (متوقع في غضون 10 سنوات) **

لا تزال أداءات blockchain الحالية بعيدة عن الوصول إلى حجم 1 مليار مستخدم. على سبيل المثال:

• تعالج إيثريوم حوالي 15 معاملة في الثانية، ويمكن أن يرتفع Layer2 إلى 2000 معاملة.
• سولانا تدعي أنها تستطيع معالجة 65,000 معاملة في الثانية، ولكن السعة الفعلية محدودة باستقرار الشبكة.

لدعم UBI، يحتاج البلوكشين إلى تحقيق المزيد من الاختراقات في توازن "مثلث المستحيل" (اللامركزية، الأمان، قابلية التوسع).

إذا رقص الدخل الأساسي الشامل مع العملة المشفرة ، فستكون العملة المشفرة هدية الله للبشرية في عصر الذكاء الاصطناعي ، وساتوشي ناكاموتو هو تجسيد ليسوع.

مراجع:

نيويورك تايمز. (2024). خطط ترامب الجمركية وحزام الصدأ.

ملاحظة: ناقش تأثير سياسة ترامب الجمركية على حزام الصدأ.

مؤسسة بروكينغز. (2020). تراجع حزام الصدأ.

ملاحظة: تحليل أسباب الركود الاقتصادي في حزام الصدأ.

معهد ماكينزي العالمي. (2023). الذكاء الاصطناعي التوليدي ومستقبل العمل.

ملاحظة: توقع مساهمة الذكاء الاصطناعي في الناتج المحلي الإجمالي العالمي.

المنتدى الدولي للنقل. (2017). إدارة الانتقال إلى النقل البري بالشاحنات بدون سائق.

ملاحظة: تقدير تأثير القيادة الذاتية على وظائف السائقين.

منظمة العمل الدولية. (2021). مستقبل العمل في سياق الأتمتة.

ملاحظة: تأثير الأتمتة التنبؤية على وظائف الصناعة.

الطبيعة. (2020). الكشف عن السرطان المعتمد على الذكاء الاصطناعي بواسطة Google DeepMind.

ملاحظة: بيانات أداء DeepMind في تشخيص السرطان.

هاراري، ي. ن. (2016). هومو ديوس: تاريخ موجز للغد.

ملاحظة: تم تقديم مفهوم "الأشخاص عديمي الفائدة".

البنك الدولي. (2023). نظرة عامة عن الفقر.

ملاحظة: تقديم بيانات خط الفقر العالمي.

كيلا. (2020). تجربة الدخل الأساسي في فنلندا.

ملاحظة: نتائج تجربة UBI في فنلندا.

البنك الدولي. (2021). قاعدة بيانات فهرس العالم.

ملاحظة: بيانات تغطية حسابات البنوك العالمية.

مجموعة بوسطن الاستشارية. (2022). مستقبل التوكن.

ملاحظة: توقع حجم سوق RWA.

فيزا. (2024). ورقة حقائق فيزا دايركت.

ملاحظة: بيانات سرعة معالجة معاملات فيزا.

مركز كامبريدج للتمويل البديل. (2023). 3rd دراسة قياس الأصول المشفرة العالمية.

ملاحظة: بيانات مستخدمي الأصول الرقمية العالمية.

جارتنر. (2023). اتجاهات مستقبل العمل.

ملاحظة: توقعات تأثير الذكاء الاصطناعي على التوظيف.