أنا أُدَرِّس اختبارات القبول الجامعي كمهنة، لذا فمن المتوقع مني بالطبع أن أقول إن الجامعة تستحق العناء. بالنسبة للطلاب الذين أُدَرِّسهم وجهاً لوجه وبشكل فردي، فإن الالتحاق بالجامعة أمر محسوم بالنسبة لهم. ولكن بالنسبة للكثير من الناس الذين أتحدث معهم خارج نطاق عملي، عندما أقول ما أفعله، فإنهم يسألون... هل تعتقد حقاً أن الجامعة تستحق العناء في عصر الذكاء الاصطناعي؟
إجابتي أكثر دقة مما يمكنني الرد عليه في جمل قليلة، لذا كتبت هذا المقال لأرسله إليهم. لا، الجامعة ليست تستحق العناء دائماً. ولكن بدلاً من تقليل قيمة التعليم الجامعي، فإن الذكاء الاصطناعي قد عززها في الواقع.
العائد المضلل على الاستثمار الجامعي
الشؤون المالية مهمة. في مرحلة ما، عند البحث عن الجامعات، ينظر شخص ما، سواء كان الطالب أو الوالدين أو كلاهما، إلى العائد على الاستثمار الجامعي. (إليك موقعاً إلكترونياً رائعاً للقيام بذلك!)
من الناحية المالية البحتة، لاحظ الكثير من الناس أن بعض الشهادات الجامعية وبعض الجامعات لا تستحق العناء. (لا يمكنك وضع ثمن للسعادة، ها ها). وهنا تكمن المشكلة. إن النظر إلى العائد على الاستثمار لجامعة محددة أو لشهادة محددة وتوقع استمرار الاتجاهات الحالية هو خلط بين الأداء الماضي والضمانات المستقبلية. وهذا يعني أن مجالات العلوم والتكنولوجيا والهندسة والرياضيات قد أداءت بشكل جيد في الماضي، لذلك ستستمر في الأداء الجيد. وفي حين أن هذا المنطق يبدو سليماً إلى حد ما، إلا أنه غير مؤكد. أما الأمثلة الأكثر إثارة للاهتمام التي سأتطرق إليها، فهي تتعلق بقيمة العلوم الإنسانية، والتي يمكن استنتاجياً استنباط زيادة في قيمتها بسبب الاستخدام المنتشر لنماذج اللغات الكبيرة.
أمثلة محسوبة للعائد على الاستثمار
المشكلة ليست في حاسبات العائد على الاستثمار. فحاسبات العائد على الاستثمار تمتلك بيانات جيدة، وأعني بذلك من منظور نظافة البيانات. سأعرض بعض الأمثلة على رياضيات العائد على الاستثمار الجامعي للتوسع في ما أعنيه بأن حاسبات العائد على الاستثمار ليست هي المشكلة، بل هي طريقة استخدامنا لها والتي تكون مضللة للغاية.
دعونا نأخذ في الاعتبار درجة في اللغة الإنجليزية:
يقول موقع Ziprecruiter إن متوسط دخل خريج تخصص اللغة الإنجليزية يبلغ 58 ألف دولار. مرة أخرى، البيانات جيدة حقاً في الواقع، فهي تتعمق في المتوسط الوسيط، مشيرة إلى أن نطاق الوسيط واسع، مما يعني أن تخصصات اللغة الإنجليزية تتفاوت بشكل كبير من حيث العائد المتوقع على الاستثمار. هذه بيانات جيدة ومحللة بشكل صحيح.
قبل أن أتمكن من التطرق إلى سبب كون استخدام حاسبات العائد على الاستثمار لاتخاذ القرارات قد يكون غير مستحسن، علينا أولاً التحدث قليلاً عن الإحصاء. يفكر الكثير من الناس في مصطلح المتوسط بمعنى أن متوسط دخل الفرد في الولايات المتحدة هو 69,770 دولاراً، ولكن العامل الأمريكي المتوسط يكسب هذا المبلغ في سنة مثل أن يكون لديه 2.5 أطفال: وهم ليسوا كذلك.
العامل الأمريكي المتوسط لا يكسب متوسط الدخل. أعلم أن هذا قد يبدو مربكاً، ولكن هذين استخدامان مختلفان لكلمة متوسط. العامل المتوسط يعني الأكثر شيوعاً، الرجل العادي. متوسط الدخل يعني المتوسط الإحصائي. هذان الشيئان ليساس متطابقين.
فيما يتعلق بالدخل، يكون المتوسط مضللاً لوجود عدد قليل من ذوي الدخل المرتفع جداً الذين يرفعون المتوسط كثيراً. يعتبر الوسيط أكثر فائدة في هذه الحالة: العامل الأمريكي الوسيط يكسب 46,960 دولاراً، وهو ما يقترب كثيراً مما يمكن أن يتوقع العامل الأمريكي "المتوسط" كسبه. هذا فارق قدره 22,810 دولارات. إذا حاولت وضع خطط حياتية بناءً على متوسط، وهو ما يفعله الناس طوال الوقت، فستصاب بخيبة أمل كبيرة عندما تصل إلى الوسيط.
سيجيب هذا المقال على سؤال ما إذا كانت الجامعة تستحق العناء: الإجابة ليست كمية، بل هي نوعية. يمكن أن تكون الجامعة مربحة للغاية. ولكن هناك مستوى مختلف تماماً ترتفع فيه خطيئة مقارنة العائد على الاستثمار بالنسب المئوية المنفقة مقابل النسب المئوية المكتسبة. الشؤون المالية هي الأهم، لكنها ببساطة لا تعبر حقاً عن الرياضيات الكامنة وراء الجامعة. والسبب هو أن العائد على الاستثمار لا يخبرك بما يتحمس شخص ما لفعله. أو كيف تتطور الأمور.
أحداث البجعة السوداء
من الصعب إجراء مقارنة بين التفاح والبرتقال، وهو ما يحاول الناس القيام به عندما يقولون "متوسط العائد على الاستثمار لدرجة جامعية هو كذا". لا يتعين علينا الرجوع إلى الوراء كثيراً في التاريخ لنرى سبب عدم استصواب التخطيط للحصول على درجة جامعية معينة بناءً على العائد على الاستثمار.
دعونا ننظر في ظهور هندسة الحاسوب كخصص رئيسي، وهو تخصص جامعي "ذو عائد مرتفع على الاستثمار" بلا منازع. لم تستطع دراسة رسمية لرواتب البداية لخريجي الجامعات من عام 1960 إلى عام 2015 حتى تضمين هندسة الحاسوب لأن الانضباط لم يكن موجوداً في ستينيات القرن الماضي.
ظهرت هندسة الحاسوب كمجال في السبعينيات، ونمت طوال الثمانينيات وأوائل التسعينيات. لكن التخصص لم يشهد نمواً هائلاً، حيث تضاعف تقريبا خلال الفترة الزمنية التقريبية من 1994 إلى 2004. تخرج الأشخاص التالي ذكرهم بدرجات في علوم الحاسوب أو هندسة الحاسوب في منتصف التسعينيات، مباشرة في بداية أكبر توسع للمجال. لم يكن بإمكان أي منهم البحث في حاسبة العائد على الاستثمار الجامعي والتنبؤ بمدى نجاحهم.
- مارك أندريسن: بكالوريوس في علوم الحاسوب، جامعة إلينوي، 1993. شارك في إنشاء متصفح موزاييك، وشارك في تأسيس نتسكيب، وهو الآن مستثمر رأس مال مغامر ضخم.
- سيرجي برين: بكالوريوس في الرياضيات وعلوم الحاسوب، جامعة ماريلاند، 1993. الشريك المؤسس لجوجل.
- لاري بيج: بكالوريوس في هندسة الحاسوب، جامعة ميشيغان، 1995. الشريك المؤسس لجوجل.
- برايان أكتون: بكالوريوس في علوم الحاسوب، جامعة ستانفورد، 1994. أسس تطبيق واتساب، والذي تم بيعه لفيسبوك بحوالي 19 مليار دولار.
- ماكس ليفشين: بكالوريوس في علوم الحاسوب، جامعة إلينوي، 1997. الشريك المؤسس لشركة بايبال.
(من الجدير باللاحظ غياب ستيف جوبز عن هذه القائمة لأنه درس الأدب الإنجليزي قبل أن يترك كلية ريد)
في حين أن الشؤون المالية مهمة جداً، إلا أن الدرجة الجامعية هي أكثر من مجرد عائد على الاستثمار. إنه قرار نوعي. وهو قرار تحتاج أنت وطفلك إلى اتخاذه.
ألن يأخذ الذكاء الاصطناعي وظائفنا؟
أولاً وقبل كل شيء، من الصعب ربط العلاقة بين الذهاب إلى الجامعة والحصول على وظيف في المجال الذي درسته. لا يصبح متخصصو اللغة الإنجليزية أساتذة لغة إنجليزية؛ ولا يصبح متخصصو علم الاجتماع علماء اجتماع؛ ولا يصبح متخصصو التمثيل دائماً ممثلين، وهكذا هلم جرا. أود استكشاف هذا الاتصال بمزيد من التفصيل. ولكن أولاً، بعد قوله المذكور أعلاه...
لا، الذكاء الاصطناعي لن يأخذ وظائفنا. وفقاً للأبحاث التي أجرتها جامعة ستانفورد، كان تأثير الذكاء الاصطناعي على القوى العاملة ضئيلاً.
"هناك أيضاً القليل من الأدلة على أن الذكاء الاصطناعي يثبط التوظيف أو إعلانات الوظائف في المهن الأكثر عرضة له. إن اتجاهات التوظيف في المهن ذات التعرض العالي للذكاء الاصطناعي مستقرة إلى حد ما. وفي حين أن نمو التوظيف في المهن كثيفة البرمجة قد تباطأ نوعاً ما، إلا أنه لا يزال إيجابياً. لا توجد دلائل على أن تبني الذكاء الاصطناعي قد أثر سلباً على إعلانات وظائف الشركات. في الواقع، كانت إعلانات الوظائف عبر الإنترنت لمطوري البرمجيات، وهو مهنة شديدة التعرض للخطر، تنمو بشكل أسرع من المهن الأخرى على مدار العام الماضي. وبين الشركات التي تبنت الذكاء الاصطناعي للمؤسسات، نمت العمالة بنسبة 10 بالمائة في العامين التاليين للتبني، وهو تأثير مدفوع بالشركات التي لديها أعلى إنفاق على الذكاء الاصطناعي للفرد."
الأرقام الإجمالية لا تظهر أن الذكاء الاصطناعي يدمر الوظائف. لكن الخريجين الجدد يدخلون تماماً في المهن التي يتعامل معها الذكاء الاصطناعي بشكل أفضل، وقد ضعفت عمليات التوظيف في بداية الحياة المهنية هناك. لا يستطيع الباحثون تحديد مقدار ذلك العائد للذكاء الاصطناعي وكم منه لأسعار الفائدة، ولكنه أمر يستحق المراقبة.
كيف يؤثر الذكاء الاصطناعي على قرار الذهاب إلى الجامعة؟
إن ضعف مستوى المبتدئين هذا هو أقوى حجة لما تهدف إليه الجامعة حقاً. سأتناول خيط الحديث حول العلاقة بين التخصص الجامعي لشخص ما ووظيفته بادعاء جريء للغاية. من الأهمية بمكان أكثر من أي وقت مضى عدم الذهاب إلى الجامعة من أجل الحصول على وظيفة. أنت تذهب إلى الجامعة لتطوير مهارات التفكير النقدي. إذا كنت بحاجة إلى تدريب تقني، فيمكنك الالتحاق بمدرسة ما بعد الثانوية: كليات الحقوق، كليات الطب، برامج الماجستير والدكتوراه. لكن الغرض من الجامعة هو، ولقد كان دائماً، تطوير مهارات التفكير النقدي. دعني أشرح.
على مدار الثلاثين عاماً الماضية، تضاعفت تكاليف الجامعات بشكل أساسي. هناك عدد من الأسباب لذلك، وليس الكثير منها جيداً. إن سردها ومناقشتها خارج نطاق هذا المقال. كما ذكرنا سابقاً، الشؤون المالية مهمة. لقد أدى ارتفاع تكاليف الجامعة مقارنة بالعائد المتوقع على الاستثمار إلى جعل الكثيرين يتساءلون عن قيمة التعليم الجامعي في السنوات الثلاثين الماضية، خاصة عندما لا يكون هناك تدريب عملي على الوظائف. وهذا أمر مفهوم.
لتحسين العائد على الاستثمار الجامعي، أضاف الأشخاص حسنو النية بعد ذلك التدريب العملي على الوظائف كجزء من المنهج الدراسي الجامعي (بمعنى التدريب المهني خارج التدريب الداخلي). ولكني أزعم أن هذه الخطوة كانت مضللة. مع تطور التكنولوجيا بشكل أسرع، كما يتضح من ظهور نماذج اللغات الكبيرة، من المرجح أن تصبح أي تطبيقات عملية ذات تكنولوجيا عالية قديمة بسرعة. من المعرفة الشائعة أن مهندسي البرمجيات يتعلمون المبادئ وليس لغات البرمجة. وبالمثل، فإن التدريب العملي يعد في الواقع استخداماً سيئاً للدرجة الجامعية. لأن الشيء الوحيد الذي يصعب تطويره جداً والذي يمكن للجامعات أن تفعل فيه عملاً جيداً إلى حد ما في تنميته هو: مهارات التفكير النقدي. هذه هي مهارة العمل النهائية التي لا يمكنك قياسها أو تحديد كميتها ولكنها ستجني، بل وتجني بالفعل، مكافآت عدة مرات.
لماذا أصبحت الجامعة (ودرجة الفنون الحرة) تستحق العناء أكثر من أي وقت مضى
للعودة إلى السؤال المطروح في البداية: هل تستحق الجامعة العناء؟ خاصة في ظل وجود الذكاء الاصطناعي. إجابتي هي: إذا كانت الجامعة مناسبة لابنك أو ابنتك، فلم تكن هناك وقت أفضل من الآن للالتحاق بها. لكن المشكلة ليست في الواقع في العائد على الاستثمار الجامعي بحد ذاته، بل هي أن عددًا كبيرًا جدًا من الناس يذهبون إلى الجامعة للسبب الخطأ. أعتقد أن الأشخاص الحاصلين على درجات علمية في العلوم الإنسانية سيكونون مطلوبين للغاية خلال السنوات القليلة القادمة، ربما مثل مهندسي البرمجيات الجيدين الآن. والسبب مرتبط ارتباطاً وثيقاً بكيفية عمل نماذج اللغات الكبيرة (أو عدم عملها).
لا تعرف نماذج اللغة الكبيرة أي شيء. فهي في أساسها آلات تصحيح تلقائي مطورة. عندما يعتقد هاتفك أنك ستكتب كلمة بناءً على الحروف التي تدخلها، فهذا هو نفس المبدأ الذي تعمل به نماذج اللغة الكبيرة. إلا أنها تقوم بذلك على نطاق واسع جداً لدرجة تجعل الناس ينسبون إليها أفكاراً بشرية، مثل القدرة على التفكير.
لكن نماذج اللغات الكبيرة ليس لديها أي قدرة على التفكير المنطقي. فهي تعرف الاستجابة التي من المرجح أن ترضي المستخدم بناءً على مدخلات المستخدم، وهذا كل ما في الأمر. لكنهم لا يعرفون ما إذا كان يجب على المستخدم أن يفعل ما يحاول القيام به، سواء من الناحية الأخلاقية أو المالية أو غيرها. توجد بعض الضوابط المعمول بها، ولكن الذكاء الاصطناعي في جوهره لا يعرف شيئاً.
حاول بعض الناس التمييز بين نماذج اللغات الكبيرة (ChatGPT و Claude) والذكاء الاصطناعي العام (AGI). كلمة "عام" مخصصة للتمييز بين الذكاء الاصطناعي العام والذكاء الاصطناعي من خلال الإشارة إلى الذكاء الاصطناعي العام الذي يمكنه التفكير. هذا التمييز مطلوب لأن الذكاء الاصطناعي لا يمكنه التفكير. وفقاً لكبار الباحثين (كتاب "الذكاء الاصطناعي من خلال عيون الخبراء")، نحن لا نعرف حالياً كيف سيبدو الذكاء الاصطناعي العام أو كيف سنصل إلى هناك. نماذج اللغات الكبيرة ليست ذكاءً اصطناعيًا عامًا، ولا يمكنها التفكير.
لكن الناس ما زالوا يعتقدون أن الذكاء الاصطناعي يمكنه التفكير. وهذا سيكون مشكلة في المستقبل القريب. كمثال مقارن، اسأل الأشخاص الذين كانوا يعملون في مجال الأعمال في التسعينيات عما كان عليه الأمر عندما كان برنامج Lotus أكثر شعبية من Excel. سيخبرونك أن الناس كانوا يضعون نموذج أعمالهم في Excel (أو Lotus) ويكتشفون أنهم سيصبحون أثرياء في ليلة وضحاها لأن جدول البيانات أخبرهم بذلك. يبدو مألوفاً؟ الفرق الوحيد بين ذلك الوقت والآن هو أن الذكاء الاصطناعي أكثر إقناعاً بكثير من جدول البيانات، وذلك لأن شركات الذكاء الاصطناعي تستمر في محاولة جعلنا نعتقد أن نماذج اللغات الكبيرة أذكى بكثير من جدول البيانات.
ولكن الغرض من هذا المقال هو مساعدة الآباء أو الطلاب على توضيح قيمة التعليم الجامعي. تكمن قيمة الجامعة في أنها تساعدك على فهم العالم وأن تكون في طليعة حل المشكلات. إنها ليست تذكرة ذهبية لتحقيق مسيرة مهنية رائعة، وليست نهاية كل عملك الشاق. التعليم الجامعي قيّم إذا كنت تريد القيام بالأشياء التي يمكن أن تؤهلك الشهادة الجامعية للقيام بها.
قرار نوعي
أنا أسأل عن نوع الحياة التي ترغب في الحصول عليها. هل تريد حياة تعمل فيها بجهد كبير ولكن لا تحتاج إلى الغرق في الآراء والأبحاث المتضاربة لاتخاذ ما يبدو أنه قرار بسيط؟ إذا أجبت بنعم على هذا السؤال، فلا تذهب إذن إلى الجامعة. ولكن عليك أيضاً أن تدرك ما قد تحرم نفسك منه محتملًا.
إذا كنت تريد العمل بجهد كبير، ودراسة المشكلات بعناية، وتعلم كيفية تغيير منظورك باستمرار لفهم وجهات نظر مختلفة، وتعريض نفسك لمواضيع أكثر مما يمكنك إتقانه، فقد تكون الجامعة هي الخيار الصحيح لك.
الفرق المهم بين هذين القراريرين هو أن كلاً منهما يمثل نمط حياة مختلفاً، وليس أن أحدهما يعمل بجهد أكبر بالضرورة من الآخر. كما أنه ليس صحيحاً أن أحدهما أفضل من الآخر. وليس صحيحاً أيضاً أن خياراً واحداً أفضل عالمياً لكل شخص. يجب أن يكون الخيار متوافقاً مع الشخص. ولهذا السبب يساعدك هذا الدليل في اختيار الخيار المناسب لك. السؤال الذي يجب عليك الإجابة عليه هو: هل الجامعة تستحق العناء بالنسبة لك؟
Sources
- https://collegeroi.org
- https://www.ziprecruiter.com/Salaries/English-Major-Salary
- https://www.naceweb.org/job-market/compensation/salary-trends-through-salary-survey-a-historical-perspective-on-starting-salaries-for-new-college-graduates/
- https://siepr.stanford.edu/publications/policy-brief/what-really-happening-jobs-separating-ai-hype-reality
- https://www.npr.org/2025/11/20/nx-s1-5600854/college-costs-have-risen-dramatically-in-the-last-20-years-heres-why