نقاش ثروة الذكاء الاصطناعي في الخليج يتجه إلى دعم دخل موجه

قد تمتلك حكومات الخليج مسار تمويل أقوى لدعم الدخل في عصر الذكاء الاصطناعي مقارنة باقتصادات تعتمد أساساً على فرض ضرائب على أرباح شركات التكنولوجيا الخاصة. أفادت Fast Company Middle East بأن خبراء يرون أن الثروة السيادية والبنية التحتية المدعومة من الدولة والملكية العامة قد تكون قنوات لالتقاط جزء من مكاسب الذكاء الاصطناعي في المنطقة، بينما يظل التنفيذ مرتبطاً بالإيرادات المحققة وتصميم الوظائف وقواعد الأهلية.

ينتقل النقاش من نظرية وادي السيليكون إلى السياسة المالية الخليجية لأن دول مجلس التعاون تستثمر مباشرة في بنية الذكاء الاصطناعي والخدمات السحابية ومراكز البيانات والحكومة الرقمية. وقدر Jad Haddad من Oliver Wyman أصول الثروة السيادية في دول مجلس التعاون بنحو 4.8 تريليون دولار في تعليقاته لـ Fast Company Middle East. وربط تحليله هذا الموقع المالي بالتعرض العام لـ Humain وG42 وMGX وأصول مراكز البيانات.

الملكية العامة تمنح الخليج مساراً مختلفاً

يمنح هذا المزيج من الملكية الخليج مسار تمويل لا يقتصر على ضريبة الشركات أو رسوم على مكاسب الأتمتة. حدد Haddad الملكية العامة كقناة أخرى، بينما تعامل Tony Hallside، الرئيس التنفيذي لـ STP Partners، مع الدخل الأساسي الدائم باعتباره مشكلة إيرادات متكررة يجب أن تكون قابلة للتنبؤ وعادلة ومستقرة مالياً.

لا تقتصر مشكلة الإيرادات على قدرة الحكومات على العثور على المال. يمكن أن تتحرك أرباح الذكاء الاصطناعي عبر الحدود، وقد تبطئ الضرائب سيئة التصميم الاستثمار أو التبني، وفق Haddad. كما أن الأصول المدعومة من الدولة تحمل تفويضات استثمارية وقيود سيولة والتزامات بين الأجيال، ولذلك لا يمكن التعامل معها كاحتياطي نقدي فوري للتحويلات إلى الأسر.

قدمت Asma Derja، مؤسسة Ethical AI Alliance، اختبار الميزانية الأصعب. وأشارت إلى مسارات محتملة تشمل عوائد الاستثمار السيادي والرسوم المرتبطة بالحوسبة ودخل ترخيص البيانات وأدوات قيمة الأراضي، لكن هذه المسارات ما زالت تتطلب قراراً من السلطات لإعادة توجيه الأموال. ويمثل جزء كبير من ثروة الذكاء الاصطناعي الحالية تقييماً على الورق لا ربحاً محققاً.

سياسة العمل قد تسبق النقد الشامل

يعرض المقال الدخل المضمون باعتباره استجابة واحدة لاضطراب العمل بفعل الذكاء الاصطناعي، لا باعتباره سياسة خليجية حتمية. قال Jason D. Schloetzer، الأستاذ في جامعة Georgetown والذي يدرس في برنامج Dubai Executive MBA، إن الدول الخليجية الثرية تستطيع اختبار المدفوعات غير المشروطة بسهولة أكبر، لكن سهولة التمويل لا تجعل هذه البرامج أكثر احتمالاً للنجاح.

يركز Schloetzer بدلاً من ذلك على التدريب. فمكاسب إنتاجية الذكاء الاصطناعي لم تثبت بعد على نطاق واسع في رأيه، والاستثمار الأكثر متانة هو التعليم والتدريب الذي يسمح للعاملين بالمشاركة مباشرة في النمو المدفوع بالذكاء الاصطناعي بدلاً من الاكتفاء بتلقي مكاسب يعاد توزيعها بعد الإزاحة.

وضعت Lisa Lyons من Mercer المسألة نفسها في إطار تصميم العمل. وجعلت تعليقاتها الدعم النقدي جزءاً من جانب الأمان الاجتماعي في النقاش، بينما جعلت إعادة تصميم الوظائف الاختبار الأسبق للحكومات وأصحاب العمل الذين يريدون أن يشارك الموظفون في القيمة التي يخلقها الذكاء الاصطناعي.

شروط الأهلية قد تجعل النموذج الخليجي موجهاً

سيتعارض الدخل الأساسي الشامل الكلاسيكي أيضاً مع بنية سوق العمل الخليجية. فالدعم الاجتماعي في المنطقة يبنى عادة حول قواعد أهلية تشمل الجنسية ووضع الإقامة، بينما تعتمد اقتصادات الخليج بكثافة على العمالة الوافدة.

وصفت Derja نظم الرعاية والدعم في المنطقة بأنها تركز غالباً على المواطنين رغم دور العمال غير المواطنين عبر مستويات الدخل. ويتوقع Hallside أن تبدأ أي نسخة خليجية بالمواطنين أو فئات مختارة بدلاً من تغطية كل السكان المقيمين من دون شروط.

تستطيع الحكومات الخليجية اختبار مدفوعات أضيق ودعم للأجور ومساعدة تدريبية وتأمين دخل ومساندة انتقالية قبل الالتزام بنقد غير مشروط. ويجب أن تتحول ثروة الذكاء الاصطناعي إلى إيراد عام محقق قبل أن تصبح أرضية دخل مستقرة. ويتمثل الاختبار العملي في قدرة البرامج الخليجية الموجهة على نقل الدعم إلى العمال المتأثرين بالذكاء الاصطناعي مع احتفاظ المستثمرين العامين والشركات برأس مال كاف لالتزامات البنية التحتية طويلة الأجل.