عندما تتولى الذكاء الاصطناعي السيطرة على الإنتاجية، أي المهن في Web3 ستبدأ في الاختفاء؟

المؤلف: 137Labs

العنوان الأصلي: في ظل موجة الذكاء الاصطناعي، أي الوظائف في Web3 تتلاشى بسرعة؟

في السنوات الأخيرة، اعتُبر Web3 اتجاهًا هامًا لتطوير الإنترنت. من DeFi وNFT إلى DAO، ظهرت العديد من نماذج الأعمال الجديدة، مما أدى إلى ظهور العديد من الوظائف الجديدة. ومع دخول تقنيات الذكاء الاصطناعي التوليدي والأتمتة بسرعة إلى هذا المجال، بدأ هيكل الوظائف في Web3 يتغير بشكل واضح.

بدأت المزيد من المشاريع في استخدام الذكاء الاصطناعي لإنجاز الأعمال التي كانت تتطلب سابقًا جهداً بشريًا، مثل كتابة الشفرات، تحليل البيانات على السلسلة، إعداد تقارير السوق ومعالجة مشاكل المجتمع. مع نضوج هذه الأدوات تدريجيًا، بدأ الطلب على بعض الوظائف في الانخفاض بشكل واضح، وظهرت أنواع جديدة من الوظائف تدريجيًا.

من الاتجاهات العامة، لا يقلل الذكاء الاصطناعي من إمكانيات تطوير Web3، لكنه يغير هيكل الطلب على المواهب في القطاع.

1. الوظائف في Web3 التي تتراجع تدريجيًا

في بيئة Web3، يتم استبدال بعض الأعمال ذات المعايير العالية والتكرارية بشكل تدريجي بأدوات الأتمتة. مع تطور تقنيات الذكاء الاصطناعي التوليدي والأتمتة، يمكن الآن إنجاز العديد من المهام التي كانت تتطلب سابقًا تدخلًا بشريًا بسرعة عبر الخوارزميات والأنظمة الذكية، مما أدى إلى انخفاض الطلب على بعض الوظائف.

1. مطور Solidity مبتدئ

كان تطوير العقود الذكية أحد أكثر الوظائف طلبًا في صناعة Web3، لكن مع تطور أدوات البرمجة بالذكاء الاصطناعي، أصبح من الممكن توليد الكثير من الشفرات المعيارية تلقائيًا. على سبيل المثال، عقود ERC-20، عقود NFT، وبروتوكولات DeFi الأساسية، يمكن إنشاؤها بسرعة بواسطة الذكاء الاصطناعي. لا يقتصر الأمر على توليد الهيكل الكامل للشفرات، بل يشمل أيضًا الاختبار الأساسي وفحص المنطق. لذلك، بدأ العديد من الشركات في تقليل الطلب على المطورين المبتدئين، وفضلت الاعتماد على مهندسين ذوي خبرة لمراجعة وتحسين الشفرات التي يولدها الذكاء الاصطناعي.

2. الباحثون / المحللون في Web3

في الماضي، كانت مشاريع Web3 تتطلب من الباحثين إجراء أبحاث صناعية واسعة وتنظيم البيانات، بما في ذلك تحليل الاتجاهات الصناعية، تقييم المشاريع، أبحاث السوق، وإعداد التقارير. ومع تطور تقنيات الذكاء الاصطناعي، أصبح بإمكان الأدوات التلقائية إنجاز الكثير من هذه الأعمال، مثل تحليل البيانات على السلسلة بسرعة، محاكاة نماذج اقتصاد الرموز، وإنتاج تقارير بحث سوقية منظمة. لذلك، بدأ الطلب على الوظائف التي تتعلق بتنظيم المعلومات الأساسية وتحليل البيانات يتراجع تدريجيًا.

3. مديري المجتمع وخدمة العملاء

كان تشغيل المجتمع جزءًا مهمًا من بيئة Web3، حيث كانت العديد من المشاريع تحتاج إلى مديري مجتمع وموظفي دعم لمعالجة مشاكل المستخدمين والحفاظ على النظام. ومع تطور أنظمة خدمة العملاء بالذكاء الاصطناعي، أصبح بإمكان العديد من عمليات التواصل التكرارية أن تتم تلقائيًا، مثل الردود التلقائية على مدار الساعة، الترجمة الفورية بعدة لغات، التعرف على الرسائل المزعجة وتصفيتها، والرد السريع على الأسئلة الشائعة. في ظل ذلك، بدأت بعض وظائف دعم المجتمع الأساسية تتراجع تدريجيًا أمام أنظمة الذكاء الاصطناعي.

4. متداول العملات المشفرة

في مجال تداول الأصول المشفرة، تظهر مزايا الذكاء الاصطناعي بشكل واضح. يمكن للذكاء الاصطناعي تحليل كميات هائلة من البيانات السوقية بسرعة، وتنفيذ عمليات التداول تلقائيًا وفق استراتيجيات محددة مسبقًا، بما في ذلك التداول عالي التردد، التحكيم الآلي، والتحكم في المخاطر. بالمقارنة مع المتداولين البشريين، يتميز الذكاء الاصطناعي بسرعة التنفيذ، قدرات معالجة البيانات، واستقرار العمليات، مما يقلل من التكاليف التشغيلية. لذلك، في بيئات التداول التي تعتمد على استراتيجيات تقنية، تتراجع الوظائف التقليدية للمتداولين البشريين تدريجيًا.

5. منشئو محتوى NFT

لقد أثرت تقنيات الذكاء الاصطناعي التوليدي بشكل عميق على بيئة NFT. الآن، يمكن للذكاء الاصطناعي إنشاء كميات كبيرة من المحتوى البصري في وقت قصير، مثل الرسوم التوضيحية، الصور الرمزية، والأعمال الفنية الرقمية المختلفة. هذا أدى إلى انخفاض كبير في عتبة دخول صناعة محتوى NFT، وزاد من حدة المنافسة في السوق. في ظل ذلك، بدأ بعض منشئي محتوى NFT الذين يعتمدون على مهارات التصميم الأساسية أو الإبداع البسيط يفقدون ميزتهم التنافسية تدريجيًا.

6. منشئو NFT ذوو العتبة المنخفضة

مع انتشار أدوات توليد الصور بالذكاء الاصطناعي، تتغير طرق إنشاء المحتوى الرقمي. سابقًا، كانت بعض مشاريع NFT تنتج العديد من الأعمال عبر تجميع الصور البسيطة أو التصميمات الأساسية، لكن الآن يمكن للذكاء الاصطناعي إتمام عمليات إبداعية معقدة أو حتى أكثر تعقيدًا في وقت قصير. هذا يهدد نماذج إنشاء NFT ذات العتبة المنخفضة التقليدية. بعض المبدعين الذين يفتقرون إلى أفكار فريدة أو أساليب فنية أو قيمة علامة تجارية، بدأوا يفقدون قدرتهم التنافسية مع انتشار تقنيات الذكاء الاصطناعي.

2. الوظائف الجديدة التي تظهر في Web3

على الرغم من تراجع بعض الوظائف، إلا أن الذكاء الاصطناعي يخلق أيضًا فرص عمل جديدة في صناعة Web3. مع استمرار دمج الذكاء الاصطناعي وتقنيات البلوكشين، تتزايد الحاجة إلى مواهب متعددة التخصصات ذات قدرات عبر مجالات متعددة.

1. مهندس معماري AI × Web3

يصبح مهندس معماري AI × Web3 أحد الأدوار الأساسية في فرق تقنيات Web3 المستقبلية. مع دمج الذكاء الاصطناعي مع أنظمة البلوكشين بشكل عميق، تتطلب العديد من المشاريع بناء أنظمة تدعم اتخاذ القرارات الآلية والتعاون الذكي. يتطلب هذا الدور تصميم بنية تنسيق بين أنظمة الذكاء الاصطناعي والبلوكشين، بالإضافة إلى بناء آليات تفاعل بين وكلاء الذكاء الاصطناعي والعقود الذكية، وتخطيط بنية تحتية للشبكة اللامركزية. كما يحتاج هؤلاء المتخصصون إلى تصميم أنظمة تنفيذ آلية على السلسلة. لذلك، غالبًا ما يتطلب هذا الدور معرفة عميقة بالبنية التحتية للبلوكشين، نماذج الذكاء الاصطناعي، أنظمة الوكلاء، الحوسبة الموزعة، والنماذج الاقتصادية المشفرة.

2. منسق تدريب وكلاء الذكاء الاصطناعي

مع تزايد تطبيق أنظمة الوكلاء المتعددة في بيئة Web3، بدأت بعض المشاريع في الحاجة إلى أشخاص مسؤولين عن تدريب وتنسيق سلوكيات وكلاء الذكاء الاصطناعي. تشمل مهام منسق تدريب الوكلاء تحديد قواعد التعاون بين الوكلاء، تصميم آليات قيود السلوك، تحسين قراراتهم في سيناريوهات DeFi وDAO، ومراقبة سلوك الوكلاء على السلسلة. يركز هذا الدور على إدارة سلوك الذكاء الاصطناعي وحوكمة الأنظمة، وله أهمية متزايدة في مستقبل الأتمتة في Web3.

3. مهندس استعلامات Web3 (Prompt Engineer)

مع انتشار أدوات الذكاء الاصطناعي في تطوير Web3، تطور دور مهندس الاستعلامات ليصبح وظيفة متخصصة جديدة. تشمل مسؤوليات مهندس استعلامات Web3 تصميم استعلامات معقدة لإنشاء رموز ذكية، بناء عمليات بحث وتحليل تلقائية، تحسين طرق التفاعل بين الذكاء الاصطناعي والأنظمة القائمة على البلوكشين، وتصميم أوامر سلوك لوكلاء الذكاء الاصطناعي. مقارنةً مع مهندسي الاستعلام التقليديين، يركز هذا الدور أكثر على تصميم عمليات معقدة وتطبيقات عملية لنظم الذكاء الاصطناعي.

4. محلل بيانات على السلسلة باستخدام الذكاء الاصطناعي

يولد شبكات البلوكشين يوميًا كميات هائلة من البيانات العامة، ويمكن لتقنيات الذكاء الاصطناعي المساعدة في تحليل هذه البيانات واكتشاف الأنماط المحتملة. تشمل مهام محلل البيانات على السلسلة تحليل تدفقات الأموال، مراقبة الاتجاهات السوقية، التعرف على المعاملات غير الطبيعية، والتنبؤ بتطور النظام البيئي. بالإضافة إلى ذلك، يحتاج إلى بناء نماذج تحليل بيانات بالذكاء الاصطناعي لاستخراج معلومات ذات قيمة من البيانات الضخمة على البلوكشين. لذلك، غالبًا ما يتطلب هذا الدور معرفة عميقة بالعلوم البيانات، تحليل البيانات على السلسلة، ونمذجة الذكاء الاصطناعي.

5. خبير أمن العقود الذكية المدفوع بالذكاء الاصطناعي

مع انتشار تقنيات توليد الشفرات تلقائيًا بواسطة الذكاء الاصطناعي، أصبحت قضايا أمان العقود الذكية أكثر تعقيدًا. يزداد أهمية خبراء أمن العقود الذكية المدفوعين بالذكاء الاصطناعي في صناعة Web3. يتطلب هذا الدور استخدام أدوات الذكاء الاصطناعي للكشف عن الثغرات، تصميم أنظمة تدقيق تلقائية، محاكاة مسارات الهجوم المحتملة، وتقييم مخاطر الأمان العامة للبروتوكولات، بهدف تعزيز أمان بروتوكولات DeFi وتطبيقات البلوكشين. يُعتبر أمن العقود الذكية أحد الاتجاهات الأسرع نموًا في الطلب على المهنيين في Web3.

6. مصمم استراتيجيات Web3 الآلية

في بيئة DeFi، أصبحت الاستراتيجيات الآلية محورًا رئيسيًا للتطوير. يتولى مصمم استراتيجيات Web3 الآلية تطوير استراتيجيات عائد تلقائية، أنظمة تحكيم تلقائية، وخوارزميات للتحكم في المخاطر، بالإضافة إلى تصميم استراتيجيات توزيع الأصول الذكية، بحيث يتم تعديل الأصول تلقائيًا بين البروتوكولات المختلفة. عادةً ما تنفذ هذه الاستراتيجيات بواسطة أنظمة خوارزمية أو وكلاء ذكاء اصطناعي، لذلك يتطلب هذا الدور فهمًا عميقًا للنماذج المالية، تصميم الخوارزميات، وخبرة في تقنيات البلوكشين.

3. اتجاهات تغير هيكل التوظيف في Web3

مع استمرار تطور تقنيات الذكاء الاصطناعي، تظهر عدة اتجاهات واضحة في طلب السوق على المواهب في Web3.

أولاً، يتقلص حجم الفرق. إذ أن أدوات الأتمتة يمكنها إنجاز الكثير من الأعمال التكرارية، مما يقلل الحاجة إلى العديد من الوظائف الأساسية.

ثانيًا، تزداد أهمية المهارات المتعددة التخصصات. في المستقبل، سيكون من الضروري أن يمتلك العاملون في Web3 مهارات في تقنيات البلوكشين، الذكاء الاصطناعي، وتحليل البيانات.

ثالثًا، تزداد أهمية الوظائف العليا. مثل تصميم البنى التحتية، النماذج الاقتصادية، وأمان الأنظمة، التي أصبحت مراكز رئيسية في القطاع.

4. الخاتمة

يعيد الذكاء الاصطناعي تشكيل هيكل الوظائف في صناعة Web3. بعض الوظائف التي تركز على التنفيذ والتكرار تتراجع تدريجيًا، بينما تزداد أهمية الوظائف التي تتطلب إبداعًا، تفكيرًا منهجيًا، وقدرات عبر مجالات متعددة.

على المدى الطويل، لا يضعف الذكاء الاصطناعي إمكانيات تطوير Web3، بل قد يدفع القطاع إلى مرحلة جديدة. وفي هذه العملية، سيكون الأشخاص الذين يمتلكون عمقًا تقنيًا وقدرة على الابتكار هم الموارد الأهم في مستقبل بيئة Web3.