एआई ऑटोमेशन की आर्थिक चुनौतियां और रोज़गार पर असर

एआई और उसके प्रयोग रोजगार के अवसरों और बड़ी अर्थव्यवस्था पर कितना ज्यादा और कितनी तेजी से प्रभाव डालेंगे? इनोवेशन स्कॉलर नील थॉम्पसन, जो मैसाचुसेट्स इंस्टीट्यूट ऑफ टेक्नोलॉजी, (एमआईटी), यूएसए में फ्यूचरटेक प्रोजेक्ट के निदेशक भी हैं, ने इस पर व्यापक शोध किया है। पीटीआई-वीडियो, नई दिल्ली की सहायक निर्माता आकृति पुरी ने एक ऑनलाइन पीटीआई एक्सक्लूसिव वीडियो साक्षात्कार में इससे संबंधित सवालों पर उनसे विस्तार से बात की। प्रतिलेख के साथ-साथ साक्षात्कार का सार भी प्रस्तुत है।

अमेरिका के मैसाचुसेट्स इंस्टीट्यूट ऑफ टेक्नोलॉजी (एमआईटी) में फ्यूचरटेक प्रोजेक्ट के निदेशक नील थॉम्पसन के साथ पीटीआई की आकृति पुरी की बातचीत। थॉम्पसन एमआईटी के कंप्यूटर साइंस और एआई लैब से जुड़े हैं ।

बातचीत का सारांश

इनोवेशन स्कॉलर और फ्यूचर टेक रिसर्च प्रोजेक्ट के निदेशक नील थॉम्पसन ने जेन-एआई में सटीकता विकसित करने की उच्च लागत को एआई द्वारा जल्द ही सौ प्रतिशत नौकरियों की जगह नहीं लेने का प्रमुख कारण बताया है। एम आईटी, कंप्यूटर साइंस और आर्टिफिशल इंटेलीजेंस लैब ने अपने हालिया शोध पत्र में जानकारी दी है कि वर्तमान में विज़न से जुड़ी केवल तेईस प्रतिशत नौकरियों को एआई द्वारा प्रतिस्थापित किया जाएगा क्योंकि इससे अधिक आर्थिक रूप से व्यवहारिक नहीं होगा। थॉम्पसन, शोध पत्र के लेखकों में से एक थे।

पीटीआई को दिए एक साक्षात्कार में, थॉम्पसन ने बताया कि एआई मॉडल में सटीकता लाने के लिए, किसी को अपेक्षा से बहुत अधिक निवेश करने की आवश्यकता होगी जो “आर्थिक रूप से आकर्षक” नहीं होगा। तो, जो चीज़ सिस्टम बनाने को कम आकर्षक बनाती है वह यह है कि हमें बहुत अधिक सटीकता की आवश्यकता होगी। जैसे-जैसे आप प्रदर्शन के स्तर को ऊंचा उठाने की कोशिश करते हैं, एआई सिस्टम का निर्माण बहुत अधिक महंगा हो जाता है। सत्तर प्रतिशत या नब्बे प्रतिशत सटीक सिस्टम बनाने के लिए आपको हजारों गुना अधिक खर्च करना पड़ सकता है ।

हालाँकि, इस तथ्य को ध्यान में रखते हुए कि दिग्गज तकनीकी कंपनियों द्वारा पहले से ही एआई-स्वचालित कार्यों को शुरू कर दिया गया है , एआई स्वचालन धीरे-धीरे आगे बढ़ सकता है और आर्थिक रूप से व्यवहारिक बन सकता है । थॉम्पसन ने अपने शोध के बारे में बताते हुए एक सर्विस प्लेटफार्म के रूप में एआई के उद्भव की आशा व्यक्त की, जहां उन्होंने रेखांकित किया था कि “विकास, प्रसार और संचालन लागत में गिरावट आ सकती है और प्रौद्योगिकी उद्योग एक सेवा के रूप में एआई समाधान प्रदान कर सकता है।” संपन्न एआई स्टार्टअप संस्कृति के साथ, हमें इसके अनुसंधान एवं विकास खंड में अधिक संख्या में मानव संसाधनों में भी उछाल देखने को मिल रहा है।

इसके लिए, थॉम्पसन ने एआई के “फाउंडेशन मॉडल” के निर्माण के लिए विशेषज्ञ श्रमिकों को काम पर रखने की आवश्यकता को स्वीकार किया, जहां उन्होंने आगे चलकर मानव श्रमिकों के बीच प्रतिस्पर्धा का भी अनुमान लगाया। जब विस्थापन की बात आती है तो उन्होंने नौकरी में कमी के साथ-साथ वृद्धि की भी संभावना जताई है और कहा है कि को पायलट और चैट जीपीटी जैसे एआई उपकरण कोडर्स के रूप में हम जो कर सकते हैं केवल उसे बढ़ाएंगे। उन्होंने कहा, “यह कोडर्स को अधिक कुशल और उत्पादक बनाने जा रहा है, इसलिए और अधिक कोड देखने को मिलेंगे ।” दूसरे मामले में, जब लोग पूछते हैं कि हमें इतनी मात्रा में कोड की आवश्यकता क्यों है जबकि वे इसे कम संख्या के साथ कर सकते हैं । थॉम्पसन ने कहा, “इसलिए, एक ही समय में नौकरी में वृद्धि के साथ-साथ नौकरी में कमी की भी संभावना है।”

साक्षात्कार का पूरा प्रतिलेख:

नील, जेनरेटिव एआई द्वारा धीरे-धीरे हमारी रोजमर्रा की जिंदगी पर कब्जा करने के बावजूद, कुछ लोग अभी भी इस बदलाव का विरोध कर रहे हैं, जबकि कुछ लोग इस क्रांति की तुलना उस समय से करेंगे जब वर्ल्ड वाइड वेब की शुरुआत हुई थी. लोगों ने इंटरनेट को स्वीकार कर लिया और एआई के विपरीत इसे खतरे के रूप में नहीं देखा। उस पर आपकी क्या राय है?

नील: इंटरनेट के साथ- साथ, जेनरेटिव एआई और एआई के अन्य रूपों के बारे में मेरा मानना ​​है कि हमें इन्हें अवसर और खतरे दोनों के रूप में देखना चाहिए। ऐसा इसलिए है क्योंकि बहुत सारे तकनीकी परिवर्तनों के साथ, जैसे-जैसे हमारे उपकरण अधिक शक्तिशाली होते जाते हैं, वे हमें और अधिक काम करने की अनुमति देते हैं। वे चीजें अच्छी या बुरी हो सकती हैं, और निश्चित रूप से, वे विस्थापित भी कर सकती हैं। एक प्रश्न जिसे हमें समझने की कोशिश करनी चाहिए वह यह है कि मनुष्य जो वर्तमान में कर रहे हैं उसका कितना कार्य प्रतिस्थापन, वास्तव में जेनेरिक एआई के साथ होगा। लेकिन मुझे लगता है कि यह याद रखना महत्वपूर्ण है कि ये दोनों चीजें एक साथ हो रही हैं। जैसे-जैसे उपकरण अधिक शक्तिशाली होते जा रहे हैं, हमें अधिक उत्पादक बनने की क्षमता मिलती है, जो हमारे समाज को बेहतर बनाती है। लेकिन विस्थापन का ख़तरा भी है जिसके बारे में हमें चिंता करने की ज़रूरत है।

प्रश्न: “नौकरी स्वचालन के लिए एआई के प्रभाव और आर्थिक सीमाओं पर पुनर्विचार” पर अपनी हालिया रिपोर्ट में, आपने उल्लेख किया है कि “विज़न ” से जुड़ी केवल तेईस प्रतिशत नौकरियों को एआई द्वारा प्रतिस्थापित किया जा सकता है? क्या आप विस्तार से बता सकते हैं कि मानव श्रम को पूरी तरह से प्रतिस्थापित करना आर्थिक रूप से व्यवहारिक क्यों नहीं होगा?

नील: जो एआई सिस्टम बनाए जा रहे हैं, ऐसी संभावना है कि उनका उपयोग कुछ मानवीय कार्यों को स्वचालित करने के लिए किया जा सकता है । इसलिए इसे अक्सर एआई एक्सपोज़र कहा जाता है । अगर हम उन कार्यों को देखें जो मनुष्य अपनी विज़न से करते हैं, तो हम कह सकते हैं कि कंप्यूटर उन्हें करने में तेजी से कुशल हो रहे हैं। हम पूछेंगे, क्या कंप्यूटर विज़न उन कार्यों को करने वाले मनुष्यों की जगह ले सकता है? तो, हम जो भी काम करते हैं, उनमें से यह भाग संभावित रूप से इन नए एआई सिस्टम द्वारा किया जा सकता है।

जबकि कुछ भौतिक चीजें जो हम करते हैं, उन्हें सिस्टम से स्वचालित होने में काफी समय लगेगा । लेकिन जो भौतिक काम एआई पहले से ही कर रहा है, यह कहना ठीक है कि हम एक एआई सिस्टम बना सकते हैं जो यह कार्य कर सकता है। लेकिन अहम सवाल यह है कि क्या आप ऐसा करना चाहते हैं? क्या ऐसा करना आर्थिक रूप से आकर्षक है? और यदि यह अविश्वसनीय रूप से महंगा है, यदि यह मनुष्यों का उपयोग करने से कहीं अधिक महंगा है तो आप वास्तव में ऐसा नहीं करना चाहेंगे। और यही हमारे अध्ययन में खोजा गया और हमने पाया कि तीन-चौथाई कार्यों के लिए जहां कंप्यूटर विज़न का उपयोग किया जा सकता है, वहीं ऐसे कार्य भी हैं जिन्हें आप एआई से नहीं करना चाहेंगे। अब हमें उम्मीद करनी चाहिए कि जैसे-जैसे सिस्टम सस्ता होता जाएगा और जैसे-जैसे हम इसे अधिक व्यापक रूप से प्रयोग करने के तरीके खोजेंगे ताकि लागत को अधिक चीजों में फैलाया जा सके, यह और अधिक आकर्षक हो जाएगा । शोध पत्र में हमने उस प्रक्रिया के बारे में थोड़ी बात की है। लागत और इस तरह की चीजों में सुधार में काफी तेजी से वृद्धि के बावजूद, सिस्टम को अंततः मनुष्य द्वारा किए जा रहे कई कार्यों का स्थान लेने में दशकों लगेंगे ।

प्रश्न: नील, जब आपने कहा था कि “विज़न से जुड़ी नौकरियाँ”, तो वास्तव में आपकी दृष्टि से किस प्रकार की नौकरियाँ असाधारण थीं? और किस तरह की नौकरियों पर अब भी ख़तरा बना हुआ है?

नील: यह जानना महत्वपूर्ण है कि क्या स्वचालित होता है और क्या स्वचालित नहीं होता है, इसके बीच का अंतर केवल कार्य स्तर पर नहीं है, बल्कि यह इस पर भी निर्भर करता है कि आप कहां हैं। जो चीज़ सिस्टम बनाने को कम आकर्षक बनाती है वह यह है कि हमें बहुत अधिक सटीकता की आवश्यकता होगी। और ऐसा इसलिए है क्योंकि जैसे-जैसे आप प्रदर्शन के स्तर को ऊंचा उठाने की कोशिश करते हैं, एआई सिस्टम का निर्माण बहुत अधिक महंगा हो जाता है। और इसलिए एक ऐसा सिस्टम बनाना जो सत्तर प्रतिशत या नब्बे प्रतिशत सटीक हो, आपको हजारों गुना अधिक खर्च करना पड़ सकता है। यह उन कार्यों में महत्वपूर्ण हो जाता है जिनमें आप वास्तव में अच्छा प्रदर्शन चाहते हैं…।”

उपयोगकर्ता के अनुरोध के अनुसार डेटा को पढ़ने, समझने और प्रस्तुत करने की चैट जीपीटी की क्षमता का एक उदाहरण।

प्रश्न: तो आपका मतलब है कि तकनीकी कौशल हासिल करने की तुलना में सॉफ्ट कौशल हासिल करना हमें अधिक सुरक्षित रखेगा?

नील: मुझे नहीं लगता कि हम इस तरह की व्यापक प्रकृति का वर्णन कर सकते हैं। जेनरेटिव एआई के बारे में विशेष रूप से दिलचस्प बात यह है कि यह कई चीजें करने में सक्षम है जिन्हें हम सॉफ्ट स्किल के रूप में सोचते हैं जैसे कि कुछ व्यक्त करने के लहजे को बदलना, या बातचीत करना। उनमें से कुछ चीजें बहुत बेहतर हो गई हैं। लेकिन आपके पास अभी भी “सटीकता” है जिसे आपको ध्यान में रखना होगा…”

प्रश्न: क्या आपको लगता है कि एआई के संबंध में यह आर्थिक व्यवहारिकता जो वर्तमान में मौजूद है वह भविष्य में भी जारी रहेगी?
नील: तो, हम जो देखने की उम्मीद करते हैं वह यह है कि हमें यह प्रारंभिक झटका मिला है।  इनमें से एक चौथाई कार्य जो एआई संभावित रूप से कर सकता है, पहले से ही आर्थिक रूप से आकर्षक हैं। इसलिए शुरू में हम देखेंगे कि विशेष रूप से बड़ी कंपनियों या ऐसी कंपनियों द्वारा जिनका बहुत अधिक बाजार मूल्य है, बहुत सारे कार्य स्वचालित होने लगेंगे । और फिर हम एक तरह से क्रमिक रोलआउट की उम्मीद कर सकते हैं क्योंकि सिस्टम सस्ते हो जाएंगे, क्योंकि लोग प्लेटफ़ॉर्म का निर्माण करेंगे ताकि हम एक ही तकनीक का उपयोग एक फर्म में नहीं बल्कि कई फर्मों में कर सकें। ये सभी चीजें इन प्रणालियों की अधिक कार्यों में उपयोग करने की क्षमता को बढ़ावा देंगी और इसलिए एआई से हमें मिलने वाले स्वचालन की मात्रा में वृद्धि होगी।

प्रश्न: आपने अपने शोध पत्र में एआई-एज़-सर्विस प्लेटफॉर्म के उद्भव के बारे में उल्लेख किया है और एआई सेवाओं से जुड़े नए बिजनेस मॉडल होंगे। जिन आर्थिक विचारों के बारे में हम बात कर रहे हैं, क्या आपको लगता है कि ऐसा कुछ जल्द ही घटित होगा?

नील: ” हम निश्चित रूप से एआई को सर्विस प्लेटफार्मों के रूप में बहुत तेज़ी से उद्भव होते हुए देखते हैं…लेकिन जब नया सिस्टम विकसित होता है तो उसे प्राप्त करने में कुछ समय लगता है…।”

प्रश्न: हाल ही में संपन्न एआई स्टार्ट-अप संस्कृति के साथ, हम ज्यादातर अनुसंधान क्षेत्र में मानव श्रम की भर्ती में उछाल देख रहे हैं। इस पर आपका क्या कहना है?

नील: ” मुझे लगता है कि इसका असली कारण यह है कि यदि आप इन प्रणालियों के निर्माण के बारे में सोचते हैं, तो आपके पास अक्सर बहुत बड़ी एआई प्रणाली होती है, फाउंडेशन मॉडल, गूगल या ओपन एआई या उसके जैसे किसी अन्य द्वारा विकसित मॉडल हो सकते हैं। लेकिन फिर इसे उन विशेष परिस्थितियों के अनुरूप ढालने में बहुत काम करना पड़ते हैं, जिन्हें लोग करते हैं। और इसलिए, मुझे लगता है कि ऐसा करने के लिए हमें अक्सर विशेषज्ञ श्रम प्राप्त करना होगा. शुरुआत में इन चीजों को करने के लिए मानव श्रम के बीच बहुत अधिक प्रतिस्पर्धा होगी और जैसे-जैसे यह अर्थव्यवस्था में फैलना शुरू होगा, इन प्रारंभिक प्रणालियों को बनाने के लिए उस विशेषज्ञता का उपयोग निश्चित रूप से किया जाएगा।

प्रश्न: हम गूगल और अन्य तकनीकी दिग्गजों को बड़ी संख्या में कर्मचारियों की छंटनी करते हुए देख रहे हैं और ज्यादातर मानव संसाधनों को जेनरेटिव एआई से बदल रहे हैं। आपके अनुसार जिन कर्मचारियों को नौकरी से नहीं निकाला जा रहा है उनमें कौन-सा कौशल होता है? क्या यह किसी तरह से गुणात्मक प्रदर्शन से संबंधित है?

नील: मुझे ठीक से नहीं पता कि टेक कंपनियां अपने कर्मचारियों की छंटनी क्यों कर रही हैं। मेरे  विचार में यह फोकस में बदलाव है… लेकिन वास्तव में मुझे लगता है कि एक महत्वपूर्ण पहलू जो यहां चल रहा है वह यह है कि जैसे-जैसे ये उपकरण बेहतर होते जाते हैं, काम करने वाले इंसान भी खुद बेहतर होते जाते हैं। इसलिए प्रोग्रामिंग कौशल में, एक चीज जो हम उम्मीद करते हैं वह यह है कि को पायलट और चैट जीपीटी कोडर के रूप में हम जो कर सकते हैं उसे बढ़ा सकते हैं। यह कोडर को अधिक कुशल और उत्पादक बनाने जा रहा है, इसलिए हम और अधिक कोड देखेंगे। दूसरे मामले में, जब लोग पूछते हैं कि हमें इतनी मात्रा में कोड की आवश्यकता क्यों है जबकि मैं इसे कम संख्या के साथ कर सकता हूं। इसलिए एक ही समय में नौकरी में वृद्धि के साथ-साथ नौकरी में कमी भी होती है।

प्रश्न: एक सवाल जिस पर मैं हाल ही में अपने सभी साक्षात्कारों में जोर देती रही हूं, वह यह है कि क्या इंसानों के विकल्प के रूप में एआई से कर्मचारियों के वेतन में भी कमी आएगी? उस पर आपका क्या विचार है?

नील: एआई वेतन कम करता है या नहीं, यह कई कारकों पर निर्भर करेगा जो थोड़े जटिल हैं। मेरे कहने का मतलब यह है कि, कुछ लोगों के लिए यह स्पष्ट रूप से एक ऐसी स्थिति होगी जहां वे कुछ ऐसा कर रहे थे जो स्वचालित हो जाता है और हो सकता है कि उनके पास बहुत सारे अन्य कौशल न हों, तो इसका मतलब है कि उन्हें उस नौकरी से हटा दिया जाए । जहां उनके पास विशेषज्ञता नहीं है वहां उनका वेतन कम होने की संभावना है और मुझे लगता है कि हमें ऐसे बहुत से मामले देखने को मिलेंगे। लेकिन अन्य लोगों के लिए, यह उनमें से कुछ कार्यों को स्वचालित कर सकता है जो वे कर रहे थे. तो आप कह सकते हैं कि इसने वास्तव में उनकी नौकरी के कुछ हिस्सों को छीन लिया लेकिन इसने उन्हें उन चीजों पर ध्यान केंद्रित करने दिया जो अधिक मूल्यवान हैं। और इसलिए उन मामलों में वेतन बढ़ाने की उम्मीद की जाती है क्योंकि इसने लोगों को अधिक उत्पादक बना दिया है। इसलिए मुझे लगता है कि हम फिर से इन दोनों चीजों को एक ही समय में घटित होते देखेंगे। इसलिए एक प्रमुख प्रश्न जिसके बारे में मुझे लगता है कि श्रमिकों को सोचने की ज़रूरत है वह यह है कि क्या जिस काम में उनकी विशेषज्ञता है, उसे बदला जाएगा…”

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