विश्व आर्थिक मंच ने 2030 के लिए चार परिदृश्यों की रूपरेखा प्रस्तुत की है, जबकि यूओसी के एक अध्ययन में उत्पादन परिवेश में जोखिमों और लाभों का विश्लेषण किया गया है।

कृत्रिम बुद्धिमत्ता हमारी जगह ले लेगी।मैंने सचमुच यह सुना था। "उम्मीद है कि यह जल्द ही होगा, क्योंकि अब मुझे काम करने का मन नहीं है।"फिर मुझे सचमुच जवाब सुनने को मिला। विडंबना हो या न हो, कार्य जगत में मनुष्यों की प्रतिस्थापनीयता अब हर किसी की जुबान पर है।इस विषय पर अध्ययनों, विश्लेषणों और पूर्वानुमानों के माध्यम से चर्चा हो रही है, लेकिन साथ ही बार में होने वाली बातचीत और सोशल मीडिया पर साझा की गई कमोबेश सुस्थापित राय के माध्यम से भी चर्चा हो रही है।

सबसे प्रचलित सिद्धांत यह है: दोहराव वाले और आसानी से स्वचालित किए जा सकने वाले कार्य मशीनों को सौंप दिए जाएंगे, जबकि अनुभव, रचनात्मकता और अनुकूलन क्षमता पर आधारित प्राचीन हस्तकलाएँ—जो बीस साल पहले तक लुप्तप्राय मानी जाती थीं—विरोधाभासी रूप से तेजी से अपरिहार्य होती जाएंगी। हालाँकि, वास्तविकता कुछ और ही हो सकती है। सरल विभाजन की तुलना में कम स्पष्ट उन व्यवसायों के बीच जो लुप्त होने के कगार पर हैं और उन नौकरियों के बीच जिन्हें प्रतिस्थापित करना असंभव है।

दरअसल, एक ऐसा पहलू है जिसे अक्सर नजरअंदाज कर दिया जाता है। कृत्रिम बुद्धिमत्ता काम में कुछ नयापन ला सकती है। लोगों से इसे छीने बिनाउदाहरण के लिए, यह खतरनाक स्थितियों की पहचान कर सकता है, दुर्घटना डेटा का विश्लेषण कर सकता है, अनियमितताओं की रिपोर्ट कर सकता है और कर्मचारियों को सबसे जोखिम भरे कार्यों से मुक्त कर सकता है। इस मामले में, यह हमारे लिए काम करता है, लेकिन हमारे फायदे के लिए।

कितनी नौकरियाँ समाप्त होंगी, इस सरल प्रश्न को एक तरफ रखते हुए, यह पूछना आवश्यक है कि मौजूदा नौकरियाँ कैसे बदलेंगी और किन नए कौशलों की आवश्यकता होगी?भविष्य में नौकरियां वास्तव में कैसी होंगी? क्या कुछ पेशे दूसरों की तुलना में अधिक असुरक्षित हैं? और एआई कार्यस्थलों को न केवल अधिक कुशल, बल्कि अधिक सुलभ और सुरक्षित कैसे बना सकता है?

2030 का विरोधाभास: नौकरियां तो बढ़ेंगी, लेकिन 39 प्रतिशत कौशल बदल जाएंगे।

चलिए पूर्वानुमान डेटा पर नज़र डालते हैं। “भविष्य की नौकरियों की रिपोर्ट 2025” डेल विश्व आर्थिक मंच2030 तक तकनीकी, आर्थिक और जनसांख्यिकीय परिवर्तन ये स्थिति उत्पन्न कर सकते हैं। 170 मिलियन नई नौकरियां पैदा हुईं और 92 मिलियन नौकरियां खत्म हो गईं78 मिलियन के सकारात्मक शेष के साथ। सबसे बड़ा बदलाव यह होगा कि हम क्या करना जानते हैं: इसी अवधि में, वर्तमान में मांग में मौजूद 39 प्रतिशत कौशल बदल सकते हैं या अप्रचलित हो सकते हैं।

अपने आप में एक सामान्य प्रतिस्थापन होने के बजाय, जो उभर रहा है वह यह है कि गतिविधियों और जिम्मेदारियों का पुनर्वितरण लोगों और बुद्धिमान प्रणालियों के बीचइसका एक ठोस उदाहरण अमेज़न है, जिसने अपने यूरोपीय पूर्ति केंद्रों के विस्तार और स्वचालन के लिए 10 अरब यूरो से अधिक के निवेश की घोषणा की है और साथ ही 25 नए रोजगार सृजित करने की योजना बना रही है। रोबोट और एल्गोरिदम, मानव हस्तक्षेप को पूरी तरह से समाप्त करने के बजाय, वास्तव में इसके कार्य को संशोधित कर सकते हैं और इन तकनीकों को डिजाइन करने और उपयोग करने में सक्षम नए कौशल की आवश्यकता पैदा कर सकते हैं।

दूसरे शब्दों में, एआई डेटा को प्रोसेस कर सकता है, लिख सकता है, अनुवाद कर सकता है, प्रोग्राम कर सकता है और विकल्पों की तुलना बहुत तेजी से कर सकता है, फिर भी यह अभी भी लोगों पर निर्भर है कि वे लक्ष्य बनाना, परिणामों का मूल्यांकन करें e निर्णयों की जिम्मेदारी लेंसरल शब्दों में कहें तो, जैसे-जैसे कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI) अधिक सक्षम होती जाती है, वैसे-वैसे स्वायत्त रूप से किए जा सकने वाले कार्यों की संख्या भी बढ़ती जाती है, और उस बिंदु पर, मानवीय मूल्य उन कार्यों में स्थानांतरित हो जाता है जो निष्पादन से पहले और बाद में होते हैं, जैसे लक्ष्य निर्धारित करना, परिणामों का मूल्यांकन करना और जिम्मेदारी ग्रहण करना। इसलिए, नौकरियों के मात्र लुप्त होने के बजाय, हम कौशल और भूमिकाओं में बदलाव की बात कर सकते हैं। लेकिन आइए इसका और अधिक ठोस अर्थ समझें।

कृत्रिम बुद्धिमत्ता क्रियान्वयन करती है, मनुष्य उसकी व्याख्या करते हैं। यही श्रम विभाजन का नया (संभावित) स्वरूप है।

इसका वास्तविक अनुवाद कैसे होता है? कार्यों का यह नया विभाजन? विश्व आर्थिक मंच द्वारा प्रकाशित विश्लेषण के अनुसार, कृत्रिम बुद्धिमत्ता निष्पादन क्षेत्र में तेजी से अपनी जगह बनाएगी, जबकि मानवीय इनपुट चार कार्यों पर केंद्रित होगा: समस्या को परिभाषित करना, उन स्थितियों को स्थापित करना जिनके भीतर सिस्टम को संचालित होना चाहिए, वास्तविक दुनिया के संदर्भ में इसके परिणामों की व्याख्या करना और आगे क्या करना है यह तय करना।

यह मंच प्रबंधन को एक उदाहरण के रूप में लेता है। पहुंचाने का तरीकाएक कृत्रिम बुद्धिमत्ता प्रणाली मांग का पूर्वानुमान लगा सकती है, लेकिन समय सीमा, सेवा स्तर, आपूर्तिकर्ता संबंधी प्रतिबंध और स्वीकार्य जोखिम सीमा को पहले से परिभाषित करना मनुष्यों का काम है। परिणाम प्राप्त होने के बाद भी, इन्वेंट्री, उत्पादन, खरीद या ग्राहक प्रतिबद्धताओं में समायोजन करना है या नहीं, यह निर्णय मनुष्य ही लेंगे।

उदाहरण के लिए, यही सिद्धांत इसमें भी लागू होता है। शारीरिक गतिविधियांगोदाम में, एल्गोरिदम और रोबोट कई कार्यों को गति दे सकते हैं, लेकिन वे वातावरण की हर बारीकी को शायद ही समझ पाते हैं। उदाहरण के लिए, गीला फर्श, अनुभवहीन अस्थायी कर्मचारी की उपस्थिति, या मशीन की कोई ऐसी गतिविधि जो देखने में तो सही लगती है, लेकिन आस-पास काम करने वालों को असहज महसूस कराती है। ये मामूली लगने वाले तत्व तब महत्वपूर्ण हो जाते हैं जब लक्ष्य स्वचालन को सुरक्षित और स्वीकार्य बनाना हो।

इसलिए, विश्व आर्थिक मंच के लिए, एआई निष्पादन करता है, जबकि लोग परिभाषा, डिजाइन, सत्यापन और निर्णय लेते हैं।यह विभाग रसद, स्वास्थ्य सेवा, बीमा, सार्वजनिक सेवाओं, ग्राहक सेवा आदि पर लागू होता है।

कृत्रिम बुद्धिमत्ता कितनी तेज़ी से आगे बढ़ेगी और हम कितनी अच्छी तरह से इसके अनुकूल ढल पाएंगे? 2030 के लिए चार परिदृश्य।

लेकिन चलिए उस चर्चा के मूल मुद्दे पर आते हैं जिसमें पेशेवर तौर पर इसका अवलोकन करने वाले विश्लेषकों से लेकर कॉफी ब्रेक के दौरान भविष्यवाणियां करने का आनंद लेने वालों तक सभी शामिल हैं: भविष्य में किस प्रकार की नौकरियां होंगी? रिपोर्ट में "नई अर्थव्यवस्था में नौकरियों के चार भविष्य: 2030 में एआई और प्रतिभाविश्व आर्थिक मंच ने रूपरेखा प्रस्तुत की है। चार संभावित परिदृश्ययह मॉडल दो कारकों को मिलाकर बनाया गया है: कृत्रिम बुद्धिमत्ता की प्रगति की गति और श्रमिकों की पर्याप्त कौशल हासिल करने की क्षमता। इसके अलावा, कारोबारी जगत भी बंटा हुआ प्रतीत होता है। फोरम द्वारा किए गए एक सर्वेक्षण के अनुसार, आधे से अधिक अधिकारियों का मानना ​​है कि एआई मौजूदा नौकरियों को खत्म कर देगा, जबकि 24 प्रतिशत का अनुमान है कि इससे नई नौकरियां पैदा होंगी।

“सुपरचार्ज्ड प्रोग्रेस” के साथ, एआई गति बढ़ाता है और कर्मचारी इसके साथ तालमेल बनाए रखते हैं।

पहले परिदृश्य में, "तीव्र प्रगति"कृत्रिम बुद्धिमत्ता का विकास घातीय गति से हो रहा है और कार्यबल भी इसके अनुरूप बढ़ रहा है। जहाँ कई नौकरियाँ लुप्त हो रही हैं, वहीं अन्य नौकरियाँ उभर रही हैं और तेज़ी से बढ़ रही हैं। इनमें स्वायत्त प्रणालियों के समन्वय का कार्य करने वाले कृत्रिम एजेंट ऑर्केस्ट्रेटर भी शामिल हैं। भौतिक और आभासी नेटवर्क का एकीकरण प्रतिभा और बाज़ारों तक पहुँचने में भौगोलिक दूरियों को भी कम कर रहा है। हालाँकि, सामाजिक सुरक्षा, नैतिक मानक और शासन प्रणाली परिवर्तन की गति के अनुरूप ढलने में संघर्ष कर सकती हैं।

“विस्थापन का युग”: जब प्रौद्योगिकी तेज़ी से आगे बढ़ती है

"विस्थापन का युग" इसमें सबसे अहम परिकल्पना का वर्णन किया गया है: कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI) प्रशिक्षण और पुनर्प्रशिक्षण की तुलना में तेज़ी से प्रगति कर रही है, जिससे कंपनियों को कुशल श्रमिकों की कमी को पूरा करने के लिए स्वचालन अपनाने पर मजबूर होना पड़ रहा है। लोग नए कार्यों के लिए तैयार होने से पहले ही नौकरियाँ समाप्त हो रही हैं, जबकि बेरोजगारी और सामाजिक अस्थिरता बढ़ रही है। स्वायत्त प्रणालियों पर अत्यधिक निर्भरता और निगरानी की कमी से नए प्रणालीगत जोखिम भी उत्पन्न होंगे।

“सह-पायलट अर्थव्यवस्था”, जब स्वचालन पर सहयोग हावी होता है

में "सह-पायलट अर्थव्यवस्था"दूसरी ओर, तकनीकी प्रगति धीमी गति से हो रही है और आवश्यक कौशल व्यापक रूप से उपलब्ध हैं। संभावित "एआई बबल" के फटने के बाद, ध्यान बड़े पैमाने पर स्वचालन से हटकर विशिष्ट कार्यों के लिए डिज़ाइन किए गए व्यावहारिक अनुप्रयोगों पर केंद्रित हो जाता है। इस स्थिति में, प्रशिक्षण, गतिशीलता, बुनियादी ढांचे और शासन में निवेश से लोगों और बुद्धिमान प्रणालियों के बीच सहयोग को बढ़ावा मिलता है, हालांकि कुछ कार्यों का प्रतिस्थापन और प्रौद्योगिकी और प्रतिभा के लिए बढ़ती प्रतिस्पर्धा बनी रहती है।

"रुकी हुई प्रगति": धीमी नवाचार और बढ़ती असमानताएं

अंत में, परिदृश्य में "रुकी हुई प्रगति"नवाचार और श्रमिक प्रशिक्षण दोनों ही धीमी गति से आगे बढ़ रहे हैं। एआई को चुनिंदा रूप से मौजूदा प्रक्रियाओं को बेहतर बनाने के लिए अपनाया जा रहा है, और सबसे अधिक नुकसान उन कामों को हो रहा है जिनमें बार-बार एक ही तरह का काम करना पड़ता है, जबकि कुशल शारीरिक श्रम वाले कामों का महत्व बढ़ रहा है। हालांकि, इसका लाभ उन कंपनियों और क्षेत्रों में केंद्रित है जिनके पास तकनीकी विशेषज्ञता अधिक है, जिससे मौजूदा असमानताएं और बढ़ रही हैं। फोरम के लिए तैयारी का अर्थ है लोगों और एआई के बीच सहयोग, प्रशिक्षण, डेटा प्रबंधन और ऐसी रणनीतियों में अभी से निवेश करना जो प्रौद्योगिकी और मानव पूंजी दोनों को एक साथ आगे बढ़ा सकें।

जो हम नहीं देख पाते: जब एआई हमारी सुरक्षा के लिए काम करता है

कृत्रिम बुद्धिमत्ता द्वारा हमसे छीनी जा सकने वाली नौकरियों पर चल रही बहस में, कृत्रिम बुद्धिमत्ता हमारे स्थान पर जो कुछ भी कर सकती है, लेकिन हमारे लाभ के लिए, उस पर ध्यान न जाने का खतरा है। एक अध्ययन के अनुसार जेवियर बाराज़ा e जोन टोरेंट-सेलेंस, शोधकर्ताओंयूनिवर्सिटैट ओबेटा डी कैटालुन्याएआई के स्वास्थ्य और स्वास्थ्य पर पड़ने वाले प्रभावों के लिए समर्पित। नौकरी की सुरक्षाऔद्योगिक संयंत्रों और सेवा क्षेत्रों में, ये प्रणालियाँ पहले से ही दोहराव वाले या सटीक कार्यों को अंजाम देती हैं, जिससे मानवीय त्रुटि का जोखिम कम होता है और लोग अधिक महत्वपूर्ण कार्यों के लिए मुक्त हो जाते हैं। एल्गोरिदम वास्तविक समय में बड़ी मात्रा में घटना डेटा का विश्लेषण भी कर सकते हैं, पैटर्न को पहचान सकते हैं और खतरनाक स्थितियों के परिणाम उत्पन्न होने से पहले ही उन्हें चिह्नित कर सकते हैं। अधिक कठिन या जोखिम भरे कार्यों में श्रमिकों की सहायता के लिए डिज़ाइन किए गए सहयोगी रोबोट भी उभर रहे हैं।

हालांकि, इस मामले में भी लाभ स्वतः नहीं मिलता।तकनीक स्वयं निरंतर निगरानी की भावना को बढ़ावा दे सकती है और शिफ्ट, प्रदर्शन, मूल्यांकन और कार्य आवंटन से संबंधित अस्पष्ट निर्णय लेने में बाधा उत्पन्न कर सकती है। स्मार्ट कैमरे, बायोमेट्रिक सेंसर और उत्पादकता एल्गोरिदम लोगों की सुरक्षा कर सकते हैं, लेकिन वे उनकी निजता और विश्वास को भी खतरे में डाल सकते हैं, और परिणामस्वरूप, उनके समग्र कल्याण को भी प्रभावित कर सकते हैं।

अक्सर तकनीक को जल्दबाजी में लागू किया जाता है, जिसमें केवल दक्षता या नियंत्रण पर ध्यान केंद्रित किया जाता है, जिससे ये जोखिम और बढ़ सकते हैं। हालांकि हम सही दिशा में आगे बढ़ रहे हैं, फिर भी अभी बहुत कुछ करना बाकी है: हमें कार्यस्थल पर स्वास्थ्य और सुरक्षा की एक मजबूत संस्कृति, अधिक सोच-समझकर निर्णय लेने और तकनीकी निर्णयों में लोगों को प्राथमिकता देने की अधिक तत्परता की आवश्यकता है।

टोरेंट चेतावनी देते हैं। दोनों विद्वानों के लिए, प्रश्न नवाचार और संरक्षण के बीच चयन करने का नहीं है, बल्कि कृत्रिम बुद्धिमत्ता को पारदर्शी और जिम्मेदारीपूर्ण तरीके से एकीकृत करेंयदि कृत्रिम बुद्धिमत्ता को लोगों को ध्यान में रखकर डिज़ाइन किया जाए, तो यह "उनके लिए काम करने" के बजाय उन जोखिमों की पहचान कर सकती है जिन्हें मानव आँख नहीं देख सकती, दुर्घटनाओं से बचा सकती है और काम को सुरक्षित, स्वस्थ और, विरोधाभासी रूप से, बेहतर बना सकती है। अधिक मानवीय.

यहां तीन जानकारियां दी गई हैं जिनमें आपकी रुचि हो सकती है:

अमेज़न के पहले स्वायत्त रोबोट के साथ काम का एक दिन
क्या बाह्य कंकाल शारीरिक कार्य की नई सीमा हैं?
जब उपचार पर्याप्त नहीं होता: सिंगापुर घायल लोगों को कैसे पुनर्स्थापित करता है