पर्सनल कंप्यूटर ने सूचना प्रौद्योगिकी क्रांति की शुरुआत की। क्या AI इसी तरह नाटकीय बदलाव लाएगा? गेटी इमेज के जरिए बेटमैन

कृत्रिम बुद्धिमत्ता में रुचि के विस्फोट ने न केवल मनुष्यों की नकल करने के लिए एल्गोरिदम की आश्चर्यजनक क्षमता की ओर ध्यान आकर्षित किया है, बल्कि इस वास्तविकता की ओर भी ध्यान आकर्षित किया है कि ये एल्गोरिदम कई मनुष्यों को उनकी नौकरियों से विस्थापित कर सकते हैं। आर्थिक और सामाजिक परिणाम नाटकीय से कम नहीं हो सकते।

इस आर्थिक परिवर्तन का मार्ग कार्यस्थल से होकर जाता है। ए गोल्डमैन सैक्स अध्ययन व्यापक रूप से प्रसारित हुआ अनुमान है कि अगले दशक में लगभग दो-तिहाई वर्तमान व्यवसाय प्रभावित हो सकते हैं और लोग अब जो काम करते हैं उसका एक चौथाई से आधा हिस्सा एक एल्गोरिदम द्वारा ले लिया जा सकता है। दुनिया भर में 300 मिलियन तक नौकरियाँ प्रभावित हो सकती हैं। परामर्श फर्म मैकिन्से अपना स्वयं का अध्ययन जारी किया हर साल वैश्विक अर्थव्यवस्था में एआई-संचालित 4.4 ट्रिलियन अमेरिकी डॉलर की वृद्धि की भविष्यवाणी की गई है।

ऐसी विशाल संख्याओं के निहितार्थ गंभीर हैं, लेकिन ये भविष्यवाणियाँ कितनी विश्वसनीय हैं?

मैं नामक एक शोध कार्यक्रम का नेतृत्व करता हूं डिजिटल ग्रह जो दुनिया भर में जीवन और आजीविका पर डिजिटल प्रौद्योगिकियों के प्रभाव का अध्ययन करता है और यह प्रभाव समय के साथ कैसे बदलता है। पर्सनल कंप्यूटर और इंटरनेट जैसी डिजिटल प्रौद्योगिकियों की पिछली लहरों ने श्रमिकों को कैसे प्रभावित किया, इस पर एक नज़र आने वाले वर्षों में एआई के संभावित प्रभाव के बारे में कुछ जानकारी प्रदान करती है। लेकिन अगर काम के भविष्य का इतिहास कोई मार्गदर्शक है, तो हमें कुछ आश्चर्यों के लिए तैयार रहना चाहिए।

आईटी क्रांति और उत्पादकता विरोधाभास

अर्थव्यवस्था पर प्रौद्योगिकी के परिणामों पर नज़र रखने के लिए एक प्रमुख मीट्रिक विकास है कार्यकर्ता उत्पादकता - इसे इस रूप में परिभाषित किया गया है कि एक कर्मचारी प्रति घंटे कितना कार्य आउटपुट उत्पन्न कर सकता है। यह प्रतीत होता है कि शुष्क आँकड़ा प्रत्येक कामकाजी व्यक्ति के लिए मायने रखता है, क्योंकि इसका सीधा संबंध इस बात से है कि एक कर्मचारी काम के हर घंटे के लिए कितना कमाने की उम्मीद कर सकता है। दूसरे तरीके से कहा जाए तो, उच्च उत्पादकता की उम्मीद है उच्च मजदूरी का नेतृत्व करें.

जेनरेटिव एआई उत्पाद न्यूनतम मानवीय भागीदारी के साथ लिखित, ग्राफिक और ऑडियो सामग्री या सॉफ्टवेयर प्रोग्राम तैयार करने में सक्षम हैं। विज्ञापन, मनोरंजन और रचनात्मक और विश्लेषणात्मक कार्य जैसे पेशे सबसे पहले प्रभाव महसूस कर सकते हैं। उन क्षेत्रों के व्यक्तियों को चिंता हो सकती है कि कंपनियां इसका उपयोग करेंगी जेनेरिक एआई उन कार्यों को करने के लिए जो वे पहले करते थे, लेकिन अर्थशास्त्री समग्र रूप से कार्यबल की उत्पादकता को बढ़ावा देने की काफी संभावनाएं देखते हैं।

गोल्डमैन सैक्स अध्ययन का अनुमान है कि अकेले जेनेरिक एआई को अपनाने से उत्पादकता प्रति वर्ष 1.5% बढ़ जाएगी, जो कि होगी 2010 और 2018 की तुलना में यह दर लगभग दोगुनी है. मैकिन्से और भी अधिक आक्रामक हैं, उनका कहना है कि यह तकनीक और स्वचालन के अन्य रूप "की शुरुआत करेंगे।"अगली उत्पादकता सीमा3.3 तक इसे 2040% प्रति वर्ष के उच्चतम स्तर पर पहुंचाना।

इस प्रकार की उत्पादकता वृद्धि, जो पिछले वर्षों की दरों के करीब होगी, का अर्थशास्त्रियों और, सिद्धांत रूप में, श्रमिकों दोनों द्वारा स्वागत किया जाएगा।

यदि हम अमेरिका में उत्पादकता वृद्धि के 20वीं सदी के इतिहास का पता लगाएं, तो यह तेजी से आगे बढ़ी 3% के बारे में 1920 से 1970 तक प्रतिवर्ष वास्तविक वेतन और जीवन स्तर में वृद्धि। दिलचस्प बात यह है कि 1970 और 1980 के दशक में कंप्यूटर और प्रारंभिक डिजिटल प्रौद्योगिकियों की शुरूआत के साथ उत्पादकता वृद्धि धीमी हो गई। यह "उत्पादकता विरोधाभास'' प्रसिद्ध रूप से एक में कैद किया गया था एमआईटी के अर्थशास्त्री बॉब सोलो की टिप्पणी: कंप्यूटर युग आप हर जगह देख सकते हैं लेकिन उत्पादकता के आँकड़ों में.

डिजिटल प्रौद्योगिकी संशयवादियों ने सोशल मीडिया या खरीदारी पर खर्च किए गए समय को "अनुत्पादक" बताया और तर्क दिया कि बिजली या आंतरिक दहन इंजन की शुरूआत जैसे पहले के परिवर्तनों ने एक नकारात्मक प्रभाव डाला था। कार्य की प्रकृति को मौलिक रूप से बदलने में बड़ी भूमिका. तकनीकी-आशावादी असहमत थे; उन्होंने तर्क दिया कि नई डिजिटल प्रौद्योगिकियाँ अनुवाद करने के लिए समय चाहिए उत्पादकता वृद्धि में, क्योंकि अन्य पूरक परिवर्तनों को समानांतर में विकसित करने की आवश्यकता होगी। फिर भी अन्य चिंता है कि उत्पादकता उपाय पर्याप्त नहीं थे कंप्यूटर के मूल्य को पकड़ने में।

कुछ समय के लिए, ऐसा लग रहा था कि आशावादी सही साबित होंगे। 1990 के दशक के उत्तरार्ध में, जब वर्ल्ड वाइड वेब का उदय हुआ, अमेरिका में उत्पादकता में वृद्धि हुई दोगुनी, उस दशक की पहली छमाही में 1.5% प्रति वर्ष से दूसरे में 3% तक। फिर, इस बात पर असहमति थी कि वास्तव में क्या चल रहा था, जिससे इस बात पर विवाद और बढ़ गया कि क्या विरोधाभास का समाधान हो गया था। कुछ तर्क दिया वास्तव में, डिजिटल प्रौद्योगिकियों में किया गया निवेश आखिरकार फलदायी साबित हो रहा है वैकल्पिक दृश्य यह था कि कुछ प्रमुख उद्योगों में प्रबंधकीय और तकनीकी नवाचार मुख्य चालक थे।

स्पष्टीकरण के बावजूद, जिस रहस्यमय तरीके से यह शुरू हुआ था, 1990 के दशक के उत्तरार्ध में उछाल अल्पकालिक था। इसलिए कंप्यूटर और इंटरनेट में बड़े पैमाने पर कॉर्पोरेट निवेश के बावजूद - परिवर्तन जिसने कार्यस्थल को बदल दिया - प्रौद्योगिकी से अर्थव्यवस्था और श्रमिकों के वेतन को कितना लाभ हुआ, यह अनिश्चित बना रहा।

2000 के दशक की शुरुआत: नई मंदी, नया उत्साह, नई उम्मीदें

जबकि 21वीं सदी की शुरुआत इसी के साथ हुई तथाकथित डॉट-कॉम बुलबुले का फूटनावर्ष 2007 को एक और प्रौद्योगिकी क्रांति के आगमन से चिह्नित किया गया था: एप्पल आईफोन, जिसे उपभोक्ताओं ने लाखों लोगों द्वारा खरीदा और जिसे कंपनियों ने अनगिनत तरीकों से तैनात किया। फिर भी 2000 के दशक के मध्य में श्रम उत्पादकता वृद्धि फिर से रुकने लगी, 2009 में थोड़े समय के लिए टिक गया महान मंदी के दौरान, केवल 2010 से 2019 तक मंदी की ओर लौटने के लिए।

 स्मार्टफ़ोन ने लाखों ऐप्स और उपभोक्ता सेवाओं को जन्म दिया है, लेकिन इसने कई श्रमिकों को उनके कार्यस्थलों से अधिक निकटता से बांधे रखा है। गेटी इमेजेज़ के माध्यम से सैन फ्रांसिस्को क्रॉनिकल/हर्स्ट समाचार पत्र

इस नई मंदी के दौरान, तकनीकी-आशावादी परिवर्तन की नई हवाओं की आशा कर रहे थे। एआई और ऑटोमेशन का चलन बढ़ रहा था और उम्मीद थी कि इससे काम और कर्मचारी उत्पादकता में बदलाव आएगा। पारंपरिक औद्योगिक स्वचालन, ड्रोन और उन्नत रोबोट से परे, पूंजी और प्रतिभा कई भावी लोगों की ओर आ रही थी खेल बदलने वाली प्रौद्योगिकियाँ, जिसमें स्वायत्त वाहन, किराने की दुकानों में स्वचालित चेकआउट और यहां तक ​​​​कि शामिल हैं पिज़्ज़ा बनाने वाले रोबोट. उत्पादकता वृद्धि को बढ़ावा देने के लिए एआई और स्वचालन का अनुमान लगाया गया था 2 से ऊपर एक दशक में सालाना, 2010-2014 के निचले स्तर से ऊपर 0.4% तक .

लेकिन इससे पहले कि हम वहां पहुंच पाते और अंदाजा लगा पाते कि ये नई प्रौद्योगिकियां कार्यस्थल पर किस तरह से धूम मचाएंगी, एक नया आश्चर्य सामने आया: कोविड-19 महामारी।

महामारी उत्पादकता को धक्का देती है और फिर ख़त्म कर देती है

महामारी जितनी विनाशकारी थी, श्रमिक उत्पादकता 2020 में इसके शुरू होने के बाद इसमें उछाल आया; विश्व स्तर पर काम किए गए प्रति घंटे का उत्पादन 4.9% तक पहुंच गया, जो डेटा उपलब्ध होने के बाद से सबसे अधिक दर्ज किया गया है।

इस तीव्र वृद्धि में से अधिकांश को प्रौद्योगिकी द्वारा सुगम बनाया गया: बड़ी ज्ञान-गहन कंपनियां - स्वाभाविक रूप से अधिक उत्पादक कंपनियां - दूरस्थ कार्य पर स्विच हो गईं, निरंतरता बनाए रखना वीडियोकांफ्रेंसिंग जैसी डिजिटल प्रौद्योगिकियों और स्लैक जैसी संचार प्रौद्योगिकियों के माध्यम से आने-जाने के समय की बचत और सेहत पर ध्यान केंद्रित करना.

हालांकि यह स्पष्ट था कि डिजिटल प्रौद्योगिकियों ने ज्ञान श्रमिकों की उत्पादकता को बढ़ावा देने में मदद की, एक बात थी अधिक स्वचालन की ओर त्वरित बदलाव कई अन्य क्षेत्रों में, क्योंकि श्रमिकों को अपनी सुरक्षा के लिए घर पर रहना पड़ा और लॉकडाउन का अनुपालन करना पड़ा। मांस प्रसंस्करण से लेकर रेस्तरां, खुदरा और आतिथ्य के संचालन तक के उद्योगों में कंपनियाँ स्वचालन में निवेश किया, जैसे कि रोबोट और स्वचालित ऑर्डर-प्रोसेसिंग और ग्राहक सेवा, जिससे उनकी उत्पादकता बढ़ाने में मदद मिली।

लेकिन फिर प्रौद्योगिकी परिदृश्य की यात्रा में एक और मोड़ आया।

2020-2021 में निवेश में उछाल तकनीकी क्षेत्र ध्वस्त हो गया, जैसा कि स्वायत्त वाहनों और पिज्जा बनाने वाले रोबोटों के बारे में प्रचार था। अन्य दिखावटी वादे, जैसे कि मेटावर्स का दूरस्थ कार्य या प्रशिक्षण में क्रांति लाना, भी पृष्ठभूमि में फीका पड़ने लगा।

समानांतर में, थोड़ी चेतावनी के साथ, "जेनरेटिव एआई" दृश्य पर फट, बड़े पैमाने पर - नौकरियों को प्रभावित करते हुए उत्पादकता बढ़ाने की और भी अधिक प्रत्यक्ष क्षमता के साथ। नई तकनीक को लेकर प्रचार चक्र फिर से शुरू हो गया।

आगे देखें: प्रौद्योगिकी के क्षेत्र में सामाजिक कारक

अब तक कथानक में आए इतने सारे मोड़ों को देखते हुए, हम आगे से क्या उम्मीद कर सकते हैं? यहां विचार के लिए चार मुद्दे हैं।

सबसे पहले, काम का भविष्य केवल श्रमिकों की कच्ची संख्या, उनके द्वारा उपयोग किए जाने वाले तकनीकी उपकरणों या उनके द्वारा किए जाने वाले काम से कहीं अधिक है; किसी को इस बात पर विचार करना चाहिए कि एआई कार्यस्थल विविधता और सामाजिक असमानताओं जैसे कारकों को कैसे प्रभावित करता है, जो बदले में आर्थिक अवसर और कार्यस्थल संस्कृति पर गहरा प्रभाव डालते हैं।

उदाहरण के लिए, दूरस्थ कार्य की ओर व्यापक बदलाव मदद कर सका अधिक लचीली नियुक्तियों के साथ विविधता को बढ़ावा देने के लिए, मुझे लगता है कि एआई के बढ़ते उपयोग का विपरीत प्रभाव पड़ने की संभावना है। काले और हिस्पैनिक श्रमिक हैं जरूरत से ज्यादा प्रतिनिधित्व किया गया स्वचालन के उच्चतम जोखिम वाले 30 व्यवसायों में और प्रस्तुत किया हुआ सबसे कम जोखिम वाले 30 व्यवसायों में। जबकि एआई श्रमिकों को कम समय में अधिक काम करने में मदद कर सकता है, और यह बढ़ी हुई उत्पादकता नियोजित लोगों की मजदूरी में वृद्धि कर सकती है, इससे उन लोगों के लिए मजदूरी का गंभीर नुकसान हो सकता है जिनकी नौकरियां विस्थापित हो गई हैं। 2021 के एक पेपर में यह पाया गया वेतन असमानता सबसे अधिक बढ़ी उन देशों में जहां कंपनियां पहले से ही रोबोटों पर बहुत अधिक निर्भर थीं और जो नवीनतम रोबोटिक तकनीकों को अपनाने में तेज थीं।

दूसरा, चूंकि कोविड-19 के बाद कार्यस्थल व्यक्तिगत और दूरस्थ कामकाज के बीच संतुलन चाहता है, उत्पादकता पर प्रभाव - और विषय पर राय - अनिश्चित और अस्थिर रहेगी। ए 2022 अध्ययन जैसे-जैसे कंपनियां और कर्मचारी घर से काम करने की व्यवस्था के साथ अधिक सहज होते गए, दूरस्थ कार्य के लिए बेहतर दक्षता दिखाई दी, लेकिन 2023 के एक अलग अध्ययन के अनुसार, प्रबंधकों और कर्मचारियों असहमत प्रभाव के बारे में: पूर्व का मानना ​​है कि दूर से काम करने से उत्पादकता कम हो जाती है, जबकि कर्मचारी इसके विपरीत मानते हैं।

तीसरा, जनरेटिव एआई के प्रसार पर समाज की प्रतिक्रिया इसके पाठ्यक्रम और अंतिम प्रभाव को बहुत प्रभावित कर सकती है। विश्लेषणों से पता चलता है कि जेनेरिक एआई विशिष्ट नौकरियों पर श्रमिक उत्पादकता को बढ़ावा दे सकता है - उदाहरण के लिए, 2023 के एक अध्ययन में जेनेरिक एआई-आधारित संवादी सहायक का क्रमिक परिचय पाया गया। ग्राहक सेवा कर्मियों की उत्पादकता में 14% की वृद्धि. फिर भी वहाँ पहले से ही हैं बढ़ती कॉल जेनरेटिव एआई के सबसे गंभीर जोखिमों पर विचार करना और उन्हें गंभीरता से लेना। ऊपर से खगोलशास्त्र की मान्यता कंप्यूटिंग और पर्यावरणीय लागत जनरेटिव AI इसके विकास और उपयोग को सीमित कर सकता है।

अंत में, यह देखते हुए कि अतीत में अर्थशास्त्री और अन्य विशेषज्ञ कितने गलत रहे हैं, यह कहना सुरक्षित है कि काम और श्रमिक उत्पादकता पर एआई तकनीक के प्रभाव के बारे में आज की कई भविष्यवाणियां भी गलत साबित होंगी। 300 मिलियन नौकरियाँ प्रभावित होने या वैश्विक अर्थव्यवस्था में 4.4 ट्रिलियन डॉलर की वार्षिक वृद्धि जैसी संख्याएँ ध्यान खींचने वाली हैं, फिर भी मुझे लगता है कि लोग उन्हें आवश्यकता से अधिक विश्वसनीयता देते हैं।

इसके अलावा, "नौकरियाँ प्रभावित" का मतलब नौकरियाँ ख़त्म होना नहीं है; इसका मतलब नौकरियों में बढ़ोतरी या नई नौकरियों में बदलाव भी हो सकता है। काम और श्रमिकों के भविष्य के बारे में संभावित परिदृश्यों के बारे में हमारी कल्पनाओं को जगाने के लिए गोल्डमैन या मैकिन्से जैसे विश्लेषणों का उपयोग करना सबसे अच्छा है। मेरे विचार से, यह बेहतर है कि सक्रिय रूप से उन कई कारकों पर विचार-मंथन किया जाए जो वास्तव में परिणाम को प्रभावित कर सकते हैं, प्रारंभिक चेतावनी के संकेतों को देखें और तदनुसार तैयारी करें।

कार्य के भविष्य का इतिहास आश्चर्यों से भरा रहा है; यदि कल की प्रौद्योगिकियाँ समान रूप से भ्रमित करने वाली हों तो चौंकिए मत।

के बारे में लेखक

भास्कर चक्रवर्ती, ग्लोबल बिजनेस के डीन, द फ्लेचर स्कूल, टफ्ट्स विश्वविद्यालय

इस लेख से पुन: प्रकाशित किया गया है वार्तालाप क्रिएटिव कॉमन्स लाइसेंस के तहत। को पढ़िए मूल लेख.