99% नौकरियाँ समाप्त होने वाली हैं: नौकरी का सर्वनाश या अवकाश का स्वर्ग?

(डैन ट्राई) - एआई श्रम बाजार को एक घातक झटका दे रहा है, जिससे 99% नौकरियाँ खतरे में हैं। क्या यह काम की दुनिया का अंत है या श्रम-मुक्त जीवन के युग की शुरुआत का अवसर?

जबकि व्यापारिक नेता अभी भी इस बात पर चर्चा कर रहे हैं कि एआई किस प्रकार मनुष्यों का "पूरक" बनेगा, एक कंप्यूटर विज्ञान प्रोफेसर ने एक भयावह भविष्यवाणी की है: अगले पांच वर्षों के भीतर, विश्व की 99% नौकरियां एआई और मानव रोबोट द्वारा ले ली जाएंगी।

जब एआई सब कुछ बदल देगा, तो कोई “प्लान बी” नहीं बचेगा

एआई सुरक्षा पर अग्रणी आवाज़ों में से एक, डॉ. रोमन याम्पोलस्की का यही मानना ​​है। पॉडकास्ट "द डायरी ऑफ़ अ सीईओ" में दी गई उनकी चेतावनी, आम आशावाद के बिल्कुल विपरीत है। याम्पोलस्की यह सुझाव नहीं देते कि हम चिंता करना शुरू कर दें, बल्कि वास्तविकता को स्वीकार करें: "सवाल अब यह नहीं है कि क्या ऐसा होगा। सवाल यह है: आपको नौकरी से निकाले जाने में कितना समय लगेगा?"

यह दृष्टिकोण उस लोकप्रिय तर्क के बिल्कुल विपरीत है कि मनुष्य नई नौकरियों में बदलाव कर सकते हैं जो अभी तक एआई से प्रभावित नहीं हुई हैं। यमपोलस्की ज़ोर देकर कहते हैं, "पहले हम कहते थे: यह नौकरी बदल दी जाएगी, कोई दूसरी नौकरी सीख लो। लेकिन अगर मैं कहूँ कि हर नौकरी बदल दी जाएगी, तो कोई प्लान बी नहीं है। आप दोबारा प्रशिक्षण नहीं ले सकते।"

वह एक भयावह वास्तविकता की ओर इशारा करते हैं: प्रतिस्थापन एक अंतहीन डोमिनोज़ प्रभाव की तरह होते हैं। नौकरियाँ गायब हो जाती हैं, नई नौकरियाँ एआई द्वारा तेज़ी से स्वचालित हो जाती हैं। उदाहरण के लिए, कंप्यूटर विज्ञान को ही लें, कुछ साल पहले लोग युवाओं को प्रोग्रामिंग सीखने की सलाह दे रहे थे। फिर एआई ने कोडिंग सीखी और उसमें बेहतर होता गया। फिर लोग "प्रॉम्प्ट इंजीनियर" बन गए, लेकिन अब एआई अपने सुझाव खुद डिज़ाइन करने में इंसानों से भी बेहतर है। नतीजतन, इन दोनों नौकरियों के खत्म होने का खतरा है।

याम्पोलस्की रिकॉर्ड बेरोजगारी के दौर की भविष्यवाणी करते हैं, क्योंकि सफेदपोश और शारीरिक श्रम, दोनों की जगह रोबोट और एआई ले रहे हैं। वे कहते हैं, "हम एक ऐसी दुनिया देख रहे हैं जहाँ बेरोजगारी का स्तर अभूतपूर्व है। 10 प्रतिशत बेरोजगारी नहीं, जो पहले से ही भयावह है, बल्कि 99 प्रतिशत बेरोजगारी।" अब केवल वही नौकरियाँ बची हैं जहाँ लोग भावनात्मक या व्यक्तिगत कारणों से अपने साथियों से सेवा चाहते हैं।

याम्पोलस्की की चेतावनी अनोखी नहीं है। एंथ्रोपिक के सीईओ डारियो अमोदेई और निवेशक विनोद खोसला जैसे अन्य तकनीकी दिग्गजों के साथ मिलकर उन्होंने "नौकरी के सर्वनाश" की चेतावनी दी है। हालाँकि आँकड़े अलग-अलग हैं (अमोदेई का अनुमान है कि एआई पाँच सालों में सभी सफेदपोश नौकरियों में से आधी छीन लेगा, जिससे बेरोज़गारी 20% तक पहुँच जाएगी), लेकिन सभी इस बात पर सहमत हैं कि हम एक अभूतपूर्व रोज़गार संकट का सामना कर रहे हैं।

डेटा का विरोधाभास: प्रोग्रामर, ड्राइवरों की तुलना में अधिक प्रतिस्थापन योग्य हैं

एआई कितनी जल्दी किसी नौकरी को बदल देता है, यह कैसे तय होता है? कई लोग मानते हैं कि यह जटिलता पर निर्भर करता है। लेकिन गहराई से विश्लेषण करने पर एक आश्चर्यजनक विरोधाभास सामने आता है: डेटा-समृद्ध नौकरियों के बदलने की संभावना सबसे ज़्यादा होती है, चाहे उनकी जटिलता कितनी भी हो।

दो विपरीत प्रतीत होने वाले उदाहरणों पर विचार करें: कार चलाना और प्रोग्रामिंग। हममें से ज़्यादातर लोग मानते हैं कि प्रोग्रामिंग के लिए ज़्यादा जटिल सोच की ज़रूरत होती है। फिर भी, एआई की दौड़ में, बड़े भाषा मॉडल (एलएलएम) स्वायत्त ड्राइविंग तकनीक से कहीं आगे हैं।

इसका मुख्य कारण डेटा स्रोत में निहित है। एक स्वचालित कार को प्रशिक्षित करने के लिए, AI को अनगिनत अलग-अलग परिस्थितियों में हज़ारों घंटे ड्राइविंग की आवश्यकता होती है, जिसमें अत्यंत दुर्लभ, लगभग असंभव-से-पुनरुत्पादित विफलताएँ भी शामिल हैं। इसके विपरीत, LLM इंटरनेट पर मौजूद विशाल डेटा भंडार से सीख सकता है।

दूसरे शब्दों में, एआई उस छात्र की तरह है जिसके पास पिछली परीक्षाओं के सभी प्रश्न और उत्तर उपलब्ध हैं, जबकि दूसरे व्यक्ति के पास केवल कुछ बिखरे हुए नोट्स हैं। यह "डेटा विरोधाभास" है - एआई ड्राइवरों की तुलना में प्रोग्रामर की जगह तेज़ी से ले सकता है, इसलिए नहीं कि प्रोग्रामिंग आसान है, बल्कि इसलिए कि डेटा ज़्यादा प्रचुर मात्रा में है।

एक नए पेशे की जगह अब AI ने ले ली है। ड्राइवर, शिक्षक, प्रोग्रामर या क्रिएटिव तक, कोई भी काम नज़रों से ओझल नहीं है (फोटो: स्विसकॉग्निटिव)।

कई उद्योग इस वास्तविकता का सामना कर रहे हैं:

सॉफ्टवेयर विकास: GitHub पर 420 मिलियन से ज़्यादा रिपॉजिटरी के साथ, AI को कोडिंग सीखने के लिए डेटा का एक विशाल भंडार मिला है। अनुमान है कि 75% प्रोग्रामर अब AI असिस्टेंट का इस्तेमाल कर रहे हैं, जो उद्योग में इस तकनीक की तेज़ी से पैठ को दर्शाता है।

ग्राहक सेवा: कॉल, ईमेल और सपोर्ट टिकटों से प्राप्त डेटा AI के लिए प्रक्रियाओं को स्वचालित करना आसान बनाता है। उदाहरण के लिए, IBM ने इस क्षेत्र में AI की बदौलत 23.5% लागत में कमी देखी।

वित्त : विशाल बाजार डेटा पर आधारित एल्गोरिदमिक ट्रेडिंग अब अमेरिकी शेयर बाजार की मात्रा का लगभग 70% है, जो वित्त जैसे जटिल क्षेत्र पर एआई के कब्जे का अब तक का सबसे स्पष्ट प्रमाण है।

इसके विपरीत, डेटा की कमी से जूझ रहे उद्योग स्वाभाविक रूप से एआई के प्रति प्रतिरोधी हैं। स्वास्थ्य सेवा, निर्माण और शिक्षा इसके प्रमुख उदाहरण हैं। खंडित रोगी डेटा, खंडित निर्माण रिकॉर्ड और शिक्षा में FERPA जैसे गोपनीयता कानून एआई के लिए अपनी पूरी क्षमता तक पहुँचना मुश्किल बनाते हैं। हालाँकि, इसकी भरपाई के लिए, ये उद्योग आक्रामक डेटा प्रथाओं का सहारा ले रहे हैं, जैसे कि ऑपरेटिंग रूम में कैमरे लगाना या एआई के ज़रिए छात्रों की निगरानी करना, जिससे गोपनीयता और नैतिक चिंताएँ बढ़ रही हैं।

सर्वनाश या निष्क्रिय स्वर्ग?

99% बेरोज़गारी का परिदृश्य निराशाजनक लग सकता है, लेकिन कई विशेषज्ञ एक ज़्यादा आशावादी भविष्य देखते हैं। उनका मानना ​​है कि स्वचालन की यह व्यापक लहर कम काम, या यहाँ तक कि बिल्कुल काम न होने का युग लाएगी।

माइक्रोसॉफ्ट के पूर्व सीईओ बिल गेट्स ने एक बार भविष्यवाणी की थी कि अगले 10 सालों में लोगों को हफ़्ते में सिर्फ़ 2 दिन काम करना होगा। एनवीडिया के सीईओ जेन्सेन हुआंग का मानना ​​है कि हफ़्ते में 4 दिन काम करना आम बात हो जाएगी।

याम्पोलस्की और भी ज़्यादा आशावादी हैं, उनका मानना ​​है कि "काम" की अवधारणा पूरी तरह से लुप्त हो जाएगी। वे पूरी मानवता के सामने एक बड़ा सवाल खड़ा करते हैं: हम हर हफ़्ते 60-80 घंटे के खाली समय का क्या करेंगे? हम आर्थिक रूप से कैसे गुज़ारा करेंगे, हमें कौन भुगतान करेगा, और सबसे महत्वपूर्ण बात, हम जीवन का अर्थ कहाँ पाएँगे?

हालाँकि, यह सवाल कि पैसा कहाँ से आएगा, एक गरमागरम बहस का विषय है। एलन मस्क और सैम ऑल्टमैन जैसे कुछ लोग "वैश्विक उच्च आय" या यूनिवर्सल बेसिक इनकम (UBI) के विचार का समर्थन करते हैं। उनका मानना ​​है कि AI द्वारा निर्मित वस्तुओं और सेवाओं का अधिशेष सभी का पेट भरने के लिए पर्याप्त होगा, जिससे मनुष्यों को जीविका चलाने के बोझ से मुक्ति मिलेगी।

मस्क ने एक बार कहा था: "हमारे पास सार्वभौमिक बुनियादी आय नहीं होगी, हमारे पास वैश्विक उच्च आय होगी। कुछ मायनों में, यह एक समान, अधिक समान है।"

लेकिन "एआई के जनक" जेफ्री हिंटन एक बिल्कुल अलग दृष्टिकोण प्रस्तुत करते हैं। उनका तर्क है कि यूबीआई मानवीय गरिमा के मुद्दे को संबोधित नहीं करता। हिंटन इस बात पर ज़ोर देते हैं कि काम सिर्फ़ आय का स्रोत नहीं है, बल्कि मूल्य और अर्थ की भावना का भी स्रोत है। काम के बिना, लोग समाज में खुद को परिभाषित करने का सबसे बुनियादी तरीका खो देते हैं।

उन्होंने जोर देकर कहा, "यूबीआई मानव गरिमा की समस्या का समाधान नहीं करेगी, नकदी उस उपयोगिता की भावना का स्थान नहीं ले सकती जो काम से आती है।"

इस प्रकार, श्रम बाजार दो विपरीत परिस्थितियों का सामना कर रहा है। एक ओर, एक "नौकरी सर्वनाश" है जहाँ एआई अधिकांश मानवता की आजीविका छीन लेगा। दूसरी ओर, एक "प्रचुरता का युग" है जहाँ लोग श्रम के बोझ से मुक्त होकर उच्च मूल्यों की खोज में लग जाएँगे।

हालाँकि, दोनों ही परिस्थितियाँ गंभीर चुनौतियाँ पेश करती हैं। बिना काम के लोग आर्थिक रूप से कैसे गुज़ारा करेंगे, और उससे भी महत्वपूर्ण बात यह है कि जब उन्होंने "गरिमा का स्रोत" खो दिया है, तो वे जीवन में अर्थ कैसे पाएँगे?

जीवित रहने का रास्ता

घबराने की बजाय, अब समय है अनुकूलन का। अब अवसर किसी कौशल या सॉफ़्टवेयर में महारत हासिल करने में नहीं, बल्कि मानवीय सोच को कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) की शक्ति के साथ जोड़ने की क्षमता में निहित है।

यह बात निराशाजनक लग सकती है कि 99% नौकरियाँ समाप्त हो जाएंगी, लेकिन कई विशेषज्ञ आशावादी हैं कि स्वचालन की लहर कम काम या यहाँ तक कि बिना काम के युग का सूत्रपात करेगी (फोटो: मदरजोन्स)।

यहां विशेषज्ञों के कुछ सुझाव दिए गए हैं:

करियर क्रॉसओवर को अपनाएँ: सिर्फ़ पारंपरिक रास्ते पर ही न टिकें। ऐसी भूमिकाएँ खोजें जो मानवीय निर्णय को एआई क्षमताओं के साथ जोड़ती हों, या ऐसी स्थितियाँ जो तकनीक को व्यावसायिक ज़रूरतों से जोड़ती हों। उदाहरण के लिए, सिर्फ़ डॉक्टर बनने के बजाय, हेल्थकेयर डेटा विश्लेषक बनें।

अनुकूलनशीलता पर ध्यान दें: नियोक्ता अब आपका मूल्यांकन आपके ज्ञान के आधार पर नहीं, बल्कि आपकी सीखने और बदलाव के साथ तालमेल बिठाने की क्षमता के आधार पर करेंगे। यह दिखाएँ कि आप बदलते परिवेश में प्रभावी ढंग से काम कर सकते हैं और नई तकनीकों को जल्दी से समझ सकते हैं।

"टचपॉइंट" को लक्षित करना: एआई को लागू करने वाली कंपनियों को मानवीय प्रक्रियाओं के साथ तकनीक को एकीकृत करने में परेशानी हो रही है। प्रबंधन, कोचिंग और प्रक्रिया अनुकूलन की भूमिकाएँ नए अवसर हैं जिनके लिए गहन तकनीकी ज्ञान की आवश्यकता नहीं है, लेकिन संगठन के संचालन की समझ आवश्यक है। ये ऐसी भूमिकाएँ हैं जहाँ मानवीय लचीलापन अभी भी निर्णायक कारक है।

"अंतिम अंतर" का लाभ उठाना: चाहे AI कितना भी स्मार्ट क्यों न हो जाए, उसे स्थानीय वास्तविकताओं से जोड़ने के लिए अभी भी एक इंसान की ज़रूरत होती है। विनिर्माण क्षेत्र में, कर्मचारी ही स्वचालित प्रणालियों के साथ काम करना जानते हैं; शिक्षा क्षेत्र में, शिक्षक ही हैं जो समझते हैं कि सीखने को व्यक्तिगत बनाने के लिए AI का उपयोग कैसे किया जाए। यह उद्योग ज्ञान और AI की बुनियादी समझ का संयोजन है जो किसी अपरिचित क्षेत्र में शुरुआत से शुरुआत करने की तुलना में ज़्यादा अवसर खोल सकता है।

जैसा कि जेफ्री हिंटन चेतावनी देते हैं, एआई महान भलाई का साधन हो सकता है, लेकिन यह महान बुराई का भी साधन हो सकता है। काम का भविष्य और जीवन का अर्थ हमारे द्वारा चुने गए विकल्पों पर निर्भर करेगा। यह घबराने का नहीं, बल्कि कदम उठाने और अपने भविष्य को आकार देने का समय है।

स्रोत: https://dantri.com.vn/kinh-doanh/99-cong-viec-sap-bien-mat-tan-the-viec-lam-hay-thien-duong-nhan-roi-20250912200715561.htm