कृत्रिम बुद्धिमत्ता का उत्पादकता विरोधाभास

पिछले एक दशक में श्रम उत्पादकता में उल्लेखनीय गिरावट आई है, जबकि कृत्रिम बुद्धिमत्ता ने दैनिक कार्यों में दोहराव वाले कार्यों को प्रतिस्थापित करने में मदद की है।

क्या एआई वाकई कार्य उत्पादकता बढ़ाता है? फोटो: लिंक्डइन ।

कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) के कारण नौकरियों के नुकसान को लेकर बढ़ती चिंताओं के बीच, आशावादी लोग तर्क देते हैं कि यह केवल उत्पादकता बढ़ाने का एक साधन है, जिससे श्रमिकों और अर्थव्यवस्था दोनों को लाभ होता है। माइक्रोसॉफ्ट के सीईओ सत्या नडेला का सुझाव है कि उपयोगकर्ताओं को केवल अपने लक्ष्य बताने होंगे, जबकि स्वचालित एआई एजेंट सभी प्रणालियों में स्वयं ही योजना बनाएंगे, उसे क्रियान्वित करेंगे और सीखेंगे।

हालांकि, कृत्रिम बुद्धिमत्ता एक "उत्पादकता का जाल" बना रही है, जो अधिक से अधिक लोगों को इसका उपयोग करने और यहां तक ​​कि इस पर निर्भर होने के लिए प्रोत्साहित कर रही है। इससे आत्म-चिंतन और समस्या-समाधान क्षमताओं में गिरावट आएगी, और इससे भी गंभीर बात यह है कि यह रचनात्मकता और जीवन में महत्वपूर्ण उपलब्धियों को प्रभावित करेगी।

गुणवत्ता की बजाय मात्रा को प्राथमिकता देना।

एफटी के अनुसार, उत्पादकता की समस्या को हल करने के लिए केवल प्रदर्शन ही पर्याप्त होने पर एआई उपकरण आदर्श साबित होंगे। अखबार ने बताया कि पिछली आधी सदी में कई ऐसे कंप्यूटर विकसित किए गए हैं जो पहले से कहीं अधिक तेज़ बताए जाते हैं, लेकिन विकसित अर्थव्यवस्थाओं में श्रम उत्पादकता वृद्धि की दर धीमी हो गई है, जो 1990 के दशक में लगभग 2% प्रति वर्ष थी, अब घटकर केवल 0.8% रह गई है।

कंप्यूटर, इंटरनेट और वैश्विक प्रतिभा संपर्क के आगमन के साथ, अभूतपूर्व शोधों में अभूतपूर्व वृद्धि होनी चाहिए थी। फिर भी, अनुसंधान उत्पादकता में गिरावट आई है। आज एक वैज्ञानिक प्रति डॉलर निवेश पर उतने ही कम क्रांतिकारी विचार उत्पन्न करता है जितने कि 1960 के दशक में उनके पूर्ववर्ती करते थे।

अर्थशास्त्री गैरी बेकर ने एक बार कहा था कि माता-पिता को "गुणवत्ता और मात्रा" के बीच चुनाव करना पड़ता है। उदाहरण के लिए, उनके जितने अधिक बच्चे होते हैं, उतनी ही कम संभावना होती है कि वे प्रत्येक बच्चे पर व्यक्तिगत रूप से निवेश करेंगे। नवाचार के मामले में भी शायद यही हो रहा है।

एक साथ बहुत सारे प्रोजेक्ट पर काम करने से रचनात्मकता पर नकारात्मक प्रभाव पड़ सकता है। फोटो: एडोब स्टॉक।

पेटेंट उत्पादन के व्यापक अध्ययनों से पुष्टि होती है कि शुरू की गई परियोजनाओं की संख्या, महत्वपूर्ण खोजों की संभावना के विपरीत अनुपात में होती है। हाल के दशकों में, वैज्ञानिक शोधपत्र और पेटेंट प्रमुख खोजों के बजाय क्रमिक योगदान बन गए हैं।

इस बीच, इतिहास के महानतम विचारकों ने इस बात को समझा। आइजैक न्यूटन ने एक बार कहा था कि वे हमेशा "किसी समस्या को अपने सामने रखते हैं... जब तक कि धीरे-धीरे प्रकाश की पहली चिंगारी प्रकट न हो जाए, और अंत में वह एक स्पष्ट और पूर्ण प्रकाश में तब्दील न हो जाए।" स्टीव जॉब्स ने भी यही बात दोहराई, "रचनात्मकता का अर्थ है हज़ारों चीजों को ना कहना।"

"एआई की मध्यम-क्षमता का जाल"

ब्रिस्टल विश्वविद्यालय में वित्त एवं लेखा में मास्टर कार्यक्रम के निदेशक श्री हो क्वोक तुआन ने "एआई की औसत क्षमता के जाल" की अवधारणा का उल्लेख किया। ऐसे काम जिनमें अक्सर एक औसत व्यक्ति की क्षमताओं की आवश्यकता होती है, उनमें अक्सर कई दोहराव वाले कार्य शामिल होते हैं और वे स्पष्ट और मात्रात्मक प्रक्रियाओं का पालन करते हैं। हालांकि, उनका तर्क है कि यही एआई की सबसे बड़ी ताकत है।

बड़े पैमाने पर भाषा मॉडल (एलएलएम) सांख्यिकी द्वारा सर्वमान्य माने जाने वाले तथ्यों पर ही टिके रहते हैं। यदि आप किसी चैटबॉट को 19वीं सदी का पाठ पढ़ने को कहें, तो वह यह "साबित" कर देगा कि मनुष्य उड़ नहीं सकते थे, जब तक कि राइट बंधुओं ने ऐसा कर नहीं दिखाया।

मार्च 2025 में नेचर में प्रकाशित एक समीक्षा से पता चला कि एलएलएम (लॉन्ग-लेवल लर्निंग) दोहराव वाले वैज्ञानिक कार्यों को कम करने में मदद कर सकता है, लेकिन सोच में वास्तविक प्रगति अभी भी मनुष्यों के पास ही है। श्री तुआन ने यह भी तर्क दिया कि पहले से ज्ञात बातों से चिपके रहना, जोखिम लेने से हिचकिचाना और आलोचनात्मक सोच का अभाव एआई युग में घातक कमजोरियां हैं।

गूगल डीपमाइंड की टीम के प्रमुख डेमिस हसाबिस, जिन्होंने प्रोटीन के आकार की भविष्यवाणी करने में सक्षम मॉडल अल्फाफोल्ड विकसित किया है, को कृत्रिम बुद्धिमत्ता के क्षेत्र में अब तक की सबसे उत्कृष्ट वैज्ञानिक उपलब्धियों में से एक माना जाता है। लेकिन वे खुद भी मानते हैं कि सही मायने में सामान्य कृत्रिम बुद्धिमत्ता हासिल करने के लिए अभी भी "और अधिक नवाचार" की आवश्यकता होगी।

नोबेल पुरस्कार विजेता वैज्ञानिक कृति अल्फाफोल्ड को भी "और अधिक नवाचार" की आवश्यकता है। फोटो: गूगल डीपमाइंड।

निकट भविष्य में, एआई मुख्य रूप से नवाचार को बढ़ावा देने के बजाय दक्षता बढ़ाने में सहायक होगा। 7,000 से अधिक ज्ञान-कर्मियों पर किए गए एक सर्वेक्षण (जो आर्किव पर प्रकाशित हुआ) से पता चला है कि जो लोग एआई का उच्च उत्पादकता स्तर पर उपयोग करते हैं, उन्होंने अपने ईमेल प्रोसेसिंग समय में औसतन 3.6 घंटे प्रति सप्ताह (31% के बराबर) की कमी की है, जबकि सहयोगात्मक कार्यों में लगभग कोई बदलाव नहीं हुआ है।

हालांकि, अगर सभी लोग ईमेल के जवाब देने का काम ChatGPT को सौंप दें, तो इनबॉक्स में ईमेल की संख्या बढ़ सकती है, जिससे शुरुआती दक्षता कम हो जाएगी। FT के अनुसार, 1990 के दशक में अमेरिका में उत्पादकता में सुधार के अनुभव से पता चलता है कि अगर किसी नए उपकरण के साथ कोई वास्तविक नवोन्मेषी प्रगति न हो, तो उसके फायदे जल्दी ही खत्म हो जाते हैं।

स्रोत: https://znews.vn/nghich-ly-nang-suat-cua-ai-post1561451.html