कृत्रिम बुद्धिमत्ता को अभी भी मानवीय सहायता की आवश्यकता है

कुछ फ्रीलांसरों का कहना है कि लेखन, कला और प्रोग्रामिंग जैसे क्षेत्रों में एआई की अक्षमता के कारण उन्हें नई नौकरियां मिल गई हैं।

स्वचालन के युग में, कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) द्वारा की गई गलतियों को ठीक करने के लिए मनुष्यों को काम पर रखा जा रहा है।

नौकरी छूटने की चिंता के बावजूद, कुछ फ्रीलांसरों का कहना है कि लेखन, कला और प्रोग्रामिंग जैसे क्षेत्रों में प्रतिस्पर्धा करने में एआई की अक्षमता के कारण उन्हें नया काम मिल गया है।

वही तकनीक जिसने ग्राफिक डिजाइनर लिसा कार्स्टेंस को दिवालिया बना दिया था, अब उन्हें पहले से कहीं अधिक व्यस्त बना रही है।

स्पेन में लंबे समय से फ्रीलांसर के रूप में कार्यरत कार्स्टेंस अपना अधिकांश समय स्टार्टअप्स और व्यक्तिगत ग्राहकों के साथ काम करते हुए बिताती हैं, जो एआई का उपयोग करके लोगो बनाने के अपने असफल प्रयासों को ठीक करने का प्रयास करते हैं।

उसके ग्राहक जो चित्र लाते थे, वे प्रायः अव्यवस्थित रेखाओं और अर्थहीन पाठ से भरे होते थे, तथा एक निश्चित आकार से अधिक बड़ा करने पर वे पिक्सेलों के ढेर जैसे दिखते थे।

ऐसी नौकरियाँ एआई के उदय से उत्पन्न नौकरियों की एक नई नस्ल का हिस्सा हैं, जो सभी क्षेत्रों में रचनात्मक नौकरियों को विस्थापित करने का खतरा पैदा करती हैं।

अब कोई भी व्यक्ति केवल कुछ पाठ संकेतों के साथ ब्लॉग पोस्ट लिख सकता है, ग्राफिक्स बना सकता है, या ऐप प्रोग्राम कर सकता है, लेकिन एआई-जनित सामग्री शायद ही कभी उच्च गुणवत्ता वाला अंतिम उत्पाद तैयार करती है।

इस समस्या ने कई फ्रीलांसरों के लिए नौकरी के बाज़ार को बदल दिया है। इस व्यापक चिंता के बावजूद कि एआई कई उद्योगों में कर्मचारियों की जगह ले रहा है, कुछ का कहना है कि उन्हें एआई की "अक्षमता" के कारण नई नौकरियाँ मिली हैं: व्यवसाय एआई ऐप चैटजीपीटी से लेखों को बेहतर बनाने के लिए लेखकों को नियुक्त करते हैं।

टूटी हुई AI इमेज को ठीक करने के लिए कलाकारों को काम पर रखा जाता है। यहाँ तक कि सॉफ्टवेयर डेवलपर्स को भी AI असिस्टेंट द्वारा कोड किए गए बग वाले ऐप्स को ठीक करने का काम सौंपा जाता है।

मैसाचुसेट्स इंस्टीट्यूट ऑफ टेक्नोलॉजी (MIT) की एक हालिया रिपोर्ट में पाया गया है कि AI ने पूर्णकालिक कर्मचारियों की तुलना में ज़्यादा आउटसोर्स कर्मचारियों की जगह ले ली है। हालाँकि, रिपोर्ट में यह भी पाया गया कि 95% कॉर्पोरेट जनरेटिव AI (GenAI) पायलट प्रोजेक्ट निवेश पर प्रतिफल देने में विफल रहे।

रिपोर्ट के अनुसार, स्केलिंग में मुख्य बाधा बुनियादी ढाँचा, नियमन या प्रतिभा नहीं है। बल्कि सीखना है, और अधिकांश GenAI प्रणालियाँ फीडबैक को बरकरार नहीं रख पातीं, संदर्भ के अनुसार ढल नहीं पातीं, या समय के साथ सुधार नहीं कर पातीं।

सुश्री कार्स्टेंस के लिए, ग्राहक जो AI-जनरेटेड लोगो भेजते हैं, वे कभी-कभी इतने बेहतरीन डिज़ाइन वाले होते हैं कि डिज़ाइनर को बस कुछ ही बदलाव करने पड़ते हैं। लेकिन कभी-कभी, बेहतर परिणाम पाने के लिए, सुश्री कार्स्टेंस को AI-जनरेटेड डिज़ाइन को बरकरार रखते हुए पूरे लोगो को नए सिरे से बनाना पड़ता है, जिसमें अक्सर खुद डिज़ाइन करने की तुलना में ज़्यादा समय लगता है।

कई फ्रीलांसरों का कहना है कि एआई बग्स को ठीक करना उनके लिए आदर्श काम नहीं है, क्योंकि इसमें अक्सर उनके विशेषज्ञता के क्षेत्र की पारंपरिक नौकरियों की तुलना में कम वेतन मिलता है। लेकिन कुछ का कहना है कि यह बिलों का भुगतान करने में मदद करने का एक तरीका है।

स्वतंत्र लेखिका कीशा रिचर्डसन कहती हैं कि हम केवल सीख सकते हैं और अनुकूलन कर सकते हैं, उनके अनुसार कुछ सहकर्मी एआई के साथ काम न करने पर अड़े हुए हैं।

इस बीच, जॉर्जिया में रहने वाली सुश्री रिचर्डसन ने कहा कि उनका आधा वर्तमान काम उन ग्राहकों से आता है जो उन्हें एआई-जनरेटेड लेखों को संपादित करने या फिर से लिखने के लिए काम पर रखते हैं।

(वियतनाम+)

स्रोत: https://www.vietnamplus.vn/tri-tue-nhan-tao-van-can-toi-su-ho-tro-cua-con-nguoi-post1059147.vnp