99% ملازمتیں ختم ہونے والی ہیں: جاب ایپوکلیپس یا تفریحی جنت؟

(ڈین ٹری) - AI لیبر مارکیٹ کو ایک مہلک دھچکا لگا رہا ہے، جس سے 99٪ ملازمتوں کو خطرہ ہے۔ کیا یہ کام کی دنیا کا خاتمہ ہے یا محنت کے بغیر زندگی کا دور کھولنے کا موقع ہے؟

جب کہ کاروباری رہنما اب بھی اس بارے میں بات کر رہے ہیں کہ AI کس طرح انسانوں کی "کمپلیمنٹ" کرے گا، کمپیوٹر سائنس کے ایک پروفیسر نے ایک ٹھنڈی پیشین گوئی کی ہے: اگلے پانچ سالوں کے اندر، دنیا کی 99% ملازمتیں AI اور humanoid روبوٹس کے قبضے میں آ جائیں گی۔

جب AI ہر چیز کی جگہ لے لیتا ہے، تو کوئی "پلان بی" نہیں رہتا

یہ ڈاکٹر رومن یامپولسکی کا نظریہ ہے، جو AI کی حفاظت کے حوالے سے سرکردہ آوازوں میں سے ایک ہے۔ اس کا انتباہ، جو پوڈ کاسٹ دی ڈائری آف اے سی ای او پر دیا گیا، معمول کی امید کے خلاف ہے۔ یامپولسکی یہ تجویز نہیں کرتے کہ ہم فکر کرنا شروع کر دیں، لیکن اس کے بجائے، حقیقت کو قبول کریں: "سوال اب یہ نہیں ہے کہ ایسا ہو گا یا نہیں، سوال یہ ہے کہ آپ کو کب تک برطرف کر دیا جائے گا؟"

یہ نظریہ اس مقبول دلیل کے بالکل برعکس ہے کہ انسان نئی ملازمتوں میں منتقل ہو سکتے ہیں جو ابھی تک AI سے متاثر نہیں ہوئے ہیں۔ "پہلے، ہم کہتے تھے: یہ نوکری بدل دی جائے گی، کوئی اور کام سیکھو،" یامپولسکی نے زور دیا۔ "لیکن اگر میں یہ کہوں کہ ہر کام کو بدل دیا جائے گا، تو پھر کوئی پلان بی نہیں ہے۔ آپ دوبارہ تربیت نہیں دے سکتے۔"

وہ ایک سنگین حقیقت کی طرف اشارہ کرتا ہے: تبدیلیاں لامتناہی ڈومینو اثر کی طرح ہوتی ہیں۔ نوکریاں غائب ہو جاتی ہیں، نئی نوکریاں AI کے ذریعے خودکار ہو جاتی ہیں۔ مثال کے طور پر کمپیوٹر سائنس کو ہی لے لیں، ابھی چند سال پہلے لوگ نوجوانوں کو پروگرامنگ سیکھنے کا مشورہ دے رہے تھے۔ پھر AI نے کوڈ کرنا سیکھا اور اس میں بہتر ہوا۔ اس کے بعد لوگ "پرامپٹ انجینئرز" کی طرف چلے گئے، لیکن اب AI اپنی تجاویز خود ڈیزائن کرنے میں انسانوں سے بھی بہتر ہے۔ نتیجے کے طور پر، یہ دونوں ملازمتیں غائب ہونے کا خطرہ ہے.

یامپولسکی نے ریکارڈ بے روزگاری کے دور کی پیش گوئی کی ہے، کیونکہ سفید کالر اور دستی مزدوری دونوں کی جگہ روبوٹس اور اے آئی نے لے لی ہے۔ "ہم ایک ایسی دنیا کو دیکھ رہے ہیں جہاں بے روزگاری کی بے مثال سطح ہے،" وہ کہتے ہیں۔ "10 فیصد بے روزگاری نہیں، جو پہلے ہی خوفناک ہے، لیکن 99 فیصد۔" صرف وہ نوکریاں رہ جاتی ہیں جہاں لوگ جذباتی یا ذاتی وجوہات کی بنا پر اپنے ساتھی انسانوں کی خدمت کرنا چاہتے ہیں۔

Yampolskiy کی وارننگ منفرد نہیں ہے۔ وہ دیگر ٹیک لیڈروں جیسے اینتھروپک کے سی ای او ڈاریو آمودی اور سرمایہ کار ونود کھوسلا کے ساتھ "ملازمت کے خاتمے" کے بارے میں خطرے کی گھنٹی بجانے میں شامل ہوتا ہے۔ جبکہ تعداد مختلف ہے (اموڈی نے پیش گوئی کی ہے کہ AI پانچ سالوں میں تمام وائٹ کالر ملازمتوں میں سے نصف کو لے لے گا، بے روزگاری کو 20٪ تک دھکیل دے گا)، وہ سب اس بات پر متفق ہیں کہ ہمیں ملازمتوں کے ایک بے مثال بحران کا سامنا ہے۔

ڈیٹا کا تضاد: پروگرامرز ڈرائیوروں سے زیادہ بدلے جا سکتے ہیں۔

کیا طے کرتا ہے کہ اے آئی کتنی جلدی نوکری کی جگہ لے لیتا ہے؟ بہت سے لوگوں کا خیال ہے کہ یہ پیچیدگی ہے۔ لیکن ایک گہرا تجزیہ ایک حیران کن تضاد کو ظاہر کرتا ہے: ڈیٹا سے بھرپور ملازمتوں کو تبدیل کرنے کا سب سے زیادہ امکان ہے، چاہے ان کی پیچیدگی کچھ بھی ہو۔

دو بظاہر مخالف مثالوں پر غور کریں: کار چلانا اور پروگرامنگ۔ ہم میں سے اکثر یہ فرض کریں گے کہ پروگرامنگ کو زیادہ پیچیدہ سوچ کی ضرورت ہوتی ہے۔ پھر بھی، AI کی دوڑ میں، بڑے لینگویج ماڈلز (LLMs) خود مختار ڈرائیونگ ٹیکنالوجی سے کہیں آگے ہیں۔

بنیادی وجہ ڈیٹا سورس میں ہے۔ سیلف ڈرائیونگ کار کو تربیت دینے کے لیے، AI کو ان گنت مختلف حالات میں ہزاروں گھنٹے ڈرائیونگ کی ضرورت ہوتی ہے، بشمول انتہائی نایاب، تقریباً ناممکن دوبارہ پیدا کرنے میں ناکامیاں۔ اس کے برعکس، LLM انٹرنیٹ پر موجود ڈیٹا کے وسیع ذخیرے سے سیکھ سکتا ہے۔

دوسرے لفظوں میں، AI ایک طالب علم کی طرح ہے جس کے پاس پچھلے امتحانات کے سوالات اور جوابات تک رسائی ہے، جب کہ دوسرے شخص کے پاس صرف چند بکھرے ہوئے نوٹ ہیں۔ یہ "ڈیٹا پیراڈوکس" ہے - AI پروگرامرز کو ڈرائیوروں سے زیادہ تیزی سے بدل سکتا ہے، اس لیے نہیں کہ پروگرامنگ آسان ہے، بلکہ اس لیے کہ ڈیٹا زیادہ ہے۔

ایک نئے تخلیق شدہ پیشے کی جگہ AI نے لے لی ہے۔ ڈرائیور، استاد سے لے کر پروگرامر یا تخلیقی تک، کوئی کام نظروں سے اوجھل نہیں ہے (تصویر: SwissCognitive)۔

بہت سی صنعتیں اس حقیقت کا سامنا کر رہی ہیں:

سافٹ ویئر ڈویلپمنٹ: GitHub پر 420 ملین سے زیادہ ریپوزٹریز کے ساتھ، AI کو کوڈنگ سیکھنے کے لیے ڈیٹا کا ایک بہت بڑا پول دیا گیا ہے۔ ایک اندازے کے مطابق 75% پروگرامرز اب AI معاونین استعمال کر رہے ہیں، جو صنعت میں اس ٹیکنالوجی کی تیزی سے رسائی کو ظاہر کر رہے ہیں۔

کسٹمر کیئر: کالز، ای میلز اور سپورٹ ٹکٹس کا ڈیٹا AI کے لیے عمل کو خودکار بنانا آسان بناتا ہے۔ مثال کے طور پر، IBM نے اس علاقے میں AI کی بدولت لاگت میں 23.5 فیصد کمی دیکھی۔

فنانس : بڑے پیمانے پر مارکیٹ کے اعداد و شمار پر مبنی الگورتھمک ٹریڈنگ، اب امریکی اسٹاک مارکیٹ کے حجم کا تقریباً 70% حصہ بنتی ہے، جو کہ AI کے فنانس جیسے پیچیدہ شعبے کو سنبھالنے کا ابھی تک کا واضح ثبوت ہے۔

اس کے برعکس، ڈیٹا سے محروم صنعتیں قدرتی طور پر AI کے خلاف مزاحم ہیں۔ صحت کی دیکھ بھال، تعمیر، اور تعلیم اہم مثالیں ہیں۔ بکھرے ہوئے مریضوں کا ڈیٹا، بکھرے ہوئے تعمیراتی ریکارڈ، اور تعلیم میں FERPA جیسے رازداری کے قوانین AI کے لیے اپنی پوری صلاحیت تک پہنچنا مشکل بنا دیتے ہیں۔ تاہم، اس کی تلافی کے لیے، یہ صنعتیں ناگوار ڈیٹا پریکٹسز کا سہارا لے رہی ہیں، جیسے آپریٹنگ رومز میں کیمرے لگانا یا AI کے ساتھ طلباء کی نگرانی کرنا، رازداری اور اخلاقی خدشات کو بڑھانا۔

Apocalypse یا بیکار جنت؟

99% بے روزگاری کا منظر نامہ تاریک لگ سکتا ہے، لیکن بہت سے ماہرین ایک زیادہ پر امید مستقبل دیکھتے ہیں۔ ان کا خیال ہے کہ آٹومیشن کی یہ بڑی لہر کم کام کے دور کا آغاز کرے گی، یا یہاں تک کہ کوئی کام نہیں ہے۔

مائیکرو سافٹ کے سابق سی ای او بل گیٹس نے ایک بار پیش گوئی کی تھی کہ اگلے 10 سالوں میں لوگوں کو صرف 2 دن/ہفتہ کام کرنا پڑے گا۔ Nvidia کے سی ای او جینسن ہوانگ کا خیال ہے کہ 4 دن کا کام کا ہفتہ معمول بن جائے گا۔

Yampolskiy اس سے بھی زیادہ پر امید ہیں، یہ یقین رکھتے ہوئے کہ "کام" کا تصور مکمل طور پر ختم ہو جائے گا۔ وہ پوری انسانیت کے لیے ایک بڑا سوال کھڑا کرتا ہے: ہم ہر ہفتے 60-80 گھنٹے فارغ وقت کے ساتھ کیا کریں گے؟ ہم مالی طور پر کیسے زندہ رہیں گے، ہمیں کون ادا کرے گا، اور سب سے اہم بات یہ ہے کہ ہم زندگی میں معنی کہاں تلاش کریں گے؟

تاہم یہ سوال کہ رقم کہاں سے آئے گی ایک گرما گرم بحث کا موضوع ہے۔ کچھ، جیسے ایلون مسک اور سیم آلٹمین، "گلوبل ہائی انکم" یا یونیورسل بیسک انکم (UBI) کے خیال کی وکالت کرتے ہیں۔ ان کا ماننا ہے کہ AI کی طرف سے تخلیق کردہ سامان اور خدمات کا فاضل ہر ایک کو کھانا کھلانے کے لیے کافی ہو گا، جو انسانوں کو روزی کمانے کے بوجھ سے آزاد کر دے گا۔

مسک نے ایک بار کہا: "ہماری عالمی بنیادی آمدنی نہیں ہوگی، ہماری عالمی سطح پر زیادہ آمدنی ہوگی۔

لیکن جیفری ہنٹن، "اے آئی کے والد"، ایک گہرا مختلف نظریہ پیش کرتے ہیں۔ ان کا استدلال ہے کہ یو بی آئی انسانی وقار کے مسئلے کو حل نہیں کرتا ہے۔ ہنٹن اس بات پر زور دیتا ہے کہ کام صرف آمدنی کا ذریعہ نہیں ہے، بلکہ قدر اور معنی کے احساس کا ذریعہ بھی ہے۔ کام کے بغیر، لوگ معاشرے میں خود کو بیان کرنے کا سب سے بنیادی طریقہ کھو دیتے ہیں۔

"یو بی آئی انسانی وقار کا مسئلہ حل نہیں کرے گا،" انہوں نے زور دے کر کہا، "نقد افادیت کے احساس کی جگہ نہیں لے سکتا جو کام لاتا ہے۔"

اس طرح لیبر مارکیٹ کو دو متضاد منظرناموں کا سامنا ہے۔ ایک طرف، ایک "نوکری کا خاتمہ" ہے جہاں AI زیادہ تر انسانیت کی روزی روٹی چھین لے گا۔ دوسری طرف، ایک "کثرت کی عمر" ہے جہاں لوگ اعلیٰ اقدار کو حاصل کرنے کے لیے محنت کے بوجھ سے آزاد ہوتے ہیں۔

تاہم، دونوں منظرنامے اہم چیلنجز پیش کرتے ہیں۔ کام کے بغیر، لوگ مالی طور پر کیسے زندہ رہیں گے، اور اس سے بھی اہم بات، جب وہ "وقار کا ذریعہ" کھو چکے ہیں تو وہ زندگی میں معنی کیسے حاصل کریں گے؟

بقا کا راستہ

گھبرانے کے بجائے، یہ اپنانے کا وقت ہے۔ یہ موقع اب کسی ہنر یا سافٹ وئیر میں مہارت حاصل کرنے میں نہیں بلکہ انسانی سوچ کو AI کی طاقت کے ساتھ جوڑنے کی صلاحیت میں ہے۔

یہ تاریک لگ سکتا ہے کہ 99٪ ملازمتیں ختم ہو جائیں گی، لیکن بہت سے ماہرین پر امید ہیں کہ آٹومیشن کی لہر کم کام، یا یہاں تک کہ کام نہ کرنے کے دور کا آغاز کرے گی (تصویر: مدر جونز)۔

ماہرین کی طرف سے کچھ نکات یہ ہیں:

کیریئر کراس اوور کو گلے لگائیں: صرف روایتی راستے پر قائم نہ رہیں۔ ایسے کرداروں کو تلاش کریں جو انسانی فیصلے کو AI صلاحیتوں کے ساتھ جوڑتے ہیں، یا ایسی پوزیشنیں جو ٹیکنالوجی کو کاروباری ضروریات سے مربوط کرتی ہیں۔ مثال کے طور پر، صرف ڈاکٹر بننے کے بجائے، ہیلتھ کیئر ڈیٹا اینالسٹ بنیں۔

موافقت پر توجہ مرکوز کریں: آجر اب آپ کا فیصلہ اس بات پر نہیں کریں گے کہ آپ کیا جانتے ہیں، بلکہ آپ کی سیکھنے اور تبدیلی کے مطابق ڈھالنے کی صلاحیت پر۔ یہ ظاہر کریں کہ آپ بدلتے ہوئے ماحول میں مؤثر طریقے سے کام کر سکتے ہیں اور نئی ٹیکنالوجیز کو تیزی سے سمجھ سکتے ہیں۔

"ٹچ پوائنٹ" کو نشانہ بنانا: AI کو نافذ کرنے والی کمپنیوں کو ٹیکنالوجی کو انسانی عمل کے ساتھ مربوط کرنے میں دشواری کا سامنا ہے۔ نظم و نسق، کوچنگ، اور عمل کی اصلاح کے کردار نئے مواقع ہیں جن کے لیے گہرے تکنیکی علم کی ضرورت نہیں ہے لیکن یہ سمجھنے کی ضرورت ہے کہ تنظیم کیسے کام کرتی ہے۔ یہ وہ کردار ہیں جہاں انسانی لچک اب بھی فیصلہ کن عنصر ہے۔

"آخری خلا" کا فائدہ اٹھاتے ہوئے: اس سے کوئی فرق نہیں پڑتا ہے کہ AI کتنا ہی سمارٹ ہو جائے، اسے مقامی حقائق سے جوڑنے کے لیے اب بھی انسان کی ضرورت ہے۔ مینوفیکچرنگ میں، یہ وہ کارکن ہیں جو خودکار نظاموں کے ساتھ کام کرنا جانتے ہیں۔ تعلیم میں، یہ اساتذہ ہیں جو سمجھتے ہیں کہ سیکھنے کو ذاتی بنانے کے لیے AI کا استعمال کیسے کیا جائے۔ یہ صنعت کے علم اور AI کی بنیادی تفہیم کا مجموعہ ہے جو کسی ناواقف فیلڈ میں شروع سے شروع کرنے کے بجائے مزید مواقع کھول سکتا ہے۔

AI عظیم بھلائی کا ایک آلہ ہو سکتا ہے، لیکن یہ بڑی برائی کے لیے بھی ایک آلہ ہو سکتا ہے، جیسا کہ جیفری ہنٹن نے خبردار کیا ہے۔ کام کا مستقبل اور زندگی کی معنویت اس بات پر منحصر ہوگی کہ ہم جو انتخاب کرتے ہیں۔ یہ گھبرانے کا وقت نہیں ہے بلکہ کام کرنے اور اپنے مستقبل کو سنوارنے کا وقت ہے۔

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