आर्टिफिशल इंटेलिजेंस (एआई) के क्षेत्र में एक अग्रणी कंपनी, एंथ्रोपिक ने हाल ही में दो अध्ययन प्रकाशित किए हैं। एक में लार्ज लैंग्वेज मॉडल (एलएलएम) के उपयोग के पैटर्न का विश्लेषण किया गया है, और दूसरे में श्रम बाजार पर इसके शुरुआती प्रभावों की जांच की गई है। हालांकि विश्लेषण के लिए केवल क्लाउड से प्राप्त डेटा का उपयोग किया गया है, फिर भी ये अध्ययन तकनीक की वर्तमान स्थिति की एक झलक प्रस्तुत करते हैं। एलएलएम का उपयोग उच्च आय वाले देशों में अधिक होता है, और वह भी अपेक्षाकृत सीमित विशिष्ट कार्यों के लिए।
हालांकि, दोनों रिपोर्टों का मुख्य निष्कर्ष उपयोग के मामलों में विविधता और परिणामस्वरूप किए गए कार्यों के औसत आर्थिक मूल्य में मामूली गिरावट की ओर इशारा करता है। अध्ययन में पाया गया है कि शुरुआती उपयोगकर्ता कोडिंग जैसे विशिष्ट उच्च-मूल्य वाले उपयोग को प्राथमिकता देते हैं, जबकि बाद में अपनाने वाले उपयोगकर्ता व्यक्तिगत प्रश्नों सहित कार्यों की एक विस्तृत श्रृंखला को अपनाते हैं। इसके अलावा, वैश्विक स्तर पर इसका उपयोग एकसमान नहीं है, प्रति व्यक्ति उपयोग में 48 फीसदी हिस्सा शीर्ष 20 देशों का है।
तकनीकी बदलाव को अपनाने में अंतर से श्रम बाजार में असमानता और गहरी हो सकती है, जिससे कौशल-आधारित तकनीकी परिवर्तन के प्रभाव बढ़ जाते हैं। दूसरे अध्ययन में, जो एआई के श्रम बाजार प्रभावों को समझने के लिए एक माप प्रस्तुत करता है, कंप्यूटर प्रोग्रामर, ग्राहक सेवा प्रतिनिधि और वित्तीय विश्लेषक जैसे व्यवसायों को एआई से ‘सबसे अधिक प्रभावित’ व्यवसायों में गिना गया है, क्योंकि उनके कार्य सैद्धांतिक रूप से एलएलएम के साथ संभव हैं।
इस प्रकार, कंप्यूटर विज्ञान, वित्त, कानूनी सेवाएं और प्रबंधन जैसे क्षेत्रों में एलएलएम सैद्धांतिक रूप से अधिकांश कार्यों को संभाल सकता है। लेकिन व्यवहार में, इस क्षमता का केवल एक अंश ही साकार हो रहा है। श्रम बाजार से शुरुआती संकेत उभरने लगे हैं, जो बेरोजगारी में कोई व्यवस्थित वृद्धि नहीं दर्शाते हैं। इसके बजाय, जोखिम वाले व्यवसायों में युवा कामगारों, विशेष रूप से प्रवेश स्तर के पदों पर भर्ती धीमी हो गई है।
क्लाउड के उपयोग में भारत 116 देशों में से 98वें स्थान पर है। उन्नत एआई उपकरणों को अपनाने की समग्र दर कम होने के बावजूद, भारतीय उपयोगकर्ता कोडिंग और कोड डीबगिंग, डिजाइन कार्य, शैक्षणिक सहायता, वेब विकास और साफ्टवेयर विकास के लिए एआई का अत्यधिक उपयोग कर रहे हैं। स्पष्ट रूप से एआई का उपयोग उत्पादकता और रोजगार क्षमता बढ़ाने के साधन के रूप में किया जा रहा है। फिर भी, ‘करके सीखने’ के माध्यम से अधिक लाभ प्राप्त करने वाले अनुभवी उपयोगकर्ता श्रम बाजार में कौशल अंतर को और गहरा कर रहे हैं। यह एक गहरी कमजोरी को भी उजागर करता है।
वे क्षेत्र जहां भारतीय कामगार अत्यधिक संख्या में केंद्रित हैं, जिनमें आईटी सेवाएं, बैक-ऑफिस संचालन और नियमित संज्ञानात्मक कार्य शामिल हैं, एआई-संचालित स्वचालन के प्रति सबसे अधिक संवेदनशील हैं। शुरुआती बाजार संकेत पहले से ही दिखाई दे रहे हैं। आईटी शेयरों पर दबाव बढ़ गया है, और विश्लेषक इस संभावना पर विचार करने लगे हैं कि राजस्व का एक महत्त्वपूर्ण हिस्सा उन कार्यों को संभालने से कम हो सकता है जिनके लिए कभी मानव टीमों की आवश्यकता होती थी।
यदि एआई के कारण शुरुआती स्तर की नौकरियां कम हो जाती हैं, तो कौशल संचय का मार्ग ही बाधित हो सकता है। इसलिए, सबसे तात्कालिक प्राथमिकता क्षमता बढ़ाना है। चूंकि एआई कौशल को कई गुना बढ़ा देती है, इसलिए जो कर्मचारी इसे अपने कार्यप्रवाह में प्रभावी ढंग से एकीकृत कर सकते हैं, वे पहले से ही अधिक उत्पादक और अधिक लचीले हैं। इससे न केवल कोडिंग में, बल्कि समस्या-समाधान और एआई प्रणालियों के साथ मिलकर काम करने की क्षमता में भी बड़े पैमाने पर कौशल विकास आवश्यक हो जाता है।
इस प्रकार, शिक्षा और प्रशिक्षण प्रणालियों को तेजी से अनुकूलित होने की आवश्यकता होगी। इस संबंध में केंद्रीय माध्यमिक शिक्षा बोर्ड द्वारा विद्यालय स्तर पर एआई और कंप्यूटेशनल थिंकिंग पाठ्यक्रम की शुरुआत एक समयोचित कदम है। एआई से संबंधित पाठ्यक्रमों को विद्यालय और उच्च शिक्षा संस्थानों में समग्र रूप से शामिल किया जाना चाहिए।
