कृत्रिम बुद्धिमत्ता क्रांति: मशीनों से विचारों तक।

पर प्रकाशित:सिस्टम और उद्यम, अक्टूबर/नवंबर/दिसंबर अंक, विषय: औद्योगिक क्रांति से संज्ञानात्मक क्रांति तक

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) की क्रांति, विशेष रूप से जेनरेटिव, को "के रूप में तैयार किया जा सकता हैपांचवीं औद्योगिक क्रांति" या "डिजिटल संज्ञानात्मक क्रांति", और इसके प्रभाव पिछली औद्योगिक क्रांतियों के समान कुछ पैटर्न का अनुसरण कर रहे हैं, लेकिन नई गतिशीलता के साथ। जबकि पहली क्रांति (लगभग 1750 से 1850 तक) ने कृषि से उद्योग (भाप इंजन और यांत्रिक बुनाई के आविष्कार के साथ) में संक्रमण को चिह्नित किया, जिससे जमींदारों और कारीगरों की आय संकट में पड़ गई, दूसरी (लगभग 1870 से 1914 तक) में बिजली, इस्पात, बड़े पैमाने पर उत्पादन, टेलरिज्म और फोर्डिज्म का आगमन हुआ, जिससे विनिर्माण और परिवहन और श्रमिकों और इंजीनियरों के काम में बदलाव आया। तीसरी क्रांति, सूचना प्रौद्योगिकी, स्वचालन और इंटरनेट की, जो 1970 से 2000 के बीच हुई, ने सेवा, कार्यालय और वित्त क्षेत्रों को मौलिक रूप से बदल दिया, जिससे कार्यालय कर्मचारियों, तकनीशियनों और बैंकरों की दुनिया में झटका लगा। चौथा, जो 2000 में शुरू हुआ और अभी भी जारी है, इसमें डिजिटल, क्लाउड, बड़े डेटा में और अधिक परिवर्तन देखे गए हैं और इसमें सभी क्षेत्रों को शामिल किया गया है। लेकिन यह पाँचवीं क्रांति है जो अब हमें दिलचस्पी देती है, एआई की। पहली बार, इसका संज्ञानात्मक, रचनात्मक और निर्णय लेने वाले क्षेत्रों और डॉक्टरों, वकीलों, विज्ञापनदाताओं, प्रबंधकों, उच्च संज्ञानात्मक और अच्छी तरह से भुगतान वाले व्यवसायों जैसी गतिविधियों पर व्यापक प्रभाव पड़ रहा है। स्वाभाविक रूप से, क्रमिक औद्योगिक क्रांतियों के बीच संक्रमण, ओवरलैप के बड़े क्षेत्रों के साथ, क्रमिक था और अभी भी है: कई वर्षों से, विशेष पेशेवर कौशल के लिए, जैसे कि, उदाहरण के लिए, इंजीनियरिंग में संरचनात्मक गणना या रेडियोलॉजी में नैदानिक ​​इमेजिंग, उत्कृष्ट पेशेवरों के कौशल का अनुकरण करने में सक्षम सॉफ्टवेयर रहा है, जिनका काम तेजी से इनपुट की शुरूआत और आउटपुट के सत्यापन तक सीमित है।

उत्पादकता में वृद्धिकम लागत पर

हालाँकि, हमेशा औद्योगिक क्रांतियों का प्रभाव श्रम उत्पादकता में भारी वृद्धि करना रहा है, शुरू में विशेष रूप से प्राथमिक और माध्यमिक क्षेत्रों में। इससे शुरू में रोजगार की बड़ी समस्याएँ पैदा हुईं। जैसा कि ज्ञात है, 19वीं सदी की शुरुआत में मशीनों के साथ श्रमिकों के बढ़ते प्रतिस्थापन ने हिंसक लुडाइट विद्रोह को जन्म दिया, इसलिए पहले प्रसिद्ध (शाब्दिक अर्थ में: उनके अस्तित्व पर कोई निश्चित डेटा नहीं है) नेता नेड लुड को बुलाया गया, एक कार्यकर्ता जिसने 1768 की शुरुआत में विद्रोह शुरू कर दिया था, गुस्से में एक यांत्रिक करघा को नष्ट कर दिया था जिसने उसकी नौकरी छीन ली थी। अधिकांश आर्थिक इतिहासकार इस बात से सहमत हैं कि विरोध, जो अल्पावधि में समझ में आता था (हालांकि इसकी हिंसा के कारण उचित ठहराना मुश्किल था), मध्यम और दीर्घकालिक में ऐसा नहीं था। यदि वास्तव में यह सच है कि व्यक्तिगत उत्पादकता (एक कर्मचारी द्वारा एक घंटे में उत्पादित उत्पाद की मात्रा) में वृद्धि का मतलब है कि उत्पादन की समान मात्रा कम संख्या में श्रमिकों द्वारा प्राप्त की जा सकती है, तो यह भी सच है कि - उत्पादकता में इस वृद्धि के कारण ही - उत्पादन लागत में भारी कमी आई है; परिणामस्वरूप तैयार उत्पाद की मांग और भी अधिक बढ़ गई (यूनाइटेड किंगडम कपड़ों के उत्पादन में विश्व में अग्रणी बन गया), और बढ़ती मांग को पूरा करने के लिए कंपनियों को कई श्रमिकों को फिर से काम पर रखना पड़ा। यह सभी उत्पादक क्षेत्रों के लिए हुआ है: उदाहरण के लिए, कृषि में, 19वीं सदी की शुरुआत में अधिकांश कार्यबल दुनिया की लगभग एक अरब की आबादी के लिए पर्याप्त भोजन का उत्पादन करने में नियोजित था, जबकि आज श्रमिकों का एक मामूली (अधिकांश औद्योगिक देशों में, बहुत मामूली) प्रतिशत आठ अरब से अधिक लोगों के लिए प्रचुर मात्रा में भोजन पैदा करता है (भले ही, दुर्भाग्य से, खराब रूप से वितरित), जबकि अधिकांश श्रमिक द्वितीयक और सबसे ऊपर, तृतीयक क्षेत्रों में चले गए हैं।

अधिक सामान्यतः, विश्व स्तर पर, प्रति व्यक्ति आय अब (निरंतर मूल्यों पर) 1850 की तुलना में लगभग 10 गुना है।औसत इतालवी 1880 की तुलना में 15 गुना अधिक अमीर है. मैंविश्व जीडीपी पहली औद्योगिक क्रांति से पहले की तुलना में 250 गुना है।

उत्पादकता में यह वृद्धि, हालांकि, सभी औद्योगिक क्रांतियों के लिए समान गतिशीलता का पालन नहीं करती थी: वास्तव में, यदि पहले तीन के लिए प्रभाव अपेक्षाकृत तेज़ था, लेकिन (बहुत लगभग) रैखिक विकास के साथ, चौथे और पांचवें के लिए, मूर के नियम के लिए धन्यवाद, विकास (घातांकीय कानून के साथ: कंप्यूटिंग शक्ति हर 18-24 महीने में दोगुनी हो जाती है), पहले वर्षों में, बहुत कम मूल्यों से शुरू होकर, तेज़ थी, लेकिन 'विस्फोटक' नहीं थी जैसा कि इस अवधि में हो गया था आगे (आइए हम शतरंज के आविष्कारक के बारे में प्रसिद्ध परी कथा को याद करें)। यहां तक ​​कि 1987 में भी, रॉबर्ट सोलो (उसी वर्ष अर्थशास्त्र के लिए नोबेल पुरस्कार से सम्मानित) चुटकी ले सकते थे: "हम उत्पादकता डेटा को छोड़कर, हर जगह कंप्यूटर युग देखते हैं।" हालाँकि, अगले दशकों ने सब कुछ बदल दिया: जबकि पहली तीन औद्योगिक क्रांतियों की विशेषता वृहत-असंतोष थीगुणात्मक, तीसरे से चौथे तक का मार्ग, और - इससे भी अधिक - इस से पांचवें तक,हैवास्तव में पैमाने में एक स्थूल छलांग की विशेषता हैमात्रात्मकभंडारण और गणना क्षमताओं में। यह छलांग कितनी बड़ी है इसका अंदाज़ा लगाने के लिए, इस बात पर विचार करें कि, जबकि एक सामान्य घोंघे में लगभग 10 हजार न्यूरॉन्स होते हैं, एक इंसान के पास लगभग 100 अरब होते हैं: हम यह निष्कर्ष निकाल सकते हैं कि हम घोंघे की तुलना में 'केवल' 10 मिलियन गुना अधिक 'बुद्धिमान' हैं, जबकि पहले माइक्रोप्रोसेसर से लेकर वर्तमान माइक्रोप्रोसेसर तक गुणन कारक 1,000 मिलियन से अधिक है (और विकास फिलहाल रुकता नहीं दिख रहा है)।

सॉफ्ट स्किल्स का महत्व

इस दबाव के तहत हम यह विश्वास कर सकते हैं कि कई बौद्धिक गतिविधियाँ जो अब तक लगभग विशेष रूप से 'मानवीय' रही हैं, जल्द ही स्वचालित हो जाएंगी, जैसे कि केस लॉ अनुसंधान, कर रिटर्न का स्वचालित संकलन और विश्लेषण, उन्नत स्वचालित अनुवाद; यहां तक ​​कि लेखकों/निर्देशकों/विज्ञापनदाताओं की दुनिया में भी हम एआई सॉफ्टवेयर का अधिक से अधिक उपयोग देखते हैं। हम बात करते हैं "मानव-मशीन संकरण", इस अर्थ में कि प्रबंधकों और विश्लेषकों को एआई से निर्णय का समर्थन मिलेगा, सॉफ्टवेयर इंजीनियर केवल स्वचालित रूप से लिखे गए कोड की जांच और संयोजन करेंगे, और क्रिएटिव एआई सॉफ्टवेयर के लिए क्रूड (लेकिन जितना संभव हो उतना सरल) इनपुट प्रदान करने तक खुद को सीमित करने में सक्षम होंगे।

जहां पिछली क्रांतियों ने शारीरिक बल या गणना को स्वचालित कर दिया था, अब सोच का हिस्सा स्वचालित हो गया है, और यहां तक ​​​​कि विशेष और अच्छी तरह से भुगतान किए गए बौद्धिक कार्य भी संभावित रूप से बदले जा सकते हैं। किसके लिए सुरक्षा है (था?)स्थिति(योग्यताएं, मास्टर डिग्री, अनुभव) को एआई सिस्टम द्वारा समर्थित या पार किया जा सकता है। फिर मान आगे बढ़ जाएगाएआई का उपयोग करने की क्षमता(त्वरित इंजीनियरिंग, एल्गोरिथम पर्यवेक्षण), जबकिमानवीय सॉफ्ट कौशल महत्वपूर्ण बने रहेंगे: सहानुभूति, संबंध, प्रामाणिक रचनात्मकता। परियोजना प्रबंधकों के निरंतर, या यहां तक ​​कि बढ़ते उपयोग के बावजूद, पहले से ही आज इंजीनियरिंग कंपनियों में डिजाइनरों की मांग कम होती जा रही है।

कृत्रिम बुद्धिमत्ता से प्रेरित दुनिया में, यह जानना पर्याप्त नहीं है कि उपकरणों का उपयोग कैसे किया जाए:आपको यह समझने की आवश्यकता है कि कैसे बातचीत करनी हैउनके साथ और, सबसे ऊपर,जो (अभी भी) केवल एक इंसान ही हासिल कर सकता है. लेसॉफ्ट कौशललोगों और मशीनों के साथ बातचीत करना, एआई आउटपुट को सत्यापित करना, से बचना तेजी से महत्वपूर्ण होगापूर्वाग्रह, निर्णय लें। संचार क्षमता अधिक जटिल होगी, क्योंकि मानव और एआई टीमों के साथ मिलकर बातचीत करना आवश्यक होगा।

बेशक, आप सभी को एआई डेवलपर होने की आवश्यकता नहीं होगी। बल्कि ऐसे पेशेवर बनना जरूरी होगा जो इसका इस्तेमाल करना जानते हों, इसका मूल्यांकन करना जानते हों, इसका मार्गदर्शन करना जानते हों। अगले 20 वर्षों में सबसे लचीली और उपयोगी प्रोफ़ाइल संभवतः "हाइब्रिड विशेषज्ञ" की होगी: कोई ऐसा व्यक्ति जो एआई का उपयोग और पर्यवेक्षण करने की वास्तविक क्षमता के साथ किसी डोमेन (जैसे कानून, स्वास्थ्य सेवा, संचार) के गहन ज्ञान को जोड़ता है।

इस (अभी के लिए) नवीनतम औद्योगिक क्रांति का रोजगार पर क्या प्रभाव पड़ेगा? आज तक, जैसा कि देखा गया है, वृद्धि हुई हैउत्पादकताके विकास के लिए लगभग समय के पाबंद प्रतिरूप (कम से कम वैश्विक स्तर पर) के रूप में कार्य कियाउत्पादन, लेकिन क्या हम विश्वास कर सकते हैं (या, इससे भी अधिक, आशा है) कि यह वृद्धि अनिश्चित काल तक जारी रहेगी? सौभाग्य से, "अभौतिक" उत्पादन क्षेत्र, कम से कम औद्योगिक देशों में, भौतिक क्षेत्रों की तुलना में अधिक बढ़ रहे हैं, जिनके पर्यावरणीय प्रभाव (मुख्य रूप से जलवायु संबंधी) कम सहने योग्य हैं, लेकिन किसी भी मामले में - अब तक किए गए (स्पष्ट रूप से अपर्याप्त) प्रयासों के बावजूद - इनमें वृद्धि जारी है। जैसा कि डेविड कीलिंग ने उल्लेख किया है, न केवल वायुमंडल में CO2 की सांद्रता बढ़ रही है, बल्कि यह बढ़ती दरों पर जारी है: यदि 1960 के दशक में वार्षिक वृद्धि 0.7 पीपीएम थी, तो वर्तमान में यह वृद्धि प्रति वर्ष 2 पीपीएम से अधिक है। और फिर, केवल कुछ उदाहरण देने के लिए, "आभासी" सेवाओं या वित्तीय साधनों का उत्पादन वास्तव में कितना "सारहीन" है? पर्यटन न केवल होटल आतिथ्य से बना है, बल्कि हवाई यात्रा से भी बना है, और बिटकॉइन नेटवर्क प्रति वर्ष 90 से 164 बिलियन kWh के बीच खपत करता है, जो लगभग के बराबर है0.5%वैश्विक बिजली खपत का।

यदि वृद्धि हुई हैप्रोडक्शंसअगर हमें उत्पादक वास्तविकताओं की ओर बढ़ना है तो हम उत्पादकता में वृद्धि की पूरी तरह से भरपाई नहीं कर पाएंगेमात्रात्मक रूप सेस्थिर, भले हीगुणात्मक रूप सेहमेशा विकसित हो रही बेरोजगारी में नाटकीय वृद्धि से बचने का केवल एक ही तरीका है: काम के लिए समर्पित समय को कम करना। एक सदी पहले कीन्स ने "हमारे पोते-पोतियों के लिए आर्थिक संभावनाएं" विषय पर अपने भाषण में भविष्यवाणी की थी, हमारे युग के लिए, समान उत्पादन मात्रा के साथ, उत्पादकता में वृद्धि के कारण, काम के घंटों में पर्याप्त कमी (प्रति सप्ताह सिर्फ 15 घंटे तक) होगी। यह वास्तव में प्रति व्यक्ति सकल घरेलू उत्पाद में भारी वृद्धि थी जिसने इस भविष्यवाणी को विफल कर दिया, लेकिन पूरी तरह से नहीं। वास्तव में, यह याद रखना चाहिए कि, पिछले 150 वर्षों में, औद्योगिक देशों में, और इसलिए इटली में भी, काम के समय में वास्तव में प्रगतिशील कमी आई है, जो "औद्योगिक क्रांति की शुरुआत में असीमित थी, उन्नीसवीं सदी के अंत तक पहले सीमा बारह और फिर दस घंटे तक देखी गई, 1917 (रूसी क्रांति का वर्ष) के बाद दिन में आठ घंटे की विजय, अंततः शनिवार की सार्वजनिक छुट्टी की शुरूआत और पिछले कुछ वर्षों में भुगतान छुट्टियों में वृद्धि हुई। फिलहाल, तकनीकी और संगठनात्मक नवाचार द्वारा उत्पन्न उत्पादकता में भारी वृद्धि के बावजूद, पूरे पश्चिम में काम के घंटों की प्रवृत्ति भी बंद हो गई है और यहां तक कि उलट भी गई है: 1980 के दशक के बाद से, अनुबंध के घंटे स्थिर बने हुए हैं, जबकि वे वास्तव में बढ़ गए हैं, उदाहरण के लिए ओवरटाइम के उपयोग के साथ, हाल के वर्षों में, पेंशन आवश्यकताओं के प्रगतिशील स्थगन के कारण अनुबंध के घंटों में भी काफी वृद्धि हुई है" (क्राविओलाटी, 2014)।

शिक्षा की केन्द्रीयतामहत्वपूर्ण सोच के विकास में

वर्तमान में, वास्तव में, बेरोजगारी का स्तर स्थिर है, या यहां तक कि घट रहा है, भले ही नए रोजगार उच्च अनिश्चितता और कम लाभप्रदता वाले क्षेत्रों में तेजी से केंद्रित दिखाई देते हैं, प्रतिस्थापन के खतरे में नहीं हैं (केवल इस समय, जब तक - उदाहरण के लिए - ड्रोन सवारों और रोबोट देखभालकर्ताओं की जगह नहीं लेते)। लेकिन एआई में निवेश में उछाल के बावजूद रोजगार में गिरावट के संकेत हैं: दरअसल, अमेरिका में सॉफ्टवेयर डेवलपर्स की मांग 2020 और 2022 के बीच दोगुनी से अधिक हो गई, और फिर धीरे-धीरे लगभग कम हो गई।75%2022 और 2025 के बीच। ऐसा लगता है कि, उत्तरोत्तर, विशेष रूप से 'मानव' पेशेवर स्थान अनुसंधान और तकनीकी विकास के 'शानदार' नेतृत्व के अपेक्षाकृत कुछ पदों तक कम हो गए हैं, तेजी से करीब (औद्योगिक अनुसंधान से पता चलता है कि लगभग)85%बनाए गए एआई तकनीकी समाधानों में से दो साल के भीतर औद्योगिक उत्पाद बन गए), जबकि एआई अनुप्रयोगों के साथ उनके प्रतिस्थापन के कारण 'नियमित' डेवलपर्स की संख्या कम हो गई है।

एआई प्रतिभा में निवेश का पैमाना निश्चित रूप से प्रभावशाली है, जिसने कुछ बहुत प्रतिभाशाली युवा कंप्यूटर वैज्ञानिकों को अरबपति बना दिया है, और उन्हें 'सामान्य' शोधकर्ताओं से काफी दूर कर दिया है (पारिश्रमिक के दृष्टिकोण से)। एलेक्जेंडर वांग (स्केल एआई के एक बहुत ही युवा पूर्व सीईओ, जिसे उन्होंने स्नातक होने से पहले ही बनाया था) और नेट फ्रीडमैन के नेतृत्व में एक नए सुपरइंटेलिजेंस के विकास के उद्देश्य से मेटा सुपरइंटेलिजेंस लैब्स डिवीजन की स्थापना करने के जुकेमबर्ग के फैसले का हाल ही में शेयर बाजार में सकारात्मक मूल्यांकन किया गया था। प्रारंभिक निवेश दसियों अरबों डॉलर के क्रम में है, लेकिन नए कर्मचारियों की संख्या बहुत कम लगती है, कम से कम शीर्ष पदों पर: प्रारंभिक टीम में मल्टीमॉडल (पाठ, आवाज, छवि, वीडियो) में विशेषज्ञता वाले लगभग 50 विशिष्ट शोधकर्ता हैं।मेटा ने ऑफर के साथ ओपनएआई, डीपमाइंड और एंथ्रोपिक से कम से कम 11 शीर्ष शोधकर्ताओं की भर्ती की हैहस्ताक्षर बोनसशीर्ष प्रतिभाओं को $100 मिलियन तक का अभूतपूर्व पुरस्कार.

यह सब संस्थाओं (सरकारों) को स्थान देता हैसबसे पहले, बल्कि स्कूलों और विश्वविद्यालयों को भी) भारी समस्याओं का सामना करना पड़ रहा है, और सबसे ऊपर व्यापक जोखिम जैसे कि पहले से ही भारी सामाजिक और आर्थिक अंतराल में और वृद्धि, रोजगार उथल-पुथल, एआई (संज्ञानात्मक शोष) के लिए अत्यधिक प्रतिनिधिमंडल, डिजिटल बहिष्कार (बिना पहुंच या कौशल वाले लोगों को काट दिया जाएगा), और नैतिक और कानूनी अस्पष्टता (स्व-ड्राइविंग कार के संचालन के लिए कौन जिम्मेदार है, या - कम या ज्यादा डायस्टोपियन में, लेकिन संभव है, हमारे शहरों में गश्त पर 'रोबोकॉप' का भविष्य?)। इस भविष्य की तैयारी के लिए हमें एक ऐसी शिक्षा और अनुसंधान प्रणाली की आवश्यकता है जो महत्वपूर्ण, रचनात्मक और अनुकूली लोगों को शिक्षित करने में सक्षम हो, जो कि द्वारा लगाए गए परिवर्तनों के साथ तालमेल बिठा सके।उपयोग करेंईचीन, इन परिवर्तनों में विश्व नेता: यह एक बड़ी चुनौती है जिसका तुरंत सामना किया जाना चाहिए।