कैसे आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस व्यवसायों को बदल देगा | How Artificial Intelligence Will Transform Businesses in Hindi
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Listen to this articleआर्टिफिशियल इंटेलिजेंस पहले से ही यहां है। यह हर दिन व्यापार को कैसे प्रभावित कर रहा है?
- आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस का व्यवसायों में व्यापक उपयोग होता है, जिसमें नौकरी की प्रक्रियाओं को सुव्यवस्थित करना और व्यावसायिक डेटा एकत्र करना शामिल है।
- शोधकर्ता बिल्कुल निश्चित नहीं हैं कि व्यवसाय के भविष्य के लिए कृत्रिम बुद्धिमत्ता का क्या अर्थ है, विशेष रूप से क्योंकि यह ब्लू-कॉलर नौकरियों से संबंधित है।
- एआई से डिजिटल तकनीक को द्वि-आयामी स्क्रीन से बाहर निकालने और इसे किसी व्यक्ति के आसपास के त्रि-आयामी भौतिक वातावरण में लाने की उम्मीद है।
- यह लेख व्यवसाय के मालिकों और कर्मचारियों के लिए है जो यह समझना चाहते हैं कि कृत्रिम बुद्धिमत्ता का उपयोग व्यवसाय क्षेत्र को कैसे बदल देता है।
आप शायद दैनिक आधार पर आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) के साथ बातचीत करते हैं और आपको इसका एहसास भी नहीं होता है।
बहुत से लोग अभी भी एआई को साइंस-फिक्शन डायस्टोपिया के साथ जोड़ते हैं, लेकिन यह लक्षण वर्णन कम हो रहा है क्योंकि एआई विकसित होता है और हमारे दैनिक जीवन में अधिक सामान्य हो जाता है। आज, कृत्रिम बुद्धिमत्ता एक घरेलू नाम है – और कभी-कभी घरेलू उपस्थिति भी (हाय, एलेक्सा!)।
जबकि मुख्यधारा के समाज में एआई की स्वीकृति एक नई घटना है, यह कोई नई अवधारणा नहीं है। AI का आधुनिक क्षेत्र 1956 में अस्तित्व में आया, लेकिन AI सिस्टम को विकसित करने और इसे तकनीकी वास्तविकता बनाने की दिशा में महत्वपूर्ण प्रगति करने में दशकों का समय लगा।
व्यवसाय में, कृत्रिम बुद्धिमत्ता के व्यापक उपयोग हैं। वास्तव में, हम में से अधिकांश दैनिक आधार पर किसी न किसी रूप में एआई के साथ बातचीत करते हैं। सांसारिक से लेकर लुभावनी, कृत्रिम बुद्धिमत्ता पहले से ही हर उद्योग में लगभग हर व्यावसायिक प्रक्रिया को बाधित कर रही है। जैसे-जैसे एआई प्रौद्योगिकियां बढ़ती हैं, वे प्रतिस्पर्धा में बढ़त बनाए रखने के लिए अनिवार्य होती जा रही हैं।
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एआई क्या है?
यह जांचने से पहले कि एआई प्रौद्योगिकियां व्यवसाय की दुनिया को कैसे प्रभावित कर रही हैं, इस शब्द को परिभाषित करना महत्वपूर्ण है। “कृत्रिम बुद्धिमत्ता” एक व्यापक शब्द है जो किसी भी प्रकार के कंप्यूटर सॉफ़्टवेयर को संदर्भित करता है जो सीखने, योजना बनाने और समस्या-समाधान सहित मानवीय गतिविधियों में संलग्न है। विशिष्ट अनुप्रयोगों को “कृत्रिम बुद्धिमत्ता” कहना एक कार को “वाहन” कहने जैसा है – यह तकनीकी रूप से सही है, लेकिन इसमें किसी भी विवरण को शामिल नहीं किया गया है। यह समझने के लिए कि व्यवसाय में किस प्रकार का AI प्रमुख है, हमें और गहराई से जाना होगा।
यंत्र अधिगम
मशीन लर्निंग आज व्यावसायिक उद्देश्यों के लिए विकास में एआई के सबसे सामान्य प्रकारों में से एक है। मशीन लर्निंग का उपयोग मुख्य रूप से बड़ी मात्रा में डेटा को जल्दी से संसाधित करने के लिए किया जाता है। इस प्रकार के AI एल्गोरिदम हैं जो समय के साथ “सीखने” के लिए प्रकट होते हैं।
यदि आप मशीन-लर्निंग एल्गोरिथम को अधिक डेटा खिलाते हैं तो इसके मॉडलिंग में सुधार होना चाहिए। मशीन लर्निंग डेटा के विशाल भंडार – कनेक्टेड डिवाइसेस और इंटरनेट ऑफ थिंग्स द्वारा तेजी से कैप्चर किए गए – को मनुष्यों के लिए एक सुपाच्य संदर्भ में रखने के लिए उपयोगी है।
उदाहरण के लिए, यदि आप एक विनिर्माण संयंत्र का प्रबंधन करते हैं, तो संभव है कि आपकी मशीनरी नेटवर्क से जुड़ी हो। कनेक्टेड डिवाइस एक केंद्रीय स्थान पर कार्यक्षमता, उत्पादन और बहुत कुछ के बारे में डेटा की एक निरंतर स्ट्रीम खिलाते हैं। दुर्भाग्य से, यह मानव के लिए बहुत अधिक डेटा है जिसे कभी भी छान-बीन नहीं किया जा सकता है; और यहां तक कि अगर वे कर सकते हैं, तो वे संभवतः अधिकांश पैटर्न को याद करेंगे।
मशीन लर्निंग पैटर्न और विसंगतियों की पहचान करते हुए डेटा का तेजी से विश्लेषण कर सकता है। यदि निर्माण संयंत्र में कोई मशीन कम क्षमता पर काम कर रही है, तो मशीन-लर्निंग एल्गोरिदम इसे पकड़ सकता है और निर्णय लेने वालों को सूचित कर सकता है कि निवारक रखरखाव टीम को भेजने का समय आ गया है।
लेकिन मशीन लर्निंग भी अपेक्षाकृत व्यापक श्रेणी है। कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क के विकास – कृत्रिम बुद्धि “नोड्स” का एक परस्पर वेब – ने गहरी शिक्षा के रूप में जाना जाने वाला जन्म दिया है।
क्या तुम्हें पता था? मशीन लर्निंग डेटा के विशाल भंडार – कनेक्टेड डिवाइसेस और इंटरनेट ऑफ थिंग्स द्वारा तेजी से कैप्चर किए गए – को मनुष्यों के लिए एक सुपाच्य संदर्भ में डालने के लिए उपयोगी है।
ध्यान लगा के पढ़ना या सीखना
डीप लर्निंग मशीन लर्निंग का एक और अधिक विशिष्ट संस्करण है जो तंत्रिका नेटवर्क पर निर्भर करता है जिसे नॉनलाइनियर रीजनिंग के रूप में जाना जाता है। अधिक उन्नत कार्यों को करने के लिए गहन शिक्षण महत्वपूर्ण है – जैसे कि धोखाधड़ी का पता लगाना। यह एक साथ कई कारकों का विश्लेषण करके ऐसा कर सकता है।
उदाहरण के लिए, सेल्फ-ड्राइविंग कारों के काम करने के लिए, कई कारकों की पहचान की जानी चाहिए, उनका विश्लेषण किया जाना चाहिए और एक साथ प्रतिक्रिया दी जानी चाहिए। डीप लर्निंग एल्गोरिदम का उपयोग सेल्फ-ड्राइविंग कारों को उनके सेंसर द्वारा उठाई गई जानकारी को प्रासंगिक बनाने में मदद करने के लिए किया जाता है, जैसे कि अन्य वस्तुओं की दूरी, जिस गति से वे आगे बढ़ रहे हैं और 5-10 सेकंड में वे कहां होंगे। इस सारी जानकारी की गणना एक बार में की जाती है ताकि एक सेल्फ-ड्राइविंग कार को लेन बदलने के लिए निर्णय लेने में मदद मिल सके।
डीप लर्निंग का व्यवसाय में बहुत बड़ा वादा है और इसके अधिक बार उपयोग किए जाने की संभावना है। एक निश्चित मात्रा में डेटा कैप्चर हो जाने के बाद पुराने मशीन-लर्निंग एल्गोरिदम अपनी क्षमता में पठार करते हैं, लेकिन अधिक डेटा प्राप्त होने पर गहन शिक्षण मॉडल अपने प्रदर्शन में सुधार करना जारी रखते हैं। यह गहन शिक्षण मॉडल को अधिक मापनीय और विस्तृत बनाता है; आप यह भी कह सकते हैं कि गहन शिक्षण मॉडल अधिक स्वतंत्र हैं।
एआई और व्यापार आज
मानव बुद्धि और सरलता के प्रतिस्थापन के रूप में सेवा करने के बजाय, कृत्रिम बुद्धि को आम तौर पर एक सहायक उपकरण के रूप में देखा जाता है। हालांकि एआई के पास वर्तमान में वास्तविक दुनिया में सामान्य ज्ञान के कार्यों को पूरा करने में कठिन समय है , लेकिन यह मानव मस्तिष्क की तुलना में बहुत तेजी से डेटा के ट्रोव को संसाधित और विश्लेषण करने में माहिर है। आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस सॉफ्टवेयर तब क्रिया के संश्लेषित पाठ्यक्रमों के साथ वापस आ सकता है और उन्हें मानव उपयोगकर्ता के सामने प्रस्तुत कर सकता है। इस तरह, हम प्रत्येक क्रिया के संभावित परिणामों को दूर करने और निर्णय लेने की प्रक्रिया को कारगर बनाने के लिए AI का उपयोग कर सकते हैं।
मशीन-लर्निंग कंपनी स्पार्ककॉग्निशन के संस्थापक और सीईओ अमीर हुसैन ने कहा, “आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस सॉफ्टवेयर के दूसरे आगमन की तरह है।” “यह सॉफ्टवेयर का एक रूप है जो स्वयं निर्णय लेता है, जो प्रोग्रामर द्वारा पूर्वाभास नहीं की गई स्थितियों में भी कार्य करने में सक्षम है। पारंपरिक सॉफ्टवेयर के विपरीत आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस में निर्णय लेने की क्षमता का व्यापक अक्षांश होता है। ”
वे लक्षण एआई को कई उद्योगों में अत्यधिक मूल्यवान बनाते हैं – चाहे वह आगंतुकों और कर्मचारियों को कॉर्पोरेट परिसर के चारों ओर कुशलता से अपना रास्ता बनाने में मदद कर रहा हो, या एक पवन टरबाइन की निगरानी के रूप में जटिल कार्य कर रहा हो, यह भविष्यवाणी करने के लिए कि मरम्मत की आवश्यकता कब होगी।
एआई के सामान्य उपयोग
AI के कुछ सबसे मानक उपयोग मशीन लर्निंग, साइबर सुरक्षा, ग्राहक संबंध प्रबंधन, इंटरनेट खोज और व्यक्तिगत सहायक हैं।
यंत्र अधिगम
मशीन लर्निंग का उपयोग अक्सर उन सिस्टमों में किया जाता है जो बड़ी मात्रा में डेटा कैप्चर करते हैं। उदाहरण के लिए, स्मार्ट ऊर्जा प्रबंधन प्रणाली विभिन्न संपत्तियों से जुड़े सेंसर से डेटा एकत्र करती है। डेटा के भंडार को तब मशीन-लर्निंग एल्गोरिदम द्वारा संदर्भित किया जाता है और ऊर्जा के उपयोग और रखरखाव की मांगों को बेहतर ढंग से समझने के लिए आपकी कंपनी के निर्णय निर्माताओं को वितरित किया जाता है।
साइबर सुरक्षा
हुसैन ने कहा कि जब कंप्यूटर नेटवर्क सुरक्षा में छेद की तलाश करने की बात आती है तो आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस भी एक अनिवार्य सहयोगी है। मानो या न मानो, एआई सिस्टम डेटा इनपुट से पैटर्न की निगरानी करके साइबर हमले के साथ-साथ अन्य साइबर खतरों को भी पहचान सकता है। एक बार जब यह किसी खतरे का पता लगा लेता है, तो यह स्रोत खोजने और भविष्य के खतरे को रोकने में मदद करने के लिए आपके डेटा के माध्यम से बैकट्रैक कर सकता है। आंखों का वह अतिरिक्त सेट – एक जो एआई जितना ही मेहनती और निरंतर है – आपके बुनियादी ढांचे को संरक्षित करने में एक महान लाभ के रूप में काम करेगा।
हुसैन ने कहा, “पैमाने और बढ़ती जटिलता के कारण आपके पास इन समस्याओं को देखने के लिए पर्याप्त साइबर सुरक्षा विशेषज्ञ नहीं हो सकते हैं।” “आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस यहां भी बढ़ती भूमिका निभा रहा है।”
ग्राहक संबंध प्रबंधन
आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस ग्राहक संबंध प्रबंधन (सीआरएम) सिस्टम को भी बदल रहा है। सेल्सफोर्स और ज़ोहो जैसे सॉफ़्टवेयर प्रोग्रामों को वर्तमान और सटीक बने रहने के लिए भारी मानवीय हस्तक्षेप की आवश्यकता होती है। लेकिन जब आप इन प्लेटफार्मों पर एआई लागू करते हैं, तो एक सामान्य सीआरएम सिस्टम एक स्व-अपडेटिंग, ऑटो-करेक्टिंग सिस्टम में बदल जाता है जो आपके लिए आपके संबंध प्रबंधन के शीर्ष पर रहता है।
वित्तीय क्षेत्र में एआई ग्राहक संबंधों में कैसे मदद कर सकता है, इसका एक बड़ा उदाहरण प्रदर्शित किया गया है। डॉ. होसैन रहनामा, एआई कंसीयज कंपनी फ्लाईबिट्स के संस्थापक और सीईओ और मैसाचुसेट्स इंस्टीट्यूट ऑफ टेक्नोलॉजी में विजिटिंग प्रोफेसर, ने नियमित बैंकिंग कार्यों के साथ एआई को एकीकृत करने के लिए टीडी बैंक के साथ काम किया।
“इस तकनीक का उपयोग करते हुए, यदि आपके पास बैंक के पास बंधक है और यह 90 दिनों या उससे कम समय में नवीनीकरण के लिए है … रहनामा ने कहा। “यदि आप बिक्री के लिए एक संपत्ति देख रहे हैं और आप वहां 10 मिनट से अधिक समय बिताते हैं, तो यह आपको एक संभावित बंधक प्रस्ताव भेजेगा।
इंटरनेट और डेटा अनुसंधान
आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस लोगों के खोज व्यवहार में पैटर्न की पहचान करने के लिए बड़ी मात्रा में डेटा का उपयोग करता है और उन्हें उनकी परिस्थितियों के बारे में अधिक प्रासंगिक जानकारी प्रदान करता है। जैसे-जैसे लोग अपने उपकरणों का अधिक उपयोग करते हैं, और जैसे-जैसे एआई तकनीक और भी उन्नत होती जाती है, वैसे-वैसे उपयोगकर्ताओं के पास अधिक अनुकूलन योग्य अनुभव होगा। इसका मतलब आपके छोटे व्यवसायों के लिए दुनिया है, क्योंकि आपके पास बहुत विशिष्ट दर्शकों को लक्षित करने में आसान समय होगा।
रहनामा ने कहा, “हम अब यह उम्मीद नहीं कर रहे हैं कि उपयोगकर्ता लगातार एक खोज बॉक्स पर बने रहेंगे, जिसकी उन्हें आवश्यकता है।” “प्रतिमान बदल रहा है कि कैसे सही जानकारी सही उपयोगकर्ता को सही समय पर ढूंढती है।”
डिजिटल व्यक्तिगत सहायक
आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस केवल आपके ग्राहकों के लिए अधिक अनुकूलित अनुभव बनाने के लिए उपलब्ध नहीं है। यह आपकी कंपनी के अंदर से काम करने के तरीके को भी बदल सकता है। आपके ईमेल को प्रबंधित करने, अपने कैलेंडर को बनाए रखने और यहां तक कि प्रक्रियाओं को सुव्यवस्थित करने के लिए सिफारिशें प्रदान करने में मदद करने के लिए AI बॉट्स का उपयोग व्यक्तिगत सहायक के रूप में किया जा सकता है।
आप इन एआई सहायकों को उन ग्राहकों के सवालों के जवाब देने के लिए भी प्रोग्राम कर सकते हैं जो ऑनलाइन कॉल या चैट करते हैं। ये सभी छोटे कार्य हैं जो व्यवसाय को बढ़ाने के लिए रणनीतियों को लागू करने पर ध्यान केंद्रित करने के लिए आपको अतिरिक्त समय प्रदान करके एक बड़ा अंतर बनाते हैं।
मुख्य टेकअवे: मानव बुद्धि और सरलता के प्रतिस्थापन के रूप में सेवा करने के बजाय, कृत्रिम बुद्धि को आम तौर पर एक सहायक उपकरण के रूप में देखा जाता है। मनुष्य एआई का उपयोग संभावित परिणामों का पता लगाने और निर्णय लेने की प्रक्रिया को सुव्यवस्थित करने के लिए कर सकता है।
एआई का भविष्य
भविष्य में कृत्रिम बुद्धि का उपयोग कैसे किया जा सकता है? यह कहना मुश्किल है कि तकनीक कैसे विकसित होगी, लेकिन अधिकांश विशेषज्ञ देखते हैं कि कंप्यूटर के लिए “कॉमन्सेंस” कार्यों को संसाधित करना और भी आसान हो जाता है। यानी रोबोट रोजमर्रा की जिंदगी में बेहद उपयोगी हो जाएंगे।
क्यूरेशन ज़ोन के सीईओ और संस्थापक रसेल ग्लेनिस्टर ने कहा, “एआई ड्राइवर रहित कारों की तरह एक बार असंभव को संभव बनाने के लिए शुरू कर रहा है।” “चालक रहित कारें केवल प्रशिक्षण डेटा और तेज़ GPU तक पहुंच के कारण एक वास्तविकता हैं, जो दोनों प्रमुख प्रवर्तक हैं। चालक रहित कारों को प्रशिक्षित करने के लिए भारी मात्रा में सटीक डेटा की आवश्यकता होती है, और प्रशिक्षण शुरू करने के लिए गति महत्वपूर्ण है। पांच साल पहले, प्रोसेसर बहुत धीमे थे, लेकिन GPU के आने से यह सब संभव हो गया।
ग्लेनिस्टर ने कहा कि ग्राफिक प्रसंस्करण इकाइयां (जीपीयू) केवल तेज होने जा रही हैं, जिससे पूरे बोर्ड में कृत्रिम बुद्धिमत्ता सॉफ्टवेयर के अनुप्रयोगों में सुधार होगा।
“तेजी से प्रक्रियाएँ और बहुत सारे स्वच्छ डेटा AI की सफलता की कुंजी हैं,” उन्होंने कहा।
नारा लॉजिक्स के सह-संस्थापक और सीटीओ डॉ. नाथन विल्सन ने कहा कि वह एआई को डाइनिंग जैसी परिचित गतिविधियों में क्रांतिकारी बदलाव के कगार पर देखते हैं। विल्सन ने भविष्यवाणी की कि एआई का उपयोग एक रेस्तरां द्वारा यह तय करने के लिए किया जा सकता है कि उपस्थिति में मेहमानों के हितों के आधार पर कौन सा संगीत बजाया जाए। कृत्रिम बुद्धिमत्ता वॉलपेपर की उपस्थिति को भी बदल सकती है, जो इस बात पर आधारित है कि तकनीक भीड़ की सौंदर्य संबंधी प्राथमिकताओं का क्या अनुमान लगा सकती है।
यदि वह आपके लिए काफी दूर नहीं है, तो रहनामा ने भविष्यवाणी की कि एआई डिजिटल तकनीक को द्वि-आयामी, स्क्रीन-कैद रूप से बाहर ले जाएगा, जिसके लोग आदी हो गए हैं। इसके बजाय, वह देखता है कि प्राथमिक उपयोगकर्ता इंटरफ़ेस किसी व्यक्ति के आस-पास का भौतिक वातावरण बन जाएगा।
रहनामा ने कहा, “हमने हमेशा गेम खेलने या वेबपेज के साथ इंटरैक्ट करने या ई-बुक पढ़ने के लिए दो-आयामी डिस्प्ले पर भरोसा किया है।” “आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस और [इंटरनेट ऑफ थिंग्स] के संयोजन के साथ अब क्या होने जा रहा है कि डिस्प्ले मुख्य इंटरफ़ेस नहीं होगा – पर्यावरण होगा। आप लोगों को अपने आस-पास के अनुभवों को डिज़ाइन करते हुए देखेंगे, चाहे वह कनेक्टेड बिल्डिंग में हो या कनेक्टेड बोर्डरूम में। ये 3D अनुभव होंगे जिन्हें आप वास्तव में महसूस कर सकते हैं।”
क्या तुम्हें पता था? एआई को डिजिटल तकनीक को द्वि-आयामी स्क्रीन फॉर्म से बाहर निकालने और इसके बजाय किसी व्यक्ति के आस-पास का भौतिक वातावरण बनने की भविष्यवाणी की गई है।
कार्यकर्ता के लिए AI का क्या अर्थ है?
इन सभी नए एआई उपयोगों के साथ यह कठिन सवाल आता है कि क्या मशीनें इंसानों को काम से बाहर कर देंगी। जूरी अभी भी बाहर है: कुछ विशेषज्ञ इस बात से सख्ती से इनकार करते हैं कि एआई इतनी सारी नौकरियों को स्वचालित कर देगा कि लाखों लोग खुद को बेरोजगार पाते हैं, जबकि अन्य विशेषज्ञ इसे एक गंभीर समस्या के रूप में देखते हैं।
रहनामा ने कहा, “कार्यबल की संरचना बदल रही है , लेकिन मुझे नहीं लगता कि कृत्रिम बुद्धिमत्ता अनिवार्य रूप से नौकरियों की जगह ले रही है।” “यह हमें वास्तव में एक ज्ञान-आधारित अर्थव्यवस्था बनाने और जीवन के बेहतर स्वरूप के लिए बेहतर स्वचालन बनाने के लिए उत्तोलन की अनुमति देता है। यह थोड़ा सैद्धांतिक हो सकता है, लेकिन मुझे लगता है कि अगर आपको आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस और रोबोट के बारे में चिंता करने की ज़रूरत है, तो यह शायद एल्गोरिदम है जो सफेदपोश नौकरियों जैसे व्यापार विश्लेषकों, हेज फंड मैनेजरों और वकीलों की जगह ले रहा है।
हालांकि अभी भी इस बात पर कुछ बहस चल रही है कि कृत्रिम बुद्धिमत्ता के उदय से कार्यबल कैसे बदलेगा, विशेषज्ञ मानते हैं कि कुछ ऐसे रुझान हैं जिन्हें हम देखने की उम्मीद कर सकते हैं।
क्या एआई नौकरियां पैदा करेगा?
कुछ विशेषज्ञों का मानना है कि, जैसा कि एआई को कार्यबल में एकीकृत किया गया है, यह वास्तव में अधिक रोजगार पैदा करेगा – कम से कम अल्पावधि में।
विल्सन ने कहा कि एआई-आधारित प्रणालियों की ओर बदलाव से अर्थव्यवस्था में नौकरियों को जोड़ने की संभावना होगी जो संक्रमण की सुविधा प्रदान करती हैं।
उन्होंने कहा, “कृत्रिम बुद्धि नष्ट होने से अधिक धन पैदा करेगी,” उन्होंने कहा, “लेकिन इसे समान रूप से वितरित नहीं किया जाएगा, खासकर पहली बार में। परिवर्तनों को अचेतन रूप से महसूस किया जाएगा और प्रकट नहीं किया जाएगा। एक कर लेखाकार एक दिन गुलाबी पर्ची प्राप्त नहीं करेगा और उस रोबोट से नहीं मिलेगा जो अब उसकी मेज पर बैठने वाला है। बल्कि, अगली बार जब टैक्स अकाउंटेंट नौकरी के लिए आवेदन करेगा, तो उसे ढूंढना थोड़ा मुश्किल होगा।
विल्सन ने कहा कि उन्हें उम्मीद है कि कार्यस्थल में एआई लंबे समय तक चलने वाले वर्कफ़्लोज़ को खंडित कर देगा, जिससे उन वर्कफ़्लोज़ को एकीकृत करने के लिए कई मानवीय नौकरियां पैदा होंगी।
संक्रमण के बाद के बारे में क्या?
सबसे पहले और सबसे महत्वपूर्ण, यह एक ऐसा संक्रमण है जिसमें कार्यबल के विभिन्न क्षेत्रों में – यदि दशकों नहीं तो – वर्षों लगेंगे। इसलिए, इन अनुमानों की पहचान करना कठिन है, लेकिन हुसैन जैसे कुछ अन्य विशेषज्ञ चिंतित हैं कि एक बार एआई सर्वव्यापी हो जाने के बाद, वे अतिरिक्त नौकरियां (और जो पहले से मौजूद थीं) घटने लग सकती हैं।
इस वजह से, हुसैन ने कहा कि उन्हें आश्चर्य है कि लंबे समय में वे कार्यकर्ता कहां जाएंगे। “अतीत में, खेती से विनिर्माण से सेवाओं की ओर बढ़ने के अवसर थे। अब, वह बात नहीं है। क्यों? उद्योग पूरी तरह से रोबोटिक हो गया है, और हम देखते हैं कि स्वचालन आर्थिक रूप से अधिक मायने रखता है । ”
हुसैन ने उदाहरण के तौर पर सेल्फ-ड्राइविंग ट्रकों और एआई कंसीयज जैसे सिरी और कॉर्टाना की ओर इशारा करते हुए कहा कि जैसे-जैसे इन तकनीकों में सुधार होगा, व्यापक उपयोग अकेले अमेरिका में 8 मिलियन नौकरियों को समाप्त कर सकता है।
“जब ये सभी नौकरियां जाने लगती हैं, तो हमें यह पूछने की ज़रूरत है, ‘ऐसा क्या है जो हमें उत्पादक बनाता है? उत्पादकता का क्या अर्थ है?’” उसने जोड़ा। “अब हम बदलती वास्तविकता का सामना कर रहे हैं और समाज की अंतर्निहित धारणाओं पर सवाल उठा रहे हैं। हमें वास्तव में इस बारे में सोचना चाहिए और यह तय करना चाहिए कि हमें क्या उत्पादक बनाता है और समाज में लोगों का मूल्य क्या है। हमें यह बहस करने और इसे जल्दी करने की आवश्यकता है, क्योंकि तकनीक हमारा इंतजार नहीं करेगी। ”
अधिक विशिष्ट कौशल में बदलाव
जैसे-जैसे एआई कार्यबल का एक अधिक एकीकृत हिस्सा बन जाता है, यह संभावना नहीं है कि सभी मानव नौकरियां गायब हो जाएंगी। इसके बजाय, कई विशेषज्ञों ने भविष्यवाणी करना शुरू कर दिया है कि कार्यबल अधिक विशिष्ट हो जाएगा। इन भूमिकाओं के लिए अधिक मात्रा की आवश्यकता होगी जो स्वचालन (अभी तक) प्रदान नहीं कर सकता है – जैसे रचनात्मकता, समस्या-समाधान और गुणात्मक कौशल।
अनिवार्य रूप से, कार्यबल में लोगों की हमेशा आवश्यकता होने की संभावना है, लेकिन जैसे-जैसे तकनीक अधिक उन्नत होती जाती है, उनकी भूमिकाएँ बदल सकती हैं। विशिष्ट कौशल की मांग में बदलाव आएगा, और इनमें से कई नौकरियों के लिए अधिक उन्नत, तकनीकी कौशल सेट की आवश्यकता होगी।
एआई भविष्य है
चाहे गुलाबी हो या चट्टानी, भविष्य जल्दी आ रहा है, और कृत्रिम बुद्धि निश्चित रूप से इसका हिस्सा होगी। जैसे-जैसे यह तकनीक विकसित होगी, दुनिया में नए स्टार्टअप, कई व्यावसायिक अनुप्रयोग और उपभोक्ता उपयोग, कुछ नौकरियों का विस्थापन और पूरी तरह से नए का निर्माण होगा। इंटरनेट ऑफ थिंग्स के साथ-साथ आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस में अर्थव्यवस्था को नाटकीय रूप से फिर से बनाने की क्षमता है, लेकिन इसका सटीक प्रभाव देखा जाना बाकी है।
डेविड कॉट्रिस ने इस लेख में लेखन और रिपोर्टिंग में योगदान दिया। इस लेख के पिछले संस्करण के लिए स्रोत साक्षात्कार आयोजित किए गए थे।
