ए.आई.-संचालित कार्यस्थल में मनुष्य कैसे महत्वपूर्ण भूमिका निभाते हैं: एमआईटी प्रोफेसर

जैसा ए.आई.-संचालित परिवर्तन कार्यस्थल में संख्या और दायरे में वृद्धि, रोजगार पर प्रौद्योगिकी के प्रभाव पर चिंता बढ़ रही है। तथापि, ये चिंताएँ यदि हम भविष्य में होने वाले परिवर्तनों के लिए तैयारी करें तो इसका समाधान किया जा सकता है। जबकि ए.आई. कई नौकरियाँ ख़त्म कर रहा है पारंपरिक रूप से मनुष्यों द्वारा भरा हुआ, इतिहास बताता है कि, लंबी अवधि में, यह अनगिनत नए रोजगार के अवसर पैदा करेगा। इसके अलावा, हालांकि एल्गोरिदम कई क्षेत्रों में लोगों से बेहतर प्रदर्शन करते हैं, लेकिन निकट भविष्य में कार्यस्थल में मानवीय क्षमताएं अपूरणीय रहेंगी।

नवप्रवर्तन की लहरें जो कार्यस्थल में अत्यधिक परिवर्तन लाती हैं, कोई नई बात नहीं हैं। उदाहरण के लिए, 1950 के दशक में कंटेनरीकरण की शुरूआत पर विचार करें। मानकीकृत स्टील बक्सों में माल परिवहन ने अंतर्राष्ट्रीय व्यापार में क्रांति ला दी। इसने माल की मैन्युअल लोडिंग और अनलोडिंग से जुड़ी कई नौकरियां भी खत्म कर दीं। हालाँकि, कंटेनरीकरण ने नए उद्योगों को भी जन्म दिया, जैसे कि मालवाहक कंटेनरों का निर्माण, रखरखाव और प्रबंधन, और प्रौद्योगिकी का विकास जो प्रत्येक इकाई को लोड करने के तरीके को अनुकूलित करता है और कंटेनरों के वैश्विक आंदोलन को ट्रैक करता है।

इसी तरह, ए.आई. नए प्रकार के उद्यम और रोजगार के अवसर पैदा होंगे जिनकी हम आज केवल कल्पना ही कर सकते हैं।

साथ ही, मनुष्य इन भविष्य के कार्यस्थलों का एक अभिन्न अंग होंगे। हालाँकि जब दोहराए जाने वाले कार्यों को करने, बड़ी मात्रा में डेटा को संसाधित करने और प्रमुख रुझानों और पैटर्न की पहचान करने की बात आती है तो एल्गोरिदम कहीं बेहतर होते हैं, लोग कई क्षेत्रों में उत्कृष्टता प्राप्त करना जारी रखेंगे। यहां कुछ उदाहरण दिए गए हैं:

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1) वास्तविक दुनिया का अनुभव

भौतिक दुनिया में जीवन भर का अनुभव लोगों को सामान्य और असामान्य स्थितियों के बीच परिवर्तन या विसंगतियों का पता लगाने की अनुमति देता है। उदाहरण के लिए, 2008 के वित्तीय संकट के दौरान, कंपनियाँ अपने आपूर्तिकर्ताओं के वित्तीय स्वास्थ्य को लेकर चिंतित थीं। कई कंपनियों ने आपूर्तिकर्ताओं से आर्थिक डेटा मांगा, लेकिन इन नंबरों में हेरफेर किया जा सकता था और आपूर्तिकर्ता की स्थितियों के बारे में केवल एक धीमा, कभी-कभार अद्यतन दृश्य प्रदान किया जा सकता था। डेटा को बढ़ाने के लिए, कंपनियों ने कंपनी की ओर से महत्वपूर्ण आपूर्तिकर्ताओं के भागों या सामग्रियों के उत्पादन की जांच करने के लिए लोगों को भेजा।

2) एक नैतिक परिप्रेक्ष्य

कई कार्य कार्यों में सिस्टम डिजाइनर या प्रबंधक की प्राथमिकताओं के आधार पर मूल्य निर्णय और व्यक्तिपरक तत्व शामिल होते हैं। हालाँकि, उद्देश्य, नैतिक समझ और प्राथमिकताएँ समय के साथ बदलती रहती हैं। जबकि मशीनें, यदि उचित रूप से प्रशिक्षित हों, बड़ी मात्रा में डेटा को छानने और कार्यों के लिए विकल्प प्रस्तुत करने में सक्षम हो सकती हैं, लोगों को उन मामलों में अंतिम निर्णय लेना होगा जहां निहितार्थ मायने रखते हैं। यह विशेष रूप से सच है जब संदर्भ बदलता है और निर्णय एक अलग वातावरण में किए जाने चाहिए। उदाहरण के लिए, किसी आपदा की प्रतिक्रिया को प्राथमिकता देते समय, क्या ग्राहकों, कर्मचारियों, आपूर्तिकर्ताओं, शेयरधारकों या समुदाय को प्राथमिकता दी जानी चाहिए? ईमानदार उत्तर यह है कि 'यह घटना की प्रकृति और संदर्भ पर निर्भर करता है', जिससे किसी मॉडल को प्रोग्राम करना या प्रशिक्षित करना मुश्किल हो जाता है।

3) अनुकूलनशीलता और समन्वय

असंरचित परिस्थितियों और वातावरण का सामना करने पर लोग रोबोट की तुलना में अधिक अनुकूलनीय होते हैं। रोबोटिक सॉफ़्टवेयर सिस्टम विशिष्ट कार्यों या डोमेन के लिए निर्मित और अनुकूलित किए जाते हैं। हालाँकि, परिवर्तन (व्यवधान, नया ज्ञान, नए उत्पाद, प्रतिस्पर्धियों के कार्य, आर्थिक चक्र, आदि) मशीन की उपयुक्तता को विवादास्पद बना सकते हैं, जिससे किसी व्यक्ति को कार्य संभालने की आवश्यकता होती है। साथ ही, सामाजिक नेटवर्क परिवर्तन को प्रबंधित करने के लिए नई कॉर्पोरेट संगठनात्मक संरचनाएँ बनाने में माहिर हैं। यह हाल के वर्षों में कई व्यवधानों के जवाब में हुआ है, जैसे कि जापान में 2011 का भूकंप और कोविड-19 महामारी।

4) एक अंतर्निर्मित रचनात्मक ड्राइव

जिस परिवर्तन के लिए अनुकूलन की आवश्यकता होती है, वह कई उपभोक्ता और प्रौद्योगिकी आपूर्ति श्रृंखलाओं में निर्मित होता है, जैसे कि फास्ट फैशन। ये तेजी से आगे बढ़ने वाली आपूर्ति शृंखलाएं निरंतर विभेदीकरण की खोज करती हैं जो किसी भी नए उत्पाद या सेवा की मांग को बढ़ा सकती हैं। लोग, मशीनें नहीं, सांस्कृतिक परिवेश का हिस्सा हैं जो रचनात्मकता को उत्तेजित करता है। साथ ही, मनुष्य रोजमर्रा की जिंदगी की अनिश्चितताओं को समझता है, और यह व्यावहारिक अनुभव नए उत्पादों और सेवाओं के लिए संभावनाएं पैदा करता है।

5) सहानुभूति और संचार

जबकि ए.आई. की बढ़ती संख्या। स्वास्थ्य देखभाल में अनुप्रयोगों का उपयोग किया जाता है, कंप्यूटर किसी मरीज का इलाज करते समय एक नर्स के लिए आवश्यक सहानुभूति नहीं दिखा सकता है। इसी तरह, एक मशीन किसी सेवाकर्मी की मुस्कान की जगह नहीं ले सकती, जैसे कि स्थानीय सुपरमार्केट में कैशियर। इसी तरह, दोनों पक्षों द्वारा एक-दूसरे को समझने, तालमेल विकसित करने और एक-दूसरे के दृष्टिकोण की सराहना किए बिना खरीद अनुबंध पर बातचीत नहीं हो सकती है।

भले ही इन गुणों की नकल करने वाले एल्गोरिदम तेजी से परिष्कृत होते जा रहे हैं, मशीन-जनित, अनुरूपित भावनाओं और सहानुभूति की पूर्ण स्वीकृति की कल्पना करना आसान नहीं है।

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6) सूक्ष्म जोखिम प्रबंधन

जबकि नियमों को विभिन्न संदर्भों के आधार पर प्रोग्राम किया जा सकता है, ऐसी स्थिति में सबसे उपयुक्त विकल्प जिसमें कंपनी को आगे का रास्ता चुनने की आवश्यकता होती है, नियमों द्वारा सुझाए गए विकल्प से भिन्न हो सकता है। उदाहरण के लिए, यदि कंपनी को संदेह है कि मंदी निकट है, तो वह उच्च-जोखिम/उच्च-इनाम वाले रास्ते के बजाय सुरक्षित कार्रवाई को प्राथमिकता दे सकती है। मनुष्य निर्णय लेते समय ऐसी बारीकियों को ध्यान में रखने का आदी है।

मानव और मशीन बुद्धि को संतुलित करना

ए.आई. के रूप में समाजों के लिए महत्वपूर्ण चुनौती प्रगति का अर्थ है ऐसे कार्यस्थलों का निर्माण कैसे किया जाए जो मनुष्यों और मशीनों को एक-दूसरे के साथ काम करने में सक्षम बनाएं-प्रतिस्पर्धा में नहीं।

इसे विभिन्न तरीकों से हासिल किया जा सकता है। उदाहरण के लिए, ए.आई.-आधारित मॉडल द्वारा विश्लेषण किया गया डेटा मानव निर्णय निर्माताओं को कार्रवाई के लिए भेजा जा सकता है। चिप निर्माता इंटेल अपने खरीद कार्यों में इस दृष्टिकोण का उपयोग करता है। यह ए.आई. सिस्टम ढेर सारा डेटा प्रदान करता है, जैसे आपूर्तिकर्ता प्रदर्शन रिपोर्ट, जो खरीद प्रबंधकों को सोर्सिंग निर्णय लेने में मदद करता है।

एक अन्य तरीका अधिकांश कार्यों को पूरा करने के लिए ए.आई.-इन्फ्यूज्ड ऑटोमेशन तकनीक को तैनात करना है। जब कोई मशीन विफल हो जाती है या यह नहीं पहचान पाता कि संदर्भ बदल गया है तो मनुष्य हस्तक्षेप करता है (उदाहरण के लिए, एक सिस्टम हैक हो गया है या एक महामारी फैल गई है, जिसके लिए संचालन के तरीके को बदलने की आवश्यकता है)। ऐसे परिवर्तन होने पर तेजी से आगे बढ़ने के लिए मानव कर्मचारियों के लचीलेपन की आवश्यकता होती है।

ए.आई. के उदय पर चिंताएँ वैध हैं, और प्रौद्योगिकी कार्य की दुनिया को बदल देगी। हालाँकि, यह अत्यंत महत्वपूर्ण है कि हम ए.आई. की क्षमता और रोजगार पर इसके प्रभाव के बारे में संतुलित दृष्टिकोण अपनाएँ।

डॉ. योसी शेफ़ी मैसाचुसेट्स इंस्टीट्यूट ऑफ टेक्नोलॉजी में इंजीनियरिंग सिस्टम के एलीशा ग्रे II प्रोफेसर और एमआईटी सेंटर फॉर ट्रांसपोर्टेशन एंड लॉजिस्टिक्स (एमआईटी सीटीएल) के निदेशक हैं। उनकी हालिया किताब है 'द मैजिक कन्वेयर बेल्ट: सप्लाई चेन, ए.आई., और काम का भविष्य।'