एआई और रोजगार पर अधिकतर चर्चाएँ एक सरल सवाल से शुरू होती हैं: एआई कौन-से काम कर सकता है?
यह महत्वपूर्ण सवाल है, लेकिन इससे यह अनुमान नहीं लगाया जा सकता कि कामगारों पर क्या असर पड़ेगा. कोई तकनीक किसी पेशे के कई काम कर सकती है, बिना उस पेशे को खत्म किए. इसके कई कारण हो सकते हैं. कुछ भूमिकाओं में इंसान जरूरी बने रह सकते हैं, क्योंकि ग्राहक उनसे बातचीत चाहते हैं, संस्थाएँ मानवीय जवाबदेही चाहती हैं या काम में शारीरिक उपस्थिति और विवेक की जरूरत होती है. या लागत घटने से माँग इतनी बढ़ सकती है कि एआई के कारण कामगारों की उत्पादकता बढ़ने के बावजूद उद्योग में रोजगार घटने के बजाय बढ़े.
OpenAI का एआई रोजगार परिवर्तन ढाँचा इन संभावनाओं पर सोचने का नया तरीका प्रस्तुत करता है. काम पर तकनीक के संभावित असर को नौकरी जाने का पूर्वानुमान मानने के बजाय, यह तीन सवाल पूछता है:
क्या एआई उस पेशे के काम का एक महत्वपूर्ण हिस्सा कर सकता है?
क्या काम करने, उसकी निगरानी करने या जिम्मेदारी लेने में इंसान की भूमिका अब भी केंद्रीय है?
अगर एआई सेवा की लागत घटाता है, तो क्या माँग इतनी बढ़ेगी कि बढ़ी हुई उत्पादकता का पूरा उपयोग हो सके?
अमेरिका की करीब 14.8 करोड़ नौकरियों वाले 921 पेशों पर लागू करने पर यह ढाँचा श्रम बाजार में बदलाव की अधिक विविध तस्वीर पेश करता है. करीब 18 प्रतिशत नौकरियों पर स्वचालन का खतरा अपेक्षाकृत अधिक है, 24 प्रतिशत का स्वरूप बदलने की संभावना है, 12 प्रतिशत एआई के साथ बढ़ सकती हैं और 46 प्रतिशत में तात्कालिक बदलाव कम दिखता है.
ये श्रेणियाँ यह भविष्यवाणी नहीं करतीं कि इतने प्रतिशत नौकरियाँ खत्म हो जाएँगी. ये बताती हैं कि अलग-अलग तरह के बदलाव पहले कहाँ उभर सकते हैं.
स्वचालन के अधिक खतरे वाली नौकरियाँ: इनमें आँकड़े दर्ज करने वाले लिपिक, फ़ोन पर विपणन करने वाले, प्रूफ़ संशोधक और बहीखाते या प्रशासन से जुड़ी कुछ भूमिकाएँ शामिल हो सकती हैं. इनका अधिकतर काम मानकीकृत जानकारी को संसाधित करना, जाँचना या संप्रेषित करना है. एआई ऐसे काम लगातार बेहतर कर रहा है, बिना किसी इंसान के सीधे अंतिम सेवा दिए. इन गतिविधियों की माँग शायद इतनी न बढ़े कि उत्पादकता बढ़ने से घटी श्रम की जरूरत की भरपाई हो सके.
इन नौकरियों की बारीकी से निगरानी जरूरी है, खासकर जहाँ रोजगार कुछ इलाकों में केंद्रित है या कामगारों के पास मिलती-जुलती भूमिकाएँ अपनाने के सीमित विकल्प हैं. लेकिन यहाँ भी तकनीकी क्षमता बढ़ने से नौकरियाँ अपने-आप या तुरंत खत्म नहीं हो जातीं. नियोक्ताओं को कार्यप्रवाह बदलने, मौजूदा प्रणालियों से एआई जोड़ने, त्रुटियों और नियामकीय जोखिमों का प्रबंधन करने और यह जाँचने की जरूरत होगी कि स्वचालन वाकई लोगों को काम पर रखने से सस्ता है या नहीं.
जिन नौकरियों का स्वरूप बदलेगा: दूसरे और बड़े समूह की नौकरियों के खत्म होने के बजाय उनका स्वरूप बदलने की संभावना है. वकील, लेखाकार, सॉफ़्टवेयर विकासकर्ता, वित्तीय विश्लेषक और शिक्षक इसके संभावित उदाहरण हैं. एआई अभी भी अनुबंधों का मसौदा बना सकता है, साक्ष्यों का सार दे सकता है, वित्तीय विश्लेषण तैयार कर सकता है, कोड लिख सकता है और पाठ्य सामग्री बना सकता है. लेकिन ग्राहकों और संस्थाओं को अब भी विवेक से काम लेने, निर्णयों की जिम्मेदारी उठाने, असामान्य मामले समझने और सहकर्मियों, छात्रों या ग्राहकों से संबंध बनाने के लिए लोगों की जरूरत है.
एआई की मदद से हर वकील अधिक दस्तावेज़ जाँच सकता है, हर विकासकर्ता अधिक कोड लिख सकता है या हर शिक्षक छात्रों की जरूरतों के अनुरूप अधिक सामग्री बना सकता है. इससे कुछ गतिविधियों में श्रम की जरूरत घट सकती है, लेकिन इन पेशों में मानवीय भूमिका स्पष्ट बनी रहती है. मुख्य सवाल यह है कि नौकरियों का स्वरूप कैसे बदलेगा: कौन-से काम एआई को सौंपे जाएँगे, कौन-से कामगारों के पास रहेंगे और क्या शुरुआती भूमिकाओं तथा करियर में आगे बढ़ने के रास्तों में सीखने के अवसर बने रहेंगे?
एआई के साथ बढ़ने वाली नौकरियाँ: ये वे नौकरियाँ हैं जहाँ एआई लागत इतनी घटा सकता है कि माँग बढ़ जाए. उदाहरणों में निजी शिक्षक, मानसिक स्वास्थ्य परामर्शदाता, व्यक्तिगत वित्तीय सलाहकार और कुछ स्वास्थ्यकर्मी शामिल हैं. फिलहाल कई लोगों के लिए ये सेवाएँ महँगी हैं या आसानी से उपलब्ध नहीं हैं. इन क्षेत्रों में अधिक उत्पादकता का मतलब जरूरी नहीं कि कम कामगार हो. निजी शिक्षण सस्ता होने पर अधिक परिवार यह सेवा ले सकते हैं. वित्तीय सलाह सस्ती होने से उन परिवारों को भी उनकी जरूरतों के अनुरूप मार्गदर्शन मिल सकता है जो अभी सलाहकार का खर्च नहीं उठा सकते. एआई की मदद से चिकित्सक मरीजों की आगे की जाँच और निरंतर देखभाल अधिक कर सकते हैं. अगर माँग पर्याप्त बढ़े, तो हर कामगार की उत्पादकता बढ़ने के बावजूद कुल रोजगार बढ़ सकता है.
कम तात्कालिक बदलाव वाली नौकरियाँ: इनमें कई ऐसे काम हैं जिनके मुख्य कार्य शारीरिक हैं और किसी खास जगह पर करने होते हैं, जैसे बिजली मिस्त्री, नलसाज, छत बनाने वाले, निर्माण मजदूर और भोजन सेवा के कई कर्मचारी. एआई समय-सारणी, लागत के अनुमान, प्रशिक्षण, भंडार प्रबंधन या ग्राहकों से संवाद में मदद कर सकता है, लेकिन अभी तार बिछा नहीं सकता, पाइप की मरम्मत नहीं कर सकता, छत बदल नहीं सकता या खाना बनाकर परोस नहीं सकता.
ये पेशे एआई से अछूते नहीं रहेंगे. इनके प्रशासनिक और प्रबंधकीय काम बदल सकते हैं, और रोबोट प्रौद्योगिकी में प्रगति से आगे चलकर स्वचालन का दायरा बढ़ सकता है. लेकिन फिलहाल इनके मुख्य काम पर भाषा-आधारित एआई का संभावित असर अपेक्षाकृत कम है, इसलिए निकट भविष्य में बड़े बदलाव की संभावना कम है.
एआई के शुरुआती प्रभाव पूरे पेशों के खत्म होने से पहले काम, कार्यप्रवाह और जरूरी कौशल में बदलाव के रूप में दिखने की संभावना है. दरअसल, अभी भी उन पेशों में एआई का वास्तविक उपयोग अधिक है जिन पर स्वचालन का खतरा अधिक माना गया है. सबसे अधिक जोखिम वाले पेशों में ChatGPT का उपयोग समूचे कार्यबल की तुलना में लगभग तीन गुना प्रचलित है.
फिर भी, बेरोजगारी में हालिया बदलाव तकनीक के संभावित असर से सीधे मेल नहीं खाते. 2024 की पहली तिमाही से कुछ कम प्रभावित पेशों में बेरोजगारी उन पेशों से अधिक बढ़ी है जिन्हें यह ढाँचा एआई से सबसे अधिक जोखिम वाला मानता है. हालाँकि, इससे यह साबित नहीं होता कि श्रम बाजार पर एआई का कोई असर नहीं पड़ रहा है. किसी पेशे में बेरोजगारी कई कारणों से प्रभावित होती है. कुछ बदलाव छँटनी के बजाय पहले भर्ती, शुरुआती अवसरों, वेतन या काम की संरचना में दिख सकते हैं.
एआई कामकाज के भविष्य को किसी एक अपरिहार्य दिशा में नहीं ले जाता. तकनीकी क्षमता मायने रखती है, लेकिन संस्थाएँ, उपभोक्ता माँग, कारोबारी निर्णय, नियमन और मानवीय भागीदारी का स्थायी महत्व भी उतने ही अहम हैं. इस शोधपत्र में प्रस्तावित परिवर्तन ढाँचा संकेत देता है कि अलग-अलग पेशों के लिए अलग-अलग नीतिगत हस्तक्षेप जरूरी होंगे.
स्वचालन के अधिक खतरे वाली नौकरियों के लिए शुरुआती चेतावनी प्रणालियाँ, अनुकूलन हेतु लक्षित सहायता और स्थानीय स्तर पर बनी परिवर्तन योजनाएँ जरूरी हो सकती हैं.
जिन नौकरियों का स्वरूप बदलने की संभावना है, उनके लिए प्रशिक्षण, पेशेवर मानक और कर्मचारी नियोजन नियम अद्यतन करने तथा मानवीय निगरानी की अपेक्षाएँ स्पष्ट करने की जरूरत हो सकती है.
बढ़ सकने वाली नौकरियों को ऐसी नीतियों से लाभ हो सकता है जो एआई अपनाने को बढ़ावा दें, पहुँच बढ़ाएँ और अधिक कामगारों को उस क्षेत्र में प्रवेश के लिए तैयार करें.
सभी श्रेणियों के लिए नीतिनिर्माताओं को वास्तविक समय में बेहतर जानकारी चाहिए. पारंपरिक श्रम आँकड़े मूल्यवान हैं, लेकिन अक्सर वे काम, नियोक्ताओं की अपेक्षाओं और तकनीक के उपयोग में बदलाव को समय पर दर्ज नहीं कर पाते. रोजगार के आँकड़ों को एआई की क्षमता और उसे वास्तव में अपनाए जाने के मापों से जोड़कर अधिक समयोचित तस्वीर मिल सकती है कि दबाव कहाँ बढ़ रहा है.
