एआई की वैश्विक क्षमता: विकास और कार्यबल

स्टैनफोर्ड HAI इंडेक्स कृत्रिम बुद्धिमत्ता (Artificial Intelligence) में अभूतपूर्व प्रगति को दर्शाता है, जिसका विश्व स्तर पर समाजों पर गहरा प्रभाव पड़ता है, खासकर विकासशील क्षेत्रों (Global South) में। जैसे-जैसे हम इन जानकारियों में गहराई से उतरते हैं, हम यह महसूस करते हैं कि AI उद्योगों में क्रांति ला रहा है, नए अवसरों का सृजन कर रहा है और आर्थिक विस्तार कोबढ़ावा दे रहा है। AI द्वारा प्रस्तुत अवसर असाधारण हैं, और हम पर यह जिम्मेदारी है कि हम यह सुनिश्चित करें कि इसके लाभ सभी के लिए सुलभ हों।

लागत और बाधाओं में महत्वपूर्ण कमी

सबसे उल्लेखनीय परिवर्तनों में से एक AI मॉडल के उपयोग से जुड़ी लागतों में नाटकीय कमी है। GPT-3.5 के समकक्ष प्रदर्शन वाले AI मॉडल को क्वेरी करने की लागत काफी कम हो गई है। यह कमी केवल एक तकनीकी उपलब्धि नहीं है; यह व्यापक पहुंच का एक प्रवेश द्वार है। सीमित संसाधनों वाले क्षेत्रों में नवप्रवर्तक और उद्यमी अब शक्तिशाली उपकरणों का लाभ उठा सकते हैं जो कभी केवल दुनिया की सबसे बड़ी कंपनियों के लिए उपलब्ध थे, और उन्हें स्वास्थ्य सेवा, कृषि, शिक्षा और सार्वजनिक सेवा जैसे क्षेत्रों में स्थानीय चुनौतियों का समाधान करने के लिए लागू कर सकते हैं। AI प्रौद्योगिकी का यह लोकतंत्रीकरण व्यक्तियों और संगठनों को अपनी विशिष्ट आवश्यकताओं और संदर्भों के अनुरूप समाधानों को नया करने और विकसित करने का अधिकार देता है, जिससे आर्थिक विकास और सामाजिक प्रगति को बढ़ावा मिलता है।

AI मॉडल के उपयोग की कम लागत के दूरगामी निहितार्थ हैं। यह विकासशील देशों में छोटे व्यवसायों और स्टार्टअप्स को बड़ी, अधिक स्थापित कंपनियों के साथ प्रतिस्पर्धा करने की अनुमति देता है, जिससे नवाचार और उद्यमिता को बढ़ावा मिलता है। यह शोधकर्ताओं और शिक्षाविदों को AI प्रयोगों से जुड़ी निषेधात्मक लागतों के बिना अत्याधुनिक अनुसंधान करने में भी सक्षम बनाता है। इसके अलावा, यह कम सेवा वाले समुदायों में AI-संचालित समाधानों की तैनाती को सुगम बनाता है, महत्वपूर्ण जरूरतों को संबोधित करता है और कमजोर आबादी के लिए जीवन की गुणवत्ता में सुधार करता है।

प्रदर्शन असमानता को पाटना

खुले वजन (open-weight) और मालिकाना बंद वजन (closed-weight) वाले मॉडलों के बीच प्रदर्शन में अंतर काफी कम हो गया है। 2024 तक, खुले वजन वाले मॉडल अपने वाणिज्यिक समकक्षों को टक्कर देते हैं, जिससे पूरे पारिस्थितिकी तंत्र में प्रतिस्पर्धा और नवाचार को बढ़ावा मिलता है। साथ ही, शीर्ष फ्रंटियर मॉडलों के बीच प्रदर्शन अंतर भी कम हो गया है। छोटेमॉडल ऐसे परिणाम प्राप्त कर रहे हैं जिन्हें कभी बड़े पैमाने के सिस्टम के लिए विशिष्ट माना जाता था। उदाहरण के लिए, Microsoft का Phi-3-mini 142 गुना बड़े मॉडलों की तुलना में प्रदर्शन प्रदान करता है, जो सीमित संसाधनों वाले वातावरण की पहुंच के भीतर शक्तिशाली AI लाता है। प्रदर्शन में यह अभिसरण उन्नत AI क्षमताओं तक पहुंच को लोकतांत्रिक बनाता है, जिससे उपयोगकर्ताओं की एक विस्तृत श्रृंखला को उनकी कम्प्यूटेशनल संसाधनों की परवाह किए बिना, विविध अनुप्रयोगों के लिए AI का लाभ उठाने में सक्षम बनाता है।

खुले वजन वाले मॉडलों की बढ़ती क्षमताएं विशेष रूप से उन शोधकर्ताओं और डेवलपर्स के लिए महत्वपूर्ण हैं जो AI सिस्टम पर पारदर्शिता और नियंत्रण चाहते हैं। खुले वजन वाले मॉडल AI समुदाय में अधिक छानबीन और अनुकूलन को बढ़ावा देते हैं, जिससे नवाचार और सहयोग को बढ़ावा मिलता है। इसके अलावा, छोटे, अधिक कुशल मॉडलों की उपलब्धता एज उपकरणों (edge devices) पर AI की तैनाती को सक्षम बनाती है, जिससे वास्तविक समय प्रसंस्करण और क्लाउड इंफ्रास्ट्रक्चर पर निर्भरता कम होती है। इसके स्वायत्त वाहनों, रोबोटिक्स और IoT उपकरणों जैसे अनुप्रयोगों के लिए निहितार्थ हैं।

चल रही चुनौतियाँ: तर्क और डेटा सीमाएँ

उल्लेखनीय प्रगति के बावजूद, चुनौतियाँ बनी हुई हैं। AI सिस्टम अभी भी उच्च-क्रम के तर्क (higher-order reasoning), जैसे अंकगणित और रणनीतिक योजना (strategic planning) के साथ संघर्ष करते हैं, ऐसी क्षमताएं जो उन क्षेत्रों में महत्वपूर्ण हैं जहां विश्वसनीयता सर्वोपरि है। इन सीमाओं को दूर करने के लिए निरंतर अनुसंधान और जिम्मेदार अनुप्रयोग आवश्यक हैं। अधिक मजबूत और विश्वसनीय AI सिस्टम के विकास के लिए तर्क और समस्या-समाधान में इन मूलभूत चुनौतियों का समाधान करना आवश्यक है।

एक अन्य उभरती चिंता AI मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए उपयोग किए जाने वाले सार्वजनिक रूप से सुलभ डेटा की उपलब्धता में तेजी से कमी है। जैसे-जैसे वेबसाइटें डेटा स्क्रैपिंग (data scraping) को तेजी से प्रतिबंधित करती हैं, मॉडल के प्रदर्शन और सामान्यीकरण (generalizability) को नुकसान हो सकता है, खासकर उन संदर्भों में जहां लेबल वाले डेटासेट पहले से ही सीमित हैं। इस प्रवृत्ति के लिए डेटा-बाधित वातावरण के अनुरूप नई शिक्षण दृष्टिकोणों (learning approaches) के विकास की आवश्यकता हो सकती है। प्रभावी AI मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए उच्च गुणवत्ता वाला डेटा आवश्यक है, और डेटा एक्सेस पर बढ़ती प्रतिबंध AI की निरंतर प्रगति के लिए एक महत्वपूर्ण चुनौती है।

• तर्क सीमाएँ: उच्च-क्रम के तर्क, अंकगणित और रणनीतिक योजना के साथ AI के संघर्षों को और अधिक अनुसंधान और जिम्मेदार अनुप्रयोग की आवश्यकता है, खासकर विश्वसनीयता-महत्वपूर्ण क्षेत्रों में।
• डेटा की कमी: वेबसाइट प्रतिबंधों के कारण सार्वजनिक रूप से उपलब्ध प्रशिक्षण डेटा में गिरावट मॉडल के प्रदर्शन और सामान्यीकरण में बाधा डाल सकती है, जिससे डेटा-बाधित वातावरण के लिए नई शिक्षण दृष्टिकोणों की आवश्यकता होती है।

उत्पादकता और कार्यबल पर वास्तविक दुनिया का प्रभाव

सबसे रोमांचक विकासों में से एक मानव उत्पादकता पर AI का मूर्त प्रभाव है। अनुवर्ती अध्ययनों ने वास्तविक दुनिया के कार्यस्थल सेटिंग्स में विशेष रूप से प्रारंभिक निष्कर्षों की पुष्टि और विस्तार किया है। ये अध्ययन उत्पादकता बढ़ाने और काम की गुणवत्ता में सुधार करने के लिए AI की परिवर्तनकारी क्षमता का ठोस प्रमाण प्रदान करते हैं।

ऐसे ही एक अध्ययन में एक जेनरेटिव AI सहायक (generative AI assistant) का उपयोग करने वाले 5,000 से अधिक ग्राहक सहायता एजेंटों को ट्रैक किया गया। उपकरण ने उत्पादकता में 15% की वृद्धि की, जिसमें सबसे महत्वपूर्ण सुधार कम अनुभवी श्रमिकों और कुशल व्यापार श्रमिकों के बीच देखे गए, जिन्होंने अपने काम की गुणवत्ता में भी वृद्धि की। इसके अलावा, AI सहायता ने कर्मचारियों को नौकरी पर सीखने में मदद की, अंतरराष्ट्रीय एजेंटों के बीच अंग्रेजी की धाराप्रवाहतामें सुधार हुआ और यहां तक कि काम के माहौल में भी सुधार हुआ। AI के शामिल होने पर ग्राहक अधिक विनम्र और मुद्दों को बढ़ाने की संभावना कम थी। यह अध्ययन श्रमिकों को सशक्त बनाने, उनके कौशल में सुधार करने और अधिक सकारात्मक कार्य वातावरण बनाने के लिए AI की क्षमता को दर्शाता है।

इन निष्कर्षों के पूरक के रूप में, AI और उत्पादकता पर Microsoft की आंतरिक अनुसंधान पहल ने जेनरेटिव AI एकीकरण के सबसे बड़े ज्ञात यादृच्छिक नियंत्रित परीक्षण सहित एक दर्जन से अधिक कार्यस्थल अध्ययनों के परिणाम संकलित किए। Microsoft Copilot जैसे उपकरण पहले से ही श्रमिकों को विभिन्न भूमिकाओं और उद्योगों में कार्यों को अधिक कुशलता से पूरा करने में सक्षम बना रहे हैं। अनुसंधान इस बात पर जोर देता है कि AI का प्रभाव सबसे अधिक तब होता है जब उपकरणों को रणनीतिक रूप से अपनाया और एकीकृत किया जाता है, और यह क्षमता केवल तभी बढ़ेगी जब संगठन इन नई क्षमताओं का पूरा लाभ उठाने के लिए वर्कफ़्लो को फिर से कैलिब्रेट करेंगे। यह शोध कार्यस्थल में AI उपकरणों को तैनात करते समय रणनीतिक योजना और विचारशील एकीकरण के महत्व पर प्रकाश डालता है।

• उत्पादकता लाभ: AI सहायकों ने ग्राहक सहायता एजेंट की उत्पादकता में 15% की वृद्धि की, विशेष रूप से कम अनुभवी और कुशल व्यापार श्रमिकों को लाभान्वित किया, जबकि काम की गुणवत्ता और कर्मचारी कौशल में भी वृद्धि हुई।
• रणनीतिक एकीकरण: Microsoft का अनुसंधान विभिन्न भूमिकाओं और उद्योगों में उत्पादकता लाभ को अधिकतम करने के लिए रणनीतिक AI उपकरण अपनाने और वर्कफ़्लो पुन: अंशांकन के महत्व पर जोर देता है।

कंप्यूटर विज्ञान शिक्षा तक पहुंच का विस्तार

जैसे-जैसे AI दैनिक जीवन में तेजी से एकीकृत होता जा रहा है, कंप्यूटर विज्ञान शिक्षा पहले से कहीं अधिक आवश्यक है। उत्साहजनक रूप से, दो-तिहाई देश अब K-12 CS शिक्षा प्रदान करते हैं या प्रदान करने की योजना बना रहे हैं, यह आंकड़ा 2019 के बाद से दोगुना हो गया है। अफ्रीकी और लैटिन अमेरिकी देशों ने पहुंच का विस्तार करने में कुछ सबसे महत्वपूर्ण प्रगति की है। हालांकि, इस प्रगति के लाभ अभी तक सार्वभौमिक नहीं हैं। अफ्रीका भर में कई छात्रों के पास अभी भी बुनियादी अवसंरचना अंतराल के कारण कंप्यूटर विज्ञान शिक्षा तक पहुंच नहीं है, जिसमें स्कूलों में बिजली की कमी भी शामिल है। इस डिजिटल विभाजन को पाटना अगली पीढ़ी को न केवल AI का उपयोग करने के लिए बल्कि इसे आकार देने के लिए तैयार करने के लिए आवश्यक है। कंप्यूटर विज्ञान शिक्षा का विस्तार यह सुनिश्चित करने के लिए महत्वपूर्ण है कि व्यक्तियों के पास AI-संचालित अर्थव्यवस्था में भाग लेने और जिम्मेदार और नैतिक AI सिस्टम के विकास में योगदान करने के लिए आवश्यक कौशल और ज्ञान है।

दुनिया के कई हिस्सों में कंप्यूटर विज्ञान शिक्षा तक पहुंच की कमी असमानताओं को जारी रखती है और व्यक्तियों के लिए डिजिटल अर्थव्यवस्था में भाग लेने के अवसरों को सीमित करती है। इस डिजिटल विभाजन को संबोधित करने के लिए बुनियादी ढांचे में निवेश करने, शिक्षक प्रशिक्षण प्रदान करने और सांस्कृतिक रूप से प्रासंगिक पाठ्यक्रम विकसित करने के लिए एक ठोस प्रयास की आवश्यकता है। कंप्यूटर विज्ञान शिक्षा तक पहुंच का विस्तार करके, हम व्यक्तियों को AI क्षेत्र में रचनाकार और नवप्रवर्तक बनने के लिए सशक्त बना सकते हैं, न कि केवल AI प्रौद्योगिकी के निष्क्रिय उपभोक्ता।

• वैश्विक विस्तार: दो-तिहाई देश अब K-12 कंप्यूटर विज्ञान शिक्षा प्रदान करते हैं या प्रदान करने की योजना बना रहे हैं, 2019 के बाद से यह आंकड़ा दोगुना हो गया है, जिसमें अफ्रीका और लैटिन अमेरिका में महत्वपूर्ण प्रगति हुई है।
• डिजिटल विभाजन: कई अफ्रीकी छात्रों के पास अभी भी बुनियादी ढांचे के अंतराल के कारण कंप्यूटर विज्ञान शिक्षा तक पहुंच नहीं है, जिससे अगली पीढ़ी को AI को आकार देने के लिए तैयार करने के लिए डिजिटल विभाजन को पाटने की आवश्यकता पर जोर दिया गया है।

AI के युग में साझा जिम्मेदारी

AI में प्रगति उत्पादकता में सुधार करने, वास्तविक दुनिया की चुनौतियों का सामना करने और आर्थिक विकास को प्रोत्साहित करने का एक उल्लेखनीय अवसर प्रस्तुत करती है। हालांकि, इस क्षमता को साकार करने के लिए मजबूत बुनियादी ढांचे, उच्च गुणवत्ता वाली शिक्षा और AI प्रौद्योगिकियों की जिम्मेदारी से तैनाती में चल रहे निवेश की आवश्यकता है। यह अनिवार्य है कि हम AI सिस्टम के विकास और तैनाती में नैतिक विचारों, निष्पक्षता और पारदर्शिता को प्राथमिकता दें।

AI की परिवर्तनकारी क्षमता का पूरी तरह से लाभ उठाने के लिए, हमें श्रमिकों को अपनी नौकरियों में AI को प्रभावी ढंग से लागू करने के लिए नए कौशल और उपकरण प्राप्त करने में समर्थन करने को प्राथमिकता देनी चाहिए। AI कौशल में निवेश करने वाले राष्ट्र और व्यवसाय नवाचार को बढ़ावा देंगे और अधिक लोगों के लिए सार्थक करियर बनाने के लिए दरवाजे खोलेंगे जो एक मजबूत अर्थव्यवस्था में योगदान करते हैं। उद्देश्य स्पष्ट है: तकनीकी सफलताओं को पैमाने पर व्यावहारिक प्रभाव में बदलना। शिक्षा और प्रशिक्षण में निवेश करके, हम यह सुनिश्चित कर सकते हैं कि व्यक्तियों के पास AI-संचालित अर्थव्यवस्था में फलने-फूलने और अभिनव समाधानों के विकास में योगदान करने के लिए आवश्यक कौशल हैं जो समग्र रूप से समाज को लाभान्वित करते हैं।

AI के जिम्मेदार विकास और तैनाती के लिए सरकारों, व्यवसायों, शोधकर्ताओं और नागरिक समाज संगठनों को शामिल करने वाले एक सहयोगात्मक प्रयास की आवश्यकता है। साथ मिलकर काम करके, हम यह सुनिश्चित कर सकते हैं कि AI का उपयोग वैश्विक चुनौतियों का सामना करने, आर्थिक विकास को बढ़ावा देने और सभी के लिए जीवन की गुणवत्ता में सुधार करने के लिए किया जाता है। यह आवश्यक है कि हम AI सिस्टम के विकास और तैनाती में नैतिक विचारों, निष्पक्षता और पारदर्शिता को प्राथमिकता दें ताकि यह सुनिश्चित हो सके कि उनका उपयोग इस तरह से किया जाए जो समग्र रूप से समाज को लाभान्वित करे।