औद्योगिक क्रांति की शुरुआत के बाद से, प्रौद्योगिकी ने मानव उत्पादकता, आर्थिक विकास और रोजगार सृजन को सक्षम करने में एक महत्वपूर्ण भूमिका निभाई है। 1890 में इलेक्ट्रिक मोटर और 1981 में पर्सनल कंप्यूटर जैसी तकनीकों के आविष्कारों के कारण क्रमशः 1920 और 2000 के दशक की शुरुआत में उत्पादकता में उल्लेखनीय उछाल आया। इस प्रकार के क्रांतिकारी विकास समाजों को आगे बढ़ाते हैं। A हाल ही में गोल्डमैन सैक्स का अध्ययन पाया कि आज 60% श्रमिक ऐसे व्यवसायों में कार्यरत हैं जो 1940 में मौजूद नहीं थे, जिसका अर्थ है कि WW2 के अंत के बाद से 85% से अधिक नौकरी में वृद्धि प्रौद्योगिकी-संचालित है। जब हम प्रौद्योगिकी का कुशलता से लाभ उठाते हैं, तो हम खुद को उत्पादकता की एक नई सीमा तक ले जाते हैं।
आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस अगली इलेक्ट्रिक मोटर है, अगला पर्सनल कंप्यूटर है। और इससे पहले आई तकनीकों की तरह, AI अगले उत्पादकता बूम का चालक होगा। हालांकि, इस उछाल का भाग्य अलग होगा — यह उन नई सामाजिक और आर्थिक स्थितियों को प्रतिबिंबित करेगा जिनका हम अगले 20 वर्षों में सामना कर रहे हैं। आज का दिन 20वीं और 21वीं सदी के मोड़ के विपरीत है। आज, समाज जनसंख्या की बढ़ती उम्र, प्रजनन दर में कमी और उत्पादकता में गिरावट जैसी चुनौतियों का सामना कर रहा है। मानव आर्थिक उत्पादन को बनाए रखने के लिए रैखिक प्रति व्यक्ति उत्पादकता विस्तार पर्याप्त नहीं होगा, हमें अपनी उत्पादकता में तेजी से वृद्धि करने की आवश्यकता होगी। इस नई दुनिया में, यह स्पष्ट हो गया है कि AI एक वृद्धिशील नवाचार नहीं है; बल्कि, यह एक मूलभूत नवाचार है जिसे मानवता को तेज़ी से अपनाने की ज़रूरत है, अगर हम अगले 20 वर्षों में संभावित आर्थिक टकराव की राह पर काबू पाना चाहते हैं।
आबादी बड़ी हो रही है और कम उत्पादक हो रही है
आर्थिक विकास हमेशा दो प्रमुख कारकों से प्रेरित रहा है: जनसंख्या बढ़ती है (जिससे श्रम की आपूर्ति बढ़ती है) और प्रति व्यक्ति उत्पादकता में वृद्धि होती है। बचपन और वृद्धावस्था के दौरान हम शुद्ध उपभोक्ता होते हैं — हमें अपने श्रम से जितना उत्पादन करने में सक्षम होते हैं, उससे कहीं अधिक की आवश्यकता होती है, इसलिए हम अपनी देखभाल के लिए दूसरों पर भरोसा करते हैं। बचपन और बुढ़ापे में उपभोग और उत्पादन के बीच का अंतर आंशिक रूप से बचत से, बल्कि बड़े पैमाने पर अंतर-पीढ़ीगत अंतरणों से भी पूरा होता है। प्रजनन दर में परिवर्तन इन अंतर-पीढ़ीगत आर्थिक निर्भरताओं के नाजुक संतुलन को बाधित करता है। प्रजनन दर में गिरावट से जनसंख्या की उम्र बढ़ने लगती है इस आर्थिक फीडबैक लूप के माध्यम से। सदियों से, हमें इस बारे में कभी नहीं सोचना पड़ा — वैश्विक आबादी विस्फोटक रूप से बढ़ रही है, कई बार तो बहुत तेज़ी से भी। लेकिन अब, हम खुद को एक अलग स्थिति का सामना करते हुए पाते हैं: जब हमारी आबादी कम होने लगती है तो क्या होता है? 2012 में, संयुक्त राष्ट्र की एक रिपोर्ट पाया कि दुनिया का 48% उन देशों में रहता है जहाँ TFR (कुल प्रजनन दर) प्रतिस्थापन से कम है (~2.1 जन्म प्रति महिला)।
बदलती जनसंख्या संरचनाएं न केवल हमारे समुदायों की सामाजिक संरचनाओं के लिए, बल्कि हमारी आर्थिक गतिविधियों के ताने-बाने के लिए भी सीधा खतरा पैदा करती हैं। सकल उत्पादकता सीधे तौर पर दी गई प्रणाली में मजदूरों की संख्या से जुड़ी होती है — अधिक श्रमिक अधिक उत्पादन के बराबर होते हैं। जैसे-जैसे वैश्विक जनसंख्या बढ़ती जा रही है, हमारी मौजूदा आर्थिक विकास दर को बनाए रखने (विस्तार करने की तो बात ही छोड़िए) के लिए उत्पादकता में प्रति व्यक्ति वृद्धि आवश्यक हो गई है।
एक ही समय में जब आबादी कम हो रही है, प्रति श्रमिक उत्पादकता की गिरती दर के कारण शुद्ध उत्पादन की समस्याएं और बढ़ जाती हैं। NPR के अनुसार, 2022 के अंत में अमेरिका की उत्पादकता 4.1% कम थी वार्षिक आधार पर, 1948 में सरकार द्वारा इस संख्या पर नज़र रखने के बाद से सबसे महत्वपूर्ण गिरावट आई है। बढ़ती उम्र की आबादी, उस आबादी को बदलने की तेज़ी से घटती क्षमता और उत्पादकता में गिरावट के कारण, इस अंतर को भरने के लिए हमें सिर्फ़ तकनीकी छलांग लगाने की ज़रूरत नहीं है — हम इस पर अत्यधिक निर्भर हैं। अगर हम सकारात्मक आर्थिक विकास के साथ भविष्य में जीने की ख्वाहिश रखते हैं, तो हमें हर किसी को तेजी से अधिक उत्पादक बनाने के लिए — और तेज़ AI का लाभ उठाने का एक तरीका खोजना होगा।
उत्पादकता में घातीय एआई-संचालित वृद्धि की संभावना
एक प्रमुख अमेरिकी अर्थशास्त्री रॉबर्ट सोलो ने 1950 के दशक में जीवन की गुणवत्ता में सुधार के लिए प्रौद्योगिकी का उपयोग करने की आर्थिक संभावना को साबित किया। सोलो से पहले के आर्थिक मॉडलों में (इसका एक प्रसिद्ध उदाहरण है माल्थस और उनके निराशाजनक निष्कर्ष), अर्थशास्त्रियों का मानना था कि समाज के लिए उत्पादन का एक सीमित स्तर था और मानवता इस निर्धारित आउटपुट को हमेशा के लिए पूरा करने के लिए संघर्ष करने के लिए तैयार थी। हम बस इस एक सेट आउटपुट कर्व के साथ हमेशा के लिए आगे बढ़ते हैं, जब जनसंख्या सिकुड़ती है तो थोड़ा बेहतर करते हैं और जब जनसंख्या बढ़ती है तो थोड़ा और बुरा करते हैं। सोलो ने पाया कि वास्तव में, हम आउटपुट को तकनीक के एक फंक्शन के रूप में देख सकते हैं। नई तकनीकों को विकसित करके, हम पूरे आउटपुट कर्व को ऊपर की ओर शिफ्ट कर सकते हैं। सबसे अच्छी बात यह है कि सोलो के अनुसार, टेक्नोलॉजी में नवाचार हर किसी के जीवन स्तर को बढ़ाते हैं। उनका तर्क है कि हमारे भविष्य को सुरक्षित और बेहतर बनाने के लिए प्रौद्योगिकी हमारी सबसे बड़ी उम्मीद है। हमारे लिए सौभाग्य की बात है कि हमारे पास वह तकनीक है: आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस।
एआई अब और नहीं आ रहा है - यह पहले से ही यहां है। चूंकि चैटजीपीटी नवंबर 2022 में आम जनता के लिए रिलीज होने के बाद से ही सर्वव्यापकता में बदल गया है, इसलिए हमने विस्मय में देखा है क्योंकि इसने हमारी संभावनाओं के परिदृश्य को बदल दिया है। यदि गोल्डमैन सैक्स से निकलने वाले मौजूदा अनुमान सही हैं, तो AI अंततः हो सकता है वार्षिक वैश्विक जीडीपी में 7% की वृद्धि, जो खरबों डॉलर की नई आर्थिक गतिविधियों का प्रतिनिधित्व करता है। जेनरेटिव एआई अकेले इन दोनों को जोड़ सकता है $2.6—4.4 ट्रिलियन। यह कैसे होता है? ऐसे तीन प्रमुख तरीके हैं जिनके माध्यम से जनरेटिव AI आउटपुट क्षमता को बढ़ा सकता है: AI आसानी से अधिक उत्पादक होगा, ऐसे व्यवसायों में काम करने वाले जो आंशिक रूप से AI स्वचालन के संपर्क में हैं, अपनी कुछ मुक्त क्षमता को वैकल्पिक उत्पादक गतिविधियों के लिए लागू करेंगे, और जो श्रमिक AI द्वारा विस्थापित हो गए हैं, वे अपस्किलिंग के माध्यम से फिर से नियोजित हो जाएंगे।
इस सिद्धांत का समर्थन करने के लिए बहुत सारी ऐतिहासिक समानताएं हैं। इंटरनेट बूम के बाद, UX डिज़ाइनर, सोशल मीडिया मार्केटिंग पेशेवर और सॉफ़्टवेयर डेवलपर जैसे नए व्यवसाय सामने आए। इन नौकरियों ने न केवल कुल आय बढ़ाई, बल्कि उन्होंने अप्रत्यक्ष रूप से विभिन्न उद्योगों (यानी, खुदरा, खाद्य सेवा, और स्वास्थ्य सेवा श्रमिकों) में सेवा कर्मचारियों की मांग में भी वृद्धि की। इसी तरह, जब हेनरी फोर्ड ने 1913 में असेंबली लाइन शुरू की, तो उन्होंने समय की बचत की और विशेषज्ञता बढ़ाने की अनुमति देकर गुणवत्ता में सुधार किया। लेकिन नई तकनीक ने न केवल उनकी मदद की - उन्होंने उत्पादन का विस्तार किया और एक विशाल श्रम शक्ति को रोजगार दिया (52,000 लोग मजबूत!) कर्मचारियों को प्रसिद्ध रूप से भुगतान करते हुए $5 प्रति दिन ऐसे समय में काम करना जब चालू दर $2.25 के आसपास थी। हम देखते हैं कि उनके कारखानों में प्रौद्योगिकी में सुधार करने से कुल आउटपुट कर्व ऊपर चला गया — अधिक तकनीक के साथ, और अधिक उत्पादन किया गया। नई तकनीकें समय के साथ जीवन की गुणवत्ता, मजदूरी और उपलब्ध अवसरों की संख्या में वृद्धि करती हैं।
AI के साथ भविष्य की कल्पना करना
पचास साल पहले, पेशेवर श्रेणी के कैमरों से लैस स्मार्टफोन की कल्पना करना, इंटरनेट पर सभी सूचनाओं तक पहुंच और पीले पन्नों की संपूर्ण सामग्री की कल्पना करना एक रचनात्मक उपलब्धि होती। अब, संपर्क सूची जैसी कोई चीज़ सिर्फ़ एक मानक विशेषता नहीं है - यह एक गहन पैदल यात्री लॉजिस्टिक टूल है। यह तकनीक अब हमारे रोजमर्रा के जीवन में अंतर्निहित है।
हम उसी तरह से AI को गर्म करना शुरू कर रहे हैं। ChatGPT ने दिमाग को झकझोर देने वाला देखा 100 मिलियन यूज़र रिलीज़ होने के ठीक दो महीने बाद (इस मील के पत्थर को TikTok तक पहुंचने में नौ महीने लगे और Instagram के लिए दो साल लग गए)। वेबसाइट अच्छी तरह से आगे बढ़ रही है शब्दशः (“मुझे बहुत जल्दी ChatGPT करने दें”), Google और Photoshop जैसी अन्य व्यापक तकनीकों की श्रेणी में शामिल हो रहा है। यह अच्छे कारण के लिए है — यह एक उपयोगी टूल है! जनरेटिव एआई श्रम उत्पादकता को काफी हद तक बढ़ा सकता है। मैकिन्से ने श्रम उत्पादकता में वृद्धि की परियोजनाएँ बनाई हैं 0.1 से 0.6 प्रतिशत वर्ष 2040 के माध्यम से प्रतिवर्ष, प्रौद्योगिकी अपनाने की दर और अन्य गतिविधियों में श्रमिकों के समय की पुन: तैनाती के आधार पर। लेकिन ChatGPT और अन्य AI प्लग-इन सिर्फ हिमशैल का सिरा हैं। हम जनरेटिव AI के साथ सह-पायलट की ओर बढ़ रहे हैं, लेकिन भविष्य ऑटो-पायलट AI के साथ है। एक ऐसी दुनिया की कल्पना करें जहां AI सिर्फ वही नहीं करता जो आपको करने की ज़रूरत है - यह वास्तव में यह अनुमान लगाता है कि आपके लिए इसकी क्या ज़रूरत है। अपॉइंटमेंट अपने आप शेड्यूल हो जाते हैं, आपके पास कभी भी कागज़ के तौलिये की कमी नहीं होती है, और आप काम के बाद अपने पसंदीदा थाई भोजन के लिए घर आते हैं, जो आपके घर पर इंतज़ार कर रहा है। यह एक ऐसी दुनिया है जिसमें मैं रहना चाहता हूँ।
जाहिर है, एआई-संचालित आनंद की इस स्थिति में पहुंचने से पहले, हमें कुछ गंभीर नैतिक और व्यावहारिक दुविधाओं से निपटना होगा। यह सुनिश्चित करना कि हम अपनी तकनीक में सुरक्षा बंपर का निर्माण करें, अत्यंत महत्वपूर्ण है। हमें इसे खत्म करना होगा। पक्षपात और त्रुटि। हमें तब तक एक लंबा रास्ता तय करना है जब तक हम विश्वास की छलांग नहीं लगा सकते और ऑटो-पायलट AI तक नहीं पहुंच जाते। लेकिन, अगर हम इस पर भरोसा कर सकते हैं, तो यह छलांग उत्पादकता की एक नई सीमा को खोल देगी, जो जनसंख्या और उत्पादकता में गिरावट के आने वाले आर्थिक टकराव की भरपाई कर सकती है।
आगे का रास्ता
हमारी दुनिया आने वाले वर्षों में महत्वपूर्ण समस्याओं का सामना करेगी। सौभाग्य से, हमारे पास आशावाद के कारण हैं: AI यहाँ है, और यह हमें बहुत ही ठोस तरीके से मानव इतिहास के मोड़ को बदलने की शक्ति देता है। बेशक, AI को अपनाना आसान नहीं होगा। ChatGPT का शुभारंभ और संवादात्मक AI के लिए लोगों के उत्साह को जगाना रोमांचक रहा है, लेकिन यह उत्पादकता बढ़ाने के लिए AI का लाभ उठाने के लिए बहुत अधिक महत्वपूर्ण दौड़ में केवल पहला नया कदम है। अगर हम खुद को तेजी से और अधिक कुशल बनाने के लिए AI का उपयोग कर सकते हैं, तो हम अपनी वृद्धि और विकास को बनाए रख सकते हैं। अब असली सवाल यह है कि क्या हम एआई को अपना सकते हैं, और इसके अनुकूल हो सकते हैं, ताकि हमारे दरवाजे पर जनसंख्या की चुनौतियों का सामना करने के लिए पर्याप्त तेज़ी से काम किया जा सके। घबराहट के साथ नेतृत्व करने से हम वहां नहीं पहुंच पाएंगे, बल्कि साझा आशावाद और नैतिक मानकों के सामूहिक दावे के साथ आगे बढ़ेंगे।
