AI से उत्पादकता बढ़ेगी या घटेगी? जानिए विशेषज्ञों की राय

03 Sep AI से उत्पादकता बढ़ेगी या घटेगी? जानिए विशेषज्ञों की राय

✎ कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI) एक परिवर्तनकारी तकनीक है जिसमें उत्पादकता बढ़ाने की अपार क्षमता है, लेकिन इसकी अविश्वसनीयता और प्रभावी उपयोग की चुनौतियाँ इसके वास्तविक आर्थिक लाभों को निर्धारित करेंगी।

विषय प्रासंगिकता — यह टॉपिक कहाँ आता है

• GS Paper III — भारतीय अर्थव्यवस्था और विज्ञान एवं प्रौद्योगिकी  |  GS Paper II — शासन, विकास और औद्योगिक नीतियाँ
• Prelims: कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI), उत्पादकता (Productivity), बृहत् भाषा मॉडल (LLM), डिजिटल डिवाइड (Digital Divide), आर्थिक संवृद्धि (Economic Growth), तकनीकी नवाचार (Technological Innovation)
• Essay: कृत्रिम बुद्धिमत्ता का मानव समाज और अर्थव्यवस्था पर प्रभाव, तकनीकी प्रगति और भविष्य की चुनौतियाँ: अवसर एवं जोखिम

त्वरित पुनरावृत्ति: कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI) एक परिवर्तनकारी तकनीक है जिसमें उत्पादकता बढ़ाने की अपार क्षमता है, लेकिन इसकी अविश्वसनीयता और प्रभावी उपयोग की चुनौतियाँ इसके वास्तविक आर्थिक लाभों को निर्धारित करेंगी।

यह खबर चर्चा में क्यों?

हालाँकि, कुछ विश्लेषकों का मानना है कि AI मॉडलों को व्यापक रूप से अपनाने से प्रति श्रमिक उत्पादन में कमी आ सकती है, क्योंकि इन प्रौद्योगिकियों की अविश्वसनीयता और जटिलता उपयोगकर्ताओं की उत्पादकता को नकारात्मक रूप से प्रभावित कर सकती है। यह बहस AI के आर्थिक प्रभावों पर एक महत्वपूर्ण चर्चा को जन्म देती है।

पृष्ठभूमि

• आर्थिक गतिशीलता के लिए नई प्रौद्योगिकियों को व्यापक रूप से अपनाना एक महत्वपूर्ण आधारशिला रहा है।
• इंटरनेट युग में, सुलभ उपयोगकर्ता इंटरफेस और सामर्थ्य ने नई प्रौद्योगिकियों को अपनाने में महत्वपूर्ण भूमिका निभाई है।
• प्रारंभिक इंटरनेट उपकरण जैसे ‘गॉफर’ (Gopher) की तुलना में वर्ल्ड वाइड वेब (World Wide Web) और सर्च इंजन (Search Engines) जैसे मोज़ेक (Mosaic), नेटस्केप नेविगेटर (Netscape Navigator) और गूगल (Google) ने जानकारी तक पहुँच को आसान और सस्ता बनाया।
• गूगल की सफलता ने प्रतिद्वंद्वी सर्च इंजनों और पारंपरिक प्रिंट प्रकाशकों को प्रभावित किया, लेकिन बाद में एकाधिकार के कारण खोज परिणामों में अनावश्यक लिंक और क्लिकबेट (Clickbait) की समस्या उत्पन्न हुई, जिससे उपयोगकर्ता अनुभव और उत्पादकता प्रभावित हुई।
• ChatGPT जैसे AI चैटबॉट ने भी लॉन्च के बाद तेजी से लोकप्रियता हासिल की, लेकिन उनकी अविश्वसनीयता और गलत जानकारी को फ़िल्टर करने में लगने वाले समय ने उत्पादकता को कम किया।
• गूगल ने बार्ड (Bard) को बंद कर दिया है और अब ‘AI ओवरव्यू’ तथा ‘AI मोड’ जैसे विकल्प प्रदान कर रहा है, लेकिन अभी भी परिणामों की विश्वसनीयता एक चुनौती बनी हुई है।

कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI) क्या है?

• कृत्रिम बुद्धिमत्ता (Artificial Intelligence – AI) कंप्यूटर विज्ञान का एक क्षेत्र है जो मशीनों को मानव जैसी बुद्धिमत्ता प्रदर्शित करने में सक्षम बनाता है।
• इसमें मशीन लर्निंग (Machine Learning), डीप लर्निंग (Deep Learning), प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण (Natural Language Processing – NLP) और कंप्यूटर विजन (Computer Vision) जैसी उप-शाखाएँ शामिल हैं।
• AI प्रणालियाँ डेटा का विश्लेषण, पैटर्न की पहचान और भविष्यवाणियाँ करने के लिए एल्गोरिदम का उपयोग करती हैं।
• बृहत् भाषा मॉडल (Large Language Models – LLMs) AI का एक प्रकार हैं जो विशाल डेटासेट पर प्रशिक्षित होते हैं और मानव जैसी भाषा को समझने, उत्पन्न करने और बातचीत करने में सक्षम होते हैं।
• ये मॉडल अरबों मापदंडों (Parameters) का उपयोग करके प्रासंगिक कारकों को शामिल कर सकते हैं, जो पारंपरिक सांख्यिकीय मॉडलों की तुलना में अधिक जटिल विश्लेषण प्रदान करते हैं।
• AI का उपयोग विभिन्न क्षेत्रों जैसे स्वास्थ्य सेवा, वित्त, शिक्षा और विनिर्माण में दक्षता बढ़ाने, निर्णय लेने में सुधार करने और नए उत्पादों तथा सेवाओं को विकसित करने के लिए किया जा रहा है।
• उत्पादकता के संदर्भ में, AI का लक्ष्य दोहराए जाने वाले कार्यों को स्वचालित करना, डेटा विश्लेषण में तेजी लाना और मानव श्रमिकों को अधिक जटिल और रचनात्मक कार्यों पर ध्यान केंद्रित करने में सक्षम बनाना है।

मुख्य विशेषताएँ

महत्व

आर्थिक महत्व

• कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI) श्रम उत्पादकता में वृद्धि करके आर्थिक संवृद्धि को बढ़ावा देने की क्षमता रखती है।
• नई प्रौद्योगिकियों का व्यापक रूप से अपनाना आर्थिक गतिशीलता और नवाचार के लिए महत्वपूर्ण है।
• AI उद्योगों में दक्षता बढ़ा सकती है, जिससे उत्पादन लागत कम हो सकती है और प्रतिस्पर्धात्मकता बढ़ सकती है।

तकनीकी महत्व

• बड़े भाषा मॉडल (LLMs) पारंपरिक सांख्यिकीय मॉडलों की तुलना में अधिक जटिल और प्रासंगिक जानकारी को संसाधित करने में सक्षम हैं।
• AI चैटबॉट जैसे उपकरण उपयोगकर्ता-अनुकूल इंटरफेस प्रदान करते हैं, जिससे सामान्य उपयोगकर्ताओं के लिए जटिल तकनीकों तक पहुँच आसान हो जाती है।
• AI-आधारित उपकरण डेटा विश्लेषण और निर्णय लेने की प्रक्रियाओं को बेहतर बना सकते हैं।

सामाजिक महत्व

• AI शिक्षा, स्वास्थ्य सेवा और अन्य क्षेत्रों में नए समाधान प्रदान करके जीवन की गुणवत्ता में सुधार कर सकती है।
• उत्पादकता में वृद्धि से लोगों के लिए नए अवसर और बेहतर जीवन स्तर प्राप्त हो सकता है।
• AI के माध्यम से सूचना तक पहुँच और अधिक सुलभ हो सकती है, जिससे ज्ञान का प्रसार बढ़ेगा।

चुनौतियाँ

1. उत्पादकता में कमी की संभावना

• AI मॉडलों को व्यापक रूप से अपनाने से प्रति श्रमिक उत्पादन (output per worker) में कमी आ सकती है, जैसा कि कुछ विशेषज्ञों का मानना है।
• गलत या अविश्वसनीय AI आउटपुट को फ़िल्टर करने में लगने वाला समय उत्पादकता को कम कर सकता है।

यूपीएससी लिंक: अर्थव्यवस्था: आर्थिक संवृद्धि एवं विकास

2. सूचना की गुणवत्ता और विश्वसनीयता

• सर्च इंजन ऑप्टिमाइजर्स (search engine optimizers) द्वारा परिणामी लिंक्स में अनावश्यक सामग्री भरने से सूचना की गुणवत्ता में गिरावट आई है।
• AI चैटबॉट द्वारा गलत जानकारी (fabrications) प्रदान करने से उपयोगकर्ताओं को तथ्यों की जाँच में अधिक समय लग सकता है।

यूपीएससी लिंक: विज्ञान एवं प्रौद्योगिकी: सूचना प्रौद्योगिकी

3. तकनीकी एकाधिकार और उपयोगकर्ता अनुभव

• तकनीकी कंपनियों के एकाधिकार (monopoly) के कारण उपयोगकर्ता अनुभव (user experience) में गिरावट आ सकती है, जैसे कि प्रायोजित परिणामों का प्रदर्शन।
• एकाधिकार से नवाचार में कमी आ सकती है और उपयोगकर्ताओं के पास सीमित विकल्प हो सकते हैं।

यूपीएससी लिंक: अर्थव्यवस्था: भारतीय अर्थव्यवस्था का उदारीकरण

4. सीमित सांख्यिकीय क्षमताएँ

• LLMs सांख्यिकीय बहिर्वेशन (statistical extrapolation) पर निर्भर करते हैं, जो अतीत को दोहराने वाले भविष्य की धारणा पर आधारित है।
• यह प्राकृतिक घटनाओं के लिए उपयुक्त हो सकता है, लेकिन जटिल सामाजिक या आर्थिक प्रवृत्तियों के लिए इसकी सीमाएँ हो सकती हैं।

यूपीएससी लिंक: विज्ञान एवं प्रौद्योगिकी: कंप्यूटर एवं सूचना प्रौद्योगिकी

चुनौतियाँ — यूपीएससी दृष्टिकोण

आगे की राह

• AI मॉडलों की सटीकता और विश्वसनीयता में सुधार के लिए अनुसंधान और विकास को प्राथमिकता देना।
• AI-जनित सामग्री की गुणवत्ता सुनिश्चित करने के लिए सख्त मानक और दिशानिर्देश स्थापित करना।
• उपयोगकर्ताओं को AI उपकरणों का प्रभावी ढंग से उपयोग करने और गलत जानकारी को पहचानने के लिए डिजिटल साक्षरता (digital literacy) प्रदान करना।
• तकनीकी एकाधिकार को रोकने और नवाचार को बढ़ावा देने के लिए प्रतिस्पर्धा-विरोधी प्रथाओं पर नियामक निगरानी बढ़ाना।
• AI प्रणालियों में पारदर्शिता और व्याख्यात्मकता (explainability) को बढ़ाना ताकि उनके निर्णयों को समझा जा सके।
• AI के विकास और परिनियोजन में नैतिक विचारों को एकीकृत करना, विशेषकर डेटा गोपनीयता और पूर्वाग्रह (bias) के संबंध में।
• AI के संभावित नकारात्मक प्रभावों को कम करने के लिए नीतिगत ढाँचे विकसित करना, जैसे कि श्रम बाजार पर प्रभाव।
• सार्वजनिक और निजी क्षेत्रों के बीच सहयोग को बढ़ावा देना ताकि AI के लाभों को अधिकतम किया जा सके और चुनौतियों का समाधान किया जा सके।

यूपीएससी मूल्य-संवर्धन

प्रारंभिक अभ्यास प्रश्न

Q1. निम्नलिखित कथनों पर विचार करें:
1. कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI) का व्यापक उपयोग श्रम उत्पादकता में वृद्धि कर सकता है।
2. बड़े भाषा मॉडल (LLMs) केवल सूचना प्रदान करते हैं, वे संदर्भगत कारकों को शामिल नहीं कर सकते।
3. भारत सरकार ने AI के नैतिक उपयोग और विनियमन के लिए एक व्यापक नीतिगत ढाँचा तैयार किया है।
उपरोक्त में से कितने कथन सही हैं?

1. केवल एक
2. केवल दो
3. सभी तीन
4. कोई नहीं

उत्तर: केवल एक — कथन 1 सही है क्योंकि AI का उद्देश्य उत्पादकता बढ़ाना है, हालांकि इसके वास्तविक प्रभाव पर बहस जारी है। कथन 2 गलत है क्योंकि बड़े भाषा मॉडल (LLMs) संदर्भगत कारकों को शामिल करते हैं और जटिल भाषा-खेलों में संलग्न हो सकते हैं। कथन 3 गलत है क्योंकि भारत सरकार AI के लिए नीतिगत ढाँचे पर काम कर रही है, लेकिन अभी तक कोई व्यापक और अंतिम ढाँचा पूरी तरह से लागू नहीं हुआ है।

Q2. अभिकथन (A): कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI) प्रौद्योगिकियों को अपनाने से आर्थिक संवृद्धि में बाधा आ सकती है।
कारण (R): AI मॉडल की अविश्वसनीयता और गलत सूचना फैलाने की प्रवृत्ति उपयोगकर्ताओं की उत्पादकता को कम कर सकती है।

1. A और R दोनों सत्य हैं, और R, A की सही व्याख्या है।
2. A और R दोनों सत्य हैं, लेकिन R, A की सही व्याख्या नहीं है।
3. A सत्य है, लेकिन R असत्य है।
4. A असत्य है, लेकिन R सत्य है।

उत्तर: A और R दोनों सत्य हैं, और R, A की सही व्याख्या है। — अभिकथन (A) सत्य है क्योंकि कुछ अर्थशास्त्री AI के नकारात्मक उत्पादकता प्रभाव की आशंका व्यक्त करते हैं। कारण (R) भी सत्य है क्योंकि AI चैटबॉट्स की अविश्वसनीयता और गलत सूचना उत्पादकता को कम कर सकती है, जैसा कि लेख में बताया गया है। R, A की सही व्याख्या भी है क्योंकि AI की अविश्वसनीयता ही आर्थिक संवृद्धि में बाधा का एक संभावित कारण है।

मुख्य अभ्यास प्रश्न

✍ कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI) में श्रम उत्पादकता को बढ़ाने की अपार क्षमता है, फिर भी इसके व्यापक उपयोग से जुड़ी कुछ चुनौतियाँ भी हैं। इस कथन का समालोचनात्मक परीक्षण कीजिए और भारत में AI के नैतिक और प्रभावी उपयोग को सुनिश्चित करने के लिए आवश्यक नीतिगत उपायों पर चर्चा कीजिए। (15 Marks)

रूपरेखा: यह उत्तर दो मुख्य भागों में विभाजित होगा। पहले भाग में AI की उत्पादकता क्षमता और उससे जुड़ी चुनौतियों का समालोचनात्मक परीक्षण किया जाएगा। दूसरे भाग में भारत में AI के नैतिक और प्रभावी उपयोग के लिए आवश्यक नीतिगत उपायों पर चर्चा की जाएगी।

**भाग 1: AI की उत्पादकता क्षमता और चुनौतियाँ**
* **क्षमता:**
* स्वचालन (Automation) और दक्षता वृद्धि: दोहराए जाने वाले कार्यों का स्वचालन, निर्णय लेने में सहायता।
* नवाचार और नए उत्पाद/सेवाएँ: नए उद्योगों का सृजन।
* डेटा विश्लेषण और अंतर्दृष्टि: बड़े डेटासेट से मूल्यवान जानकारी निकालना।
* व्यक्तिगतकरण: शिक्षा, स्वास्थ्य सेवा जैसे क्षेत्रों में व्यक्तिगत समाधान।
* **चुनौतियाँ (समालोचनात्मक परीक्षण):**
* **उत्पादकता विरोधाभास:** प्रारंभिक चरण में अपेक्षित उत्पादकता वृद्धि का न दिखना, जैसा कि इंटरनेट के शुरुआती दिनों में देखा गया।
* **अविश्वसनीयता और गलत सूचना:** AI मॉडल द्वारा उत्पन्न गलत या भ्रामक जानकारी (जैसे चैटबॉट्स में), जिससे सत्यापन में अधिक समय लगता है।
* **डिजिटल विभाजन:** प्रौद्योगिकी तक पहुँच और उपयोग में असमानताएँ।
* **रोज़गार पर प्रभाव:** कुछ क्षेत्रों में नौकरियों का विस्थापन।
* **डेटा गोपनीयता और सुरक्षा:** AI सिस्टम द्वारा बड़ी मात्रा में डेटा का संग्रह और उपयोग।
* **नैतिक चिंताएँ:** पूर्वाग्रह (Bias), पारदर्शिता की कमी, जवाबदेही का अभाव।
* **उपयोगकर्ता अनुभव का क्षरण:** विज्ञापन और अनावश्यक जानकारी से परिणाम दूषित होना।

**भाग 2: भारत में AI के नैतिक और प्रभावी उपयोग के लिए नीतिगत उपाय**
* **नियामक ढाँचा:** AI के विकास और परिनियोजन के लिए स्पष्ट दिशानिर्देश और कानून।
* **डेटा शासन:** डेटा गोपनीयता (जैसे व्यक्तिगत डेटा संरक्षण विधेयक), सुरक्षा और उपयोग के लिए मजबूत नीतियाँ।
* **नैतिक दिशानिर्देश:** AI के विकास और उपयोग में पूर्वाग्रह को कम करने, पारदर्शिता और जवाबदेही सुनिश्चित करने के लिए नैतिक सिद्धांतों का पालन।
* **कौशल विकास:** AI-संचालित अर्थव्यवस्था के लिए कार्यबल को तैयार करने हेतु शिक्षा और प्रशिक्षण कार्यक्रमों में निवेश।
* **अनुसंधान और विकास:** घरेलू AI नवाचार को बढ़ावा देने के लिए सरकारी और निजी क्षेत्र के बीच सहयोग।
* **सार्वजनिक जागरूकता:** AI के लाभों और जोखिमों के बारे में जनता को शिक्षित करना।
* **अंतर्राष्ट्रीय सहयोग:** AI के वैश्विक मानकों और सर्वोत्तम प्रथाओं को अपनाने के लिए।
* **स्टार्टअप पारिस्थितिकी तंत्र का समर्थन:** AI-आधारित समाधान विकसित करने वाले स्टार्टअप्स को प्रोत्साहन।

**निष्कर्ष:** AI की क्षमता को साकार करने और चुनौतियों का सामना करने के लिए एक संतुलित और दूरदर्शी नीतिगत दृष्टिकोण आवश्यक है, जो नवाचार को बढ़ावा दे और समाज के लिए इसके नकारात्मक प्रभावों को कम करे।

स्रोत: orissapost.com

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