श्री अल्टमैन की भविष्यवाणी विचार के एक स्थापित स्कूल में टैप करती है। जैसा कि बड़े भाषा मॉडल ने पहली बार 2020 के दशक की शुरुआत में लोकप्रियता हासिल की थी, अर्थशास्त्रियों और मालिकों को उम्मीद थी कि वे, और अन्य एआई उपकरण, खेल के मैदान को समतल करेंगे, जिसमें कम-कुशल श्रमिकों को सबसे अधिक लाभ होगा। प्रोटीन-फोल्डिंग और कविता-लेखन जैसे कार्यों को संभालने में सक्षम सॉफ्टवेयर निश्चित रूप से अवसर का लोकतंत्रीकरण करेगा। एक चिप डिजाइनर एनवीडिया के मुख्य कार्यकारी जेन्सेन हुआंग ने एक भविष्य की कल्पना की, जिसमें श्रमिक “सभी एआई एजेंटों के सीईओ होने जा रहे हैं”।
हाल के निष्कर्षों ने इस दृष्टि पर संदेह किया है, हालांकि। वे इसके बजाय एक भविष्य का सुझाव देते हैं जिसमें उच्च-उड़ानें अभी भी ऊंची उड़ती हैं-और बाकी पीछे रह जाते हैं। अनुसंधान और प्रबंधन जैसे जटिल कार्यों में, नए साक्ष्य इंगित करते हैं कि उच्च कलाकारों को एआई (तालिका देखें) के साथ काम करने के लिए सबसे अच्छा तैनात किया जाता है। मॉडलों के उत्पादन का मूल्यांकन करने के लिए विशेषज्ञता और अच्छे निर्णय की आवश्यकता होती है। असमानताओं को कम करने के बजाय, एआई को कार्यबल विभाजन को चौड़ा करने की संभावना है, पिछले तकनीकी क्रांतियों की तरह।
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एक तुल्यकारक के रूप में एआई के लिए मामला अनुसंधान द्वारा समर्थित था, जिसमें दिखाया गया था कि तकनीक कम अनुभवी श्रमिकों के लिए आउटपुट को बढ़ाती है। 2023 में स्टैनफोर्ड विश्वविद्यालय के एरिक ब्रायनजोल्फसन और डेनिएल ली और मैसाचुसेट्स इंस्टीट्यूट ऑफ टेक्नोलॉजी के लिंडसे रेमंड (एमआईटी) के लिंडसे रेमंड ने पाया कि जनरेटिव-एआई टूल ने नौसिखिए ग्राहक-समर्थन श्रमिकों के लिए 34% से उत्पादकता को बढ़ावा दिया, जिससे उन्हें तेजी से और बहुत कुछ हल करने में मदद मिली। प्रभावी रूप से। इसके विपरीत, अनुभवी श्रमिकों ने बहुत कम लाभ देखा, क्योंकि एआई प्रबलित दृष्टिकोणों का वे पहले से ही उपयोग कर रहे थे। यह सुझाव दिया कि तकनीक प्रतिभाशाली से कम प्रतिभाशाली कर्मचारियों को सर्वोत्तम प्रथाओं को स्थानांतरित करके अंतराल को संकीर्ण कर सकती है।
अन्य ज्ञान-गहन कार्यों में एक समान प्रवृत्ति देखी गई। MIT के दोनों, Shakked Noy और Whitney Zhang के शोध में पाया गया कि कमजोर लेखकों ने अपने काम की गुणवत्ता में सबसे बड़े सुधारों का अनुभव किया, जब Openai की चैट का उपयोग प्रेस विज्ञप्ति और रिपोर्ट जैसी सामग्री का मसौदा तैयार करने के लिए। कई लोगों ने एआई के अनएडिटेड आउटपुट का उपयोग करके बेहतर गुणवत्ता देखी, बेसलाइन प्रदर्शन को ऊंचा करने की अपनी क्षमता को रेखांकित किया। इसी तरह, दक्षिणी कैलिफोर्निया विश्वविद्यालय के जोनाथन चोई और सह-लेखकों ने पाया कि एक सामान्य-उद्देश्य एआई उपकरण ने कानूनी काम की गुणवत्ता में सुधार किया, जैसे कि अनुबंध का मसौदा तैयार करना, सबसे विशेष रूप से कम से कम प्रतिभाशाली कानून के छात्रों के लिए।
समस्या यह है कि यह एक और प्रभाव से बह गया है। एक नौकरी को कार्यों का एक बंडल माना जा सकता है, जिसे तकनीक या तो कमोडिटाइज़ कर सकती है या सहायता कर सकती है। एयर-ट्रैफिक कंट्रोलर्स के लिए, टेक एक वृद्धि है: यह मनुष्यों को निर्णय छोड़ते हुए, मजदूरी को उच्च रखते हुए उड़ान डेटा को संसाधित करता है। इसके विपरीत, सेल्फ-चेक-आउट सिस्टम कैशियर की भूमिकाओं को सरल बनाते हैं, जो परिवर्तन की गणना जैसे कार्यों को स्वचालित करते हैं। यह कौशल की आवश्यकता को कम करता है, जिससे मजदूरी स्थिर हो जाती है।
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इस प्रकार प्रारंभिक आशावाद के बावजूद, ग्राहक-सेवा एजेंटों और अन्य कम-कुशल श्रमिकों को कैशियर के लिए भविष्य का सामना करना पड़ सकता है। उनके दोहराव वाले कार्य स्वचालन के लिए अतिसंवेदनशील हैं। एक व्यवसाय-सॉफ्टवेयर कंपनी, ServiceNow के अमित Zavery का अनुमान है कि कुछ ग्राहकों के लिए 85% से अधिक ग्राहक-सेवा के मामलों में अब मानव भागीदारी की आवश्यकता नहीं है। जैसा कि एआई आगे बढ़ता है, यह आंकड़ा संभवतः बढ़ेगा, कम एजेंटों को केवल सबसे जटिल मामलों को संभालने के लिए छोड़ देगा। हालांकि एआई पहले उत्पादकता को बढ़ावा दे सकता है, इसका दीर्घकालिक प्रभाव कौशल को कम करने और कार्यों को स्वचालित करने के लिए होगा।
पहले के स्वचालन के विपरीत, जिसने असेंबली-लाइन वर्क और बुक-कीपिंग जैसी नियमित नौकरियों को बदल दिया, एआई गैर-रूटीन और रचनात्मक कार्य तक अपनी पहुंच बढ़ा सकता है। यह स्पष्ट रूप से सीख सकता है, पैटर्न को पहचान सकता है और स्पष्ट निर्देश के बिना भविष्यवाणियां कर सकता है; शायद, समय के साथ, यह मनोरंजक स्क्रिप्ट लिखने और उपयोगी उत्पादों को डिजाइन करने में सक्षम होगा। फिलहाल ऐसा लगता है कि उच्च-मजदूरी उद्योगों में, यह जूनियर स्टाफ है जो स्वचालन के लिए सबसे कमजोर हैं। A & O Shearman, एक लॉ फर्म में, AI टूल्स अब एसोसिएट्स या पैरालेगल द्वारा किए गए एक बार नियमित काम को संभालते हैं। कंपनी का सॉफ्टवेयर अनुबंधों का विश्लेषण कर सकता है, उनकी तुलना पिछले सौदों के साथ कर सकता है और 30 सेकंड से कम समय में संशोधन का सुझाव दे सकता है। एआई के फर्म के प्रमुख डेविड वेकलिंग कहते हैं, शीर्ष कलाकारों ने रणनीतिक निर्णय लेने के लिए तकनीक का उपयोग करने में सबसे अच्छा किया है।
हाल के आर्थिक अनुसंधान में बदलाव उनके अवलोकन का समर्थन करता है। हालांकि शुरुआती अध्ययनों ने सुझाव दिया कि कम कलाकारों को एआई आउटपुट की नकल करके केवल लाभ हो सकता है, नए अध्ययन अधिक जटिल कार्यों को देखते हैं, जैसे कि वैज्ञानिक अनुसंधान, व्यवसाय चलाने और पैसे का निवेश करना। इन संदर्भों में, उच्च कलाकार अपने कम प्रदर्शन करने वाले साथियों की तुलना में कहीं अधिक लाभान्वित होते हैं। कुछ मामलों में, कम उत्पादक श्रमिकों में कोई सुधार नहीं होता है, या यहां तक कि जमीन खो जाती है।
बुद्धिमान डिजाइन
उदाहरण के लिए, MIT के Aidan Toner-Rodgers ने पाया कि सामग्री की खोज के साथ सहायता करने के लिए AI टूल का उपयोग करने से शीर्ष शोधकर्ताओं की उत्पादकता दोगुनी हो गई, जबकि नीचे के तीसरे पर कोई औसत दर्जे का प्रभाव नहीं हुआ। सॉफ्टवेयर ने शोधकर्ताओं को वांछित सुविधाओं को निर्दिष्ट करने की अनुमति दी, फिर इन गुणों के अधिकारी होने के लिए अनुमानित उम्मीदवार सामग्री उत्पन्न की। एलीट वैज्ञानिक, बहुत सारी विषय विशेषज्ञता से लैस, होनहार सुझावों की पहचान कर सकते हैं और गरीबों को त्याग सकते हैं। इसके विपरीत, कम प्रभावी शोधकर्ता, अप्रासंगिक लोगों से उपयोगी आउटपुट को फ़िल्टर करने के लिए संघर्ष करते हैं (चार्ट 2 देखें)।
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इसी तरह के परिणाम अन्य क्षेत्रों में सामने आए हैं। कैलिफोर्निया विश्वविद्यालय के निकोलस ओटिस, बर्कले, और सह-लेखकों ने पाया कि मजबूत केन्याई उद्यमियों ने एआई सहायक के साथ 15% से अधिक का लाभ उठाया, और संघर्षकर्ताओं ने मुनाफे में गिरावट देखी। अंतर यह है कि उन्होंने एआई सिफारिशों को कैसे लागू किया। कम प्राप्तकर्ताओं ने सामान्य सलाह का पालन किया जैसे कि अधिक विज्ञापन करना; उच्च प्राप्तकर्ताओं ने एआई का उपयोग किया, जैसे कि ब्लैकआउट के दौरान नए बिजली स्रोतों को सुरक्षित करना (चार्ट 3 देखें)।
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वित्तीय निर्णय लेने में, शिकागो विश्वविद्यालय के एलेक्स किम और सह-लेखकों ने एक प्रयोग किया, जहां प्रतिभागियों ने एक नकली पोर्टफोलियो में $ 1,000 आवंटित करने से पहले आय-कॉल टेप का विश्लेषण करने के लिए एआई का उपयोग किया। परिष्कृत निवेशकों ने एआई के साथ लगभग 10% अधिक रिटर्न हासिल किया; कम परिष्कृत निवेशकों ने 2%का लाभ देखा। अनुभवी निवेशकों ने कमाई कॉल से अंतर्दृष्टि का बेहतर उपयोग किया जैसे कि आर एंड डी खर्च से संबंधित, मूल्यह्रास और परिशोधन से पहले पुनर्खरीद और परिचालन लाभ साझा करना।
जैसे -जैसे एआई काम करता है, नए कार्य उभर रहे हैं। ऑफिस-सॉफ्टवेयर फर्म एटलसियन के राजीव राजन का कहना है कि एआई उपकरण इंजीनियरों के लिए सप्ताह में कुछ घंटे मुक्त करते हैं, जिससे उन्हें रचनात्मक काम पर ध्यान केंद्रित करने की अनुमति मिलती है। जूनियर वकील काम पर कम समय और ग्राहकों के साथ अधिक समय बिताते हैं। “वास्तव में स्मार्ट लोग, जिन्हें एनालिसिंगरूटीनरिंग के साथ रिलीज़ किया जाता है, सबसे अधिक रिलीज़विलबेनफिट,” एक बड़ी निवेश फर्म में अबोस कहते हैं। “कम रन में सबसे अधिक पुरस्कृत होने वाला कौशल एआई का उपयोग करने के लिए रचनात्मक तरीके खोजने के लिए इमेजिनेशन है।” इन उद्योगों के ग्रंट काम को स्वचालित किया जा रहा है, जिससे जूनियर कर्मचारियों को अपने करियर में उन्नत कार्यों को लेने की अनुमति मिलती है।
श्रम बाजारों को हमेशा पुरानी भूमिकाओं के विनाश और नए लोगों के निर्माण से परिभाषित किया गया है। एमआईटी के डेविड ऑटोर ने अनुमान लगाया है कि 2018 में अमेरिका में 60% या ऐसा काम 1940 में मौजूद नहीं था। 1950 के दशक में “हवाई जहाज के डिजाइनर” की जनगणना में जोड़ा गया था; “कॉन्फ्रेंस प्लानर” 1990 के दशक में आया था। लेकिन जब वे उभरेंगे तो एआई की नई नौकरियां कौन लेंगे? इतिहास बताता है कि तकनीकी उथल -पुथल कुशल के पक्ष में है। औद्योगिक क्रांति में, नई मशीनरी में महारत हासिल करने वाले इंजीनियरों ने अपनी मजदूरी को देखा क्योंकि नियमित मजदूरों को खो दिया गया था। कंप्यूटर की उम्र ने सॉफ्टवेयर इंजीनियरों को पुरस्कृत किया और टाइपिस्टों को अप्रचलित कर दिया। AI एक समान पथ का पालन करने के लिए तैयार है, जो जटिल, सूचना-समृद्ध वातावरण को नेविगेट करने के लिए निर्णय, चपलता और विशेषज्ञता के साथ लाभान्वित होता है।
इसके अलावा, आज के एआई उपकरण सिर्फ शुरुआत हैं। जैसे-जैसे तकनीक अधिक परिष्कृत हो जाती है, अर्ध-स्वायत्त एजेंट स्वतंत्र रूप से कार्य करने में सक्षम होते हैं-श्री हुआंग द्वारा परिकल्पित प्रकार के कार्यस्थलों को बदल सकते हैं। यह हर कार्यकर्ता को एक सीईओ बना सकता है, जैसा कि एनवीडिया के मुख्य कार्यकारी ने भविष्यवाणी की है। लेकिन कोई लेवलिंग-आउट नहीं होगा: सबसे प्रतिभाशाली अभी भी सर्वश्रेष्ठ सीईओ बनाएगा।
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