यह एक उत्साही बातचीत का विषय था जो मैंने फरवरी 2024 में एंडी कोनविंस्की, मेरे एक पूर्व छात्र और दो एआई-संबंधित स्टार्टअप्स, डेटाब्रिक्स और पेरप्लेक्सिटी के सह-संस्थापक के साथ किया था। एंडी ने अपने अविश्वास को साझा किया कि एक दोस्त का बेटा अपने कंप्यूटर-विज्ञान कार्यक्रम से बाहर हो गया था। इस उज्ज्वल छात्र का मानना था कि एआई जल्द ही प्रोग्रामर को अप्रचलित कर देगा।
वह अकेला नहीं है: गैलप के अनुसार, तीन-चौथाई अमेरिकियों का कहना है कि एआई दस वर्षों के भीतर कुल नौकरियों की संख्या को कम कर देगा। इसने मुझे एक समान रूप से होनहार छात्र की याद दिला दी, जिसने 20 साल पहले, अपने डर के कारण कंप्यूटर विज्ञान को छोड़ दिया था कि ऑफशोरिंग का मतलब था कि लगभग सभी प्रोग्रामिंग नौकरियां भारत जैसे कम आय वाले देशों में बदल जाएंगी। उनकी घबराहट गलत थी: 2000 के बाद से, अमेरिका में प्रोग्रामर के लिए नौकरियों की संख्या और उनकी मुद्रास्फीति-समायोजित वेतन आधे से बढ़ा।
हमारी बातचीत एआई “त्वरणवादियों” और “डूमर्स” के बीच ध्रुवीकृत प्रवचन पर साझा निराशा में बदल गई। वास्तविकता, हम सहमत हुए, अधिक बारीक है। हमने निष्कर्ष निकाला कि कंप्यूटर वैज्ञानिकों के लिए स्टीयरिंग रिसर्च और कथा को आकार देने में अधिक सक्रिय भूमिका निभाने की तत्काल आवश्यकता है। केवल यह अनुमान लगाने के बजाय कि AI के प्रभाव को एक Laissez-Faire दृष्टिकोण दिया जाएगा, हमारा लक्ष्य यह प्रस्तावित करना था कि प्रभाव को अधिकतम करने और डाउनसाइड्स को कम करने के लिए क्या प्रभाव दिया जा सकता है।
हमने तब दुनिया के प्रमुख कंप्यूटर वैज्ञानिकों में से नौ को इकट्ठा किया और एआई के व्यावहारिक निकट-अवधि के प्रभाव का पता लगाने के लिए, अकादमिया, स्टार्टअप्स और बिग टेक से एआई सितारों को बढ़ाया। हमने अपनी विशिष्टताओं पर एआई के प्रभाव के बारे में दो दर्जन अन्य विशेषज्ञों का भी साक्षात्कार किया, जिसमें जॉन जम्पर, इस साल के रसायन विज्ञान में नोबेल पुरस्कार के विजेता, विज्ञान पर; शासन पर राष्ट्रपति बराक ओबामा; सुरक्षा पर उनके पूर्व संयुक्त राष्ट्र के राजदूत और राष्ट्रीय सुरक्षा सलाहकार सुसान राइस; और एरिक श्मिट, एक परोपकारी और Google के पूर्व मुख्य कार्यकारी अधिकारी, कई विषयों पर। रुचि रखने वालों के लिए, हमने अपनी सीखों को अधिक विस्तृत 30-पृष्ठ के पेपर में संकलित किया है, जिसका शीर्षक है “शेपिंग एआई के इम्पैक्ट ऑन अरबों जीवन”।
जनता के अच्छे के लिए एआई का दोहन करने के लिए पांच दिशानिर्देश उभरे। हमारा मानना है कि उन्हें इस परिवर्तनकारी तकनीक की खोज और तैनाती दोनों में हमारे प्रयासों का मार्गदर्शन करना चाहिए।
सबसे पहले, एक टीम के रूप में काम करने वाले मानव और एआई सिस्टम या तो अपने से अधिक करते हैं। मानव उत्पादकता पर केंद्रित एआई के अनुप्रयोग मानव प्रतिस्थापन पर केंद्रित लोगों की तुलना में अधिक सकारात्मक लाभ उत्पन्न करते हैं। ऐसे उपकरण जो लोगों को अधिक उत्पादक बनाते हैं, वे अपनी रोजगार, संतुष्टि और अवसर को बढ़ाते हैं। लोग सुरक्षा उपायों के रूप में कार्य कर सकते हैं यदि एआई उन क्षेत्रों में पाठ्यक्रम को बंद कर देता है जिनके लिए यह अच्छी तरह से प्रशिक्षित नहीं है। संक्षेप में, मानव उत्पादकता पर ध्यान केंद्रित करने से लोगों और एआई दोनों को सफल होने में मदद मिलती है।
दूसरा, रोजगार बढ़ाने के लिए, उन क्षेत्रों में उत्पादकता में सुधार के लिए उद्देश्य है जो अधिक नौकरियों का निर्माण करेंगे। कंप्यूटिंग और यात्री विमानन में जबरदस्त उत्पादकता लाभ के बावजूद, 2020 में अमेरिका में 1970 की तुलना में 11 गुना अधिक प्रोग्रामर और आठ गुना अधिक वाणिज्यिक-एयरलाइन पायलट थे। यह वृद्धि इसलिए है क्योंकि प्रोग्रामिंग और हवाई परिवहन क्षेत्र हैं, जिनके लिए अर्थशास्त्रियों का कहना है, मांग लोचदार है। । दूसरी ओर, कृषि अपेक्षाकृत अयोग्य है, इसलिए उत्पादकता लाभ का मतलब था कि कृषि नौकरियों की संख्या एक मानव जीवनकाल (1940 से 2020) में तीन-चौथाई से गिर गई। यदि एआई चिकित्सकों का उद्देश्य लोचदार क्षेत्रों में उत्पादकता में सुधार करना है, तो जनता के डर के बावजूद, एआई वास्तव में रोजगार बढ़ा सकता है।
तीसरा, एआई सिस्टम को शुरू में मौजूदा कार्यों से नशे को हटाने का लक्ष्य रखना चाहिए। अधिक मूल्यवान काम के लिए समय जारी करने से लोगों को नए एआई टूल का उपयोग करने के लिए प्रोत्साहित किया जाएगा। डॉक्टर और नर्स अपने करियर का चयन करते हैं क्योंकि वे मरीजों की मदद करना चाहते हैं, अंतहीन प्रलेखन नहीं करते हैं। स्कूली छात्र शिक्षण, ग्रेडिंग और रिकॉर्ड-कीपिंग नहीं करना पसंद करते हैं। एआई टूल्स को उच्च प्राथमिकता दी जानी चाहिए जो अस्पतालों और कक्षाओं में लोगों के वर्तमान काम की सार्थकता में सुधार करने जा रहे हैं।
चौथा, एआई का प्रभाव भूगोल द्वारा भिन्न होता है। एरिक श्मिट ने इस बात पर जोर दिया कि अमीर देशों को एआई के बारे में चिंता होती है कि वे उच्च प्रशिक्षित पेशेवरों को विस्थापित कर रहे हैं, लेकिन दुबले अर्थव्यवस्थाओं वाले देशों को कुशल विशेषज्ञों की कमी का सामना करना पड़ता है। एआई ऐसे क्षेत्रों में इस तरह की विशेषज्ञता को अधिक व्यापक रूप से उपलब्ध करा सकता है, संभावित रूप से जीवन और आर्थिक विकास की गुणवत्ता को बढ़ाता है, जैसा कि मोबाइल फोन बन गए हैं। उदाहरण के लिए, एक एआई प्रणाली जो नर्सों और चिकित्सक सहायकों के कौशल और उत्पादकता में सुधार करती है, उन क्षेत्रों में अधिक रोगियों को उच्च गुणवत्ता वाली स्वास्थ्य देखभाल तक पहुंच प्रदान करेगी जो डॉक्टरों की कमी हैं। निम्न और मध्यम-आय वाले देशों में स्मार्टफोन की बढ़ती लोकप्रियता बहुभाषी एआई मॉडल तक व्यापक पहुंच को सक्षम करती है जो कम और मध्यम आय वाले देशों में लोगों को नाटकीय रूप से सूचना, शिक्षा, मीडिया/मनोरंजन तक पहुंचने में मदद कर सकते हैं, और उनके मूल निवासी में अधिक यदि वांछित है तो भाषाएं। स्थानीय अर्थव्यवस्थाओं और महत्वपूर्ण सेवाओं में सुधार भी मध्यम आय वाले देशों में कुछ के लिए प्रवासन के लिए विकल्प प्रदान कर सकते हैं।
और अंत में, हमें एआई नवाचारों का मूल्यांकन करने के लिए बेहतर मैट्रिक्स और तरीकों की आवश्यकता है। कभी -कभी मार्केटप्लेस ऐसा कर सकता है, जैसे कि पेशेवर प्रोग्रामर के लिए एआई टूल के लिए। उच्च-दांव डोमेन में यह नहीं कर सकता है, क्योंकि हम प्रतिभागियों को नुकसान पहुंचाने का जोखिम नहीं उठा सकते हैं। हमें स्वर्ण-मानक उपकरणों का उपयोग करने की आवश्यकता है: ए/बी परीक्षण, यादृच्छिक नियंत्रित परीक्षण और प्राकृतिक प्रयोग। समान रूप से जरूरी है कि यह मूल्यांकन करने के लिए पोस्ट-डिप्लॉयमेंट मॉनिटरिंग है कि क्या एआई नवाचार क्या करते हैं जो वे कहते हैं कि वे क्या कर रहे हैं, क्या वे सुरक्षित हैं, और क्या उनके पास बाहरी हैं। हमें क्षेत्र में एआई सिस्टम को लगातार मापने की भी आवश्यकता है ताकि वे बढ़ने में सक्षम हो सकें।
एआई के जोखिमों और जटिलताओं के बारे में चिंताओं की कोई कमी नहीं है, जिन्हें हम लंबे पेपर में संबोधित करते हैं: डेटा गोपनीयता और सुरक्षा, बौद्धिक-संपत्ति के अधिकार, पूर्वाग्रह, सूचना सटीकता, अधिक उन्नत एआई से मानवता के लिए खतरा, और ऊर्जा की खपत (हालांकि (हालांकि इस अंतिम बिंदु पर, AI वैश्विक बिजली के उपयोग के 1% के एक चौथाई के तहत खाता है, और अंतर्राष्ट्रीय ऊर्जा एजेंसी 2030 के लिए AI की अनुमानित ऊर्जा की खपत को अन्य रुझानों के सापेक्ष मामूली रूप से बढ़ी हुई है) मानती है।
हालांकि जोखिम हैं, कई अवसर भी हैं, दोनों ज्ञात और अज्ञात हैं। एआई के लाभों को अनदेखा करना उतना ही बड़ी गलती हो सकती है जितना कि इसके जोखिमों को अनदेखा करना है। एआई जल्दी से चलता है, और सरकारों को गति बनाए रखनी चाहिए। चिप्स और कारों के सफल विकास और तैनाती में सरकार के साथ सरकार के साथ सहयोग करने के लिए सरकार ने इसी तरह, हम एआई के लिए एक समन्वित सार्वजनिक-निजी साझेदारी का प्रस्ताव करते हैं। इसका लक्ष्य नौकरशाही बाधाओं को दूर करना, सुरक्षा सुनिश्चित करना और नीति निर्माताओं और जनता को पारदर्शिता और शिक्षा प्रदान करना होगा।
इस बिंदु पर, पाठक यह उम्मीद कर सकते हैं कि हम वैज्ञानिक सरकारी धन के लिए पूछने वाले हैं। लेकिन हम मानते हैं कि इन प्रयासों के लिए पैसा उन प्रौद्योगिकीविदों के परोपकार से आना चाहिए जो कंप्यूटर उद्योग में समृद्ध हैं। कई ने पहले ही समर्थन का वादा किया है, और हम और अधिक शामिल होने की उम्मीद करते हैं। हमें लगता है कि इन प्रतिबद्धताओं को दो तरीकों से तैनात किया जाना चाहिए: अनुसंधान को प्रोत्साहित करने और सफलताओं को पहचानने के लिए, और तीन से पांच साल के बहु-विषयक अनुसंधान केंद्रों को निधि देने के लिए प्रमुख प्रेरित पुरस्कार बनाने के लिए।
हमने एक एआई मूनशॉट पर विचार -मंथन किया। लेकिन कौन सा लक्ष्य? हम एक एआई मध्यस्थ बना सकते हैं जो हमें ध्रुवीकरण से बाहर निकालने और बहुलवाद में वापस खींचने के लिए राजनीतिक चैस में बातचीत को ऑर्केस्ट्रेट करता है। हम अपनी भाषा में दुनिया के प्रत्येक बच्चे के लिए, अपनी संस्कृति के लिए, और अपनी सबसे अच्छी सीखने की शैली में एक ट्यूटर ऐप बनाने का लक्ष्य लेकर स्मार्टफोन के बढ़ते प्रसार का लाभ उठा सकते हैं। हम जीवविज्ञानी और न्यूरोसाइंटिस्ट को एक दशक में एक सदी की प्रगति करने में सक्षम बना सकते हैं। लेकिन अगर हम नवाचार के लिए सही खाका बनाते हैं, और विशेषज्ञों और उपयोगकर्ताओं को एक साथ बातचीत में लाते हैं, तो हमें सिर्फ एक चाँद लेने की ज़रूरत नहीं है।
डेविड पैटरसन कंप्यूटर विज्ञान के पारडी प्रोफेसर हैं, बर्कले में कैलिफोर्निया विश्वविद्यालय में एमेरिटस और Google में एक प्रतिष्ठित इंजीनियर हैं।
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