प्रख्यात अर्थशास्त्री और भारतीय रिजर्व बैंक (आरबीआई) के पूर्व गवर्नर रघुराम राजन ने कहा है कि वास्तविक कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI) नौकरी संकट इस बारे में हो सकता है कि कंपनियां इस तकनीक को कितनी जल्दी अपनाती हैं, न कि यह अंततः कितनी नौकरियां खत्म करती है। अपने नवीनतम नोट, 'कैसे निगम AI जॉबोकैलिप्स को कम कर सकते हैं' में, राजन ने मानव श्रम के साथ प्रतिस्पर्धा को बराबर करने के लिए कंपनियों पर AI कर का प्रस्ताव रखा।

आरबीआई के पूर्व गवर्नर ने कहा कि AI से संबंधित नौकरी का विस्थापन अपरिहार्य है, लेकिन प्रभावित होने की गति, पैमाने और क्षेत्र अनिश्चित बने हुए हैं। उन्होंने उल्लेख किया कि बहुत कुछ इस बात पर निर्भर करेगा कि व्यक्तिगत कंपनियां कितनी तेजी से AI को अपने परिचालन में एकीकृत करती हैं।

"AI से संबंधित नौकरियों में विस्थापन आ रहा है, हालांकि कोई नहीं जानता कि यह कितनी तेजी से आगे बढ़ेगा, कितनी दूर तक जाएगा, और यह किन क्षेत्रों को सबसे अधिक प्रभावित करेगा। राजन ने कहा, बहुत कुछ इस बात पर निर्भर करता है कि व्यक्तिगत कंपनियां अपने परिचालन में प्रौद्योगिकी को किस गति से लागू करती हैं।

राजन के अनुसार, किसी भी सरकार के लिए पहला काम उन सभी तरीकों की पहचान करना और उनका समाधान करना है, जिनसे कर प्रणाली निगमों को मानव श्रम के प्रति पक्षपाती बनाती है। "उदाहरण के लिए, एक अमेरिकी फर्म प्रत्येक कर्मचारी के लिए सामाजिक-सुरक्षा भुगतान का योगदान देती है, लेकिन AI के लिए नहीं। ऐसी दुनिया में जहां सरकारें पहले से ही नकदी की कमी से जूझ रही हैं, खेल के मैदान को समतल करने का एक तरीका कंपनी द्वारा उपयोग किए जाने वाले AI टोकन पर कर लगाना है।"

अर्थशास्त्री ने हाल हीबिजनेस ट्रेंड्स और आउटलुक सर्वेक्षण का हवाला दिया, जिसमें पाया गया कि 20 से कम कर्मचारियों वाली केवल 20% कंपनियां AI का उपयोग करती हैं, जबकि 37% कंपनियां कम से कम 250 लोगों को रोजगार देती हैं। जबकि बड़ी कंपनियाँ अपनाने में आगे हैं, उन्होंने कहा कि 37% भी कम है, यह देखते हुए कि सर्वेक्षण "किसी भी व्यावसायिक कार्य" में AI का उपयोग करने वाली कंपनियों की गणना करता है।

राजन का मानना है कि वर्तमान में व्यापक रूप से अपनाने में सबसे बड़ी बाधा AI की क्षमताएं नहीं बल्कि उन्हें मौजूदा वर्कफ़्लो में एकीकृत करने की कठिनाई है। उन्होंने कहा, कंपनियों को ऐसे सिस्टम की जरूरत है जो न केवल मौजूदा डेटा के साथ काम कर सके बल्कि रोजमर्रा के उपयोग से उत्पन्न नए डेटा को भी अपना सके।

राजन ने बताया कि लागत पर अनिश्चितता गोद लेने को धीमा करने वाला एक अन्य कारक है। कई बड़ी कंपनियाँ अभी भी पायलट कार्यक्रम चला रही हैं और नियुक्ति या नौकरी से निकालने के निर्णयों में तब तक देरी कर रही हैं जब तक कि उनके बारे में अधिक स्पष्टता न आ जाए। हालाँकि, उन्होंने तर्क दिया कि प्रतिस्पर्धी दबाव अंततः व्यवसायों को AI को अधिक व्यापक रूप से अपनाने के लिए मजबूर करेगा।

राजन ने कहा कि श्रमिकों के लिए परिदृश्य पूरी तरह निराशाजनक नहीं है। यदि कंपनियां समान वस्तुओं और सेवाओं का उत्पादन जारी रखती हैं, तो AI का प्रभाव पिछली तकनीकी प्रगति के समान होगा: कुछ नौकरियां निरर्थक हो जाएंगी, जबकि अन्य अधिक उत्पादक और आकर्षक हो सकती हैं क्योंकि AI नियमित कार्यों को अपने हाथ में ले लेता है।

उन्होंने नई नौकरियों के उभरने की संभावना की ओर भी इशारा किया, जिसमें प्रौद्योगिकी के कार्यान्वयन की देखरेख करने वाले AI इंजीनियरों जैसी भूमिकाएं भी शामिल हैं।

राजन ने तर्क दिया कि यदि व्यवसाय AI को उत्पादकता लाभ के कारण अपनाते हैं, न कि केवल इसलिए कि यह लोगों को रोजगार देने से सस्ता है, तो कम लागत पर अधिक उत्पादन करने की परिणामी क्षमता कंपनियों को कीमतों में कटौती करने और बिक्री बढ़ाने की अनुमति दे सकती है। उन्होंने कहा, जेवन्स प्रभाव के रूप में जाना जाने वाला यह उच्च रोजगार को जन्म दे सकता है।

उन्होंने कहा, AI नए व्यवसाय शुरू करने में आने वाली बाधाओं को भी कम कर सकता है। उदाहरण के लिए, ड्रिफ्टवुड फर्नीचर व्यवसाय शुरू करने के इच्छुक किसी व्यक्ति को पहले एक वेब प्रोग्रामर और एक अकाउंटेंट को नियुक्त करने की आवश्यकता हो सकती है। AI उन कार्यों में से कुछ को करने में सक्षम होने से, व्यवसाय शुरू करना काफी सस्ता हो सकता है।

राजन ने अर्थशास्त्री डेविड ऑटोर के इस तर्क का भी हवाला दिया कि AI मध्यम कुशल श्रमिकों को उच्च-क्रम की क्षमताएं दे सकता है। उन्होंने एक नर्स प्रैक्टिशनर का उदाहरण दिया जो विभिन्न प्रकार की बीमारियों के निदान और उपचार के लिए मेडिकल AI का उपयोग कर रहा है।

"दुनिया भर में चिकित्सा सेवाओं और आम तौर पर सेवाओं की भारी मांग के साथ", राजन ने तर्क दिया कि AI-संचालित रोजगार सृजन की काफी गुंजाइश है।

भले ही आशंकित "नौकरी विनाश" अपेक्षा से कम गंभीर साबित हो, राजन ने कहा कि सरकारों और कंपनियों को अभी भी श्रमिक विस्थापन के सामाजिक प्रभाव को सीमित करने की आवश्यकता होगी।

उन्होंने तर्क दिया कि निगमों को एक केंद्रीय भूमिका निभानी चाहिए क्योंकि उन्हें इस बात की सबसे अच्छी समझ होने की संभावना है कि उनके कर्मचारियों को किस नई भूमिका के लिए फिर से प्रशिक्षित किया जा सकता है।

राजन ने कहा कि सरकारों को पहले उन कर नीतियों की पहचान करनी चाहिए और उन पर ध्यान देना चाहिए जो मानव श्रम की तुलना में मशीनों को तरजीह दे सकती हैं। उन्होंने असंतुलन के उदाहरण के रूप में अमेरिका की ओर इशारा किया, जहां कंपनियां मानव श्रमिकों के लिए सामाजिक सुरक्षा योगदान देती हैं, लेकिन AI के लिए नहीं।

उन्होंने सुझाव दिया कि एक विकल्प कंपनियों द्वारा उपयोग किए जाने वाले AI टोकन पर कर हो सकता है। राजन ने कहा कि इस तरह के लेवी को सावधानीपूर्वक कैलिब्रेट करने की आवश्यकता होगी ताकि यह AI अपनाने को हतोत्साहित न करे, संभावित रूप से कम दर से शुरू हो और नीति निर्माताओं के अनुभव बढ़ने के साथ धीरे-धीरे बढ़े।

उन्होंने विदेशी AI प्रदाताओं को ऐसे कर ढांचे में लाने का भी प्रस्ताव रखा और सुझाव दिया कि सरकारें उन कंपनियों के लिए टैक्स क्रेडिट पर विचार करें जो श्रमिकों को अतिरिक्त प्रशिक्षण प्रदान करती हैं।

राजन ने कहा कि पुनर्प्रशिक्षण और भी महत्वपूर्ण हो जाना चाहिए क्योंकि AI से संबंधित विस्थापन की पहली लहर आखिरी होने की संभावना नहीं है। उन्होंने सुझाव दिया कि कंपनियां कर्मचारियों को प्रशिक्षण देने के लिए टैक्स क्रेडिट प्राप्त कर सकती हैं, जिसका लाभ उन कर्मचारियों को बनाए रखने से जुड़ा होगा।

लेकिन उन्होंने कहा कि अकेले कर प्रोत्साहन पर्याप्त नहीं होगा। उन्होंने कहा, कंपनियों को यह प्रदर्शित करना होगा कि वे कर्मचारियों को अनिश्चित भविष्य से निपटने में मदद करने के लिए प्रतिबद्ध हैं।

चूंकि AI ने रोजगार की संभावनाओं को कम कर दिया है, राजन ने कहा कि उच्च कुशल श्रमिक भी उन कंपनियों में शामिल होने में संकोच कर सकते हैं जो उनकी जगह ले सकती हैं जैसे ही प्रौद्योगिकी उनके काम करने में सक्षम हो जाती है।

उन्होंने तर्क दिया कि जो कंपनियाँ अपने कर्मचारियों का समर्थन करने के लिए प्रतिबद्ध हैं, वे मजबूत प्रतिष्ठा विकसित करके और उच्च-गुणवत्ता वाले उम्मीदवारों के एक बड़े समूह को आकर्षित करके प्रतिस्पर्धात्मक लाभ प्राप्त कर सकती हैं।

राजन ने कहा कि रुझान पहले से ही उत्साहजनक है। लुइगी ज़िंगालेस और पिएत्रो रामेला के साथ चल रहे शोध का हवाला देते हुए, उन्होंने कहा कि अपने शेयरधारक पत्रों में कर्मचारी विकास का उल्लेख करने वाले यूएस फॉर्च्यून 150 CEO की हिस्सेदारी 2008 में लगभग 20% से बढ़कर 2023 में 44% हो गई।

उन्होंने आगाह किया कि इस तरह के बयान अभी भी "ओछी बातें" हो सकते हैं, लेकिन कहा कि कर्मचारी विकास पर बढ़ता ध्यान आशावाद का कारण बनता है।

राजन ने कहा कि AI युग की परिभाषित व्यावसायिक चुनौती न केवल तेजी से सक्षम मशीनों को तैनात करना है, बल्कि यह सुनिश्चित करना भी है कि तकनीकी प्रगति मनुष्यों के लिए अच्छी नौकरियां पैदा करती रहे।

गर्वित भिरानी गुरुग्राम स्थित एक पत्रकार हैं। वह लाइवमिंट में उप मुख्य सामग्री निर्माता हैं, जहां वह राष्ट्रीय और अंतर्राष्ट्रीय समाचारों को कवर करते हैं, पाठकों के लिए सटीकता और सम्मोहक कहानी कहने पर ध्यान केंद्रित करते हैं।

पत्रकारिता में कुल छह वर्षों के अनुभव के साथ, उन्होंने पहले Google के लिए वाको बाइनरी सिमेंटिक्स के साथ काम किया है, समाचार क्यूरेशन लीड की भूमिका निभाई है, और 101रिपोर्टर्स और न्यूज़9 के लिए स्वास्थ्य, शिक्षा और कृषि कहानियों पर क्षेत्र से रिपोर्ट की है। उन्होंने मनोरंजन और समाचार मीडिया संगठनों के लिए एक सामग्री संपादक के रूप में भी काम किया है।

गर्वित के पास क्रमशः गुरु गोबिंद सिंह इंद्रप्रस्थ विश्वविद्यालय और गुरुग्राम विश्वविद्यालय से पत्रकारिता और जनसंचार में स्नातक और मास्टर डिग्री है। कॉलेज के दिनों के दौरान, वह भारत के एकमात्र गैर-लाभकारी छात्र पत्रकारिता नेटवर्क में शामिल हो गए, जहाँ उन्होंने दैनिक समाचार अपडेट की एंकरिंग की और 'डेटा फिक्स' नामक अपना साप्ताहिक शो बनाया।

उन्हें दिल्ली में यस फाउंडेशन मीडिया फॉर सोशल चेंज फ़ेलोशिप, टॉकिंग डेटा टू द फोर्थ पिलर आवासीय कार्यशाला और पुणे में VOICE फ़ेलोशिप के लिए चुना गया था।

उनके पास सीओवीआईडी-19-सत्यापन रिपोर्टिंग, डेटा पत्रकारिता, खाद्य और कृषि, तकनीकी नीति, मीडिया साक्षरता और गलत सूचना का मुकाबला करने और थॉमसन फाउंडेशन, इंडियास्पेंड, द डायलॉग, यूएस मिशन इन इंडिया और एएफपी से चुनावी दुष्प्रचार पाठ्यक्रमों से निपटने में प्रमाण पत्र हैं।

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