आंद्रेज कार्पथी के AI जॉब एक्सपोजर मैप के वायरल होने के बाद एलोन मस्क ने अपनी राय दी।

कार्पाथी के एआई ऑटोमेशन मैप में लगभग 6 करोड़ अमेरिकी नौकरियों को अत्यधिक जोखिम में दिखाया गया

ओपनएआई के सह-संस्थापक और टेस्ला के पूर्व आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) निदेशक, एंड्रेज कार्पाथी ने 15 मार्च को एक इंटरैक्टिव "एआई जॉब एक्सपोजर मैप" जारी किया, जिसमें यू.एस. ब्यूरो ऑफ लेबर स्टैटिस्टिक्स (बीएलएस) के ऑक्यूपेशनल आउटलुक हैंडबुक से लिए गए 342 व्यवसायों का विश्लेषण किया गया।

इस परियोजना ने नौकरी के विवरणों को एक बड़े भाषा मॉडल में डालकर और प्रत्येक भूमिका को शून्य से 10 तक का एक्सपोज़र स्कोर देकर लगभग 143 मिलियन अमेरिकी नौकरियों का मूल्यांकन किया, जिससे यह मापा गया कि सैद्धांतिक रूप से एआई उस काम को कितना बदल सकता है।

परिणामों को karpathy.ai/jobs पर होस्ट किए गए एक रंगीन ट्रीमैप विज़ुअलाइज़ेशन में प्रदर्शित किया गया, जहाँ आयत का आकार रोजगार की संख्या को दर्शाता था और रंग एक्सपोज़र के स्तरों का प्रतिनिधित्व करता था, जो न्यूनतम व्यवधान के लिए हरे से लेकर उन भूमिकाओं के लिए गहरे लाल तक था जिनमें व्यापक स्वचालन हो सकता है। संक्षेप में: बॉक्स जितना बड़ा और लाल होगा, उतना ही अधिक ध्यान वह मांगेगा।

पूरे अमेरिकी कार्यबल में, भारित औसत एक्सपोजर 10 में से लगभग 4.9 रहा, जो कुल मिलाकर एआई के प्रभाव की मध्यम संभावना का सुझाव देता है। लेकिन औसत बहुत कुछ छिपाते हैं। लगभग 42% अमेरिकी नौकरियों—लगभग 59.9 मिलियन श्रमिक जो अनुमानित $3.7 ट्रिलियन वार्षिक वेतन कमाते हैं—ने एक्सपोजर पैमाने पर सात या उससे अधिक अंक प्राप्त किए।

इन आंकड़ों को और विस्तार से देखें तो, लगभग 62 लाख नौकरियां न्यूनतम जोखिम श्रेणी में आईं, जबकि 4.72 करोड़ को कम जोखिम श्रेणी में वर्गीकृत किया गया। एक और 2.97 करोड़ नौकरियां मध्यम श्रेणी में आईं। सबसे चौंकाने वाले आंकड़े पैमाने के शीर्ष पर सामने आए: लगभग 3.47 करोड़ नौकरियों को उच्च रैंक दिया गया, और 2.52 करोड़ बहुत उच्च जोखिम श्रेणी में आईं।

कार्पाथी के विश्लेषण से वेतन के बारे में एक उल्टा-पुल्टा मोड़ भी सामने आया। $35,000 से कम वार्षिक औसत वेतन वाली नौकरियों को एक्सपोजर पर लगभग 3.4 का स्कोर मिला, जबकि $100,000 से अधिक वेतन वाले व्यवसायों का औसत 6.7 था। दूसरे शब्दों में, वेतन जितना अधिक था, उतनी ही अधिक संभावना थी कि उस नौकरी में ऐसे कार्य शामिल थे जिन्हें आज की कृत्रिम बुद्धिमत्ता प्रणालियाँ दोहरा सकती हैं या जिनमें सहायता कर सकती हैं।

शिक्षा के स्तरों ने भी इसी तरह का पैटर्न दिखाया। कॉलेज की डिग्री के बिना कामगारों का एक्सपोजर स्कोर औसतन लगभग 4.1 था, जबकि स्नातक की डिग्री वाले चार्ट में लगभग 6.7 के साथ सबसे ऊपर थे। उन्नत डिग्री धारकों का स्कोर लगभग 5.7 के साथ बीच में रहा।

व्यक्तिगत व्यवसायों को देखने पर एक और भी स्पष्ट तस्वीर सामने आती है। मेडिकल ट्रांसक्रिप्शनिस्टों ने 10 का परफेक्ट स्कोर हासिल किया, जो दर्शाता है कि कैसे स्पीच रिकग्निशन और स्वचालित दस्तावेज़ीकरण प्रणालियाँ पहले से ही उनमें से कई कार्यों को करती हैं। वकील, लेखाकार, वित्तीय विश्लेषक और प्रबंधन सलाहकार अक्सर नौ के आसपास स्कोर करते थे, मुख्य रूप से क्योंकि उनका काम संरचित जानकारी, दस्तावेज़ों और अनुसंधान के इर्द-गिर्द घूमता है।

सॉफ्टवेयर डेवलपर्स—विडंबना यह है कि ये वही लोग हैं जो कई एआई टूल बना रहे हैं—भी उच्च रैंक पर रहे, अक्सर आठ और नौ के बीच स्कोर करते थे। इस बीच, प्रशासनिक सहायकों, बुककीपिंग क्लर्कों और ग्राहक सेवा प्रतिनिधियों जैसी भूमिकाओं ने भी डिजिटल वर्कफ़्लो पर अपनी निर्भरता के कारण समान रूप से उच्च जोखिम स्तर दिखाया।

स्पेक्ट्रम के दूसरे छोर पर, कंप्यूटर स्क्रीन के बजाय भौतिक दुनिया में होने वाली नौकरियों ने कहीं बेहतर प्रदर्शन किया। प्लंबर, इलेक्ट्रीशियन और निर्माण श्रमिकों ने आमतौर पर शून्य और दो के बीच स्कोर किया, जो अप्रत्याशित, हाथों से किए जाने वाले कार्यों को स्वचालित करने में निरंतर कठिनाई को उजागर करता है।

ऑनलाइन पर इस नक्शे के तेजी से फैलने से प्रौद्योगिकी जगत में टिप्पणियों की बाढ़ आ गई, जिसमें टेस्ला और स्पेसएक्स के सीईओ एलोन मस्क की एक संक्षिप्त प्रतिक्रिया भी शामिल थी। विज़ुअलाइज़ेशन के बारे में एक थ्रेड का जवाब देते हुए, मस्क ने लिखा: "सभी नौकरियां वैकल्पिक होंगी। सार्वभौमिक उच्च आय होगी।"

यह टिप्पणी मस्क के लंबे समय से चले आ रहे तर्क को दोहराती है कि उन्नत कृत्रिम बुद्धिमत्ता और रोबोटिक्स अंततः पर्याप्त आर्थिक समृद्धि पैदा कर सकती हैं, जिससे पारंपरिक रोजगार पर निर्भरता कम हो जाएगी।

ध्यान आकर्षित होने के बावजूद, कार्पाथी ने जल्द ही मूल वेबसाइट और इसकी गिटहब रिपॉजिटरी को हटा दिया, और एक फॉलो-अप पोस्ट में बताया कि यह प्रोजेक्ट एक त्वरित प्रयोग था—जिसे उन्होंने एक किताब से प्रेरित दो घंटे के "वाइब-कोडेड" अन्वेषण के रूप में वर्णित किया। कार्पाथी के अनुसार, स्पष्ट अस्वीकरणों के बावजूद, प्रोजेक्ट की अन्वेषणात्मक प्रकृति को लेकर लोगों की गलतफहमी फैल गई।

साइट को हटाने से इसके प्रसार को धीमा करने में कोई खास मदद नहीं मिली। इसके संग्रहीत संस्करण लगभग तुरंत ही वेबैक मशीन पर दिखाई देने लगे, और डेवलपर्स ने डेटासेट, स्कोरिंग रूब्रिक और विज़ुअलाइज़ेशन टूल को दोहराते हुए कोड रिपॉजिटरी को कई बार फोर्क किया।

यह घटना आधुनिक इंटरनेट की दो वास्तविकताओं को दर्शाती है: एआई अनुसंधान रातों-रात वैश्विक बहसें भड़का सकता है, और एक बार जब डेटा ओपन वेब पर आ जाता है, तो वह शायद ही कभी गायब होता है। फिलहाल, करपाथी का प्रयोग नौकरी जाने की भविष्यवाणी से कम और इस बात की एक झलक अधिक है कि वर्तमान एआई सिस्टम मानव कार्य के साथ कैसे ओवरलैप करते हैं।

निष्कर्ष, यदि कोई है, तो वह ताज़गी भरे अंदाज़ में सीधा-सादा है। यदि आपका पूरा काम एक स्क्रीन पर होता है, तो आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस जल्द ही आपका सहकर्मी—या आपका सबसे कड़ा प्रतिद्वंद्वी बन सकता है।

अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न 🔎

• एंड्रेज कार्पाथी का एआई जॉब एक्सपोजर मैप क्या है? यह एक विज़ुअलाइज़ेशन है जो 342 अमेरिकी व्यवसायों का विश्लेषण करता है और यह स्कोर करता है कि प्रत्येक नौकरी एआई स्वचालन के प्रति कितनी संवेदनशील हो सकती है।
• कितनी अमेरिकी नौकरियां एआई एक्सपोजर से प्रभावित हो सकती हैं? विश्लेषण से पता चलता है कि लगभग 42% अमेरिकी नौकरियों—लगभग 59.9 मिलियन कर्मचारियों—के एक्सपोजर स्कोर उच्च हैं।
• कौन सी नौकरियों में एआई एक्सपोजर सबसे अधिक है? वकील, लेखाकार, सॉफ्टवेयर डेवलपर और मेडिकल ट्रांसक्रिप्शनिस्ट जैसी भूमिकाओं ने सबसे अधिक स्कोर किया।
• कौन से पेशे AI स्वचालन से सबसे कम प्रभावित दिखते हैं? प्लंबर, इलेक्ट्रीशियन और निर्माण श्रमिक जैसे हाथ के काम वाले व्यवसाय सबसे कम जोखिम वाली श्रेणियों में शामिल थे।