ਸੈਮ ਅਲਟਮੈਨ ਦਾ ਪਲਟਵਾਰ: ਕੀ AI ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਨੈੱਟ ਨੌਕਰੀਆਂ ਪੈਦਾ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ?

OpenAI ਦੇ CEO ਸੈਮ ਅਲਟਮੈਨ ਨੇ ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਦੇ ਆਰਥਿਕ ਪ੍ਰਭਾਵ ਬਾਰੇ ਆਪਣੇ ਪੱਖ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਵੱਡਾ ਬਦਲਾਅ ਕੀਤਾ ਹੈ, ਉਹ "ਡਰਾਉਣੇ" ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਹੋਣ ਵਾਲੇ ਵਿਸਥਾਪਨ ਦੀਆਂ ਚੇਤਾਵਨੀਆਂ ਤੋਂ ਹਟ ਕੇ ਇੱਕ ਨਵੀਂ ਉਮੀਦ ਵੱਲ ਵਧ ਰਹੇ ਹਨ। ਇਹ ਬਦਲਾਅ ਸੁਝਾਅ ਦਿੰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਨੌਕਰੀਆਂ ਦੇ ਖ਼ਤਮ ਹੋਣ ਦੀ ਬਜਾਏ, ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ ਦੀ ਮੌਜੂਦਾ ਲਹਿਰ ਨਵੀਆਂ ਰੁਜ਼ਗਾਰ ਦੇ ਮੌਕਿਆਂ ਲਈ ਇੱਕ ਉਤਪ੍ਰੇਰਕ (catalyst) ਵਜੋਂ ਕੰਮ ਕਰ ਸਕਦੀ ਹੈ।

ਨੌਕਰੀਆਂ ਦੇ ਖ਼ਤਮ ਹੋਣ ਦੇ ਡਰ ਤੋਂ ਆਰਥਿਕ ਉਮੀਦ ਤੱਕ

ਆਪਣੀਆਂ ਪਿਛਲੀਆਂ ਚੇਤਾਵਨੀਆਂ ਤੋਂ ਵੱਖਰਾ ਰਵੱਈਆ ਅਪਣਾਉਂਦੇ ਹੋਏ, ਸੈਮ ਅਲਟਮੈਨ ਨੇ ਹਾਲ ਹੀ ਵਿੱਚ ਕਿਹਾ ਕਿ ਉਹ "ਕਾਫ਼ੀ ਯਕੀਨ" ਨਾਲ ਕਹਿ ਸਕਦੇ ਹਨ ਕਿ AI ਹੁਣ ਤੱਕ ਨੈੱਟ ਨੌਕਰੀਆਂ ਪੈਦਾ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ। ਇਹ ਉਨ੍ਹਾਂ ਦੀਆਂ ਪਹਿਲਾਂ ਦੀਆਂ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀਆਂ ਤੋਂ ਇੱਕ ਵੱਡਾ ਬਦਲਾਅ ਹੈ, ਜਿੱਥੇ ਉਨ੍ਹਾਂ ਨੇ ਚੇਤਾਵਨੀ ਦਿੱਤੀ ਸੀ ਕਿ ਕਾਰਜਬਲ ਵਿੱਚ AI ਦੇ ਮਿਲਾਪ ਦੀ ਰਫ਼ਤਾਰ "ਸ਼ਾਇਦ ਥੋੜ੍ਹੀ ਡਰਾਉਣੀ" ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ।

ਇਹ ਵਿਚਾਰ ਸਿਰਫ਼ OpenAI ਤੱਕ ਸੀਮਤ ਨਹੀਂ ਹੈ। Anthropic ਦੇ CEO ਡਾਰੀਓ ਅਮੋਡੀ ਨੇ ਵੀ ਆਪਣੇ ਨਜ਼ਰੀਏ ਨੂੰ ਬਦਲਿਆ ਹੈ, ਅਤੇ ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ ਨੂੰ ਸਿੱਧੇ ਤੌਰ 'ਤੇ ਨੌਕਰੀਆਂ ਖ਼ਤਮ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਦੀ ਬਜਾਏ ਇੱਕ "ਉਤਪਾਦਕਤਾ ਵਧਾਉਣ ਵਾਲੇ (productivity multiplier)" ਵਜੋਂ ਪੇਸ਼ ਕੀਤਾ ਹੈ। ਹਾਲਾਂਕਿ ਅਮੋਡੀ ਨੇ ਪਹਿਲਾਂ ਸੁਝਾਅ ਦਿੱਤਾ ਸੀ ਕਿ AI ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਐਂਟਰੀ-ਲੈਵਲ ਦੀਆਂ ਦਫ਼ਤਰੀ ਨੌਕਰੀਆਂ ਨੂੰ ਖ਼ਤਮ ਕਰ ਦੇਵੇਗਾ, ਪਰ ਹੁਣ ਉਦਯੋਗ ਦੇ ਲੀਡਰ ਮਨੁੱਖੀ-AI ਸਹਿਯੋਗ (human-AI augmentation) ਦੇ ਵਿਚਾਰ ਵੱਲ ਵਧ ਰਹੇ ਹਨ।

ਡੇਟਾ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ: ਲੇਬਰ ਸ਼ਿਫਟ ਵਿੱਚ ਗੁੰਮ ਹੋਈ ਕੜੀ

ਤਕਨੀਕੀ ਕਾਰਜਕਾਰੀ ਅਧਿਕਾਰੀਆਂ ਵਿਚਕਾਰ ਚੱਲ ਰਹੀ ਤਿੱਖੀ ਬਹਿਸ ਦੇ ਬਾਵਜੂਦ, ਪ੍ਰਮਾਣਿਕ ਡੇਟਾ ਇੱਕ ਵਧੇਰੇ ਸਪਸ਼ਟ ਤਸਵੀਰ ਪੇਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਮੌਜੂਦਾ ਅਧਿਐਨਾਂ ਨੇ ਅਜੇ ਤੱਕ ਸਮੁੱਚੀ ਉਤਪਾਦਕਤਾ ਜਾਂ ਵਿਸ਼ਵਵਿਆਪੀ ਲੇਬਰ ਮਾਰਕੀਟ 'ਤੇ AI ਦੇ ਕੋਈ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਜਾਂ ਮਾਪਣਯੋਗ ਪ੍ਰਭਾਵ ਨਹੀਂ ਦਿਖਾਇਆ ਹੈ। ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, Yale Budget Lab ਦੇ ਖੋਜ ਅਨੁਸਾਰ ਹੁਣ ਤੱਕ ਜੌਬ ਮਾਰਕੀਟ ਵਿੱਚ AI ਨਾਲ ਸਬੰਧਤ ਕੋਈ ਨਿਸ਼ਚਿਤ ਬਦਲਾਅ ਨਹੀਂ ਮਿਲਿਆ ਹੈ।

ਦਿਲਚਸਪ ਗੱਲ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਹਾਲ ਹੀ ਦੇ ਕਈ ਯੂਨੀਵਰਸਿਟੀਆਂ ਦੇ ਅਧਿਐਨਾਂ ਨੇ ਇਸ ਵਿਚਾਰ ਨੂੰ ਚੁਣੌਤੀ ਦਿੱਤੀ ਹੈ ਕਿ AI ਖਾਸ ਖੇਤਰਾਂ ਵਿੱਚ ਹਾਲ ਹੀ ਵਿੱਚ ਹੋਈਆਂ ਲੇ-ਆਫ (layoffs) ਦਾ ਮੁੱਖ ਕਾਰਨ ਹੈ। ਡੇਟਾ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਰਾਂ ਅਤੇ ਕਾਪੀਰਾਈਟਰਾਂ ਵਿੱਚ ਨੌਕਰੀਆਂ ਦਾ ਸੰਕਟ ਅਸਲ ਵਿੱਚ 2022 ਦੇ ਸ਼ੁਰੂ ਵਿੱਚ ਸ਼ੁਰੂ ਹੋ ਗਿਆ ਸੀ—ChatGPT ਦੇ ਜਨਤਕ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਲਾਂਚ ਹੋਣ ਤੋਂ ਕਈ ਮਹੀਨੇ ਪਹਿਲਾਂ। ਇਹ ਸੁਝਾਅ ਦਿੰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਸਿਰਫ਼ generative AI ਹੀ ਨਹੀਂ, ਸਗੋਂ ਵਿਆਪਕ ਆਰਥਿਕ ਰੁਝਾਨ ਹਾਲ ਹੀ ਦੀ ਕਾਰਜਬਲ ਦੀ ਅਸਥਿਰਤਾ ਦਾ ਅਸਲ ਕਾਰਨ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ।

AI-ਮੁਖੀ ਲੇ-ਆਫ (Layoffs) ਦੀ ਅਸਲੀਅਤ

ਹਾਲਾਂਕਿ ਮੈਕਰੋ-ਇਕਾਨਾਮਿਕ ਡੇਟਾ ਅਸਪਸ਼ਟ ਹੈ, ਪਰ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਕਾਰਪੋਰੇਟ ਬਦਲਾਅ ਇੱਕ ਵੱਖਰੀ ਕਹਾਣੀ ਦੱਸਦੇ ਹਨ। AI ਨਾਲ ਜੁੜੇ ਲੇ-ਆਫ ਹੋ ਰਹੇ ਹਨ, ਪਰ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਕਾਰਨ ਅਕਸਰ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਹੁੰਦੇ ਹਨ। ਕੁਝ ਮਾਮਲਿਆਂ ਵਿੱਚ, ਜੋ ਪੈਸਾ ਪਹਿਲਾਂ ਮਨੁੱਖੀ ਤਨਖਾਹਾਂ ਲਈ ਰੱਖਿਆ ਗਿਆ ਸੀ, ਉਸ ਨੂੰ ਮਹਿੰਗੇ AI ਹਾਰਡਵੇਅਰ ਅਤੇ ਕੰਪਿਊਟ ਪਾਵਰ ਵੱਲ ਮੋੜਿਆ ਜਾ ਰਿਹਾ ਹੈ। ਦੂਜੇ ਮਾਮਲਿਆਂ ਵਿੱਚ, ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਕਾਂ ਦਾ ਸੁਝਾਅ ਹੈ ਕਿ "AI" ਉਹਨਾਂ ਕੰਪਨੀਆਂ ਲਈ ਇੱਕ ਸੁਵਿਧਾਜਨਕ ਬਹਾਨਾ ਵਜੋਂ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਪੁਨਰਗਠਨ (restructuring) ਦੇ ਦੌਰਾਨ ਸ਼ੇਅਰਧਾਰਕਾਂ ਨੂੰ ਲੇ-ਆਫ ਨੂੰ ਜਾਇਜ਼ ਠਹਿਰਾਉਣਾ ਚਾਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ।

ਵਿਆਪਕ AI ਲੈਂਡਸਕੇਪ ਲਈ, CEO ਦੀਆਂ ਗੱਲਾਂ ਵਿੱਚ ਇਹ ਬਦਲਾਅ ਬਹੁਤ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ। ਜਿਵੇਂ-ਜਿਵੇਂ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਪਰਿਪੱਕ ਹੋ ਰਹੀ ਹੈ, ਚਰਚਾ ਸਿਰਫ਼ ਬਦਲਣ (replacement) ਤੋਂ ਹਟ ਕੇ ਇਸ ਗੱਲ 'ਤੇ ਕੇਂਦਰਿਤ ਹੋ ਰਹੀ ਹੈ ਕਿ AI ਕਿਵੇਂ ਮਨੁੱਖੀ ਕਾਰਜਕੁਸ਼ਲਤਾ ਨੂੰ ਵਧਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਕੀ ਇਹ ਨਵੀਆਂ ਭੂਮਿਕਾਵਾਂ ਦੇ ਅਸਲ ਵਿਸਫੋਟ ਵੱਲ ਲੈ ਜਾਵੇਗਾ ਜਾਂ ਸਿਰਫ਼ ਮੌਜੂਦਾ ਉਤਪਾਦਕਤਾ ਦੇ ਲਾਭਾਂ ਨੂੰ ਨਵਾਂ ਰੂਪ ਦੇਵੇਗਾ, ਇਹ ਤਕਨੀਕੀ ਵਿਕਾਸ ਦੇ ਅਗਲੇ ਦਹਾਕੇ ਲਈ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਡਾ ਸਵਾਲ ਹੈ।

ਮੁੱਖ ਨੁਕਤੇ

• CEO ਦੇ ਵਿਚਾਰਾਂ ਵਿੱਚ ਬਦਲਾਅ: ਸੈਮ ਅਲਟਮੈਨ (OpenAI) ਅਤੇ ਡਾਰੀਓ ਅਮੋਡੀ (Anthropic) ਦੋਵਾਂ ਨੇ ਵੱਡੇ ਪੱਧਰ 'ਤੇ ਨੌਕਰੀਆਂ ਦੇ ਖ਼ਤਮ ਹੋਣ ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਨ ਦੀ ਬਜਾਏ, AI ਨੂੰ ਨੈੱਟ ਨੌਕਰੀਆਂ ਪੈਦਾ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਅਤੇ ਉਤਪਾਦਕਤਾ ਵਧਾਉਣ ਵਾਲੇ ਵਜੋਂ ਦੇਖਣਾ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰ ਦਿੱਤਾ ਹੈ।
• ਡੇਟਾ ਵਿੱਚ ਅੰਤਰ: Yale Budget Lab ਸਮੇਤ ਵੱਡੇ ਅਧਿਐਨ ਮੌਜੂਦਾ ਸਮੇਂ ਵਿੱਚ ਮਾਪੇ ਗਏ ਲੇਬਰ ਮਾਰਕੀਟ ਜਾਂ ਵਿਸ਼ਵਵਿਆਪੀ ਉਤਪਾਦਕਤਾ 'ਤੇ AI ਦੇ ਕਿਸੇ ਵੱਡੇ ਪੱਧਰ ਦੇ ਪ੍ਰਭਾਵ ਨੂੰ ਨਹੀਂ ਦਿਖਾਉਂਦੇ।
• ਲੇ-ਆਫ ਦੇ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਕਾਰਨ: ਹਾਲਾਂਕਿ AI ਨਾਲ ਸਬੰਧਤ ਲੇ-ਆਫ ਮੌਜੂਦ ਹਨ, ਪਰ ਇਹ ਅਕਸਰ ਹਾਰਡਵੇਅਰ ਵੱਲ ਫੰਡਾਂ ਦੇ ਮੁੜ-ਵੰਡਣ ਕਾਰਨ ਹੁੰਦੇ ਹਨ ਜਾਂ ਕਾਰਪੋਰੇਟ ਪੁਨਰਗਠਨ ਲਈ ਰਣਨੀਤਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਜਾਇਜ਼ ਠਹਿਰਾਉਣ ਲਈ ਵਰਤੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ।