जैसे-जैसे विभिन्न उद्योगों के पेशेवर कृत्रिम बुद्धिमत्ता उपकरणों को अपनाने की होड़ में हैं, एक परेशान करने वाला सवाल अटकलों से हटकर मापा साक्ष्य के दायरे में आ रहा है: क्या हम उन कौशलों को खो रहे हैं जिनकी सहायता के लिए ये उपकरण बनाए गए थे?

नेचर में प्रकाशित एक रिपोर्ट से पता चलता है कि शुरुआती नतीजे आ गए हैं - और वे उत्साहवर्धक नहीं हैं। एआई-संचालित प्रणालियों पर निर्भरता चिकित्सकों, सॉफ्टवेयर इंजीनियरों और अन्य कुशल श्रमिकों की क्षमताओं को कम करने लगी है, जिससे स्वचालन के युग में मानव विशेषज्ञता को कैसे संरक्षित किया जाए, इस पर तत्काल सवाल उठ रहे हैं। For more context on this story, see our ongoing AI trends.

एआई के बिना डॉक्टर बदतर प्रदर्शन करते हैं

सबसे स्पष्ट उदाहरणों में से एक चिकित्सा से आता है। एंडोस्कोपी में विशेषज्ञता रखने वाले पोलिश चिकित्सकों के एक अध्ययन ने जांच की कि क्या होता है जब अनुभवी डॉक्टर एआई सहायक के आदी हो जाते हैं और फिर उस तक पहुंच खो देते हैं।

चिकित्सकों, जिनमें से सभी ने अपने करियर के दौरान कम से कम 2,000 कोलोनोस्कोपी की थी, को एक एआई प्रणाली दी गई थी जो वास्तविक समय में कोलोनोस्कोपी छवियों का विश्लेषण करती है और एडेनोमा नामक एक प्रकार के पूर्व-कैंसरयुक्त आंतों के घाव को चिह्नित करती है। यह उपकरण कुछ दिनों में उपलब्ध था लेकिन कुछ दिनों में नहीं, जिससे एक स्वाभाविक प्रयोग हुआ।

नतीजे बेहद चौंकाने वाले थे. एआई उपकरण पेश किए जाने से पहले तीन महीने की अवधि के दौरान, विशेषज्ञों को 28.4 प्रतिशत कोलोनोस्कोपी के दौरान कम से कम एक एडेनोमा मिला। उपकरण पेश किए जाने के बाद, एआई सहायता के बिना ** किए गए कोलोनोस्कोपी के लिए एडेनोमा का पता लगाने की दर 22.4 प्रतिशत तक गिर गई।

दूसरे शब्दों में, एक बार जब डॉक्टरों ने एआई प्रणाली पर भरोसा करना शुरू कर दिया, तो इसके अनुपलब्ध होने पर उनके स्वयं के नैदानिक ​​​​प्रदर्शन में गिरावट आई। निष्कर्ष पिछले अक्टूबर में द लैंसेट गैस्ट्रोएंटरोलॉजी एंड हेपेटोलॉजी में प्रकाशित हुए थे।

अध्ययन के लेखकों ने निष्कर्ष निकाला कि ऐसे उपकरणों के निरंतर संपर्क से चिकित्सक "एआई सहायता के बिना संज्ञानात्मक निर्णय लेते समय कम प्रेरित, कम केंद्रित और कम जिम्मेदार हो सकते हैं।"

एक सर्वेक्षण से पता चलता है कि चिंता व्यापक है

कौशल हानि का डर कुछ अध्ययनों तक ही सीमित नहीं है। जून की शुरुआत में प्रकाशित अमेरिकी स्वास्थ्य देखभाल कर्मियों के एक सर्वेक्षण में पाया गया कि 70 प्रतिशत नर्सें और 77 प्रतिशत चिकित्सक एआई सिस्टम पर अत्यधिक निर्भरता के कारण अपने कौशल खोने से चिंतित हैं।

उभरते आंकड़ों से यह चिंता उचित प्रतीत होती है। जैसे-जैसे अधिक पेशेवर एआई को अपने दैनिक वर्कफ़्लो में एकीकृत करते हैं, वे प्रौद्योगिकी के साथ क्या कर सकते हैं और इसके बिना वे क्या कर सकते हैं, के बीच अंतर बढ़ सकता है।

सिरैक्यूज़ विश्वविद्यालय के एक सूचना वैज्ञानिक केविन क्रॉस्टन ने चुनौती को स्पष्ट रूप से तैयार किया: "केवल इस बात से अवगत होना कि यह घटना मौजूद है, उम्मीद है कि कुछ आत्म-प्रतिबिंब को उकसाएगा कि लोग किस कौशल को बनाए रखना चाहते हैं और जिसे वे एआई उपकरणों के लिए आउटसोर्स करना चाहते हैं"।

सॉफ्टवेयर इंजीनियर समान पैटर्न दिखाते हैं

डेस्किलिंग प्रभाव दवा तक ही सीमित नहीं है। यह जांचने के लिए कि क्या कंप्यूटर विज्ञान में कौशल खो रहे हैं, एआई फर्म एंथ्रोपिक के शोधकर्ताओं ने 52 सॉफ्टवेयर इंजीनियरों को शामिल करते हुए एक यादृच्छिक नियंत्रित परीक्षण डिजाइन किया।

सभी प्रतिभागियों को एक बुनियादी कोडिंग कार्य करने के लिए कहा गया था। प्रत्येक इंजीनियर वेब पर खोज कर सकता है और इसे पूरा करने के निर्देशों तक पहुंच सकता है। आधे लोगों को एआई सहायक का उपयोग करने के लिए भी प्रेरित किया गया। प्रीप्रिंट के रूप में जारी अध्ययन को मौलिक कोडिंग क्षमता पर एआई सहायता के प्रभाव को अलग करने के लिए डिज़ाइन किया गया था।

निष्कर्षों से इस बात के सबूत बढ़ रहे हैं कि नियमित संज्ञानात्मक कार्य को एआई पर थोपने से उन अंतर्निहित दक्षताओं को कमजोर किया जा सकता है जो पेशेवरों ने एक बार बार-बार अभ्यास के माध्यम से विकसित की थीं। जब एआई भारी भार उठाने का काम संभालता है, तो मानव अभ्यासकर्ता को महारत हासिल करने और बनाए रखने के कम अवसर मिलते हैं।

डेस्किलिंग की यांत्रिकी

शोधकर्ता डेस्किलिंग को एक क्रमिक प्रक्रिया बताते हैं। जब कोई उपकरण विश्वसनीय रूप से किसी कार्य को संभालता है, तो अंतर्निहित कौशल के साथ कार्यकर्ता की सहभागिता कम हो जाती है। समय के साथ, वर्षों के अभ्यास से विकसित हुए तंत्रिका मार्ग और निर्णय फीके पड़ने लगते हैं।

चिकित्सा में, यह विशेष रूप से खतरनाक हो सकता है। एक चिकित्सक जो एक बार संदिग्ध ऊतक को पहचानने के लिए गहन दृश्य निर्णय पर निर्भर था, एआई सहायता के महीनों के बाद, सिस्टम के संकेतों पर निर्भर हो सकता है। यदि सिस्टम विफल हो जाता है या अनुपलब्ध है, तो डॉक्टर का बिना सहायता वाला प्रदर्शन अब उस मानक के अनुरूप नहीं रह जाएगा जो पहले हुआ करता था।

ओस्लो विश्वविद्यालय के चिकित्सक-शोधकर्ता और कोलोनोस्कोपी अध्ययन के सह-लेखक युइची मोरी ने चेतावनी दी है कि जो लोग एआई टूल का उपयोग करते हैं उन्हें जागरूक होना चाहिए कि वे अपने कुछ कौशल खोने का जोखिम उठाते हैं। उन्होंने कहा, "फिलहाल डेस्किलिंग के खिलाफ कोई स्थापित समाधान नहीं है।" "यह अगले दशक में एक बहुत ही गर्म शोध विषय होना चाहिए।"

मानक परीक्षण समस्या को क्यों भूल जाता है

डेस्किलिंग को संबोधित करने में कठिनाई का एक हिस्सा यह है कि एआई हटाए जाने तक यह अदृश्य है। जब उपकरण उपयोग में होता है तो प्रदर्शन मेट्रिक्स मजबूत दिखते हैं, जो मानव क्षमता के क्रमिक क्षरण को छुपाता है।

यह एक फीडबैक लूप बनाता है। कर्मचारी एआई के साथ बेहतर प्रदर्शन करते हैं, इसलिए वे इसका अधिक उपयोग करते हैं। जितना अधिक वे इसका उपयोग करते हैं, उतना ही कम वे बिना सहायता वाले कौशल का अभ्यास करते हैं। जब तक गिरावट स्पष्ट हो जाती है - जब उपकरण बंद हो जाता है, बंद हो जाता है, या बदल दिया जाता है - तब तक कौशल पहले ही क्षीण हो चुका होता है।

यह घटना इस बात पर भी सवाल उठाती है कि संगठनों को प्रशिक्षण और मूल्यांकन की संरचना कैसे करनी चाहिए। यदि एआई सहायता सक्रिय होने पर पेशेवर क्षमता को तेजी से मापा जाता है, तो मूल्यांकन यह बढ़ा सकता है कि श्रमिक वास्तव में अपने दम पर क्या कर सकते हैं।

मानव विशेषज्ञता को संरक्षित करना

शोधकर्ता और कार्यस्थल विशेषज्ञ अब इस बात पर बहस कर रहे हैं कि एआई युग में महत्वपूर्ण मानव कौशल को कैसे संरक्षित किया जाए। समाधान अभी तक स्पष्ट नहीं हैं, लेकिन कई सिद्धांत सामने आ रहे हैं।

सबसे पहले, जागरूकता मायने रखती है। बस यह पहचानना कि डेस्किलिंग हो सकती है, व्यक्तियों और संगठनों को जानबूझकर बिना सहायता के अभ्यास बनाए रखने के लिए प्रेरित कर सकती है। दूसरा, पेशेवरों को इस बारे में सचेत विकल्प बनाने की आवश्यकता हो सकती है कि कौन से कौशल को तेज रखा जाए और किसे सौंपा जाए। हर कौशल पूरी ताकत से संरक्षित करने लायक नहीं है, लेकिन कुछ - विशेष रूप से सुरक्षा, निदान और महत्वपूर्ण निर्णय से जुड़े - स्पष्ट रूप से हैं।

तीसरा, संगठनों को वर्कफ़्लो को फिर से डिज़ाइन करने की आवश्यकता हो सकती है ताकि एआई मुख्य संज्ञानात्मक कार्य को प्रतिस्थापित करने के बजाय बढ़ाए। उपकरण को सोचने की अनुमति देने के बजाय, एआई को मानव निर्णय पर एक जांच के रूप में तैनात किया जा सकता है, जिसके लिए पेशेवर को सिस्टम से परामर्श करने से पहले उत्तर पर पहुंचने की आवश्यकता होती है।

एआई युग के लिए एक निर्णायक चुनौती

नेचर रिपोर्ट स्पष्ट करती है कि डेस्किलिंग अब कोई काल्पनिक चिंता नहीं है। साक्ष्य, हालांकि अभी शुरुआती हैं, सभी क्षेत्रों में सुसंगत हैं: जब मनुष्य संज्ञानात्मक कार्य एआई को सौंपते हैं, तो अंतर्निहित कौशल कमजोर हो सकते हैं।

उन लाखों पेशेवरों के लिए जो अब एआई को अपनी दैनिक दिनचर्या में एकीकृत कर रहे हैं, दांव व्यक्तिगत होने के साथ-साथ सामाजिक भी हैं। एक सर्जन जो ट्यूमर का पता लगाने के लिए स्पर्श खो देता है, एक इंजीनियर जो एक सहायक के बिना डीबग करना भूल जाता है, एक नर्स जिसका नैदानिक ​​अंतर्ज्ञान मंद हो जाता है - ये अमूर्त जोखिम नहीं हैं।

जैसा कि मोरी ने कहा, अभी तक कोई स्थापित समाधान नहीं है। लेकिन शोधकर्ता इस बात से सहमत हैं कि पहला कदम खतरे को गंभीरता से लेना है। शुरुआती परिणाम आ चुके हैं और वे एक चेतावनी हैं: हमें बेहतर बनाने के लिए डिज़ाइन किए गए उपकरण, अगर लापरवाही से उपयोग किए जाते हैं, तो हमें पहले की तुलना में कम सक्षम बना सकते हैं।

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