रोबोट का मालिक कौन होगा?

हम रोजगार के क्षेत्र में एक संकट के बीच में हैं, और इस स्थिति के दोषियों में से एक कृत्रिम बुद्धि और अन्य प्रौद्योगिकियों के क्षेत्र में तेजी से प्रगति हो सकती है । कैसे हमें प्रौद्योगिकी प्रदान करने के लिए कैपिटल बनाना सीखना है?

होड लिप्सन ने जिस तरह से मशीनों की अपनी रचनात्मक प्रयोगशाला का वर्णन किया है, वह महत्वाकांक्षा के साथ प्रसन्न करता है: "हम उन रोबोटों में रुचि रखते हैं जो इसे रचनात्मक रूप से बना सकते हैं और कर सकते हैं।" कॉर्नेल विश्वविद्यालय में इंजीनियरिंग के प्रोफेसर, लिप्सन कृत्रिम बुद्धिमत्ता और रोबोटिक्स में दुनिया के अग्रणी विशेषज्ञों में से एक हैं। उनकी शोध परियोजनाएं हमें मशीनों और स्वचालन की पेचीदा क्षमताओं को देखने की अनुमति देती हैं - "विकसित" रोबोटों से जो मुख्य भवन ब्लॉकों से स्वतंत्र रूप से इकट्ठे होते हैं। (कॉर्नेल यूनिवर्सिटी के उनके सहयोगी रोबोट बनाते हैं जो किचन में बरिस्ता और सहायक की भूमिका निभा सकते हैं)। कुछ साल पहले, लिप्सन ने एक एल्गोरिथ्म का प्रदर्शन किया, जो पहले ज्ञात कानूनों के साथ संगत नए वैज्ञानिक कानूनों के विकास के माध्यम से प्रयोगात्मक डेटा की व्याख्या करता था।उन्होंने वैज्ञानिक खोज को स्वचालित किया।

Lipson एक ऐसा भविष्य देखता है जिसमें मशीनों और सॉफ्टवेयर में ऐसी क्षमताएं होती हैं जो हाल तक अकल्पनीय थीं। हालाँकि, उन्हें इस बात की भी चिंता होने लगी थी कि कुछ साल पहले उनके लिए क्या अकल्पनीय था: स्वचालन और डिजिटल तकनीक में तेजी से आगे बढ़ने से कई लोगों की आजीविका से वंचित रहकर सामाजिक उथल-पुथल हो सकती है, भले ही यह दूसरों के लिए धन का स्रोत हो?
 

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हमारे लिए ऐसे कारकों की पहचान करना कठिन है जो रोजगार सृजन और आय सृजन को प्रभावित करते हैं, और यह विशेष रूप से वैश्वीकरण, आर्थिक विकास, शिक्षा और कर नीतियों तक पहुंच से प्रौद्योगिकी के विशिष्ट प्रभाव को अलग करना मुश्किल है। लेकिन प्रौद्योगिकी में उन्नति एक प्रशंसनीय, आंशिक रूप से, मध्य वर्ग के जीवन स्तर में गिरावट के लिए स्पष्टीकरण प्रदान करती है। अर्थशास्त्रियों के बीच, प्रचलित राय यह है कि कई लोगों के पास जटिल तकनीकी कौशल की आवश्यकता वाले अच्छी तरह से भुगतान की जाने वाली नौकरियों की संख्या बढ़ाने के लिए बस प्रशिक्षण और शिक्षा आवश्यक नहीं है। इसी समय , सॉफ्टवेयर और डिजिटल तकनीकों ने कई तरह के कामों को दबा दिया।कार्यों के नियमित निष्पादन से संबंधित (उदाहरण के लिए, लेखांकन, पेरोल और लिपिक कार्य), कई कर्मचारियों को खराब भुगतान वाले पदों पर जाने या छोड़ने के लिए मजबूर करना। इसे उत्पादन के बढ़ते स्वचालन से जोड़ें , जिसने पिछले दशकों में कई मध्यम वर्ग की नौकरियों को समाप्त कर दिया है , और आप समझेंगे कि अधिकांश कार्यबल सीमित क्यों महसूस करते हैं।
 

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यह एक बहुत बुरा चलन है। लेकिन इससे भी अधिक बुनियादी चिंताएँ हैं। क्या यह अन्य क्षेत्रों में क्या होगा क्योंकि प्रौद्योगिकी अधिक से अधिक नौकरियों को दूर ले जाती है जिन्हें लंबे समय से मध्यम वर्ग के लिए एक सुरक्षित सड़क माना जाता है? क्या हम आर्थिक परिवर्तन की शुरुआत में, इतिहास में अद्वितीय हैं, जिसका दवा, सेवाओं और उत्पादों पर लाभकारी प्रभाव पड़ेगा, लेकिन उन लोगों के लिए विनाशकारी प्रभाव पड़ेगा जो वित्तीय लाभ प्राप्त करने में सक्षम नहीं हैं? क्या रोबोट और सॉफ्टवेयर अधिकांश कर्मचारियों को बदल देंगे ?
 

बच्चों की डरावनी कहानियाँ

इसका जवाब किसी को नहीं पता। कई अर्थशास्त्रियों का मानना ​​है कि सबूत हैं कि तकनीकी प्रगति नौकरी में कटौती के लिए जिम्मेदार होगी , या तथ्य यह है कि वर्तमान स्थिति पहले के बदलावों से अलग है जब प्रौद्योगिकी कुछ नौकरियों को मिटा देती है, आश्वस्त नहीं होती है।लेकिन समय के साथ नौकरी के अवसरों में सुधार हुआ है। फिर भी, पिछले कुछ वर्षों में, पुस्तकों और लेखों के कई लेखकों ने तर्क दिया है कि कृत्रिम बुद्धिमत्ता और स्वचालन में हालिया प्रगति पिछले तकनीकी सफलताओं से स्वाभाविक रूप से भिन्न हैं, जिसमें वे रोजगार के भविष्य को चित्रित करते हैं। मार्टिन फोर्ड उन लोगों में से एक है जो सोचते हैं कि इस बार सब कुछ अलग होगा। अपनी नई पुस्तक, राइज़ ऑफ़ द रोबोट्स: टेक्नोलॉजी एंड द थ्रेट ऑफ़ ए फ़ौज़लेस फ्यूचर में, उन्होंने नई तकनीकों के कई उदाहरणों का हवाला दिया, जैसे कि सेल्फ ड्राइविंग कार और 3 डी प्रिंटिंग, जो उन्होंने कहा नतीजतन, ज्यादातर श्रमिक वास्तव में बदल देंगे। फिर हम इस "बेरोजगार भविष्य" को कैसे अपनाएंगे?

फोर्ड इस तरह की अवधारणा को "मूल आय की गारंटी देता है" जैसे उत्तरों में से एक है। सीधे शब्दों में, उनका नुस्खा लोगों को मामूली राशि देना है।

यह कोई नया आइडिया नहीं है। इसके एक विकल्प, जिसे "नकारात्मक आयकर" कहा जाता है, रूढ़िवादी अर्थशास्त्री मिल्टन फ्रीडमैन द्वारा 1960 के दशक की शुरुआत में बढ़ते हुए राज्य तंत्र के कुछ कर्मचारियों को बदलने के तरीके के रूप में लोकप्रिय किया गया था। फोर्ड ने अर्थशास्त्री फ्रेडरिक हायेक को उद्धृत किया, जिन्होंने 1979 में न्यूनतम आय प्रक्रिया को "एक तरह का आधारबोर्ड प्रदान करने का एक तरीका बताया, जो किसी को भी नीचे नहीं गिरना चाहिए, भले ही वह खुद के लिए प्रदान करने में असमर्थ हो।" 1972 के राष्ट्रपति चुनाव में रिचर्ड निक्सन और उनके प्रतिद्वंद्वी, उदार लोकतांत्रिक जॉर्ज मैकगवर्न दोनों ने राजनीति के एक रूप की वकालत की।

यह विचार 1980 के दशक में फैशन से बाहर हो गया, लेकिन हाल ही में यह फिर से उन लोगों की मदद करने के तरीके के रूप में लोकप्रिय हो गया है, जिनके लिए श्रम बाजार बंद है। मुक्तिवादी संस्करण के अनुसार, यह विधि न्यूनतम सरकारी भागीदारी के साथ नेटवर्क सुरक्षा सुनिश्चित करती है; प्रगतिशील विकल्प के अनुसार, यह गरीबों की मदद करने के उद्देश्य से अन्य कार्यक्रमों को पूरा करता है।
 



एक संबंधित विकल्प हाल ही में प्रस्तावित किया गया है: अर्जित आय के लिए कर क्रेडिट का विस्तार करना, जो कम-भुगतान वाले श्रमिकों के लिए अतिरिक्त धन प्रदान करेगा।

ये विचार शायद सामाजिक सुरक्षा प्रणाली को मजबूत करने के तरीके के रूप में समझ में आते हैं। लेकिन अगर आपको लगता है कि प्रौद्योगिकी का तेजी से सुधार ज्यादातर श्रमिकों की आवश्यकता को समाप्त कर सकता है, तो ऐसी नीति इस समस्या को हल करने में सक्षम नहीं है। ऐसी स्थिति जब तकनीकी रूप से उन्मुख अर्थव्यवस्था में बड़ी संख्या में श्रमिक अनावश्यक हो जाते हैं, जब बड़ी मात्रा में मानव प्रतिभा और महत्वाकांक्षा को आवेदन नहीं मिलता है, तो समाज पर एक बड़ा वित्तीय बोझ डालने की संभावना है। इसके अलावा, गारंटीकृत बुनियादी आय मध्यम वर्ग के लिए बहुत कुछ प्रदान नहीं करती है, जिनकी नौकरियां जोखिम में हैं, या उन लोगों के लिए जो हाल ही में अच्छी तरह से भुगतान की गई नौकरियों की कमी के कारण वित्तीय सुरक्षा खो चुके हैं।

लगभग सभी नौकरियों के लिए एक धूमिल भविष्य की भविष्यवाणी करना बहुत जल्दी है। फोर्ड का रोबोट उदय ऑटोमेशन, सॉफ्टवेयर और आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस में प्रभावशाली प्रगति के कई उदाहरण प्रदान करता है, जो कुछ व्यवसायों को अप्रचलित बना सकते हैं, यहां तक ​​कि उन जैसे कि रेडियोलॉजी और कानून जैसे क्षेत्रों में उच्च योग्य विशेषज्ञों की आवश्यकता होती है। लेकिन यह कैसे अनुमान लगाया जाता है कि विशिष्ट प्रौद्योगिकियां अर्थव्यवस्था में नौकरियों की कुल संख्या को कैसे प्रभावित करेंगी?

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यदि रोजगार के निर्माण पर आधुनिक प्रौद्योगिकी के प्रभाव को निर्धारित करना मुश्किल है, तो भविष्य की उपलब्धियों के परिणामों की सटीक भविष्यवाणी करना असंभव है। यह अविश्वसनीय अटकलों के लिए अवसरों को खोलता है। फोर्ड द्वारा उद्धृत उदाहरण लें: आणविक उत्पादन। जैसा कि नैनो टेक्नोलॉजी के कुछ समर्थकों, विशेष रूप से लेखक सी। एरिक ड्रेक्सलर द्वारा सुझाया गया है, विचार यह है कि एक दिन यह संभव होगा कि वे लगभग सभी नैनोस्केल रोबोट का निर्माण करें जो छोटे भवन ब्लॉकों जैसे परमाणुओं को स्थानांतरित करते हैं। यद्यपि फोर्ड स्वीकार करता है कि ऐसा नहीं हो सकता है, वह चेतावनी देता है कि अन्यथा नौकरियां नष्ट हो जाएंगी।

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यद्यपि फोर्ड स्मैले की आलोचना पर ध्यान देता है, लेकिन सवाल उठता है: क्या उसका काल्पनिक "रोबोट विद्रोह" हमारे बच्चों को भयभीत कर रहा है? स्थिति के विकास के लिए इस तरह के दूर के परिदृश्यों पर विचार भविष्य की समस्याओं को हल करने के तरीके पर विचारों से एक प्रकार की व्याकुलता है।

भविष्य की एक अधिक यथार्थवादी और दिलचस्प दृष्टि शिकागो से प्रौद्योगिकी कंपनी नैरेटिव साइंस द्वारा पेश की गई है। उसका सॉफ्टवेयर क्विल कहलाता हैडेटा का उपयोग करने में सक्षम (कहते हैं, एक बास्केटबॉल गेम या कंपनी की वार्षिक रिपोर्ट के साथ एक स्कोरबोर्ड) न केवल संक्षेप में, बल्कि प्राप्त जानकारी के आधार पर "कहानियां" बनाने के लिए भी। फोर्ब्स पहले से ही इस सॉफ़्टवेयर का उपयोग कॉर्पोरेट आय ग्रंथ बनाने के लिए करता है, और एसोसिएटेड प्रेस एक प्रतियोगी उत्पाद को खेल समाचार लिखने के लिए उपयोग करता है। ग्रंथ पठनीय हैं और, सबसे अधिक संभावना है, आने वाले वर्षों में उनकी गुणवत्ता में काफी सुधार होगा।
 

"लघु और मध्यम अवधि में, कृत्रिम बुद्धिमत्ता लोगों की नौकरियों को छीन लेगी, लेकिन जरूरी नहीं कि नौकरियां हों।"

 
फिर भी, ऐसी तकनीक की क्षमता के बावजूद , यह अभी तक स्पष्ट नहीं है कि यह रोजगार को कैसे प्रभावित करेगा। नॉर्थवेस्टर्न यूनिवर्सिटी के एक कंप्यूटर वैज्ञानिक क्रिश्चियन हैमंड ने कहा, "आज, हम कार्यालय के कर्मचारियों पर कृत्रिम बुद्धिमत्ता के भारी प्रभाव को नहीं देखते हैं, जिसने अंतर्निहित क्विल सॉफ्टवेयर बनाने में मदद की और कंपनी की सह-स्थापना की।" कृत्रिम बुद्धिमत्ता लोगों से काम छीन लेगी, लेकिन ज़रूरी नहीं कि वे काम करें। यदि कृत्रिम बुद्धिमत्ता उपकरण विश्लेषण से संबंधित कुछ यांत्रिक क्रिया करते हैं ओम डेटा, तब लोग सिर्फ बेहतर काम कर पाएंगे। ”

प्रभावशाली क्विल और अन्य हालिया प्रगति के बावजूद, हैमंड अभी भी निश्चित नहीं है । इस क्षेत्र में वर्तमान गतिविधि को बड़ी मात्रा में डेटा तक पहुंच सुनिश्चित किया जाता है जिसका विश्लेषण जल्दी किया जा सकता है, और इसकी तुलना में विशाल वृद्धि हुई कंप्यूटिंग शक्ति के लिए भी धन्यवाद, जो कई साल पहले उपलब्ध था। परिणाम चौंकाने वाले हैं, लेकिन तरीके, प्राकृतिक भाषा पीढ़ी के तरीकों के कुछ पहलुओं सहित, जिस पर क्विल चलता है, कृत्रिम बुद्धिमत्ता की सफलता के बजाय मौजूदा डेटा को बड़े डेटा द्वारा प्रबलित किया जाता है। हैमंड ने कहा कि हाल ही में कुछ एआई कार्यक्रमों का वर्णन ब्लैक बॉक्स से मिलता-जुलता है और प्रौद्योगिकी के लिए एक वास्तविक विवरण की तुलना में "जादू बयानबाजी" की तरह है। इसके अलावा, यह स्पष्ट नहीं है कि गहरी शिक्षा और अन्य हालिया अग्रिम वास्तव में जिस तरह से वे विज्ञापित किए जाते हैं, उसी तरह से काम करेंगे।

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एटकिन्सन 1960 के दशक के उत्तरार्ध से आय असमानता का अध्ययन कर रहे थे, उस समय से जब यह विषय पारंपरिक आर्थिक सिद्धांत की तुलना में पृष्ठभूमि में था। इन वर्षों में, आय असमानता कई देशों में तेजी से बढ़ी है। 1980 के दशक में ब्रिटेन में उनका स्तर बढ़ा और तब से इसमें गिरावट नहीं आई। संयुक्त राज्य अमेरिका में, यह अभी भी बढ़ रहा है, ऐतिहासिक रूप से अभूतपूर्व ऊंचाइयों तक पहुंच रहा है। 21 वीं सदी में राजधानी एटकिंसन कर्मचारी थॉमस पिकेट द्वारा पिछले साल आश्चर्यजनक रूप से सफल प्रकाशन ने असमानता को अर्थव्यवस्था में एक गर्म विषय बना दिया। आज, एटकिंसन की नई पुस्तक, असमानता: आप क्या कर सकते हैं? (असमानता: क्या किया जा सकता है?) कुछ समाधान प्रदान करता है। इसकी सूची में पहला है "श्रमिकों के लिए रोजगार के अवसर बढ़ाकर नवाचार को प्रोत्साहित करना"।



एटकिंसन कहते हैं: जब सरकार चुनती है कि अनुसंधान और वित्त क्या है, और व्यवसाय यह तय करता है कि कौन सी प्रौद्योगिकियों का उपयोग करना है, तो यह अनिवार्य रूप से नौकरियों और आय वितरण को प्रभावित करेगा। प्रौद्योगिकियों को चुनने के लिए व्यावहारिक तंत्र को समझना मुश्किल है जो हमारे भविष्य में योगदान देगा, जहां अधिक से अधिक लोगों के पास बेहतर रोजगार हैं। वह कहते हैं, '' लेकिन हमें कम से कम यह पूछना चाहिए कि इन फैसलों से रोजगार पर क्या असर पड़ेगा। "आपने अपनी नौकरी खो दी।" रणनीति का एक हिस्सा इस बात पर निर्भर हो सकता है कि हम उत्पादकता को कैसे देखते हैं और हम वास्तव में मशीन पर क्या चाहते हैं। अर्थशास्त्रियों ने उत्पादन के मामले में उत्पादकता को परिभाषित किया है।जिसके लिए श्रम और पूंजी की एक निश्चित राशि खर्च की गई थी। जैसे-जैसे मशीनें और सॉफ्टवेयर (पूंजी) सस्ता और अधिक सक्षम होते जाते हैं, यह कम और कम मानव श्रम का उपयोग करने के लिए समझ में आता है। यही कारण है कि कोलंबिया विश्वविद्यालय के प्रतिष्ठित अर्थशास्त्री, जेफरी सैक्स ने हाल ही में भविष्यवाणी की थी कि जल्द ही स्टारबक्स में भी रोबोट और स्वचालन का उपयोग किया जाएगा। लेकिन यह मानने के अच्छे कारण हैं कि सैक्स गलत हो सकता है। स्टारबक्स की सफलता कभी भी सस्ती और कुशल कॉफी पर निर्भर नहीं रही। अधिकांश उपभोक्ता उन लोगों और सेवाओं पर ध्यान केंद्रित करते हैं जो उन्हें प्रदान करते हैं।कि रोबोट और स्वचालन जल्द ही स्टारबक्स में भी इस्तेमाल किया जाएगा। लेकिन यह मानने के अच्छे कारण हैं कि सैक्स गलत हो सकता है। स्टारबक्स की सफलता कभी भी सस्ती और कुशल कॉफी पर निर्भर नहीं रही। अधिकांश उपभोक्ता उन लोगों और सेवाओं पर ध्यान केंद्रित करते हैं जो उन्हें प्रदान करते हैं।कि रोबोट और स्वचालन जल्द ही स्टारबक्स में भी इस्तेमाल किया जाएगा। लेकिन यह मानने के अच्छे कारण हैं कि सैक्स गलत हो सकता है। स्टारबक्स की सफलता कभी भी सस्ती और कुशल कॉफी पर निर्भर नहीं रही। अधिकांश उपभोक्ता उन लोगों और सेवाओं पर ध्यान केंद्रित करते हैं जो उन्हें प्रदान करते हैं।
 

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इस संबंध में, ऐप्पल ने अपने स्टोरों में एक विजेता रणनीति विकसित की है, सामान्य तर्क का पालन नहीं करता है, जो श्रम लागत को कम करने के लिए स्वचालन के उपयोग का सुझाव देता है। इसके बजाय, कंपनी ने कुशलतापूर्वक तकनीकी रूप से समझ रखने वाले कर्मचारियों की एक सेना को तैनात किया, जो कि डिजिटल गैजेट्स के साथ दांतों से लैस है, ताकि ग्राहकों को सेवा का नया स्तर प्रदान किया जा सके और उनके व्यवसाय का विस्तार किया जा सके।

ओ'रेली उबर की ऑटोमोटिव सेवा की बड़ी सफलता को भी नोट करता है। सुविधाजनक और कुशल बुकिंग और किराया प्रदान करने के लिए प्रौद्योगिकी का उपयोग करते हुए, सेवा ने एक विश्वसनीय बाजार तैयार किया है। उसी समय, उन्होंने ड्राइवरों की मांग का विस्तार किया, जिन्होंने स्मार्टफोन और एप्लिकेशन का उपयोग करते हुए, नियमित टैक्सी में काम करने की तुलना में अधिक सुविधाएँ प्राप्त कीं।

सबक यह है कि भले ही प्रौद्योगिकी विकास में प्रगति असमानता बढ़ाने में महत्वपूर्ण भूमिका निभाती है, लेकिन परिणाम अपरिहार्य नहीं हैं और सरकारों, व्यवसायों और उपभोक्ताओं के निर्णयों के माध्यम से इसे बदला जा सकता है।

जैसा कि अर्थशास्त्री पॉल क्रुगमैन ने हाल ही में न्यूयॉर्क में "वैश्वीकरण, तकनीकी परिवर्तन, और असमानता" नामक एक फोरम में कहा: "आय असमानता के संदर्भ में [बहुत कुछ होता है] न केवल पर निर्भर करता है प्रौद्योगिकी के देवता दावा करते हैं, लेकिन सामाजिक संरचनाओं से भी, जो भिन्न हो सकते हैं। "
 

रोबोट का मालिक कौन है?

आज के रोजगार की स्थिति में स्वचालन और डिजिटल प्रौद्योगिकी के प्रभाव को कभी-कभी उन लोगों द्वारा अतिरंजित किया जाता है जो पहले के तकनीकी बदलावों की ओर इशारा करते हैं। लेकिन यह दृष्टिकोण इन अवधियों के झटके और परिणामों की उपेक्षा करता है। औद्योगिक क्रांति की शुरुआत के लगभग 40 वर्षों तक इंग्लैंड में मजदूरी नहीं बदली या कम हो गई, और कारखाने के श्रमिकों की गरीबी उस समय के साहित्य और पत्रकारिता में अच्छी तरह से वर्णित थी।

कोलंबिया विश्वविद्यालय के अर्थशास्त्री जोसेफ स्टिग्लिट्ज़ ने अपनी नई पुस्तक द ग्रेट डिवाइड में लिखा है कि तकनीकी परिवर्तन के लिए ग्रेट डिप्रेशन को भी जिम्मेदार ठहराया जा सकता है। उनका कहना है कि इसका मुख्य कारण एक विनाशकारी राज्य वित्तीय नीति और एक टूटी हुई बैंकिंग प्रणाली में नहीं है, जैसा कि आमतौर पर माना जाता है, लेकिन कृषि से उत्पादन तक संक्रमण में। स्टिग्लिट्ज़ का वर्णन है कि मशीनीकरण के आगमन और उन्नत कृषि पद्धतियों ने किस तरह से संयुक्त राज्य अमेरिका को एक ऐसे देश से बदल दिया, जिसे बड़ी संख्या में ऐसे किसानों की आवश्यकता थी जो अपेक्षाकृत कम की आवश्यकता थी। उनका मानना ​​है कि द्वितीय विश्व युद्ध से प्रेरित औद्योगिक उछाल ने श्रमिकों को इस संक्रमण से बचने में मदद की। आज, स्टिग्लिट्ज़ लिखते हैं, हम एक और दर्दनाक संक्रमण में हैं - एक विनिर्माण अर्थव्यवस्था से सेवा-आधारित अर्थव्यवस्था तक।

प्रौद्योगिकी आविष्कारक उनके गोद लेने के प्रभाव को कम करने में एक महत्वपूर्ण भूमिका निभा सकते हैं। एक कृत्रिम बुद्धिमत्ता शोधकर्ता होड लिप्सन कहते हैं, "इंजीनियरों के रूप में हमारे सोचने का तरीका हमेशा स्वचालन के प्रति रहा है," हम चाहते थे कि मशीनें सबसे अधिक काम करना चाहती थीं। हम हमेशा उत्पादकता बढ़ाने, कारखानों में इंजीनियरिंग की समस्याओं और काम से संबंधित कार्यों को हल करना चाहते थे। " उत्पादकता बढ़ाने के उद्देश्य से। यह हमारे लिए कभी नहीं हुआ कि यह एक बुरा विचार है। "

अब, इंजीनियरों को अपने लक्ष्यों पर पुनर्विचार करने की आवश्यकता है। समाधान नवाचार को रोकना नहीं है, लेकिन हमारे पास नवाचार के साथ जुड़ी एक नई समस्या है: लोगों को कैसे आकर्षित करें जब AI इनमें से कई लोगों की तुलना में बेहतर कार्य कर सकता है? लिप्सन ने कहा, "मुझे नहीं पता कि क्या निर्णय लेना है, लेकिन इंजीनियरों के लिए यह एक बड़ी चुनौती है।"



शिक्षा, पहनावा-अवसंरचना, और जैव-प्रौद्योगिकी और ऊर्जा जैसे क्षेत्रों में आवश्यक निवेश द्वारा रोजगार सृजन के अवसर प्रदान किए जा सकते हैं। जैसा कि मार्टिन फोर्ड सही चेतावनी देते हैं, हम खुद को एक भयावह स्थिति में पा सकते हैं यदि परिवर्तन अधिक गंभीर हैं और बेरोजगारी का तकनीकी स्तर बढ़े हुए आर्थिक दबाव को उत्तेजित करेगा। यह सब काफी हद तक इस बात पर निर्भर करता है कि हम किन तकनीकों का उपयोग करते हैं और उपयोग के लिए चुनते हैं। उदाहरण के लिए, स्वचालित वाहनों के कुछ संस्करण अपरिहार्य लगते हैं। लेकिन क्या हम अपने परिवहन तंत्र को सुरक्षित, अधिक सुविधाजनक और कम ऊर्जा-गहन बनाने के लिए इनका उपयोग करेंगे, या क्या हम सिर्फ सेल्फ-ड्राइविंग कारों और ट्रकों के साथ सड़कों को भरेंगे?

इसमें कोई संदेह नहीं है कि धीमी नौकरी के निर्माण (कम से कम अल्पावधि में) के खिलाफ लड़ाई का सबसे अच्छा गढ़ आर्थिक विकास होगा - या तो ऐप्पल स्टोर्स और उबेर सेवाओं जैसी अभिनव सेवाओं के साथ एक व्यवसाय के माध्यम से, या बुनियादी ढांचे और शैक्षिक प्रणालियों को बहाल करने में निवेश के माध्यम से। । यह संभव है कि इस तरह की वृद्धि हमारी नौकरियों के गायब होने के बारे में आशंकाओं को दूर कर सके।

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विभिन्न रणनीतियाँ धन को पुनर्निर्मित करने में मदद कर सकती हैं या तो गारंटीकृत बुनियादी आय के रूप में, और नीचे या पास के लोगों के लिए सुरक्षा प्रदान कर सकती हैं। लेकिन निश्चित रूप से, डिजिटल प्रौद्योगिकी द्वारा उत्पन्न आर्थिक खतरों के लिए सबसे अच्छी प्रतिक्रिया यह है कि अधिक से अधिक लोगों को इस बात की पहुंच प्रदान की जाए कि लाइकलाइडर "खुफिया वृद्धि" को क्या कहते हैं - क्या वे नई तकनीकों द्वारा बनाई गई धन से लाभ उठा सकते हैं। इसमें लोगों को उनके करियर के दौरान गुणवत्तापूर्ण शिक्षा और प्रशिक्षण कार्यक्रमों के लिए समान पहुँच प्रदान करना शामिल है।

हार्वर्ड विश्वविद्यालय में श्रम अर्थशास्त्र के एक प्रमुख अर्थशास्त्री रिचर्ड फ्रीमैन के अनुसार, इसका अर्थ यह भी है कि अधिक लोगों को रोबोट बनाने की आवश्यकता है। वह न केवल कारखानों में मशीनों के बारे में बोलता है, बल्कि सामान्य रूप से स्वचालन और डिजिटल तकनीक के बारे में भी बोलता है। कुछ तंत्र पहले से ही लाभ साझा करने के कार्यक्रमों और कार्यक्रमों में कर्मचारियों को अपनी कंपनियों में शेयर हासिल करने के लिए आकर्षित करने के लिए मौजूद हैं। अन्य व्यावहारिक निवेश कार्यक्रम भी प्रदान किए जाएंगे।

कोई फर्क नहीं पड़ता कि राजधानी का मालिक कौन है, वह इस तथ्य से लाभान्वित होगा कि रोबोट और कृत्रिम बुद्धि अनिवार्य रूप से कई नौकरियों की जगह लेती है। यदि नई तकनीकों के माध्यम से पारिश्रमिक काफी हद तक बहुत समृद्ध है, जैसा कि हाल के दशकों में देखा गया है, तो डायस्टोपियन परिदृश्य वास्तविकता में बदल सकता है। लेकिन मशीनें उपकरण हैं, और यदि उनकी संपत्ति का विस्तार होता है, तो ज्यादातर लोग अपनी उत्पादकता बढ़ाने और अपनी आय और आराम में सुधार करने के लिए उनका उपयोग कर सकते हैं। यदि ऐसा होता है, तो एक तेजी से समृद्ध समाज मध्यवर्ग के सपने को तकनीकी महत्वाकांक्षाओं और आर्थिक विकास की बदौलत साकार कर सकता है। TechnologyReview के
 

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