एक नए तरह का रोजगार बाजार उभर रहा है।
कुछ हफ़्ते पहले Payman AI ने एक प्राइवेट बीटा टेस्ट के दौरान एक ऐसी AI सेवा (AI that Pays Humans) शुरू की जो इंसानों को वेतन देती है। यह सेवा बताती है कि क्लाइंट Payman के AI एजेंट के अकाउंट में भुगतान करता है और फिर AI को एक्सेस करने की अनुमति देता है, ताकि वह वास्तविक दुनिया में ऐसे काम कर सके जो केवल इंसान ही कर सकते हैं।
उदाहरण के तौर पर, 'ग्राहक प्रबंधन कार्य में 10 समीक्षाएँ एकत्रित करना' प्रोजेक्ट में, AI क्लाइंट द्वारा अनुरोधित समीक्षाओं के लिए न्यूनतम घटकों को स्पष्ट करता है और व्यवस्थित करता है और उन्हें प्लेटफ़ॉर्म पर साझा करता है। इस अनुरोध में रुचि रखने वाले लोग वास्तविक दुनिया में जाकर समीक्षाएँ एकत्रित और जमा करते हैं। फिर AI उनकी उपयुक्तता की जाँच करता है और प्रत्येक व्यक्ति को आवंटित लागत का भुगतान करता है।
यह तरीका अभी भी एक सरल AI अनुप्रयोग प्रकरण लग सकता है। लेकिन कम से कम AI अपनाने में सबसे आम और आसानी से हल न होने वाली बाधा, यानी 'विश्वास' के क्षेत्र में, यह एक महत्वपूर्ण सुराग प्रदान करता है।
गलत डेटा पैटर्न सीखने और पक्षपाती कार्य करने की स्थिति से बचने का सवाल AI अपनाने का सबसे बड़ा डर है। पिछले फ़रवरी में, Google के जनरेटिव AI मॉडल, जेमीनाई ने 1943 में जर्मन सेना की तस्वीरों में गोरे पुरुषों के बजाय एशियाई महिलाओं और अश्वेत पुरुषों की तस्वीरें बनाईं, जिसके कारण इसकी आलोचना हुई और इस सेवा को अस्थायी रूप से बंद कर दिया गया। यह इतिहास की सच्चाई की पुष्टि करने के बजाय हाल ही में ज़ोर दिए जा रहे विविधता पर अत्यधिक ज़ोर देने का नतीजा था।
लेकिन Payman द्वारा प्रस्तुत उदाहरण की तरह, अगर अनुरोध में शामिल होने वाली मध्यवर्ती प्रक्रिया में लोगों की भागीदारी और समीक्षा शामिल है, तो गलतियों को पकड़ा जा सकता है और परियोजना की समग्र ज़िम्मेदारी को बढ़ाया जा सकता है, जिससे सेवा के प्रति विश्वास बढ़ता है। संक्षेप में, इस उदाहरण से जो सामान्य सहमति सामने आती है, वह यह है कि AI इंसानों को काम पर रखकर ‘AI की क्षमताओं से परे कार्य पूरा कर सकता है’।
लेकिन इस तरह के दृष्टिकोण के व्यापक होने पर, लोगों को कार्यकर्ताओं के रूप में अपनी क्षमताओं और अनुभवों को प्रस्तुत करने के लिए पहले से अलग मानदंडों के अनुकूल होना होगा, इस बात पर भी ध्यान देना ज़रूरी है।
सबसे पहले, जब AI नियोक्ता की भूमिका निभाता है, तो विश्वास का स्रोत एल्गोरिथ्म की सटीकता और डेटा की विश्वसनीयता में बदल जाता है। चूँकि AI लोगों का मूल्यांकन और चयन कैसे करता है, इस बात पर विश्वास का स्तर निर्भर करता है, इसलिए कार्यकर्ता के रूप में प्रोजेक्ट के लिए आवेदन करने वाले लोगों को यह माँग करने का अधिकार हो सकता है कि संबंधित एल्गोरिथ्म पारदर्शी और निष्पक्ष है या नहीं, और डेटा सटीक और पक्षपात रहित है या नहीं, और इसके लिए बाहरी मानदंड प्रस्तुत किए जाने चाहिए।
इसके अलावा, पारंपरिक रोजगार बाजार में, लोगों के बीच सीधे संबंधों से विश्वास बनता है, इसलिए समीक्षाएँ और सिफारिशें रोजगार के फैसले को प्रभावित करती हैं। लेकिन AI आधारित रोजगार प्लेटफ़ॉर्म पर, केवल आंतरिक प्रतिष्ठा प्रणाली ही विश्वास का स्रोत बन सकती है। इससे यह अनुमान लगाया जा सकता है कि उपयोगकर्ता द्वारा सहयोग आदि के माध्यम से जुड़े अन्य उपयोगकर्ताओं के बारे में दी जाने वाली प्रतिक्रिया या समीक्षाएँ पहले से ज़्यादा महत्वपूर्ण भूमिका निभाएँगी। इसका मतलब है कि स्विगी में स्टार रेटिंग के ज़रिए स्वयंसेवी विक्रेताओं को नुकसान पहुँचाने की तरह ही रोजगार के माहौल में भी ऐसा होने की संभावना ज़्यादा है।
बेहतर समझ के लिए, हम Job Title पर विचार कर सकते हैं।
रोजगार के माहौल में, Job Title सिर्फ़ पद का संकेत नहीं देता है, बल्कि आवेदक के लिए अपने मूल्य और क्षमताओं को प्रस्तुत करने का एक महत्वपूर्ण प्रतीक भी होता है। विशेष रूप से AI आधारित रोजगार मॉडल में, Job Title आवेदक की भूमिका का निर्धारण करने के लिए एक महत्वपूर्ण संकेतक के रूप में इस्तेमाल किया जा सकता है। जैसे कि हमने बड़ी कंपनियों की भर्ती प्रक्रिया में दस्तावेज़ जाँच के चरण में योग्यता का निर्धारण कीवर्ड आधारित तकनीक के मानदंडों पर निर्भर करते हुए देखा है।
90 के दशक के मध्य में, मानव-केंद्रित शोधकर्ताओं में से कुछ ने अपने बिज़नेस कार्ड पर लिखे Understanderशीर्षक पर सवाल उठाए। वर्तमान में, AI शोधकर्ता, UX डिज़ाइनर आदि के क्षेत्र में विशिष्ट भूमिकाओं की आवश्यकता को ध्यान में रखते हुए, यह कहा जा सकता है कि आवेदक को यह समझना होगा कि उसने किस क्षेत्र में क्या भूमिका निभाई है, साथ ही अपनी स्व-जागरूकता और बाजार की ज़रूरतों की समझ के आधार पर Job Title को परिभाषित करना होगा।
इसका सीधा सा मतलब है कि जब AI आधारित रोजगार का माहौल आएगा, तो भविष्य में लोगों को आवेदक के तौर पर अपने Job Title को कैसे परिभाषित करना होगा? क्या यह AI द्वारा निर्धारित और मूल्यांकित बाजार और उद्योग की समझ के साथ मेल खाता है? और संबंधित विभिन्न निर्णय मानदंडों को कैसे सामान्य बनाया जा सकता है? शायद यह समय है कि हम बदलते रोजगार बाजार में 'विश्वास' के बारे में और गंभीरता से विचार करें।
संदर्भ
टिप्पणियाँ0