कमेंट्री: AI के जरिए कमियों को पाटने का प्रयास

दो सच और एक झूठ: अमेरिका बूढ़ा हो रहा है, जिससे ज़्यादा से ज़्यादा बूढ़े अमेरिकी घटती लेबर फ़ोर्स पर निर्भर हो रहे हैं; टैलेंट की कमी और घटते मार्जिन की वजह से अमेरिकी किसान मुश्किल में हैं; और, आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस इन और इससे जुड़ी पब्लिक पॉलिसी की चिंताओं को हल करने में मदद करने के लिए बहुत ज़्यादा भरोसेमंद नहीं है।

सच: बुढ़ापे पर निर्भरता का अनुपात बढ़ रहा है। दूसरे शब्दों में, ज़्यादा जीने की उम्मीद और कम जन्म दर ने U.S. को मुश्किल स्थिति में डाल दिया है।

लेबर फ़ोर्स में अमेरिकियों का घटता हिस्सा आगे एक मुश्किल काम है: देश की इंफ्रास्ट्रक्चर ज़रूरतों, फाइनेंशियल ज़रूरतों और हेल्थकेयर की मांगों को पूरा करने के लिए काफ़ी इकोनॉमिक ग्रोथ पैदा करना, खासकर हमारे सीनियर सिटिज़न के लिए। यह बड़ा काम सिर्फ़ कुछ कर दिखाने वाले रवैये से पूरा नहीं होगा।

असल बात यह है कि हमें लेबर प्रोडक्टिविटी में भारी बढ़ोतरी की ज़रूरत है ताकि कम वर्कर ज़्यादा वैल्यू जोड़ सकें। शिक्षा वर्कर को एक ही काम को ज़्यादा अच्छे से करने के नए तरीके खोजने में मदद कर सकती है। इसी तरह, अनुभव नई सफलताओं को सामने ला सकता है जो एक वर्कर के योगदान को बढ़ा सकती हैं। आखिरकार, अगर देश की घटती वर्कफोर्स समाज की ज़रूरतों को पूरा करना चाहती है, तो कुछ और बदलाव लाने वाला करने की ज़रूरत होगी।

सच: पूरे अमेरिका में खेत बंद होने की कगार पर हैं। कई वजहों से किसानों को गुज़ारा करने में मुश्किल हो रही है।

ट्रेड की हालत है। टैरिफ में बदलाव कुछ प्रोड्यूसर के लिए फ़ायदेमंद रहा है, जबकि दूसरों को मुश्किल में डाल दिया है। फिर इमिग्रेशन में कमी है, जिससे फ़सल कटाई के ज़रूरी समय पर लेबर मिलना मुश्किल हो जाता है। बेशक, परिवार के खेत को बनाए रखने में दिलचस्पी में पीढ़ियों का अंतर भी है। आजकल बच्चे खेत छोड़ना पसंद कर रहे हैं।

हाल ही में, एक ऐसी लड़ाई चल रही है जिससे ज़रूरी सप्लाई तक पहुँच खतरे में पड़ रही है। इन ट्रेंड्स के मिलने से लंबे समय तक बुरे नतीजे सामने आ रहे हैं। ये नतीजे देश के किसान समुदायों से कहीं आगे तक पहुँच रहे हैं। अमेरिकन फ़ार्म ब्यूरो फ़ेडरेशन के मुताबिक, फ़ूड सिक्योरिटी ही नेशनल सिक्योरिटी है।

झूठ: इन समय के हिसाब से ज़रूरी और अहम मुद्दों को ठीक करने में AI की कोई भूमिका नहीं है।

सबसे पहले, बढ़ती उम्र की आबादी और लेबर प्रोडक्टिविटी में बढ़ोतरी की ज़रूरत के सवाल पर आते हैं। ज़रूरी कामों में, ज़रूरी रोल निभाने के लिए काफ़ी अमेरिकी नहीं होंगे। एक दशक के अंदर 1.7 मिलियन से ज़्यादा अमेरिकियों को किसी न किसी तरह की बुज़ुर्ग देखभाल की ज़रूरत होगी। अभी के संकेत यह नहीं दिखाते कि युवाओं में ये रोल निभाने की कोई जल्दी है।

AI इसमें शामिल हो सकता है। जापान आगे का रास्ता दिखाता है। उन्होंने ऐसे रोबोट लगाए हैं जो मौजूदा बुज़ुर्ग देखभाल करने वालों के साथ काम करते हैं ताकि कम स्टाफ वाली जगहें सभी रहने वालों की ज़रूरतें पूरी कर सकें। हालाँकि ज़रूरी जगहों पर रोबोट का इस्तेमाल कुछ लोगों को असहज कर सकता है, लेकिन आगे के रास्ते के बारे में साफ़-साफ़ सोचना ज़रूरी है: इंसानी मेहनत को बढ़ाना ही एकमात्र ऑप्शन है।

बुज़ुर्गों की देखभाल और दूसरी इंडस्ट्रीज़ में, जहाँ वर्करों की बहुत कमी है, इन सभी रोल को निभाने के लिए काफ़ी वर्कर नहीं हैं। इस सीधे नतीजे को मानना ​​ज़रूरी है ताकि हम यह पूछना शुरू कर सकें कि इन कामों के लिए AI टूल्स कैसे बनाएँ और लागू करें, बजाय इसके कि हम उन्हें शामिल करने पर ही सवाल उठाएँ।

दूसरा, हमारे खेतों को बचाने और हमारी फ़ूड सप्लाई को सुरक्षित करने के सवाल पर। हमें एक ऐसी एग्रीकल्चर पॉलिसी को सपोर्ट करना चाहिए जो AI का फ़ायदा उठाए ताकि ज़्यादा प्रोड्यूसर प्रिसिज़न एग्रीकल्चर में शामिल हो सकें - टेक-इनेबल्ड खेती को कहने का एक फैंसी तरीका। जैसा कि CSIS ने संक्षेप में बताया है, खेती का यह तरीका मोटे तौर पर डेटा-ड्रिवन प्रैक्टिस को बताता है जिसमें खेत की मिट्टी, पौधों, जानवरों और किसान के लिए बेहतर नतीजे पाने के लिए छोटे लेवल पर समय पर, सोच-समझकर फ़ैसले लिए जाते हैं।

उदाहरण के लिए, यूनाइटेड स्टेट्स में प्रिसिज़न एग्रीकल्चर अपनाने वाला एक खेत, फ़सल की हालत, मिट्टी और पैदावार के मैप बनाने के लिए सैटेलाइट, एयरक्राफ़्ट और ड्रोन डेटा का इस्तेमाल कर सकता है, फ़सल की सेहत पर नज़र रखने के लिए खेत पर कैमरे और विज़न-बेस्ड सेंसर लगा सकता है, या पौधे लगाने, छंटाई करने, पानी देने या कटाई जैसे कामों को संभालने के लिए पहले से प्रोग्राम किए गए रास्ते वाले बिना ड्राइवर वाले फ़ार्म इक्विपमेंट का इस्तेमाल कर सकता है।

हालांकि बड़े फार्म लंबे समय से ऐसी टेक का इस्तेमाल कर रहे हैं, लेकिन पूरे यूनाइटेड स्टेट्स में सिर्फ़ चौथाई में से एक किसान ही ऐसा करता है। फिर भी, ये छोटे किसान ही हैं जिन्हें AI से मदद वाली खेती से सबसे ज़्यादा फ़ायदा होगा। FarmerChat जैसे AI से चलने वाले चैटबॉट और AI टूल जो फ़सलों की प्लानिंग करने और कीमतें तय करने में मदद करते हैं, छोटे किसानों को मुश्किल और बदलते आर्थिक समय से निपटने में बहुत मदद कर सकते हैं।

इसी तरह, खेती करने वाले रोबोट खेती के कुछ ज़रूरी काम कर सकते हैं जिनके लिए इंसानों पर आधारित मज़दूरी का कोई सही विकल्प नहीं है। उदाहरण के लिए, कीड़ों को दूर रखने के लिए AI बिजूका बनाने पर विचार करें - यह प्रोडक्टिविटी बढ़ाने वाले काम का एक अहम उदाहरण है जो इंसानी मज़दूरों के लिए सही नहीं है।

अमेरिका के पास डर पर आधारित रेगुलेशन को AI क्रांति को गाइड करने देने की लग्ज़री नहीं है। डेमोग्राफिक्स इंतज़ार नहीं करेगा, फार्म इंतज़ार नहीं करेंगे, और न ही हम कर सकते हैं।