बेरोज़गारी में उछाल- AI क्रांति की इंसानी कीमत

लेखक: प्रिशा खन्ना, मोइत्रयी दास

हम तेज़ी से ऐसी इकॉनमी में जी रहे हैं जिसे आगे बढ़ने के लिए लोगों की ज़रूरत नहीं है। यह अब सिर्फ़ एक बेकार सोच नहीं है, बल्कि एक असली पॉलिसी और सोशल संकट है। यह उस चेतावनी की सच्चाई है जिसे जेफ्री हिंटन “जॉबलेस बूम” की शुरुआत बताते हैं, जिसे मानना ​​मुश्किल है। एक ऐसा भविष्य जहाँ आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस सिर्फ़ नौकरियां ही नहीं बदलेगा, बल्कि हमारी पहुँच से भी तेज़ी से उनकी ज़रूरत को पूरी तरह खत्म कर देगा (गौतम, 2026)।

दशकों से, हम उम्मीद करते रहे हैं कि टेक्नोलॉजी में बदलाव से बेहतर बदलाव आएंगे, जिससे मार्केट में नई नौकरियां पैदा होंगी। इंडस्ट्रियल क्रांति ने मशहूर तौर पर लेबर को मशीनीकृत किया, कंप्यूटर ने ऑफिस को डिजिटाइज़ किया और इंटरनेट ने कम्युनिकेशन को तेज़ किया। हालाँकि, प्रोडक्शन और कामकाज के लिए इंसान ही सेंट्रल बने रहे। आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस पहली ऐसी टेक्नोलॉजी है जो इंसानों की सोचने-समझने की क्षमता के बराबर हो सकती है।

2023 में, गोल्डमैन सैक्स ने अनुमान लगाया था कि जेनरेटिव AI दुनिया भर में कम से कम 300 मिलियन फुल टाइम नौकरियों को पूरी तरह से ऑटोमेशन के हवाले कर सकता है (किडरलिन, 2023)। IMF ने यह भी चेतावनी दी थी कि दुनिया भर में लगभग 40% रोज़गार AI से प्रभावित हो सकते हैं, और एडवांस्ड इकॉनमी को इसका ज़्यादा नुकसान उठाना पड़ सकता है (केविन, 2024)। कस्टमर सर्विस चैटबॉट, AI से बनी जर्नलिज़्म और ऑटोमेटेड कोडिंग असिस्टेंट से लेकर; ऐसे काम जिनके लिए पहले सालों की ट्रेनिंग और एजुकेशनल अनुभव की ज़रूरत होती थी, अब मशीनें कुछ ही सेकंड में कर रही हैं।

हालांकि, डर इस बात से नहीं है कि AI जागरूक हो जाएगा। बल्कि, यह है कि एफिशिएंसी और प्रॉफिट से प्रेरित बिज़नेस, AI की सुविधा को वर्कर, ट्रेनिंग और सरकारों के एडजस्ट करने से पहले ही तेज़ी से अपना लेंगे। असल में, इस इकॉनमी में, जॉब सिक्योरिटी की कीमत पर प्रोडक्टिविटी लेवल बढ़ने की उम्मीद है। पहली बार, हमारे सामने एक बहुत चिंताजनक सवाल है। क्या होगा जब टेक्नोलॉजिकल विकास इंसानी खुशहाली को सुरक्षित नहीं करेगा?

बेरोज़गारी में तेज़ी की कीमत

AI को लेकर डर सिर्फ़ आर्थिक ही नहीं, बल्कि मानसिक और सामाजिक भी है। काम अब सिर्फ़ इनकम कमाने के लिए नहीं रह गया है। यह लोगों को इज्ज़त, मकसद और अपनेपन का एहसास देते हुए एक पहचान और रूटीन बनाने का काम करता है। अस्थिर रोज़गार के नतीजे फाइनेंशियल इनसिक्योरिटी से कहीं ज़्यादा होते हैं।

रिसर्च से पता चला है कि बेरोज़गारी ज़्यादा स्ट्रेस और डिप्रेशन और एंग्जायटी के लक्षणों से जुड़ी है। 2024 की एक स्टडी में भारत में पढ़े-लिखे लेकिन बेरोज़गार युवाओं का एनालिसिस किया गया, ताकि बेरोज़गारी और मेंटल हेल्थ में गिरावट के बीच मज़बूत संबंध पाया जा सके, खासकर उन युवा ग्रेजुएट्स के बीच जिन्हें आर्थिक अनिश्चितता का सामना करना पड़ रहा है (बिस्वास एट अल., 2024)।

हमारी रोज़मर्रा की ज़िंदगी में AI की बढ़ती मौजूदगी उन युवा वयस्कों में इस एंग्जायटी को और बढ़ा रही है जो इस अस्थिर जॉब मार्केट में काम कर रहे हैं। यूनिवर्सिटी के छात्रों पर हाल की स्टडी में पाया गया है कि AI से जुड़ी आशंकाएं और डर आने वाली बेरोज़गारी को लेकर बढ़ती एंग्जायटी और भविष्य के करियर की संभावनाओं में घटते कॉन्फिडेंस से बहुत ज़्यादा जुड़े हुए हैं (डा? एट अल., 2026)।

सोशल मीडिया इस “AI करियर पैनिक” को और बढ़ाता है, जिसमें युवा लोग ऑटोमेशन की इस नई लहर के खिलाफ खुद को फ्यूचर-प्रूफ रखने के लिए दबाव महसूस करते हैं। AI से आगे करियर खोजने का यह जुनून इस गहरे डर को दिखाता है कि सिर्फ एजुकेशन अब जॉब स्टेबिलिटी की गारंटी नहीं दे सकती (मेहमत उकार एट अल., 2024)।

इस तरह आने वाला अंत सिर्फ बेरोजगारी नहीं है, बल्कि काम की इज्ज़त का धीरे-धीरे खत्म होना है। अगर हम वर्कर्स को इस बदलाव के लिए तैयार नहीं करते हैं, तो “जॉबलेस बूम” न सिर्फ आर्थिक असमानता को बढ़ावा दे सकता है, बल्कि पहचान खोने, अपनेपन की भावना और बिगड़ती मेंटल हेल्थ का एक बड़ा संकट भी बन सकता है।

टेक्नोलॉजिकल डूमिज़्म के नज़रिए से

AI से होने वाली बेरोज़गारी को लेकर बढ़ते डर के बावजूद, कई रिसर्चर्स का मानना ​​है कि आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस असल में काम की ताकत को कम करने के बजाय उसे बदल सकती है। हमने पहले भी देखा है कि टेक्नोलॉजी में क्रांतियों ने कम समय के लिए लेबर मार्केट में उथल-पुथल मचाई है, जिससे नई इंडस्ट्रीज़ और प्रोफेशन्स को जन्म मिला है। मशहूर इकोनॉमिस्ट डेविड ऑटोर ने बार-बार इस बात पर ज़ोर दिया है कि ऑटोमेशन अक्सर पूरे कामों के बजाय खास कामों की जगह ले लेता है।

इससे इंसान क्रिएटिव और इंटरपर्सनल स्किल्स की ओर बढ़ सकते हैं। जेनरेटिव AI पर हाल की स्टडीज़ से पता चलता है कि AI कर्मचारियों के सीधे विकल्प के बजाय प्रोडक्टिविटी बढ़ाने वाले के तौर पर अच्छे से काम कर सकता है (ब्रिन्योल्फसन एट अल., 2023)। MIT की एक और स्टडी में पाया गया कि लिखने के कामों को पूरा करने के लिए जेनरेटिव AI का इस्तेमाल करने वाले प्रोफेशनल्स लगभग 40% तेज़ थे और उनकी आउटपुट क्वालिटी लगभग 18% बेहतर हुई। इससे पता चलता है कि AI असल में इंसानी परफॉर्मेंस को पूरी तरह खत्म करने के बजाय उसे बढ़ा सकता है (विन, 2023)।

स्टैनफोर्ड यूनिवर्सिटी और नेशनल ब्यूरो ऑफ़ इकोनॉमिक रिसर्च की रिसर्च से यह भी पता चला है कि AI असिस्टेंस का इस्तेमाल करने वाले कस्टमर सपोर्ट वर्कर्स की प्रोडक्टिविटी में 14% की बढ़ोतरी हुई है। सबसे ज़्यादा फ़ायदा कम उम्र के या कम अनुभवी कर्मचारियों में देखा गया (ब्रिन्योल्फ़सन एट अल., 2023)। वर्ल्ड इकोनॉमिक फ़ोरम (2025) ने यह भी अनुमान लगाया था कि AI से लाखों नौकरियाँ जा सकती हैं, लेकिन साथ ही यह AI एथिक्स, मशीन लर्निंग और ह्यूमन-AI इंटरैक्शन के क्षेत्र में नई जॉब रोल बनाने को भी बढ़ावा देगा।

हालांकि, सिर्फ़ इस उम्मीद से जॉब स्टेबिलिटी की गारंटी नहीं मिल सकती। असली मुद्दा यह नहीं हो सकता कि नौकरियाँ खत्म हो जाएँगी या नहीं, बल्कि यह है कि क्या समाज तेज़ी से टेक्नोलॉजिकल प्रोग्रेस को असमानता की खाई को और बढ़ाने से रोकने के लिए वर्कर्स को सही तरीके से रीस्किल कर सकता है।

AI इकोनॉमी के लिए तैयारी

AI के साथ हमारे सामने जो चुनौती है, वह बड़े पैमाने पर बेरोज़गारी नहीं है, बल्कि आने वाले इकोनॉमिक बदलाव के लिए समाज की तैयारी है। सरकारों, एजुकेशनल इंस्टीट्यूशन और ऑर्गनाइज़ेशन को AI टेक्नोलॉजिकल रुकावट के वर्कर्स की उससे तालमेल बिठाने की क्षमता से आगे निकलने से पहले एक्टिव रूप से काम करने की ज़रूरत है। बड़े पैमाने पर अपस्किलिंग प्रोग्राम, मज़बूत लेबर प्रोटेक्शन पहल और AI लिटरेसी पर ज़ोर, नए ज़माने के कर्मचारियों को ऑटोमेटेड इकॉनमी में कदम रखने के लिए तैयार करने में ज़रूरी होते जा रहे हैं।

वर्ल्ड इकोनॉमिक फोरम (2025) के अनुमान के मुताबिक, दुनिया भर में लगभग आधे कर्मचारियों को टेक्नोलॉजी में बदलाव के साथ तालमेल बिठाने के लिए रीस्किलिंग करवानी होगी। इसके साथ ही, पारंपरिक रोज़गार के स्ट्रक्चर के विकास के साथ काम के हफ़्ते कम करने, यूनिवर्सल बेसिक इनकम की ज़रूरतों, और AI के नैतिक इस्तेमाल और रेगुलेशन से जुड़े सवाल ध्यान खींच रहे हैं। एजुकेशनल इंस्टीट्यूशन को मौजूदा पारंपरिक एजुकेशन सिस्टम में सुधार करने की ज़रूरत है, जो सीखने के अडैप्टेबल, लगातार चलने वाले तरीकों के बजाय स्टैटिक डिग्री पर ज़ोर देते हैं।

यह याद रखना ज़रूरी है कि AI खुद खतरा नहीं है, बल्कि स्ट्रक्चरल तैयारी की कमी है। टेक्नोलॉजी बहुत तेज़ी से विकसित होती रहेगी। तरक्की का पैमाना इस बात में है कि समाज यह कैसे पक्का करते हैं कि इकॉनमिक एफिशिएंसी व्यक्ति की पहचान, इज्ज़त और स्थिरता से समझौता न करे।