उत्पादक कृत्रिम होशियारी (एआई) उद्योगों और व्यवसायों में नवीनतम चर्चा का विषय बन गया है। अधिकांश लोग इस बात से सहमत हैं कि यह व्यवसायों में क्रांति लाने जा रहा है। फिर भी इसके उपयोग और प्रभाव पर गंभीर सवाल हैं। अमेरिका में केपीएमजी के एक सर्वेक्षण में पाया गया कि कार्यकारी अधिकारियों को उम्मीद है कि जनरेटिव एआई व्यवसाय पर बहुत बड़ा प्रभाव पड़ने की संभावना है, लेकिन अधिकांश का कहना है कि वे तत्काल अपनाने के लिए तैयार नहीं हैं। गोल्डमैन सैक्स की रिपोर्ट व्यापार में जनरेटिव AI के उपयोग पर सवाल उठाए हैं। रिपोर्ट में कहा गया है कि आने वाले वर्षों में तकनीकी दिग्गज और उससे आगे की कंपनियाँ AI के पूंजीगत व्यय पर $1 ट्रिलियन से अधिक खर्च करने वाली हैं, लेकिन अभी तक इसके लिए बहुत कम दिखाया गया है। यह सवाल उठाता है कि क्या यह बड़ा खर्च कभी भुगतान करेगा? रिपोर्ट में, कई विशेषज्ञों ने अल्पावधि में AI के किसी भी क्रांतिकारी प्रभाव पर संदेह व्यक्त किया है। कुछ अन्य विशेषज्ञ AI की आर्थिक क्षमता और अंततः रिटर्न उत्पन्न करने की इसकी क्षमता के बारे में अधिक आशावादी हैं, जिसे वे वर्तमान “पिक्स एंड शॉवेल्स” चरण कहते हैं, जब AI का “किलर एप्लिकेशन” सामने नहीं आया है। रिपोर्ट में कहा गया है, “लेकिन इन चिंताओं और बाधाओं के बावजूद, हम अभी भी AI थीम के चलने की गुंजाइश देखते हैं, या तो इसलिए क्योंकि AI अपने वादे को पूरा करना शुरू कर देता है, या इसलिए क्योंकि बुलबुले फूटने में लंबा समय लगता है।”

जनरेटिव एआई कितनी उत्पादक हो सकती है?
एक साक्षात्कार में गोल्डमैन साच्सएमआईटी में इंस्टीट्यूट प्रोफेसर, डेरॉन ऐसमोग्लू, जिन्होंने ‘व्हाई नेशंस फेल: द ओरिजिन्स ऑफ पावर, प्रॉसपेरिटी एंड पॉवर्टी’ और उनकी नवीनतम पुस्तक ‘पावर एंड प्रोग्रेस: ​​अवर थाउजेंड-ईयर स्ट्रगल ओवर टेक्नोलॉजी एंड प्रॉसपेरिटी’ सहित कई पुस्तकें लिखी हैं, ने तर्क दिया कि उत्पादक ऊर्जा से अमेरिकी उत्पादकता और विकास में वृद्धि होगी। एआई प्रौद्योगिकी अगले दशक में – और शायद उससे भी आगे – निवेश की संभावनाएं कई लोगों की अपेक्षा से अधिक सीमित होंगी।

ऐसमोग्लू का अनुमान है कि अगले 10 वर्षों में एआई से जुड़े केवल एक चौथाई कार्य ही स्वचालित करने के लिए लागत-प्रभावी होंगे, जिसका अर्थ है कि एआई सभी कार्यों के 5% से भी कम को प्रभावित करेगा। और वह इतिहास से बहुत ज़्यादा तसल्ली नहीं लेते हैं जो दिखाता है कि समय के साथ तकनीकें बेहतर होती जा रही हैं और कम खर्चीली होती जा रही हैं, उनका तर्क है कि एआई मॉडल में प्रगति संभवतः उतनी तेज़ी से नहीं होगी – या उतनी प्रभावशाली नहीं होगी – जितना कि कई लोग मानते हैं।

ऐसमोग्लू ने यह भी सवाल उठाया कि क्या एआई अपनाने से नए कार्य और उत्पाद बनेंगे, उनका कहना है कि ये प्रभाव “प्रकृति का नियम नहीं हैं।” उनका अनुमान है कि अगले दशक के भीतर कुल कारक उत्पादकता प्रभाव 0.66% से अधिक नहीं होना चाहिए – और सीखने में कठिन कार्यों की जटिलता के लिए समायोजन करते समय 0.53% से भी कम होना चाहिए। और यह आंकड़ा मोटे तौर पर दशक में 0.9% जीडीपी प्रभाव में तब्दील होता है।

ऐसमोग्लू कहते हैं, “हर मानव आविष्कार का जश्न मनाया जाना चाहिए, और जनरेटिव एआई एक सच्चा मानव आविष्कार है।” “लेकिन बहुत ज़्यादा आशावाद और प्रचार उन तकनीकों के समय से पहले इस्तेमाल की ओर ले जा सकता है जो अभी तक प्राइम टाइम के लिए तैयार नहीं हैं। स्वचालन को आगे बढ़ाने के लिए एआई का उपयोग करने के लिए यह जोखिम आज विशेष रूप से अधिक है। बहुत ज़्यादा स्वचालन बहुत जल्दी उन फर्मों के लिए अड़चनें और अन्य समस्याएँ पैदा कर सकता है जिनके पास अब लचीलापन और समस्या निवारण क्षमताएँ नहीं हैं जो मानव पूंजी प्रदान करती हैं।”

निवेश पर प्रतिफल
गोल्डमैन सैक्स में ग्लोबल इक्विटी रिसर्च के प्रमुख जिम कोवेलो का तर्क है कि महंगी एआई तकनीक पर पर्याप्त लाभ कमाने के लिए, एआई को बहुत जटिल समस्याओं को हल करना होगा, जिसे वह वर्तमान में करने में सक्षम नहीं है, और शायद कभी भी नहीं कर पाएगा।

“मेरी मुख्य चिंता यह है कि AI तकनीक को विकसित करने और चलाने की भारी लागत का मतलब है कि AI अनुप्रयोगों को उद्यमों के लिए निवेश पर उचित रिटर्न (ROI) अर्जित करने के लिए बेहद जटिल और महत्वपूर्ण समस्याओं को हल करना होगा,” वे कहते हैं। “हमारा अनुमान है कि AI इंफ्रास्ट्रक्चर बिल्डआउट पर अगले कई वर्षों में अकेले $1 ट्रिलियन से अधिक खर्च होगा, जिसमें डेटा सेंटर, उपयोगिताओं और अनुप्रयोगों पर खर्च शामिल है। इसलिए, महत्वपूर्ण सवाल यह है: AI $1 ट्रिलियन की कौन सी समस्या हल करेगा? कम वेतन वाली नौकरियों को बेहद महंगी तकनीक से बदलना मूल रूप से पिछले तकनीकी बदलावों के बिल्कुल विपरीत है, जिन्हें मैंने तकनीकी उद्योग का बारीकी से अनुसरण करने के अपने तीस वर्षों में देखा है।”

कोवेलो कहते हैं, “आज बहुत से लोग AI की तुलना इंटरनेट के शुरुआती दिनों से करने की कोशिश करते हैं।” “लेकिन अपने शुरुआती दौर में भी, इंटरनेट एक कम लागत वाला तकनीकी समाधान था जिसने ई-कॉमर्स को महंगे मौजूदा समाधानों की जगह लेने में सक्षम बनाया। Amazon बार्न्स एंड नोबल की तुलना में कम कीमत पर किताबें बेच सकता था क्योंकि उसे महंगे ब्रिक-एंड-मोर्टार स्थानों को बनाए रखने की ज़रूरत नहीं थी। तीन दशक आगे बढ़ें, और वेब 2.0 अभी भी सस्ते समाधान प्रदान कर रहा है जो अधिक महंगे समाधानों को बाधित कर रहे हैं, जैसे कि Uber द्वारा लिमोसिन सेवाओं को विस्थापित करना। जबकि यह सवाल कि क्या AI तकनीक कभी भी उस वादे को पूरा करेगी जिसे लेकर आज बहुत से लोग उत्साहित हैं, निश्चित रूप से बहस का विषय है, कम बहस का मुद्दा यह है कि AI तकनीक असाधारण रूप से महंगी है, और उन लागतों को उचित ठहराने के लिए, तकनीक को जटिल समस्याओं को हल करने में सक्षम होना चाहिए, जिसके लिए इसे डिज़ाइन नहीं किया गया है।”

कोवेल्लो का मानना ​​है कि प्रतिस्पर्धा की कमी के कारण प्रौद्योगिकी के विकास के साथ प्रौद्योगिकी लागत में नाटकीय रूप से कमी नहीं आती है। NVIDIA वर्तमान में एकमात्र कंपनी है जो एआई को शक्ति प्रदान करने वाले जीपीयू का उत्पादन करने में सक्षम है, और क्योंकि लागत का प्रारंभिक बिंदु इतना अधिक है कि यदि लागत में कमी भी आती है, तो उन्हें एआई के साथ कार्यों को स्वचालित करने को किफायती बनाने के लिए नाटकीय रूप से ऐसा करना होगा।

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