एंथ्रोपोमोर्फिक ने एआई के रोजगार पर प्रभाव की रिपोर्ट जारी की: उच्च शिक्षा के भूमिकाएं सबसे अ

लेखक: सिनोबॉट

आपके काम की "सोने की चमक" को एआई खींचकर ले जा रही है। एंथ्रोपिक की नवीनतम रिपोर्ट एक विपरीत तर्क वाली सच्चाई बताती है: शिक्षा के वर्षों के आधार पर जितना अधिक जटिल कार्य होता है, उतनी तेजी से एआई इसे तेज कर देती है। सीधे तौर पर बदले जाने की तुलना में अधिक डरावनी बात "कौशल कम करना" है - एआई चिंतन के आनंद को ले जा रही है, आपके पास केवल छोटे-मोटे काम बचे हैं। लेकिन डेटा एकमात्र रास्ता भी दिखाता है: मानव-मशीन सहयोग को समझने वाले लोगों के जीतने के अवसर दस गुना बढ़ जाते हैं। इस गणना शक्ति भरे युग में, यह आपके जीवित रहने का एक आवश्यक गाइड है।

एंथ्रोपिक ने कल अपनी वेबसाइट पर 'ईकोनॉमिक इंडेक्स रिपोर्ट' जारी की।

रिपोर्ट ने केवल लोगों के एआई का उपयोग करने पर ध्यान नहीं दिया, बल्कि यह भी देखा कि एआई वास्तव में मनुष्य के विचार को किस हद तक प्रतिस्थापित कर रही है।

इस बार, उन्होंने कार्यों की जटिलता, आवश्यक शैक्षिक स्तर और एआई की स्वायत्तता को मात्रात्मक रूप देने के प्रयास में एक नई श्रेणी, "आर्थिक प्राथमिकताएं" (Economic Primitives) के रूप में जानी जाने वाली श्रेणी को पेश किया।

डेटा के पीछे छिपा भविष्य बाजार की तुलना एकल बेरोजगारी या उत्पीड़न के सिद्धांतों से बहुत अधिक जटिल है।

हमारी पारंपरिक समझ में, मशीनों को आमतौर पर दोहराव वाले साधारण कार्यों में कुशल माना जाता है, जबकि जटिल ज्ञान वाले क्षेत्र में वे अक्सर अकुशल पाए

लेकिन एंथ्रोपिक के डेटा के अनुसार यह एकदम विपरीत निष्कर्ष है: कार्य जितना अधिक जटिल होता है, एआई द्वारा लाया गया "त्वरण" उतना ही अद्भुत होता है।

रिपोर्ट में कहा गया है कि कार्यों के लिए जिन्हें केवल उच्च विद्यालय की आवश्यकता होती है, क्लॉउड नौ गुना तेज़ काम कर सकता है;

जब भी कार्य कठिनाई विश्वविद्यालय स्तर की आवश्यकता तक पहुंच जाती है, तो यह त्वरण गुणक तुरंत 12 गुना बढ़ जाता है।

इसका मतलब यह है कि ऐसे कार्य जो पहले घंटों तक बुद्धिमान श्रमिकों के लिए चुनौती बने रहते थे, वे ठीक वे क्षेत्र हैं जहां एआई अब अपनी दक्षता को अधिकतम क

यहां तक कि हमने AI की असफलता की दर को ध्यान में रखा है कि वह कभी-कभार भ्रम में पड़ जाता है, तो भी निष्कर्ष अपरिवर्तित रहता है: जटिल कार्यों के लिए AI द्वारा लाए गए दक्षता के बहुत बड़े उछाल के कारण, इसकी गलतिय

यह वही कारण है कि आज के कोडर, वित्तीय विश्लेषक क्लॉउड से डेटा एंट्री ऑपरेटर की तुलना में अधिक निर्भर हैं - क्योंकि इन उच्च बुद्धिमत्ता वाले क्षेत्रों में, एआई द्वारा प्रदर्शित लीवर असर सबसे अधिक होता है

इ रिपोर्ट में सबले से अधिक चौंकाने वाला आंकड़ा AI के "टिकाऊपन" (कार्य अवधि, टास्क होराइजन, 50% सफलता दर के आधार पर मापा गया) के परीक्षण का है।

सामान्य प्रदर्शन परीक्षण, जैसे कि METR (मॉडल मूल्यांकन और खतरा अनुसंधान) के अनुसार, वर्तमान शीर्ष मॉडल, जैसे कि क्लॉउड सोनेट 4.5, जब कार्यों को संसाधित करते हैं जिन्हें मनुष्य 2 घंटे लगाते हैं, तो उनकी सफलता दर 50% से नीचे आ जाती है।

लेकिन अंथ्रोपिक के वास्तविक उपयोगकर्ता डेटा में, इस समय सीमा को विशेष रूप से बढ़ा दिया गया है।

व्यावसायिक परिदृश्यों में API कॉल के लिए, क्लॉउड 3.5 घंटे के कार्य के कार्य में आधे से अधिक जीत की दर बनाए रख सकता है।

क्लॉड.ai के चैट इंटरफेस में, यह संख्या अद्भुत रूप से 19 घंटों तक बढ़ गई।

ऐसा बड़ा अंतर क्यों है? रहस्य "मनुष्य" के हस्तक्षेप में है।

बेंचमार्किंग AI के लिए एक परीक्षा पत्र के सामने खड़ा होने जैसा है, जबकि वास्तविक दुनिया में उपयोगकर्ता एक बड़े जटिल परियोजना को असंख्य छोटे चरणों में तोड़ देते हैं, जिसके माध्यम से वे निरंतर प्रतिक्रिया चक्रों क

इस प्रकार के मानव-मशीन सहयोगी कार्य प्रवाह ने (50% सफलता दर के मापदंड पर) कार्य की अवधि की अधिकतम सीमा को 2 घंटे से लगभग 19 घंटे तक बढ़ा दिया, जो लगभग 10 गुना अधिक है।

शायद यही भविष्य के काम का रूप है:एआई ने सब कुछ अकेले नहीं किया, बल्कि मनुष्यों ने इसे एक मैराथन दौड़ तक पहुंचाने के लिए उपयोग करना सीख लिया

यदि हम अपने दृष्टिकोण को वैश्विक स्तर पर बढ़ाते हैं, तो हमें एक स्पष्ट और थोड़ा तिरस्करित "अपनाने की घटना" दि�

उच्च विकसित देशों में जहां सकल घरेलू उत्पाद (जीडीपी) प्रति व्यक्ति अधिक होता है, कृत्रिम बुद्धिमता (एआई) उत

लोग इसका उपयोग कोड लिखने, रिपोर्ट तैयार करने और यहां तक कि अपनी यात्रा की �

लेकिन कम प्रति व्यक्ति सकल घरेलू उत्पाद वाले देशों में, क्लॉड का सबसे महत्वपूर्ण काम "शिक्षक" है, जिसके उपयोग अधिकांश रूप से पाठ्यक्रम के कार्य और शैक्षिक मा�

यह गरीब-धनी के अंतर के अलावा एक तकनीकी पीढ़ी के अंतर की ओर भी इशारा करता है

एंथ्रोपिक ने कहा कि वे रवांडा सरकार के साथ सहयोग कर रहे हैं, जिसके माध्यम से वहां के लोगों को सीखने के स्तर से आगे बढ़ाकर एक व्यापक अनुप्रयोगी स्तर तक पहुंचाने की कोशिश की जा रही है।

क्योंकि यदि कोई दखल नहीं होएआई एक नई दीवार बन सकती है: अमीर क्षेत्रों के लोग इसका उपयोग अपने उत्पादन को घातांकी रूप से बढ़ाने के लिए करेंगे, जबकि विकासशील क्षेत्रों के लोग अभी भी इसका उपयोग बुनिया�

रिपोर्ट के सबसे विवादास्पद और सावधानीपूर्वक देखे जाने वाले हिस्से में "कौशल कम करना" (Deskilling) के बारे में चर्चा शामिल है।

डेटा दिखाता है कि क्लॉड के वर्तमान में शामिल कार्यों के लिए औसतन 14.4 वर्षों का शैक्षिक अनुभव (एक उच्च तकनीकी डिग्री के बराबर) आवश्यकता होती है, जो कि समग्र आर्थिक गतिविधि के औसत 13.2 वर्षों की तुलना में काफी अधिक है।

एआई नौकरी में "उच्च बुद्धिमता" के हिस्से को व्यवस्थित रूप से निकाल रही है।

एक तकनीकी लेखक या यात्रा एजेंट के लिए यह आपदाजनक हो सकता है।

एआई उद्योग के अपडेट के विश्लेषण और जटिल यात्रा योजना जैसे "मस्तिष्क" के काम ले ले रहा है, जिसके कारण मनुष्य के लिए अब केवल रफ़ ड्राफ़्ट बनाना, बिल वसूल करना आदि छोटे कार्य बचे हैं।

आपका काम अभी भी जारी है, लेकिन काम की "सोने की चमक" निकाल दी गई है।

बेशक, लाभान्वित भी हैं।

उदाहरण के लिए, सम्पत्ति प्रबंधक, जब एआई बोरिंग प्रशासनिक कार्यों जैसे खातों का अकाउंटिंग और कॉन्ट्रैक्ट मैचिंग संभाल लेता है, तो वे उच्च भावनात्मक बुद्धि वाले ग्राहक वार्ता और हितधारक प्रबंधन पर ध्यान केंद्रित कर सकते हैं - जो वास्तव में "अपस्किलिंग" (Upskilling) का एक उदाहरण है।

एंथ्रोपिक ने सावधानीपूर्वक कहा कि यह वर्तमान स्थिति पर आधारित एक परिकल्पना है, आवश्यक रूप से एक भविष्यवाणी

लेकिन वहां सच्चाई की घंटी बज रही है।

अगर आपकी मुख्य ताकत जटिल जानकारी के साथ निपटना है, तो आप तूफान के केंद्र में

अंत में, चलिए हम फिर से व्यापक दृष्टि�

एंथ्रोपिक ने अमेरिकी श्रम उत्पादकता के अपने अनुमान को संशोधित कर दिया।

AI के संभावित त्रुटियों और विफलताओं को छाँटने के बाद, वे अनुमान लगाते हैं कि आगे आने वाले दस वर्षों में प्रति वर्ष उत्पादकता में 1.0% से 1.2% की वृद्धि होगी।

यह पहले के 1.8% के आशावादी अनुमान की तुलना में एक तिहाई कम है, लेकिन इस 1% की उपेक्षा न करें।

यह अमेरिका के उत्पादकता वृद्धि दर को 1990 के अंत में इंटरनेट बुल अवधि के स्तर पर वापस लाने के लिए पर्याप्त होगा।

इसके अलावा, यह केवल 2025 के नवंबर की मॉडल क्षमता पर आधारित है। क्लॉउड ओपस 4.5 के आने और "सुदृढीकृत मोड" (जिसमें लोग अब काम को पूरी तरह से एआई पर छोड़ने की बजाय एआई के साथ बुद्धिमानी से सहयोग करने लगे हैं) के उपयोगकर्ता व्यवहार में बढ़ते हुए प्रभुत्व के साथ, यह संख्या बहुत अधिक ऊपर जा सकती है।

पूरे रिपोर्ट को पढ़ने के बाद सबसे अधिक ध्यान देने योग्य बात यह नहीं है कि आई.ए. कितना मजबूत हो गया है, बल्कि यह है कि मनुष्य कितनी जल्दी अ

हम "पासिव ऑटोमेशन" से "एक्टिव रिइन्फोर्समेंट" की ओर एक पलायन के माध्यम से गुजर रहे हैं।

इस परिवर्तन में, एआई दर्पण की तरह है, जो उन कार्यों को अपने साथ ले जाती है जिनके लिए उच्च शिक्षा की आवश्यकता होती है लेकिन तर्क के माध्यम से पूरा किया जा सकता है, जिससे हम उन मूल्यों की ओर धकेल दिए जाते हैं जिन्हें एल्गो

इस अत्यधिक कम्प्यूटिंग शक्ति वाले युग में, मनुष्य की सबसे कम उपलब्ध क्षमता उत्तर खोजने के बजाय समस्या को

संदर्भ सामग

https://www.anthropic.com/research/economic-index-primitives

https://www.anthropic.com/research/anthropic-economic-index-january-2026-report