अगर OpenAI पहली ऐसी बड़ी कंपनी नहीं है जिसका प्रबंधन AI के CEO द्वारा किया जा रहा है, तो मुझे शर्म आएगी।
अक्टूबर 2025 में, ऑटोमन ने ऐसा कहा था।
9 महीने बाद, उसने अपना बयान बदल दिया।
28 जुलाई को, पॉडकास्ट 'Invest Like the Best' में, ऑटमैन ने कहा कि लोग 'वास्तव में एक AI CEO नहीं चाहते' क्योंकि वे जानना चाहते हैं कि कंपनी का निर्णय कौन ले रहा है और किससे जिम्मेदारी ली जाए।
28 जुलाई को, ऑटमान (दाईं ओर) ने पॉडकास्ट 'Invest Like the Best' के एपिसोड 484 में कहा कि लोग 'वास्तव में एक AI CEO नहीं चाहते'।
इसके अलावा, उन्होंने इस साल मई में यह भी स्वीकार किया था कि उन्होंने AI द्वारा प्रारंभिक क्लर्कल पदों को समाप्त करने की गति को अधिक आकलित किया था, और ऐसा लगता है कि "रोजगार का अंत" नहीं आएगा।
लगभग उसी समय, हुआंग रेन्स्युन ने YC की स्टार्टअप क्लास में कहा: "AI ने नौकरियों को नष्ट कर दिया है" यह कहानी पूरी तरह से उल्टी है।
हुंग-निन ने YC स्टार्टअप स्कूल 2026 पर कहा, "AI ने नौकरियाँ नष्ट कर दीं" यह कहानी पूरी तरह से उल्टी है।
एक वैश्विक सबसे अग्रणी मॉडल का नियंत्रण करता है, एक के पास कैलकुलेशन क्षमता है।
वे एक साथ "बेरोजगारी का अंत" के विचार पर क्यों ब्रेक लगा रहे हैं?
ऑल्टीमैन क्यों बदल गया?
ऑटमैन ने कहा कि लोग जानना चाहते हैं कि किसके द्वारा किसी कंपनी के निर्णयों की जिम्मेदारी है, और किसे दोषी ठहराया जाए।
तो, सभी को "वास्तव में एक AI सीईओ नहीं चाहिए"।
उन्होंने यह भी जोड़ा कि आज तक, अधिकांश लोग अभी भी मानवीय व्यक्तियों के साथ काम करने में अधिक विश्वास रखते हैं और उनके साथ सहयोग करने को तैयार होते हैं। दूसरे शब्दों में, भले ही AI निर्णय ले सके, लोग अभी भी कंपनी को इसे सौंपने को तैयार नहीं हो सकते।
AI CEO को नौकरी नहीं मिल पाने का कारण उसकी बुद्धिमानी की कमी नहीं है, बल्कि यह है कि उसे वास्तविक रूप से जवाबदेह नहीं बनाया जा सकता।
AI एक सेकंड में आदर्श समाधान निकाल सकता है, लेकिन अदालत में, बोर्ड की बैठक में, या जनता के सामने किसी निर्णय के परिणामों के लिए जिम्मेदारी नहीं ले सकता।
इस बात की पुष्टि के लिए एक ऑटोमैन का व्यक्तिगत अनुभव है।
उसने AI को अपनी जगह Slack और ईमेल के जवाब देने की कोशिश की, जिस पर 'यह Sam का AI है' के रूप में हस्ताक्षर किए, लेकिन जल्द ही वह फिर से खुद जवाब देने लगा।
कारण बहुत सरल है, उसने पाया कि लोग लोगों के साथ बातचीत करने से वास्तव में परवाह करते हैं।
वर्ष 2025 के उस संवाद में, जिसमें ओटीमैन ने AI CEO के साथ बातचीत की थी, उन्होंने पहले ही कार्यविभाजन कर दिया था: इंसान बाहरी मामलों का प्रबंधन करेंगे, और AI निर्णय लेगा।
इस बार अंतर यह है कि उन्होंने 「AI निर्णय ले सकता है」 और 「वास्तविक व्यक्ति जिम्मेदारी लेगा」 को अधिक स्पष्ट रूप से अलग किया है:
AI निर्णय ले सकता है, लेकिन इसे जवाबदेह नहीं ठहराया जा सकता।
हुआ रेन्यून: "AI नौकरियाँ नष्ट कर देगी"
लोग पूरी तरह से उल्टा समझ रहे हैं
हुआंग रेन्स्युन ने कहा कि लोगों ने "AI नौकरियाँ खत्म कर देगी" इस बात को उल्टा समझ लिया है, क्योंकि वे हमेशा "कार्य" और "नौकरी" को एक ही बात मान लेते हैं।
उन्होंने एक ऐसी विघटन विधि प्रस्तावित की।
एक कार्य का एक उद्देश्य होता है, और इस उद्देश्य को पूरा करने के लिए कई कार्यों को पूरा किया जाता है; AI इनमें से कुछ कार्यों को संभाल सकता है, लेकिन कार्यों को संभालना पूरे कार्य को समाप्त करने के समान नहीं है।
एक कार्य में संचार, निर्णय लेना, समन्वय, समीक्षा और परिणामों का भार उठाना जैसी बातें भी होती हैं, जो AI द्वारा प्रतिस्थापित होने वाले कार्यों के साथ गायब नहीं होंगी।
उन्होंने रेडियोलॉजिस्ट और सॉफ्टवेयर इंजीनियर के उदाहरण भी दिए।
AI अब अधिक डेटा पढ़ने और कोड लिखने का काम कर रहा है, लेकिन इन पदों पर नियुक्ति की संख्या बढ़ रही है।
हुआंग रेन्क्सन द्वारा दिए गए आंकड़े हैं: सॉफ्टवेयर इंजीनियर पदों में पिछले वर्ष की तुलना में लगभग 10% की वृद्धि हुई है, और रेडियोलॉजी पदों में पिछले कुछ वर्षों में लगभग 20% की वृद्धि हुई है।
क्यों बढ़ रहा है? क्योंकि बहुत सारी ट्रांजैक्शन जमा हो गई हैं।
अस्पताल में पंक्ति में खड़े मरीज, लिखे जाने का इंतजार कर रहे सॉफ्टवेयर, और जमा हो चुकी अप्रोसेस्ड आवश्यकताएँ, मूल रूप से पूरी तरह से संभालने के लिए अपर्याप्त हैं।
जब कार्य तेज़ हो जाते हैं, तो व्यवसाय और अस्पताल अधिक ऑर्डर स्वीकार कर सकते हैं और अपना कार्यक्षेत्र विस्तारित कर सकते हैं, इसलिए उन्हें AI द्वारा किए जाने वाले कार्यों के बाकी हिस्से को करने के लिए अधिक लोगों को नियुक्त करना पड़ता है।
ऑटोमन ने एक अतिरिक्त साक्ष्य भी दिया: एक साल पहले सभी कह रहे थे कि सॉफ्टवेयर इंजीनियरिंग समाप्त हो रही है, लेकिन ऐसा नहीं हुआ।
वास्तव में बदल गया है यह काम: आप लगभग कोड की पंक्ति दर पंक्ति टाइप नहीं करते, लेकिन यह अभी भी कोई भी एक नजर में पहचान सकता है सॉफ्टवेयर इंजीनियरिंग।
टास्क बदल दिया गया है, काम अभी भी है। लेकिन सभी काम अभी भी नहीं हैं।
हुआंग रेन्स्युन ने भी बताया कि सभी कार्य बदल जाएंगे, और कुछ पेशे पूरी तरह से गायब हो जाएंगे।
उसका तर्क मान्य है, लेकिन इसमें एक छिपा हुआ पूर्वधारणा भी है: उद्यम को AI से बचे हुए कार्यक्षमता का उपयोग बड़े व्यापार में करना चाहिए और अधिक लोगों को भर्ती करना चाहिए।
अगर बाजार की मांग इतनी अधिक है, या बॉस इस लाभांश को सीधे नौकरियों को काटकर लागत कम करने के लिए बदल देता है, तो नौकरियां फिर भी कम हो जाएंगी।
AI ने प्रारंभिक पदों को नहीं खत्म किया है
लेकिन प्रवेश की सीढ़ियाँ निकाली जा रही हैं
मैरीलैंड विश्वविद्यालय और लिंकअप ने 2018 के बाद से 155 मिलियन अमेरिकी भर्ती विज्ञापनों की गिनती करने के लिए एक प्रोजेक्ट किया।
परिणाम दर्शाते हैं: 2025 की चौथी तिमाही तक, AI द्वारा भर्ती की मांग पर समग्र आर्थिक स्तर पर दबाव डाले जाने का कोई प्रमाण नहीं मिला है।
ऊपर: अमेरिका में "AI नौकरी तीव्रता" (AI नौकरियाँ / कुल नौकरियाँ), 2018Q1 में 0.22% से बढ़कर 2025Q4 में 1.13% हो गई; नीचे: "नवीन डिग्रीधारी नौकरी तीव्रता", 2022Q4 में 11.7% से बढ़कर 2025Q4 में 12.6% हो गई, 2025Q4 में नवीन डिग्रीधारियों के लिए 5.32 लाख भर्ती विज्ञप्तियाँ।
सबसे अनुमान के विपरीत, यह नवीन प्रशिक्षु श्रेणी है।
"AI पहले शुरुआती नौकरियों को खत्म कर देगा" यह बात इन दो सालों में बहुत सुन चुके हैं, लेकिन इस डेटा में, नवीनतम स्नातकों के लिए सीधे निर्देशित पदों का प्रतिशत घटने के बजाय बढ़ा है, 2022 की चौथी तिमाही में 11.7% से बढ़कर 2025 की चौथी तिमाही में 12.6% हो गया है।
केवल 2025 के चौथे तिमाही में, इस प्रकार की नौकरियों के 5.32 लाख विज्ञापन थे, जो 2018 की पहली तिमाही की तुलना में 63% अधिक हैं।
सबसे अधिक AI द्वारा "नष्ट" होने की उम्मीद की जाने वाली गणित और कंप्यूटर पेशेवर नौकरियों में भी, नवीनतम स्नातकों के पद 2018 की पहली तिमाही की तुलना में 55% अधिक हैं।
इस संख्या को देखते हुए, "प्रारंभिक पद लुप्त हो रहे हैं" यह दावा कम से कम कुल संख्या के मामले में टिकता नहीं है।
रिपोर्ट में एक अप्रत्याशित अवलोकन भी है:
युवा और कम अनुभवी कर्मचारी अक्सर AI उपकरणों से लाभ उठाते हैं, क्योंकि AI सबसे अच्छी तरह से विशाल अनुभव को उनके सामने एक क्लिक में प्रस्तुत करता है, जिससे उन्हें नियोक्ताओं की नजर में 'सस्ते और उपयोगी' प्रारंभिक उपयोगकर्ता बना दिया जाता है।
प्रवेश द्वार की सीढ़ी
संकीर्ण हो रहा है
कुल मात्रा ने अभी तक कोई बड़ा झटका नहीं लिया है, लेकिन इसका मतलब यह नहीं कि इसकी कोई कीमत नहीं है: एक चीज़ है, जिसे ये सुंदर आंकड़े छुपा नहीं सकते।
एक युवा पिछले समय में कैसे बढ़ा?
अक्सर सबसे मानकीकृत शुरुआती कार्यों से शुरू किया जाता है: डेटा एंट्री, प्रारंभिक कोडिंग, बुनियादी विश्लेषण, दस्तावेज़ संगठित करना आदि।
ये काम थकाने वाले और दोहराव वाले तो हैं, लेकिन इन कामों को बार-बार करके ही लोग धीरे-धीरे अनुभव और निर्णय जमा करते हैं, और अपनी अनुपम क्षमता को विकसित करते हैं।
और ये मानकीकृत कार्य, जिन्हें AI सबसे पहले संभाल लेता है।
प्रारंभिक पदों के लिए प्रवेश द्वार संकीर्ण होता जा रहा है, जो स्नातक और नवप्रवेशितों के लिए वर्तमान में सबसे वास्तविक दबाव है।
आपकी वास्तविक रक्षा क्षमता
जब हम ऑटोमन और हुआंग रेन्शुन के इन दोनों भागों को एक साथ रखते हैं, तो हम देखते हैं:
जितना अधिक AI कुशल होता है, उतना ही मानवीय कार्य का मूल्य ऊपर उठता है—'काम पूरा करने' से 'जिम्मेदारी लेने, विश्वास बनाने और लक्ष्य निर्धारित करने' की ओर।
मशीनें कार्यों को एक-एक करके बदल सकती हैं, लेकिन वह अंतर जो "अंतिम निर्णय कौन लेता है, कौन परिणाम पर हस्ताक्षर करता है" वह अभी भी पूरा नहीं हो पाया है।
"AI क्या मेरी नौकरी छीन लेगी?" के बजाय, एक अलग सवाल पूछें: आपकी नौकरी में से कितना हिस्सा आपके हस्ताक्षर की आवश्यकता होता है? कितना हिस्सा ऐसा है जिसके लिए आपको व्यक्तिगत रूप से उपस्थित होना पड़ता है, तभी दूसरे इसे स्वीकार करते हैं?
ये भाग जिन्हें AI बदल नहीं सकता, वही आपकी वास्तविक सुरक्षा है।
संदर्भ:
https://open.spotify.com/episode/5bFBUf3X8QXaDFrve1Be5s?utm_source=chatgpt.com
https://conversationswithtyler.com/episodes/sam-altman-2/?utm_source=chatgpt.com
https://whbl.com/2026/05/26/openais-altman-says-ai-unlikely-to-lead-to-jobs-apocalypse/?utm_source=chatgpt.com https://youtu.be/I4B37S1dyQQ
संपादित: युआनयू
यह लेख वेचेन ग्रुप "न्यूज़िज़यन" से आया है, लेखक: ASI उपदेश