اینٹروپک نے اعلان کیا کہ AI کا اثر اعلی مہارت والے نوکریوں پر ہے، پروگرامرز زیادہ مستعد

ہالی، اینثروپک نے ایک تحقیق جاری کی جس میں موجودہ AI کے کن کاموں کو بدلنے کا واضح تصور پیش کیا گیا ہے۔ سب سے زیادہ متاثرہ گروہ حیرت انگیز طور پر زیادہ عمر کے، زیادہ تعلیم یافتہ، اور زیادہ آمدنی والے ہیں (سراسر اوسط سے 47% زیادہ)۔ اور ان کے پاس گریجویٹ ڈگری ہونے کا احتمال ان لوگوں کے مقابلے میں تقریباً چار گنا زیادہ ہے جن پر AI کا اب تک اثر نہیں پڑا ہے۔

جبکہ تحقیق سے پتہ چلتا ہے کہ AI اپنی نظریہ سطح کی صلاحیتوں تک پہنچنے سے بہت دور ہے، اور موجودہ عملی دائرہ کار صرف ممکنہ مناظر کا ایک چھوٹا سا حصہ ہے۔ خاص طور پر، کچھ کاموں کے لیے AI کی عملی تنصیب کا نظریاتی طور پر امکان ہے، لیکن ان کا عملی طور پر بڑے پیمانے پر استعمال نہیں ہوا، جس کے مرکزی وجوہات میں ماڈل کی خود کی صلاحیتوں کی حدود، قانونی اور احکامات کی پابندیاں، مخصوص سافٹ ویئر کے مطابقت کی رکاوٹیں، اور انسانی تصدیق کی سخت ضرورتیں شامل ہیں۔

نوٹ کیا جائے کہ اس تحقیق کو جاری کرنے والی کمپنی، مشہور بڑے ماڈل Claude کو فروخت کرنے والی کمپنی ہے۔ ایک AI فروخت کرنے والی کمپنی نے اپنے لیے سب سے نقصان دہ ڈیٹا جاری کیا۔ Anthropic کے پاس تجارتی حوصلہ رکھتے ہوئے ان نتائج کو کمزور کرنے کا موقع تھا، لیکن اس نے پھر بھی شفافیت کا انتخاب کیا۔

تحقیق کے نتائج پیش کرنے سے پہلے، Anthropic نے کہا کہ "ابھی تک، AI کے ملازمت پر اثرات کے ثبوت محدود ہیں۔ ہمارا مقصد AI کے ملازمت پر اثرات کو پیمانے کے ساتھ ناپنے کا ایک طریقہ تیار کرنا ہے اور مستقبل میں اس تجزیہ کو باقاعدگی سے اپڈیٹ کرنا۔ یہ طریقہ AI کے طریقہ کار میں مزید تبدیلیوں کو نہیں پکڑ سکتا، لیکن اس سے ہم ایک بنیاد رکھ سکتے ہیں جب تک کہ اہم اثرات ظاہر نہیں ہوتے، تاکہ مستقبل میں ہم معاشی صدموں کو بہتر طریقے سے شناخت کر سکیں، نہ کہ بعد میں ان کی وجوہات تلاش کریں۔ AI کا اثر بالآخر بہت واضح ہو سکتا ہے۔ لیکن جب تک اس کا اثر واضح نہیں ہوتا، تو یہ فریم ورک خاص طور پر مفید ہے، جس سے واقعی تبدیلی ہونے سے پہلے سب سے زیادہ متاثر ہونے والے نوکریوں کو شناخت کیا جا سکتا ہے۔"

ان کا تجزیہ بہت سیدھا ہے۔ Anthropic نے ایک نیا اشاریہ بنایا ہے، جسے "واقعی ایکسپوژر (observed exposure)" کہتے ہیں، جو AI کے نظریہ میں "کیا کر سکتا ہے" پر توجہ نہیں دیتا، بلکہ اس بات پر توجہ دیتا ہے کہ یہ حقیقی پیشہ ورانہ ماحول میں "کیا کر رہا ہے"۔ ابھی تک، یہ اشاریہ کاروباری صارفین کی لاکھوں حقیقی Claude گفتگوؤں کے بنیاد پر پیمانہ لگایا گیا ہے۔ اگر آپ نے ایک ڈگری حاصل کرنے کے لیے چار سال کا وقت اور 200,000 امریکی ڈالر خرچ کیے ہیں تاکہ سفید کولار نوکری میں داخل ہو سکیں، تو Claude کو ترقی دینے والی کمپنی نے اب تصدیق کر دی ہے کہ آپ کا ملازمتی ایکسپوژر، شاید آپ کے گریجویشن تقریب میں آپ کو شراب پلائے والے بارٹینڈر سے زیادہ ہے۔

مثال کے طور پر، کمپیوٹر اور ریاضی سے متعلقہ ملازمتوں میں بڑے ماڈل کے نظریاتی مطابقت کی شرح 94% ہے، لیکن موجودہ عملی کوریج صرف 33% ہے؛ دفتری اور انتظامی ملازمتوں میں نظریاتی صلاحیت 90% ہے، جبکہ موجودہ عملی استعمال 40% ہے۔ AI کی “کیا کر سکتی ہے” اور “اب تک کیا کر رہی ہے” کے درمیان فرق اب بھی بہت بڑا ہے۔ تحقیق کاروں نے واضح طور پر بتایا ہے کہ اگلے مرحلے میں کیا ہوگا: صلاحیتوں میں اضافہ اور за‏بطن استعمال کے ساتھ، عملی استعمال نظریاتی صلاحیت کو تدریجاً پُر کرے گا۔

ڈیٹا کے مطابق، زیادہ AI ایکسپوژر والے دس پیشے میں پروگرامر 74.5% ٹاسک کوریج کے ساتھ اول درجہ ہیں (کوڈنگ اور ڈویلپمنٹ کے AI کے اعلی استعمال کے مطابق)؛ کسٹمر سروس اسپیشلسٹس آفیشل API انٹرفیس کے اعلی استعمال کی وجہ سے دوسرے نمبر پر ہیں، جس کا تناسب 70.1% ہے؛ ڈیٹا انٹری کلرکس کو اپنی معلومات درج کرنے کے عمل کی اعلی خودکاری کی وجہ سے 67% کوریج حاصل ہے، جو تیسرے نمبر پر ہیں۔

مزید نیچے دیکھیں، میڈیکل ریکارڈ اسپیشلسٹس 66.7%؛ مارکیٹ ریسرچ اینالسٹس اور مارکیٹنگ اسپیشلسٹس 64.8%؛ وہول سیلز اور مینوفیکچرنگ سیلز ریپریزینٹیٹو (ٹیکنیکل اور سائنسٹک پروڈکٹس کے علاوہ) 62.8%؛ فنانشل اینڈ انویسٹمنٹ اینالسٹس 57.2%؛ سافٹ ویئر کوالٹی ایشوئر اینالسٹس اور ٹیسٹرز 51.9%؛ انفارمیشن سیکورٹی اینالسٹس 48.6%؛ کمپیوٹر صارف سپورٹ اسپیشلسٹس 46.8%۔

یہ سب پیشگوئی نہیں ہیں، بلکہ موجودہ AI پلیٹ فارمز پر ہونے والی حقیقی ملازمتوں کی جگہ لینے کی صورتیں ہیں۔

اس کے علاوہ، جو ٹیکنالوجی سفید کولار ملازمتوں کو دوبارہ تعریف کر رہی ہے، وہ لگभग تین چھٹے طاقت کے لیے تقریباً کوئی اثر نہیں ڈالتی۔ پچھلے گروہ کے حوالے سے، 30 فیصد ملازمین کو مکمل طور پر AI کا اثر نہیں ہوا، کیونکہ ان کے کام کے افعال نمونے میں اتنے کم تھے کہ ان کا حساب لگانے کا حد سے نیچے چلا گیا، جس کا نتیجہ یہ ہوا کہ ان کے کام میں AI کا کوئی تصور نہیں ہے۔ عام مثالوں میں شیف، موٹر سائیکل مکینک، بچاؤ کار، بار مین، ڈش واش، اور ڈریسنگ روم سروس پرسنل شامل ہیں۔ اس کے علاوہ، بہت سے کام اب بھی AI کی صلاحیتوں کے باہر رہتے ہیں، جن میں درختوں کی پرورش، زراعتی مشینری چلانا جیسے جسمانی زراعتی کام اور عدالتی نمائندگی جیسے قانونی عمل شامل ہیں۔

فرق اب "اونچی مہارت بمقابلہ کم مہارت" نہیں بلکہ "کیا AI سے ڈھکا ہوا ہے یا نہیں" ہے۔ موجودہ روزگار کے سائز کو وزن کے طور پر استعمال کرتے ہوئے پیشہ ورانہ سطح پر ریگریشن تجزیہ کیا گیا، جس کے نتائج میں یہ ظاہر ہوا کہ جتنا AI کا اثر زیادہ ہے، اس کے مطابق نوکریوں کی نمو کی توقعیں اتنی ہی کمزور ہوتی ہیں۔ ہر 10 فیصد بڑھاؤ کے ساتھ، BLS کی نوکریوں کی نمو کی پیشگوئی 0.6 فیصد کم ہو جاتی ہے۔ یہ کمزور تعلق، اس اشارے کی مطابقت کو پیشہ ورانہ مزدور بازار کے تجزیوں کے ساتھ تصدیق کرتا ہے؛ قابل ذکر بات یہ ہے کہ صرف روایتی نظریاتی صلاحیت گُن β کے ذریعے اس تعلق کو نہیں دیکھا جا سکتا۔

سچی پریشانی کا معاملہ آبادیاتی دریافتوں سے متعلق ہے۔ اعلیٰ ایکسپوژر والے 25 فیصد گروہ اور صفر ایکسپوژر والے 30 فیصد گروہ کے پیشہ ورانہ خصوصیات کا موازنہ کرتے ہوئے، دونوں گروہوں میں واضح فرق پایا جاتا ہے: اعلیٰ ایکسپوژر گروہ میں خواتین کا تناسب 16 فیصد زیادہ ہے، سفید فام افراد کا تناسب 11 فیصد زیادہ ہے، اور ایشیائی افراد کا تناسب تقریباً دگنا ہو گیا ہے۔

اور، AI کے سب سے زیادہ مستعمل گروپ کی اوسط آمدنی، سب سے کم مستعمل گروپ کے مقابلے میں 47% زیادہ ہے، اور ان کا تعلیمی لیول بھی کل میں زیادہ ہے۔ ان میں، صفر اثر کے گروپ میں ماسٹرز ڈگری والوں کا تناسب صرف 4.5% ہے، جبکہ اعلیٰ اثر کے گروپ میں 17.4% ہے، جو تقریباً چار گنا زیادہ ہے۔

اقصی صورتحال کے حسابات سے پتہ چلتا ہے کہ اگر 10 فیصد سب سے زیادہ خطرے میں والے عہدوں کے ملازمین کو بڑے پیمانے پر بے روزگار کر دیا جائے، تو سب سے زیادہ خطرے میں والے 25 فیصد گروپ کی بے روزگاری کی شرح 3 فیصد سے بڑھ کر 43 فیصد ہو جائے گی، اور کل بے روزگاری کی شرح بھی 4 فیصد سے بڑھ کر 13 فیصد ہو جائے گی۔

اور یہ لوگ وہی ہیں جن کے بارے میں اصل میں سمجھا جاتا تھا کہ "تعلیم انہیں محفوظ رکھے گی"۔ ایک صارف نے جواب دیا، "صاف الفاظ میں، یہ حیران کن ہے، لیکن منطقی بھی ہے، کیونکہ ان کے پاس ایسے مہارتیں ہو سکتی ہیں جو آسانی سے تیزی سے ترقی کر رہے ٹیکنالوجی کے شعبوں میں منتقل کی جا سکتی ہیں۔"

نوجوان مزدور خاص طور پر قابل توجہ ہیں، برینجولفسن اور دیگر نے رپورٹ کیا ہے کہ 22 سے 25 سال کی عمر کے لوگوں میں، زیادہ معرضِ خطرہ والے پیشے میں روزگار کا سائز 6% سے 16% تک کم ہو گیا۔ تحقیق کے مطابق، روزگار میں کمی کا بنیادی سبب بے روزگاری یا نوکری سے نکالے جانے میں اضافہ نہیں بلکہ کمپنیوں کی ملازمت کا تیزی سے کم ہونا ہے۔

اس کے علاوہ، اینثرپک کے محققین نے پایا کہ 2020 سے 2021 کے خاص طور پر بے ثبات دور کو خارج کرنے کے بعد، 2024 میں دونوں قسم کے ملازمتوں کے لیے نوجوانوں کی بھرتی کا رجحان واضح طور پر الگ ہو گیا: کمپنیوں کی جانب سے نوجوانوں کے لیے اعلیٰ AI ایکسپوژر والی ملازمتوں کی بھرتی کی خواہش میں نمایاں کمی آئی۔ اس میں، کم ایکسپوژر والے پیشے کی ماہانہ نئی بھرتی کی شرح 2 فیصد پر مستقل برقرار رہی، جبکہ اعلیٰ ایکسپوژر والے پیشوں میں نئے ملازمین کا تناسب تقریباً 0.5 فیصد نقطہ کم ہو گیا۔ مجموعی طور پر تقسیم کرنے سے پتہ چلتا ہے کہ ChatGPT کے عام ہونے کے بعد، اعلیٰ ایکسپوژر والے پیشوں میں نوجوانوں کی بھرتی کی شرح 2022 کے مقابلے میں 14 فیصد گر گئی، جو حدی تھریشولڈ پر آماری طور پر اہم ہے؛ جبکہ 25 سال سے زائد عمر کے مزدوروں میں اس قسم کی بھرتی میں کمی نہیں آئی۔

کم سطحی ملازمتوں کا صرف “کام” ہونا نہیں ہوتا، یہ تربیت کے میدان ہیں: کم سطحی تجزیہ کار یہاں سے ماہر تجزیہ کار بن جاتے ہیں، اور کم سطحی وکلاء یہاں ترکیب بنانے کا طریقہ سیکھتے ہیں۔ اگر یہ سطح غائب ہو گئی، تو مستقبل کے ماہر پیشہ ور کہاں سے آئیں گے؟ اس سوال کا اب تک کوئی جواب نہیں ہے۔

اسی دوران، ایک صارف نے کہا، "اگر AI تمام معلوماتی مزدور اور ٹیکنیکل مہارت والوں کو بدل دے، تو جب ماڈل کے موجودہ تربیتی ڈیٹا قدیم ہو جائیں، تو اگلی نسل کے تربیتی مواد کا انتظام کون کرے گا؟ اور وہ کون ہوں گے جو انٹرنیٹ پر دستیاب لاکھوں مواد کی تخلیق کریں گے، جو بالکل AI ماڈلز کے پیدا کردہ نتائج کا بنیادی خام مال ہیں؟ اس کے علاوہ، جب زیادہ تر AI استعمال کرنے والے بے روزگار ہو جائیں، تو AI کے عمل اور ترقی کے لیے ضروری بڑے کمپوٹیشنل اخراجات کا اخراج کون برداشت کرے گا؟"

حوالہ جات: https://www.anthropic.com/research/labor-market-impacts

یہ مضمون ویچن گروپ "AI فرانتیئر" سے ہے، ترتیب دہندہ: ہوا ویی