आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) उपकरण विभिन्न क्षेत्रों में उत्पादकता बढ़ाने की बड़ी क्षमता प्रदर्शित कर रहे हैं। हालांकि, हाल के शोध बताते हैं कि इन तकनीकों का अंधाधुंध उपयोग व्यक्तियों की संज्ञानात्मक क्षमताओं को कमजोर कर सकता है।
निर्भरता और संज्ञानात्मक प्रदर्शन
विश्लेषण किए गए अध्ययनों से पता चलता है कि इन प्रणालियों पर अत्यधिक निर्भरता तकनीकी सहायता के बिना समस्याओं को हल करने के उपयोगकर्ताओं की योग्यता को कम कर सकती है। यह चेतावनी छात्रों और पेशेवरों के साथ किए गए शोधों से सामने आई, जहां एआई का उपयोग करने वाले प्रतिभागियों ने प्रदर्शन में तत्काल सुधार हासिल किया, लेकिन स्वतंत्र रूप से उन्हीं कार्यों को करने में कठिनाई का सामना किया।
विभिन्न क्षेत्रों में तत्काल लाभ
श्रमिकों और छात्रों के साथ किए गए प्रयोगों ने पुष्टि की कि एआई उन गतिविधियों में परिणाम अनुकूलित कर सकता है जो उनकी दक्षताओं के अनुरूप हैं। बॉस्टन कंसल्टिंग ग्रुप के सैकड़ों सलाहकारों को शामिल करने वाले एक शोध में, व्हार्टन स्कूल के शोधकर्ताओं ने टूल तक पहुंच रखने वालों द्वारा पूरे किए गए कार्यों की संख्या में वृद्धि और खर्च किए गए समय में कमी देखी।
यह सर्वेक्षण, जिसे 2026 में ऑर्गनाइजेशन साइंस पत्रिका में प्रकाशित किया गया था, में पता चला कि एआई द्वारा सहायता प्राप्त कर्मचारियों ने उन कार्यों में बेहतर गुणवत्ता वाला काम किया जहां प्रौद्योगिकी अधिक सक्षम थी। सबसे महत्वपूर्ण प्रगति उन पेशेवरों के बीच देखी गई जिनके पास शुरू में मामूली प्रदर्शन था।
एक समान निष्कर्ष कारनेगी मेलन विश्वविद्यालय के ग्रेस लियू द्वारा किए गए एक अध्ययन में पाया गया, जो गणितीय समस्या-समाधान पर केंद्रित था। एआई तक पहुंच वाले और न रखने वाले छात्रों की तुलना करते हुए, अध्ययन ने उन लोगों के बीच बेहतर प्रदर्शन की पहचान की जो अभ्यास के दौरान संसाधन का उपयोग कर सके।
तकनीकी सहायता के नकारात्मक परिणाम
तत्काल लाभों के बावजूद, शोधकर्ताओं ने तकनीकी सहायता हटाने के बाद प्रतिकूल प्रभावों का पता लगाया। एआई के आदी व्यक्तियों ने उन लोगों की तुलना में कम प्रदर्शन करना शुरू कर दिया जिन्होंने कभी भी उस संसाधन का उपयोग नहीं किया था और कठिनाइयों के प्रति कम लचीलापन दिखाया।
इसके अतिरिक्त, एक अन्य अध्ययन ने जांच की कि एआई सिस्टम द्वारा उत्पन्न प्रतिक्रियाओं पर अत्यधिक विश्वास निर्णय लेने को कैसे प्रभावित करता है। स्टीवन शॉ और गिडियन नेव ने 1,300 से अधिक प्रतिभागियों का मूल्यांकन किया और 'संज्ञानात्मक आत्मसमर्पण' नामक एक घटना की पहचान की, जिसकी विशेषता मशीन द्वारा प्रदान किए गए निष्कर्ष के पक्ष में उपयोगकर्ता द्वारा अपने स्वयं के मूल्यांकन को छोड़ देना है।
पूरक के रूप में एआई, प्रतिस्थापन के रूप में नहीं
शोधकर्ता तर्क देते हैं कि एआई एक तीसरे संज्ञानात्मक तंत्र के रूप में कार्य कर सकता है, जो डैनियल काहनेमैन द्वारा वर्णित त्वरित सोच और विस्तृत विश्लेषण के पारंपरिक तरीकों को पूरक बनाता है। समस्या तब उत्पन्न होती है जब यह उपकरण मानव तर्क का पूरक होने के बजाय उसे पूरी तरह से प्रतिस्थापित करना शुरू कर देता है।
विशेषज्ञ इस बात पर जोर देते हैं कि एआई के सामने महत्वपूर्ण कौशल यह तय करना होगा कि कौन से कार्य मानव नियंत्रण में रहने चाहिए और किसे स्वचालित प्रणालियों को सौंपा जा सकता है। सहयोग तब अधिक प्रभावी होता है जब उपयोगकर्ता प्रौद्योगिकी की सीमाओं को समझता है और उसके आउटपुट का न्याय कर सकता है।
नेचर ह्यूमन बिहेवियर पत्रिका में 2024 में प्रकाशित एक विश्लेषण, जो एआई के साथ 106 प्रयोगों पर आधारित था, ने दिखाया कि मनुष्यों और मशीनों के बीच संयुक्त प्रदर्शन तब अनुकूलित होता है जब प्रत्येक पक्ष अपनी सबसे बड़ी ताकत वाले क्षेत्र में कार्य करता है। हालांकि, जब प्रणाली श्रेष्ठता प्रदर्शित करती है, तो उपकरण पर भरोसा करना है या उसका खंडन करना है, यह जानने में मानवीय कठिनाई अंतिम परिणाम को खतरे में डाल सकती है।
शिक्षा और सृजन पर निहितार्थ
साक्षात्कार किए गए विशेषज्ञों ने इस बात पर प्रकाश डाला कि विचारों की प्रारंभिक संकल्पना, पाठ लेखन और ज्ञान सृजन जैसी प्रक्रियाओं में सक्रिय मानवीय भागीदारी की आवश्यकता होती है। उनके लिए, एआई मौजूदा कार्यों की समीक्षा करने, तर्कों पर सवाल उठाने और उन्हें परिष्कृत करने के चरणों में अधिक मूल्यवान है।
चिंता शैक्षिक वातावरण तक फैली हुई है। उद्धृत अध्ययनों ने संकेत दिया कि छात्र केवल स्कूल के कार्यों को तेज करने के लिए एआई का उपयोग करके कम सीख सकते हैं। दूसरी ओर, जब उपकरण का उपयोग स्पष्टीकरण प्राप्त करने, प्रश्न तैयार करने और अवधारणाओं को आत्मसात करने के लिए किया जाता है, तो सीखने की प्रक्रिया को होने वाले नुकसान को कम किया जाता है।
एंथ्रोपिक के जूडी हानवेन शेन और एलेक्स टैमकिन ने नई प्रोग्रामिंग लाइब्रेरी सीखने वाले डेवलपर्स के साथ अपने शोध में बताया कि जब एआई का उपयोग तैयार समाधान प्राप्त करने के शॉर्टकट के रूप में किया जाता था तो वैचारिक, कोड पढ़ने और डीबगिंग में कठिनाइयाँ होती थीं। शोधकर्ताओं की सिफारिश है कि एआई को गहनता के साधन के रूप में पुन: कॉन्फ़िगर किया जाए, जो सीखने के लिए आवश्यक मानसिक प्रयास को समाप्त करने के बजाय प्रश्न पूछने और विश्लेषणात्मक क्षमता का विस्तार करने को प्रोत्साहित करे।