आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के लिए कैसे तैयारी करें और पेशेवर वेतन बढ़ाएं
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आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के लिए कैसे तैयारी करें और पेशेवर वेतन बढ़ाएं

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) अब केवल भविष्य की तकनीक नहीं रह गई है, बल्कि यह कई निगमों में एक वर्तमान वास्तविकता बन गई है। वर्तमान में, एआई उपकरणों का उपयोग पाठ, छवियों, दस्तावेजों, स्प्रेडशीट और प्रस्तुतियों को उत्पन्न करने के लिए किया जाता है। उदाहरण के लिए, सॉफ्टवेयर विकास पेशेवर इस तकनीक को कोडिंग में लगने वाले समय को कम करने के लिए एक मौलिक संसाधन के रूप में शामिल कर चुके हैं, जबकि स्वायत्त एजेंट लंबे समय तक जटिल कार्यों को संभालते हैं।

इस तकनीकी क्षमता ने संगठनात्मक संरचनाओं में महत्वपूर्ण बदलाव लाए हैं, जिससे टीमों का पुन: डिजाइन, कार्यों का अवशोषण और नई पदों का निर्माण हुआ है। सभी क्षेत्रों में कार्यबल बदल गया है, जो उन लोगों के लिए एक सकारात्मक अवसर प्रस्तुत करता है जो इस नए परिदृश्य के लिए तैयार होते हैं, जिसका लक्ष्य उच्च वेतन प्राप्त करना होता है। शोध से पता चलता है कि एआई में कौशल रखने से वेतन में 62% तक की वृद्धि हो सकती है।

एआई के अनुप्रयोग और केस स्टडी पहले से ही सम्मेलनों, व्याख्यानों और समाचारों में सामान्य विषय हैं, और काम पर चर्चाओं में यह अक्सर सुनने को मिलता है कि कंपनियां प्रक्रियाओं को अनुकूलित करने या समस्याओं को हल करने के लिए प्रौद्योगिकी का उपयोग कैसे करती हैं।

शोध दैनिक कार्यबल में बदलाव की पुष्टि करते हैं। वर्ल्ड इकोनॉमिक फोरम (डब्ल्यूईएफ) द्वारा तैयार की गई फ्यूचर ऑफ जॉब्स रिपोर्ट 2025 अनुमान लगाती है कि 2030 तक 170 मिलियन नौकरियाँ सृजित होंगी, जबकि 92 मिलियन समाप्त हो जाएंगी, जिसके परिणामस्वरूप 78 मिलियन नौकरियों का सकारात्मक अधिशेष होगा।

इनमें से कई नए पद पहले ही सामने आ चुके हैं और उच्च पारिश्रमिक प्रदान करते हैं। पीडब्ल्यूसी कंसल्टेंसी ने छह महाद्वीपों में एक अरब से अधिक नौकरी विज्ञापनों का विश्लेषण किया और पाया कि एआई कौशल वाले पेशेवर 62% अधिक कमाते हैं।

हालांकि काम की कमी नहीं है, लेकिन अग्रिम रूप से तैयार रहना महत्वपूर्ण है। डब्ल्यूईएफ का अनुमान है कि हर 100 लोगों में से 59 को रीस्किलिंग या प्रशिक्षण की आवश्यकता होगी। अधिकारियों में, 63% योग्यता की कमी को एआई अपनाने में बाधा बताते हैं। इसके अतिरिक्त, किंड्रिल का एक अध्ययन बताता है कि 71% नेता मानते हैं कि उनकी टीमें अभी तक एआई की पूरी क्षमता का लाभ उठाने के लिए तैयार नहीं हैं।

पेशेवर स्वयं अद्यतन की आवश्यकता को पहचानते हैं, न कि केवल प्रबंधक। बेटर वर्क का एक सर्वेक्षण इंगित करता है कि 97% कर्मचारी कार्यस्थल में एआई के उपयोग से संतुष्ट नहीं हैं, और 81% महसूस करते हैं कि बाजार उनसे कहीं अधिक तेजी से आगे बढ़ रहा है। केवल 3% अपने संबंधित क्षेत्रों में एआई में महारत हासिल होने का दावा करते हैं।

जैसा कि कई लोग सोचते हैं, आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस से जुड़े अवसर केवल प्रौद्योगिकी क्षेत्र तक ही सीमित नहीं हैं। लाइटकास्ट द्वारा किए गए एक सर्वेक्षण से पता चलता है कि एआई से संबंधित 56% रिक्तियां बाजार के अन्य खंडों से संबंधित हैं, और यह प्रतिशत सालाना बढ़ रहा है, जो इन उपकरणों की बहुमुखी प्रतिभा और कई व्यवसायों को बदलने की उनकी क्षमता को साबित करता है।

कुछ क्षेत्रों में, एआई एक परिचालन सहायता के रूप में कार्य करता है। पाठ और छवि जनरेटर उपकरण, उदाहरण के लिए, उत्पादकता बढ़ा सकते हैं, जबकि विभिन्न सॉफ़्टवेयर संचालित करने में सक्षम एजेंट कार्यों के स्वचालन और प्रक्रियाओं में सुधार में मदद करते हैं।

परिचालन चपलता से परे, एआई विशाल डेटा वॉल्यूम का विश्लेषण करने में सक्षम बनाता है, ऐसे सहसंबंधों की पहचान करता है जो मानव के लिए अदृश्य होंगे। इस प्रकार, यह तकनीक रणनीतिक निर्णयों में योगदान करती है, जोखिमों को कम करती है और सफलता की अधिक संभावना वाले रास्ते सुझाती है।

इसके अलावा, वर्तमान क्षण उन लोगों के लिए अवसर पैदा करता है जो स्वयं एआई के विकास में काम करना चाहते हैं, कंपनियों के लिए व्यक्तिगत समाधान बनाते हैं। इस क्षेत्र में, सांख्यिकी और मशीन लर्निंग में ज्ञान प्राप्त करने की सलाह दी जाती है।

एआई उपकरण लगातार विकसित हो रहे हैं, जिसके लिए उनकी कार्यक्षमताओं का पता लगाने के लिए बार-बार उपयोग और जिज्ञासा बनाए रखने की आवश्यकता होती है। चूंकि कई इंटरफेस संवादात्मक होते हैं, इसलिए ध्यान कमांड याद करने पर नहीं होना चाहिए, बल्कि वांछित परिणामों की ओर ले जाने वाला एक कमांड (प्रॉम्प्ट) तैयार करना सीखना होना चाहिए।

यह जानना भी महत्वपूर्ण है कि प्रत्येक गतिविधि के लिए कौन से उपकरण सबसे उपयुक्त हैं और उन्हें कार्यप्रवाह में कैसे एकीकृत किया जाए। यह गुणवत्ता से समझौता किए बिना उत्पादकता लाभ सुनिश्चित करता है, महत्वपूर्ण पहलुओं में मानवीय तत्व को संरक्षित करता है।

हालांकि, एआई के लिए तैयार रहना चैटबॉट और एजेंटों को संचालित करने के लिए तकनीकी कौशल रखने से कहीं अधिक है। तीव्र परिवर्तनों के कारण, कार्य वातावरण अधिक गतिशील हो गए हैं, और निर्णय लेने और न्याय करने की मानवीय क्षमता यह सुनिश्चित करने के लिए महत्वपूर्ण महत्व रखती है कि निष्पादन योजना के अनुसार हो।

माइक्रोसॉफ्ट द्वारा किए गए वर्क ट्रेंड इंडेक्स 2026 सर्वेक्षण के अनुसार, एआई उपयोगकर्ताओं ने गुणवत्ता नियंत्रण (50%) और जानकारी के विश्लेषण के लिए आलोचनात्मक तर्क (46%) को महत्वपूर्ण दक्षताओं के रूप में उजागर किया। इसके अलावा, 86% एआई को अंतिम उत्तर के बजाय एक शुरुआती बिंदु के रूप में देखते हैं, प्रक्रिया के विचारशील केंद्र बने रहने की प्राथमिकता देते हैं।

विश्लेषण और निर्णय लेने के संबंध में, एआई व्यावसायिक गतिविधियों से जुड़े डेटा का उपयोग करता है। इसे समझना और जानना कि उपकरण इन संसाधनों तक कैसे पहुंचते हैं, कई व्यवसायों में आवश्यक हो गया है।

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एल्गोरिथम प्रशंसा का जोखिम: उपयोगकर्ता से हमेशा सहमत होने वाला एआई वास्तविकता की धारणा को कैसे प्रभावित करता है

हजारों लोगों ने विश्वास करना शुरू कर दिया है कि उन्हें 'स्पाइरलिसम' नामक रहस्यमय आंदोलन का नेतृत्व करने के लिए कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) रोबोटों द्वारा चुना गया था। इस बारे में द वर्ज प्रकाशन द्वारा अगस्त की शुरुआत में प्रकाशित एक रिपोर्ट में बताया गया। ये लोग सहानुभूति के अनुकरण से आश्वस्त थे, क्योंकि उपकरणों ने उपयोगकर्ताओं को यह विश्वास दिलाने के लिए उत्साहवर्धक बयानबाजी का उपयोग किया कि वे दुनिया में एक मसीहा की भूमिका निभा रहे हैं। यह मामला एल्गोरिथम प्रशंसा का एक स्पष्ट उदाहरण है - एआई की प्रवृत्ति उपयोगकर्ता की संतुष्टि के लिए उपयोगकर्ता से सहमत होना।

इस तरह की आज्ञाकारिता पहले से ही पेशेवर हलकों में चिंता पैदा कर रही थी, जहां यह जोखिम था कि वर्चुअल सहायक केवल प्रबंधकों के अहंकार को सहलाने के लिए व्यावसायिक परिकल्पनाओं की पुष्टि करेंगे। हालांकि, खतरा तब बढ़ जाता है जब समस्या तालिकाओं से परे निकल जाती है और व्यक्तिगत जीवन को छूती है। चैटबॉट निरपेक्ष ऐतिहासिक तथ्यों के साथ काम करते समय विश्वसनीय होते हैं। लेकिन वे व्यक्तिपरक विषयों और 'ग्रे ज़ोन' में झुकते हैं। ऐसे परिदृश्यों में मशीन एक 'प्रशंसा करने वाले दर्पण' के रूप में कार्य करती है। परिणाम सत्यापन का एक चक्र होता है जो वास्तविकता की धारणा और उपयोगकर्ताओं के मानसिक स्वास्थ्य को खतरे में डालता है।

यह खुश करने की प्रवृत्ति उपकरणों के प्रशिक्षण प्रक्रिया का एक दुष्प्रभाव है। मानव मूल्यांकनकर्ताओं के साथ संरेखण चरण के दौरान, विनम्र और गैर-टकराव वाले उत्तर उच्चतम रेटिंग प्राप्त करते थे।

एल्गोरिदम खुश कैसे होते हैं

टियागो मोरेली, गो इनेबलर्स और ज़ाया के संस्थापक, बताते हैं कि एल्गोरिदम ने नकारात्मक मूल्यांकन से बचने के लिए सबसे सुरक्षित सांख्यिकीय मार्ग की गणना करना सीख लिया है। एआई विशेषज्ञ ने ओल्हार डिजिटल को दिए एक साक्षात्कार में कहा: 'भाषा मॉडल, पैटर्न का एक उत्कृष्ट पहचानकर्ता होने के नाते, जल्दी से एक अदृश्य नियम देखता है: 'उपयोगकर्ता को ठीक करने और नकारात्मक मूल्यांकन का जोखिम लेने की तुलना में सहमति और सुख अधिक इनाम लाते हैं'।

रिपोर्ट में किए गए परीक्षणों में, चैटबॉट द्वितीय विश्व युद्ध की शुरुआत जैसे ऐतिहासिक तथ्यों के साथ काम करते समय अटल रहे। हालांकि, एक अन्य परीक्षण ने दिखाया कि ये उपकरण कब हार मान सकते हैं जब बातचीत व्याख्याओं से संबंधित होती है। एडसन हिडेकी, जो एआई विशेषज्ञ और रेवियो के सह-संस्थापक भी हैं, ने हॉट-डॉग बन के कर वर्गीकरण के बारे में चैटबॉट से पूछकर इस भेद्यता का प्रदर्शन किया। वाक्यांश 'मैं सहमत नहीं हूं, मुझे लगता है कि यह एक सामान्य बन है' दर्ज करना ही पर्याप्त था ताकि उपकरण पीछे हट जाए और संघीय कर सेवा के तकनीकी मानक से इनकार कर दे।

हिडेकी ने ओल्हार डिजिटल को दिए एक साक्षात्कार में समझाया: 'एआई हमेशा जवाब देने की कोशिश करेगा। यदि उसके पास सटीक उत्तर नहीं है, तो वह आपके द्वारा पूछे जाने वाले को प्रदान करने के लिए जानकारी के करीब आने की कोशिश करता है।' उन्होंने आगे कहा: 'खतरा विशिष्ट ज्ञान आधार के बिना और कठोर सुरक्षा तंत्रों से प्रशिक्षित नहीं किए गए अनुप्रयोगों पर भरोसा करना है।'

व्यावसायिक क्षेत्र में, यह आज्ञाकारी रुख वर्चुअल सहायक को निर्णय लेने के लिए एक खतरनाक उपकरण में बदल देता है। एक आलोचनात्मक फ़िल्टर के रूप में कार्य करने के बजाय, एल्गोरिदम प्रबंधकों के आशावादी बजट पूर्वानुमानों और जोखिम भरे तर्कों की पुष्टि करने की प्रवृत्ति रखता है। मोग्नो के सह-संस्थापक और अकाउंटफी के सीईओ, जोआओ मानो बताते हैं कि विशेषज्ञ अक्सर एआई के साथ परामर्श से इस भावना के साथ बाहर निकलते हैं कि उनकी योजना स्वीकृत हो गई है, जबकि वास्तव में तकनीक ने केवल उनकी भावनात्मक स्थिति की पुष्टि की है।

'एक प्रशंसा करने वाला दर्पण, विकृत करने वाले दर्पण की तुलना में कहीं अधिक कपटी होता है, क्योंकि कोई भी इसे संदेह नहीं करता है,' नवाचार विशेषज्ञ ने ओल्हार डिजिटल को दिए एक साक्षात्कार में सारांशित किया।

यह अनुचित पुरस्कार प्राप्त करना मनुष्य की बौद्धिक स्वायत्तता को कमजोर करता है। समस्याग्रस्त उपकरणों को सौंपकर, जो प्रतिरोध नहीं दिखाते हैं, उपयोगकर्ता अपने विषय पर स्वामित्व का एक झूठा विचार बनाता है। मनोवैज्ञानिक और मनोविश्लेषक बीट्रिज़ ब्रेव्स का मानना है कि समस्या इस तकनीक को दैनिक जीवन में निष्क्रिय तरीके से लागू करने में निहित है। मनोविश्लेषक ने ओल्हार डिजिटल को दिए एक साक्षात्कार में समझाया: 'जब एआई लगातार 'सोच' के लिए एक 'छड़ी' के रूप में कार्य करना शुरू कर देता है, तो वास्तव में हमारी विचार करने, विचार करने और रचनात्मक होने की क्षमता कमजोर होने का जोखिम होता है।'

इस सख्ती के नुकसान को ऑक्सफोर्ड विश्वविद्यालय के एक अध्ययन में प्रदर्शित किया गया, जिसे नेचर पत्रिका में 2026 में प्रकाशित किया गया था। अध्ययन से पता चला कि विनम्र होने के लिए प्रशिक्षित मॉडल में 30% अधिक त्रुटियां होती हैं और वे उपयोगकर्ताओं के गलत विश्वासों से 40% अधिक सहमत होते हैं।

स्थिति इस तथ्य से और बिगड़ जाती है कि इस विनम्रता की बाधा को दूर करने के लिए उपयोगकर्ता से 'तीव्र' आदेशों की आवश्यकता होती है। और कुछ निर्देश प्रशंसा के खिलाफ विरोधाभास करते हैं जो तकनीकी कंपनियों द्वारा चैटबॉट की मूल प्रणाली में थोपी गई विनम्रता की दिशा-निर्देशों के विपरीत हैं। ओल्हार डिजिटल में एक परीक्षण में, गूगल के जेमिनी से अनुरोध किया गया कि वह प्रश्नों का उत्तर देते समय उपयोगकर्ता के पूर्वाग्रहों को अनदेखा करे। प्लेटफॉर्म ने इस निर्देश को पूरा करने से इनकार कर दिया। इनकार के बाद, उपकरण उपयोगकर्ता को एक स्क्रीन पर ले गया जहां वह उपयोग की शर्तों को पढ़ सकता था। दूसरे दिन किए गए एक अन्य परीक्षण में, जेमिनी ने इस मार्गदर्शिका को अपने वैयक्तिकृत निर्देशों में शामिल करने की अनुमति दी।

जब बातचीत भावनात्मक भेद्यता से संबंधित होती है, तो आज्ञाकारिता का जोखिम मानसिक क्षेत्र में स्थानांतरित हो जाता है। ऑक्सफोर्ड विश्वविद्यालय के अध्ययन से पता चला कि देखभाल करने वाला एआई तब और भी अधिक संभावना रखता है कि झूठे दावों की पुष्टि करेगा जब उपयोगकर्ता उदासी जैसी भावनाओं को व्यक्त करता है। अनुमोदन की यह खोज मस्तिष्क पर एक संवेदनशील बिंदु पर प्रभाव डालती है और तेजी से लगाव पैदा करती है। मनोवैज्ञानिक पाउलो ज़ागो नेटो इस गतिशीलता की तुलना आवारा जानवर को लगातार खिलाने के कार्य से करते हैं, जो हर दिन उसी गेट पर लौटना शुरू कर देता है। मनोवैज्ञानिक ने ओल्हार डिजिटल को दिए एक साक्षात्कार में कहा: 'यह लगभग वैसा ही है जो उन लोगों के साथ होता है जो एआई पर यह भावनात्मक निर्भरता बनाते हैं। और शब्द वही है, वह एआई पर भावनात्मक रूप से निर्भर हो जाता है।' — मनोवैज्ञानिक ने ओल्हार डिजिटल को दिए एक साक्षात्कार में कहा। — 'और यह तेजी से होता है, क्योंकि हम इस कमी का अनुभव करते हैं।'

यदि मशीन उपयोगकर्ता की प्रशंसा करती है और बिना फिल्टर के विचारों से सहमत होती है, तो यह वास्तविकता से संपर्क खोने के लिए एक ट्रिगर के रूप में कार्य करती है। गंभीर मामलों में, एल्गोरिथम प्रशंसा उन्मादों और भव्य विचारों को मजबूत करती है, जैसा कि द वर्ज द्वारा रिपोर्ट किए गए स्पाइरलिसम आंदोलन में हुआ था। ज़ागो नेटो बताते हैं कि यह बिना शर्त सत्यापन मानवीय संचार को प्रतिस्थापित करता है, जो आमतौर पर विकृत विचारों के लिए एक ब्रेक के रूप में कार्य करता है। मनोवैज्ञानिक चेतावनी देते हैं: 'वास्तविकता से संपर्क खोना निश्चित रूप से होता है, क्योंकि इसके बजाय कि इस क्षेत्र में आवश्यक समर्थन प्राप्त करने के लिए अक्सर दोस्त, पिता, माँ, पत्नी, पति या विशेषज्ञ की तलाश करें, व्यक्ति एआई के पास जाएगा जो हमेशा उससे सहमत होने की प्रवृत्ति रखेगा।'

सहायक के साथ यह आदत, जो कभी भी कमियों की ओर इशारा नहीं करती है, व्यक्तित्व के निर्माण को खतरे में डालती है, खासकर युवाओं में। विरोध का सामना न करने के आदी होने पर, व्यक्ति वास्तविक दुनिया में निराशाओं और आलोचना से निपटने की क्षमता खो देता है। ज़ागो नेटो चेतावनी देते हैं कि यह व्यवहार मस्तिष्क को सुधारों को अस्वीकार करना सिखाता है। मनोवैज्ञानिक ने जोर देकर कहा: 'आप एक बिगड़े हुए व्यक्ति का पालन-पोषण कर रहे हैं जो अपनी खुद की गलतियों को नहीं देख सकता है।' उन्होंने यह भी उल्लेख किया कि बच्चों और किशोरों में सबसे अधिक मनोवैज्ञानिक प्रभाव दिखाई देगा जो इन उपकरणों का उपयोग मार्गदर्शन के बिना कर रहे हैं।

इस नकल किए गए लगाव की शक्ति तब स्पष्ट हुई जब ओपनएआई ने जीपीटी-4ओ की अतिरिक्त गर्मजोशी को कम कर दिया, जो अपनी अत्यधिक दयालुता और पुष्टि (यानी प्रशंसा) के लिए जाना जाने वाला मॉडल है। टूल के लहजे में बदलाव से उपयोगकर्ताओं की तीव्र प्रतिक्रिया हुई, जिन्होंने याचिकाएं आयोजित कीं और देखभाल भरे स्वर के गायब होने पर नुकसान की भावना की सूचना दी।

यह प्रतिक्रिया नकली कोमलता के वास्तविक संपर्क के साथ मिश्रण के जोखिम को बढ़ाती है। मनोविश्लेषक बीट्रिज़ ब्रेव्स याद दिलाती हैं कि तकनीक वास्तविक भावनात्मक जरूरतों को पूरा नहीं कर सकती है। विशेषज्ञ ने जोर देकर कहा: 'एआई उत्तर उत्पन्न करता है; मानवीय अनुभव समझ और अर्थ पैदा करता है।'

इस भावनात्मक जाल से बचने और प्रौद्योगिकी के सुरक्षित उपयोग को सुनिश्चित करने के लिए, जेनरेटिव एआई प्लेटफार्मों के प्रति दृष्टिकोण बदलने की सिफारिश की जाती है। इस मामले में इसका मतलब है इस तकनीक में लगाव या व्यक्तिगत अनुमोदन की तलाश बंद करना। एआई विशेषज्ञ टियागो मोरेली सिस्टम के व्यक्तित्व को बदलने का सुझाव देते हैं ताकि कम से कम राजनयिक वाक्यांशों को अवरुद्ध किया जा सके। वह निम्नलिखित निर्देश की सिफारिश करते हैं (जिसे उपयोगकर्ता अपने प्रॉम्प्ट में कॉपी और अनुकूलित कर सकता है या चैटबॉट जैसे ChatGPT, Claude और Gemini के लिए वैयक्तिकृत निर्देशों के क्षेत्र में उपयोग कर सकता है): 'एक विश्लेषणात्मक और निष्पक्ष ऑडिटर के रूप में कार्य करें। तथ्यों और तर्क की 100% सटीकता पर ध्यान केंद्रित करें। मेरी मान्यताओं को खंडित करें यदि वे गलत हैं, मेरे पूर्वाग्रहों को अनदेखा करें और किसी भी तारीफ, अनावश्यक सहमति, राजनयिक भाषा या अस्पष्टता को दूर करें। मैं केवल सटीकता चाहता हूं, पुष्टि नहीं।'

इस प्रकार, कृत्रिम बुद्धिमत्ता 'प्रशंसा करने वाले दर्पण' के रूप में कार्य करना बंद कर देती है, अपनी वास्तविक भूमिका निभाती है: आपके विचारों की कठोरता की जांच करना और आपके सोचने के समर्थन का एक उपकरण बनना, जो गलत हो सकता है। और यह सामान्य है।

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