कई विशेषज्ञों के पेशे कृत्रिम बुद्धिमत्ता के प्रभाव में सबसे पहले बदले गए हैं। उदाहरण के लिए, 2024 में, सॉफ्टवेयर इंजीनियर लौरा हाउश ने कोडिंग और अन्य कार्यों को करने के लिए सहायक के रूप में एआई का उपयोग करना शुरू किया। हालांकि, दो साल बाद, वह एआई के साथ अपने रिश्ते को प्यार और नापसंदगी का मिश्रण बताती हैं।
हाउश ने उल्लेख किया कि कोड लिखने के लिए एआई का उपयोग करने की कोशिश करते समय, वह इस तकनीक को पूरी तरह से स्वीकार नहीं कर सकीं। उनके अनुसार, एआई मार्गदर्शन या अतिरिक्त जांच के रूप में कार्य कर सकता है, लेकिन वास्तव में उपयोगी होने के लिए उसमें संदर्भ की कमी है।
हाउश का विचार कई अन्य लोगों द्वारा साझा किया जाता है। स्टैक ओवरफ्लो द्वारा किए गए एक सर्वेक्षण के अनुसार, दस में से छह तकनीकी कर्मचारियों ने कहा कि वे एआई का उपयोग करने से बचने की कोशिश कर रहे हैं। इस सर्वेक्षण में 169 देशों के 30,000 सॉफ्टवेयर डेवलपर्स के जवाब शामिल थे और इसे मंगलवार को प्रकाशन से पहले सीएनएन के सामने प्रस्तुत किया गया था।
सॉफ्टवेयर इंजीनियर एआई द्वारा लाए गए बदलाव की अग्रिम पंक्ति में हैं, क्योंकि यह प्रौद्योगिकी अपनाने वाले पहले उद्योगों में से एक है। जैसा कि बताया गया है, बड़ी तकनीकी कंपनियों और स्टार्टअप दोनों द्वारा कोड बनाने के लिए तेजी से एआई का उपयोग किया जा रहा है, और पिछले साल की इंडीड हायरिंग लैब रिपोर्ट में 'सॉफ्टवेयर डेवलपर' पेशे को एआई के लिए सबसे अधिक परिवर्तनशील बताया गया था।
स्टैक ओवरफ्लो के सर्वेक्षण के परिणाम, हाउश के अनुभव की तरह, कुछ डेवलपर्स के लिए इस बदलाव की प्रकृति को दर्शाते हैं, जो बढ़ती स्वीकृति और इस बात पर अनिश्चितता दोनों की एक अस्पष्ट तस्वीर पेश करता है कि यह तकनीक उनके पेशेवर जीवन को कैसे बदल रही है।
सर्वेक्षण में पता चला कि 65 प्रतिशत उत्तरदाता कोडिंग के लिए सहायक या एजेंटों का उपयोग करते हैं। पिछले साल गूगल के अनुसंधान विभाग ने दुनिया भर के 5000 तकनीकी पेशेवरों के बीच एक सर्वेक्षण प्रकाशित किया, जिसमें पाया गया कि 90 प्रतिशत अपनी नौकरी में एआई का उपयोग करते हैं - यह 2024 की तुलना में 14 प्रतिशत की वृद्धि है।
हालांकि, स्टैक ओवरफ्लो सर्वेक्षण प्रतिभागियों के बीच काम से असंतोष का स्तर भी पिछले वर्ष की तुलना में बढ़ गया है। लगभग तीन में से एक ने अपनी वर्तमान भूमिका से असंतोष व्यक्त किया, जबकि पिछले साल यह आंकड़ा 28.4 प्रतिशत था। लगभग 45 प्रतिशत ने खुद को अपने काम से 'संतुष्ट' बताया, और केवल 22.3 प्रतिशत ने खुद को 'खुश' बताया।
असंतोष या आत्मसंतुष्टि के मुख्य कारणों में बर्नआउट, प्रौद्योगिकी से थकान, आर्थिक अनिश्चितता और करियर की प्रगति के मामलों में स्पष्टता की कमी शामिल है। हालांकि इनमें से कई चिंताओं का एआई से स्वतंत्र रूप से अस्तित्व हो सकता है, स्टैक ओवरफ्लो के सीईओ प्रशान्त चंद्रशेखर के अनुसार, एआई की तीव्र विकास दर ने इन आशंकाओं को 'बढ़ावा' दिया है।
चंद्रशेखर ने सीएनएन से कहा: 'लोगों को अपने कार्यस्थलों को पूरी तरह से फिर से बनाना पड़ रहा है, और इसलिए लोगों के लिए यह जानना काफी चिंताजनक है कि उनके काम का कितना बड़ा हिस्सा स्वचालित किया जाएगा।' उन्होंने आगे कहा कि सॉफ्टवेयर डेवलपर्स ऐसी समस्याओं का सामना कर रहे हैं जो केवल उनकी नौकरियों के प्रतिस्थापन के प्रश्न से कहीं अधिक सूक्ष्म हैं। वरिष्ठ प्रोग्रामर महसूस कर सकते हैं कि उनके द्वारा प्राप्त कौशल अप्रासंगिक हो गए हैं, और जूनियर कर्मचारी ऐसे काम करने के लिए मजबूर हैं जैसे उनके पास तीन साल का अनुभव हो, क्योंकि एआई के कारण 'मानक ऊंचा' हो गया है। तकनीकी कर्मचारी अक्सर नवीनतम कोडिंग उपकरणों को सीखने के लिए खाली समय का उपयोग करते हैं।
हाउश मानती हैं कि उन्हें एआई के साथ तालमेल बिठाने की आवश्यकता के दबाव से अवगत हैं। उन्होंने कहा कि वह खाली समय में एआई पर वीडियो देखती हैं और प्लेटफॉर्म के दस्तावेज़ पढ़ती हैं, लेकिन उन्हें अभी भी प्रगति के साथ तालमेल बिठाना मुश्किल लगता है। उन्होंने टिप्पणी की: 'यह थका देने वाला है, क्योंकि बहुत सारा शोर कहता है: 'इसे करो, वह करो, यह करो, अन्यथा तुम पीछे रह जाओगे'। '
हाउश और ओड्री एशराइट जैसे प्रोग्रामरों के लिए, तीस साल के अनुभव वाली सॉफ्टवेयर इंजीनियर, मुद्दा नई तकनीक को अपनाने की इच्छा की कमी नहीं है। समस्या यह है कि एआई एजेंटों में अनुभवी डेवलपर का व्यापक सामान्य ज्ञान या पुराने कर्मचारी के काम का विशिष्ट संदर्भ नहीं होता है। हाउश का मानना है कि इससे डेवलपर्स में तनाव और अतिरिक्त थकान हो सकती है।
इसके अलावा, एशराइट ने इस बात पर जोर दिया कि मैन्युअल कोडिंग के बजाय एआई का उपयोग करने से डेवलपर्स को समस्या-समाधान प्रक्रिया से बाहर रखा जा सकता है। उन्होंने कहा: 'कोडिंग समस्या-समाधान का एक तरीका है। एक सॉफ्टवेयर इंजीनियर के रूप में, सिस्टम कैसे काम करता है यह पता लगाने की प्रक्रिया इसमें बदलाव लाना है।'
ये भावनाएं स्टैक ओवरफ्लो सर्वेक्षण के परिणामों में भी परिलक्षित होती हैं। लगभग 74 प्रतिशत उत्तरदाता मानते हैं कि एआई कोड कार्यान्वयन के लिए उपयोगी है, और लगभग 72 प्रतिशत इसे डीबगिंग के लिए उपयोगी मानते हैं, हालांकि केवल 34.4 प्रतिशत इसे संचार और डिजाइन जैसे अन्य कार्य कार्यों के लिए उपयोगी मानते हैं। इसके अलावा, केवल 6.6 प्रतिशत एआई पर महत्वपूर्ण निर्णय लेने में भरोसा करते हैं, और लगभग 78 प्रतिशत एआई द्वारा उत्पन्न कोड की जांच करते समय स्रोत का उल्लेख करना महत्वपूर्ण मानते हैं।
चंद्रशेखर के अनुसार, डेवलपर्स एआई पर विश्वास करने के संबंध में विशेष सावधानी बरत रहे हैं, क्योंकि जैसे-जैसे अधिक कंपनियां पायलट चरण से मुख्य उपयोग में परियोजनाओं को स्थानांतरित करती हैं, दांव बढ़ते जाते हैं। जनवरी में डेलॉइट की रिपोर्ट में दिखाया गया था कि 3200 से अधिक व्यापार और आईटी नेताओं में से 54 प्रतिशत अगले तीन से छह महीनों के भीतर अपने एआई प्रयोगों में से 40 प्रतिशत या उससे अधिक को उत्पादन में ले जाने की उम्मीद कर रहे थे। हाउश ने निष्कर्ष निकाला: 'मुझे नियंत्रण खोना पसंद नहीं है; मुझे आलोचनात्मक सोच और जिज्ञासा पसंद है। बस पहले से कहीं अधिक जिज्ञासु होना बहुत महत्वपूर्ण है।'