Sanoat tashkiloti Nasscom Hindiston texnologik ishchi kuchi faqat sun'iy intellektga bog'liq bo'lgan, balki chinakam unga mansub bo'lmagan bo'lish xavfi mavjudligini ogohlantirdi, agar sanoat va akademik doiralar chuqur muhandislik ekspertizasini saqlab qola olmasa.
Mamlakatdagi texnologiya sohasidagi yosh mutaxassislarning 90 foizidan ortig'i allaqachon sun'iy intellektdan foydalanishiga qaramay, yetakchi sanoat tuzilmasi kodlash hajmining kamayishi fundamental texnik kompetensiyalarning zaiflashishiga olib kelmasligi kerakligini ogohlantirdi.
Nasscom Hindistonning tabiiy AI ko'nikmalariga ega bo'lgan global iste'dodlar markazi bo'lish uchun noyob imkoniyatlarga ega ekanligini ta'kidladi. Biroq, tashkilot AI ko'nikmalariga ega bo'lish, AI ning chinakam tabiiy foydalanuvchisi bo'lishdan farqli ekanligini va AI ga bog'liq bo'lgan, ammo unga mansub bo'lmagan ishchi kuchi yaratilish xavfi borligini qayd etdi.
Nasscomning bosh vitse-prezidenti va strategiya direktori Sangita Gupta shunday dedi: «Akademiya asoslarni mustahkamlashi kerak, shu bilan birga sanoat ham kodlashning kamayishi chuqur muhandislik ekspertizasining pasayishiga olib kelmasligini ta'minlash uchun moslashish va mentorlik jarayonlarini qayta ko'rib chiqishi kerak».
Seshanba kuni Nasscom «Hindistondagi AI-natijador iste'dod holati» nomli birinchi hisobotni nashr etdi. Ushbu hisobot eng so'nggi kursdagi muhandislik talabalari kabi uch yillik tajribaga ega texnologiya sohasidagi yosh mutaxassislar orasidagi AI qobiliyatlarini baholash uchun tuzilgan sanoat yo'nalishidir.
Tadqiqotga ko'ra, Hindiston yoshlarining taxminan uchdan ikkitasi «AI dan foydalanishda malakali», ammo faqat 23 foizi «AI ning tabiiy foydalanuvchisi» mezonlariga javob beradi. Shunga qaramay, hisobot texnik chuqurlik va muhandislik fikrlashini kuchaytirish orqali ushbu iste'dod bazasini chuqurlashtirish uchun sezilarli potentsial borligini ko'rsatdi.
Tadqiqot shuni ko'rsatdiki, AI aniq samaradorlik va o'rganish tezligini oshirsa-da, u shuningdek, kichik muhandislar an'anaviy ravishda asosiy bilimlarini egallagan oddiy vazifalarni avtomatlashtiradi. Shu sababli, Nasscom tashkilotlar va ta'lim muassasalari muhandislarning mustaqil fikrlash va orkestratsiya ko'nikmalarini rivojlantirishlari uchun «ongli ravishda imkoniyatlarni tiklashlari» kerak deb hisoblaydi, bu ko'nikmalar avval amaliy tajriba orqali olingan edi.
Bu bo'shliqni bartaraf etish uchun Nasscom akademik doiralar va sanoatni an'anaviy dasturlash ta'limidan tashqariga chiqishga qat'iy chaqirdi. Tashkilot «akademiya muhandislik fikrlashini, fanli o'qitishni mustahkamlash va baholash usullarini qayta ko'rib chiqish uchun kodlashdan uzoqlashishi kerak, shu bilan birga sanoat fundamental imkoniyatlarni qurish, mentorlikni chuqurlashtirish, mustaqil muammolarni hal qilish imkoniyatlarini yaratish, ish jarayonlariga AI tekshiruvini joriy etish va yosh mutaxassislarni doimiy malaka oshirish uchun yondashuvini qayta ko'rib chiqishi kerak» deb maslahat berdi.
IT sanoati uchun bu o'tish uzoq vaqt davomida shakllangan operatsion modellarni qayta ko'rib chiqishni talab qiladi. Sanoat tashkiloti ishga olish tartiblari asosiy kodlash bilimlarini tekshirishdan ko'ra, murakkab tabiiy AI qobiliyatlarini baholashga e'tibor qaratishi kerakligini bildirdi. Bundan tashqari, kompaniyalar yosh mutaxassislar orasida mustaqil muammolarni hal qilishni rag'batlantirish uchun AI yordamida fundamental ta'lim, simulyatsiya mashg'ulotlari va ko'p darajali mentorlikni o'z ichiga olgan malaka oshirish jarayonini qayta ishlashi kerak.
Sun'iy intellekt (SI) vositalari turli sohalarda samaradorlikni oshirish uchun katta salohiyatga ega ekanligi ko'rsatilgan. Biroq, yaqinda chiqqan tadqiqotlar bu texnologiyalardan befarq foydalanish shaxslarning kognitiv qobiliyatlarini zaiflashtirishi mumkinligini bildiradi.
Tahlil qilingan tadqiqotlar shuni ko'rsatadiki, bu tizimlarga haddan tashqari bog'liq bo'lish foydalanuvchilarning texnologik yordamsiz muammolarni hal qilish qobiliyatini pasaytirishi mumkin. Bu ogohlantirish talabalar va mutaxassislar bilan o'tkazilgan tadqiqotlar natijasida paydo bo'ldi, bunda SI dan foydalangan ishtirokchilar darhol natijalarda yaxshilanishni ko'rsatishgan, ammo shu vazifalarni mustaqil bajarishda qiyinchiliklarga duch kelishgan.
Ishchilar va talabalar bilan o'tkazilgan tajribalar SI faoliyati o'z kompetensiyalari bilan mos keladigan faoliyatlarda natijalarni optimallashtirishini tasdiqladi. Boston Consulting Group konsulentlarining yuzlab ishtirokchilari bilan o'tkazilgan tadqiqotda Wharton School tadqiqotchilari SI ga kirish imkoniyati bo'lganlar tomonidan yakunlangan vazifalarning miqdori ortganini va sarflangan vaqt kamayganini kuzatishdi.
Organization Science jurnalida 2026-yilda nashr etilgan bu so'rovnoma SI yordamida ishlaydigan xodimlar texnologiya eng malakali bo'lgan vazifalarda yuqori sifatli ishlar ishlab chiqarganini ochib berdi. Eng sezilarli taraqqiyot dastlab past darajadagi ishlashga ega bo'lgan mutaxassislar orasida kuzatildi.
Xuddi shunday o'xshash topilma Carnegie Mellon Universityning Grace Liu tomonidan matematik muammolarni hal qilishga qaratilgan tadqiqotda aniqlandi. Talabalar SI ga kirish imkoniyati bor va yo'q bo'lganlarni solishtirganda, mashg'ulotlar davomida resursdan foydalana olganlar orasida yuqori natija kuzatildi.
Darhol erishilgan g'alabalarga qaramay, tadqiqotchilar texnologik yordam olib tashlangandan so'ng salbiy ta'sirlarni aniqladilar. SI ga o'rgangan shaxslar hech qachon bu resursdan foydalanmaganlarga qaraganda pastroq samaradorlikni namoyish etishdi va qiyinchiliklarga nisbatan kamroq chidamlilik ko'rsatishdi.
Bundan tashqari, boshqa bir tadqiqot SI tomonidan yaratilgan javoblarga haddan tashqari ishonishning qaror qabul qilishga qanday ta'sir qilishini o'rgandi. Steven Shaw va Gideon Nave 1300 dan ortiq ishtirokchini baholashdi va «kognitiv topshirish» deb nomlanuvchi hodisani aniqladilar, bu esa foydalanuvchi o'z bahosini mashina taqdim etgan xulosaga berib tashlash bilan tavsiflanadi.
Tadqiqotchilar SI tez fikrlash va batafsil tahlil qilishning an'anaviy usullarini to'ldiruvchi uchinchi kognitiv mexanizm sifatida ishlashi mumkinligini ta'kidlaydilar, bu Daniel Kahneman tomonidan tasvirlangan. Muammo bu vosita inson fikrlashiga qo'shimcha bo'lishdan to'xtab, uni butunlay almashtira boshlaganda yuzaga keladi.
Mutaxassislar SI oldidagi muhim ko'nikma qaysi vazifalar inson nazoratida qolishi va qaysilari avtomatlashtirilgan tizimlarga topshirilishi kerakligini farqlash bo'lishini ta'kidlaydilar. Foydalanuvchi texnologiya chegaralarini tushunsa va uning natijalarini baholay olsa, hamkorlik yanada samaraliroq bo'ladi.
Nature Human Behavior jurnalida 2024-yilda nashr etilgan va SI bilan 106 ta tajriba asosida olingan tahlil, insonlar va mashinalar o'zaro ishlashining har bir tomon o'z eng ustun bo'lgan sohasida harakat qilganda optimallashtirilishini ko'rsatdi. Biroq, tizim ustunlikni namoyish etganda, insonning vositaga ishonish yoki unga qarshi chiqishni bilmasligi natijani buzishi mumkin.
Intervyu qilingan mutaxassislar g'oyalarni dastlabki konsepsiyalash, matn yozish va bilim yaratish kabi jarayonlar insonning faol ishtirokini talab qilishini ta'kidladilar. Ularga ko'ra, SI mavjud ishlarni ko'rib chiqish, argumentlarni savol ostiga qo'yish va takomillashtirish bosqichlarida ko'proq qiymatlidir.
Xavotir ta'lim muhitiga ham tarqaladi. Tilga olingan tadqiqotlar talabalar uy vazifalarini tezlashtirish uchun SI dan faqat foydalanish orqali kamroq o'rganishlari mumkinligini ko'rsatdi. Boshqa tomondan, agar vosita tushuntirishlar olish, savollar shakllantirish va tushunchalarni singdirish uchun ishlatilsa, o'rganish jarayoniga zarar yetkazish minimal darajada bo'ladi.
Anthropicdagi Judy Hanwen Shen va Alex Tamkin yangi dasturlash kutubxonasini o'rganayotgan ishlab chiquvchilar bilan o'tkazgan tadqiqotlarida SI tayyor yechimlarni olish uchun qisqa yo'l sifatida ishlatilganda tushunchaviy, kodni o'qish va xatoliklarni tuzatishdagi qiyinchiliklarni qayd etishdi. Tadqiqotchilarning tavsiyasi SI ni shunchaki aqliy harakatni yo'qotish o'rniga, savol berishni rag'batlantiruvchi va tahliliy qobiliyatni kengaytiruvchi chuqurlashtirish vositasi sifatida qayta sozlashdir.
