Global Automation Atlas
यह शोध पत्र 124 देशों को कवर करने वाले एक नवीन, देश-विशिष्ट कार्य-आधारित ढांचे को प्रस्तुत करता है जो यह प्रकट करता है कि स्वचालन का जोखिम वैश्विक स्तर पर अत्यधिक असमान है, जो आय के साथ बढ़ता है लेकिन श्रम-प्रतिस्थापन प्रौद्योगिकियों के माध्यम से निम्न-आय वाले देशों को और महिलाओं को असमान रूप से प्रभावित करता है।
मूल पेपर CC BY 4.0 (http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/) के तहत लाइसेंस किया गया है। नीचे दिए गए पेपर की यह व्याख्या AI से तैयार की गई है। इसे लेखकों ने न तो लिखा है, न इसका समर्थन किया है। तकनीकी सटीकता के लिए मूल पेपर देखें। पूरा डिस्क्लेमर पढ़ें
कल्पना कीजिए कि वैश्विक अर्थव्यवस्था एक विशाल, जटिल रसोईघर है जिसमें 124 अलग-अलग रेस्टोरेंट (देश) हैं, जिनमें से प्रत्येक में नौकरियों का एक अलग मेनू है। वर्षों से, विशेषज्ञों ने एक बड़ा सवाल सुलझाने की कोशिश की है: "इस बात की कितनी संभावना है कि एक रोबोट या कंप्यूटर शेफ की नौकरी छीन लेगा?"
इनमें से किसी का भी उत्तर देने के दुनिया के हर रेस्टोरेंट के लिए एक ही, स्थिर रेसिपी बुक (नुस्खा पुस्तिका) का उपयोग करना एक जैसा होता। वे कहते, "बर्गर बनाना 80% ऑटोमेटेबल (स्वचालित होने योग्य) है," चाहे वह रेस्टोरेंट जर्मनी के किसी हाई-टेक शहर में हो या दक्षिण सूडान के किसी छोटे से गाँव में। यह दृष्टिकोण इस वास्तविकता को नजरअंदाज कर देता था कि एक ही काम, उपलब्ध उपकरणों, कौशल और धन के आधार पर, उस विशिष्ट स्थान के संदर्भ में बहुत अलग दिखता है।
"ग्लोबल ऑटोमेशन एटलस" एक नया, गतिशील मानचित्र है जिसे शोधकर्ताओं ने इसे ठीक करने के लिए बनाया है। एक स्थिर रेसिपी बुक के बजाय, उन्होंने एक स्मार्ट, 3D सिम्युलेटर बनाया है जो प्रत्येक कार्य (जैसे "टैक्स फॉर्म भरना" या "लीक होता पाइप ठीक करना") को देखता है और पूछता है: "यह विशिष्ट कार्य अभी इस विशिष्ट देश में कैसे काम करता है?"
यहाँ उनका नया मानचित्र क्या प्रकट करता है, सरल उपमाओं के माध्यम से समझाया गया है:
1. मानचित्र एक पैचवर्क है, न कि एक सपाट रेखा
शोधकर्ताओं ने 2.33 मिलियन अलग-अलग "कार्य-देश" संयोजनों का अध्ययन किया। उन्होंने पाया कि ऑटोमेशन का प्रभाव बेहद असमान है, जैसे कि गहरी घाटियों और ऊंचे शिखरों वाला एक परिदृश्य।
- घाटी: दक्षिण सूडान में, केवल लगभग 3% कार्य ऑटोमेशन के लिए तैयार हैं।
- शिखर: चीन में, यह संख्या उछलकर 61% हो जाती है।
- अंतर्दृष्टि: जबकि समृद्ध देशों में अधिक ऑटोमेटेबल कार्य होते हैं, पैसा ही एकमात्र कारक नहीं है। यहाँ तक कि एक ही "आय वर्ग" के भीतर भी, कुछ देश अपने पड़ोसियों से बहुत अलग होते हैं। यह केवल इस बारे में नहीं है कि किसी देश के पास कितना कैश है; यह इस बारे में है कि वे उपकरणों का उपयोग करने के लिए कितने तैयार हैं।
2. "प्रतिस्थापन" (Substitute) बनाम "संवर्धन" (Augment) का द्वंद्व
जब कोई मशीन किसी काम को संभाल लेती है, तो वह दो में से एक काम करती है:
- प्रतिस्थापन (The Substitute - द रिप्लेसमेंट): मशीन पूरा काम करती है, और इंसान की अब आवश्यकता नहीं होती।
- संवर्धन (The Augment - द को-पायलट): मशीन इंसान को तेजी से या बेहतर काम करने में मदद करती है, लेकिन इंसान अभी भी बॉस होता है।
निष्कर्ष: वैश्विक स्तर पर, "प्रतिस्थापन" वाला रास्ता "संवर्धन" वाले रास्ते की तुलना में बहुत अधिक सामान्य है। हालांकि, यह अंतर आय के साथ बदल जाता है:
- गरीब देश: मुख्य रूप से "प्रतिस्थापन" पथ पर हैं। यदि कोई मशीन इसे कर सकती है, तो वह श्रमिक को पूरी तरह से बदलने की कोशिश करती है।
- समृद्ध देश: यहाँ स्थिति मिली-जुली है। वे मशीनों को "को-पायलट" के रूप में उपयोग करने की अधिक संभावना रखते हैं जो श्रमिकों को उनके काम को बेहतर ढंग से करने में मदद करते हैं, न कि केवल उन्हें नौकरी से निकालने के लिए।
3. जैसे-जैसे आप अमीर होते हैं, "टूलबॉक्स" बदल जाता है
ऑटोमेशन तकनीक को एक टूलबॉक्स (औजारों के बक्से) के रूप में सोचें।
- कम आय वाले देशों में: टूलबॉक्स ज्यादातर सरल, नियम-आधारित उपकरणों (जैसे एक बुनियादी कैलकुलेटर या एक कन्वेयर बेल्ट) से भरा होता है। ये उपकरण नियमित कार्यों को बदलने में माहिर हैं लेकिन इन्हें काम करने के लिए "AI" की आवश्यकता नहीं होती। यहाँ आधे से अधिक ऑटोमेटेबल काम इन सरल उपकरणों का उपयोग करते हैं।
- उच्च आय वाले देशों में: टूलबॉक्स जटिल, स्मार्ट उपकरणों (जैसे उन्नत AI, भविष्य कहनेवाला नियोजन और जटिल डेटा विश्लेषण) से भरा होता है। हालांकि सरल उपकरण अभी भी मौजूद हैं, लेकिन "स्मार्ट" उपकरण काम के एक बड़े हिस्से का प्रतिनिधित्व करते हैं।
- AI का ट्विस्ट: AI उस टूलबॉक्स के अंदर का "मस्तिष्क" है। गरीब देशों में, AI का उपयोग मुख्य रूप से श्रमिकों को बदलने के लिए किया जाता है (उदाहरण के लिए, एक AI जो डाक को स्वचालित रूप से छाँटता है)। समृद्ध देशों में, AI का उपयोग अक्सर श्रमिकों की मदद करने के लिए किया जाता है (उदाहरण के लिए, एक AI जो डिलीवरी ड्राइवर के लिए सबसे अच्छा रास्ता सुझाता है)।
4. जेंडर गैप: किसे बदला जा रहा है?
शोधकर्ताओं ने इस बात पर गौर किया कि पुरुषों या महिलाओं में से किसकी नौकरी मशीनों द्वारा बदले जाने की संभावना अधिक है।
- निष्कर्ष: महिलाएं असमान रूप से "प्रतिस्थापन" पथ (बदले जाने) के प्रति संवेदनशील दिखाई देती हैं। पुरुष थोड़े अधिक "संवर्धन" पथ (एक सहायक उपकरण मिलने) के प्रति संवेदनशील हैं।
- क्यों? यह इस पर निर्भर करता है कि आप डेटा को कैसे देखते हैं। यदि आप नौकरी के शीर्षकों (जैसे "क्लर्क") को देखते हैं, तो महिलाएं अक्सर उन भूमिकाओं में होती हैं जिन्हें बदलना आसान है। यदि आप उद्योगों (जैसे "विनिर्माण") को देखते हैं, तो अंतर अलग दिखता है। यह एक याद दिलाता है कि उत्तर बदल जाता है यदि आप डेटा को अलग तरीके से देखते हैं।
5. यह केवल पैसे के बारे में नहीं है; यह "तैयारी" के बारे में है
अंत में, शोधकर्ताओं ने पूछा: "क्या चीज़ किसी देश को ऑटोमेशन के लिए तैयार बनाती है?"
उन्होंने पाया कि जबकि पैसा (GDP) एक बहुत बड़ा कारक है, यह पूरी कहानी नहीं है। किसी देश को ऑटोमेट करने के लिए सबसे महत्वपूर्ण सामग्रियां हैं:
- इंटरनेट एक्सेस: आप बिना कनेक्शन के डिजिटल उपकरणों का उपयोग नहीं कर सकते।
- शिक्षा: आपको मशीनों को चलाने के लिए कुशल लोगों की आवश्यकता होती है।
- अच्छे नियम: आपको स्थिर कानूनों और विनियमों की आवश्यकता है जो कंपनियों को नई तकनीक में निवेश करने की अनुमति देते हैं।
मुख्य निष्कर्ष:
यह शोध पत्र केवल यह नहीं कहता कि "रोबोट आ रहे हैं।" यह कहता है, "रोबोट आ रहे हैं, लेकिन वे अलग-अलग आकार और प्रकार के होते हैं, यह इस पर निर्भर करता है कि आप कहाँ हैं।"
कुछ स्थानों पर, ऑटोमेशन का अर्थ है कि एक मशीन पूरी तरह से एक काम को संभाल लेती है। अन्य स्थानों पर, इसका अर्थ है कि एक कर्मचारी को एक सुपर-पावर्ड सहायक मिलता है। काम का भविष्य एक एकल वैश्विक रुझान नहीं है; यह 124 अलग-अलग कहानियों का एक संग्रह है, जो स्थानीय उपकरणों, कौशल और नियमों द्वारा आकार लेता है। "एटलस" हमें उन कहानियों को सही ढंग से पढ़ने के लिए पहला विस्तृत मानचित्र प्रदान करता है।
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