दोहराव वाले शारीरिक काम से निर्णय और अनुभूति तक: AI प्रतिस्थापन के चरण 6 से 8
कारखाने के रोबोट से लेकर अनुभवी कारीगर की समझ तक, हाथ और शरीर थोड़ी देर और क्यों टिकते हैं, इसका असली कारण
विषय सूची
रोबोटों के लिए एक ही क्रिया को दोहराना मुश्किल है, इसलिए नहीं कि उनमें शक्ति की कमी है, बल्कि इसलिए कि प्रत्येक कार्य स्थल पर स्थितियाँ अलग-अलग होती हैं।
कार के कारखाने में जाओ तो दिन भर एक ही हरकत दोहराने वाली रोबोट की बाँहें दिखती हैं। जहाँ वेल्डिंग की चिंगारियाँ उड़ती हैं, जहाँ गाड़ी का ढाँचा उठाकर ले जाया जाता है, जहाँ एक ही जगह एक ही पेच कसा जाता है। पहले यह काम इंसान करते थे, अब मशीन करती है। इसे अजीब मानने वाला कोई नहीं है।
यहाँ तक पहुँचने में काफी समय लगा। जो काम दिमाग के अंदर ही पूरा हो जाता है, यानी अनुवाद, गणना या रिपोर्ट तैयार करना जैसा काम, वह बहुत पहले पीछे रह गया। जवाब सही है या नहीं, यह software में तुरंत दिख जाता है, और गलत हो तो एक बार और करवा दो, बस इतना ही, इसलिए एक बार करके देखने की कीमत लगभग मुफ्त है। पर शरीर से किए जाने वाले काम की बात अलग है। जैसे ही हाथ और पैर जुड़ते हैं, एक बार करके देखने में असली पैसा और समय लगता है। चरण 6 से चरण 8 तक यही फर्क पैदा करने वाली कहानी है।
चरण 6, दोहराया जाने वाला शारीरिक श्रम
चरण 6 दोहराव वाला शारीरिक श्रम है। तय जगह पर तय हरकत बार-बार करने का काम रोबोट ले लेता है। असेंबली लाइन, गोदाम में सामान उठाकर रखना, तय रास्ते पर घूमते हुए सफाई या ढुलाई। जब माहौल वैसा का वैसा टिका रहता है और हरकत हमेशा एक जैसी होती है, तो मशीन इंसान से कम थकती है और ज्यादा सटीक होती है।
यह कोई नई बात नहीं है। स्वचालन ने दशकों पहले से कारखानों को बदला है। बस पहले इंसान को एक-एक करके निर्देशांक डालने और हरकत तय करके देनी पड़ती थी। अब AI कैमरे से आसपास देखता है और खुद अपनी हरकत मिला लेता है। सामान थोड़ा टेढ़ा रखा हो तो भी खुद उठा लेता है। मशीन जिस तय माहौल को संभाल सकती है, उसका दायरा बढ़ता जा रहा है, और उतनी ही जगहों से इंसान का हाथ हटता जा रहा है।
चरण 7, हाथ का हुनर और मैदान में आज़माइश से गुजरने वाला काम
चरण 7 कुशल हाथ का हुनर और करके सुधारने वाला काम है। यहीं से असली मुश्किल शुरू होती है। यह तय हरकत दोहराना नहीं है, बल्कि हालात देखकर उँगलियों को बारीकी से समायोजित करना, और एक बार करके नतीजा देखने के बाद उसी के आधार पर फिर से करना है। आम तौर पर माना जाता है कि यह वह क्षेत्र है जो मशीन नहीं कर सकती।
प्रयोगशाला में दवा के लिए संभावित पदार्थ खोजने का दृश्य सोचो। पदार्थ मिलाते हैं, प्रतिक्रिया देखते हैं, नतीजा ठीक न हो तो अनुपात बदलकर फिर से मिलाते हैं। इस तरह करके सीखने की प्रक्रिया को इंसान के बदले चलाने वाले रोबोट बढ़ रहे हैं। रोबोट खुद प्रयोग की योजना बनाता है, खुद अभिकर्मक उठाकर ले जाता है, और निकले डेटा को देखकर अगला प्रयोग तय करता है। हाथ का हुनर और आजमाइश एक साथ मशीन के अंदर आ जाते हैं।
फिर भी भौतिक दुनिया, दिमाग से किए जाने वाले काम से धीमी रफ्तार में पीछे रहती है। इसका कारण सीधा है। एक बार करके देखने की कीमत महंगी है। अभिकर्मक एक बार इस्तेमाल करने पर खत्म हो जाता है, प्रतिक्रिया में समय लगता है, और असफल सामग्री फेंक दी जाती है। software code एक सेकंड में हजारों बार सुधारकर देखा जा सकता है, पर असल का प्रयोग एक बार में कई घंटे लेता है। हाथ का हुनर पवित्र होने से इंसान नहीं टिकता। करके सुधारने की प्रक्रिया धीमी है और उसमें पैसा लगता है, इसलिए मशीन के पीछे आने की रफ्तार उतनी ही देर से चलती है। जैसे-जैसे वह कीमत सस्ती और रफ्तार तेज होगी, यह जगह भी आखिर में चली जाएगी।
फ़ील्ड सेंस एक निर्णय मानक है जो श्रमिकों द्वारा बार-बार विफलताओं और सुधारों के माध्यम से बनाया गया है।
चरण 8, फ़ैसले और संवेदना की ज़रूरत वाला काम
चरण 8 वह फैसला है जो मैनुअल में न होने वाले हालात पर लिया जाता है, और समझ है। पहली बार दिखने वाली परिस्थिति, शब्दों में समझाना मुश्किल फैसला। इसी को लंबे समय से काम कर रहे व्यक्ति की समझ कहते हैं। 30 साल से काम कर रहा एक मैकेनिक सिर्फ इंजन की आवाज सुनकर बता देता है कि गड़बड़ कहाँ है, और एक अनुभवी डॉक्टर जाँच के सारे आँकड़े सामान्य होने पर भी महसूस करता है कि कुछ ठीक नहीं है। ऐसा लगता है कि इंसान का फैसला आखिर तक सुरक्षित रहने वाली जगह है।
पर समझ को एक ही चीज़ मानकर देखो तो उलझन होती है। इसे दो हिस्सों में बाँटकर देखना चाहिए।
एक तरफ वह भविष्यवाणी है जिसमें आखिर में सही-गलत तय हो जाता है। यह इंजन जल्दी खराब होगा, यह मरीज इस बीमारी से पीड़ित है, यह ग्राहक यह सामान खरीदेगा। ऐसी समझ को खुद उस व्यक्ति को भी पूरी तरह समझाना नहीं आता कि उसे ऐसा क्यों लगता है। पर समय बीतने पर जवाब निकल आता है, और सही था या गलत, इसकी जाँच हो जाती है। जहाँ जाँच होती है, वह AI का अपना मैदान है। ढेरों मामले सीखी हुई मशीन ने इंसान के पूरे जीवन में देखे से ज्यादा हालात देखे हैं, और शब्दों में न बैठने वाले बारीक संकेतों तक को संख्याओं में पकड़ लेती है। अनुभवी कारीगर का अंतर्ज्ञान शानदार इसलिए दिखता था कि वह दुर्लभ था, पर अब वह दुर्लभता खत्म हो रही है।
दूसरी तरफ वह जगह है जहाँ कोई सही जवाब है ही नहीं। इस कारोबार पर पैसा लगाना है या नहीं, यह दिशा सही मानकर आगे बढ़ना है या नहीं। यहाँ की समझ भविष्यवाणी नहीं, भरोसा है। गलत हुआ तो मेरा नुकसान होता है। पैसा भी, समय भी, और इज्जत भी, सब मेरा घटता है। AI यह अच्छी तरह अंदाजा लगाता है कि इंसान क्या चाहेगा, पर खुद कुछ नहीं चाहता। जिसके पास खोने को कुछ नहीं, वह सचमुच दाँव लगाने का काम नहीं कर सकता। इसलिए चरण 8 के खत्म होने पर भी अंदाजा लगाने वाली समझ सब चली जाती है और दाँव लगाने वाली समझ ही बची रहती है।
शरीर का काम भी आख़िर उसी हिस्से से डगमगाता है जहाँ जवाब मिलते हैं
चरण 6 से 8 तक को एक पंक्ति में बाँधें तो बात साफ़ होती है। शरीर से होने वाला काम भी वहीं से डगमगाता है जहाँ सही-गलत किसी तरह जाँचा जा सकता है। चीज़ सही उठी या नहीं, वेल्डिंग ठीक हुई या नहीं, प्रयोग सफल हुआ या नहीं, इंजन सचमुच खराब निकला या नहीं। जवाब देर से आए, महँगा पड़े, फिर भी अगर वह अंत में सामने आता है तो वह डेटा बन जाता है।
इसलिए शरीर और सहज समझ ज्ञान-आधारित काम से बस देर से बदलते हैं। सिद्धांत अलग नहीं है। जहाँ दोहराव है, जहाँ असफलता मापी जा सकती है, और जहाँ जवाब धीरे-धीरे एक दिशा में जुटता है, वहाँ AI और रोबोट आखिर पहुँचते हैं। फर्क इतना है कि software में कोशिश सस्ती और तेज़ है, जबकि भौतिक दुनिया में हर कोशिश की कीमत लगती है।
अब जो बचता है वह क्षमता नहीं, अधिकार है
यहाँ तक की बात क्षमता की है। चरण 6 से चरण 8 सब उसी तरह के हैं जो AI के कर पाने पर लगभग अपने आप हो जाते हैं। इन्हें रोकना मुश्किल है। भौतिक दुनिया की कीमत बस थोड़ी देर के लिए समय बचा देती है।
आखिर में बची वह एक पंक्ति, गलत होने पर मेरे नुकसान की वजह से लगाया जाने वाला भरोसा, उसे फिर से देखो। यह क्षमता का सवाल नहीं है। खोने को कुछ रखने वाले व्यक्ति के रूप में उस जगह पर होना या न होना, यह सवाल है। मशीन चाहे कितनी भी सटीक हो जाए, जहाँ नतीजा अपने हिस्से के रूप में उठाया जाता है, वह जगह एक अलग तरह का सवाल खड़ा करती है। जिम्मेदारी कौन उठाता है, फैसले का अधिकार किसके पास है।
और यह जगह क्षमता से नहीं बचती। कानून और व्यवस्था से, और इस बात से तय होती है कि लोग अधिकार किसे सौंपते हैं। अगले भाग में ठीक यही बात होगी। AI को रोककर खड़ा करने का कारण यह नहीं कि इंसान बेहतर है, बल्कि यह कि कानून कुछ समय तक इंसान की जगह की रक्षा करता है।
श्रृंखला 〈AI नौकरी प्रतिस्थापन के 16 चरण〉 · भाग 2