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A World Without Work by Daniel Susskind – Book Summary in Hindi

इसमें मेरे लिए क्या है? उन लाभों और चुनौतियों को समझें जो एक बढ़ती हुई स्वचालित दुनिया में हमारी प्रतीक्षा कर रही हैं।

आपने निश्चित रूप से सभी प्रकार की बाहरी भविष्यवाणियों के बारे में सुना होगा कि तकनीक दुनिया को कैसे बदल देगी। हमारे समाज फिर कभी नहीं होंगे! हम सब निरर्थक हो जाएंगे! रोबोट की एक सेना हमारी नौकरी लेगी!

आशावादी और निराशावादी इस बात से सहमत हैं कि दिशा बदलने की आवश्यकता है। लेकिन यह कैसा दिखना चाहिए?

आप तकनीकी परिवर्तन के इतिहास को जानने के लिए इतिहास और अर्थशास्त्र के पाठों को आकर्षित करेंगे, और आपको एक नया रास्ता भी दिखाई देगा – एक ऐसी दुनिया की ओर जाने वाला मार्ग जहाँ हर किसी के लिए खुशहाल और पूर्ण जीवन जीने के लिए आवश्यक नहीं है।

आप सीखेंगे


  • हम क्यों नहीं जानते कि भविष्य क्या है;
  • महान विभाजन को पाटने के कुछ तरीके; तथा
  • होमर ने एआई के बारे में लिखा – बोलने के तरीके से।

मशीनें कुछ नौकरियों को बदल देंगी – लेकिन वे दूसरों को भी पूरक बनाएंगे।

मशीनें ले रही हैं। आपने शायद सुना है कि पहले, है ना? और यह देखना मुश्किल नहीं है कि तर्क कहाँ से आता है – हर साल नए तकनीकी नवाचार लाता है। जैसे-जैसे कंप्यूटर और रोबोट अधिक स्मार्ट और स्मार्ट होते जाएंगे, क्या मनुष्य अनावश्यक हो जाएंगे?

बेशक, वास्तविक जीवन इतना सरल नहीं है, इसलिए डरने की कोई जरूरत नहीं है! मशीनें हमारे सभी काम कभी नहीं करेंगी। श्रम बाजार पर उनका प्रभाव बहुत अधिक है।

यहां मुख्य संदेश है: मशीनें कुछ नौकरियों को बदल देंगी – लेकिन वे दूसरों को भी पूरक करेंगे। 

तकनीकी बदलाव का डर कोई नई बात नहीं है। सदियों पहले, ब्रिटेन में औद्योगिक क्रांति की शुरुआत में, बुनकरों ने शुरुआती मशीनों को नष्ट कर दिया। ये लोग – लुडाइट्स, जैसा कि वे जाने जाते थे – अपनी नौकरी के लिए डरते थे। और उनके पास चिंता करने का कोई कारण था; उनके उद्योग में तेजी से तकनीकी परिवर्तन के कारण बड़े पैमाने पर उथल-पुथल हुई।

लेकिन क्या वह सब बुरा था?

खैर, जबकि कुछ श्रमिकों को नुकसान हुआ, दूसरों को फायदा हुआ। यदि एक कम-कुशल कार्यकर्ता ने सीखा कि नई मशीनों का उपयोग कैसे किया जाए, तो उसका उत्पादन बड़े पैमाने पर बढ़ा और आखिरकार, इसलिए उसकी कमाई हुई।

नई तकनीक अक्सर पूरक होती है। जबकि यह कुछ श्रमिकों को प्रतिस्थापित करता है, यह अन्य श्रमिकों को अधिक उत्पादक बनाता है। कैसे? कुछ और कठिन कामों में उनकी मदद करके।

उदाहरण के लिए, एल्गोरिदम जो कानूनी दस्तावेजों को संसाधित कर सकते हैं, उन्होंने वकीलों को प्रतिस्थापित नहीं किया है। इसके बजाय, उन्होंने लेखन, समस्या-समाधान और ग्राहकों के साथ आमने-सामने की बैठकों जैसे अधिक रचनात्मक कार्यों के लिए अपना समय मुक्त किया।

इस बढ़े हुए उत्पादन से स्वचालन का दूसरा लाभ होता है। एक देश की अर्थव्यवस्था के बारे में एक पाई के रूप में सोचें, जिसे हर किसी को साझा करना होगा। ज़रूर, मशीनें बदलती हैं कि इस पाई में शेयरों को कैसे वितरित किया जाता है। लेकिन वे पाई को भी इतना बड़ा बनाते हैं।

आश्वस्त नहीं? वैसे, एटीएम – स्वचालित टेलर मशीनें – एक अच्छा उदाहरण हैं। जब उन्हें पहली बार पेश किया गया था, तो लोगों को डर था कि वे बैंक कर्मचारियों को पूरी तरह से बदल देंगे।

लेकिन आइए देखें कि वास्तव में क्या हुआ था। पिछले 30 वर्षों में, संयुक्त राज्य अमेरिका में एटीएम की संख्या चौगुनी हो गई। इसी समय, मानव बैंक टेलर की संख्या में भी लगभग 20 प्रतिशत की वृद्धि हुई। एटीएम ने टेलरों को बदल दिया जब यह नकदी, निश्चित रूप से सौंपने की बात आई। लेकिन उन्होंने वित्तीय सलाह देने और व्यक्तिगत समर्थन देने के लिए मनुष्यों को मुक्त किया।

अर्थव्यवस्था में वृद्धि हुई, और बैंकों की समग्र मांग और वित्तीय सलाह में वृद्धि हुई। सभी ने बताया, पिछले कुछ दशकों में प्रति बैंक टेलर की औसत संख्या में लगभग एक तिहाई की गिरावट आई है। लेकिन बैंकों की संख्या जिसमें टेलरों की संख्या 43 प्रतिशत तक बढ़ सकती है।

तकनीकी परिवर्तन से सभी नौकरियों को खतरा है।

मशीनें किसकी नौकरी ले रही हैं? क्या यह लोग हैं जो विधानसभा लाइनों पर काम करते हैं? या सुपरमार्केट में कैशियर? या मस्तिष्क के सर्जनों को भी चिंता करनी चाहिए कि एक दिन एक रोबोट उनकी जगह ले सकता है?

खैर, प्रौद्योगिकी का विकास निश्चित रूप से सभी को प्रभावित करेगा। लेकिन हालिया रुझान कुछ सुराग सुझाते हैं कि अर्थव्यवस्था के किन क्षेत्रों में स्वचालित होने की अधिक संभावना है।

इस झपकी में मुख्य संदेश यह है: सभी नौकरियों में तकनीकी परिवर्तन का खतरा है।

पिछले कुछ दशकों में, प्रौद्योगिकी ने अपने कम-कुशल पड़ोसियों की तुलना में अत्यधिक कुशल, औपचारिक रूप से शिक्षित श्रमिकों को लाभान्वित किया। क्यों? खैर, जवाब है: कंप्यूटर। 1950 और 2000 के बीच, उनकी शक्ति में दस बिलियन के कारक की वृद्धि हुई।

इससे अत्यधिक कुशल श्रमिकों की मांग पैदा हुई जो नई मशीनों का संचालन कर सकते थे। जैसे-जैसे मांग बढ़ी, आपूर्ति हुई – और अधिक से अधिक लोगों ने कंप्यूटर का उपयोग करना सीखा। जाहिर है, कि नीचे मजदूरी धक्का दिया। लेकिन फिर कुछ दिलचस्प हुआ: मांग बढ़ने लगी, और अत्यधिक कुशल श्रमिकों की मजदूरी वास्तव में चढ़ने लगी। 2008 तक, अर्थशास्त्री यूएस कॉलेज के स्नातकों और उन लोगों के बीच एक अभूतपूर्व आय अंतर दर्ज कर रहे थे, जो केवल हाई स्कूल पूरा करते थे।

तो, क्या इसका मतलब यह है कि तकनीक हमेशा अच्छी तरह से शिक्षित लोगों को अधिक लाभ प्रदान करती है? ज़रुरी नहीं। अतीत में, यह वास्तव में दूसरा रास्ता था। लुडाइट्स याद है? अठारहवीं शताब्दी के इंग्लैंड में, बुनाई एक उच्च कौशल वाली नौकरी थी। जब यांत्रिक करघे दृश्य पर आते हैं, तो आपको अच्छे कपड़े बनाने के लिए उन्नत प्रशिक्षण की आवश्यकता नहीं है। कम-कुशल श्रमिकों ने पुरस्कार वापस कर दिए।

तो भविष्य में स्वचालन से किसको लाभ होने वाला है? अर्थशास्त्रियों का मानना ​​है कि प्रौद्योगिकी निम्न और उच्च कुशल नौकरियों दोनों को बढ़ावा दे रही है; यह मध्यम वर्ग है जो पीड़ित है। अधिक सफाईकर्मी और वकील हैं, लेकिन कम सचिव और सलामी देने वाले लोग।

इसके लिए एक स्पष्टीकरण एमआईटी अर्थशास्त्रियों की तिकड़ी द्वारा सामने रखा गया था। उनका सिद्धांत कहता है कि “नियमित” कार्यों को “गैर-नियमित” कार्य की तुलना में स्वचालित करना आसान है – जिस तरह की रचनात्मकता, निर्णय, पारस्परिक कौशल या जटिल मैनुअल काम पर निर्भर करता है।

सरल, नियमित कौशल को समझाया जा सकता है, टूट सकता है और एल्गोरिदम में बदल सकता है। कंप्यूटर को उनसे थोड़ी परेशानी है। लेकिन मशीनें गैर-नियमित कौशल के साथ संघर्ष करती हैं, जो समझाने के लिए अधिक जटिल और कठिन हैं।

लंबे समय तक, लोगों का मानना ​​था कि गैर-नियमित नौकरियां स्वचालन से सुरक्षित थीं क्योंकि वैज्ञानिक उन्हें करने के लिए कंप्यूटर नहीं सिखा सकते थे। हालाँकि, यह बदलने लगा है। जैसा कि हम अगले पलक में देखेंगे, मशीनों ने खुद को सिखाना शुरू कर दिया है।

एआई शोध में सफलता तब मिली जब कंप्यूटरों ने इंसानों की तरह सोचने की कोशिश करना बंद कर दिया।

प्राचीन यूनानी कवि होमर द इलियड और द ओडिसी के लिए सबसे प्रसिद्ध है । लेकिन क्या आप जानते हैं कि उन्होंने सिर्फ नायकों और लड़ाइयों से ज्यादा के बारे में लिखा था। उन्होंने यह भी वर्णन किया कि अब हम कृत्रिम बुद्धिमत्ता या AI को क्या कहेंगे। में इलियड आज के स्वायत्त कारों की तरह एक सा – होमर “ड्राइवर” तीन पैर मल है कि जब कहा जाता है अपने मालिक के लिए आते हैं के कहता है।

अब, शायद होमर के पास सेल्फ-ड्राइविंग वाहन नहीं थे, जब उन्होंने उस कहानी को बताया। लेकिन यह एक महत्वपूर्ण बिंदु पर बात करता है: मनुष्य लंबे समय से स्वायत्तता के लिए सक्षम मशीनों के बारे में सपने देखते हैं। और हालिया सफलताएं उन सपनों को सच कर रही हैं।

एआई क्या कर सकता है यह समझने के लिए, आइए इसके इतिहास को देखकर शुरू करें। बीसवीं सदी के मध्य में कृत्रिम बुद्धिमत्ता की तारीख बनाने का पहला प्रयास, जब कंप्यूटिंग अपने आप में आ रही थी। प्रारंभिक एआई शोधकर्ताओं ने मानव सोच को दोहराने का प्रयास किया।

उदाहरण के लिए, शतरंज सॉफ्टवेयर विकसित करने के लिए, उन्होंने दादी से खेल के बारे में अपने विचार बताने के लिए कहा। और फिर इंजीनियरों ने कंप्यूटर को उन्हीं प्रक्रियाओं को सिखाने की कोशिश की।

इस पलक का मुख्य संदेश है: एआई अनुसंधान में सफलता तब मिली जब कंप्यूटरों ने मनुष्यों की तरह सोचने की कोशिश करना बंद कर दिया।

1980 के दशक के अंत तक, हालांकि, यह दृष्टिकोण ठप हो गया था। चाहे वह शतरंज था, अनुवाद था, या वस्तुओं की पहचान करना, प्रारंभिक एआई मानव की तरह सोचकर एक मानव को हरा नहीं सकता था। तो उपाय क्या था? वैज्ञानिकों ने महसूस किया कि उन्हें कील को बदलने की जरूरत है – मानव सोच की नकल करने से अब तक केवल कंप्यूटर मिल सकते हैं।

एआई अनुसंधान की अगली लहर अधिक व्यावहारिक दृष्टिकोण पर आधारित थी। वैज्ञानिकों ने मशीनों को एक कार्य दिया और सॉफ्टवेयर से कहा कि जो भी संभव हो उसे पूरा करें – भले ही यह मानव के लिए समझ में न आए। पारंपरिक शतरंज या अनुवाद रणनीतियों का उपयोग करने के बजाय, नए एआई कार्यक्रमों ने सैकड़ों लाखों डेटा बिंदुओं को लिया और उन्हें पैटर्न खोजने के लिए स्कैन किया।

नतीजतन, एआई अनुसंधान के क्षेत्र ने एक विशाल छलांग आगे ले ली। 1997 में, आईबीएम के डीप ब्लू ने विश्व शतरंज चैंपियन गैरी कास्परोव को हराया। और एआई सिर्फ शतरंज पर नहीं है; उदाहरण के लिए, आधुनिक छवि पहचान कार्यक्रम, प्रतियोगिताओं में मनुष्यों की नियमित रूप से बेहतर प्रदर्शन करते हैं।

ये प्रगति यह समझने के लिए महत्वपूर्ण है कि स्वचालन काम के भविष्य को कैसे प्रभावित कर सकता है। अर्थशास्त्री सोचते थे कि मानव मार्गदर्शन के बिना कंप्यूटर कभी काम नहीं करेगा। लेकिन मशीनें अब समस्याओं और कार्यों के लिए अमानवीय समाधान पा सकती हैं। और इससे पता चलता है कि मशीनें किसी दिन गैर-नियमित कौशल सीखने में सक्षम होंगी, जिन्हें पहले उनकी क्षमताओं से परे माना जाता था।

मशीनें हर तरह की नौकरियों में बेहतर हो रही हैं, लेकिन तकनीकी प्रगति हर जगह अलग दिखेगी।

विज्ञान-कथा लेखक विलियम गिब्सन ने एक बार कहा था, “भविष्य यहां है – यह केवल समान रूप से वितरित नहीं है।” जब हम स्वचालन पर चर्चा कर रहे हों तो इस पंक्ति को ध्यान में रखना उपयोगी है। जब यह आता है कि कंप्यूटर क्या कर सकता है, तो भविष्य बहुत अधिक है। एआई झूठों का पता लगाने से लेकर कृत्रिम अंगों के निर्माण तक के कार्यों की बढ़ती संख्या में मनुष्यों को पछाड़ सकता है।

लेकिन “एआई कर सकता है” से “एआई कर देगा” की छलांग एक बड़ा है, और यह अंतर एक देश से दूसरे में भिन्न होता है।

यहां मुख्य संदेश यह है: सभी प्रकार की नौकरियों में मशीनें बेहतर हो रही हैं, लेकिन तकनीकी प्रगति हर जगह अलग दिखेगी।

जैसे-जैसे तकनीकी क्षमता बढ़ती है, स्वचालन हर एक उद्योग को बदल देगा। बस कृषि को देखो! आज के किसानों के पास ड्राइवर रहित ट्रैक्टर, मवेशियों के लिए चेहरे की पहचान प्रणाली और स्वचालित स्प्रेयर हैं। जापान में, 90 प्रतिशत फसल-छिड़काव ड्रोन द्वारा किया जाता है। यहां तक ​​कि पहले से ठीक मोटर कौशल लेने वाले कार्यों को स्वचालित किया गया है – रोबोट पेड़ों को हिलाकर संतरे ले सकते हैं।

उन उद्योगों के बारे में जो अधिक जटिल सोच की आवश्यकता है? ठीक है, कानून, वित्त, और चिकित्सा सभी ने सॉफ्टवेयर के आगमन को देखा है जो हम मनुष्यों की तुलना में अधिक जानकारी का विश्लेषण कर सकते हैं। एआई प्रासंगिक पैटर्न और पिछले मामलों की खोज करने में महान है।

एक ग्वांगडोंग अस्पताल के सहयोग से चाइनीज टेक फर्म टेनसेंट द्वारा विकसित एक डायग्नोस्टिक सिस्टम रोगियों का मूल्यांकन करने के लिए 300 मिलियन से अधिक मेडिकल रिकॉर्ड बनाता है।

यहां तक ​​कि नौकरियों को भावनाओं और भावनाओं की आवश्यकता होती है जो अब मशीनों द्वारा की जा सकती हैं। कुछ चेहरे की पहचान प्रणाली पहले से ही मनुष्यों को बेहतर बनाती है जब यह बताने की बात आती है कि मुस्कान वास्तविक है या नहीं।

“सोशल रोबोट्स,” इसलिए नामित किया गया क्योंकि वे मानव भावनाओं का पता लगा सकते हैं और प्रतिक्रिया दे सकते हैं, $ 67 बिलियन का उद्योग बनने की उम्मीद है। वे स्वास्थ्य देखभाल में तेजी से आम हैं; “पेपर” नामक एक मानव रहित मशीन बेल्जियम के कुछ अस्पतालों का निवासी बन गया है। इसका काम रोगियों को अभिवादन करना है और उन्हें गलियारों और इमारतों के जंगलों के आसपास से बचाना है।

लेकिन सिर्फ इसलिए कि अधिक कार्यों को स्वचालित किया जा सकता है इसका मतलब यह नहीं है कि वे होंगे। स्वचालन आवश्यकताओं और लागत क्षेत्रों में भिन्न होते हैं, इसलिए देशों को आवश्यक रूप से एक ही गति से नहीं चलेगा।

उदाहरण के लिए, जापान में बहुत से बुजुर्ग लोग हैं, लेकिन नर्सों की कमी है। इसलिए अस्पतालों में देखभाल कार्य को स्वचालित करने के लिए एक मजबूत प्रोत्साहन है। इसके विपरीत, युवा आबादी वाले देश – और बहुत से लोग कम वेतन वाली नौकरियों को लेने के इच्छुक हैं – स्वास्थ्य देखभाल को स्वचालित करने के लिए कम प्रोत्साहन है। दरअसल, रोबो-मेडिक्स के आगमन को रोकने के लिए राजनीतिक दबाव भी हो सकता है।

लगातार सक्षम मशीनों से नौकरी में भारी नुकसान होगा।

नौकरी की तलाश ज्यादा मजेदार नहीं है, क्या यह है? अब कल्पना करें कि आप बेरोजगार हैं क्योंकि आपकी नौकरी स्वचालित हो गई है। यदि आपको मशीन द्वारा बदल दिया गया है तो आपको नौकरी कैसे मिलनी चाहिए? यह चुनौती लाखों लोगों को प्रभावित करेगी।

पिछले पलक में, हमने सीखा कि स्वचालन आर्थिक पाई के आकार का विस्तार करेगा। दूसरे शब्दों में, मशीनें नए रोजगार पैदा करेंगी, जो बेरोजगारी की भरपाई करेगी। लेकिन क्या लोग उन नई नौकरियों को भरेंगे? खैर, इसका जवाब सीधा है। रास्ते में बहुत अधिक बाधाएं हैं – जैसे, उदाहरण के लिए, कौशल का बेमेल।

इस झपकी में मुख्य संदेश है: अत्यधिक सक्षम मशीनों से नौकरी में भारी नुकसान होगा। 

मान लीजिए कि अधिकांश नई नौकरियां उच्च कुशल हैं – एआई प्रबंधन में विशेषज्ञ जैसी चीजें। इससे कम-कुशल कारखाना श्रमिकों को कोई मदद नहीं मिलेगी।

या भौगोलिक बेमेल पर विचार करें। क्या आप नौकरी के लिए सैकड़ों मील चलना चाहेंगे? इंटरनेट ने दूरस्थ कार्य को और अधिक संभव बनाने में मदद की है, लेकिन भूगोल अभी भी मायने रखता है। सिलिकॉन वैली के बारे में सोचो, जो कई तकनीकी कंपनियों को आकर्षित करती है। इस क्षेत्र में प्रतिभाशाली प्रोग्रामर्स की संख्या का मतलब है कि प्रतिभाओं को खोजने और नए कनेक्शन बनाने के लिए स्टार्ट-अप संस्थापक अक्सर सिलिकॉन वैली जाते हैं।

अर्थशास्त्री ऐसी बाधाओं को “घर्षण” कहते हैं। वैज्ञानिकों का मानना ​​है कि वे सभी अल्पकालिक हैं – कि वे लंबे समय में बाहर निकलेंगे। लेकिन ऐसा कुछ है जो दूर नहीं होगा: श्रम बाजार का संरचनात्मक परिवर्तन।

हमने देखा है कि प्रौद्योगिकी उत्पादकता और समग्र उत्पादन को बढ़ाती है। जैसे-जैसे तकनीक विकसित होती है, हालांकि, यह एक ऐसे बिंदु पर पहुंच जाएगी जहां इसे मनुष्यों की आवश्यकता नहीं होगी। उदाहरण के लिए, कारों के बारे में सोचो। सबसे पहले, जीपीएस ने टैक्सी चालकों को अधिक कुशल मार्ग लेने की क्षमता देकर मनुष्यों को पूरक बनाया। आजकल, हालांकि, चालक रहित कारें उन्हें पूरी तरह से बदलने के लिए निर्धारित हैं। यहां तक ​​कि टैक्सियों की मांग बढ़ने के कारण, इसका मतलब यह नहीं होगा कि मनुष्य के लिए अधिक नौकरियां हों; कंपनियां सिर्फ चालक रहित कारों का उत्पादन करेंगी।

यह बदलाव रातोंरात नहीं होगा। जैसा कि सिलिकॉन वैली के शोधकर्ता रॉय अमारा ने एक बार कहा था, “हम कम समय में एक प्रौद्योगिकी के प्रभाव को कम कर देते हैं, और लंबे समय में प्रभाव को कम करते हैं।”

लेकिन कब तक लंबा है? खैर, इन प्रभावों को दशकों में देखा जाएगा – सदियों से नहीं – और वे तेजी से जारी रखेंगे क्योंकि एआई होशियार हो जाएगा। प्रवृत्ति स्पष्ट है: भले ही उत्पादन में वृद्धि जारी रहेगी, लेकिन मनुष्यों के काम करने के लिए बस कम काम होगा।

नौकरियों के बीच आय के अंतर को बढ़ाकर स्वचालन में असमानता बढ़ी है।

अधिकांश मानव इतिहास के लिए, हमने निर्वाह के लिए संघर्ष किया। जाने-माने अर्थशास्त्री जॉन मेनार्ड कीन्स द्वारा गढ़े गए इस शब्द का अर्थ था कि मानव समाज हर किसी के लिए पर्याप्त उत्पादन नहीं कर रहे थे। इसने सवाल किया कि संसाधनों को कैसे वितरित किया जाए।

आज के तकनीकी विकास का मतलब है कि हम पूरी दुनिया के लिए आराम से रहने के लिए पर्याप्त निर्माण करते हैं। आर्थिक पाई आकार में बढ़ी है – लेकिन हमें इसे कैसे विभाजित करना चाहिए?

यदि हम आर्थिक आंकड़ों को देखें, तो एक बात स्पष्ट रूप से स्पष्ट हो जाती है: हाल के वर्षों में, पाई के स्लाइस कम समान हो गए हैं।

इस पलक का मुख्य संदेश है: नौकरियों के बीच आय के अंतर को व्यापक करके स्वचालन में असमानता बढ़ी है।

आइए हम उस सामान के बारे में सोचें जो हमारे पास है – हमारी पूंजी, आर्थिक दृष्टि से। हम अपनी पूंजी को दो श्रेणियों में विभाजित कर सकते हैं: पारंपरिक पूंजी और मानव पूंजी। पारंपरिक पूंजी वह सामान है जिसे आप जमीन, उपकरण या बौद्धिक संपदा की तरह खरीद सकते हैं। मानव पूंजी एक व्यापक अवधारणा है जो आपके सभी कौशल और क्षमताओं को समाहित करती है।

यदि सभी के पास बहुत सारी पारंपरिक पूंजी थी, तो स्वचालन एक बड़ी बात नहीं होगी। हालांकि, अधिकांश लोग बहुत कम पारंपरिक पूंजी को नियंत्रित करते हैं। इसके बजाय, वे अपनी मानव पूंजी का उपयोग धन उत्पन्न करने के लिए करते हैं। जब उनकी नौकरी अस्तित्व से बाहर हो जाती है, तो वे उस मानव पूंजी को खो देते हैं। समस्या देखें?

डेटा दिखाता है कि यह कितना बड़ा मुद्दा बन गया है। 1980 से पहले, सभी अमेरिकियों के लिए आय में वृद्धि स्थिर थी। 1980 और 2014 के बीच, हालांकि, चीजें बदल गईं। कम कमाई करने वालों को बहुत कम मज़ा आता है, यदि कोई हो, तो आय में वृद्धि। लेकिन 1 प्रतिशत आबादी जो पहले से ही सबसे अधिक कमा रही थी, उनकी आय आसमान छू रही थी।

इस पैटर्न को दुनिया भर के धनी देशों में दोहराया गया है। सभी के लिए लेकिन सबसे उच्च कुशल श्रमिकों, मानव पूंजी अभी पहले की तरह ही लायक नहीं है। अंतिम परिणाम? संयुक्त राज्य अमेरिका में, सबसे गरीब 50 प्रतिशत अमेरिकियों के पास देश की संपत्ति का केवल 2 प्रतिशत है, जबकि सबसे अमीर 1 प्रतिशत के पास 40 प्रतिशत है।

यहाँ महत्वपूर्ण takeaways के एक जोड़े हैं। स्पष्ट है कि काम के भविष्य में होने वाले बदलावों से असमानता बढ़ेगी। एक और सवाल यह है कि जब लोग काम करने की जरूरत नहीं है तो समाज कैसे काम करेगा?

जब स्वचालन श्रम बाजार को ध्वस्त करता है, तो “बिग स्टेट” को यह सुनिश्चित करना चाहिए कि धन वितरित किया गया है।

परंपरागत रूप से, हम में से अधिकांश को आर्थिक पाई के अपने हिस्से के लिए काम करना पड़ा है। लेकिन क्या होता है जब स्वचालन नौकरियों को खत्म कर देता है? जिन लोगों को मशीनों द्वारा प्रतिस्थापित किया गया है, उनका समर्थन करने के लिए समाजों को कैसे माना जाता है?

यदि श्रम बाजार ऐसा नहीं करेगा, तो एक और संस्था को कदम उठाना होगा। ऐसा करने की शक्ति वाला केवल एक संगठन है: राज्य।

यहां मुख्य संदेश है: जब स्वचालन श्रम बाजार को ध्वस्त करता है, तो “बिग स्टेट” को यह सुनिश्चित करना चाहिए कि धन वितरित किया गया है।

अधिकांश विकसित देशों में पहले से ही कल्याणकारी राज्य है। यह अवधारणा, अपने आधुनिक रूप में, बीसवीं सदी की शुरुआत में शुरू हुई।

लेकिन कल्याणकारी राज्य को भी बदलने की जरूरत है। यह मूल रूप से श्रम बाजार के पूरक के लिए बनाया गया था। मूल सिद्धांत यह था कि जो लोग काम करते हैं वे समर्थन करते हैं जो नहीं करते हैं। रोजगार की उम्मीद थी।

लेकिन स्वचालित दुनिया में, अब ऐसा नहीं होगा। कल्याणकारी राज्य को उस चीज़ से बदलना होगा जिसे लेखक “बिग स्टेट” कहता है – एक संस्था जो समझती है कि सभी के लिए पर्याप्त काम नहीं होगा।

बिग स्टेट को दो प्राथमिक लक्ष्य पूरे करने होंगे: ऑटोमेशन से लाभान्वित होने वाले लोगों पर कर लगाना और इससे नुकसान पहुंचाने वालों को आय का पुनर्वितरण करना।

बिग राज्य सॉफ्टवेयर डेवलपर्स या टेक कंपनी प्रबंधकों जैसे श्रमिकों को कर सकते हैं। और यह भूमि, मशीनों, या संपत्ति के अधिकार सहित पारंपरिक पूंजी के मालिकों से भी धन एकत्र कर सकता है। अंत में, यह राज्य व्यवसायों पर कर लगा सकता है – विशेष रूप से उन सभी स्वचालन के कारण जो अतिरिक्त लाभ प्राप्त करते हैं।

एक बार जब बिग स्टेट ने यह सारा कैश इकट्ठा कर लिया है, तो उसे पैसा कैसे बांटना चाहिए? कुछ अर्थशास्त्रियों ने एक यूनिवर्सल बेसिक इनकम या यूबीआई के बारे में विचार किया है, जो सभी को नकद भुगतान प्रदान करेगा।

लेकिन लेखक को लगता है कि इस विचार को और भी आगे बढ़ाया जा सकता है। वह एक सशर्त मूल आय, या सीबीआई का प्रस्ताव करता है। यह भुगतान एक विशिष्ट समुदाय का समर्थन करेगा।

सीबीआई यूनिवर्सल बेसिक इनकम की कमियों से बचती है – इसकी कथित अनुचितता। यदि सभी को राज्य से पैसा मिलता है, तो यह कुछ लोगों के साथ अन्याय होगा; हम विभाजित समुदायों और यहां तक ​​कि संघर्ष के जोखिम का सामना करेंगे।

इसके विपरीत, लेखक का प्रस्तावित सीबीआई केवल उन लोगों के पास जाएगा जो कुछ मानदंडों को पूरा करते हैं। यह प्रणाली कमाई करने वालों को उन व्यक्तियों के साथ साझा करने में सक्षम बनाएगी जिन्हें वे वास्तव में मदद करना चाहते थे।

इस तरह, एक बेहतर और अधिक स्थिर समाज उभर सकता है – एक जहां लोगों के पास काम कम था, हाँ, लेकिन फिर भी उनके आसपास मजबूत समुदायों से समर्थन महसूस किया।

अंतिम सारांश

प्रमुख संदेश:

ऑटोमेशन काम के भविष्य को बदल देगा जिसकी किसी ने कल्पना की थी। जैसा कि कंप्यूटर खुद को ऐसे काम करने के लिए प्रशिक्षित करते हैं जिन्हें हम हमेशा सोचते थे कि उनके परे हैं, श्रम बाजार अपार परिवर्तन के समय में प्रवेश कर रहा है – और मानव श्रम को अप्रचलित कर रहा है। ऐसे लोगों का समर्थन करने के लिए जो बेरोजगारी का सामना करेंगे, राज्य को व्यापक आबादी में उच्च आय वाले और पूंजी मालिकों से आय का पुनर्वितरण करना चाहिए।

कार्रवाई की सलाह:

उत्पादकता को बढ़ावा देने के लिए प्रौद्योगिकी का उपयोग करने के तरीकों की तलाश करें।

उच्च-कुशल पदों के लोग – जैसे सॉफ्टवेयर इंजीनियर – आमतौर पर अपनी उत्पादकता को बढ़ाने के लिए प्रौद्योगिकी और यहां तक ​​कि AI का उपयोग करते हैं। लेकिन सभी क्षेत्रों में उच्च-मात्रा वाले कार्यों के लिए तकनीक को लागू करने के अवसर मौजूद हैं। उदाहरण के लिए, दस्तावेज़ों को स्कैन करने, डेटा व्यवस्थित करने, या ऐसे पैटर्न खोजने के लिए सॉफ़्टवेयर का उपयोग करने पर विचार करें, जो आप कंप्यूटर की सहायता के बिना हाजिर नहीं कर सकते।


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