दुनिया भर में नौकरियाँ बदलने वाले रोबोट के सर्वोत्तम उदाहरण

इसमें कोई संदेह नहीं है कृत्रिम होशियारी (ए.आई.) और अन्य अत्याधुनिक प्रौद्योगिकियां रोजगार का चेहरा बदलने जा रही हैं जैसा कि हम जानते हैं। एक प्रसिद्ध अध्ययन के अनुसारअमेरिका में वर्तमान में मौजूद नौकरियों में से 47 प्रतिशत पर आने वाले दशकों में संभावित स्वचालन का उच्च जोखिम है।

ऐसे कौन से पेशे हैं जो ए.आई. के प्रभाव को झेलेंगे? क्रांति? और क्या लोग इसके बारे में कुछ करने की आशा कर सकते हैं? पता लगाने के लिए पढ़ें।

वकीलों

वे क्यों खराब हैं: पेशे के बारे में फिल्मों और टीवी शो की संख्या को देखते हुए, वकील बनना एक बहुत अच्छा काम है: एक दिलचस्प, उच्च कमाई वाला करियर जिसके साथ सामाजिक प्रतिष्ठा भी जुड़ी होती है। हालाँकि, एक वकील को नियुक्त करना भी महंगा है और वकील जो दैनिक आधार पर करते हैं उसका एक बड़ा हिस्सा पेशे में कुछ लोगों की तुलना में बहुत अधिक नियमित होता है, जैसा कि आप मानते हैं।

जबकि वास्तव में विशिष्ट कानूनी कार्य के लिए अभी भी मनुष्यों की आवश्यकता होती है, ए.आई. से लेकर कार्यों को करने में मदद कर सकता है कानूनी खोज (पूर्व-परीक्षण प्रक्रिया जिसमें वकील तय करते हैं कि कौन से दस्तावेज़ किसी मामले के लिए प्रासंगिक हैं)। अनुबंध बनाना. वे भी कर सकते हैं पार्किंग जुर्माने पर बहस करें और तलाक की कार्यवाही संभालें.

तो कोई उम्मीद नहीं है? जूनियर वकील की नौकरी पाना पहले से कहीं अधिक कठिन हो सकता है, लेकिन कानून और कंप्यूटर विज्ञान के संयोजन का अध्ययन करना बेहद संतुष्टिदायक हो सकता है। चाहे वह कानूनों को एल्गोरिदम में सर्वोत्तम तरीके से बदलने की सलाह देना हो या कानूनी ढांचे की जांच करना हो सेल्फ-ड्राइविंग कारों जैसी नई तकनीकों के इर्द-गिर्द बहुत सारे दिलचस्प अवसर हैं उपलब्ध।

डाटा एंट्री क्लर्क

वे क्यों खराब हैं: डेटा प्रविष्टि कार्य का वर्णन करने के लिए विशेषणों के बारे में सोचें और, संभावना है, "दोहरावदार" और "सुस्त" जैसे शब्द दिमाग में आ सकते हैं। कंपनियों और व्यक्तियों द्वारा उत्पन्न भारी मात्रा में डेटा को देखते हुए, डेटा एंट्री क्लर्क की नौकरी की श्रेणी कहीं नहीं जाएगी।

लेकिन यह विचार कि किसी कंपनी को डेटा को एक प्रारूप से दूसरे प्रारूप में स्थानांतरित करने के लिए एक इंसान को प्रति घंटा वेतन देना होगा, या इसे एक स्थान पर संकलित करें - और संभवतः अच्छे उपाय के लिए कुछ (संभावित रूप से महत्वपूर्ण) टाइपो को वहां डाल दें? हाँ, यह काम इंसानों के लिए नहीं है!

तो कोई उम्मीद नहीं है? जहां अभी भी नौकरी मौजूद है, वहां आशा है कि आप इसका लाभ उठा सकते हैं। जैसा कि हमने बताया, डेटा संचय का महत्व और अधिक महत्वपूर्ण होता जा रहा है।

यदि आप डेटा प्रविष्टि करने वाली मशीनों की देखरेख करने के लिए अपने पेशेवर बायोडाटा में कौशल जोड़ सकते हैं, या नौकरी के डेटा विज्ञान वाले हिस्से को अपनाकर, आप एक लुप्त हो रही नौकरी को अधिक भुगतान वाली नौकरी में बदल सकते हैं पदोन्नति।

पत्रकारों

वे क्यों खराब हैं: कोई एल्गोरिदम कभी भी इस जैसी सम्मोहक सूची नहीं लिख सकता, है ना? दुबारा अनुमान लगाओ! चाहे वह बॉट्स का उपयोग कर रहा हो खेल रिपोर्ट तैयार करें और अन्य समाचार लेख या ए.आई. का उपयोग करने का प्रयास। के लिए अधिक गहन खोजी पत्रकारिता, यह सुझाव देने के लिए बहुत कुछ है कि पत्रकारिता कृत्रिम बुद्धिमत्ता के चंगुल से सुरक्षित नहीं है।

हेक, गठबंधन करो कम्प्यूटेशनल रचनात्मकता में प्रगति और कई मीडिया कंपनियों की ख़राब वित्तीय स्थिति के साथ पाठ निर्माण और परिणाम शब्द-निर्माताओं के लिए आशावादी होने के करीब कुछ भी नहीं जोड़ते हैं।

तो कोई उम्मीद नहीं है? ए.आई. आपका दुश्मन होना जरूरी नहीं है. जैसा कि यह पता चला है, बॉट किराए के शोधकर्ता हो सकते हैं जिनका मानव पत्रकार हमेशा सपना देखते थे, जिनमें ऊपर खींचने की क्षमता होती है सांख्यिकी और डेटा में दिलचस्प पैटर्न का पता लगाना जिससे बताने और प्रस्तुत करने के बिल्कुल नए तरीके सामने आ सकते हैं कहानियों।

भविष्य में, यह भी संभावना है कि ए.आई. स्वचालित एजेंटों का उपयोग पाठकों के लिए उनके ज्ञान, स्थान, आयु या पढ़ने के स्तर के आधार पर मानव-लिखित कहानियों को वैयक्तिकृत करने में मदद के लिए किया जा सकता है। ऐसा करने से मानव लेखकों का काम और भी बड़े दर्शकों के सामने आ सकता है।

ड्राइवरों

वे क्यों खराब हैं: उनकी 2004 की पुस्तक के एक अध्याय में, श्रम का नया प्रभाग, एमआईटी और हार्वर्ड के अर्थशास्त्रियों फ्रैंक लेवी और रिचर्ड मर्नने ने तर्क दिया कि इस कार्य से जुड़ी जानकारी की भारी जटिलता के कारण, एक कंप्यूटर कभी भी कार चलाने में सक्षम नहीं होगा।

हजारों मील सफलतापूर्वक चलाये जाने के कारण आज हम जानते हैं कि यह बिल्कुल झूठ है स्व-चालित कारें. जबकि उबर जैसी कंपनियों के स्वामित्व वाले स्वायत्त वाहनों के बेड़े का पेशेवर मानव टैक्सी चालकों पर भारी प्रभाव पड़ेगा स्वायत्त ट्रक लंबी दूरी के ड्राइवरों के लिए भी यही मतलब होगा।

ड्राइविंग प्रशिक्षकों के लिए भी चीजें बहुत अच्छी नहीं लगतीं। आख़िर, क्या 2018 में पैदा हुए बच्चों को भी ड्राइविंग टेस्ट पास करने की ज़रूरत होगी?

तो कोई उम्मीद नहीं है? पर आधारित लंदन जैसे कुछ प्रमुख शहरों में उबर को प्रतिक्रिया, मानव कैब चालक थोड़े समय के लिए स्व-चालित कारों के खतरे का विरोध करने में सक्षम हो सकते हैं। हालाँकि, यह कहना दुखद है कि मानव चालकों को संभवतः पुनः कौशल के बारे में सोचना चाहिए।

शेफ

वे क्यों खराब हैं: यह ध्यान में रखते हुए कि उन्हें सबसे अच्छे समय में कूलिंग पंखे की आवश्यकता होती है, गर्म रसोई में काम करना कंप्यूटर के लिए एक भयानक विचार जैसा लगता है। लेकिन ए.आई. हमें आश्चर्यचकित करने के लिए हमेशा तैयार रहता है. शेफ रोबोट का एक उदाहरण आईबीएम की वॉटसन तकनीक का उपयोग करके बनाया गया था। बुलाया शेफ वॉटसन, यह स्वाद रसायन विज्ञान और स्वाद युग्मों के आश्चर्यजनक ज्ञान का उपयोग करके बिल्कुल नए व्यंजन तैयार करने में सक्षम है।

इस बीच, रोबोट पसंद करते हैं मिसो रोबोटिक्स का बर्गर तैयार करने वाला फ़्लिपी भोजन तैयार करने और उन्हें उस गति से परोसने में सक्षम हैं जिसे प्राप्त करने के लिए मानव रसोइयों को संघर्ष करना पड़ता है। जोड़ना टेबल डिलीवरी ड्रोन मिश्रण में और आपको ग्राहकों तक भोजन पहुंचाने के लिए मानव वेटरों की भी आवश्यकता नहीं है।

तो कोई उम्मीद नहीं है? कई क्षेत्रों की तरह, जो मनुष्य प्रौद्योगिकी का लाभ उठाने के लिए तैयार हैं, उन्हें लाभ होगा। यदि आप एक शेफ हैं, तो आप संभवतः रोबोट का उपयोग करके अपनी आवश्यकताओं के अनुरूप समान व्यंजन अधिक मात्रा में बना सकते हैं, जितना आप स्वयं पका सकते हैं।

जैसी प्रौद्योगिकियों का उपयोग करना 3डी खाद्य मुद्रण इससे पूरी तरह से नए व्यंजनों का निर्माण भी संभव हो जाएगा जो पहले अकल्पनीय रहे होंगे।

वित्तीय विश्लेषक

वे क्यों खराब हैं: एक वकील होने की तरह, वित्त क्षेत्र में काम करना पारंपरिक रूप से एक उच्च स्थिति, उच्च आय वाली नौकरी रही है। हालाँकि, तेजी से ए.आई. पर कब्ज़ा कर रहा है. कंप्यूटर पैटर्न का पता लगा सकते हैं और सबसे तेज़ नज़र वाले मानव विश्लेषकों से भी तेज़ गति से व्यापार कर सकते हैं।

अरबों डॉलर (या अधिक) दांव पर होने के कारण, इसमें कोई आश्चर्य की बात नहीं है कि मशीन लर्निंग टूल बहुत लोकप्रिय हैं, जबकि कुछ अनुमान बताते हैं कि लगभग बैंकिंग क्षेत्र की 30 प्रतिशत नौकरियाँ ए.आई. से खो जाएगा अगले दशक के भीतर.

तो कोई उम्मीद नहीं है? नौकरियाँ कम होंगी, लेकिन अवसर अवश्य हैं। तथाकथित "क्वांट्स" जो कंप्यूटर विज्ञान और गणित के साथ वित्तीय क्षेत्र के ज्ञान को संयोजित करने में सक्षम हैं, उन एल्गोरिदम को विकसित करने में मदद करने के लिए अत्यधिक मांग की जाती है जो इस क्षेत्र को तेजी से आगे बढ़ाते हैं।

अन्यत्र, ग्राहक वफादारी बढ़ाने और वैयक्तिकृत सेवा प्रदान करने में मदद करने के लिए "रिलेशनशिप बैंकिंग" का महत्व बढ़ता रहेगा।

टेलीमार्केटर्स और ग्राहक सेवा सहायक

वे क्यों खराब हैं: टूल की तरह चैटबॉट भी अधिक स्मार्ट होते जा रहे हैं गूगल होम और अमेज़ॅन का एलेक्सा हमें दिखाओं। यह बहुत से टेलीमार्केटर्स और फ़ोन-आधारित ग्राहक सेवा सहायकों के लिए अच्छा संकेत नहीं है, जो अक्सर एक स्क्रिप्ट के अनुसार बोल रहे होते हैं।

प्रत्यक्ष टेलीफोन बिक्री के लिए दयनीय रूपांतरण दरों और ग्राहक सेवा सहायकों के उपलब्ध होने की प्रतीक्षा करने के इच्छुक कम लोगों के साथ, स्मार्ट चैटबॉट इनमें से बहुत से उपकरण सराहनीय ढंग से कर सकते हैं। यह इस क्षेत्र में काम करने वाले लोगों के लिए अच्छा नहीं है, जो पहले से ही भारत जैसे अन्य देशों के लोगों को इनमें से कई नौकरियों की आउटसोर्सिंग से प्रभावित हुए हैं।

तो कोई उम्मीद नहीं है? आवश्यक रूप से नहीं। एक ए.आई. कंपनी, मैटरसाइट, ग्राहक सेवा लाइन कॉल करने वालों के व्यक्तित्व प्रकार का पता लगाने और उन्हें समान व्यक्तित्व प्रकार वाले मनुष्यों के माध्यम से पैच करने के लिए ध्वनि पहचान तकनीक का उपयोग करता है। ऐसा करने से कॉल की अवधि नाटकीय रूप से कम हो सकती है, जबकि समस्या समाधान दर में वृद्धि हो सकती है।

इस बीच, ट्विटर जैसी कंपनियां मानव "जजों" को नियुक्त करती हैं जो मशीनों को दिखाई जा रही जानकारी को समझने में मदद कर सकते हैं - जैसे कि किसी विशिष्ट ट्रेंडिंग विषय के संदर्भ का पता लगाना। दूसरे शब्दों में, ये नौकरियाँ अभी भी मौजूद हो सकती हैं, लेकिन हो सकता है कि आप किसी इंसान के बजाय एआई के सवालों का जवाब दे रहे हों।

चिकित्सक

वे क्यों खराब हैं: क्या यह एल्गोरिदम जो बीमारी के बारे में निदान कर सकते हैं, बनाने के लिए कंप्यूटर का उपयोग किया जा रहा है सर्वोत्तम कैंसर उपचार के बारे में सिफ़ारिशें, ए.आई. फार्मासिस्ट, पहनने योग्य उपकरण जो मदद कर सकते हैं शारीरिक विकारों का इलाज करें, या और भी सर्जरी करने वाले रोबोटइसमें कोई संदेह नहीं है कि अत्याधुनिक प्रौद्योगिकी का कई चिकित्सा व्यवसायों पर बड़ा प्रभाव पड़ेगा।

डेटा कैप्चर करने और उसका विश्लेषण करने में उनकी प्रतिभा के कारण, कृत्रिम बुद्धिमत्ता इस क्षेत्र में एक बड़ा विघटनकारी होने का वादा करती है, जो हर किसी को ए.आई. प्रदान करती है। चिकित्सक उनकी जेब में.

तो कोई उम्मीद नहीं है? बहुत कुछ इस बात पर निर्भर करता है कि आप चिकित्सा के किस क्षेत्र में काम करते हैं। हालाँकि, अधिकांश भाग में, मनुष्य अभी भी लूप में रहेंगे। निदान और यहां तक ​​कि सर्जरी भी एक दिन मशीन द्वारा प्रबंधित की जा सकती है, लेकिन तत्काल भविष्य में प्रौद्योगिकी मानव चिकित्सकों और स्वास्थ्य कर्मियों को बढ़ाएगी, उनकी जगह नहीं लेगी।

निर्माण श्रमिक या अन्य शारीरिक श्रम वाली नौकरियाँ

वे क्यों खराब हैं: क्या यह निर्माण स्थलों पर ईंटें बिछाना, गोदामों में काम कर रहे हैं, या खेत पर फल और सब्जियाँ चुननाइसमें कोई संदेह नहीं है कि बड़ी संख्या में शारीरिक श्रम वाले कार्य जिनमें कभी मनुष्यों की आवश्यकता होती थी, अब रोबोट द्वारा किए जा सकते हैं।

इन रोबोटों का लाभ बिना थके लगातार काम करने की उनकी क्षमता है। यह कुछ ऐसा है जो संभवतः काम के किसी भी क्षेत्र में नहीं है, लेकिन विशेष रूप से शारीरिक श्रम भूमिकाओं पर कर लगाने में नहीं।

तो कोई उम्मीद नहीं है? हमने जिन नौकरियों का उल्लेख किया है, वे अधिक स्वचालित होने जा रही हैं, लेकिन निपुणता की बात आने पर अभी भी इंसानों को रोबोटों की तुलना में बढ़त हासिल है। उदाहरण के लिए, अमेज़ॅन के गोदाम अलमारियों के रैक के चारों ओर घूमने और उन्हें स्थिर मानव श्रमिकों तक लाने के लिए किवा सिस्टम्स द्वारा विकसित रोबोट का उपयोग करते हैं जो फिर शेल्फ से आवश्यक वस्तुओं को उठाते हैं।

इसी तरह, ईंट बनाने वाले रोबोट ईंटें बिछा सकते हैं, लेकिन ग्राउटिंग करने के लिए मनुष्यों की आवश्यकता होती है। जैसे-जैसे रोबोट अधिक निपुण होते जाएंगे, यह संतुलन बदल जाएगा, लेकिन अभी कई इंसान खुद को रोबोटों के साथ काम करते हुए पाएंगे न कि उनके द्वारा प्रतिस्थापित किए जाने के बजाय।

संगीतकार और अन्य कलाकार

वे क्यों खराब हैं: हाँ, यह एक विवादास्पद मुद्दा है क्योंकि हम मानवीय रचनात्मकता को बहुत सम्मान देते हैं। स्पष्ट होने के लिए, हम सुपरस्टार संगीतकारों या उन चित्रकारों के बारे में बात नहीं कर रहे हैं जिनकी कृतियाँ नीलामी में लाखों में बिकती हैं। लेकिन वर्कडे क्रिएटिव जो विज्ञापनों के लिए स्टॉक संगीत बनाते हैं या शादी के निमंत्रण के लिए कमीशन पर कस्टम चित्र बना सकते हैं? हां: ये ऐसे लोग हैं, जिन्हें अक्सर पहले से ही कम वेतन मिलता है, जिन्हें ए.आई. का खामियाजा भुगतना पड़ेगा। प्रौद्योगिकियाँ।

पहले से ही कृत्रिम बुद्धिमत्ता प्रणालियाँ मौजूद हैं जो स्टॉक संगीत उत्पन्न कर सकता है, या लिखित विवरण के आधार पर चित्र बनाएं. ये उपकरण और अधिक उन्नत होंगे। और इस तकनीक को मापने की क्षमता के कारण, वे एक व्यक्तिगत मानव रचनात्मक की तुलना में कहीं अधिक काम करने में सक्षम होंगे। और भी तेज़!

तो कोई उम्मीद नहीं है? बिल्कुल आशा है. लोग रचनात्मकता को एक मानवीय प्रयास के रूप में देखना पसंद करते हैं, जो आपको मशीनों पर एक निश्चित बढ़त देता है। यदि आप इन उपकरणों का उपयोग करना सीख सकते हैं, एक कलाकार बनने के लिए जो, कहते हैं, केवल स्वयं पेंटिंग करने के बजाय पेंटिंग बनाने के लिए आनुवंशिक एल्गोरिदम बनाता है, तो आपके पास हासिल करने के लिए सब कुछ है।

ए.आई. के बारे में सोचो एक नए पेंटब्रश के रूप में - भले ही वह जो अगर आप सावधान न रहें तो अपनी ही तस्वीरें बनाने की धमकी देता है!

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