संयुक्त राज्य अमेरिका में गैलुप द्वारा किए गए एक अन्य सर्वेक्षण में पाया गया कि 75% वयस्कों का मानना है कि कृत्रिम बुद्धि से समाप्त नौकरियों की संख्या उनके द्वारा बनाई गई नौकरियों की संख्या से अधिक है। पिछले अप्रैल में साइनोवेशन वेंचर्स के संस्थापक काई-फु ली एक साक्षात्कार में, उन्होंने कहा: 'कृत्रिम बुद्धि सुपरमैन की तरह है, और हम मानते हैं कि कृत्रिम बुद्धि प्रत्येक उद्योग में एकीकृत होगी और 50% मानव कार्य को प्रतिस्थापित करेगी।'
हालांकि, डेटा परिणामों का पूरी तरह से प्रतिनिधित्व नहीं करता है। इस सप्ताह प्रकाशित प्राइसवाटरहाउस कूपर्स (पीडब्ल्यूसी) द्वारा प्रकाशित एक अध्ययन से पता चलता है कि 2037 तक, ब्रिटेन में व्यापक रूप से उपयोग किए जाने वाले कृत्रिम बुद्धि द्वारा बनाई गई नौकरियों की संख्या इसकी उन्मूलन से अधिक होने की संभावना है। अध्ययन के मुताबिक, अलग-अलग स्वास्थ्य देखभाल बाजार में 1 मिलियन नौकरियां (वर्तमान नौकरियों में से लगभग पांचवां हिस्सा) शामिल होंगे, जबकि लेखांकन, कानून और विज्ञापन 500,000 नौकरियों में वृद्धि कर सकते हैं।
पीडब्ल्यूसी के सर्वेक्षण में पाया गया है कि साइट गार्टनर। गार्टनर वेब साइटों दिसंबर में पिछले साल भविष्यवाणी की है कि कृत्रिम बुद्धि 2020 में 500,000 नौकरियों की शुद्ध वृद्धि, 2025 तक यह आंकड़ा 200 करोड़ की वृद्धि हुई किया जाएगा। यह एक ही समय, मैकिन्से ग्लोबल के साथ संगत है संस्थान शोधकर्ताओं ने निष्कर्ष निकाला है कि, हालांकि 2030 स्वचालन में खतरे में 73 मिलियन नौकरियों के रूप में कई हैं, लेकिन फिर भी नए रोजगार लाने से।
लेकिन इस विनिर्माण, परिवहन और भंडारण उद्योग चिकित्सकों के बारे में चिंताओं को दूर नहीं किया था, इन उद्योगों सबसे मजबूत प्रभाव एक अनुसंधान संस्थान में मार्च 2017 में प्रस्तावित सामना करना पड़ा। प्रौद्योगिकी और बोस्टन विश्वविद्यालय अर्थशास्त्री के मैसाचुसेट्स इंस्टीट्यूट के रूप में स्वचालन न केवल करने के लिए अपने सीधा प्रभाव चिकित्सकों एवजी, लेकिन यह भी आर्थिक पलटाव बेरोजगारी के आगे आघात को बढ़ावा मिलेगा।
सौभाग्य से, हम शायद समाधान है। "रोबोट राइजिंग" न्यूयॉर्क टाइम्स सबसे ज्यादा बिकने लेखक, भविष्यवादी मार्टिन फोर्ड प्रस्तावित एक सार्वभौमिक बुनियादी आय की अवधारणा, सरकार नियमित रूप से एक निश्चित आय के साथ सार्वजनिक प्रदान करता है, उनके रोजगार की अनदेखी स्थिति और धन फोर्ड केवल इस अवधारणा को करने वाले व्यक्ति नहीं है अधिवक्ताओं एक बुनियादी आय का विचार भी स्टैनफोर्ड विश्वविद्यालय के एंड्रयू एनजी में Y Combinator कंपनी के चेयरमैन सैम ऑल्टमैन, SpaceX और टेस्ला सीईओ एलोन शामिल हैं - Musker और फेसबुक के सह-संस्थापक क्रिस - ह्यूघ्टन और इतने पर।
इसके अलावा, बिल गेट्स और मार्क जुकरबर्ग जैसे कुछ लोगों ने सुझाव दिया कि कृत्रिम बुद्धि के उत्थान के लिए एक संभावित समाधान हो सकता है। कुछ तकनीकी दिग्गज पहले ही इस प्रवृत्ति के लिए तैयारी कर रहे हैं। कुशल, गैर-लाभकारी संगठन में लाखों डॉलर निवेश करने के लिए पहले से ही प्रतिबद्ध है आईटी और हेल्थकेयर उद्योगों में लोगों को प्रशिक्षित करेगा। अमेज़ॅन कंपनी के बाहर गोदाम कर्मचारियों के लिए प्रशिक्षण लागत का 9 0% भुगतान करेगा।
अन्य ने कृत्रिम बुद्धि के उपयोग को टैक्सिंग या दंडित करने का सुझाव दिया है। पिछले साल जनवरी में यूरोपीय संघ के विधायकों ने रोबोट उपयोगकर्ताओं को अपनी नौकरियों को खोने वाले श्रमिकों को प्रशिक्षित करने के लिए कर लगाने पर विचार किया था। यूरोपीय संघ एकमात्र ऐसा नहीं है जिसकी यह विचार है। विधायिका, सैन फ्रांसिस्को शहर के प्रबंधक जेन किम ने सितंबर में एक व्यापारिक मालिकों पर रोबोटिक कर लगाने के लिए एक अभियान शुरू किया जो मनुष्यों को बदलने के लिए कृत्रिम बुद्धि का उपयोग करना चुनता है।
अब हम क्या निर्धारित कर सकते हैं कि कृत्रिम बुद्धि का संक्रमण आसान नहीं है। संयुक्त राज्य अमेरिका जैसे विकसित देशों में, स्वचालन से अधिक आय असमानता हो सकती है। ब्रिटिश चैरिटी, सटन फाउंडेशन की एक रिपोर्ट में भविष्यवाणी की गई है कि अमीर श्रमिकों को शिक्षा प्राप्त करना, संचार जैसे सॉफ्ट कौशल का बढ़ता महत्व, और संक्रमणकालीन काम और इंटर्नशिप में कमी के लिए अमीरों और गरीबों के बीच एक अंतर स्थापित करने की क्षमता है।
लेकिन वीएमवेयर के आईओटी के उपाध्यक्ष मिमी स्पियर जैसे अधिकारी आशावादी हैं। स्पियर ने वेंचरबेट को एक ईमेल में लिखा था: 'हम हमेशा सोचते हैं कि कृत्रिम बुद्धि का लोगों का डर थोड़ा अतिरंजित है, लोग मशीनरी के साथ सह-अस्तित्व वास्तविक अवसर है, वर्तमान कार्यबल के लिए खतरा नहीं। पारंपरिक काम और मशीन-सहायता वाले काम के बीच बढ़ती कौशल अंतर है, लेकिन यह हमारे नए प्रशिक्षण और नए विशेषज्ञों को भी जोड़ता है। अंत में मांग, श्रम जो हम जानते हैं वह श्रम के रूप में बदल जाएगा जो यथासंभव उत्पादक नहीं है, जब तक कि हमारे नए कौशल, उत्पादकता और योगदान पूरी तरह से मशीन से जुड़े न हों।