ALEXANDER ANDRITSAKIS के 3 बड़े दावे: AI से नौकरियां नहीं जाएंगी, ELON MUSK गलत?
क्या आपको भी लगता है कि AI हमारी नौकरियां छीन लेगा? खास तौर पर coding जैसी jobs? Tesla और X के CEO Elon Musk का तो यही मानना है। लेकिन OpenAI के Codex Product Lead, Alexander Andritsakis का नज़रिया बिलकुल अलग है। उनका कहना है कि AI से नौकरियां कम नहीं होंगी, बल्कि बढ़ेंगी! तो आखिर Alexander ऐसा क्यों मानते हैं? चलिए, जानते हैं उनके 3 बड़े दावों के बारे में।
Alexander एक मिसाल देते हैं। पहले हम assembly language में code लिखते थे। फिर हम high-level languages पर आ गए। क्या तब हमने कहा था कि coding automated हो गई है? नहीं, असल में तब हम और ज़्यादा code लिख पाए। इसका नतीजा ये हुआ कि code की demand बहुत बढ़ गई और हमें ज़्यादा software engineers की ज़रूरत पड़ी।
Alexander बताते हैं कि पहले 'computer' शब्द उन इंसानों के लिए इस्तेमाल होता था जो Bletchley Park में गणित के काम करते थे। Machines आने के बाद उन specific tasks को automate कर दिया गया, लेकिन काम की demand इतनी बढ़ी कि और ज़्यादा लोगों की ज़रूरत पड़ी। उनका मानना है कि ऐसा ही AI के साथ भी होगा। AI coding के कुछ हिस्सों को automate करेगा, लेकिन इससे code की demand और बढ़ेगी, और हमें ज़्यादा 'builders' की ज़रूरत पड़ेगी।
Alexander Andritsakis का कहना है: "coding उन पहले domains में से है जहां LLMs बहुत अच्छे हैं।"
तो, अगर आप सोच रहे हैं कि 5 सालों में कम engineers होंगे, तो Alexander का जवाब है 'नहीं'। उनके मुताबिक, engineers की संख्या और बढ़ेगी। हां, काम का तरीका बदल जाएगा। पहले backend और frontend engineers अलग-अलग होते थे, अब ज़्यादा full-stack engineers की ज़रूरत होगी। Talent stack compress होगा, लेकिन लोग कुछ न कुछ build करते रहेंगे।
<h2>AGI का असली Bottleneck: इंसानों की Typing Speed और Creativity</h2> Alexander Andritsakis ने AGI (Artificial General Intelligence) को लेकर एक चौंकाने वाला दावा किया है। उनका मानना है कि AGI का असली bottleneck model compute या architecture नहीं है, बल्कि इंसानों की typing speed और validation work है। मतलब ये कि हम AI का इस्तेमाल उतनी तेज़ी से नहीं कर पा रहे जितनी उसकी क्षमता है।ज़रा सोचो, आप दिन में कितनी बार AI का इस्तेमाल करते हो? शायद 30-40 बार। Alexander कहते हैं कि AI हमें दिन में हज़ारों नहीं, बल्कि लाखों बार मदद कर सकता है, अगर हम उसे लगातार काम देते रहें। OpenAI के engineers भी यही कहते हैं कि वे Codex को हमेशा active रखते हैं। अगर वो meeting में भी inactive रहे, तो उन्हें लगता है कि उनका time waste हो रहा है।
लेकिन समस्या क्या है? Alexander के मुताबिक, हम इंसान ज़्यादा prompts type करने में lazy हैं और इतने creative भी नहीं हैं कि AI की मदद लेने के सभी तरीके समझना कर सकें। हम खुद को proud महसूस करते हैं जब हम AI का एक नया तरीका ढूंढते हैं, लेकिन आम लोगों से ये उम्मीद करना सही नहीं है कि वे AI को इस्तेमाल करने के लिए इतना कोशिश डालें।
Alexander Andritsakis का कहना है: "मैं ज़्यादा prompts type करने में बहुत lazy हूं और मुझे यह समझने में creativity की कमी है कि AI मेरी कैसे मदद कर सकता है।"
तो इसका हल क्या है? Alexander का मानना है कि AI को ऐसा बनाना होगा कि वो खुद ही आपको context से जोड़कर मदद करे, बिना किसी prompt के। ये इतना effortless होना चाहिए कि आपको पता भी न चले कि AI आपकी मदद कर रहा है। OpenAI का काम यही है कि वो models को amazing capabilities के साथ बनाए और फिर उन्हें productize करे, ताकि AI का इस्तेमाल करना जादू जैसा आसान हो जाए।
<h2>Enterprise में AI और OpenAI का खास नज़रिया</h2> AI को बड़ी companies (enterprise) में कैसे लागू किया जाए, ये एक बड़ी चुनौती है। Data security, sensitivity, permissioning और access provisions जैसे कई hurdles होते हैं। कई लोग मानते हैं कि enterprise में AI लागू करने के लिए FDE (Full-Time Equivalent) या dedicated teams की ज़रूरत होती है जो custom हल बनाएं। Alexander इस बात से पूरी तरह सहमत नहीं हैं।उनका मानना है कि अगर हम top-down approach अपनाते हैं, तो हम AI की पूरी क्षमता का फायदा नहीं उठा पाते। इसके बजाय, अगर AI को उन लोगों के हाथों में दे दिया जाए जो असल में काम कर रहे हैं, तो वे AI को अपने workflows में शामिल कर सकते हैं और इसकी क्षमता को बेहतर तरीके से समझ सकते हैं।
एक मिसाल देखो। अगर आप customer support में काम करते हो और AI आपके काम के बड़े हिस्से को automate कर रहा है, लेकिन आपने कभी ChatGPT का इस्तेमाल नहीं किया, तो आपको AI की intuition नहीं होगी। लेकिन अगर आप ChatGPT का इस्तेमाल कर रहे हैं और साथ ही AI आपके काम को automate भी कर रहा है, तो आपको ज़्यादा नियंत्रण और empowerment महसूस होगा।
Alexander बताते हैं कि OpenAI खुद एक browser 'Atlas' बना रहा है। इसका एक बड़ा कारण ये है कि इससे enterprise के लिए safe agentic browsing बनाई जा सकती है, जिससे लोग FDEs के बिना भी AI साधन को access कर सकें।
OpenAI का नज़रिया ये है कि AI को बहुत ज़्यादा specific workflows के लिए productize करने से पहले, एक open-ended साधन बनाना चाहिए। Codex app इसी सोच का नतीजा है। इसे builders के लिए बनाया गया था, लेकिन लोग इसे non-coding tasks के लिए भी इस्तेमाल कर रहे हैं। Alexander का कहना है कि AI को एक flexible साधन होना चाहिए जिसे कोई भी किसी भी task के लिए creatively इस्तेमाल कर सके।
<h2>Coding Reviews और PMs का भविष्य</h2> जब ज़्यादातर code AI लिख रहा है, तो coding reviews कैसे होंगे? Alexander के मुताबिक, अब spec या plan का review और भी ज़्यादा ज़रूरी हो गया है। OpenAI में एक 'plan mode' है जहां AI खुद बताता है कि वो किसी task को कैसे करेगा और users से feedback मांगता है। ये बिलकुल वैसा ही है जैसे कोई नया employee अपना काम शुरू करने से पहले team से review करवाता है।Alexander मानते हैं कि AI खुद code review में बहुत अच्छा है। OpenAI ने अपने models को code review के लिए train किया है, ताकि वे high-signal feedback दें और false positives कम हों। इससे developers AI के feedback पर ज़्यादा भरोसा कर सकते हैं।
PMs (Product Managers) के बारे में Alexander मज़ाक में कहते हैं कि उनकी ज़रूरत नहीं है। उनका मानना है कि PM का role अक्सर undefined होता है और वो team या business की ज़रूरतों के हिसाब से adapt करता है। Alexander के मुताबिक, एक strong engineering lead या product के बारे में सोचने वाला designer भी PM का काम कर सकता है। PMs की ज़रूरत तब पड़ती है जब team बहुत बड़ी हो जाती है।
IDEs (Integrated Development Environments) के भविष्य पर Alexander कहते हैं कि 'IDE' शब्द बहुत squishy है। Codex app को भी एक IDE कहा जा सकता है, लेकिन इसमें text editing नहीं है। उनका मानना है कि आने वाले समय में code लिखने का काम AI करेगा, और इंसान ज़्यादातर planning और interface design पर ध्यान देंगे।
स्पीड की बात करें तो, Alexander कहते हैं कि developers के लिए speed बहुत ज़रूरी है। OpenAI अपने models (जैसे GPT 5.3 Codex) को ज़्यादा efficient बना रहा है और inference को भी 40% (API) और 25% (Codex) तक तेज़ किया है। उनका मानना है कि AI industry में monopoly नहीं होगी, बल्कि competitive pressure से कई हल निकलेंगे। Sales और marketing के बारे में Alexander कहते हैं कि customer relationship और quality building हमेशा ज़रूरी रहेंगे, क्योंकि market में competition बढ़ रहा है।
आप क्या सोचते हो? क्या AI से नौकरियां बढ़ेंगी या घटेंगी? टिप्पणी में बताओ!
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