AI और प्रोग्रामिंग का भविष्य: क्या वाकई कोड सीखना ज़रूरी नहीं रहा?

हाल ही में internet पर एक तस्वीर वायरल हुई जिसमें दिखाया गया कि एक AI agent ने गलती से production database डिलीट कर दिया। यह घटना उस बहस को और हवा देती है जो technology की दुनिया में आजकल छाई हुई है: क्या AI, programmers की जगह ले लेगा? क्या अब computer science की पढ़ाई करना या code सीखना बेकार है?

एक तरफ़ AI को लेकर ज़बरदस्त hype है, जो यह दावा करता है कि अब कोई भी बिना code लिखे मुश्किल software बना सकता है। दूसरी तरफ़ अनुभवी developers हैं जो ऐसे दावों को न केवल खतरनाक मानते हैं, बल्कि उन लोगों के भविष्य के लिए भी चिंतित हैं जो इस प्रचार पर आँख मूँदकर भरोसा कर रहे हैं।

मेरी राय में, यह सोचना कि AI के आने से प्रोग्रामिंग का महत्व खत्म हो गया है, एक बड़ी भूल है। असल में, अब fundamentals (बुनियादी सिद्धांतों) को समझना पहले से कहीं ज़्यादा ज़रूरी हो गया है।

दो सोच का टकराव: Hype बनाम हकीकत

आज software development को लेकर दो तरह की सोच साफ दिखती है:

1. “Vibe-based” कोडिंग का प्रचार: यह सोच कहती है कि AI tools इतने powerful हो गए हैं कि आपको बस अपनी ज़रूरत को आसान भाषा में बताना है, और AI आपके लिए code लिख देगा। Replit और Lovable जैसे platforms की marketing इसी सोच को बढ़ावा देती है। इसका नतीजा यह है कि कई नए लोग यह मानने लगे हैं कि वे system design, database management या security के सिद्धांतों को समझे बिना काम के application बना सकते हैं।

2. बुनियादी ज्ञान की वकालत: दूसरी सोच, जिसे ज़्यादातर अनुभवी engineer मानते हैं, यह है कि AI एक powerful tool है, कोई जादू की छड़ी नहीं। जैसे calculator के आने से गणितज्ञों की ज़रूरत खत्म नहीं हुई, वैसे ही AI, programmers की जगह नहीं ले सकता। असली दुनिया का software बनाने में सिर्फ code लिखना ही नहीं, बल्कि system की गहरी समझ, architecture, scalability और risk management भी शामिल होता है। जो लोग सिर्फ “vibes” पर भरोसा करके code बनाते हैं, वे लंबे समय में नाकामयाब होने के लिए तैयार हैं।

यह बहस नई नहीं है, लेकिन Generative AI ने इसे एक नए लेवल पर पहुँचा दिया है।

“Production DB डिलीट” की घटना का असली सबक

AI द्वारा production database डिलीट करने की घटना अपने आप में एक case study है। पहली नज़र में यह AI की गलती लगती है, लेकिन असली सवाल यह है: एक AI agent को production database तक सीधी write access दी ही क्यों गई?

यह एक क्लासिक engineering विफलता है। किसी भी system में, चाहे वह इंसान चलाए या AI, कड़े सुरक्षा नियम (guardrails) होने चाहिए।

यह घटना हमें सिखाती है कि AI, engineering discipline की ज़रूरत को खत्म नहीं करता, बल्कि उसे और भी ज़रूरी बना देता है। एक human developer भी गलती कर सकता है, लेकिन उसकी गलतियों को process और training के ज़रिए ठीक किया जा सकता है। वहीं, AI का “फैसला” अक्सर एक black box होता है, जो इसे और भी जोखिम भरा बनाता है। AI को एक ऐसे नए intern की तरह मानना चाहिए जिसे बिना कड़ी निगरानी के कोई भी ज़रूरी काम नहीं सौंपा जा सकता।

AI की असली लागत: सिर्फ़ डॉलर में नहीं

यह धारणा भी गलत है कि AI, developers से सस्ता है। जो कंपनियाँ Claude 3 Opus जैसे advanced models का ज़्यादा इस्तेमाल कर रही हैं, उनका महीने का बिल हज़ारों डॉलर तक पहुँच सकता है। लेकिन असली लागत सिर्फ पैसों की नहीं है। इसकी लागत है:

• Technical Debt (तकनीकी कर्ज़): AI से बना code जो काम तो करता है, लेकिन खराब तरीके से लिखा गया है, उसे भविष्य में maintain करना एक बुरे सपने जैसा हो सकता है।
• छिपी हुई गलतियाँ: AI का code ऊपर से सही दिख सकता है, लेकिन उसमें छोटे-छोटे bugs हो सकते हैं जिन्हें पकड़ना मुश्किल होता है।
• Debugging का समय: जब AI का code fail होता है, तो यह समझना कि ऐसा क्यों हुआ, एक इंसान के लिखे code को debug करने से कहीं ज़्यादा मुश्किल हो सकता है।

संक्षेप में, quality और भरोसे के मामले में, AI अभी भी इंसानी विशेषज्ञता का विकल्प नहीं है।

आगे का रास्ता: AI को एक सहयोगी के रूप में अपनाएँ, विकल्प के रूप में नहीं

तो एक नए या मौजूदा developer को क्या करना चाहिए? जवाब है—बुनियादी बातों पर टिके रहें और AI को अपनी superpower बनाएँ।

1. शुरुआती लोगों के लिए: प्रोग्रामिंग सीखना न छोड़ें। असल में, अब यह और भी ज़रूरी है। जब आप code करना सीखते हैं, तो आप सिर्फ syntax नहीं सीखते; आप समस्या को हल करना, logic बनाना और system के बारे में सोचना सीखते हैं। यही skill आपको AI को सही निर्देश देने और उसके output को सही से जाँचने में मदद करेगी।
2. अनुभवी डेवलपर्स के लिए: AI आपके लिए एक ज़बरदस्त productivity booster है। इसका इस्तेमाल boilerplate code लिखने, नए ideas पर सोचने, या तेज़ी से prototype बनाने के लिए करें। आपका अनुभव ही आपको AI का सही इस्तेमाल करने में मदद करेगा। आप जानते हैं कि क्या पूछना है और कहाँ शक करना है।
3. Teams और कंपनियों के लिए: AI को अपनी development pipeline में जोड़ने के लिए एक साफ़ framework बनाएँ।

एक सरल नियम है: AI से लिखे गए किसी भी code को उतनी ही (या उससे ज़्यादा) सख्ती से परखें जितना आप एक junior developer के code को परखते हैं। इसका मतलब है—अनिवार्य code review, पूरा test coverage, और security audit.

निष्कर्ष

यह सोचना कि AI, programmers को खत्म कर देगा, technology के इतिहास में बार-बार दोहराए जाने वाले hype cycle का एक और उदाहरण है। ऑटोमोबाइल ने घोड़ों की जगह ली, लेकिन उन्होंने इंसानों को पैदल चलने से नहीं रोका; उन्होंने बस यात्रा के तरीके को बदल दिया।

इसी तरह, AI प्रोग्रामिंग को खत्म नहीं करेगा; यह इसे बदल देगा। जो लोग सिर्फ सतही ज्ञान और प्रचार पर भरोसा करेंगे, वे पीछे रह जाएँगे। लेकिन जो developer अपनी नींव को मजबूत रखते हैं, लगातार सीखते हैं, और AI जैसे powerful tools को अपनाते हैं, वे भविष्य में और भी ज़्यादा valuable होंगे।

अंत में, दाँव “vibes” पर नहीं, बल्कि काबिलियत पर लगाएँ। सीखते रहें, बनाते रहें, और AI का इस्तेमाल एक शक्तिशाली, लेकिन imperfect, tool के रूप में करें।