AI की हकीकत: End-to-End Automation एक मिथक क्यों है?

AI को लेकर आजकल दो तरह की बातें होती हैं। एक तरफ, इसे जादू की छड़ी माना जा रहा है जो हमारे सारे काम खुद-ब-खुद कर देगी—यानी ‘end-to-end’ automation. दूसरी तरफ, एक ज़्यादा practical और ज़मीनी हकीकत है जिसे experienced लोग अब समझने लगे हैं। मेरे अनुभव में, AI असल में ‘end-to-end’ काम नहीं करता, यह ‘middle-to-middle’ काम करता है।

इसका मतलब क्या है? इसका मतलब है कि AI किसी भी काम का सबसे मुश्किल और उबाऊ ‘बीच’ का हिस्सा संभालने में incredibly powerful है, लेकिन उसे अब भी एक इंसान की ज़रूरत है जो काम शुरू करे और एक इंसान की ज़रूरत है जो काम को खत्म करे।

नई चुनौतियां: Prompting और Verification

AI ने पुरानी रुकावटों को तो हटा दिया है, लेकिन दो नई और शायद ज़्यादा बड़ी चुनौतियां खड़ी कर दी हैं:

1. Prompting: यह किसी भी task की शुरुआत है। AI को यह बताना कि क्या करना है, कैसे करना है, और किन बातों का ध्यान रखना है। यह सिर्फ एक सवाल पूछना नहीं है, बल्कि यह एक कला और science है। एक अच्छा prompt देने के लिए आपको विषय की गहरी समझ, साफ़ communication skills और सही context देने की क्षमता चाहिए। सीधा सा नियम है: कचरा input, कचरा output.

2. Verification: यह काम का अंत है। AI ने जो output दिया है, क्या वह सही है? क्या वह भरोसेमंद है? क्या उसमें कोई गलती या ‘hallucination’ तो नहीं है? क्या वह हमारे quality standard पर खरा उतरता है? इस काम के लिए इंसानी सूझबूझ, अनुभव और critical thinking की ज़रूरत होती है।

इसे समझने का एक शानदार तरीका “20-20 quarterback” की मिसाल है। यह एक ऐसा खिलाड़ी है जो मैदान के बीच में (20-yard line से 20-yard line तक) तो बहुत अच्छा खेलता है, लेकिन जैसे ही goal के पास पहुँचता है, लड़खड़ा जाता है और score नहीं कर पाता। AI भी ठीक ऐसा ही है। यह code लिख सकता है, draft तैयार कर सकता है, data analyze कर सकता है, लेकिन आखिरी फैसला और quality की मुहर इंसान को ही लगानी पड़ती है।

एक senior engineer अब एक “गोलकीपर” की तरह है, जिसका काम उन गलतियों को पकड़ना है जो AI से छूट गई हैं।

Middle-Out: एक नई सोच

Tech world में इस ‘middle-to-middle’ concept को मज़ाक में ‘Middle-Out’ approach भी कहा जा रहा है, जो लोकप्रिय TV show ‘Silicon Valley’ का एक मज़ेदार reference है। यह दिखाता है कि AI काम के बीच के हिस्से को तो संभाल रहा है, लेकिन शुरुआत और अंत अभी भी इंसानों के हाथ में है।

यह तस्वीर मज़ाकिया हो सकती है, लेकिन इसके पीछे का संदेश गंभीर है। AI के साथ काम करने का workflow अब एक sandwich की तरह हो गया है—ऊपर और नीचे इंसान (prompt और verify) और बीच में AI (processing).

Future Skills और Jobs का सच

तो क्या इसका मतलब है कि AI हमारी नौकरियां नहीं लेगा? जवाब थोड़ा জটিল है। AI शायद आपको replace न करे, लेकिन एक ऐसा इंसान जो AI का सही इस्तेमाल करना जानता है, वह आपको ज़रूर replace कर सकता है।

भविष्य में सबसे valuable professional वे होंगे जो:

• बेहतरीन prompt दे सकें: यानी जो अपनी सोच और ज़रूरतों को स्पष्ट रूप से AI को समझा सकें।
• Output को verify कर सकें: यानी जिनके पास अपने field का इतना गहरा ज्ञान हो कि वे AI के काम में गलतियों को पकड़ सकें और उसे सुधार सकें।

QA (Quality Assurance) जैसी भूमिकाएं, जिन्हें पहले अक्सर कम महत्व दिया जाता था, अब ज़्यादा महत्वपूर्ण और ‘elite’ बनती जा रही हैं। अगर आप code को verify कर रहे हैं, तो software engineering की बुनियादी समझ आपको एक बेहतर और तेज़ verifier बनाती है।

जैसा कि AI के दिग्गज आंद्रेज कार्पेथी ने भी इशारा किया है, तेज़ी से verify करने की क्षमता (fast verifying loops) ही असली game-changer है।

क्या यह हमेशा ऐसा ही रहेगा?

यह एक बड़ा सवाल है। कुछ लोगों का तर्क है कि यह सिर्फ एक temporary phase है। उनका मानना है कि AI इतनी तेज़ी से सीख रहा है कि वह जल्द ही verification का काम भी खुद ही करने लगेगा। हो सकता है कि एक-दो साल में यह रुकावट भी दूर हो जाए।

लेकिन फिलहाल, सच्चाई यही है कि AI एक शक्तिशाली intern या co-pilot की तरह है, न कि एक autonomous कर्मचारी की तरह। उसे दिशा-निर्देश चाहिए और उसके काम को जांचने की ज़रूरत है।

निष्कर्ष: आपको क्या करना चाहिए?

AI के इस दौर में successful होने की strategy ‘end-to-end’ automation का इंतज़ार करना नहीं है, बल्कि ‘middle-to-middle’ की reality को अपनाना है। अपनी energy, prompting और verification की skills को निखारने में लगाएं।

AI को एक ऐसे tool की तरह देखें जो आपके काम के सबसे थकाऊ हिस्से को automate करता है, ताकि आप उस पर focus कर सकें जहाँ इंसानी रचनात्मकता और निर्णय की सबसे ज़्यादा ज़रूरत है—यानी काम को सही दिशा देना और अंतिम परिणाम को उत्कृष्टता तक पहुँचाना। असली अवसर और असली मज़ा यहीं है।