AI अपनाए जाने से सबसे पहले एंट्री-लेवल नौकरियाँ गायब हो रही हैं

कंपनियाँ कर्मचारियों की संख्या घटा रही हैं, और नए लोगों के लिए प्रवेश के रास्ते सिकुड़ रहे हैं

Axis Bank ने 3,000 नौकरियों में कटौती की घोषणा की, लेकिन स्पष्ट किया कि इसका उद्देश्य कर्मचारियों को बदलना नहीं, बल्कि AI के ज़रिए अधिक परिचालन दक्षता हासिल करना है। Wipro के कर्मचारियों की संख्या भी 6,716 घटी है, और वह AI प्रशिक्षण जारी रखे हुए है। इस बीच, कुछ विश्लेषण पूछते हैं कि क्या AI का उपयोग कटौती के बहाने के रूप में किया जा रहा है।

सबसे ज़्यादा जोखिम में कम अनुभवी सॉफ्टवेयर डेवलपर हैं। AI शोधकर्ता Gary Marcus ने यह कहा है। हम उन लोगों की पाइपलाइन को खत्म कर रहे हैं जो पहले यह सीखते हैं कि यह कैसे काम करता है। इसलिए हमारे पास वरिष्ठ सॉफ्टवेयर डेवलपर तो हैं जो अब भी जानते हैं कि क्या हो रहा है, लेकिन जूनियर डेवलपरों को मूलतः कोई नौकरी नहीं मिल रही।── गैरी मार्कस (2026-10-15, स्रोत)

मुद्दा यह है कि जैसे-जैसे एंट्री-लेवल नौकरियां घटेंगी, आखिरकार जांच करने वाला कोई नहीं बचेगा। AI द्वारा लिखे कोड की गलतियां वही लोग पकड़ सकते हैं जिन्होंने काम करते हुए अनुभव पाया है। आज के वरिष्ठ लोगों के रिटायर होने के बाद जो खाली जगह बचेगी, वही समस्या है। Marcus इसे बुनियादी भूल मानते हैं कि AI को ब्लैक बॉक्स की तरह इस्तेमाल किया जाता है जिसकी भीतरी कार्यप्रणाली समझी नहीं जाती, और उनका मानना है कि इंसानों को भीतर क्या है यह समझते रहना होगा।

विशेषज्ञ इस पर असहमत हैं कि नौकरियाँ कब और कितनी घटेंगी

Geoffrey Hinton ने इस बारे में अपनी राय नहीं बदली है कि कामगारों की जगह AI ले लेगा। हालाँकि, उन्होंने अपनी समय-सीमा पाँच साल से बढ़ाकर लगभग पंद्रह साल कर दी है। मुझे अब भी लगता है कि उनकी जगह AI ले लेगा, लेकिन समय के बारे में मैं गलत था। मैंने कहा था कि यह 5 साल में होगा। शायद इसमें लगभग 15 साल लगेंगे।── जेफ़री हिंटन (2026-10-14, स्रोत)

यानी, प्रतिस्थापन होगा, लेकिन उम्मीद से अधिक धीरे। तैयारी के लिए अधिक समय है, पर इसका मतलब यह नहीं कि तैयारी ज़रूरी नहीं। Hinton समस्या की पृष्ठभूमि के रूप में उन कंपनियों का हवाला देते हैं जो AI को अधिक स्मार्ट बनाने और उसे कामगारों के विकल्प के रूप में बेचने की होड़ में हैं।

एक और नज़रिया है। NVIDIA के Jensen Huang ने रेडियोलॉजी का उदाहरण दिया। कंप्यूटर विज़न पूरी तरह मानव से बेहतर हो चुका है। आज हर रेडियोलॉजी प्लेटफ़ॉर्म और पैकेज AI से संचालित है। फिर भी रेडियोलॉजिस्टों की संख्या बढ़ी है।── जेन्सेन हुआंग (2026-10-15, स्रोत)

उनका दावा है कि AI के प्रसार से किसी पेशे में लोगों की संख्या घटना ज़रूरी नहीं है। अगर काम की मात्रा बढ़ती है, तो अधिक लोगों की ज़रूरत पड़ती है। Huang AI के लिए कंप्यूटिंग हार्डवेयर बेचने वाली कंपनी के प्रमुख भी हैं। [परिषद का तर्क] इस कथन को ऐसे व्यक्ति की बात के रूप में पढ़ा जाना चाहिए जो चाहता है कि AI का प्रसार हो। श्रम पर प्रभाव के बारे में केवल चार परिषद सदस्यों ने राय दी, जो किसी निष्कर्ष पर पहुँचने के लिए बहुत कम सामग्री है।

बैंकों ने AI एजेंटों को खातों को छूने देना बंद कर दिया है

AI एजेंट ऐसा AI है जो सलाह देने से आगे बढ़कर किसी व्यक्ति की ओर से कार्य करता है। अमेरिका के Citi ने इन एजेंटों की खातों तक पहुँच सीमित कर दी है, जो किसी अमेरिकी बैंक के लिए एक नया कदम है। Bank of England ने भी बैंकों से AI-सक्षम साइबर हमलों के लिए तैयार रहने का आग्रह किया है।

Marcus एजेंट प्रदाताओं की प्रतिक्रिया की आलोचना करते हैं। उन्होंने खुद को साइबर सुरक्षा में कुछ हद तक अक्षम साबित किया है, सैंडबॉक्सिंग और मॉनिटरिंग के मामले में सही कदम नहीं उठा रहे हैं।── गैरी मार्कस (2026-10-15, स्रोत)

सैंडबॉक्स एक ऐसी व्यवस्था है जो AI की पहुँच में आने वाली चीज़ों को घेरकर अलग कर देती है। यदि यह अपर्याप्त हो, तो AI के गड़बड़ होने पर नुकसान खातों और आंतरिक प्रणालियों तक फैल सकता है। Marcus लंबे समय से कहते आए हैं कि भाषा AI को कोड लिखने वाले एजेंटों के साथ जोड़ना सुरक्षा के लिए एक दुःस्वप्न है। वित्तीय संस्थानों की पाबंदियों को उसी चिंता के सच होने के रूप में देखा जा सकता है। [काउंसिल का तर्क] इसकी बहुत संभावना है कि ऐसी ही पाबंदियाँ अन्य बड़े बैंकों में भी फैलेंगी; हम साल के अंत तक कुछ बैंकों के इसका अनुसरण करने की संभावना 0.65 आँकते हैं।

उत्पादकता नहीं बढ़ रही, और बाज़ार की चिंता बढ़ रही है

IMF प्रमुख ने चेतावनी दी कि AI वैश्विक अर्थव्यवस्था को मजबूत कर रहा है, लेकिन उत्पादकता लाभ में देरी झटका दे सकती है। AI चिंताओं के कारण S&P 500 और Nasdaq में इस सप्ताह भारी गिरावट की आशंका है।

Marcus निवेश और नतीजों के बीच की खाई की ओर इशारा करते हैं। AI अगली औद्योगिक क्रांति हो सकता है, लेकिन औद्योगिक क्रांति ने उत्पादकता बढ़ाई थी और अब तक AI ने वास्तव में ऐसा नहीं किया है।── गैरी मार्कस (2026-10-15, स्रोत)

औद्योगिक क्रांति में उत्पादकता वास्तव में बढ़ी थी। AI के मामले में बात यह है कि इसका अभी तक कोई प्रमाण नहीं है। अगर भारी निवेश आगे दौड़ता रहे और नतीजे पीछे रह जाएँ, तो नुकसान केवल शेयरधारकों तक नहीं, बल्कि नौकरियों और व्यापक अर्थव्यवस्था तक पहुँचेगा। Marcus ने यह भी कहा है कि जल्द ही आर्थिक संकट आ सकता है। यह उनकी निजी राय है, परिषद द्वारा सत्यापित पूर्वानुमान नहीं।

कुछ लोग खतरे को स्वीकार कर रहे हैं, और जवाबदेही की मांग करने वाले कदम उभर रहे हैं

AI के संभावित खतरे को लेकर विशेषज्ञों की राय में बड़ा अंतर है कि AI के विनाशकारी परिणाम की संभावना कितनी है। Marcus का कहना है कि प्रजातियों के विलुप्त होने की संभावना कम है, लेकिन विनाशकारी घटना की संभावना अधिक है। Hinton का कहना है कि वे कोई संख्या नहीं बता सकते, पर यह शून्य नहीं है। LeCun और Ng अल्पसंख्यक हैं जो विलुप्ति-जोखिम के तर्क को अतिरंजित मानते हैं। यह अल्पसंख्यक वर्ग मानता है कि खुला विकास और व्यावहारिक इंजीनियरिंग सुरक्षा-उपाय पहले से बनाए गए नियमन की तुलना में अधिक सुरक्षित हैं, और अत्यधिक नियमन से लाभ से ज़्यादा नुकसान होगा।

Huang ने कॉर्पोरेट ज़िम्मेदारी के बारे में बात की। इससे पहले कि आप अधिक शक्तियाँ माँगने जाएँ, आपको जवाबदेही और ज़िम्मेदारी स्वीकार करनी होगी और खुद यह काम करना होगा।── जेन्सेन हुआंग (2026-10-15, स्रोत)

इसका मतलब है कि अधिक शक्ति मांगने से पहले कंपनियों को पहले अपनी जिम्मेदारियां पूरी करनी चाहिए। फिर भी, यह बाहर से जांचने के लिए अभी तक कोई दिखाई देने वाली व्यवस्था नहीं है कि वे ऐसा कर रही हैं या नहीं। भारत के MeitY के साथ परामर्श में, Anthropic ने बाध्यकारी पारदर्शिता नियमों की मांग की। Amodei ने AI-सक्षम जैव हथियारों के विकास पर वैश्विक प्रतिबंध का प्रस्ताव रखा है। [Council reasoning] हालांकि, हम 2027 के अंत तक किसी बाध्यकारी अंतरराष्ट्रीय संधि के अपनाए जाने की संभावना को कम, यानी 0.03, मानते हैं।

लाभ के पक्ष में रेडियोलॉजी जैसे उदाहरण हैं जहां पेशा बढ़ा, यह अपेक्षा कि प्रतिस्थापन बाद में आएगा, और कंपनियों के बीच सुरक्षा सहयोग। जोखिम के पक्ष में नए लोगों के लिए नौकरी खोजने की कठिनाइयां, ठीक से निगरानी न किए गए एजेंटों से होने वाली दुर्घटनाओं का फैलना, और ऐसा निवेश है जिसका कोई रिटर्न नहीं दिख रहा। दोनों तरफ तीन-तीन हैं, और फिलहाल वे संतुलन में नहीं हैं।