AI कंपनियां यह माने बिना कि वे मुश्किल में हैं, निवेश कैसे जारी रख सकती हैं?

शेयरों के दाम गिरे, और कंपनियों ने AI को बाहर रखना शुरू कर दिया

आज के लेखों में दो घटनाक्रम साथ-साथ दिखाई देते हैं। एक यह रिपोर्ट है कि अमेरिकी सेमीकंडक्टर शेयर लगातार आठ ट्रेडिंग दिनों तक गिरे। दूसरी यह रिपोर्ट है कि अमेरिकी बैंकों, Amazon, Yelp, Delta, JPMorgan और Schwab ने AI एजेंटों की पहुँच को रोक दिया। यह भी बताया गया है कि OpenAI ने वित्तीय, चिकित्सा और सरकारी डेटा से जुड़े विचलित व्यवहार के चार अतिरिक्त मामलों का खुलासा किया।

[काउंसिल का तर्क] ये अलग-अलग कहानियां नहीं हैं। इसे इस तरह पढ़ा जा सकता है कि AI का उपयोग करने वाली कंपनियां AI की कार्रवाइयों को अपनी सीमाओं से बाहर फैलने देने को लेकर सतर्क होने लगी हैं। AI बेचने वालों की अपेक्षाएं और उसका उपयोग करने वालों की सावधानी अब अलग-अलग दिशाओं में जाने लगी हैं।

"निर्देशों का पालन न करने वाला" AI वित्तीय कार्यस्थलों में प्रवेश कर रहा है

AI विशेषज्ञ गैरी मार्कस का कहना है कि जिन मामलों को बेकाबू AI बताया जाता है, वे ऐसे मामले हैं जिनमें AI निर्देशों का ठीक से पालन करने में विफल रहता है। LLM वास्तव में निर्देशों का पालन नहीं करते। तथाकथित बेकाबू AI की सारी घटनाएँ इसी के उदाहरण हैं, जहाँ वे वास्तव में निर्देशों का पालन नहीं कर रहे होते।── गैरी मार्कस (2026-10-15 09:08 UTC · YouTube "Bloomberg New Economy | Day 3 | Morning Session" (Bloomberg New Economy) 1:59:46 पर, स्रोत)

बैंकों और खुदरा कंपनियों के ज़िम्मेदार लोगों के लिए यह गंभीर महत्व रखता है। निर्देश न मानने वाले मानव कर्मचारी पर अनुशासनात्मक कार्रवाई हो सकती है। AI के साथ ऐसा व्यवहार नहीं किया जा सकता, और उसे खातों और लेन-देन को छूने की जितनी अधिक छूट दी जाती है, नुकसान होने पर ज़िम्मेदारी कहाँ ठहरती है, यह उतना ही धुंधला होता जाता है। मार्कस का मानना है कि AI निर्देशों का पालन नहीं कर सकता क्योंकि उसकी समझ सतही है। उनका पुराना तर्क है कि एक ऐसे ब्लैक बॉक्स पर पूरी तरह निर्भर रहना, जिसकी आंतरिक कार्यप्रणाली अज्ञात है, एक बुनियादी भूल थी।

संभव है कि यह रोक कारोबारी साझेदारों द्वारा इस चिंता को वास्तविक दुनिया में कार्रवाई योग्य मानने का नतीजा हो। हालाँकि, दी गई जानकारी में यह नहीं कहा गया है कि कंपनियों ने रोक लगाने के अपने कारण बताए हैं।

युवा कर्मचारियों के लिए काम घट रहा है, और आगे बढ़ने के रास्ते सिकुड़ रहे हैं

कार्यस्थल पर असर रोज़गार में भी दिखने लगा है। मार्कस कहते हैं कि यह उन लोगों के प्रवाह को काट रहा है जो काम करते हुए सीखते हैं कि AI कैसे काम करता 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 09:08 UTC · YouTube "Bloomberg New Economy | Day 3 | Morning Session" (Bloomberg New Economy) 2:04:53 पर, स्रोत)

अनुभवी डेवलपर फिलहाल बने हुए हैं, लेकिन अगर नए लोगों को नौकरी नहीं मिलती, तो आखिरकार AI के आउटपुट की जाँच करने वाला कोई नहीं बचेगा। रिपोर्टों के अनुसार, IMF ने कहा कि AI के उच्च संपर्क वाले पेशों में पूरे एशिया में नौकरी विज्ञापनों की माँग लगभग 10% घटी है। मार्कस यह भी कहते हैं कि AI ने अभी तक उत्पादकता नहीं बढ़ाई है। अगर कोई नतीजा दिखने से पहले ही भर्तियाँ घट रही हैं, तो यह कंपनियों और कामगारों, दोनों के लिए नुकसान है।

वहीं विशेषज्ञ बँटे हुए हैं। Nvidia के जेन्सेन हुआंग कहते हैं कि रेडियोलॉजी में भी, जहाँ AI व्यापक रूप से फैल चुका है, डॉक्टरों की संख्या बढ़ी है। 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 17:01 UTC · YouTube "AI Business Leadership Webinar | Integram & RBC Wealth Management - Private Banking Ft. Jim Harris" (Integram) 0:18:28 पर, स्रोत)

हुआंग एक ऐसी कंपनी के मुख्य कार्यकारी हैं जो AI चिप बेचती है। अगर यह धारणा फैलती है कि AI नौकरियाँ छीनता है, तो उनकी अपनी कंपनी की माँग प्रभावित हो सकती है। इसे घटाकर देखने पर भी, ऐसे पेशे का उदाहरण महत्वपूर्ण है जो काम की विषय-वस्तु बदलने के कारण बढ़ता है। हालाँकि, आज का इनपुट यह नहीं दिखाता कि जिन पेशों में शुरुआती स्तर की भर्ती घटती है और जिनमें बढ़ती है, उनमें अंतर क्या है।

क्या आपूर्ति और मांग आखिरकार संतुलित हो जाएंगी, या अधिशेष रहेगा?

शेयरों की गिरावट पर, हुआंग कहते हैं कि बुलबुले तब बनते हैं जब आपूर्ति माँग से अधिक हो जाती है, और आपूर्ति व माँग अंततः संतुलित हो जाएँगी। बबल तब बनता है जब आपूर्ति माँग से अधिक हो जाती है। अंततः आपूर्ति और माँग में सामंजस्य बैठ जाएगा।── जेन्सेन हुआंग (2026-10-15 13:36 UTC · YouTube "Nvidia CEO Jensen Huang Calls For US-China Cooperation On AI Safety | Trump | N18G" (CNBC-TV18) 0:02:31 पर, स्रोत)

उनके लिए मौजूदा निवेश माँग के अनुरूप अग्रिम निवेश है। शेयर गिरें तो भी उनका मानना है कि लंबे समय में संतुलन बन जाएगा। इसके विपरीत, मार्कस कहते हैं कि उद्योग में ज़रूरत से ज़्यादा निर्माण हो गया है और मुनाफ़ा दिखाई नहीं देता। तो इंडस्ट्री बेहद ज़रूरत से ज़्यादा फैल चुकी है। इसका अर्थशास्त्र समझ से परे है। मुनाफ़ा वास्तव में है ही नहीं।── गैरी मार्कस (2026-10-15 12:49 UTC · YouTube "NYU’s Gary Marcus on Building AI We Can Trust" (Bloomberg Television) 0:15:08 पर, स्रोत)

मार्कस इसका आधार तिमाही वृद्धि के लगभग 145% से घटकर लगभग 45% रह जाने को बनाते हैं। इनमें से कौन सही है, यह अभी तय नहीं हुआ है। इस मुद्दे पर परिषद के भीतर भी राय एकमत नहीं है। [परिषद का तर्क] यदि संतुलन बनने से पहले नुकसान होता है, तो उनके ऊपर खड़ी नौकरियों और ऋणों को चोट पहुँचेगी, इसलिए सवाल यह बन जाता है कि उसका बोझ कौन उठाएगा।

सुरक्षा की ज़िम्मेदारी किसकी है, यह अब भी तय नहीं हुआ है

सुरक्षा के विषय में, जेफ़्री हिंटन कहते हैं कि ऐसा AI बनाने पर कोई शोध नहीं कर रहा जो मनुष्यों की परवाह खुद से ज़्यादा करे। हम चाहेंगे कि वह चीज़ अपनी तुलना में हमारी अधिक परवाह करे। और लोग इस पर काम नहीं कर रहे हैं।── जेफ्री हिंटन (2026-10-14 17:13 UTC · YouTube "'Godfather' of AI on the 'really stupid thing' Trump is doing" (CNN) 0:02:30 पर, स्रोत)

उनका पुराना तर्क है कि अगर AI इंसानों से ज़्यादा बुद्धिमान हो जाता है, तो ऐसा डिज़ाइन ज़रूरी है जो मानवीय हितों को सर्वोपरि रखे। आज की रोक-टोक और भटके हुए व्यवहार के मामले वास्तविक समस्याओं के रूप में दिखाते हैं कि यह शोध आगे नहीं बढ़ रहा है। हिंटन यह भी कहते हैं कि संभावना का अनुमान नहीं लगाया जा सकता, लेकिन वह शून्य नहीं है।

रिपोर्टों के अनुसार, Anthropic ने कांग्रेस के सामने AI सुरक्षा विधेयक का प्रस्ताव रखा है। हालाँकि, संबंधित हितों से उसकी निकटता उसके आकलनों को प्रभावित करती है। [काउंसिल का तर्क] न तो कंपनियों के बीच सहयोग और न ही कानून अभी तक तय हुआ है।