आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस इन्फ्रास्ट्रक्चर बन रहा है — शिक्षा ने अभी तक ध्यान नहीं दिया

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस अब उभर नहीं रहा है। यह निहित है। यह विभिन्न क्षेत्रों में, कानून और वित्त से लेकर स्वास्थ्य सेवा और उससे परे तक, मुख्य बुनियादी ढांचा बन रहा है। प्रश्न यह नहीं है कि क्या आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस कार्यबल को फिर से आकार देगा। यह है कि क्या हमारी प्रणालियां, विशेष रूप से शिक्षा, इसके लिए तैयार हैं।

52% उत्तर अमेरिकी का मानना है कि आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस साक्षरता को 2026 तक स्कूलों में पढ़ाया जाना चाहिए। कनाडा में, समर्थन 60 प्रतिशत तक बढ़ जाता है। संकेत स्पष्ट है। जनता देख रही है कि क्या आ रहा है। अब यह संस्थानों पर निर्भर करता है कि वे पकड़ बनाएं।

जबकि नियोक्ताओं ने तेजी से आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस को अपनाया है, शैक्षिक संस्थान पीछे रह गए हैं, और यह अंतर अब सैद्धांतिक नहीं है। 55% कॉलेज ने 2024 में जेनरेटिव आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के उपयोग को सक्रिय रूप से प्रोत्साहित किया, और स्नातकों के अधिकांश ने कहा कि उनकी स्कूली शिक्षा ने उन्हें कार्यबल में आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस का उपयोग करने के लिए तैयार नहीं किया।

आज की आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस शिक्षा वास्तविक दुनिया के अपनाने के साथ तालमेल नहीं रख पाई है। कुछ स्नातकों को यह सिखाया जा रहा है कि इन उपकरणों का उपयोग कैसे किया जाए या उनका महत्वपूर्ण मूल्यांकन कैसे किया जाए। परिणाम एक ऐसे कार्यकर्ता की पीढ़ी है जो आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के प्रति जागरूक है लेकिन आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस साक्षर नहीं है।

उपरिशायी आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस साक्षरता की लागत

अधिकांश कर्मचारी बेसिक आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस प्लेटफ़ॉर्म जैसे कि चैटजीपीटी का उपयोग शोध या त्वरित पहले मसौदे के लिए जानते हैं। हालांकि, कार्यात्मक उपयोग सूचित निर्णय लेने के समान नहीं है, और इसका अर्थ यह नहीं है कि वे समझते हैं कि सिस्टम निर्णय कैसे लेते हैं, पूर्वाग्रह कहां से आ सकता है, या वे सामग्री कैसे उत्पन्न करते हैं।

उपरिशायी आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस साक्षरता पेशेवर सभी क्षेत्रों में कई जोखिम पेश करती है। वकीलों के लिए, इसका अर्थ यह हो सकता है कि आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस अदालत के मामले के लिए शोध की कल्पना कर सकती है, जैसा कि हमने कई मामलों में देखा है। पत्रकारिता में, इसका परिणाम गलत सूचना हो सकता है। वित्त में, इसका परिणाम असटीक संख्या या अनुपालन उल्लंघन हो सकता है।

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस शिक्षा को उपयोग पर ध्यान केंद्रित करने से निर्णय पर ध्यान केंद्रित करने की ओर स्थानांतरित करने की आवश्यकता है। इसमें यह ज्ञान शामिल है कि आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस मॉडल कैसे प्रशिक्षित किए जाते हैं, आउटपुट कैसे कल्पना कर सकते हैं, और जहां पर्यवेक्षण अनिवार्य होना चाहिए। एक नौकरी बाजार में जहां आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस दैनिक संचालन में निहित है, कर्मचारियों को यह जानने की आवश्यकता है कि केवल प्रोम्प्ट इंजीनियरिंग से अधिक। उन्हें यह मूल्यांकन करने के लिए फ्रेमवर्क की आवश्यकता है कि आउटपुट सटीक है या कार्रवाई करने के लिए सुरक्षित है या नहीं।

शिक्षा को वास्तविक दुनिया की नकल करनी चाहिए

अपने साथ रखने के लिए, स्कूलों को यह परिभाषित करने की आवश्यकता है कि नौकरी के लिए तैयार होने का क्या अर्थ है। आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस शिक्षा को कंप्यूटर विज्ञान कार्यक्रमों के साथ जोड़ा नहीं जाना चाहिए। इसे सामान्य शिक्षा में एकीकृत किया जाना चाहिए, पोस्ट-सेकेंडरी ग्रेड स्तर से बहुत पहले।

शुरुआत के लिए, आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस शिक्षा को सिद्धांत के साथ व्यावहारिक अनुप्रयोग को पुल करना चाहिए। छात्रों को मॉडल बनाने की आवश्यकता नहीं है; उन्हें यह समझने की आवश्यकता है कि उनके उद्योगों को आकार देने वाले उपकरणों का प्रभावी ढंग से उपयोग कैसे किया जाए। इसका अर्थ है डेटा स्रोतों का मूल्यांकन करना, आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस आउटपुट की व्याख्या करना और अपने क्षेत्र में इन प्रणालियों का जिम्मेदारी से उपयोग करना।

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस शिक्षा को पाठ्यक्रम में नैतिकता, गोपनीयता और पूर्वाग्रह मिटाने जैसी मूल अवधारणाओं को शामिल करने की आवश्यकता है। विशेष रूप से, पोस्ट-सेकेंडरी कार्यक्रमों को उद्योग-विशिष्ट आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस पर ध्यान केंद्रित करना चाहिए। चैटजीपीटी जैसे ओपन-सोर्स मॉडल पर निर्भर रहने के बजाय, छात्रों को पेशेवर और अनुपालन मानकों को पूरा करने वाले डोमेन-विशिष्ट उपकरणों के साथ काम करना सिखाया जाना चाहिए।

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस को उचित शिक्षा और सुरक्षा उपायों के बिना तैनात करने के जोखिम भविष्य के काम के लिए एक वास्तविक खतरा पेश करते हैं। हमने पहले ही देखा है कि जब आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस कल्पना कर सकता है तो क्या होता है। छात्रों को इन विफलताओं को पहचानना सिखाया जाना चाहिए, और सबसे महत्वपूर्ण बात, उन्हें सिखाया जाना चाहिए कि सITICAL सोच और उचित पर्यवेक्षण के माध्यम से उन्हें कैसे रोका जाए।

नियोक्ता की अपेक्षाएं बदल रही हैं

यह शिक्षा क्रांति केवल एक अच्छी बात नहीं है; यह तत्काल बाजार की वास्तविकताओं द्वारा चलाई जा रही है। प्रत्येक उद्योग में, नौकरी के विज्ञापन बदल रहे हैं। नियोक्ता उन उम्मीदवारों की तलाश कर रहे हैं जो आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस को प्रेरित और मूल्यांकन करना जानते हैं। जेपी मॉर्गन ने, उदाहरण के लिए, सभी नए कर्मचारियों के लिए आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस प्रशिक्षण अनिवार्य कर दिया है, जो यह स्पष्ट पूर्वexample है कि आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस साक्षरता अब नौकरी के लिए तैयारी का हिस्सा है।

यह अब केवल डिग्री के बारे में नहीं है। आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस कौशल डिग्री के रूप में महत्वपूर्ण हो रहे हैं। आज की टीमें आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस क्षमताओं के आसपास पुनर्निर्मित की जा रही हैं, और 5 साल पहले अस्तित्व में नहीं थे, जैसे कि प्रोम्प्ट इंजीनियर, व्यवसायों के लिए केंद्रीय हो रहे हैं।

कानूनी पेशे में, उदाहरण के लिए, आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस पहले से ही शोध, मामले की रणनीति विकास और दस्तावेज़ समीक्षा जैसे कार्यों को सुव्यवस्थित करने के लिए उपयोग किया जा रहा है। आज के फर्म केवल अकादमिक उत्कृष्टता की तलाश नहीं कर रहे हैं। वे ऐसे पेशेवरों की तलाश कर रहे हैं जो आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के साथ काम कर सकते हैं बिना नैतिक मानकों, गोपनीयता बाध्यताओं या कानूनी सटीकता के साथ समझौता किए।

भविष्य आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस साक्षर लोगों का है

स्मार्ट कंपनियां यह नहीं पूछ रही हैं कि आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस किसे बदल सकता है; वे यह पूछ रही हैं कि यह उनकी टीमों को कैसे बढ़ा सकता है। वे आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस को एक शक्ति गुणक के रूप में देखते हैं, और वे अपने कर्मचारियों को आगे रहने के लिए आवश्यक कौशल में निवेश कर रहे हैं। इसके लिए अधिक की आवश्यकता है। यह सच्ची आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस साक्षरता की मांग करता है, जो समय पर, हाथों-हाथ शिक्षा के माध्यम से निर्मित होती है।

आज की अर्थव्यवस्था में, आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस एक प्रतिस्पर्धी बढ़त है। जो पेशेवर विशेषज्ञता के साथ आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस में धाराप्रवाहता जोड़ते हैं, वे उन लोगों से बेहतर प्रदर्शन करेंगे जो नहीं करते हैं। आगे रहने के लिए, कर्मचारियों को आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस शिक्षा को आवश्यक, वैकल्पिक नहीं मानना चाहिए।