Anthropic ने AI के संभावित आर्थिक भविष्य के इंटरैक्टिव मॉडल को जारी किया

Anthropic की इकोनॉमिक्स टीम ने सितंबर 2026: एक नया इंटरैक्टिव मॉडल जारी किया, Econ Scenario Explorer, जो 2030 तक AI के US की वृद्धि, नौकरियों, वेतन और बेरोजगारी पर प्रभाव को प्रोजेक्ट करता है, साथ ही एक सहायक कार्यपत्र और 10,980 अमेरिकी वयस्कों के सर्वेक्षण के साथ।

Explorer पेज रिलीज़ को संस्करण 1.0 के रूप में पहचानता है, जिसकी तिथि सितंबर 2026 है। यह तकनीकी रिपोर्ट Economic Scenarios for Transformative AI पर आधारित है, जो The Anthropic Institute Working Paper No. 2026-02 के रूप में प्रकाशित हुई। Anton Korinek, Charles I. Jones, Szymon Sacher, Tess Cotter, और Peter McCrory ने मॉडल विकसित किया और रिपोर्ट के सह-लेखक हैं; McCrory, Korinek, और Charles Yang ने प्रोजेक्ट का समन्वय किया, और Jack Clark ने दिशा प्रदान की। लेखकों ने बताया कि उन्होंने Claude को शोध और लेखन सहायक के रूप में उपयोग किया। The Anthropic Institute इस प्रोजेक्ट को 2030 तक AI के आर्थिक वृद्धि, नौकरियों, वेतन और अधिक पर प्रभाव को दर्शाने वाले नए मॉडल के रूप में प्रस्तुत करता है।

यह रिलीज़ Anthropic के मौजूदा Economic Index के साथ स्थित है। जहाँ इंडेक्स यह मापता है कि AI अर्थव्यवस्था में कैसे उपयोग हो रहा है, Explorer आगे देखता है: उपयोगकर्ता यह अनुमान दर्ज करते हैं कि AI कितनी सक्षम होगी और कितनी व्यापक रूप से उपयोग होगी, और मॉडल 2030 की अर्थव्यवस्था को उन अनुमानों के अनुसार दर्शाता है, साथ ही यह भी दिखाता है कि उपयोगकर्ता के उत्तर 10,000 से अधिक सर्वेक्षित अमेरिकियों के उत्तरों से कैसे तुलना करते हैं।

US अर्थव्यवस्था का कार्य-आधारित मॉडल

यह मॉडल अर्थव्यवस्था में प्रत्येक नौकरी को US Department of Labor की O*NET टैक्सोनॉमी से लिये गए कार्यों के बंडल के रूप में दर्शाता है। प्रत्येक कार्य के लिए, AI कार्यकर्ता के प्रदर्शन को बढ़ा सकता है, कार्य को पूरी तरह स्वचालित कर सकता है, उसे जैसा है वैसा छोड़ सकता है, या नए कार्य बना सकता है। कार्यकर्ता या तो संज्ञानात्मक व्यवसायों में नियोजित होते हैं, जिसका अर्थ है प्रबंधन, पेशेवर, बिक्री और कार्यालय कार्य जो AI द्वारा प्रभावित हो सकते हैं, या सभी अन्य व्यवसायों में; Explorer इन दो समूहों को क्रमशः knowledge workers और all other workers के रूप में लेबल करता है। संज्ञानात्मक समूह ने 2025 के Current Population Survey में 62.4 प्रतिशत कार्यकर्ताओं को रोजगार दिया।

पेपर के अनुसार, एक परिदृश्य पाँच वस्तुओं के लिए एक मार्ग है: AI द्वारा प्रभावित कार्यों का हिस्सा, उन कार्यों में AI उपयोग का प्रसार, AI‑किए गए कार्य पर उत्पादकता वृद्धि, स्वचालन और वृद्धि का विभाजन, और नए श्रम कार्यों के सृजन की दर। जब विस्थापित संज्ञानात्मक कार्यकर्ता को अन्य व्यवसायों में नौकरियों की खोज करनी पड़ती है, तो श्रम‑बाजार घर्षण (क्रॉस‑ऑक्यूपेशन खोज पर छूट, विस्तारशील व्यवसायों द्वारा पदों का खुलना, और संज्ञानात्मक वेतन की कठोरता) निरंतर बेरोजगारी उत्पन्न कर सकते हैं। लेखक बताते हैं कि ये परिदृश्य भविष्यवाणी नहीं हैं और इन पर कोई संभाव्यता नहीं लगाई गई है; यह ढांचा विभिन्न धारणाओं के तहत संभावनाओं की तुलना करने के लिए संरचित तरीका प्रदान करता है।

2030 के लिए तीन परिदृश्य

मध्यम परिदृश्य में, पेपर रिपोर्ट करता है कि 2030 में GDP नो‑AI पथ से 1.6 प्रतिशत अधिक है, वृद्धि 2.4 प्रतिशत प्रति वर्ष है जबकि बिना AI के 2 प्रतिशत है, बेरोजगारी 3.9 प्रतिशत है जबकि सामान्य स्तर 3.8 प्रतिशत है, और श्रम भाग आय का 60.0 से 59.4 प्रतिशत तक गिर जाता है। Explorer इस परिदृश्य में 2025 मूल्य स्तर पर 2030 GDP को $34.1 ट्रिलियन दर्शाता है।

विस्तृत परिदृश्य में, पेपर रिपोर्ट करता है कि 2030 में GDP नो‑AI पथ से 8.3 प्रतिशत अधिक है, अर्थात 2025 कीमतों पर $36.3 ट्रिलियन, और 2030 तक के बारह महीनों में वृद्धि 5.4 प्रतिशत प्रति वर्ष है, जो पेपर 1990 के दशक के डॉट‑कॉम बूम के सबसे तेज़ 4.7 प्रतिशत GDP वृद्धि से तुलना करता है, जो 1999 में दर्ज हुई थी। संज्ञानात्मक कार्यकर्ताओं में बेरोजगारी मध्य‑2026 में 2.9 प्रतिशत से 2030 में 4.5 प्रतिशत तक बढ़ती है। संज्ञानात्मक वेतन अवधि के अंत में अपने नो‑AI पथ से 0.3 प्रतिशत नीचे रहता है, जबकि सभी अन्य व्यवसायों में वेतन 5.9 प्रतिशत अधिक होता है, और श्रम भाग आय का 60 से 56.1 प्रतिशत तक गिर जाता है।

अत्यधिक परिदृश्य में, 2030 में GDP नो‑AI पथ से 32.4 प्रतिशत अधिक है, अर्थात $44.4 ट्रिलियन, और वृद्धि 15.4 प्रतिशत प्रति वर्ष है; Explorer इस पथ पर अर्थव्यवस्था का आकार हर 4.5 वर्ष में दोगुना हो जाता है और बताता है कि यह संभवतः पुनरावर्ती रूप से स्वयं‑सुधार करने वाले AI सिस्टम और ज्ञान कार्य के तेज़ अपनाने की आवश्यकता रखेगा। संज्ञानात्मक कार्यकर्ता बेरोजगारी 17.9 प्रतिशत तक पहुँचती है और समग्र अर्थव्यवस्था बेरोजगारी 11.9 प्रतिशत होती है। संज्ञानात्मक वेतन नो‑AI पथ से 11.5 प्रतिशत नीचे गिरते हैं, जबकि अन्य वेतन 33.6 प्रतिशत ऊपर बढ़ते हैं, और श्रम भाग आय का 60 से 45.2 प्रतिशत तक घट जाता है, जबकि पूँजी का हिस्सा 54.8 प्रतिशत तक बढ़ जाता है।

पेपर बताता है कि अत्यधिक परिदृश्य में लगभग 9 प्रतिशत GDP का हस्तांतरण, जो सामाजिक सुरक्षा और मेडिकेयर के संयुक्त आकार के बराबर है, संज्ञानात्मक कार्यकर्ताओं की आय को उनके नो‑AI स्तर पर बनाए रखेगा, और यह नोट करता है कि तकनीकी परिवर्तन के जवाब में इस पैमाने के हस्तांतरण का कोई पूर्व उदाहरण नहीं है।

अमेरिकियों की अपेक्षाएँ

Anthropic ने Morning Consult के माध्यम से 10,980 अमेरिकी वयस्कों का प्रतिनिधिक नमूना सर्वे किया, जो 11–23 अगस्त 2026 को आयोजित हुआ। उत्तरदाताओं ने पाँच प्रश्नों के उत्तर दिए: AI कब प्रत्येक आठ कार्यों को एक कुशल पेशेवर जितना कर सकेगा, वह कितनी व्यापक रूप से उपयोग होगा, उसकी उत्पादकता वृद्धि कितनी होगी, वह कार्य को स्वचालित करेगा या बढ़ाएगा, और विस्थापित कार्यकर्ता को नई व्यवसाय में नौकरी मिलने में कितना समय लगेगा।

पेपर रिपोर्ट करता है कि मध्य उत्तरदाता के उत्तरों को मॉडल में चलाने पर परिणाम विस्तृत परिदृश्य के करीब होते हैं: 2030 तक GDP नो‑AI पथ से 8.6 प्रतिशत अधिक और बेरोजगारी लगभग 4.6 प्रतिशत। Explorer सामान्य उत्तरदाता को यह दर्शाता है कि 2030 तक GDP लगभग 10 प्रतिशत अधिक होगा और समग्र बेरोजगारी लगभग 5 प्रतिशत होगी, जबकि लगभग 10 प्रतिशत उत्तरदाता अत्यधिक परिदृश्य के अनुरूप विचार रखते हैं। सर्वे परिणामों में, 53 प्रतिशत उत्तरदाताओं ने कहा कि AI पहले से ही नियमित व्यापार ईमेल और दस्तावेज़ लिख सकता है, और 24 प्रतिशत ने कहा कि वह पहले से ही एक कार्यशील सॉफ़्टवेयर उत्पाद बना और रख सकता है; 39 प्रतिशत 2030 तक नोबेल‑स्तर की वैज्ञानिक खोज की उम्मीद करते हैं, जबकि 40 प्रतिशत कहते हैं कि ऐसा कभी नहीं होगा।

उल्लेखित सीमाएँ और बाहरी समीक्षा

Anthropic Explorer को संस्करण 1.0 के रूप में वर्णित करता है और चेतावनी देता है कि यह कुछ प्रमुख बलों को अलग करता है जबकि कई अन्य को छोड़ देता है: यह नीति प्रतिक्रियाएँ, व्यावसायिक चक्र, संभावित समग्र‑मांग या वित्तीय‑बाजार व्यवधान, और संभावित आपदाजनक जोखिमों को बाहर रखता है, और इसमें अत्यधिक सक्षम रोबोटों वाले परिदृश्य शामिल नहीं हैं। पेपर बताता है कि ढांचा केवल AI के संज्ञानात्मक कार्यों पर प्रभाव को मानता है और शारीरिक कार्यों को प्रभावित करने वाले रोबोटिक्स में तेज़ प्रगति को अनुमति नहीं देता, यही मुख्य कारण है कि विश्लेषण 2030 पर समाप्त होता है।

बाहरी अर्थशास्त्री, जिनमें Daron Acemoglu, David Autor, और David Romer शामिल हैं, ने रिपोर्ट के प्रारंभिक मसौदे पर टिप्पणी की; Anthropic कहता है कि उन्हें अपने निष्कर्षों को समर्थन देने के लिए नहीं कहा गया। Explorer पेज उन आलोचनाओं को सूचीबद्ध करता है जो अभी भी खुली हैं, जिनमें यह भी शामिल है कि मॉडल व्यक्तिगत कार्यकर्ताओं का अनुसरण नहीं करता और इसलिए नौकरी विस्थापन की लागत को केवल मोटे तौर पर पकड़ता है, तथा डेटा‑सेंटर निर्माण के समग्र‑मांग प्रभाव को छोड़ता है। Anthropic कहता है कि वह भविष्य के संस्करणों में इन कई आलोचनाओं को संबोधित करने की योजना बना रहा है।

Anthropic कहता है कि मॉडल, अपने पूर्ण शोध पोर्टफ़ोलियो के साथ, उसके Economic Futures कार्यक्रम के माध्यम से वह शोध जो वह फंड करता है, को श्रम‑बाजार व्यवधान के हस्तक्षेपों और प्रस्तावित नीति विचारों पर सूचित करेगा। लेखक लिखते हैं कि आने वाले वर्षों में देखे गए डेटा यह संकेत देंगे कि अर्थव्यवस्था किस परिदृश्य में है, और कि तीनों परिदृश्यों में से कोई भी बाहर नहीं किया जा सकता।