AI उद्योग को अब पता चल रहा है कि आम जनता उनसे नफरत करती है

 (newrepublic.com)
3 पॉइंट द्वारा GN⁺ 3 일 전 | 1 टिप्पणियां | WhatsApp पर शेयर करें
  • AI और data centers को लेकर नाराज़गी इतनी बढ़ गई है कि राजनीतिक मकसद वाली हिंसा तक सामने आ रही है; AI कंपनी के CEO के घर पर मोलोटोव कॉकटेल से हमला और data center का समर्थन करने वाले नगर पार्षद के घर पर गोलीबारी जैसी घटनाएँ हुईं
  • विशेषज्ञों की आशावादिता और जनता की धारणा के बीच खाई बहुत चौड़ी हो गई है; नौकरियों और अर्थव्यवस्था पर AI के दीर्घकालिक असर को लेकर आम जनता में सकारात्मक राय का अनुपात कहीं कम है
  • चरम भविष्य-दृष्टियां और भारी निवेश की मांग, पहले से अस्थिर रोजगार, बढ़ती जीवन-यापन लागत और बिजली बिल की चिंता के साथ जुड़कर AI को ऐसी चीज़ बना देती हैं जिसे अनिच्छुक जनता पर थोपा जा रहा है
  • उत्पादकता के वादे अभी तक साफ़ तौर पर सिद्ध नहीं हुए हैं; कई कंपनियों ने AI अपनाने के बाद उत्पादकता में सुधार महसूस नहीं किया, और कई pilot programs भी मुनाफा नहीं कमा सके
  • भरोसा बहाल करने के लिए white paper या प्रचार से ज़्यादा अहम हैं: सत्यापित किए जा सकने वाले कदम, वास्तविक प्रदर्शन पर पारदर्शिता, regulation और जवाबदेही स्वीकार करना, और data center विस्तार की प्रक्रिया में स्थानीय भागीदारी

बढ़ता प्रतिरोध और हिंसा के संकेत

  • OpenAI के CEO Sam Altman के घर पर मोलोटोव कॉकटेल से हमला हुआ, और संदिग्ध ने AI के अस्तित्वगत खतरे की चेतावनी देने वाला एक manifesto छोड़ा
    • संदिग्ध को उसी दिन गिरफ़्तार कर लिया गया, और इससे जुड़ी जानकारी SF Standard की रिपोर्ट में है
    • manifesto में AI कंपनी के CEO को मार देना चाहिए जैसी पंक्ति थी, और Instagram पर खुद को “butlerian jihadist” कहने का उल्लेख भी था
  • Indianapolis में स्थानीय Democratic city council member Ron Gibson के घर पर 13 गोलियां चलाई गईं, और मुख्य दरवाज़े पर “No Data Centers” लिखा एक नोट छोड़ा गया
    • उस समय घर में उनका 8 वर्षीय बेटा भी था, लेकिन उसे चोट नहीं आई
    • Gibson अपने क्षेत्र में बनने की संभावना वाले data center project का समर्थन करते रहे हैं, और संबंधित विवरण PBS NewsHour में संकलित है
  • दोनों घटनाओं को राजनीतिक मकसद वाली हिंसा के रूप में बताया गया, और social media पर कुछ प्रतिक्रियाएं ऐसी भी दिखीं मानो लोग इसका आनंद ले रहे हों
    • एक संबंधित उदाहरण X पोस्ट में देखा जा सकता है

जनता और उद्योग के बीच धारणा का अंतर

  • Stanford के Artificial Intelligence Index 2026 में विशेषज्ञों की आशावादिता और जनता की धारणा के बीच बड़ी खाई सामने आती है
    • नौकरियों पर दीर्घकालिक प्रभाव को लेकर 73 प्रतिशत विशेषज्ञ सकारात्मक थे, और अर्थव्यवस्था पर प्रभाव को लेकर 69 प्रतिशत ने सकारात्मक राय दी
    • आम जनता में इन्हीं सवालों पर क्रमशः केवल 23 प्रतिशत और 21 प्रतिशत लोग सकारात्मक थे, और लगभग दो-तिहाई अमेरिकियों का मानना है कि अगले 20 वर्षों में AI नौकरियां कम करेगा
  • Gallup के मार्च 2026 सर्वे में Gen Z के भीतर AI को लेकर संदेह और बढ़ता दिखा
    • AI को लेकर उत्साह महसूस करने वालों का अनुपात 36 प्रतिशत से गिरकर 22 प्रतिशत हो गया
    • AI को लेकर गुस्सा महसूस करने वालों का अनुपात 22 प्रतिशत से बढ़कर 31 प्रतिशत हो गया
  • यह रुझान उस प्रतिक्रिया से जुड़ता है जिसमें AI को एक साधारण technology नहीं, बल्कि elite political project के रूप में देखा जा रहा है
    • Jasmine Sun ने इसे ऐसी worldview के रूप में वर्णित किया है, जिसमें दूर बैठे अरबपति इसे अनचाही जनता पर थोप रहे हैं

उद्योग के संदेश और वास्तविक लागत, जिन्होंने प्रतिरोध बढ़ाया

  • AI उद्योग के प्रमुख CEO लंबे समय से बारी-बारी से चरम भविष्य-दृष्टियां पेश करते रहे हैं
  • ये संदेश आम जनता की पहले से मौजूद अस्थिर जीवन-स्थितियों से टकराते हैं
  • ऐसे माहौल में उद्योग एक साथ भारी निवेश और बड़े पैमाने पर data center विस्तार की मांग कर रहा है
    • Stanford रिपोर्ट में यह प्रवृत्ति दर्ज है कि उद्योग सैकड़ों अरब डॉलर के निरंतर निवेश की मांग कर रहा है
    • data center विस्तार का असर स्थानीय बिजली बिलों पर भी पड़ रहा है, जैसा Brookings ने उठाया है
    • अमेरिका के data center boom के केंद्र Virginia में 2030 तक घरेलू बिजली दरें 25 प्रतिशत तक बढ़ सकती हैं, ऐसा Georgetown Environmental Law Review में कहा गया है

उत्पादकता के वादे और वास्तविक परिणामों के बीच अंतर

  • यह लागत तभी स्वीकार्य हो सकती है जब AI ठोस सार्वजनिक लाभ या कामकाज में स्पष्ट सुधार दिखाए, लेकिन इसके समर्थन में सबूत अभी कमजोर हैं
  • फरवरी 2026 के एक NBER paper के अनुसार, AI को सक्रिय रूप से अपनाना शुरू करने वाली कंपनियों में 80 प्रतिशत ने बताया कि उनकी company productivity पर इसका कोई असर नहीं पड़ा
    • यह आंकड़ा Tom's Hardware के summary के ज़रिए उद्धृत किया गया है
  • 2025 के MIT research में दिखाया गया कि कंपनियों के 95 प्रतिशत AI pilot programs ने बिल्कुल भी मुनाफा नहीं कमाया
  • coding और technical work जैसे क्षेत्रों में भी, जहां AI से बड़ी उम्मीदें हैं, उत्पादकता के आँकड़ों की सत्यापनीयता पर सवाल उठ रहे हैं
    • machine learning engineer Han-Chung Lee ने GitHub पोस्ट में लिखा कि अंदरूनी तौर on positive numbers दिखें तब भी वे adoption targets पूरा करने के लिए गढ़े गए हो सकते हैं, और बाहर से उनका प्रभावी audit करना मुश्किल है
  • फिर भी, यह देखते हुए कि ChatGPT नवंबर 2022 में आया पहला बड़े पैमाने पर लोकप्रिय public demo था, किसी नई technology का उथल-पुथल भरा शुरुआती दौर देखना अपने आप में अस्वाभाविक नहीं है

भरोसा बहाल करने के लिए क्या चाहिए, और मौजूदा सीमाएं

  • जनता के वास्तविक technology अनुभव और उद्योग द्वारा अपने बारे में कही जाने वाली बातों के बीच की खाई अब स्पष्ट नतीजे पैदा कर रही है
  • Big Tech भी आम जनता पर पड़ सकने वाले असर को पहचानने लगी है, और कुछ राहत उपाय पेश करने शुरू किए हैं
    • OpenAI ने अप्रैल में Industrial Policy White Paper जारी किया, जिसमें Public Wealth Fund, social safety net reform, और AI के labor impact की real-time measurement जैसे प्रस्ताव शामिल हैं
    • Microsoft ने जनवरी में Community-First AI Infrastructure Initiative के ज़रिए data centers वाले इलाकों में utility bill support और पानी के उपयोग को न्यूनतम रखने का वादा किया
  • लेकिन press release वाले वादों और ज़मीनी अमल के बीच फिर भी खाई बनी हुई है
    • Microsoft की Community-First Initiative में स्वतंत्र accountability tracking का कोई तंत्र शामिल नहीं है
    • OpenAI का नया white paper भले progressive tech policy की दिशा में बढ़ता दिखे, लेकिन Greg Brockman ने state-level AI regulation को रोकने वाले एक SuperPAC को लाखों डॉलर दिए, जैसा Fortune में बताया गया है
    • OpenAI Illinois के Senate Bill 3444 का भी समर्थन कर रहा है, जिसे AI models द्वारा हुई बड़े पैमाने की हानि के मामलों में कंपनियों को बचाने वाला बताया गया है
    • उसी लेख में कहा गया है कि Anthropic इस bill का विरोध कर रहा है
  • Sam Altman पर Ronan Farrow के New Yorker लेख के संदर्भ में, यह दोहराया जाने वाला पैटर्न भी उभरता है कि सार्वजनिक समर्थन वाला रुख अपनाया जाता है, लेकिन कंपनी के हित में पड़ते ही दिशा जल्दी बदल जाती है
  • भरोसा वापस लाने के लिए किसी और white paper से अधिक लगातार और सत्यापित किए जा सकने वाले कदम ज़रूरी हैं
    • products वास्तव में क्या कर सकते हैं, इस पर वास्तविक पारदर्शिता चाहिए
    • वित्तीय लागत हो तब भी सार्थक regulation और accountability को स्वीकार करना होगा
    • data center expansion में स्थानीय समुदायों की वास्तविक लोकतांत्रिक भागीदारी होनी चाहिए
    • वरना बढ़ता AI populism और उससे जुड़ी हिंसा की संभावना भी साथ-साथ बढ़ सकती है

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1 टिप्पणियां

 
GN⁺ 3 일 전
Hacker News की राय

  • मेरा मानना है कि AI की आलोचना को कम से कम तीन हिस्सों में बाँटकर अलग-अलग चर्चा करनी चाहिए। इनका समाधान एक जैसा नहीं है
    पहला है नौकरी छिनना, और यह अपेक्षाकृत सीधी समस्या है। AI से होने वाली productivity को पूरे समाज के साथ बाँटना चाहिए, खासकर यह देखते हुए कि AI ने समाज के कामों से ही सीखा है। सबसे आसान तरीका शायद AI usage tax लगाकर उसे UBI में बदलना होगा। अगर नौकरी चली भी जाए लेकिन आय बनी रहे, तो असंतोष काफी कम होगा
    दूसरा है पर्यावरणीय लागत, और यह अधिक कठिन है। इसकी कुंजी efficiency में सुधार और clean energy का विस्तार है, और tax तथा efficiency regulation इसकी शुरुआत हो सकते हैं। टिकाऊ energy technology पहले से मौजूद है, लेकिन महँगी है; और अगर AI लगातार भारी मात्रा में बिजली खाएगा, तो इस हिस्से पर समझौता नहीं होना चाहिए
    आखिरी हिस्सा वास्तव में सबसे मुश्किल है। रचनात्मक काम AI को कितना सौंपना चाहिए, और AI द्वारा बनाई गई रचनाओं के साथ कैसा व्यवहार होना चाहिए, इसका कोई स्पष्ट जवाब नहीं है
    इससे जुड़ी एक और बड़ी समस्या यह है कि AI इंसान होने का ढोंग करते हुए बड़े पैमाने पर धोखाधड़ी और छल कर सकता है। अभी की प्रतिक्रिया-व्यवस्था इस धारणा पर बनी है कि बहुत-से fraud समय और मेहनत माँगते हैं, लेकिन अब वह आधार ही टूट रहा है

    • यही तर्क पहले robot automation के समय भी दिया गया था, लेकिन वह हकीकत नहीं बना। न टैक्स वसूला गया, न productivity gains बाँटे गए। उल्टा self-checkout जैसी चीज़ों में कंपनी का काम ग्राहक पर डाल दिया गया
      मेरा मानना है कि AI data center पूरी तरह टिकाऊ self-generation पर चलने चाहिए। दशकों तक बिजली और पानी की efficiency सुधारने के बाद उसे कुछ लालची कंपनियों द्वारा निगल जाने देने का कोई कारण नहीं है
      मज़ाक लगे, लेकिन मैं चाहता हूँ कि AI मेरी जगह बर्तन धोए और कपड़े तह करे, और मैं किताब लिखूँ और संगीत बनाऊँ। इसका उल्टा नहीं
    • जब 60,000 डॉलर सालाना वाली नौकरी चली जाती है, तब यह मानना मुश्किल है कि AI-funded basic income उस नुकसान की भरपाई कर देगी। अमेरिका में चर्चा होने वाला सालाना 12,000 डॉलर UBI भी बजट में 3 ट्रिलियन डॉलर और माँगेगा
      केवल AI कंपनियों पर टैक्स लगाकर इतना पैसा आ जाएगा, ऐसा नहीं लगता; और basic income की बात करने वालों को आँकड़ों को कहीं अधिक गंभीरता से देखना होगा। यह व्यावहारिक समाधान नहीं दिखता
    • Altman और कुछ हद तक Musk तक, AI उद्योग के चेहरे बेहद अप्रिय हैं। ये लोग सार्वजनिक रूप से बड़े पैमाने पर बेरोज़गारी, यहाँ तक कि मानव जाति के विनाश जैसी बातें करते रहे हैं, इसलिए वास्तविक जोखिमों से अलग भी उनकी कंपनियों से नफ़रत होना लगभग तय है
    • चौथा मुद्दा, जिस पर विचार होना चाहिए, वह है राजनीतिक प्रभाव पर नियंत्रण। अगर AI कंपनी के CEO अपनी भारी धन-शक्ति से regulation, चुनाव, social security, यहाँ तक कि foreign policy को प्रभावित करने लगें, तो लोकतंत्र व्यावहारिक रूप से ढह सकता है
      अगर सचमुच वे श्रमशक्ति के 50% को AI से बदलने लगें, तो उनका प्रभाव कल्पना से भी परे होगा
    • Art Deco दौर में भी बड़े पैमाने के उत्पादन के कला पर प्रभाव को लेकर ऐसा ही विवाद था। लोग बँटे हुए थे कि नए industrial तरीकों से बनी कृतियाँ हस्तशिल्प के बराबर गुणवत्ता रख सकती हैं या नहीं, और आज भी इस पर मतभेद रहेंगे
      तकनीक अभी वहाँ नहीं पहुँची है, लेकिन AI-शैली के mass production के उदाहरण के रूप में उपन्यासों का फ़िल्मों में स्वचालित रूपांतरण जैसी चीज़ सोची जा सकती है। ऐसे बदलाव इंसानों को अधिक सक्षम भी बना सकते हैं, कला की गुणवत्ता घटा या बढ़ा भी सकते हैं, और समाज को बाँट भी सकते हैं या जोड़ भी सकते हैं
      [1]: https://en.wikipedia.org/wiki/Art_Deco#Late_Art_Deco

  • AI CEO कई वर्षों से चिल्ला रहे हैं कि AI डरावना है, यह तुम्हारी नौकरी ले जाएगा
    “Mythos इतना ख़तरनाक है कि इसे सार्वजनिक नहीं कर सकते”
    “अगर ChatGPT से biological terror के तरीके निकलवा लो तो इनाम देंगे”
    “Agentic AI नौकरी की पूरी categories ही खत्म कर देगा”
    यह संदेश आम जनता के लिए नहीं, बल्कि उन सरकारों और बड़े enterprise ग्राहकों के लिए लगता है जिनके पास बहुत पैसा है, जो लागत घटाना चाहते हैं, और जो सीमाओं की रक्षा या विस्तार करना चाहते हैं
    लोगों का AI से नफ़रत करना बिल्कुल आश्चर्यजनक नहीं है। शुरुआत से ही इसे शायद ही कभी लोगों के लिए बने product की तरह बेचा गया हो

  • AI उद्योग के बाहर से देखें तो यह रुझान बहुत साफ़ था। उद्योग के नेता लाखों नौकरियाँ खत्म करने, दूसरी भूमिकाओं को बड़े पैमाने पर बदलने, यहाँ तक कि घातक हथियारों के automation जैसी बातें करते रहे, और फिर भी कहते रहे कि विकास जारी रहेगा
    हाल की आर्थिक अस्थिरता और mass layoffs में भी layoffs लागू करने वाले executives ने दोष AI पर डाल दिया, और बड़ी AI कंपनियों ने intellectual property को बिना झिझक training में इस्तेमाल कर AI को सब पर थोपना शुरू कर दिया
    जनता AI से नफ़रत करे, इसमें कुछ भी अजीब नहीं है, और उद्योग ने खुद को पसंद किए जाने लायक दिखाने की लगभग कोई कोशिश नहीं की

    • Roy Sutherland का नज़रिया अच्छा लगा। आज की AI कंपनियाँ value creation से ज़्यादा cost reduction पर निशाना साध रही हैं, और यह दिशा पिछड़ी हुई होने के साथ-साथ आसपास की चीज़ों के लिए भी विनाशकारी है
      आख़िर में ऐसा लगता है कि इन कंपनियों के CEO अपनी कंपनी बढ़ाने के अलावा किसी सामाजिक लागत की परवाह नहीं करते
    • कुछ tech CEO इतने उत्साहित हो गए थे कि मानो उनका मुखौटा उतर गया हो। “नापसंद है? तो क्या कर लोगे?” जैसी मुद्रा में आए, और जब समझेंगे कि वे बहुत जल्दी आगे बढ़ गए, तो शायद जल्दी पीछे हट जाएँगे
    • जितनी productivity gains का वादा किया गया था, उतनी भी नहीं दिख रही, और न ही वादे के मुताबिक कम लागत दिख रही है। सबसे ज़्यादा उत्साह अक्सर frontline practitioners में नहीं, बल्कि middle managers में दिखता है
      जब हर कोई वही snake oil इस्तेमाल कर रहा हो, तब यह कोई differentiator नहीं रह जाता; बल्कि महँगे में औसत स्तर खरीदने जैसा लगता है
    • यह और भी हैरानी की बात है कि उद्योग के लोग इस बात पर चकित हैं कि जनता उनसे नफ़रत करती है। कई सालों से fear marketing और बढ़ा-चढ़ाकर बोलने के अलावा कुछ नहीं हुआ, और आम लोगों की ज़िंदगी को स्पष्ट रूप से बेहतर भी लगभग कुछ नहीं बनाया गया—फिर उन्हें उम्मीद किस बात की थी?
    • AI boosters की पूरी जमात भी ठगों जैसी और घमंडी लगती है, इसलिए और भी नापसंद है
      X के boosters, middle-manager किस्म के लोग, LinkedIn के AI influencers, Facebook के fake video बनाने वाले—सब मानो उसी तरह के लोगों को आकर्षित करते हैं

  • सच में क्या ऐसा है? शुक्रवार को कंपनी में pro-AI presentation सुनी, जिसमें कहा गया कि AI conference के attendees पर survey किया गया और उनमें से 93% AI को लेकर उत्साहित थे
    इसे वह ऐसे गंभीर चेहरे से कह रहे थे जैसे “लोगों को पिल्ले पसंद होते हैं, है न”
    self-awareness की कमी बहुत ज़्यादा लगी

    • consulting firms या बड़े enterprise में AI में दिलचस्पी दिखाना ही माहौल का हिस्सा होता है। बस organizational culture ऐसी है
    • ज़रा सोचिए कि उस survey में “नहीं” कहने वाले की स्थिति क्या होगी। अपने boss से कहना कि “AI समाज के लिए हानिकारक लगती है, इसलिए मैं इसका इस्तेमाल नहीं करना चाहता,” लगभग यह कहने जैसा है कि आपको productivity बढ़ाने और कंपनी के मुनाफ़े में रुचि नहीं है
      बहुत कम लोग ऐसी reputation लेना चाहेंगे, और इसी वजह से यह अनिवार्यता का माहौल बनता है कि यह तकनीक चाहो या न चाहो, आने ही वाली है
    • gamers से पूछो कि AI कैसी लगती है, तो लगभग सभी नकारात्मक होंगे। RAMageddon ही देख लो
    • यह वैसा ही है जैसे dog show में लोगों से पूछना कि क्या उन्हें कुत्ते पसंद हैं
      मौजूदा बाज़ार की स्थिति में कितने लोग अपने boss के सामने या सार्वजनिक रूप से सहज होकर कह पाएँगे कि “AI काफ़ी बकवास लगती है”?
    • यह बस non-representative sample bias जैसा लगता है

  • अगर internal productivity metrics भी adoption targets के हिसाब से बनाए जाते हों और बाहर से verify करना मुश्किल हो, तो यह दरअसल बहुत-सी MBA-style BI चीज़ों से अलग नहीं है
    मेरे अनुभव में BI अक्सर ताश के पत्तों का घर जैसा रहा है, और कई बार यह CV लिखते समय narrative को सजाने-सँवारने जैसा काम लगता है
    आख़िरकार, अमेरिकी कंपनियों की बुनियादी इकाई कई बार यही लगती है कि कौन कितना विश्वसनीय राजनीतिक narrative बना सकता है

  • ऐसे समय में जब रोज़गार पहले से ही असुरक्षित लगता है, “हम तुम्हारा काम खत्म कर देंगे और तुम्हें बेकार बना देंगे” कहकर भी जनता की सहानुभूति की उम्मीद करना बेमानी है
    अगर साथ में धन इकट्ठा करने के वैकल्पिक रास्ते भी न दिए जाएँ, housing cost और healthcare cost जैसी आर्थिक समस्याएँ भी न सुलझाई जाएँ, और ऊपर से social cohesion तथा energy prices और खराब हों, तो बात और भी बिगड़ती है
    अगर उद्योग AI के सामाजिक प्रभाव को लेकर जनता की नाराज़गी को इसी तरह खुशी-खुशी नज़रअंदाज़ करता रहा, तो मुझे लगता है कि Chernobyl के बाद की anti-nuclear भावना से भी ज़्यादा तीखा backlash आ सकता है

  • इस लेख में जिस survey की बात है, उसे देखें तो survey में शामिल लोगों के बीच कुल मिलाकर पसंद की जाने वाली चीज़ें ही बहुत कम हैं। AI अलोकप्रिय है, यह सही है, लेकिन यह एक बड़े हर तरफ फैले नफ़रत के माहौल का हिस्सा भी है

    • वह हर तरफ फैली नफ़रत मुझे दुनिया की हालत को लेकर असंतोष और डर का प्रतिबिंब लगती है। वेतन ठहरा हुआ है, लेकिन कीमतें बढ़ रही हैं; शेयर बाज़ार अच्छा चलने की खबरें बहुत हैं, लेकिन उनका लाभ महसूस नहीं होता
      राजनेता युद्ध और विनाश पर पैसा बहाते हैं, लेकिन social programs पर कंजूसी करते हैं; और internet के उभार ने पुराने narratives पर सवाल उठाना आसान भी बनाया है और मुश्किल भी
      ऐसे भ्रम और बेचैनी में किसी को दोष देने की इच्छा बढ़ना कोई अजीब बात नहीं है

  • कम से कम programmers के बीच बड़े पैमाने पर adoption को ऐसे लेखों में थोड़ा ज़्यादा स्वीकार करना चाहिए। यह कभी-कभार email लिख देने वाली चीज़ नहीं है; software development पर इसका पहले से काफ़ी असर है
    इसे अब भी बस कुछ लोगों द्वारा आज़माया जा रहा मामूली tool बताना वास्तविकता से चूकना है

    • software में इसका प्रभाव मापना बहुत कठिन है। उतार-चढ़ाव बहुत हैं और variables भी बहुत अधिक हैं
      खासकर adoption rate एक अर्थहीन metric हो सकता है। कई बार इसे जबरन अपनाया जाता है, भले यह वास्तव में मदद न करे, या मदद करे भी तो इस्तेमाल की प्रक्रिया लोगों को दुखी बना दे
      ऊपर से लंबे समय में क्या नतीजे होंगे, पता न होने वाला expertise debt भी जमा हो रहा है
    • बहुत-से developers ने इन tools को अपनी इच्छा से नहीं, बल्कि तनख़्वाह पाने के लिए अपनाया है
      उसी दौरान AI उद्योग उनकी नौकरियाँ ही खत्म करने के लिए पूरी ताकत से लगा हुआ है

  • बहुत-से लोगों के लिए AI बस image generation और text generation है। और केवल उन उपयोगों को देखें तो यह समझ में आता है कि लोग सोचें कि यह समय, पैसा और ऊर्जा के लायक नहीं है
    लेकिन कुछ ऐसे क्षेत्र भी हैं जिन्हें लोग कम देखते हैं, जैसे medicine, जहाँ AI वास्तव में मददगार हो सकता है। जैसे drug discovery, cancer research और early detection, CT और MRI analysis। ये उपयोग कहीं अधिक महत्वपूर्ण हैं, लेकिन इन पर कम बात होती है
    अगर AI को एक ही चीज़ मान लिया जाए, तो उसके अच्छे हिस्से भी साथ में फेंक देने का जोखिम है

    • लोग उन medical uses के बारे में जानते हैं। बस नकारात्मक उपयोग बेहद ज़्यादा हैं, इसलिए उन्हीं पर ज़्यादा ध्यान जाता है, इसमें आश्चर्य नहीं
      यह कहना भी कुछ हद तक चूक है कि medical uses ज़्यादा महत्वपूर्ण हैं। किसी का इलाज करना, किसी की ज़िंदगी बर्बाद करने से अधिक महत्वपूर्ण है—यह तो स्पष्ट है; लेकिन इससे AI के दूसरे नुकसान छिप नहीं जाते
      AI के प्रति नकारात्मक होने का मतलब यह नहीं कि लोग उसके सकारात्मक हिस्से भी खत्म करना चाहते हैं
    • यह framing का मामला है। चाकू को प्याज़ काटने का tool बताकर बेचना और पड़ोसी को मारने का हथियार बताकर बेचना दो बिल्कुल अलग बातें हैं
      AI को उद्योग के लोग खुलकर तुम्हारी नौकरी बदलने वाले tool के रूप में बेच रहे हैं। अगर ऐसा है, तो या तो वे इसकी marketing बहुत खराब कर रहे हैं, या फिर दूसरे उद्योगों में इसके फायदे मामूली हैं या shareholder value नहीं बनाते
    • यह अक्सर “बच्चों के बारे में सोचो” वाली सफ़ाई जैसा लगता है
      अगर उन क्षेत्रों में AI सचमुच कोई अर्थपूर्ण प्रगति लाता है, तब उस पर गंभीरता से चर्चा की जा सकती है। 21वीं सदी की सबसे बड़ी medical innovations में गिने जाने वाले mRNA या GLP-1 में, कम से कम मेरी जानकारी में, LLM ने कोई केंद्रीय भूमिका नहीं निभाई
      जब तक ऐसी उपलब्धियाँ वास्तव में सामने न आएँ, यह दावा fanfic जैसा लगता है; और अधिक कठोर होकर कहें तो जब नौकरियाँ छीनी जा रही हों, information trust ढह रहा हो, और हर तरफ slop भरता जा रहा हो, तब सिर्फ़ थोड़ा और लंबा जीने का क्या मतलब है? यह कोई भविष्य की कल्पना नहीं, बल्कि पहले से हो रहा नुकसान है
    • अभी AI को तुम्हारा काम या तुम्हारे अधीनस्थ का काम बेहतर करने वाले tool की तरह नहीं, बल्कि अधीनस्थ को बदलकर quarterly profit बढ़ाने वाले tool की तरह बेचा जा रहा है
      कई ट्रिलियन डॉलर के revenue की कहानी भी वहीं से निकलती है

  • जिन non-tech लोगों से मैं बात करता हूँ, उनके हिसाब से जनता का बड़ा हिस्सा AI को नापसंद करता है। सच कहूँ तो यह सामान्य समझ वाला निष्कर्ष ही लगता है
    निजी तौर पर मुझे Gemini Ultra की subscription अपनी कीमत वसूल लगती है, और AntiGravity में मज़बूत API के साथ काम करना, Claude series, Gemini App, और NotebookLM इस्तेमाल करना मज़ेदार और बौद्धिक रूप से रोचक लगता है
    लेकिन अगर पूछा जाए कि क्या मैं data center cost या अमेरिकी सरकार द्वारा AI megacaps के bailout की संभावना जैसे सामाजिक खर्चों को भी सही ठहरा सकता हूँ, तो मेरा जवाब नहीं होगा
    बल्कि लगता है कि चीन हमें पीछे छोड़ रहा है। जीत की रणनीति शायद सस्ता AI बनाना है, और GLM-5.1 तथा Deepseek v4 कहीं कम inference cost पर चौंकाने वाली तरह से प्रभावी हैं