Anthropic Economic Index (आर्थिक सूचकांक)

 (anthropic.com)
6 पॉइंट द्वारा GN⁺ 2025-02-11 | 1 टिप्पणियां | WhatsApp पर शेयर करें
  • Anthropic ने AI systems का श्रम बाज़ार और अर्थव्यवस्था पर प्रभाव समझने के लिए 'Anthropic Economic Index' लॉन्च किया
  • यह सूचकांक Claude.ai से एकत्र की गई लाखों anonymized conversations के आधार पर डेटा देता है कि AI आधुनिक अर्थव्यवस्था के वास्तविक कामों में कैसे integrated हो रहा है
  • साथ ही, researchers इस analysis को आगे बढ़ा सकें, इसके लिए dataset को open source के रूप में जारी किया गया है
  • नीति-आधारित प्रतिक्रिया विकसित करने के लिए अर्थशास्त्रियों, policy experts और अन्य researchers की राय ली जा रही है

प्रमुख निष्कर्ष

  • वर्तमान में AI का उपयोग software development और technical documentation writing tasks में केंद्रित है
  • कुल occupations में लगभग 36% ऐसे हैं जहाँ संबंधित tasks के कम-से-कम 25% में AI का उपयोग होता है, जबकि लगभग 4% occupations में संबंधित tasks के 75% से अधिक में AI का उपयोग होता है
  • AI का उपयोग मानव क्षमताओं को बढ़ाने वाली assistance (57%) की ओर अधिक झुका हुआ है, जो सीधे काम करने वाली automation (43%) से अधिक है
  • computer programmer या data scientist जैसे मध्यम से उच्च वेतन वाले professions में AI का उपयोग अधिक आम है, जबकि सबसे कम या सबसे अधिक वेतन वाली roles में AI का उपयोग कम है
    • यह वर्तमान AI capabilities की सीमाओं और technology adoption में मौजूद व्यावहारिक बाधाओं को दर्शाता है

श्रम बाज़ार में AI उपयोग का विश्लेषण

  • occupation के अनुसार AI उपयोग
    • 'computer and math' क्षेत्र में AI उपयोग सबसे अधिक था, जिसमें मुख्य रूप से software engineering roles शामिल हैं
    • 'arts, design, sports, entertainment and media' क्षेत्र इसके बाद रहा, जहाँ मुख्य रूप से विभिन्न प्रकार के writing और editing tasks में AI का उपयोग हुआ
    • शारीरिक श्रम-प्रधान occupations, जैसे 'farming, fishing and forestry', में AI उपयोग सबसे कम था
  • occupation के भीतर AI उपयोग की गहराई
    • बहुत कम occupations ऐसे हैं जहाँ अधिकांश संबंधित tasks में AI का उपयोग होता है; केवल लगभग 4% occupations में ही संबंधित tasks के 75% से अधिक में AI का उपयोग होता है
    • हालांकि, लगभग 36% occupations में संबंधित tasks के कम-से-कम 25% में AI का उपयोग होता है, जो दिखाता है कि AI कई कामों में फैल रहा है
  • AI उपयोग और वेतन
    • AI उपयोग मध्यम से उच्च वेतन-श्रेणी वाले कुछ occupations, जैसे computer programmer या copywriter, में सबसे अधिक था
    • बहुत अधिक वेतन या बहुत कम वेतन वाले occupations में AI उपयोग कम था, जो इन roles की physical work requirements या वर्तमान AI capabilities की सीमाओं को दर्शाता है
  • automation बनाम assistance
    • AI उपयोग assistance (57%) की ओर अधिक झुका हुआ है, यानी ऐसे मामलों में जहाँ AI मनुष्यों के साथ मिलकर काम करता है
    • automation (43%) उन मामलों को दर्शाता है जहाँ AI सीधे काम करता है

निष्कर्ष और आगे का शोध

  • AI उपयोग तेज़ी से फैल रहा है और models लगातार अधिक सक्षम होते जा रहे हैं
  • श्रम बाज़ार का स्वरूप अपेक्षाकृत कम समय में काफ़ी अलग हो सकता है
  • Anthropic इन परिवर्तनों को ट्रैक करने के लिए नियमित रूप से analysis दोहराएगा और results तथा संबंधित dataset सार्वजनिक करेगा
  • इस तरह का longitudinal analysis AI और श्रम बाज़ार पर नई insights दे सकता है
  • यह research AI उपयोग पर डेटा देती है, लेकिन policy prescriptions नहीं देती
  • श्रम बाज़ार पर AI के प्रभाव की तैयारी के लिए उत्तर evidence, values और experience के संयोजन से आएंगे, और Anthropic को उम्मीद है कि नई methodologies का उपयोग करके इन मुद्दों पर अधिक जानकारी दी जा सकेगी
  • पूरी report, विस्तृत analysis और results यहाँ देखे जा सकते हैं

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1 टिप्पणियां

 
GN⁺ 2025-02-11
Hacker News राय

  • ChatGPT पर भी analysis देखना चाहूँगा। consumer market share बड़ा है

    • analysis के तरीके को लेकर सावधानी चाहिए। उदाहरण के लिए, जो व्यक्ति पूछता है कि game crash क्यों हो रहा है, उसे computer और math profession category में रखा गया है
    • यह game developer की बजाय game player का सवाल होने की अधिक संभावना है। इसे पेशेवर task मान सकते हैं या नहीं, इस पर संदेह है
    • dishwasher साफ़ करने का तरीका पूछना, इसे repairman या industrial profession category में नहीं रखा जा सकता
    • फिर भी, इस तरह का analysis करने की कोशिश अच्छी है

  • इससे पुष्टि होती है कि AI का इस्तेमाल मुख्य रूप से engineers या engineering tasks में हो रहा है

    • automation tasks से कितना traffic बनता है, यह जानना चाहूँगा
    • LLMs के ROI को देख पाना संभव होगा या नहीं, इस पर संदेह है। tens of billions of dollars निवेश हुए हैं, लेकिन अभी भी वही user base इस्तेमाल कर रहा है
    • ChatGPT और Co-Pilot style IDE के अलावा अभी तक कोई "killer" app नहीं है
    • बहुत लोग कोशिश कर रहे हैं। हाल की YC batch भी पूरी की पूरी industrial AI है
    • economic reality को लेकर चिंता है

  • लगता है Anthropic के पास बहुत ज़्यादा funding है और वह इसे खर्च करने के तरीके ढूँढ रहा है

    • AI startup का इतनी तेज़ी से bloated हो जाना हैरान करता है
    • आमतौर पर ऐसा बड़े enterprises में होता है
    • यह trend इस बात का संकेत हो सकता है कि "valuation बहुत ऊँचा है"
    • यह इस ओर भी इशारा कर सकता है कि "progress जल्द ठहर सकती है"

  • comments में कई लोगों को article पसंद नहीं आया या यह समय की बर्बादी लगा

    • हो सकता है यह article हमारे लिए न हो
    • शायद इसका मकसद average business owner को realistic potential दिखाना हो
    • इससे एहसास होता है कि AI की वजह से बदलाव हो रहे हैं

  • इस paper और संबंधित data को public करना अच्छा है

    • काश वे यह काम नियमित रूप से करें। तब बदलाव track करना संभव होगा
    • आगे API usage को शामिल करने के लिए इसे संशोधित करना चाहिए
    • व्यक्तिगत रूप से मैं Anthropic model सिर्फ Cursor के ज़रिए इस्तेमाल करता हूँ। यह usage data में शामिल नहीं है
    • उम्मीद है कि Cursor जैसे specialized tools/interfaces बढ़ेंगे। API की ओर usage shift बढ़ेगा
    • dataset में इसका छूट जाना खलता है

  • Claude ने Openrouter LLM ranking में शानदार प्रदर्शन किया है

    • API access के लिए शायद यही सबसे लोकप्रिय choice है

  • यह मेरी subjective experience से काफ़ी मेल खाता है

    • काम पर AI का इस्तेमाल लगभग नहीं के बराबर है। सबके पास AI subscription है, लेकिन वास्तविक usage कम है
    • घर पर hobby coding करते समय AI बहुत उपयोगी है
    • कई jobs में code base जैसी कोई चीज़ नहीं होती
    • AI job के कुछ हिस्सों को समझ सकता है, लेकिन संबंधित content लिखने में ज़्यादा समय लगता है
    • code की तरह जल्दी copy-paste कर देने वाली कोई चीज़ नहीं होती

  • लगता है Anthropic team ने पाया है कि Claude सबसे अच्छा coding model है और इसका इस्तेमाल मुख्य रूप से developers करते हैं

    • आम जनता में इसकी penetration, OpenAI जितनी नहीं है

  • कुल मिलाकर 57% tasks augmented हैं और 43% tasks automated हैं

    • Sonnet 3.5 से पहले के 6 महीने पुराने data से इसकी तुलना करना चाहूँगा
    • उम्मीद है कि समय के साथ automation ratio बढ़ेगा। लेकिन यह मुख्य रूप से API usage के ज़रिए capture होगा

  • उम्मीद नहीं है कि Anthropic के पास इस क्षेत्र को लेकर कोई विशेष knowledge या insight होगी

    • Anthropic usage पर "Google Trends" जैसे data देखना चाहूँगा
    • AI एक dynamic और competitive industry है, इसलिए ऐसा data साझा करने वाला शायद कोई नहीं होगा