- हैकर कम्युनिटी में भी रोज़मर्रा के AI उपयोग का आत्म-औचित्यकरण फैल रहा है, और यह हक़ीक़त सामने आ रही है कि प्रोग्रामर LLM को लेकर अस्तित्वगत बेचैनी और पेशेवर मूल्य में तेज़ बदलाव का सामना कर रहे हैं
- माहिर डेवलपर भी vibecoding पर निर्भरता में फँसकर खुद पर से नियंत्रण खो रहे हैं, और उनकी भूमिका AI द्वारा बनाए गए आउटपुट की बाद की सफ़ाई करने वाले थकाऊ काम में बदलती दिख रही है — यह तकनीकी श्रम के रूपांतरण का संकेत है
- कुछ लोग LLM से दूरी बनाए रखते हैं, लेकिन बहुतों के लिए UI·काम की अपेक्षाएँ·knowledge pollution·सामाजिक दबाव के कारण न चाहते हुए भी इसका उपयोग करना पड़ता है — यानी संरचनात्मक मजबूरी मौजूद है
- इंसान जिन टूल्स का इस्तेमाल करता है, वे उसकी सोच को आकार देते हैं; LLM लेखन·विचार·अभिव्यक्ति की प्रक्रिया में दखल देकर अर्थ को बारीकी से विकृत कर सकता है और हमारी अपनी सोच को मॉडल के आउटपुट से गड्डमड्ड करने का ख़तरा पैदा करता है
- AI सिस्टम, उनकी तकनीकी परिपक्वता से परे, सत्ता को मज़बूत करने·निगरानी·पूँजी के केंद्रीकरण के लिए बनाई गई इन्फ्रास्ट्रक्चर हैं; और उनका विकल्प समुदाय-आधारित देखभाल·श्रम संगठन·स्व-शिक्षा·रचनात्मकता जैसी आत्म-संरक्षण और प्रतिरोध की प्रथाएँ हैं
हैकर्स्पेस की बातचीत और LLM का फैलाव
- हैकर्स्पेस में लोग अपने रोज़मर्रा के काम में AI·chat assistant के उपयोग के अनुभव साझा करते हैं, और बार-बार यह सूक्ष्म आत्म-औचित्यकरण दिखता है कि उनका अपना इस्तेमाल किसी तरह “ठीक” है
- हाल की कई बातचीतों में यही पैटर्न देखा गया
- LLM के आलोचनात्मक दृष्टिकोण वाले लोग भी किसी बिंदु पर उसका औचित्य साबित करने लगते हैं
- यह निराशा साफ़ दिखती है कि LLM प्रगतिशील हैकर कम्युनिटी के भीतर तक घुस चुका है
- तकनीकी संदेहवाद के लिए जानी जाने वाली जमात में भी LLM पर निर्भरता तेज़ी से बढ़ रही है
vibecoding और तकनीकी श्रम में बदलाव
- सक्षम प्रोग्रामर Cursor जैसे AI coding tools पर हद से ज़्यादा निर्भर होते दिख रहे हैं, और एक तरह के burnout·anxiety·compulsive use pattern में फँसते नज़र आते हैं
- यह दृश्य वैसा डर पैदा करता है जैसा किसी दोस्त को शराब की लत में डूबते देखना
- प्रोग्रामिंग का मूल्यह्रास उम्मीद से कहीं तेज़ और बड़े पैमाने पर हो रहा है, और यह बदलाव डिज़ाइनर, लेखक, अनुवादक, बुकबाइंडर आदि के अनुभव से मिलता-जुलता है
- तकनीक ख़त्म नहीं होती, लेकिन इंसान की भूमिका अक्सर मशीन द्वारा बिगाड़े गए नतीजों की सफ़ाई तक सिमट जाती है
- यह भी साफ़ है कि बहुत से डेवलपर इस बदलाव का स्वस्थ तरीके से सामना नहीं कर पा रहे हैं
नई हक़ीक़त और AI उपयोग की मजबूरी
- कुछ लोगों ने साफ़ तौर पर LLM का उपयोग न करने का विकल्प चुना है, और लेखक भी उसी रुख पर कायम है
- लेकिन यह विकल्प अक्सर विशेषाधिकारपूर्ण परिस्थितियों में ही संभव होता है; ज़्यादातर लोगों को अपने माहौल के कारण AI इस्तेमाल करना ही पड़ता है
- UI डिज़ाइन ही उपयोग को मजबूर करता है
- दफ़्तर में बॉस की अपेक्षाएँ और मूल्यांकन AI उपयोग को मानकर चलते हैं
- AI-जनित knowledge pollution की वजह से सीखना ही मुश्किल होता जा रहा है
- स्कूल·कॉलेज·कामकाज में बराबरी की प्रतिस्पर्धा के लिए इसका इस्तेमाल करना पड़ता है
- सार्वजनिक बहस ज़्यादातर AI performance·mistakes·bias पर अटकी रहती है, लेकिन असली समस्या यह नहीं है
- तकनीकी गुणवत्ता से अलग, इसके ज़्यादा बुनियादी उद्देश्य और प्रभाव मौजूद हैं
टूल के रूप में AI और सोच में दखल
- टूल का उपयोग इंसानी सोच के केंद्र में है, और हम टूल्स का इस्तेमाल करते हुए अपनी सोच की प्रक्रिया को उन्हीं पर निर्मित करते हैं
- keyboard, window switching, notes, dictionary — ये सब हमारी सोच का हिस्सा बन जाते हैं
- जब AI लेखन प्रक्रिया में दखल देता है, तो context·intent·nuance मॉडल के आउटपुट के अनुसार फिर से गढ़े जाते हैं, और हम उसे सहज रूप से “मेरी अपनी सोच” मान लेने के ख़तरे में पड़ जाते हैं
- code review की तरह यहाँ भी इंसान “जो भरोसेमंद लगे” उस पर यक़ीन कर लेता है, इसलिए और अधिक असुरक्षित है
- लेखन सिर्फ़ टेक्स्ट बनाना नहीं, बल्कि विचार को खोजने और परिशुद्ध करने की प्रक्रिया है; इस प्रक्रिया में किसी और (मॉडल) की सोच घुस आए तो विशिष्ट आत्म-अभिव्यक्ति मिट सकती है
सत्ता संरचना के भीतर AI इन्फ्रास्ट्रक्चर
- ऐसे समय में जब सच्चाई को फिर से परिभाषित करने वाली सामाजिक ताकतें, surveillance capitalism कंपनियाँ, और लोकतांत्रिक नियंत्रण से परे विशाल कॉरपोरेशन मौजूद हैं, उनकी मशीनों का हमारी सोच की प्रक्रिया में प्रवेश ख़तरनाक है
- AI सिस्टम मौजूदा सत्ता और हिंसक संरचनाओं को मज़बूत करने के औज़ार हैं
- इन्हें ऐसी विशाल भौतिक इन्फ्रास्ट्रक्चर के रूप में बनाया गया है जो पूँजी को सत्ता में और फिर सत्ता को दोबारा पूँजी में बदलती है
- जो इसे नियंत्रित करता है, वही लोगों पर शासन करता है
- AI का बेहद resource-intensive ढाँचा कोई तकनीकी संयोग नहीं, बल्कि इरादतन डिज़ाइन है
- इंसानी तकनीक·अभिव्यक्ति·कौशल-आधारित श्रम वह शक्ति है जिससे इंसान खुद को नियंत्रित करता है; इसे कमज़ोर करना सत्ता के केंद्रीकरण के लिए फ़ायदेमंद है
- इसलिए रचनात्मकता और तकनीकी श्रम का क्षरण एक संरचनात्मक उद्देश्य से जुड़ा है
जो बचता है: जीवित रहना और प्रतिरोध की प्रैक्टिस
- यह मसला सिर्फ़ AI ethics का नहीं, बल्कि पूँजी की सर्वग्रासी सत्ता के बीच मानवीय अस्तित्व का प्रश्न है
- अभी किए जा सकने वाले अभ्यास के रूप में चार बातें सुझाई गई हैं
- अपने आसपास के लोगों के लिए समय निकालना, संदेश भेजना, और रिश्तों की देखभाल करना
- trade union organizing के ज़रिए संरचनात्मक ताकत बनाना
- social media का उपयोग घटाकर मानसिक स्वास्थ्य और self-education के लिए समय निकालना
- दुनिया में पहले से न मौजूद किसी चीज़ को नया रचते रहने की क्रिया जारी रखना
- सबसे शक्तिशाली अवज्ञा है अच्छे से जीवित रहना और फलना-फूलना
8 टिप्पणियां
(SF उपन्यास) Dune की सेटिंग में मुझे लगता है कि बेहद दूरदर्शी अंतर्दृष्टि थी।
आलोचनात्मक होना अच्छी बात है, लेकिन इस्तेमाल करने से इनकार क्यों कर रहे हैं? यह सोच मेरे लिए समझ से बाहर है। LLMs दिन-ब-दिन बेहतर हो रहे हैं, तो उन्हें अच्छी तरह इस्तेमाल करने का तरीका खोजना चाहिए; थोड़ा विचारवान होने का दिखावा करके आखिर में निष्कर्ष सिर्फ इनकार निकालना समझ नहीं आता।
Plato की 'Phaedrus' में लेखन के आविष्कार पर बहस का ज़िक्र आता है.
"लेखन लोगों की स्मरण शक्ति को कमज़ोर कर देगा. क्योंकि जब लोग लेखन पर निर्भर होने लगेंगे, तो वे अपने भीतर से स्मृतियाँ याद करने के बजाय बाहरी रिकॉर्ड पर निर्भर करेंगे."
क्या इसमें कुछ पैटर्न मिलता-जुलता नहीं लगता?
Hacker News राय
मुझे इन दिनों यह देखकर निराशा होती है कि LLM बहस हैकर समुदाय के भीतर गहराई तक घुस गई है
पहले की हैकर संस्कृति ऐसी ‘प्रगतिशील लुडाइट’ मानसिकता वाली नहीं थी। अब लगता है कि उसकी जगह कोई नई संस्कृति आ बसी है
मुझे खुद AI खास पसंद नहीं, लेकिन यह नकारा नहीं जा सकता कि वास्तविक काम का बड़ा हिस्सा बेमतलब दोहराए जाने वाले काम से भरा होता है। फिर भी कुछ लोग इस सच को मानना नहीं चाहते
इसलिए अब ऐसा माहौल बन गया है कि कोई सिर्फ मीम या उद्धरण पोस्ट करे, या AI से किसी हाथ से बने चित्र का वर्णन करने को कहे, तो भी सिर्फ ‘AI इस्तेमाल किया’ कहकर उस पर हमला होने लगता है। यह रवैया उल्टा रोज़मर्रा की ज़िंदगी में और ज़्यादा ज़हर घोल रहा है
पहले तकनीकी क्षमता और रचनात्मकता केंद्र में थीं, लेकिन अब “ex-Google” जैसे करियर टाइटल ज़्यादा महत्वपूर्ण हो गए हैं
हमने अपनी संस्कृति बेच दी, और उस खाली जगह में LLM घुस आए
अब डेवलपर की गरिमा और तकनीकी शालीनता को फिर से स्थापित करना होगा। LLM के पीछे छूटे मानसिक खालीपन और निहिलिज़्म को सीधे देखना होगा, और ‘सॉफ्टवेयर की सारी नौकरियाँ खत्म हो जाएँगी’ जैसी भड़काऊ बातों को आलोचनात्मक नज़र से देखना होगा। अब जागने का समय है
IDE ने कोड auto-complete किया, और Visual Studio ने DB schema से model classes बना दीं
यही automation तो तकनीक का मूल है। दोहराए जाने वाले काम हटाना ही क्या तकनीक का उद्देश्य नहीं है?
जो लोग इसका विरोध करते हैं, शायद उन्हें डर इस बात का है कि वही ‘दोहराए जाने वाले काम’ उनके काम का बड़ा हिस्सा हैं
Linux install करना या PC assemble करना कोई भी कर सकता था, लेकिन जटिल कोड लिखने के लिए समर्पण चाहिए होता था
आज AI के प्रति जो विरोध दिखता है, उसका बड़ा हिस्सा दरअसल ‘पहचान पर खतरे’ से पैदा हुआ इनकार है
अगर यह ऐसी तकनीक है जो बिना मुआवज़ा पाए कलाकारों का डेटा चुराकर बनी है, तो उनका विरोध करना बिल्कुल स्वाभाविक है
कुछ लोग कहते हैं कि प्रोग्रामर का काम मूल्यहीन होता जा रहा है, लेकिन मुझे तो उल्टा लगता है कि अभी उसका सबसे अच्छा दौर चल रहा है
काम मज़ेदार है, तनख्वाह ऊँची है, और सेहत पर भी बहुत भारी नहीं पड़ता। ऊपर से डेवलपर्स के लिए tools विस्फोटक रूप से बढ़ रहे हैं
बल्कि ऐसा लगता है कि “Developers, developers, developers” वाला नारा सच हो गया है। मुझे समझ नहीं आता इसे ‘मूल्य ह्रास’ कैसे कहा जा सकता है
सस्ते पैसे की वजह से जिन लोगों की किस्मत कौशल से बेहतर थी, वे भी ऊँची तनख्वाह पा रहे थे, लेकिन अब वह बुलबुला निकल गया है
LLM साधारण काम की जगह ले रहे हैं, इसलिए बस वे पद गिर रहे हैं जिन्हें पहले बढ़ा-चढ़ाकर आँका गया था
हम जैसे लोगों ने करियर की ठोस नींव बनाई है, इसलिए हम ठीक हैं, लेकिन जिस युवा पीढ़ी को ‘आसान उच्च-मध्यवर्गीय जीवन’ का वादा किया गया था, वह अब झटका खा रही है
कई मामलों में LLM पहले ही इंसान से तेज़ और सस्ते हैं। पूरा उद्योग ‘information asymmetry’ का सहारा लेकर ऊँची तनख्वाह बनाए हुए था, और अब वह दीवार टूट रही है
LLM की वजह से अब कोई भी कोड लिख सकता है, इसलिए कौशल के स्तरों में फर्क करना कठिन हो गया है
लेकिन ऐसा बदलाव पहले भी बार-बार हुआ है — assembly, compiler, cloud जैसी नई abstractions के साथ हमेशा ऐसा हुआ
LLM बस उसी पैटर्न का नवीनतम संस्करण हैं
मैं कारीगरी को महत्व देने वाले लोगों की भावना समझता हूँ, लेकिन हक़ीक़त यह है कि कंपनियाँ AI productivity metrics पर फिदा हैं
non-developers भी ऐप बना रहे हैं, और juniors LLM की वजह से जीनियस जैसे दिखते हैं। अगर संगठन सिर्फ संख्याओं से चलता है, तो आखिरकार “सिर्फ तुम ही इतने धीमे क्यों हो?” जैसा दबाव आएगा
non-developers के ऐप बनाने की बात ज़्यादातर SNS मीम जैसी है, और वास्तविक दुनिया में वे maintenance तक संभाल नहीं पाते
उल्टा अक्सर junior लोग LLM से बने खराब PR जमा कर देते हैं और ज़िम्मेदारी से बचते हैं
असली काबिलियत उसी की है जो LLM को एक ‘tool’ की तरह इस्तेमाल करना सीखता है
AI ने ऐसा कोड लिखा जो privacy protection logic को bypass कर रहा था, और अंत में टीम से code review का अधिकार तक यह कहकर छीन लिया गया कि हम ‘धीमे’ हैं
अगर सब LLM इस्तेमाल कर रहे हों और अकेले आप न करें, तो अंत में आपको दूसरों का काम उठाना पड़ता है
अगर टीम एक जैसा workflow साझा नहीं करती, तो टकराव ही बढ़ता है। मेल न खाए तो किसी दूसरी टीम में चले जाना बेहतर है
लेकिन quality दूसरी industries के mass-produced उत्पादों से भी काफ़ी नीचे है। पता नहीं यह बुलबुला कब फूटेगा
दूसरी तरफ अनुभवी senior लोग AI का अच्छा इस्तेमाल करके उच्च-गुणवत्ता वाला कोड निकालते हैं। आखिरकार कौशल का अंतर और बढ़ गया है
‘LLM नफ़रत’ मुझे कबीलाई सोच जैसी लगती है। हैकर तो मूल रूप से नई तकनीक को आज़माने और तोड़कर देखने वाले लोग रहे हैं
फिर LLM ही अपवाद क्यों हों, यह समझ नहीं आता। तकनीक का मानव श्रम की जगह लेना एक स्वाभाविक विकास है
अगर समस्या यह है कि समाज इंसान की कीमत सिर्फ ‘रोज़गार-योग्यता’ से तय करता है, तो बदलना समाज की संरचना को चाहिए, तकनीक को रोकना उसका समाधान नहीं है
कुछ लोग कहते हैं कि AI सत्ता-संरचनाओं को और मज़बूत करता है
यह इंसानी स्वायत्तता को हटाकर, ‘चिकनाइज़्ड मानव प्रणाली’ जैसी संरचना बनाता है जहाँ सिर्फ दक्षता मायने रखती है
संबंधित लेख इस संदर्भ को अच्छी तरह दिखाता है
अच्छा कोड अब भी जटिल होता है, और जो डेवलपर AI को ठीक से संभालना जानते हैं, वे उल्टा प्रतिस्पर्धात्मक बढ़त हासिल करते हैं
हमारा startup भी AI का सक्रिय उपयोग कर रहा है, और वही तकनीक इस्तेमाल करते हुए भी हम architecture design capability की बदौलत आगे निकल सकते हैं
Manna मूल लिंक
अगर आप कहना चाहते हैं कि LLM खास तौर पर ख़तरनाक हैं, तो समझाना होगा कि वे दूसरे tools से अलग क्यों हैं
जब मैं ऐसे डेवलपर्स को देखता हूँ जो कहते हैं “मैं LLM कभी इस्तेमाल नहीं करूँगा”, तो मुझे वह करियर आत्महत्या जैसा लगता है
मैं भी शुरुआत में संशय में था, लेकिन अब मैं रोज़ AI coding assistant इस्तेमाल करता हूँ। यह एक नई skilled practice है
“यह बेकार है” जैसी अंतिम घोषणा तकनीक से ज़्यादा उस व्यक्ति के रवैये को उजागर करती है
तकनीक के इतिहास के हिसाब से यह बहुत दिलचस्प समय है। मैं अब भी सीख रहा हूँ, और यही मुझे जीवंत बनाए रखता है
जिस दिन सेवा बंद हुई, ऐसा लगा जैसे मेरा हाथ कट गया हो। तभी समझ आया — AI मेरी सोचने की क्षमता और कौशल को अंदर ही अंदर खा रहा था
मुझे मध्यमार्गी रुख पसंद है। calculator, PC, AI जैसे नए tools आएँ तो उन्हें आज़माओ, उपयोगी लगें तो इस्तेमाल करो
अगर कुछ सचमुच उपयोगी होगा, तो उसके प्रमाण सामने आएँगे, और तब इस्तेमाल करना भी देर नहीं होगी
मेरे सहकर्मी “cloud तो बस एक फैशन है” कहकर उसे ठुकरा रहे थे, लेकिन मैंने CloudFormation सीखी और मेरी तनख्वाह तीन गुना हो गई
अंत में वह टीम टूट गई, और मैं बच गया
तकनीक इंसान को आज़ाद नहीं कर सकी; उल्टा उसने निगरानी और लत को बढ़ाया है
generative AI इंसान की रचनात्मकता और अस्तित्व-बोध को खतरे में डालती है। हम अभी तैयार नहीं हैं, और AI भी नहीं
आखिरकार चुनाव दो ही हैं — प्रतिरोध करो या समर्पण करो। अब मैं प्रतिरोध चुनता हूँ
मुझे लगता है कि LLM डेवलपर्स की रोज़ी-रोटी छीन लेंगे, यह बात बढ़ा-चढ़ाकर कही जाती है
उल्टा LLM हमें महाशक्ति जैसी दक्षता देते हैं
पहले IBM manual मंगवाकर जवाब पाने में 2 हफ्ते लगते थे, अब Claude से पूछो तो 2 मिनट में उदाहरण समेत जवाब मिल जाता है
अगर जवाब गलत भी हो, तो उसे ठीक करने में लगने वाला समय पहले की तुलना में बहुत कम है
अगर आप beginner हैं, तो LLM से डरने के बजाय उन्हें प्रभावी ढंग से इस्तेमाल करना सीखना ज़्यादा ज़रूरी है
manuals पढ़ते हुए अवधारणाएँ समझने की प्रक्रिया खत्म हो जाए, तो ‘क्यों’ की समझ कमज़ोर हो जाती है
यह पैसा दूसरे innovation ideas तक नहीं पहुँच पाता, इसलिए opportunity cost भी बड़ी है
मैं लेखक की चेतावनी से सहमत हूँ। AI मुझे अपनी सोचने की क्षमता कमज़ोर करने वाला लगता है
Python या Terraform AI से लिखवाना सुविधाजनक है, लेकिन सोच की गहराई घट जाती है
इन दिनों मैं किताबें पढ़कर फिर से मानवीय सोच वापस पाने की कोशिश कर रहा हूँ। खासकर ‘Dune’ series ने गहरी छाप छोड़ी
LLM जैसी बड़ी innovation सामने हो और फिर भी उसे नज़रअंदाज़ करके “मुझे परवाह नहीं” कहा जाए, तो वह कुछ-कुछ रोबोट के युग में हाथ से बर्तन धोने पर अड़े रहने जैसा लगता है
अगर जिज्ञासा ही नहीं है, तो ऐसे व्यक्ति को हैकर कहना मुश्किल है
उम्मीद है कि पुराने eleuther.ai जैसे open-weight आंदोलन फिर से जीवित होंगे
PubMed पेपर लिंक
इस तरह की बातें जब भी देखता हूँ, समझ नहीं आता। अगर बात यह है कि बुज़ुर्गों या गरीब वर्ग जैसे, जिनकी ज्ञान और तकनीक तक पहुँच कमज़ोर है, ऐसे तथाकथित “तकनीकी रूप से वंचित” लोगों के लिए सहायक उपायों की ज़रूरत है, तो उससे मैं सचमुच सहमत हो सकता हूँ और उसे समझ सकता हूँ। लेकिन अगर बात बस इतनी है कि “मुझे वह पसंद नहीं है और मेरी ज़िंदगी में उसके बिना भी कोई समस्या न हो, ऐसा मैं चाहता हूँ”, तो वह मुझे सिर्फ़ रोना-धोना ही लगता है। यह कुछ वैसा ही सुनाई देता है जैसे कोई कहे, “पुराने दिन अच्छे थे”, लेकिन फिर भी वह घोड़ा-गाड़ी की जगह कार से दफ़्तर जाता है, और कागज़ पर स्याही में डुबोई हुई कलम रगड़ने के बजाय कंप्यूटर से कम समय में ज़्यादा काम कर लेता है। रस्सी और खूँटे के बिना elevator से इमारत में ऊपर-नीचे जाता है, और घर जाकर सूअर की चर्बी वाले दीये, मशाल या मोमबत्ती की जगह बिजली से क्लिक करके लाइट जला देता है। हो सकता है कुछ लोगों को पुराने तरीके पसंद हों। घर में अकेले बैठकर पुराने समय को याद करते हुए उन तरीकों पर अड़े रहना भी मैं समझ सकता हूँ। लेकिन किया क्या जा सकता है? अगर समाज वही मांगता है, वही चाहता है और उसे स्वीकार करता है, तो उस समाज का हिस्सा बने रहने के लिए कुछ हद तक उसके साथ चलना ही पड़ता है। अगर लगता है कि रास्ता गलत है, तो बेहतर रास्ता सुझाने के अलावा कोई जवाब नहीं है। कम से कम एक बिंदु के बाद मुझे लगता है कि मानव समाज एक ऐसी बेलगाम रेलगाड़ी जैसा है जो रुक जाए तो मर जाए।
अगर सचमुच LLM पर अत्यधिक निर्भर होती जा रही इस प्रवृत्ति को लेकर बेचैनी है और समाज को आगे किस दिशा में जाना चाहिए, इस पर गंभीर चर्चा करनी है, तो ऐसे चयनात्मक और अंधे “तकनीकी मूलतत्त्ववाद” से अधिक, थोड़ा गहराई से देखने वाली समझ की ज़रूरत है। डेवलपर vibe coding पर निर्भर हो रहे हैं? मुझे तो यह ज़्यादा ऐसा लगता है कि या तो यह बात कोई गैर-डेवलपर कर रहा है, या जिसने डेवलपमेंट ठीक से किया ही नहीं, या फिर किसी डेवलपर के vibe coding आज़माने के अनुभव को सनसनीखेज़ बनाकर बढ़ा-चढ़ाकर पेश किया जा रहा है। जो व्यक्ति vibe coding पर हद से ज़्यादा निर्भर हो सकता है, वह या तो डेवलपर नहीं है, या अगर डेवलपर है तो किसी बिल्कुल बेकार काम में लगा है, या फिर वह अपने असली काम के बजाय कोई शौकिया काम कर रहा है। किसी डेवलपर के लिए unverified code पर निर्भर रहते हुए डेवलपमेंट जारी रखना परिभाषा के अनुसार असंभव है। किसी न किसी बिंदु पर उसे खुद verification करना ही होगा, और अगर verification की ज़रूरत ही नहीं है, तो या तो वह इतना आसान और बेकार code है कि कोई भी tutorial देखकर टाइप कर सकता है, या फिर वह ऐसा code है जिसे बिना verification के बस शौक में आज़माया जा रहा है तो भी कोई बड़ी बात नहीं। अगर code verification मांगता है और फिर भी कोई verification किए बिना डेवलपमेंट जारी रखता है, तो वह व्यक्ति अब डेवलपर नहीं रह जाता। और अगर डेवलपर नहीं है, तो फिर वह AI को पकड़कर, जब तक काम न बने तब तक उससे विनती करे, गिड़गिड़ाए, धमकाए या डाँटे-फटकारे और जो चाहता है वह बनवा ले या नहीं बनवा ले—इससे क्या फ़र्क पड़ता है?
अगर कोई डेवलपर है, तो ज़रा सा सोचने पर भी समझ जाता है कि vibe coding पर अत्यधिक निर्भरता वास्तव में इतनी गंभीर सीमा तक पहुँच ही नहीं सकती। ऐसे तथ्य को नज़रअंदाज़ करके अपनी दलील के पक्ष में इस्तेमाल करते देखो तो… फिर मुझे लगता है कि आगे बात करने की कोई खास कीमत नहीं रह जाती।
अगर पूरी तरह vibe coding नहीं, बल्कि AI पर आंशिक लेकिन काफ़ी मज़बूत निर्भरता के साथ डेवलपमेंट करने की बात भी चिंता पैदा करती है, तो फिर यह भी सवाल है कि ऐसे समाज में लोग कैसे जी रहे हैं जहाँ अब फोन नंबर याद नहीं रखे जाते और हाथ में पकड़े उस चौकोर डिब्बे से किसी को भी कभी भी कॉल कर सकते हैं।
अच्छा लेख था, पढ़कर अच्छा लगा।
सच में
यह हर बार paradigm बदलने पर होने वाली आम घटना है... जब पहली बार automobile आया था, तब भी ऐसा घोड़ों के साथ हुआ था। मुझे लगता है कि यह एक ऐतिहासिक pattern है।