हाल ही में Anthropic द्वारा जारी किया गया “81k Interviews” प्रोजेक्ट AI पर अब तक की चर्चाओं से छूटे एक महत्वपूर्ण सवाल को सामने लाता है। जब हम AI की बात करते हैं, तो AGI, automation, नौकरियों के प्रतिस्थापन जैसे व्यापक विषयों पर ध्यान केंद्रित करते हैं, लेकिन वास्तविक उपयोगकर्ता AI को कैसे महसूस करते हैं और उसका उपयोग कैसे करते हैं, इस पर बड़े पैमाने का गुणात्मक डेटा लगभग नहीं था। यह प्रोजेक्ट उस खाली जगह को भरने के लिए दुनिया भर के उपयोगकर्ताओं के अनुभव सीधे इकट्ठा करने का एक उदाहरण है.
यह शोध केवल 1 हफ्ते तक चला, और इसमें 159 देशों, 70 भाषाओं और 80,508 लोगों ने भाग लिया। खास बात यह है कि बातचीत किसी इंसान ने नहीं, बल्कि Claude-आधारित AI interviewer ने सीधे की। सवाल एक जैसे थे, लेकिन जवाबों के आधार पर follow-up सवाल बदलते गए, और उसके बाद एक दूसरे AI ने इनका विश्लेषण किया। यह पारंपरिक गुणात्मक शोध की “scale vs depth” सीमा को एक साथ हल करने की कोशिश है।
नतीजों में सबसे दिलचस्प हिस्सा यह है कि लोग AI से किस दिशा की उम्मीद रखते हैं। ऊपर से देखने पर “productivity improvement” मुख्य लगता है, लेकिन वास्तविक मंशा थोड़ी अलग है। लोग सिर्फ काम बेहतर करना नहीं चाहते, बल्कि समय वापस पाना, मानसिक बोझ कम करना और जीवन में कुछ राहत हासिल करना चाहते हैं। यानी AI अब सिर्फ काम का tool नहीं, बल्कि धीरे-धीरे जीवन के दबाव को कम करने वाली infrastructure के रूप में देखा जा रहा है।
इसके अलावा, बड़ी संख्या में respondents पहले से ही AI के वास्तविक प्रभाव को महसूस कर रहे हैं। कई लोगों ने कहा कि AI लक्ष्य हासिल करने, सीखने और accessibility सुधारने में मदद करता है, और खासकर उन क्षेत्रों में नए उपयोगकर्ता जुड़ रहे हैं जहाँ पहले तकनीकी बाधाओं के कारण पहुँचना मुश्किल था। यह इस बात का संकेत है कि AI की value को सिर्फ “ऊपरी productivity improvement” नहीं, बल्कि व्यापक पहुँच बढ़ाने के नज़रिए से देखना चाहिए।
दूसरी ओर, चिंताएँ भी स्पष्ट हैं। उपयोगकर्ताओं ने सबसे बड़ी समस्या AGI जैसी अमूर्त आशंकाओं को नहीं, बल्कि गलत जवाब (hallucination), reliability की कमी, और verification cost बढ़ने जैसे व्यावहारिक मुद्दों को बताया। आखिरकार, उपयोगकर्ता के नज़रिए से AI का मूल सवाल “यह कितना स्मार्ट है” नहीं, बल्कि “इस पर कितना भरोसा किया जा सकता है” की ओर बढ़ रहा है।
एक और महत्वपूर्ण बात यह है कि यह शोध खुद एक नए शोध-पद्धति का उदाहरण है। AI का interview करना और AI का ही analysis संभालना, आगे चलकर user research का standard बन सकता है। लेकिन साथ ही, यह भी ध्यान रखना होगा कि जब एक ही system सवाल, संग्रह और analysis तीनों संभालता है, तो bias की संभावना भी मौजूद रहती है।
अंततः यह डेटा जो मुख्य बात दिखाता है, वह साफ है। लोग AI से “वे और क्या कर सकते हैं” से ज्यादा, “वे किस चीज़ से मुक्त हो सकते हैं” को महत्वपूर्ण मानते हैं। आगे AI प्रतिस्पर्धा का असली आधार model performance नहीं, बल्कि यह हो सकता है कि वह उपयोगकर्ताओं का समय, cognitive burden और control की भावना कितनी वापस दिलाता है।
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