- टेक इंडस्ट्री में असली काम साफ-सुथरी योजना और परफेक्ट प्रोडक्शन प्रोसेस नहीं, बल्कि दिशा खो चुकी नाव, जलते उपकरण, गायब ज्ञान, और बेकार automation का मिला-जुला रूप है
- संगठन AI को productivity बढ़ने के सबूत की तरह पेश करके headcount reduction और judgment के outsourcing को जायज़ ठहराते हैं, और junior से senior बनने वाली apprenticeship pipeline तक तोड़ देते हैं
- Goodhart’s Law, speed metrics, story points, test coverage, और DORA metrics वास्तविक quality और judgment की जगह नहीं ले सकते; जब errors पकड़ने वाले लोग हट जाते हैं, तो codebase कमज़ोर हो जाता है
- 2016 से हर दिन सुबह 3 बजे चलने वाला cron job और
# DO NOT CHANGE!!! Ask Ben जैसी operational knowledge को Sara जैसे लोग संभालते हैं, लेकिन संगठन को इसका पता तक नहीं होता
- असली समस्या AI नहीं बल्कि greed है; और अगर Sara गायब हो जाए, तो 30,000 कर्मचारियों वाली कंपनी की payroll चलाने वाला अदृश्य सिस्टम भी साथ ढह सकता है
AI के आने से पहले ही ढह चुके software organizations
- जन्मदिन की पार्टियों में बार-बार पूछा जाता है, “क्या तुम्हें चिंता नहीं कि AI नौकरियाँ छीन लेगा?”, लेकिन टेक इंडस्ट्री का काम पहले से ही वैसा साफ-सुथरा, योजनाबद्ध, परफेक्ट प्रोडक्शन प्रोसेस नहीं था जैसा बाहर के लोग सोचते हैं
- असली काम दिशा खो चुकी नाव, जलते उपकरण, ऐसे systems जिनके काम करने का तरीका जानने वाले लोग गायब हो चुके हैं, और बेकार automation के मिश्रण जैसा होता है
- CEO AI के ज़रिए दोस्त Jared की टीम की productivity बढ़ने और आधी टीम को निकाल देने की कहानी लेकर आता है, लेकिन ज़मीन पर यह बात डींग है या धमकी, यह समझना मुश्किल दबाव बन जाती है
- “AI नौकरियाँ छीन रहा है” वाली दहशत से भी बड़ी समस्या यह है कि संगठन AI को बहाना बनाकर headcount reduction और judgment के outsourcing को सही ठहरा रहे हैं
निकाला गया सिर्फ आज का output नहीं, बल्कि भविष्य की skill भी थी
- जो लीडर कभी engineer रहे थे, वे जानते थे कि code review क्यों ज़रूरी था, और कैसे junior का पहला PR senior द्वारा सख्ती से review होने के बावजूद सीखने में बदल जाता था
- 2024 में अचानक code review और apprenticeship-based growth खत्म करने का फैसला नहीं हुआ; runway के घटने, CFO की spreadsheets, और CEO के AI demos पर भरोसे ने संगठनात्मक फैसलों को धक्का दिया
- CEO ने offsite में “agent ने 14 मिनट में पूरा feature लिख दिया” वाला demo देखा और board से कहा कि Q2 तक engineering organization का 30% घटाया जा सकता है
- लीडरों ने खुद को समझाया कि junior लोग adjust कर लेंगे, reskill होकर कहीं और जगह बना लेंगे; senior लोगों की कमी को बाकी लोग संभाल लेंगे; और agents खाली जगह भर देंगे
- लेकिन junior की असली value तत्काल production नहीं थी, बल्कि आगे चलकर ऐसा senior engineer बनना था जिसे पता हो कि “लाशें कहाँ दबी हैं”
- output optimization ने apprenticeship-based growth को खत्म कर दिया, और कुछ साल बाद जब senior लोगों की कमी होगी, तब किसी को कारण याद नहीं होगा
metrics और tools judgment की जगह नहीं ले सकते
- जिन engineers ने पहले भी simple answers बेचने वाले लीडरों की बनाई अव्यवस्था साफ की है, वे पहले से जानते थे कि numbers वास्तविक quality की गारंटी नहीं देते
- Goodhart’s Law ने speed metrics, story points, और test coverage जैसे उन numbers को पहले ही बेकार कर दिया था जिन्हें non-engineers को “काम सही चल रहा है” के सबूत के रूप में दिया जाता था
- DORA metrics में भी यह पहले ही दिख चुका था कि जब judgment से पहले tools जोड़ने पर ज़ोर होता है, तो deployment stability कैसे डगमगाती है
- जब errors पकड़ने वाले लोगों को किनारे कर दिया जाता है, या लोग errors पकड़ना बंद करना सीख जाते हैं, तो codebase कमज़ोर हो जाता है
- फिर भी लोगों ने सूची पर हस्ताक्षर किए। विकल्प नौकरी खोना था, और नौकरी mortgage, fees, visa, और उस अपने-आप से जुड़ी थी जिसे लोग मानते थे कि बाद में ठीक कर लेंगे
- “बाद में” कभी नहीं आता, और यह बात सब जानते थे
अदृश्य operational knowledge कंपनी को थामे रहती है
- infrastructure के किसी कोने में 2016 से हर दिन सुबह 3 बजे चलने वाला एक cron job है, और वह ठीक-ठीक क्या करता है यह जाने बिना भी कोई बहुत महत्वपूर्ण काम कर रहा है
- file के ऊपर comment में
# DO NOT CHANGE!!! Ask Ben लिखा है, लेकिन Ben से अब संपर्क नहीं किया जा सकता
- पिछले 4 सालों में हर roadmap planning में “legacy cron modernization” candidate task के रूप में आया, लेकिन कभी चुना नहीं गया; उस item को दो बार सीधे हटाया भी गया
- उस काम को वास्तव में जिंदा रखने वाली Sara है, और संगठन को यह तक नहीं पता कि Sara यह काम करती है
- Sara पचास के दशक के मध्य में है। वह headquarters से तीन ब्लॉक दूर एक छोटे office में काम करती थी, लेकिन cost cutting में office बंद होने के बाद उसे जहाज़ के निचले हिस्से में एक डेस्क और network connection ढूँढकर वहीं काम करना पड़ा
- Sara को 1998 से Ben ने mentor किया था, और Ben के निधन के बाद वह उसके funeral में भी गई थी, लेकिन संगठन को यह भी नहीं पता
- जब job नियमित रूप से रुक जाता है, Sara को call आता है, वह issue देखती है, फिर उसे दोबारा push करके retry करवाती है
- वह job समय में खो चुके एक module पर निर्भर है, लेकिन Sara के पास Ben की desk से मिले USB stick में उसकी copy है
- किसी भी agent ने उस module को छुआ नहीं है, और आगे भी नहीं छू पाएगा
Sara उस अपूरणीय pipeline का आख़िरी रूप है
- Sara सिर्फ एक सुरक्षित व्यक्ति नहीं है; वह institutional knowledge का चलता-फिरता रूप है, जिसे संगठन के transition process ने मिटा दिया था, और जो अब 55 साल के शरीर में मौजूद है
- Sara, Ben, 1998, और USB stick से जुड़ी apprenticeship-based growth का परिणाम है, और लगभग लोगों को तैयार करने वाली pipeline खुद है
- जब Sara गायब होगी, तब उसका replacement hire नहीं किया जा सकेगा, क्योंकि Sara जैसे लोगों को बनाने वाला system तीन साल पहले ही मर चुका होगा
- वह cron job payroll चलाता है, लेकिन संगठन को यह बात भी नहीं पता
- अगर Sara गायब हो जाए और cron job मर जाए, तो 30,000 लोगों वाली कंपनी को सबको वेतन देने का तरीका फिर से ढूँढना पड़ेगा
- उस समय ज़रूरी जवाब होगा “चम्मच पकड़े हुए व्यक्ति” को hire करना, लेकिन संगठन पहले ही ऐसे लोगों को बना पाने की क्षमता खत्म कर चुका होगा
निष्कर्ष AI नहीं, लालच है
- पार्टी के सवाल का जवाब यह नहीं है कि “AI हमारी नौकरियाँ ले गया”, बल्कि यह है कि लालच ले गया
- वही लालच जिसने factories को Bangladesh भेजा और Congo की cobalt mines में गुलाम छोड़े, इस बार बस AI का नया मुखौटा पहनकर आया है
- इससे यह निष्कर्ष निकलता है कि जो भतीजा Shopify store बना रहा है, उससे कहना चाहिए कि कोई और काम करे
- कोई और काम करने से मुक्ति नहीं मिलती, लेकिन कम से कम अपनी ज़िंदगी बर्बाद करने वाली चीज़ को robot कहने का दिखावा तो कम करना पड़ता है
- सिर्फ Sara अपवाद की तरह बची हुई है। वह नीचे डेक में USB stick पकड़े बैठी है, और संगठन को पता ही नहीं कि वह वहाँ है, इसलिए अभी तक उसे ढूँढ नहीं पाया है
- बाकी लोग ऊपर डेक पर उलटे पड़े मस्तूल और जलती हुई कठपुतलियों को देखते हुए खड़े हैं, बिना यह जाने कि क्या कैसे चल रहा है
1 टिप्पणियां
Hacker News की राय
“AI ने हमारी नौकरियाँ नहीं छीनीं, लालच ने छीनीं” — यह पंक्ति बहुत जोर से लगी
फैक्ट्रियाँ Bangladesh ले जाना और Congo की cobalt खदानों में गुलाम मज़दूरी बनाए रखना — वही लालच बस नए मुखौटे में लौट आया है — यह बात अच्छी लगी, और अपने भांजे/भतीजे से कहना कि वह कोई और काम करे, यह हिस्सा भी बहुत तीखा था
यह लेख किसी कला-कृति जैसा लगा, इसलिए एक रात सोकर सुबह फिर से पढ़ना चाहिए
मुझे programming पसंद है और मैं इसमें काफ़ी अच्छा भी हूँ, लेकिन यह industry एक कूड़ेदान जैसी लगती है
मैं पहले ही फिर से पढ़ाई के लिए लौट चुका हूँ ताकि तथाकथित ‘असल’ नौकरी पा सकूँ, और समाज को तोड़ने पर आमादा industry में काम करके थक चुका हूँ
इतना पैसा मिलना शानदार रहा है, लेकिन मेरे हिसाब से यह किस्मत और हालात की वजह से था
अगर robots मेरा काम ले जाएँ, तो मैं दूसरा काम ढूँढ लूँगा, और किसी दुष्ट अमीर या किसी और राक्षस को दोष देने का इरादा नहीं है
अगर वह माँग ही न होती, या लोग कहते कि “इस कीमत पर तो यह नहीं होना चाहिए”, तो नैतिक ज़िम्मेदारी सिर्फ उद्योगपतियों पर डालकर बात खत्म नहीं की जा सकती, और ऐसी खदानें भी शायद होती ही नहीं
washing machine होने से लोग हाथ से कपड़े धोकर पैसे नहीं कमाते, और news के digital होने से newspaper delivery करने वालों की ज़रूरत कम हुई
AI भी अलग नहीं है; अगर “किसी” काम को automate या ज़्यादा efficient बनाया जा सकता है, तो वह किया जाएगा
हो सकता है यह किसी व्यक्ति के लिए फायदेमंद न हो, लेकिन पूरे समाज के लिए हो
मैं यह नहीं कह रहा कि यहाँ AI या LLMs सच में वह काम कर सकते हैं; बात बस इतनी है कि “अगर” कर सकते हैं, तो ऐसा होगा
इसमें लालच की ज़रूरत नहीं
“tech industry में काम करना हमेशा खराब था, और वैसा कभी नहीं था जैसा लोग सोचते थे” — यह बात सही नहीं है
1988 से 2000 तक, कम-से-कम 13 साल, tech industry में काम करना मेरे लिए वाकई बहुत अच्छा था, और शायद उसके बाद भी काफ़ी अच्छा ही रहा होगा
चीज़ें खराब होने की मुख्य वजह tech नहीं बल्कि business, खासकर acquisitions और mergers थे
अच्छी companies में दिलचस्प समस्याएँ सुलझाना, मायने रखने वाला software बनाना, और संतुष्ट customers के साथ काम करना — यह engineers के लिए स्वर्ग था
चीज़ें इसलिए खराब नहीं हुईं कि वे अचानक खराब हो गईं, बल्कि इसलिए कि हमने उसे पहचानना शुरू किया
tech खुद बुरी नहीं है, tech industry बुरी है
यह हमेशा कुछ लोगों के लिए बुरी रही है, और अब बस ऐसा लग रहा है कि यह सबके लिए खुलकर बुरी हो गई है
मैं इस लेख के निष्कर्ष से पूरी तरह सहमत नहीं हूँ, लेकिन यह अच्छा लगा कि एक HN पोस्ट आखिर तक पढ़ते हुए मुझे AI सह-लेखन की चमक महसूस नहीं हुई
लेखक को नीचा दिखाने का मेरा बिल्कुल इरादा नहीं है, और मुझे यह एक विचारशील लेख लगा, लेकिन मुझे AI सह-लेखन की चमक महसूस हुई
इससे मैं सोचने लगा कि मैंने कितने ऐसे लेख पढ़े होंगे जिन्हें मैं LLM-generated के रूप में पहचान ही नहीं पाया
मुझे लगता है मेरी कुछ intuition है, लेकिन वह परफ़ेक्ट नहीं है, और false negatives भी होंगे और false positives भी
अगर हम अब फर्क ही न कर पाएँ, तो उसका मतलब क्या होगा?
थोड़ा और सोचने पर लगा कि इस लेख के विषय को देखते हुए, उम्मीद है लेखक मेरी बात को अपमान की तरह नहीं लेंगे
शायद सुबह-सुबह का असर है, और हो सकता है मेरा judgment गलत हो
इसलिए ऊपर वाला सवाल और ज़्यादा परेशान करता है
मैं दफ़्तर में लोगों को em dash डालकर, वही घिसा-पिटा AI style में लिखते हुए देखकर बहुत थक गया हूँ
यह थोड़ा अपमानजनक लगता है, लेकिन आखिरकार यह याद भी दिलाता है कि हम सब इस अभिनय में शामिल हैं
तथाकथित AI-जनित job losses की वजह AI नहीं है
मुझे नहीं लगता कोई और तरह से दलील देगा
एक साल के भीतर, शायद उससे भी पहले, software systems टूटने लगेंगे, और सच में ऐसा होगा
तब tech hiring में विस्फोटक बढ़ोतरी होगी
बल्कि मुझे लगता है AI की खामियाँ भरने के लिए दुनिया भर के developers भी काफ़ी नहीं होंगे
हिसाब साफ़ है
अगर इंसान generated सभी software systems में सिर्फ 1% को भी छुए, तो भी मौजूदा हालत और आने वाले regulations को देखते हुए वह भी यथार्थवादी नहीं है, और दुनिया के 4.7 करोड़ developers इसके लिए बिल्कुल नाकाफ़ी हैं
नौकरियाँ वापस आएँगी और वेतन भी बेहतर होगा, लेकिन programming और ज़्यादा पीड़ादायक हो जाएगी, और यह हर किसी के लिए नहीं होगी
अगर आपको इस उलझे हुए कबाड़खाने को उल्टा खोलकर समझने में आनंद नहीं आता, तो शायद यह काम आपके लिए नहीं है
अगर AI ही सब कुछ है और AI ही software है, तो सब कुछ software बन जाएगा और हर कोई उस software का एक टुकड़ा चाहेगा
लेख का भाव बिल्कुल सही है
मैं 4 साल पहले retire हुआ था, और तब तक भी चीज़ें 10 साल से ज़्यादा समय से नीचे ही जा रही थीं
बस एक बात जोड़ूँगा: programming अभी भी मज़ेदार हो सकती है
पेशे के रूप में programming खराब हो सकती है, लेकिन अगर आप personal projects के लिए programming करें, तो पता चलता है कि यह अभी भी मज़ेदार है
फिर भी, वहाँ से निकल आना वाकई राहत की बात है
अपने career के आख़िरी दौर में, एक सहकर्मी के साथ Apple Park में lunch करते हुए, मुझे याद है कि मैं ‘park’ के बीचोंबीच पौधों और पेड़ों की देखभाल करते एक माली को खाली निगाहों से देख रहा था
जैसे ही मेरे सहकर्मी ने उस माली के बारे में कुछ कहना शुरू किया, मुझे तुरंत समझ आ गया कि वह भी वही सोच रहा है जो मैं, और वह आगे क्या कहने वाला है
लेख सच में बहुत अच्छा था
“चलो अब Iran पर nuclear strike करनी चाहिए या नहीं जैसे हल्के विषय पर चलते हैं”, “juniors अब रहे ही नहीं। 2024 में उनका अंतिम संस्कार हुआ, लेकिन कोई आया नहीं”, और “AI ने हमारी नौकरियाँ नहीं छीनीं, लालच ने छीनीं” जैसी पंक्तियाँ बहुत पसंद आईं
निंदक अनुभव से निकला व्यंग्य बहुत अच्छी तरह उभरकर आता है
programming हमेशा से खराब रही है
अब फ़र्क बस इतना है कि इस खराब काम की जगह लेने के लिए AI agents आ गए हैं, और किसी तरह सब कुछ और बुरा हो गया है
अब मुझे उस code को debug करना पड़ता है जिसे मैंने लिखा भी नहीं, पूरी तरह समझता भी नहीं, और code review में ठीक से समझा भी नहीं सकता
यह एक सुंदर लेख था
Peter Welch के उस लेख की आध्यात्मिक पूर्वज जैसी रचना तक जाने वाला backlink देखकर भी अच्छा लगा, जिसे ढूँढना मैं भूल चुका था, और फिर से पढ़ने का आनंद मिला
“programming खराब है” नाम का लेख, जो शायद static-generated blog पर है, HN traffic से घुट रहा है — इसमें थोड़ी विडंबना नहीं है?
ISR पर जाना मुझे आलसीपन लगा, इसलिए मैं Cloudflare के free tier पर था, और मुझे बिल्कुल उम्मीद नहीं थी कि इतना traffic आ जाएगा
यह सच में बहुत अच्छा था, और मैं वापस जाकर “Programming Sucks” भी पढ़ आया
वहाँ भी ऐसी कई मज़ेदार पंक्तियाँ थीं
“coders के computers, non-coders के computers से बेहतर सिर्फ इसलिए चलते हैं क्योंकि coders जानते हैं कि computer किसी autoimmune disease वाले schizophrenic बच्चे जैसा होता है, और जब वह बुरा बर्ताव करे तो उसे मारना नहीं चाहिए”