नई दिल्ली:– बोस्टन कंसल्टिंग ग्रुप (बीसीजी) नामक रणनीतिक परामर्श फर्म के विशेषज्ञ इस घटना को “एआई ब्रेन फ्राई” कहते हैं – यह संज्ञानात्मक अतिभार की एक स्थिति है जहां मनुष्य मस्तिष्क की प्रसंस्करण सीमाओं से परे एआई प्रणालियों की लगातार निगरानी, समन्वय और अनुकूलन कर रहे होते हैं।
कार्यों को सीधे निपटाने के बजाय, उपयोगकर्ता अब एक नई भूमिका में ढल रहे हैं: एआई सहायकों, स्वचालित एजेंटों और जटिल कमांड लाइनों के पूरे पारिस्थितिकी तंत्र का “प्रबंधन”। यह बदलाव एक बिल्कुल अलग तरह का मानसिक दबाव पैदा कर रहा है, जो सूक्ष्म लेकिन निरंतर है।
स्टार्टअप लवमाइंड एआई के सह-संस्थापक बेन विगलर के अनुसार, आज एआई का उपयोग करना केवल आदेश देना और परिणाम प्राप्त करना नहीं है। उन्होंने जोर देते हुए कहा, “आपको मॉडलों की लगातार निगरानी और नियंत्रण करना होगा, ठीक वैसे ही जैसे आप डिजिटल कर्मचारियों की देखरेख करते हैं।”
इस विचार से सहमत होते हुए, एआई एकीकरण परामर्श फर्म नौव्रेलैब्स के संस्थापक टिम नॉर्टन का तर्क है कि बर्नआउट तब होता है जब उपयोगकर्ता बहुत अधिक “एआई एजेंट” बनाते हैं और उन्हें लगातार प्रबंधित करना पड़ता है।
हालांकि, बीसीजी का कहना है कि यह इस बात का संकेत नहीं है कि एआई के कारण लोगों की अपने काम में रुचि कम हो रही है। इसके विपरीत, अमेरिका में 1,488 कर्मचारियों के सर्वेक्षण के परिणामों से पता चला कि जब एआई ने दोहराव वाले कार्यों को संभाला तो समग्र तनाव का स्तर कम होने लगा, जिससे यह संकेत मिलता है कि समस्या तकनीक में नहीं, बल्कि लोगों द्वारा एआई के उपयोग के तरीके में है।
प्रोग्रामिंग की दुनिया में, विशेष रूप से एआई कोडिंग के तेजी से विकसित हो रहे क्षेत्र में, “ब्रेन फ्राई” की घटना सबसे अधिक स्पष्ट है। सॉफ्टवेयर इंजीनियर सिद्धांत खरे इस विरोधाभास की ओर इशारा करते हैं: एआई द्वारा जनरेट किए गए कोड को अक्सर मानव द्वारा लिखे गए कोड की तुलना में अधिक गहन समीक्षा की आवश्यकता होती है। वहीं, प्रोग्रामर एडम मैकिंटोश उन हजारों लाइनों के कोड की समीक्षा करने के दबाव को स्वीकार करते हैं जिन्हें वे पूरी तरह से नहीं समझते हैं।
इसके अलावा, उचित पर्यवेक्षण के बिना, एआई एजेंट अनुरोधों की गलत व्याख्या कर सकते हैं, जिससे गलत प्रसंस्करण और कंप्यूटिंग संसाधनों की बर्बादी हो सकती है – जो व्यवसायों के लिए एक महत्वपूर्ण जोखिम है।
एक और कम ध्यान दिया जाने वाला परिणाम “उत्पादकता का जाल” है। हालांकि एआई कार्यों को पूरा करने में लगने वाले समय को कम करने में मदद करता है, लेकिन उपयोगकर्ता लंबे समय तक काम करने लगते हैं।
विगलर का तर्क है कि लक्ष्यों को जल्दी हासिल करने की क्षमता स्टार्टअप टीमों के लिए – जो पहले से ही उच्च दबाव के आदी हैं – निरंतर काम के चक्र में फंसना आसान बना देती है, यहां तक कि देर रात तक भी।
प्रोग्रामर मैकिंटोश ने खुद एक बार एआई-सहायता प्राप्त कोड की लगभग 25,000 पंक्तियों को ठीक करने में लगातार 15 घंटे बिताए थे। उन्होंने बताया, “अंत में, मुझे लगा कि मैं अब और प्रोग्रामिंग नहीं कर सकता… मैं चिड़चिड़ा हो गया और साधारण सवालों के जवाब भी नहीं देना चाहता था।”
न केवल तकनीकी क्षेत्र में, बल्कि एक शिक्षक और संगीतकार भी स्वीकार करते हैं कि एआई प्रयोगों में लगातार व्यस्त रहने के कारण काम के बाद “आराम करना” मुश्किल हो जाता है, जो इस बात का संकेत है कि काम और निजी जीवन के बीच की सीमाएं धुंधली होती जा रही हैं।