वे 6 कौशल जिन्हें AI कभी प्रतिस्थापित नहीं कर पाएगा

DDaniel Pink
경영/리더십창업/스타트업사진/예술컴퓨터/소프트웨어

Transcript

00:00:00क्या आपने सुर्खियाँ देखी हैं?
00:00:01अगर ये भविष्यवाणियाँ आधी भी सही निकलीं,
00:00:03तो आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस जल्द ही हम में से अधिकांश से बेहतर सोचने लगेगा।
00:00:06इसलिए इस वीडियो में, मैं आपको
00:00:09एक सर्वाइवल प्लान देने जा रहा हूँ, खुद को मूल्यवान और प्रासंगिक बनाए रखने का,
00:00:11और ऐसा बनने का जिसे रिप्लेस करना मुश्किल हो।
00:00:13मैं आपको उन छह मानवीय कौशलों के बारे में बताऊंगा,
00:00:16जिनमें हम आज भी मशीनों को मात देते हैं और जो एआई के युग में
00:00:19सबसे ज्यादा मायने रखेंगे।
00:00:20जानते हैं, मैंने 20 साल पहले इस विषय पर काम करना शुरू किया था
00:00:22अपनी इस किताब, "A Whole New Mind" के साथ।
00:00:24और मेरा नजरिया कई अन्य किताबों
00:00:26और दो दशकों के शोध से आकार ले चुका है।
00:00:29मैं जो साझा करने जा रहा हूँ वह तकनीकी क्षमताओं की सूची नहीं है।
00:00:32यह सोचने, व्यवहार करने और
00:00:35होने के छह तरीके हैं जो आपको दूसरों से अलग बनाएंगे।
00:00:37और मैं आपको इन क्षमताओं को निखारने के लिए
00:00:39कुछ सरल और व्यावहारिक तकनीकें भी बताऊंगा।
00:00:42तो चलिए शुरू करते हैं।
00:00:43पहला मानवीय कौशल: सवाल पूछना।
00:00:45सही जवाब अब भी मायने रखते हैं, लेकिन स्मार्ट सवाल अब
00:00:48कहीं ज्यादा महत्वपूर्ण हो गए हैं।
00:00:50इसके बारे में सोचिए।
00:00:51पहले हमारे पास सर्च इंजन हुआ करते थे।
00:00:52अब हमारे पास "आंसर इंजन" हैं।
00:00:54लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स और अन्य एआई टूल्स
00:00:57आदेश पर जवाब देते हैं, ढेर सारे जवाब, और कभी-कभी
00:01:00बेहतरीन जवाब।
00:01:01लेकिन बात यह है।
00:01:02जब जवाब हर जगह मौजूद हों, तो सवाल
00:01:05एक दुर्लभ संसाधन बन जाते हैं।
00:01:07जब जवाब सस्ते हो जाते हैं, तो जिज्ञासा अनमोल हो जाती है।
00:01:11आंसर इंजन की दुनिया में, जिज्ञासा आपका सबसे बड़ा हथियार है,
00:01:16क्योंकि हर बड़ी खोज एक सवाल से शुरू होती है, कभी-कभी
00:01:19एक अजीब और असंभावित सवाल से।
00:01:21क्या होगा अगर रोशनी एक कण की तरह व्यवहार करे?
00:01:23क्या होगा अगर मैं अपनी जेब में 1,000 गाने रख सकूँ?
00:01:26क्या होगा अगर लोग सच में किसी और के घर में सोना चाहें?
00:01:30महान वैज्ञानिक, महान संस्थापक और महान लेखक,
00:01:32वे केवल सही जवाब देने वाली मशीनें नहीं होते।
00:01:35वे दिलचस्प सवाल पैदा करने वाले अटूट स्रोत होते हैं।
00:01:38वे अपने वाक्यों की शुरुआत इस तरह के वाक्यांशों से करते हैं:
00:01:41ऐसा क्यों होता है?
00:01:43क्या होगा अगर?
00:01:44क्यों नहीं?
00:01:45कैसा रहेगा?
00:01:46और वे अक्सर सबसे शक्तिशाली सवाल पूछते हैं।
00:01:49कि असल में हम यहाँ क्या हल करने की कोशिश कर रहे हैं?
00:01:52तो आप सवाल पूछने की इस क्षमता को कैसे मजबूत करते हैं?
00:01:54अगर आप एक सरल शुरुआत चाहते हैं, तो वॉरेन बर्गर की किताब
00:01:57"The Book of Beautiful Questions" उठाएँ।
00:01:59सवाल पूछने के लिए यह अब तक की सबसे बेहतरीन व्यावहारिक गाइड है।
00:02:03और इस क्षमता को तेज करने की
00:02:05एक बेहद सरल तकनीक है, "द फाइव व्हाईज़" (पाँच बार क्यों)।
00:02:07टोयोटा ने इसका इस्तेमाल 1950 के दशक में किया था।
00:02:09आप इसे आज भी इस्तेमाल कर सकते हैं।
00:02:10और यह आश्चर्यजनक रूप से अच्छी तरह काम करता है।
00:02:12मैं आपको एक उदाहरण देता हूँ।
00:02:13मान लीजिए आपको एक बड़े प्रोजेक्ट के लिए कॉन्ट्रैक्टर की जरूरत है,
00:02:15जैसे वेबसाइट रीडिजाइन करना, स्टूडियो बनाना,
00:02:17या अपने ऑफिस का नवीनीकरण करना।
00:02:18तो आप Claude या ChatGPT खोलते हैं और कुछ ऐसा पूछते हैं
00:02:21जैसे कि आपके इलाके का सबसे अच्छा कॉन्ट्रैक्टर कौन है।
00:02:23और आपको जवाबों की एक लंबी और आत्मविश्वास से भरी सूची मिल जाती है।
00:02:25लेकिन जब आप जाँच करते हैं, तो उनमें से कोई भी सही नहीं लगता।
00:02:28पूछिए क्यों।
00:02:30शायद इसलिए क्योंकि उनमें से कोई भी
00:02:31आपकी स्थिति के लिए फिट नहीं बैठता।
00:02:33यह आपका पहला "क्यों" है।
00:02:34अब चार बार और "क्यों" पूछें।
00:02:36उनमें से कोई भी फिट क्यों नहीं है?
00:02:37क्योंकि उनके प्रस्ताव बिल्कुल अलग-अलग दिशाओं में हैं।
00:02:39क्यों?
00:02:40क्योंकि हर कॉन्ट्रैक्टर अलग-अलग धारणाएं बना रहा है
00:02:42कि आपको क्या चाहिए।
00:02:43क्यों?
00:02:44क्योंकि आपने कभी स्पष्ट रूप से स्कोप, टाइमलाइन
00:02:46या सफलता के मानदंडों को परिभाषित नहीं किया।
00:02:47क्यों?
00:02:48क्योंकि आप और आपकी टीम वास्तव में आंतरिक रूप से इस बात पर सहमत नहीं हैं
00:02:50कि सफलता कैसी दिखती है।
00:02:51यही बात है।
00:02:52यही असली जवाब है, जो पाँचवें "क्यों" के बाद आता है।
00:02:56एआई जवाब देने में बेहतर हो सकता है।
00:02:58लेकिन फिलहाल, कम से कम, आप सवाल पूछने में बेहतर हैं।
00:03:01और एक बार जब आप सवालों के जरिए सही समस्या की पहचान कर लेते हैं,
00:03:04तो अगला मानवीय लाभ काम आता है, जिसे मशीनें अब भी
00:03:07नकल करने में संघर्ष करती हैं: टेस्ट (परख)।
00:03:10औसत दर्जे और बेकार चीजों से भरी इस दुनिया में,
00:03:13यह जानना कि क्या अच्छा है, एक सुपरपावर है।
00:03:15टेस्ट, समझ और निर्णय लेने की क्षमता—
00:03:19अपने अनुभव, अंतर्ज्ञान और मूल्यों का उपयोग करना,
00:03:22और ढेर सारे विकल्पों को देखकर आत्मविश्वास से कहना,
00:03:25कि "वही वाला"।
00:03:26वही सही है।
00:03:27याद रखें, एआई चीजें बनाने में बहुत अच्छा है।
00:03:31लेकिन जैसे-जैसे यह अंतहीन ड्राफ्ट, स्क्रिप्ट, इमेज
00:03:34और विचार पैदा करता है, आपकी परख वह फिल्टर बन जाती है
00:03:36जो सार्थक चीजों को फालतू चीजों से अलग करती है।
00:03:40मैं आपको अपने काम से एक उदाहरण देता हूँ।
00:03:42मेरा एक ईमेल न्यूज़लेटर है।
00:03:43एआई से पहले, मैं विषय (सब्जेक्ट लाइन्स) खुद लिखता था।
00:03:46अब मैं न्यूज़लेटर का ड्राफ्ट Claude या Gemini को देता हूँ
00:03:49और सुझाव मांगता हूँ।
00:03:50और वे कुछ ही सेकंड में 50 सब्जेक्ट लाइन्स दे देते हैं।
00:03:54यह आश्चर्यजनक है।
00:03:55लेकिन बात यह है।
00:03:56उनमें से ज्यादातर बकवास होती हैं।
00:03:58और जब मैं कहता हूँ ज्यादातर, तो मेरा मतलब है कि 50 में से 47
00:04:01आमतौर पर बहुत खराब होती हैं।
00:04:02शायद दो ठीक-ठाक हों, और एक वाकई अच्छी हो सकती है।
00:04:06लेकिन यह जानने के लिए कि कौन सी बेहतर है,
00:04:08मुझे एक लेखक के रूप में अपने 25 वर्षों के अनुभव,
00:04:10अपने दर्शकों की समझ और वे किस बात की परवाह करते हैं,
00:04:13और शैली एवं शब्दों के चयन की अपनी समझ का उपयोग करना पड़ता है।
00:04:16यही परख है।
00:04:17और अक्सर होता यह है कि मैं एआई के सुझावों में से एक लेता हूँ,
00:04:18उसे अपनी परख के आधार पर बदलता हूँ,
00:04:21और कुछ और भी बेहतर बना लेता हूँ।
00:04:24यही राज है।
00:04:25सिर्फ इंसान या मशीन नहीं, बल्कि इंसान और मशीन साथ मिलकर।
00:04:26एआई कच्चा माल प्रदान करता है।
00:04:30परख उसे कुछ वास्तविक रूप देती है।
00:04:32इस विचार को अमल में लाने का एक तरीका यहाँ है,
00:04:35ताकि आप अपनी परख को विकसित करने और समझने
00:04:36के प्रति गंभीर हो सकें।
00:04:39एक भौतिक फ़ोल्डर, नोट्स, Notion, Dropbox
00:04:40या किसी भी चीज़ में अपना खुद का "हॉल ऑफ फेम" बनाएं।
00:04:45जब भी आप बेहतरीन लेखन, डिजाइन,
00:04:47समाधान या नवाचार का कोई उदाहरण देखें,
00:04:50जो आपके दिमाग की बत्ती जला दे, उसे सहेज लें।
00:04:51उसे सेव करें।
00:04:55उसका अध्ययन करें।
00:04:56समय के साथ, आपका हॉल ऑफ फेम आपकी पसंद का एक नक्शा बन जाता है।
00:04:57पैटर्न उभरने लगते हैं।
00:05:00मानक ऊंचे होते हैं।
00:05:01निर्णय लेने की क्षमता तेज होती है।
00:05:02और इस तरह आप परख को किसी धुंधली और रहस्यमयी चीज के बजाय
00:05:04एक ठोस और शक्तिशाली कौशल में बदल देते हैं।
00:05:07भविष्य उन लोगों का नहीं है जिनके पास सबसे ज्यादा विचार हैं।
00:05:11यह उन लोगों का है जिनकी परख सबसे बेहतरीन है।
00:05:14और यही अगले मानवीय लाभ का आधार तैयार करता है,
00:05:18जो अच्छी परख को महान समाधानों में बदल देता है: दोहराव (Iteration)।
00:05:20आपका पहला संस्करण आपका सबसे अच्छा संस्करण नहीं होगा,
00:05:24लेकिन आपका 10वां, या शायद 110वां संस्करण हो सकता है।
00:05:28अगर सवाल पूछना समस्या को परिभाषित करता है और परख
00:05:31मानक तय करती है, तो दोहराव वह तरीका है जिससे आप कमी को पूरा करते हैं।
00:05:33जेम्स डायसन के बारे में सोचिए जिन्होंने 5,000 से अधिक प्रोटोटाइप बनाए,
00:05:38या महान चित्रकार विलेम डी कूनिंग
00:05:42जो दो साल तक एक ही कैनवास पर काम करते रहे,
00:05:44बार-बार पेंट खुरचते और फिर से शुरू करते रहे
00:05:48जब तक कि उन्हें वह सही नहीं मिल गया।
00:05:51यहाँ एक बात है जिसे हम स्वीकार करना पसंद नहीं करते।
00:05:52ज्यादातर अच्छी चीज़ों की शुरुआत खराब होती है।
00:05:54जादू पहली चमक में नहीं होता।
00:05:57जादू तो अथक सुधार और संशोधन में होता है।
00:05:59एआई आपको आश्चर्यजनक गति से विकल्प तैयार करने में मदद कर सकता है।
00:06:03और यह बहुत अच्छी बात है, लेकिन उसे निखारने,
00:06:06नई दिशा देने, छांटने और बेहतर बनाने के लिए अब भी एक इंसान की जरूरत है।
00:06:08एआई मात्रा बढ़ाता है।
00:06:11दोहराव गुणवत्ता प्रदान करता है।
00:06:13यहाँ कुछ तरकीबें हैं जिन्होंने मेरी मदद की है।
00:06:16सरल और सामान्य आदतें जो तेजी से असर दिखाती हैं।
00:06:17सबसे पहले, ऐनी लामोट के "खराब पहले ड्राफ्ट"
00:06:21के सिद्धांत को अपनाएं।
00:06:23पूर्णता का लक्ष्य न रखें।
00:06:26बस इसे पूरा करें।
00:06:27फिर उसे निखारें, दोहराएं और फिर से निखारें।
00:06:29दूसरा, अपने दोहराव के बीच समय का अंतर रखें।
00:06:32कभी-कभी मैं ड्राफ्ट लिखता हूँ, उसमें कुछ सुधार करता हूँ,
00:06:34और फिर जानबूझकर उसे एक हफ्ते के लिए छोड़ देता हूँ।
00:06:37जब मैं वापस आता हूँ, तो कमियां साफ नजर आती हैं।
00:06:39सुधार स्पष्ट हो जाते हैं, और काम की गति बढ़ जाती है।
00:06:42यह किसी भी चीज के लिए काम करता है—पिच डेक, डिजाइन,
00:06:45शादी में दी जाने वाली स्पीच, कुछ भी।
00:06:47तीसरा, उस नियम को अपनाएं जिसे कुछ लोग "वर्जन 0.8 रूल" कहते हैं।
00:06:49अपना काम तब साझा करें जब वह 80% हो, न कि 100%।
00:06:53अब, मैं स्वीकार करता हूँ कि यह मेरे लिए बहुत मुश्किल है।
00:06:57मैं चाहता हूँ कि मेरी चीज़ें बेहतरीन हों।
00:06:59लेकिन मैंने पाया है कि कई बार,
00:07:01पूरी तरह तैयार होने का इंतज़ार करना प्रगति को रोकता है।
00:07:030.8 पर चीज़ों को साझा करना मुझे इसे दोहराने,
00:07:06सीखने और तेजी से सुधार करने के लिए मजबूर करता है।
00:07:09आपको पहली बार में ही सब सही करने की ज़रूरत नहीं है,
00:07:11बस आपको समय के साथ उसे सही करना है।
00:07:13एआई आपको विकल्प देता है, दोहराव आपको उत्कृष्टता देता है।
00:07:15और एक बार जब आपके पास वे बेहतरीन हिस्से आ जाएं,
00:07:20तो आपको उन्हें जोड़ना आना चाहिए।
00:07:22यह कंपोजिशन (रचना) का मानवीय कौशल है।
00:07:25चार: कंपोजिशन।
00:07:27एआई सामग्री (ingredients) देने में माहिर है।
00:07:28इंसान भोजन परोसने (meals) में बेहतर हैं।
00:07:31कंपोजिशन टुकड़ों, विचारों, दृश्यों, तर्कों और चित्रों को
00:07:33एक सुसंगत, सार्थक और भावनात्मक रूप से प्रभावशाली चीज़ में जोड़ने की कला है।
00:07:36एक संगीतकार इसे ध्वनि के साथ करता है।
00:07:40एक फिल्म निर्माता इसे कट और पेसिंग के साथ करता है।
00:07:42एक चित्रकार इसे रंगों के साथ करता है।
00:07:44कंपोजिशन विश्लेषण करने के बजाय
00:07:47संश्लेषण (synthesize) करने की क्षमता है।
00:07:48उन चीज़ों के बीच संबंध देखना जो पहली नज़र में संबंधित नहीं लग सकतीं।
00:07:51विश्लेषण करने के बजाय संश्लेषित करने की क्षमता है।
00:07:53चीजों के बीच के उन रिश्तों को देखना
00:07:55जो शायद पहली नज़र में संबंधित न लगें।
00:07:56तत्वों को इस तरह से जोड़ना कि उनका कुल योग
00:08:00उनके अलग-अलग हिस्सों से कहीं अधिक बड़ा और प्रभावशाली बन जाए।
00:08:02यह मौलिक रूप से एक कलात्मक कौशल है,
00:08:04लेकिन अब गैर-कलाकारों को भी इसमें महारत हासिल करनी होगी
00:08:08क्योंकि आप हर बार कुछ नया बनाते समय कंपोज़ करते हैं,
00:08:10चाहे वह कोई प्रेजेंटेशन बनाना हो।
00:08:12आप तब कंपोज़ करते हैं जब आप एक टीम बनाते हैं।
00:08:14आप तब कंपोज़ करते हैं जब आप कोई कार्यक्रम आयोजित करते हैं
00:08:16या यहाँ तक कि कोई पार्टी देते हैं।
00:08:17मैंने इसके शुरुआती रूप के बारे में "A Whole New Mind" में लिखा था
00:08:20जब मैंने चित्रकारी सीखने के अपने अनुभव का वर्णन किया था,
00:08:22FedEx लोगो में खाली जगह (negative space) को देखना,
00:08:25और महान सिम्फनीज़ को समझने की कोशिश करना।
00:08:27यहाँ AI के इस दौर के लिए अपने कंपोज़िशन कौशल को
00:08:30तेज़ करने के तीन सरल तरीके दिए गए हैं।
00:08:32जब लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स आप पर घटकों की बौछार कर सकते हैं।
00:08:35पहला, 'तीन का नियम' (rule of three) इस्तेमाल करें।
00:08:38जब भी आप किसी बात, विचार या कहानी को समझाएं,
00:08:41तो उसे तीन हिस्सों में व्यवस्थित करें।
00:08:43इससे आपकी सोच और स्पष्ट होगी
00:08:44और आपकी बातचीत अधिक प्रभावी बनेगी।
00:08:46दूसरी तकनीक है, संरचना को देखना सीखें।
00:08:49यहाँ एक आसान तरीका है।
00:08:51अपने फोन की कैमरा सेटिंग्स में जाएं और 'ग्रिड' चालू करें।
00:08:54यह आमतौर पर तीन-बाय-तीन का लेआउट होता है।
00:08:57यह 'रूल ऑफ थर्ड्स' सीखने का एक बेहद आसान तरीका है।
00:09:00और एक बार जब आप इस नियम को समझ लेते हैं,
00:09:02तो अगली बार जब आप फोटो खींचेंगे,
00:09:03तो विषय को बीच में रखने के बजाय,
00:09:05उसे ग्रिड की कटती हुई रेखाओं पर रखने की कोशिश करें।
00:09:09बधाई हो, अब आप एक कंपोज़र हैं।
00:09:11और तीसरा, 'मूवी पॉज़' गेम खेलें।
00:09:15जब आप कोई शानदार विज़ुअल्स वाली फिल्म देख रहे हों,
00:09:17तो किसी ऐसे दृश्य पर पॉज़ दबाएं जहाँ ज्यादा हलचल न हो।
00:09:20अभिनेता कहाँ खड़े हैं?
00:09:21क्या वे किसी दरवाज़े के फ्रेम के बीच में हैं?
00:09:23उन पर रोशनी कैसे पड़ रही है?
00:09:24क्या सड़क या रेलिंग जैसी कोई रेखा है
00:09:27जो उनकी ओर इशारा कर रही है?
00:09:28AI बहुत सारे हिस्से तो बना सकता है,
00:09:31लेकिन आप ज्यादा हिस्सों से नहीं जीतते।
00:09:33आप बेहतर व्यवस्था (arrangement) से जीतते हैं।
00:09:35यदि कंपोज़िशन एक संगीत स्कोर है,
00:09:36तो अगला वाला ऑर्केस्ट्रा है।
00:09:38नंबर पांच, आवंटन (Allocation)।
00:09:39डैन शिपर मीडिया और सॉफ्टवेयर कंपनी
00:09:41'Every' के CEO हैं।
00:09:42और उन्होंने हाल ही में एक बहुत गहरी बात कही।
00:09:45उन्होंने कहा, "ज्ञान अर्थव्यवस्था (knowledge economy) में,
00:09:47आपको इस आधार पर भुगतान मिलता है कि आप क्या जानते हैं।
00:09:50एक आवंटन अर्थव्यवस्था (allocation economy) में,
00:09:51आपको इस आधार पर भुगतान मिलता है कि आप बुद्धिमत्ता के
00:09:54संसाधनों का कितनी अच्छी तरह आवंटन करते हैं।
00:09:56हम पहले उस अकेले नायक की प्रशंसा करते थे,
00:09:58जो सब कुछ खुद कर सकता था,
00:10:00लेकिन भविष्य उन लोगों का है जो इंसानों और मशीनों
00:10:03के बीच तालमेल बिठा सकते हैं।"
00:10:05नए सुपरस्टार वे लोग होंगे जो टूल्स, टीमों, AI सिस्टम,
00:10:08समयसीमा और बाधाओं को ऑर्केस्ट्रेट और आवंटित कर सकें,
00:10:13और उन्हें एक स्पष्ट परिणाम की ओर ले जा सकें।
00:10:16अब, निश्चित रूप से यह पूरी तरह नया नहीं है।
00:10:19एक महान निर्देशक खुद कैमरा नहीं चलाता।
00:10:21एक महान कोच खुद मैच नहीं खेलता।
00:10:23लेकिन जैसे-जैसे AI एक खिलौने से हटकर एक सहयोगी बन रहा है,
00:10:27आवंटन हम सभी के लिए एक मुख्य कौशल बन जाता है।
00:10:30आवंटन का अर्थ है यह जानना कि किन उपकरणों का उपयोग करना है,
00:10:33किन लोगों को शामिल करना है, किन प्रणालियों को जोड़ना है,
00:10:35और किस क्षण में।
00:10:36लेकिन यह गहराई से मानवीय भी है।
00:10:38इसके लिए सहानुभूति, भावनात्मक बुद्धिमत्ता,
00:10:41और इस बात की ईमानदार समझ की आवश्यकता है
00:10:44कि लोग वास्तव में किस चीज में अच्छे हैं।
00:10:45इसे व्हार्टन के प्रोफेसर एथन मॉलिक
00:10:47"सेंटोर थिंकिंग" (centaur thinking) कहते हैं,
00:10:48यानी मानव और मशीन की बुद्धिमत्ता को मिलाकर
00:10:51ऐसे परिणाम प्राप्त करना जो दोनों में से कोई भी अकेले नहीं कर सकता।
00:10:53एक बेहतर आवंटक बनना चाहते हैं?
00:10:55यहाँ शुरुआत करने के कुछ सरल तरीके दिए गए हैं।
00:10:56एक 'टीम इन्वेंट्री' बनाएं।
00:10:58भले ही इसमें सिर्फ आप और AI हों,
00:10:59सूची बनाएं कि कौन या क्या काम सबसे अच्छा करता है,
00:11:02फिर उसके अनुसार काम सौंपें।
00:11:03हर काम को अपना काम समझना बंद करें।
00:11:05एक संबंधित विचार, 'दो-ढेर' (two-pile) तकनीक।
00:11:09हर प्रोजेक्ट वास्तव में किए जाने वाले कार्यों का एक संग्रह है।
00:11:13उन्हें दो ढेरों में व्यवस्थित करें, एक AI के लिए,
00:11:16जिनमें गति, मात्रा और निर्माण (generation) शामिल है,
00:11:18और एक आपके लिए, जिनमें वास्तविक सोच,
00:11:21रचनात्मकता और पसंद (taste) शामिल है।
00:11:23आपका काम सब कुछ AI को सौंपना नहीं है।
00:11:25वह एक बहुत बड़ी गलती होगी।
00:11:27आपका काम AI को वह पहला ढेर देना है
00:11:30ताकि आप दूसरे ढेर में उत्कृष्टता प्राप्त कर सकें।
00:11:32या 'समय बनाम प्रतिभा' का ऑडिट करके देखें।
00:11:35पिछले दो हफ्तों के अपने कैलेंडर को देखें।
00:11:37हर उस काम पर घेरा लगाएँ जिसमें आपकी पसंद
00:11:40या रचनात्मक कौशल की आवश्यकता नहीं थी।
00:11:41खुद से पूछें, क्या AI इसे कर सकता था?
00:11:42क्या कोई उपकरण इसे कर सकता था?
00:11:44क्या कोई और इसे कर सकता था?
00:11:45फिर भविष्य में उन कार्यों को फिर से आवंटित करें।
00:11:48हमें समय का प्रबंधन करना बंद करना होगा
00:11:50और अपनी प्रतिभा को फिर से आवंटित करना शुरू करना होगा।
00:11:53अब, यदि AI बुद्धिमत्ता को कई गुना बढ़ाता है,
00:11:55तो आवंटन यह तय करता है कि उसे कहाँ लक्षित करना है।
00:11:57लेकिन वह लक्ष्य सही होना चाहिए।
00:11:58और यहीं पर अंतिम मानवीय लाभ आता है।
00:12:01नंबर छह, अखंडता (Integrity)।
00:12:02तकनीक आपकी शक्ति को बढ़ाती है।
00:12:04नैतिकता यह तय करती है कि आप इसका उपयोग कैसे करते हैं।
00:12:06और AI के युग में, शक्ति चरित्र की तुलना में तेजी से बढ़ रही है।
00:12:10हर तकनीकी क्रांति एक नैतिक हिसाब-किताब के लिए मजबूर करती है।
00:12:13हम अभी उसी के बीच में हैं।
00:12:15और यही बात अखंडता को सबसे महत्वपूर्ण कौशल बनाती है।
00:12:18आपने खबरें देखी होंगी।
00:12:19आपने सोशल मीडिया पोस्ट देखे होंगे।
00:12:21AI मतिभ्रम कर सकता है, झूठ गढ़ सकता है, और आत्मविश्वास से
00:12:26नियंत्रण से बाहर जा सकता है।
00:12:27उसका कोई विवेक नहीं है, कोई जिम्मेदारी नहीं है,
00:12:29कोई नैतिक दिशा नहीं है।
00:12:31यहीं पर आपकी भूमिका आती है।
00:12:32जब बुद्धिमत्ता प्रचुर मात्रा में उपलब्ध हो जाती है,
00:12:34तो बुद्धिमत्ता (wisdom) और भी मूल्यवान हो जाती है।
00:12:36और बुद्धिमत्ता की जड़ें अखंडता में होती हैं,
00:12:39ईमानदारी, निष्पक्षता, जिम्मेदारी और जवाबदेही
00:12:42के आधार पर विकल्प चुनने में।
00:12:44अखंडता कोई अमूर्त विचार नहीं है।
00:12:45यह व्यावहारिक है।
00:12:47यह उन पलों में दिखती है जैसे सच बोलना
00:12:50जब झूठ बोलना आसान हो, स्टैंड लेना
00:12:52जब कोई AI मॉडल ऐसी बात कहे जो
00:12:54आपके मूल्यों से समझौता करती हो, निजता की रक्षा करना
00:12:57जब उसका उल्लंघन करना अधिक लाभदायक हो, और यह पूछना,
00:12:59यह निर्णय किसे प्रभावित करता है?
00:13:01और अगर मैं उनकी जगह होता तो क्या मैं यह निर्णय लेता?
00:13:03जब आपके पास अधिक शक्ति, अधिक गति और अधिक प्रभाव होता है,
00:13:07तो आपका चरित्र ही आपका भाग्य बन जाता है।
00:13:10और जब AI आपके प्रभाव को तुरंत बढ़ा सकता है,
00:13:13तो अखंडता केवल एक गुण नहीं है।
00:13:15यह एक नेतृत्व कौशल (leadership skill) है।
00:13:17अखंडता का अभ्यास जीवन भर का काम है,
00:13:19किसी एक वीडियो का नहीं।
00:13:20इसमें हमारी मदद के लिए शिक्षक, माता-पिता और गुरु मौजूद हैं।
00:13:23लेकिन यहाँ दो सुझाव दिए गए हैं जो इस गुण को
00:13:26आपमें और दूसरों में गहरा करने में मदद कर सकते हैं।
00:13:27पहला, 'वॉशिंगटन पोस्ट टेस्ट' अपनाएं।
00:13:29जब मैं राजनीति में था, जिसमें व्हाइट हाउस के
00:13:31स्पीचराइटर के रूप में बिताए गए साल भी शामिल हैं,
00:13:33तब हम 'वॉशिंगटन पोस्ट टेस्ट' का उपयोग करते थे।
00:13:35कोई कदम उठाने या ईमेल लिखने से पहले,
00:13:37आप खुद से पूछते थे, क्या मुझे ठीक लगेगा अगर यह
00:13:39किसी बड़े अखबार के पहले पन्ने पर छप जाए?
00:13:41यदि नहीं, तो रुक जाइए।
00:13:43दूसरा, 'अखंडता का उलटा' (integrity inversion) करें।
00:13:46किसी भी संदिग्ध निर्णय को पलट कर देखें।
00:13:48यदि किसी ने मेरे साथ या मेरे किसी प्रियजन के साथ ऐसा किया होता,
00:13:52तो क्या मुझे यह उचित लगता?
00:13:53यदि उत्तर 'नहीं' है, तो उसे न करें।
00:13:54यह सरल बदलाव तर्क-वितर्क के बीच से रास्ता निकालते हुए
00:13:57नैतिकता को सामने लाता है।
00:13:59AI हमारे हर काम को नया रूप दे सकता है, लेकिन केवल अखंडता
00:14:02और बुद्धिमत्ता ही यह तय करती है कि हम क्या बनते हैं।
00:14:05तो ये वे छह मानवीय क्षमताएँ हैं जो AI के युग में
00:14:07सबसे अधिक मायने रख सकती हैं।
00:14:08सवाल पूछना, वे सटीक और मौलिक सवाल पूछना
00:14:11जो मशीनें नहीं पूछ सकतीं।
00:14:12पसंद (Taste), यह जानना कि जब सब कुछ संभव हो तब क्या अच्छा है।
00:14:16दोहराव (Iteration), बार-बार कोशिश करके अपने काम को बेहतर बनाना।
00:14:19कंपोज़िशन, टुकड़ों को जोड़कर कुछ सार्थक बनाना।
00:14:23आवंटन, इंसानों और मशीनों को एक स्पष्ट लक्ष्य की ओर
00:14:26निर्देर्शित करना।
00:14:27अखंडता, सही का चुनाव करना जब आपके आसपास सब कुछ
00:14:30तेजी से बदल रहा हो।
00:14:31ये विलासिता नहीं हैं, ये सफलता के कौशल हैं,
00:14:33शायद अगले दशक के लिए जीवित रहने के कौशल।
00:14:3625 वर्षों तक मानव व्यवहार का अध्ययन करने के बाद
00:14:38अगर मैं एक बात जानता हूँ, तो वह यह है।
00:14:40जब दुनिया अधिक कृत्रिम (artificial) हो जाती है,
00:14:42तो हमें और अधिक मानवीय होने की आवश्यकता है।
00:14:44नमस्ते, आपको क्या लगता है कि इस सूची में कौन सा मानवीय कौशल
00:14:47होना चाहिए था जिसे मैंने शामिल नहीं किया?
00:14:48इसे कमेंट्स में लिखें।
00:14:49मैं हमेशा यह सुनने को उत्सुक रहता हूँ कि मुझसे क्या छूट गया।

Key Takeaway

जैसे-जैसे दुनिया अधिक कृत्रिम होती जा रही है, सफलता के लिए हमें अपनी मौलिक मानवीय क्षमताओं जैसे जिज्ञासा, निर्णय और नैतिकता को और अधिक निखारने की आवश्यकता है।

Highlights

एआई के युग में 'जवाब' सस्ते हो गए हैं, इसलिए 'सही सवाल' पूछना सबसे मूल्यवान मानवीय कौशल बन गया है।

परख (Taste) वह फिल्टर है जो एआई द्वारा उत्पन्न भारी मात्रा में सामग्री में से गुणवत्ता और सार्थकता की पहचान करती है।

दोहराव (Iteration) के माध्यम से ही किसी विचार को पूर्णता तक पहुँचाया जा सकता है, क्योंकि एआई केवल कच्चा माल देता है।

कंपोजिशन अलग-अलग टुकड़ों और विचारों को जोड़कर एक प्रभावशाली और सुसंगत परिणाम बनाने की कलात्मक क्षमता है।

आवंटन (Allocation) का अर्थ है इंसानों और मशीनों की ताकत को समझकर सही काम को सही संसाधन को सौंपना।

अखंडता (Integrity) वह नैतिक दिशा है जो यह तय करती है कि हम एआई जैसी शक्तिशाली तकनीक का उपयोग कैसे करते हैं।

Timeline

एआई युग के लिए एक सर्वाइवल प्लान

इस शुरुआती खंड में वक्ता एआई के बढ़ते प्रभाव और भविष्य की भविष्यवाणियों के बारे में चर्चा करते हैं। वे स्पष्ट करते हैं कि एआई जल्द ही इंसानों से बेहतर सोचने लगेगा, जिससे खुद को प्रासंगिक बनाए रखना एक चुनौती होगी। लेखक अपनी पुस्तक "A Whole New Mind" और 20 वर्षों के शोध का संदर्भ देते हुए छह विशिष्ट मानवीय कौशलों का परिचय देते हैं। यह वीडियो तकनीकी क्षमताओं के बजाय सोचने और व्यवहार करने के तरीकों पर केंद्रित है। इसका उद्देश्य दर्शकों को एक ऐसा व्यावहारिक ढांचा प्रदान करना है जिसे मशीनें आसानी से प्रतिस्थापित नहीं कर सकतीं।

कौशल 1: सवाल पूछने की शक्ति

वक्ता बताते हैं कि आज के दौर में 'आंसर इंजन' के कारण जवाब हर जगह मौजूद हैं, जिससे जिज्ञासा एक दुर्लभ संसाधन बन गई है। वे उदाहरण देते हैं कि कैसे महान वैज्ञानिक और उद्यमी हमेशा "क्या होगा अगर" जैसे शक्तिशाली सवालों से शुरुआत करते हैं। इस क्षमता को सुधारने के लिए वे वॉरेन बर्गर की पुस्तक और टोयोटा की "फाइव व्हाईज़" (पाँच बार क्यों) तकनीक का सुझाव देते हैं। यह तकनीक किसी भी समस्या की तह तक पहुँचने और सही समाधान खोजने में मदद करती है। अंततः, एआई जवाब देने में बेहतर हो सकता है, लेकिन जटिल समस्याओं को परिभाषित करने के लिए इंसानी सवाल अनिवार्य हैं।

कौशल 2: परख और निर्णय लेना

जब एआई अंतहीन विकल्प और ड्राफ्ट तैयार करता है, तो 'परख' (Taste) वह सुपरपावर बन जाती है जो सही विकल्प का चुनाव करती है। वक्ता अपने न्यूज़लेटर का उदाहरण देते हैं जहाँ एआई 50 सुझाव देता है, लेकिन उनमें से सर्वश्रेष्ठ को चुनने के लिए उनके अनुभव की आवश्यकता होती है। वे अपनी पसंद को विकसित करने के लिए एक निजी "हॉल ऑफ फेम" या प्रेरणा फ़ोल्डर बनाने की सलाह देते हैं। यह प्रक्रिया धुंधली पसंद को एक ठोस और शक्तिशाली पेशेवर कौशल में बदल देती है। भविष्य उन लोगों का है जिनके पास न केवल विचार हैं, बल्कि उन विचारों को आंकने का बेहतरीन मानक भी है।

कौशल 3: निरंतर सुधार और दोहराव

यह खंड 'दोहराव' (Iteration) के महत्व पर जोर देता है, जहाँ जादू पहली कोशिश में नहीं बल्कि अथक संशोधन में होता है। वक्ता जेम्स डायसन के 5,000 प्रोटोटाइप और पेंटर विलेम डी कूनिंग के संघर्ष का उदाहरण देते हैं। वे ऐनी लामोट के "खराब पहले ड्राफ्ट" के सिद्धांत और काम साझा करने के "वर्जन 0.8 नियम" का समर्थन करते हैं। सुधार के लिए वे ड्राफ्ट लिखने और उसे फिर से देखने के बीच जानबूझकर समय का अंतर रखने की सलाह देते हैं। एआई मात्रा प्रदान कर सकता है, लेकिन गुणवत्ता केवल मानव-निर्देशित निरंतर सुधार से ही आती है।

कौशल 4: कंपोजिशन और संश्लेषण

कंपोजिशन का अर्थ है विभिन्न तत्वों को इस तरह जोड़ना कि उनका कुल प्रभाव उनके अलग-अलग हिस्सों से बड़ा हो। वक्ता इसे एक कलात्मक कौशल बताते हैं जिसे अब हर पेशेवर को सीखने की जरूरत है, चाहे वह प्रेजेंटेशन बनाना हो या टीम बनाना। वे इसे सुधारने के लिए 'तीन का नियम' और फोटोग्राफी के 'रूल ऑफ थर्ड्स' जैसी व्यावहारिक तकनीकें साझा करते हैं। फिल्म देखते समय 'मूवी पॉज़' गेम खेलने का सुझाव दिया गया है ताकि दृश्यों की संरचना को समझा जा सके। एआई सामग्री के हिस्से तो बना सकता है, लेकिन उन हिस्सों की सार्थक व्यवस्था केवल मनुष्य ही कर सकता है।

कौशल 5: आवंटन और संसाधनों का प्रबंधन

ज्ञान अर्थव्यवस्था से 'आवंटन अर्थव्यवस्था' (Allocation Economy) की ओर बदलाव पर चर्चा करते हुए वक्ता डैन शिपर के विचारों को साझा करते हैं। भविष्य उन लोगों का है जो बुद्धिमत्ता के संसाधनों का—चाहे वह इंसानी हो या कृत्रिम—सही ढंग से वितरण कर सकें। वे 'सेंटोर थिंकिंग' का उल्लेख करते हैं, जहाँ मानव और मशीन मिलकर काम करते हैं। 'दो-ढेर' तकनीक के माध्यम से कार्यों को एआई (गति और मात्रा) और मानव (सोच और रचनात्मकता) के बीच विभाजित करने की सलाह दी गई है। यह खंड समय प्रबंधन के बजाय प्रतिभा के सही आवंटन पर ध्यान केंद्रित करने के लिए प्रेरित करता है।

कौशल 6: अखंडता और नैतिक नेतृत्व

अंतिम और सबसे महत्वपूर्ण कौशल 'अखंडता' (Integrity) है, क्योंकि एआई के पास कोई विवेक या नैतिक दिशा नहीं होती। वक्ता बताते हैं कि एआई झूठ बोल सकता है या पक्षपाती हो सकता है, इसलिए मानवीय बुद्धिमत्ता और चरित्र अब और भी मूल्यवान हैं। वे निर्णय लेने के लिए 'वॉशिंगटन पोस्ट टेस्ट' और 'अखंडता का उलटा' जैसे सरल नैतिक परीक्षणों का सुझाव देते हैं। यह खंड इस विचार के साथ समाप्त होता है कि तकनीक शक्ति बढ़ाती है, लेकिन चरित्र ही भाग्य और प्रभाव को परिभाषित करता है। अंत में, दर्शकों से अन्य महत्वपूर्ण मानवीय कौशलों के बारे में उनकी राय मांगी गई है।

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