کیا روبوٹ انسانوں کو غیر ضروری بنا دے گا؟

ایک تنہا محقق نے حال ہی میں ایک قابل ذکر انکشاف کیا ہے جس سے لاکھوں جانیں بچ سکتی ہیں۔ اس نے ایک ایسے کیمیائی مرکب کی نشاندہی کی جو پلازموڈیم ویویکس میں ایک اہم نمو انزیم کو مؤثر طریقے سے نشانہ بناتا ہے ، جو دنیا کے زیادہ تر ملیریا کے معاملات کا ذمہ دار مائکروسکوپک پرجیوی ہے۔ انسانیت کے عظیم حیاتیاتی دشمنوں میں سے ایک کے خلاف اس نئے ہتھیار کے پیچھے سائنسدان کو اس کی کوششوں کے لئے تعریف ، بونس چیک ، یا اس کے پیچھے کسی ہارڈ تھپکی کی توقع نہیں تھی۔ در حقیقت ، "وہ" میں کسی بھی چیز کی توقع کرنے کی صلاحیت نہیں ہے۔

یہ پیشرفت حوا ، بشکریہ ایک "روبوٹک سائنس دان" سامنے آئی ہے جو مانچسٹر یونیورسٹی کے آٹومیشن لیب میں مقیم ہے۔ حوا اپنے انسانی ہم عمروں کے مقابلہ میں بیماریوں سے لڑنے والی نئی دوائیں تیز اور سستی تلاش کرنے کے لئے ڈیزائن کی گئی تھی۔ وہ جدید مصنوعی ذہانت کا استعمال کرتے ہوئے اس بات کو حاصل کرتی ہے کہ اصل مفروضے تشکیل دیئے جائیں گے جس کے بارے میں مرکبات مضر جرثوموں کو قتل کریں گے (جب کہ انسانی مریضوں کو بچاتے رہیں گے) اور پھر روبوٹک ہتھیاروں کی ایک جوڑی کے ذریعہ بیماریوں کی ثقافتوں پر قابو پانے والے تجربات کریں گے۔

حوا اب بھی ترقی کے تحت ہے ، لیکن اس کی ثابت افادیت اس بات کی ضمانت دیتی ہے کہ بگ فارما نسبتا ناپے ہوئے انسانی سائنسدانوں کی جگہ "ان کی بھرتی" کرنا شروع کردے گی جو "مالی معاوضہ ،" "محفوظ کام کے ماحول ،" اور "جیسے ناگوار چیزوں کا مطالبہ کرتے ہیں۔ نیند. "

اگر تاریخ کوئی رہنما ہے تو ، دواسازی کے محققین پوری طرح سے مٹ جائیں گے - کم از کم ابھی نہیں۔ شاید کیا ہوگا کہ یہ قبضہ بہت سارے دوسرے لوگوں (اسمبلی لائن ورکر ، ہائی وے ٹول ٹیکر ، بینک ٹیلر) کے راستے پر چل پائے گا جس میں غیر جذباتی اداروں کے ساتھ انسانوں کا تناسب ڈرامائی طور پر جھک جائے گا۔

انسانوں کو بہتر بنانے والی مشینیں صنعتی انقلاب جتنی پرانی ہیں۔ لیکن چونکہ یہ عمل انفارمیشن ایج کے منطقی ارتقاء میں پکڑتا ہے ، بہت سے لوگوں نے یہ سوال شروع کرنا شروع کردیا ہے کہ کیا انسانی کارکنوں کو قطعا. ضرورت ہوگی۔

بالکل نئی چیز جو ہو رہی ہے

لوڈائٹ کبھی کبھی 19 ویں صدی کے انگریزی ٹیکسٹائل کارکنوں کا پرتشدد گروہ تھے جنہوں نے صنعتی مشینوں کے خلاف برہمی کی تھی جو انسانی کارکنوں کی جگہ لینے لگی تھیں۔ اگر غلطی ہوئی تو تاریخ کے آخر میں یہ نتیجہ نکلے گا تو لوڈائٹ کی پریشانیوں کو یقینی طور پر قابل فہم تھا۔ معیشت کو اپاہج بنانے کے بجائے ، لڈوڈائٹس کو جس میکنائزیشن کا خدشہ تھا اس نے حقیقت میں زیادہ تر انگریزوں کے معیار زندگی کو بہتر بنایا۔ نئی پوزیشنز جنہوں نے ان بڑھتی ہوئی ٹیکنالوجیز اور ان کی تیار کردہ سستی سامان سے فائدہ اٹھایا (آخر کار) وہ ملازمتیں ضائع ہوگئیں جو ضائع ہوگئیں۔

آج کے دور تک اور "لڈائٹ" ایک ایسی توہین آمیز اصطلاح بن چکی ہے جو غیر معقول خوف یا نئی ٹکنالوجی پر عدم اعتماد رکھنے والے کسی کو بھی بیان کرنے کے لئے استعمال ہوتی ہے۔ معاشی ماہرین کے درمیان نام نہاد "لوڈائٹ فالسی" قریب آ گیا ہے اور اس خدشے کو بیان کرنے اور مسترد کرنے کا ایک طریقہ ہے کہ نئی ٹیکنالوجیز تمام ملازمتوں کو ختم کردے گی اور ان کی جگہ کچھ نہیں چھوڑے گی۔ لہذا ، شاید ایچ آر اسسٹنٹ جو جدید ترین درخواست دہندہ سے باخبر رہنے والے سافٹ ویئر یا خود سے چیک آؤٹ کیوسک کے بدلے بوٹ حاصل کرنے والے کیشئر کے ذریعہ بے گھر ہوچکا ہے اس حقیقت میں اس بات پر سکون حاصل کرسکتا ہے کہ ابھی تک جس بم نے دھماکے سے اڑا دیا تھا زندگی ان کے مستقبل میں ایک اعلی اعلی ہنر کی نوکری کے لئے راستہ صاف کررہی تھی۔ اور ایسا کیوں نہیں ہونا چاہئے؟ اس ٹکنالوجی روزگار کی مثال کو ماضی کے 200 یا اس سے زیادہ سال کی تاریخ نے توثیق کیا ہے۔

پھر بھی کچھ ماہرین اقتصادیات نے کھلے عام غور کیا ہے کہ اگر لوڈائٹ فالسی کی تاریخ ختم ہونے کی تاریخ ہوسکتی ہے۔ یہ تصور تب ہی درست ہے جب کارکنان معیشت کے دوسرے حصوں میں ملازمتوں کے لئے باز آراستہ ہونے کے قابل ہوں جو ابھی بھی انسانی مزدوری کے محتاج ہیں۔ لہذا ، نظریہ میں ، ایک ایسا وقت بہت اچھ .ا پڑسکتا ہے جب ٹیکنالوجی اتنی پھیل جاتی ہے اور اتنی تیزی سے تیار ہوتی ہے کہ انسانی کارکن اب اتنی تیزی سے موافقت پانے کے قابل نہیں ہیں۔

اس بے ہنگم افرادی قوت کی ابتدائی پیش گوئیاں ایک انگریزی ماہر اقتصادیات کی بشکریہ سے آئیں ، جس نے مشہور طور پر مشاہدہ کیا (پی ڈی ایف) ، "ہمیں ایک نئی بیماری کا سامنا کرنا پڑ رہا ہے جس کا کچھ قارئین نے ابھی تک نام نہیں سنا ہوگا ، لیکن اس کے بارے میں وہ سن لیں گے۔ آنے والے سالوں میں ، یعنی تکنیکی بے روزگاری۔ اس کا مطلب یہ ہے کہ بے روزگاری کا مطلب ہے کہ مزدوری کے استعمال کو معاشی طور پر استعمال کرنے کے اسباب کی ہماری تلاش کی وجہ سے جس رفتار سے ہم مزدوری کے لئے نئے استعمال ڈھونڈ سکتے ہیں۔

وہ ماہر معاشیات جان مینارڈ کینز تھے اور اس کا خلاصہ ان کے 1930 کے مضمون "ہمارے پوتے پوشوں کے لئے معاشی امکانات" کا تھا۔ ٹھیک ہے ، یہاں ہم تقریبا 85 85 سال بعد ہیں (اور اگر کینز کو کوئی پوتے پوتے پوتے ملتے تھے تو وہ اب تک ریٹائرمنٹ میں آسکتے تھے ، اگر وہ آسمان کے اس بڑے روزگار کے بازار میں منتقل نہیں ہوئے تھے) ، اور اس "بیماری" کے بارے میں انہوں نے کہا کہ وہ کبھی بھی پورا نہیں ہوا . ہوسکتا ہے کہ یہ کہنا دل چسپ ہوسکے کہ کینز کی پیش گوئ بالکل غلط تھی ، لیکن اس بات پر یقین کرنے کی کوئی وجہ ہے کہ وہ واقعی جلدی میں تھا۔

تکنیکی عدم استحکام کے خدشات کئی دہائیوں کے دوران کم ہوچکے ہیں ، لیکن حالیہ رجحانات نئی بحث کو فروغ دے رہے ہیں کہ آیا ہم crazy غیر متوقع دور کے مستقبل میں - خود کو غیر معمولی معاشی بدحالی کی طرف راغب کرسکتے ہیں۔ اس پچھلے ستمبر میں نیو یارک شہر میں ، یہاں تک کہ تکنیکی بے روزگاری سے متعلق ایک عالمی اجلاس ہوا جس میں رابرٹ ریخ (کلنٹن انتظامیہ کے دوران سکریٹری لیبر) ، لیری سمرز (ٹریژری کے سکریٹری ، کلنٹن کے ماتحت بھی) اور نوبل انعام جیسی معاشی طور پر بھاری بھرکمیاں تھیں۔ جیتنے والے ماہر معاشیات جوزف اسٹگلیٹز۔

تو پھر کیوں ہوسکتا ہے کہ سنہ 1930 کے مقابلے میں 2016 اتنا زیادہ غیر یقینی ہو؟ آج ، خاص طور پر خلل ڈالنے والی ٹکنالوجی جیسی مصنوعی ذہانت ، روبوٹکس ، تھری ڈی پرنٹنگ ، اور نینو ٹکنالوجی نہ صرف مستقل طور پر آگے بڑھ رہی ہے ، لیکن اعداد و شمار سے صاف ظاہر ہوتا ہے کہ ان کی ترقی کی شرح میں اضافہ ہورہا ہے (جس کی سب سے مشہور مثال مور کے قانون کا بیان کرنے کا قریب ترین بے عیب ریکارڈ ہے۔ کس طرح کمپیوٹر پروسیسر ہر نسل کے ساتھ تیزی سے براؤنئر بڑھتے ہیں)۔ مزید برآں ، جیسے کہ ٹکنالوجی آزادانہ طور پر ترقی کرتی ہیں ، وہ دوسرے طبقات کی ترقی میں تیزی لائیں گی (مثال کے طور پر ، مصنوعی ذہانت 3D روٹرز کو اگلے نسل کو روبوٹ بنانے کے لئے پروگرام بنا سکتی ہے ، جس کے نتیجے میں مزید بہتر تھری ڈی پرنٹرز بھی تیار ہوں گے)۔ یہ وہی ہے جو مستقبل کے ماہر اور موجد رے کرزویئل نے ایکٹلیریٹرنگ ریٹرنس کے قانون کے طور پر بیان کیا ہے: ہر چیز تیزی سے تیز تر ہوتی جارہی ہے۔

ریکارڈ شدہ میوزک کا ارتقاء اس نکتے کی وضاحت کرتا ہے۔ یہ گذشتہ صدی کے دوران ڈرامائی انداز میں تبدیل ہوچکا ہے ، لیکن اس تبدیلی کی اکثریت صرف پچھلی دو دہائیوں میں واقع ہوئی ہے۔ 1980 کی دہائی میں سی ڈی اور کیسٹ کے ذریعہ انلاگ ڈسکس 60 سال سے زیادہ عرصے تک سب سے اہم ذریعہ تھے ، صرف دو دہائیوں بعد ایم پی 3 کے ذریعہ لیا جائے گا ، جو اب تیز رفتار آڈیو کے ذریعہ تبدیل ہو رہے ہیں۔ یہ ایک ایسی تیزرفتاری ہے جو جدیدیت کو پھیلا دیتی ہے۔

"مجھے یقین ہے کہ ہم ایک افراط بخش نقطہ پر پہنچ چکے ہیں ،" سوفٹ ویئر کاروباری اور رائز آف روبوٹس کتاب کے مصنف ، مارٹن فورڈ (یہاں مکمل انٹرویو پڑھیں) کی وضاحت کرتے ہیں۔ "خاص طور پر اس انداز میں کہ مشینیں - الگورتھم pick چننا شروع کر رہی ہیں ایک محدود معنی میں ، وہ لوگوں کی طرح سوچنا شروع کر رہے ہیں۔ یہ زراعت میں ایسا نہیں ہے ، جہاں مشینیں صرف میکانیاتی سرگرمیوں کے لئے پٹھوں کی طاقت کو ختم کر رہی تھیں۔ پرجاتیوں think سوچنے کی صلاحیت۔ دوسری بات یہ ہے کہ انفارمیشن ٹکنالوجی اتنی عام ہے۔ یہ پوری معیشت ، ہر روزگار کے شعبے پر حملہ کرنے جا رہی ہے۔ لہذا واقعتا workers کارکنوں کے لئے کوئی محفوظ ٹھکانہ نہیں ہے۔ "مجھے لگتا ہے کہ یہ عملی طور پر ہر صنعت کو کم محنت مزدوری کرنے والا ہے۔"

یہ بنیادی تبدیلی کس حد تک ہوگی what اور کس گھڑی پر - ابھی بھی بہت بحث کی بات ہے۔ یہاں تک کہ اگر بڑے پیمانے پر معاشی تباہی کا خدشہ نہیں ہے تو بھی ، آج کے بہت سارے کارکنان ایسی دنیا کے لئے پوری طرح تیار نہیں ہیں جس میں صرف اسٹیل سے چلنے والے جان ہینریز ہی نہیں ہیں جنھیں یہ معلوم ہوتا ہے کہ مشینیں اپنا کام بہتر طریقے سے انجام دے سکتی ہیں (اور کہیں زیادہ سستی کے لئے بھی) ، لیکن مائیکل اسکاٹس اور ڈان ڈریپر بھی۔ وائٹ کالر جاب اور کالج کی ڈگری آٹومیشن سے کوئی تحفظ فراہم نہیں کرتی ہے۔

اگر مجھے صرف دماغ ہوتا

خاص طور پر ایک ٹکنالوجی ایسی ہے جو انتظار میں رکھی ہوئی سپر سونامی کی حیثیت سے کھڑی ہے۔ مشین لرننگ AI کا ایک ذیلی فیلڈ ہے جس سے کمپیوٹرز کو پیچیدہ کاموں کو انجام دینا ممکن بناتا ہے جس کے لئے انہیں خاص طور پر پروگرام نہیں کیا جاتا تھا - واقعی جس کے لئے وہ پروگرام نہیں کرسکتے تھے - ان دونوں کو معلومات جمع کرنے اور مفید طریقوں سے استعمال کرنے کے قابل بنا کر .

مشین لرننگ یہ ہے کہ پنڈورا جانتا ہے کہ گانے کرنے سے پہلے آپ کون سے گانوں سے لطف اٹھائیں گے۔ اس طرح سری اور دیگر ورچوئل اسسٹنٹ آپ کے صوتی احکامات کی خصوصیات کو اپنانے کے اہل ہیں۔ یہاں تک کہ یہ عالمی مالیات پر بھی حکمرانی کرتا ہے (اعلی تعدد تجارتی الگورتھم اب تمام اسٹاک تجارت میں تین چوتھائی سے زیادہ کا حصہ بناتا ہے one ایک وینچر کیپیٹل فرم ، ڈیپ نالج وینچرز ، اپنے بورڈ آف ڈائریکٹرز میں الگورتھم مقرر کرنے کے لئے اتنی آگے بڑھ چکی ہے)۔

ایک اور قابل ذکر مثال - اور وہ جو خود ہی ہزاروں افراد کو بے گھر کردے گی ، اگر لاکھوں نہیں تو ، انسانی ملازمتوں میں سے ایک software یہ سافٹ ویئر ہے جو خود چلنے والی کاروں میں استعمال ہوتا ہے۔ ہم ڈرائیونگ کے بارے میں سوچ سکتے ہیں کہ یہ ایک آسان کام ہے جس میں فیصلے کا ایک آسان سیٹ ہے (ایک سرخ روشنی پر رکنا ، دو نوکریاں بنائیں اور باب کے گھر جانے کا حق ، کسی کے اوپر بھاگنا مت) ، لیکن سڑک کی حقائق کا مطالبہ ہے کہ ڈرائیور بہت سارے فیصلے کریں - کسی ایک پروگرام میں اس سے کہیں زیادہ حساب کتاب ہوسکتا ہے۔ ایسا کوڈ لکھنا مشکل ہوگا جس کا کہنا ہے کہ ، ان دو ڈرائیوروں کے مابین بے معنی مذاکرات جو بیک وقت چار راستہ چوراہے پر پہنچ جاتے ہیں ، بھاری ٹریفک میں پھنس جانے والے ہرن کے گھر والے پر مناسب ردعمل چھوڑ دو۔ لیکن مشینیں انسانی رویوں کا مشاہدہ کرنے اور اس اعداد و شمار کو کسی نئی صورتحال کے مناسب جواب کے ل response انداز میں استعمال کرنے کے قابل ہیں۔

واشنگٹن یونیورسٹی میں کمپیوٹر سائنس کے پروفیسر اور دی ماسٹر الگوریتم کے مصنف پیڈرو ڈومینگو کی وضاحت ، "لوگوں نے سڑک کے تمام اصولوں کو محض استعمال کرنے کی کوشش کی ، لیکن یہ کام نہیں کرتا ہے۔" "آپ کو زیادہ تر ڈرائیونگ کے بارے میں جاننے کی ضرورت ایسی چیزیں ہیں جو ہم خود ہی سمجھتے ہیں ، جیسے کسی سڑک کے گھماؤ کو دیکھنا اور اس کے مطابق پہی turningہ موڑنا۔ ہمارے نزدیک یہ صرف قدرتی بات ہے ، لیکن مشکل ہے کمپیوٹر کو ایسا کرنے کا درس دیں ۔لیکن یہ دیکھ کر بھی سیکھ سکتے ہیں کہ لوگ کیسے چلاتے ہیں۔خود گاڑیاں چلانے والی کار صرف ایک روبوٹ ہے جس کو الگورتھم کے ایک گروپ کے ذریعہ کنٹرول کیا جاتا ہے جس میں اس نے پہلے سے ہی گاڑی چلانے کا مشاہدہ کیا ہے۔ عقل کا فقدان ہے۔

خود چلانے والی کاروں کو بڑے پیمانے پر اپنانا ابھی بہت سال باقی ہے ، لیکن تمام کھاتوں کے حساب سے وہ اس وقت کافی حد تک قابل ہیں (حالانکہ گوگل کی خود مختار کار کو بظاہر اب بھی ہوا میں اڑنے والے ہرن اور پلاسٹک کے بیگ کے درمیان فرق معلوم کرنے میں تکلیف ہے) ). یہ واقعی حیرت انگیز ہے جب آپ یہ دیکھتے ہیں کہ کمپیوٹر صرف ایک دہائی قبل کیا حاصل کر سکے تھے۔ ارتقاء میں تیزی لانے کے امکان کے ساتھ ، ہم صرف یہ تصور کرسکتے ہیں کہ وہ مزید 10 سالوں میں کون سے کام انجام دینے میں کامیاب ہوں گے۔

کیا وہاں کوئی ہے؟

کوئی بھی اس سے متفق نہیں ہے کہ ٹکنالوجی ایک بار ناقابلِ تصور کامیابیوں کا حصول جاری رکھے گی ، لیکن یہ خیال کہ بڑے پیمانے پر تکنیکی بے روزگاری ان ترقیوں کا ناگزیر نتیجہ ہے۔ بہت سے ماہرین معاشیات مارکیٹ اور اس میں قطع نظر اس کے قطع نظر کہ روبوٹ اور دیگر مختلف مستقبل کی مشینیں زوم ہونے کے باوجود ملازمتیں فراہم کرنے پر ان کا اعتماد برقرار رکھتے ہیں۔ تاہم ، معیشت کا ایک ایسا حص whereہ موجود ہے جہاں ٹیکنالوجی نے کسی شبہ کے سائے سے پرے انسانیت کو ایک طرف دھکیل دیا ہے: مینوفیکچرنگ۔

1975 اور 2011 کے درمیان ، ریاستہائے متحدہ میں مینوفیکچرنگ کی پیداوار میں دوگنی سے زیادہ اضافہ ہوا (اور اس کے باوجود نفاٹا اور عالمگیریت کے عروج کے باوجود) ، جبکہ مینوفیکچرنگ عہدوں پر کام کرنے والے (انسانی) مزدوروں کی تعداد میں 31 فیصد کمی واقع ہوئی ہے۔ مینوفیکچرنگ کا یہ غیر مہذب ہونا صرف امریکہ میں رجحان نہیں ہے بلکہ یہاں تک کہ امیر مغربی ممالک بھی یہ ایک عالمی مظہر ہے۔ اس نے چین میں بھی اپنا راستہ تلاش کیا ، جہاں 1996 اور 2008 کے مابین مینوفیکچرنگ آؤٹ پٹ میں 70 فیصد اضافہ ہوا ، یہاں تک کہ اسی مدت کے دوران مینوفیکچرنگ روزگار میں 25 فیصد کی کمی واقع ہوئی۔

ماہرین معاشیات کے مابین عمومی اتفاق رائے ہے کہ مینوفیکچرنگ میں ہماری پرجاتیوں کی کم ہوتی مطابقت کا مطلب براہ راست کم لوگوں کے ساتھ زیادہ چیزیں بنانے کی ٹکنالوجی کی صلاحیت سے ہے۔ اور نہ جانے والی بیمار مشینوں کے بیڑے کے لئے کون سا کاروبار مہنگا ، دوپہر کے کھانے کے عادی انسانوں کی افرادی قوت کا کاروبار نہیں کرے گا؟ (جواب: ان تمام کاروباروں کے ذریعے جو معدوم ہوگئے ہیں۔)

tr$ ٹریلین ڈالر کا سوال یہ ہے کہ کیا اس رجحان کو خدمات کے شعبے میں دہرایا جائے گا جسے اب دو تہائی سے زیادہ امریکی ملازمین اپنا پیشہ ور گھر کہتے ہیں۔ اور اگر ایسا ہوتا ہے تو ، وہ تمام انسانی کارکن جہاں سے آگے بڑھیں گے؟

"اس میں کوئی شک نہیں ہے کہ لیبر مارکیٹ پر آٹومیشن کا پہلے ہی اثر پڑ رہا ہے ،" جیمز پیتھوکوس کہتے ہیں ، جو آزادانہ طور پر جھکاؤ رکھنے والے امریکی انٹرپرائز انسٹی ٹیوٹ کے ایک ساتھی ہیں۔ "اعلی کے آخر میں ملازمتوں میں بہت ترقی ہوئی ہے ، لیکن ہم نے متوسط ​​ہنر مند ملازمتوں میں سے ایک بہت کچھ کھو دیا ہے۔ اس نوعیت سے جہاں آپ ملازمتوں کے بارے میں مرحلہ وار بیان تخلیق کرسکتے ہیں ، جیسے بینک ٹیلر یا سیکریٹریز۔ یا فرنٹ آفس والے۔ "

جب ہم کارپوریٹ منافع کو معمول کے مطابق ریکارڈ کی اونچائیوں کو عبور کرتے ہوئے دیکھیں گے تو تکنیکی بے روزگاری کے بارے میں خوف کو چھوٹ دینے کے لئے یہ لالچ ہوسکتی ہے۔ یہاں تک کہ امریکہ میں بے روزگاری کی شرح بھی پہلے سے معاشی ٹرین حادثے کی سطح پر گر گئی ہے۔ لیکن ہمیں یہ بات ذہن میں رکھنی چاہئے کہ مزدوری منڈی میں شراکت چار دہائیوں میں پائے جانے والے نچلی سطح پر رہتی ہے۔ یہاں بہت سارے تعاون کرنے والے عوامل موجود ہیں (جن میں کم از کم ریٹائر ہونے والے بچے بومرز نہیں ہیں) ، لیکن اس میں سے کچھ یقینا today's آج کی ملازمت کی منڈی میں لوگوں کے امکانات سے اتنے حوصلہ شکنی کی وجہ سے ہیں کہ وہ محض مکمل طور پر "امن آؤٹ" ہوجاتے ہیں۔

غور کرنے کے لئے ایک اور اہم پلاٹ ڈویلپمنٹ یہ ہے کہ ملازمت کے حامل افراد میں بھی ، اس بڑھتی ہوئی پیداواریت کے ثمرات یکساں طور پر نہیں بانٹتے ہیں۔ 1973 اور 2013 کے درمیان ، تمام شعبوں میں اوسطا امریکی کارکنوں کی پیداواری صلاحیت میں حیرت انگیز 74.4 فیصد اضافہ ہوا ، جبکہ ہر گھنٹے کے معاوضے میں صرف 9.2 فیصد اضافہ ہوا۔ یہ نتیجہ اخذ کرنا مشکل ہے کہ انسانی کارکنان پہلے سے کم قیمت کے حامل ہیں۔

تو اب کیا ، انسان؟

آئیے ایک سوچے ہوئے تجربے کو شروع کریں اور یہ فرض کریں کہ تکنیکی بے روزگاری بالکل ہورہی ہے اور اس کے تباہ کن اثرات ہر روزگار اور معاشی بدحالی میں پڑ رہے ہیں۔ (دہرانا: یہ اتفاق رائے سے بہت دور ہے۔) معاشرے کو کس طرح تیاری کرنی چاہئے؟ شاید ہم اپنے ماضی کو دیکھ کر آگے کا راستہ تلاش کرسکیں۔

تقریبا two دو صدیوں قبل ، جب قوم نے صنعتی انقلاب میں داخل ہوا ، تو اس نے تعلیم کے متوازی انقلاب میں بھی مشغول ہوا ، جس کو کامن اسکول موومنٹ کہا جاتا ہے۔ اس دن کی معاشی بدحالی کے جواب میں ، معاشرے نے اس بنیاد پرستی کو فروغ دینا شروع کیا کہ تمام بچوں کو اپنے خاندان کی دولت (یا اس کی کمی) سے قطع نظر بنیادی تعلیم تک رسائی حاصل کرنی چاہئے۔ شاید سب سے اہم ، ان نئے "عام اسکولوں" میں طلبا کو معیاری مہارت اور معمول کی پابندی کی تعلیم دی گئی تھی ، جس کی وجہ سے وہ فیکٹری کے قابل کارکن بننے میں معاون رہے۔

ماہر معاشیات اور ایجوکیشن ارتقاء کے بانی لارین پیر کہتے ہیں ، "اس بار ہمارے ارد گرد ڈیجیٹل انقلاب موجود ہے ، لیکن ہمارے تعلیمی نظام میں متوازی انقلاب نہیں ہوا ہے۔ "جدید معیشت اور ہمارے تعلیمی نظام کے مابین ایک بہت بڑا دراڑ ہے۔ طلباء کو غلط صدی میں ملازمتوں کے لئے تیار کیا جارہا ہے۔ ان میں موافقت شاید سب سے قیمتی ہنر ہوگی جس کو ہم سیکھ سکتے ہیں۔ ہمیں ایسی زمین کی تزئین کی آگاہی کو فروغ دینے کی ضرورت ہے جو تبدیل ہونے والی ہے۔ جلدی سے۔ "

words دوسرے لفظوں میں ، طالب علموں کو مطابقت پذیر بنانے میں مدد دینے کے علاوہ ، سیکھنا سیکھیں er پیر نے اسکولوں کو نرم مہارتوں کو بڑھانے پر زیادہ زور دینے کی ترغیب دی جس میں "انسانوں کو مشینوں پر قدرتی مسابقت حاصل ہے ،" وہ کہتی ہیں۔ "سوالات پوچھنا ، منصوبہ بندی کرنا ، تخلیقی مسئلے کو حل کرنا اور ہمدردی جیسی چیزیں - وہ مہارتیں فروخت کے لئے بہت ضروری ہیں ، یہ مارکیٹنگ کے لئے بہت ضروری ہے ، ایسے علاقوں میں ذکر نہیں کرنا جو پہلے ہی پھٹے ہوئے ہیں ، جیسے سینئر کیئر۔"

پیشہ ورانہ امید کا ایک ذریعہ اس حقیقت میں مضمر ہے کہ جیسے کہ ٹیکنالوجی انسانیت کو بہت ساری پوزیشنوں سے ہٹاتی ہے ، اس کے ساتھ ساتھ ہمیں نئے کرداروں کی تلاش میں بھی مدد مل سکتی ہے۔ انٹرنیٹ کی بدولت ، یقینی طور پر پہلے سے کہیں زیادہ معلومات تک رسائی کے مزید طریقے موجود ہیں۔ مزید برآں (اگر کسی حد تک ستم ظریفی طور پر نہیں) تو ، ترقی دینے والی ٹیکنالوجیز ان پوزیشنوں پر پابندی کو کم کرکے نئے مواقع کھول سکتی ہیں جن کو پہلے سال کی تربیت درکار تھی۔ مثال کے طور پر ، میڈیکل ڈگری کے حامل افراد ، کسی AI- قابل آلات کے تعاون سے ابتدائی ہنگامی کمرے کی تشخیص کو سنبھال سکتے ہیں۔

لہذا ، شاید ہمیں ان بوٹس اور بائٹس کو اپنی ملازمتوں کے ل inter انٹلوپر کے طور پر نہیں دیکھنا چاہئے ، بلکہ ایسے اوزار کی حیثیت سے جو ہماری ملازمتوں کو بہتر طریقے سے انجام دینے میں ہماری مدد کرسکتے ہیں۔ در حقیقت ، ہمارے پاس عملی اقدامات کا کوئی دوسرا راستہ نہیں ہے جس میں عالمی امیش طرز کی ترقی کو مسترد کرنے پر پابندی نہیں ہے ، تیزی سے قابل اور سائنسی شاندار ٹیکنالوجی آن لائن آنے والی ہے۔ یہ ایک دیا گیا ہے؛ ان کارکنوں کو جو ان کو گلے لگانا سیکھتے ہیں وہ اس سے بہتر قیمت لیں گے۔

ڈومینگوس کا کہنا ہے کہ "بہت ساری ملازمتیں ہوں گی جو ختم نہیں ہوں گی ، لیکن وہ مشین سیکھنے کی وجہ سے تبدیل ہوجائیں گی۔" "مجھے لگتا ہے کہ سب کو کیا کرنا ہے وہ یہ دیکھنا چاہتے ہیں کہ وہ ان ٹکنالوجی سے کس طرح فائدہ اٹھا سکتے ہیں۔ یہ ایک نظریہ ہے: انسان گھوڑے کے خلاف دوڑ نہیں جیت سکتا ، لیکن اگر آپ گھوڑے پر سوار ہوجاتے ہیں تو ، آپ بہت آگے جائیں گے۔ ہم سب جانتے ہیں کہ ڈیپ بلیو نے کسپاروف کو شکست دی اور پھر کمپیوٹر دنیا کے بہترین شطرنج کے کھلاڑی بن گئے۔ لیکن یہ حقیقت میں درست نہیں ہے۔ موجودہ عالمی چیمپین وہی ہے جسے ہم 'سینٹورز' کہتے ہیں ، یہ ایک انسان اور کمپیوٹر کی ایک ٹیم ہے۔ انسان اور ایک کمپیوٹر حقیقت میں ایک دوسرے کی تکمیل کرتے ہیں۔ اور ، جب یہ معلوم ہوتا ہے کہ انسانی کمپیوٹر ٹیموں نے تمام انسانوں یا مکمل طور پر کمپیوٹر کے حریفوں کو شکست دی۔ میرے خیال میں یہ بہت سارے علاقوں میں کیا ہونے والا ہے اس کی ایک عمدہ مثال ہے۔ "

مشینی لرننگ جیسی ٹیکنالوجیز انسانوں کی مدد کر سکتی ہیں - کم از کم ان لوگوں کو جن کی تکنیکی جانکاری ہوتی ہے۔ بہتر طور پر "پیشہ ورانہ" فنتاسی کھیلوں والی کوری البرٹسن کی مثال لیں ، جس نے روزانہ گیمنگ سائٹس سے لاکھوں کمائے جنہوں نے ہاتھوں سے تیار کیے گئے الگورتھم کا استعمال کرتے ہوئے انسانی حریفوں کو فائدہ پہنچانے کے لئے تیار کیا جن کی حکمت عملی اکثر اس بات پر مبنی ہوتی ہے کہ انہوں نے گذشتہ رات کے اسپورٹس سینٹر سے حاصل کیا تھا۔ . نیز ، مذکورہ بالا اسٹاک ٹریڈنگ الگورتھم پر بھی غور کریں جس نے مالیاتی کھلاڑیوں کو مارکیٹ میں خوش قسمتی پیدا کرنے کے قابل بنا دیا ہے۔ ان نام نہاد "الگو ٹریڈنگ" منظرناموں کی صورت میں ، الگورتھم تمام بھاری بھرکم لفٹنگ اور تیزی سے تجارت کرتے ہیں ، لیکن کاربن پر مبنی انسان ابھی بھی سرمایہ کاری کی حکمت عملی پر عمل درآمد کے پس منظر میں ہیں۔

بے شک ، یہاں تک کہ انتہائی مضبوط تعلیمی اصلاحات اور تقسیم شدہ تکنیکی مہارت کے باوجود ، تیز رفتار تبدیلی ممکنہ طور پر افرادی قوت کے کافی حص pushے کو آگے بڑھائے گی۔ صرف اتنے ہی لوگ ہیں جو کوڈنگ جادو کو اپنے فوائد کے ل. استعمال کرسکیں گے۔ اور اس قسم کی تفاوت صرف بری طرح سے نکل سکتی ہے۔

ایک ممکنہ حل جو بہت سے ماہرین معاشیات نے تجویز کیا ہے وہ عالمگیر بنیادی آمدنی (یو بی آئی) کی کچھ شکل ہے ، یعنی صرف لوگوں کو پیسہ دینا۔ جیسا کہ آپ کی توقع کی جاسکتی ہے ، اس تصور کو بہت سے لوگوں کی سیاسی بائیں طرف کی حمایت حاصل ہے ، لیکن اس کے دائیں طرف قابل ذکر حامی بھی ہیں (آزاد خیال معاشی راک اسٹار فریڈرک ہائیک نے اس تصور کی تائید کی)۔ پھر بھی ، امریکہ میں بہت سے لوگوں کو "سوشلزم" کی انتہائی خوشبو سے بھی کسی بھی چیز سے مثبت طور پر الرجی ہے۔

"یہ واقعی سوشلائزم نہیں ہے بلکہ اس کے بالکل برعکس ہے ،" فورڈ نے کہا ، جو معاشرے کے بڑے بڑے حص ofوں کی معاشی صلاحیت کو روکنے کے لئے کسی حد تک یو بی آئی کے اس خیال کی حمایت کرتے ہیں جس طرح وہ آج کی طرح زندگی گذار رہے ہیں۔ "سوشلزم حکومت کو معیشت پر قبضہ کرنے ، پیداوار کے ذرائع کے مالک ہونے اور - سب سے اہم بات ly وسائل مختص کرنے کے بارے میں ہے۔ اور یہ دراصل ایک ضمانت شدہ آمدنی کے برعکس ہے۔ خیال یہ ہے کہ آپ لوگوں کو زندہ رہنے کے لئے کافی رقم دیتے ہیں اور تب وہ باہر جاتے ہیں اور بازار میں اسی طرح حصہ لیتے ہیں جیسے انھیں یہ کام ہوتا ہے جیسے ملازمت سے یہ پیسہ مل رہا ہے۔ یہ درحقیقت سیفٹی نیٹ کے مفت بازار کا متبادل ہے۔ "

ہومو سیپینز سیفٹی نیٹ کی اصل شکل اس پر منحصر ہے کہ آپ کس سے پوچھتے ہیں۔ پیٹوکوکیس کے مطابق ، پیئر ممکنہ طور پر یو بی آئی کے کسی نہ کسی شکل کے ساتھ مل کر ، ملازمتوں کے گارنٹی والے پروگرام کی حمایت کرتا ہے ، جبکہ "قدامت پسند ورژن منفی انکم ٹیکس جیسی کسی چیز کے ذریعے ہوگا۔" "اگر آپ فی گھنٹہ $ 15 بنا رہے ہیں اور ہم ایک معاشرے کے بقول یہ سمجھتے ہیں کہ آپ کو فی گھنٹہ $ 20 بنانا چاہئے تو ہم اس فاصلہ کو ختم کردیں گے۔ ہم آپ کو فی گھنٹہ $ 5 کے حساب سے چیک چیک کریں گے۔"

مزدوروں کی روزی روٹی کو برقرار رکھنے کے علاوہ ، کام کی نوعیت کا بھی دوبارہ جائزہ لینے کی ضرورت پڑسکتی ہے۔ الف بے کے سی ای او لیری پیج نے مزید لوگوں کو روزگار تلاش کرنے کی اجازت دینے کے لئے چار روزہ ورک ویک پر عمل درآمد کرنے کی تجویز دی ہے۔ جب آپ ان خیال کرتے ہیں کہ ، 19 ویں صدی کے آخر میں ، اوسط امریکی کارکن فی ہفتہ تقریبا nearly 75 گھنٹے لاگ ان ہوتا ہے ، لیکن ورک ویک نئے سیاسی ، معاشی ، اور اس کے جواب میں تیار ہوا۔ تکنیکی قوتیں۔ اس کی کوئی حقیقی وجہ نہیں ہے کہ اس شدت کی ایک اور شفٹ دوبارہ نہیں ہوسکتی ہے (یا نہیں ہوگی)۔

اگر اس طرح کی پالیسیاں امریکہ کے موجودہ گھماؤ پھٹے ہوئے سیاسی ماحول میں مکمل طور پر ناقابل فراموش دکھائی دیتی ہیں تو ، اس کی وجہ یہ ہے کہ وہ واقعتا. ایسی ہی ہیں۔ اگر بڑے پیمانے پر تکنیکی بے روزگاری اپنے آپ کو کچھ لوگوں کے توقع کے مطابق ظاہر کرنا شروع کردیتی ہے ، تاہم ، اس سے ایک ایسی نئی معاشی حقیقت سامنے آجائے گی جو بالکل نئی سیاسی ردعمل کا مطالبہ کرے گی۔

اسٹار ٹریک اکانومی کی طرف

کوئی نہیں جانتا کہ مستقبل کیا ہے۔ لیکن اس کا مطلب یہ نہیں ہے کہ "کیا اگر" کھیل کھیلنا مزہ نہیں ہے۔ اگر کوئی ملازمت نہیں ڈھونڈ سکتا ہے تو کیا ہوگا؟ اگر سب کچھ کچھ کھرب پتیوں اور ان کی روبوٹ افواج کے کنٹرول میں آجائے تو کیا ہوگا؟ اور سب سے دلچسپ بات: اگر ہم سراسر غلط سوالات پوچھ رہے ہیں تو کیا ہوگا؟

کیا ہوگا اگر ، ہنگامہ خیز منتقلی کی مدت کے بعد ، معیشت ایسی کسی بھی چیز سے بالاتر ترقی کرتی ہے جسے ہم آج تسلیم کریں گے؟ اگر ٹکنالوجی اپنے موجودہ رفتار پر جاری رکھے تو ، اس سے لامحالہ کثرت کی دنیا کی طرف جاتا ہے۔ اس نئی تہذیب 2.0 میں ، مشینیں کسی بھی سوال کے بارے میں بخوبی جواب دے سکتی ہیں اور ہر چیز کو دستیاب کر سکتی ہیں۔ تو ، اس کا ہمارے لئے نیچ انسانوں کے لئے کیا مطلب ہے؟

"مجھے لگتا ہے کہ ہم ایک ایسی دنیا کی طرف جارہے ہیں جہاں لوگ اپنا کام کرنے سے لطف اندوز ہوسکیں گے ، بجائے اس کے کہ ان کو کرنے کی ضرورت ہو ،" جب میں نے گذشتہ سال اس سے انٹرویو لیا تھا تو ڈیامندیس نے مجھے بتایا تھا۔ "وہاں ایک گیلپ پول تھا جس میں کہا گیا تھا کہ ریاست ہائے متحدہ امریکہ کے 70 فیصد لوگ اپنی ملازمت سے لطف اندوز نہیں ہوتے ہیں۔ وہ کھانے پر دستر خوان لگاتے ہیں اور صحت سے متعلق انشورنس حاصل کرتے ہیں۔ لہذا ، جب ٹیکنالوجی یہ سب کچھ کرسکتا ہے تو کیا ہوتا ہے؟ ہمارے لئے کام کریں اور ہمیں اصل میں وہ کام کرنے دیں جس سے ہم اپنے وقت کے ساتھ لطف اٹھائیں؟ "

دور دراز کے مستقبل کا تصور کرنا آسان ہے جہاں آٹومیشن ان تمام خطرناک اور بورنگ نوکریوں پر قبضہ کرلیتا ہے جو انسانوں کو صرف اس وجہ سے کرتے ہیں کہ انہیں کرنا پڑتا ہے۔ یقینی طور پر آپ کے کام کے دن کے مضحکہ خیز عناصر موجود ہیں کہ آپ کو کسی مشین میں آؤٹ سورسنگ کرنے میں کوئی اعتراض نہیں ہوگا تاکہ آپ اپنی ملازمت کے ان حصوں کے ساتھ زیادہ وقت گزار سکیں جس کی آپ کو پرواہ ہے۔

ایک گلاس نصف مکمل وژن اسٹار ٹریک میں پیش کی گئی کہکشاں کی طرح کچھ نظر آسکتی ہے : دی نیکسٹ جنریشن ، جہاں پرچر فوڈ ریپلیکٹرز اور پیسہ کے بعد کی معیشت کو کرنے کی ضرورت کو بدل گیا … ٹھیک ہے ، کچھ بھی۔ اسٹار فلیٹ میں موجود کوئی بھی شخص اپنی بھوک اور بے گھر ہونے کے خوف کے بغیر چوبیسویں صدی کے ویڈیو گیمز کھیلنے میں صرف کرنا چاہتا تھا ، لیکن انھوں نے فیصلہ کیا کہ اپنے وقت کا بہتر استعمال نامعلوم کی تلاش میں صرف کیا جائے گا۔ کیپٹن پیکارڈ اور یو ایس ایس انٹرپرائز کے عملے نے کام نہیں کیا کیونکہ انہیں خدشہ تھا کہ اگر وہ نہیں کرتے تو کیا ہوگا happen وہ کام کرتے ہیں کیونکہ وہ چاہتے ہیں۔

یقینا کچھ بھی ناگزیر نہیں ہے۔ ایک ہزار چیزیں ہمیں اس راہ سے ہٹا سکتی ہیں۔ لیکن اگر ہم کبھی بھی کمی کے بعد کی دنیا تک پہنچ جاتے ہیں ، تو انسانیت اپنی اقدار کی بنیادی بنیادوں پر دوبارہ غور کرنے پر مجبور ہوگی۔ اور شاید یہ سب سے خراب چیز نہیں ہے جو ہمارے ساتھ ہوسکتی ہے۔

شاید ہمیں اس خیال سے نہیں ڈرنا چاہئے کہ ساری ملازمتیں غائب ہو رہی ہیں۔ شاید ہمیں یہ امید منانی چاہئے کہ کسی کو دوبارہ کام نہیں کرنا پڑے گا۔