
AI के युग में STEM नहीं, सामाजिक विज्ञान की डिग्रियां दे रहीं अधिक करियर सुरक्षा
लिंक्डइन डेटा बताता है कि मानविकी स्नातकों का बहुउद्योगीय कौशल तेजी से बदलते रोजगार बाजार में अधिक लचीलापन प्रदान कर रहा है।
पारंपरिक धारणा के विपरीत, आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (AI) का शुरुआती करियर वाली भूमिकाओं पर पड़ने वाला प्रभाव सबसे अधिक इंजीनियरिंग और कंप्यूटर विज्ञान के स्नातकों पर दिख रहा है। फोर्ब्स की लिंक्डइन डेटा पर आधारित एक नई रिपोर्ट के अनुसार, 2026 में मानविकी और सामाजिक विज्ञान की डिग्रियां अधिक करियर लचीलापन प्रदान कर रही हैं, क्योंकि इनके स्नातक विभिन्न उद्योगों में स्थानांतरित होने में सक्षम हैं। दिसंबर 2019 से अप्रैल 2026 के बीच सभी 15 प्रमुख विषयों में प्रवेश-स्तरीय नियुक्तियों में गिरावट आई है, लेकिन इंजीनियरिंग जैसे विशेषज्ञता वाले क्षेत्रों में यह कमी अधिक गहरी रही। साथ ही, हार्वर्ड बिजनेस स्कूल और INSEAD के एक शोधपत्र में पाया गया कि AI-नेटिव स्टार्टअप्स में प्रवेश-स्तर और प्रबंधकीय पदों की हिस्सेदारी लगभग 15% कम होती है, जबकि वरिष्ठ कर्मचारियों का अनुपात 20% अधिक होता है, जो एलीट संस्थानों और सिलिकॉन वैली में केंद्रित है।
इस बदलाव के पीछे का तंत्र केवल AI नहीं है; रिमोट वर्क भी एक प्रमुख कारक है। लंदन स्कूल ऑफ इकोनॉमिक्स और वारविक विश्वविद्यालय के शोधकर्ताओं के अनुसार, जनरेटिव AI के प्रभावी होने से पहले ही प्रवेश-स्तरीय नियुक्तियों में गिरावट शुरू हो गई थी, जो दूरस्थ कार्य को अधिक जिम्मेदार ठहराती है। वहीं, गोल्डमैन सैक्स के मुख्य अर्थशास्त्री जोसेफ ब्रिग्स का आकलन है कि AI अमेरिकी कार्यबल के लगभग 9% को विस्थापित कर सकता है, परंतु ऐतिहासिक रूप से 85% नई नौकरियां प्रौद्योगिकी द्वारा सृजित हुई हैं। अर्थशास्त्री डारोन अजेमोग्लू दो रास्ते सुझाते हैं: यदि AI मनुष्य का प्रतिस्थापन करता है तो असमानता बढ़ेगी, और यदि यह पूरक बनता है तो उत्पादकता और रोजगार को बल मिलेगा। उनका अनुमान है कि अगले पाँच वर्षों में रोजगार पर AI का शुद्ध प्रभाव सीमित (2-4%) रहेगा, और ग्राहक सेवा व प्रशासनिक कार्य जैसे दोहरावपूर्ण संज्ञानात्मक कार्य सबसे अधिक प्रभावित होंगे।
वैश्विक स्तर पर, AI रणनीतियों में भौगोलिक अंतर स्पष्ट हैं। अमेरिका और यूरोप में, फोर्ड और आईबीएम जैसी कंपनियां AI-संचालित छंटनी के बाद पछता रही हैं—एक सर्वेक्षण में 55% अधिकारियों ने ऐसे निर्णयों को ग़लत बताया—और मानव कर्मचारियों को पुनः नियुक्त कर रही हैं। इसके विपरीत, चीन में दक्षता पर जोर है: शेन्ज़ेन के लाइनशाइन सुपरकंप्यूटर ने अमेरिकी चिप प्रतिबंधों के बावजूद GPU-रहित डिज़ाइन से शीर्ष प्रदर्शन हासिल किया, और एजीबॉट रोबोटिक्स ने मानव सदृश रोबोटों को पूर्ण उत्पादन लाइनों पर तैनात कर पहला सार्वजनिक प्रसारण किया, जिसने 99.99% कार्य सफलता दर के साथ 17,625 टैबलेट तैयार किए। यह "चीन शॉक 3.0" की ओर इशारा करता है, जहाँ AI-संचालित रोबोट वैश्विक विनिर्माण निर्यात में बढ़त बना सकते हैं।
आगामी महत्वपूर्ण पड़ावों में यूरोपीय संघ के AI अधिनियम का कार्यान्वयन शामिल है, जिसके तहत मॉडल प्रशिक्षण में प्रयुक्त सामग्री का सार्वजनिक सारांश अनिवार्य होगा। साथ ही, अमेरिकी श्रम सांख्यिकी ब्यूरो की अगली रोजगार रिपोर्ट इस बात के संकेत देगी कि प्रवेश-स्तरीय नियुक्तियों में गिरावट थमती है या जारी रहती है। फिलहाल, AI अवसरों का लोकतंत्रीकरण करने के बजाय प्रमाणित विशेषज्ञों की मांग बढ़ा रहा है—यह एक ऐसी प्रवृत्ति है जिसे नीति-निर्माताओं और शिक्षा प्रणालियों को संबोधित करने की आवश्यकता होगी।
| अटलांटिक / अंग्रेज़ी-भाषी प्रेस | +0.20 | neutral |
|---|---|---|
| लैटिन अमेरिकी प्रेस | −0.20 | neutral |
| भारतीय और दक्षिण एशियाई प्रेस | −0.30 | critical |
हमें अपने काम के भविष्य पर नियंत्रण लेना चाहिए; एआई एक उपकरण है, प्रतिस्थापन नहीं।
व्यक्तिगत एजेंसी पर जोर देकर और व्यावहारिक कदम पेश करके, ब्लॉक व्यवधान को प्रबंधनीय बनाता है।
ब्लॉक संरचनात्मक बेरोजगारी की चिंताओं को छोड़ देता है और व्यक्तिगत अनुकूलनशीलता पर ध्यान केंद्रित करता है।
हमें इतिहास से सीखना चाहिए और तकनीकी-यूटोपियनवाद और तकनीकी-फोबिया दोनों से बचना चाहिए।
शास्त्रीय साहित्यिक संदर्भों का उपयोग करके, ब्लॉक बहस को दार्शनिक स्तर तक बढ़ा देता है, जिससे चरम स्थितियां सरल लगती हैं।
ब्लॉक ठोस केस स्टडी या आर्थिक डेटा को छोड़ देता है, इसके बजाय ऐतिहासिक उपमाओं पर निर्भर करता है।
एआई अभी भी मानवीय सूक्ष्मता से मेल नहीं खा सकता; हम रचनात्मक और सांस्कृतिक रूप से संवेदनशील कार्यों में अपरिहार्य बने हुए हैं।
तर्क को एक विशिष्ट डोमेन तक सीमित करके जहां एआई स्पष्ट रूप से कम प्रदर्शन करता है, ब्लॉक अन्य क्षेत्रों में सीमाएं निकालता है।
ब्लॉक कानून या चिकित्सा जैसे अन्य क्षेत्रों में एआई के प्रभावी उपयोग के सबूतों को छोड़ देता है, ताकि अपने तर्क को सीमाओं पर केंद्रित रखे।
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