सिलिकॉन वैली को उन स्प्रेडशीट जॉकी से बहुत कुछ सीखना है जिनसे वह घृणा करता है

वित्तीय बाज़ारों में सबसे महत्वपूर्ण प्रश्न इस प्रकार रखा जा सकता है: क्या जेपी मॉर्गन चेज़ और वॉलमार्ट जैसी कंपनियों को कृत्रिम-बुद्धि मॉडल इतने उपयोगी लगेंगे कि उन्हें इतनी कीमत पर खरीदा जा सके कि ओपनएआई और एंथ्रोपिक व्यवसाय में बने रह सकें? यदि वे ऐसा करते हैं: रॉक ‘एन’ रोल। यदि नहीं, तो निवेशक एआई मॉडल-निर्माताओं में पूंजी लगाने से थक जाएंगे, जिससे डेटा केंद्रों के विशाल निर्माण और उन्हें शक्ति देने वाले अर्धचालकों और गैस टर्बाइनों में विश्वास नष्ट हो जाएगा, और इसी तरह आर्थिक विस्मृति हो जाएगी।

पिछले साल उत्तर स्पष्ट था, कम से कम सिलिकॉन वैली में। 21वीं सदी में कार्यालय कर्मियों का कमर-तोड़ श्रम जल्द ही 20वीं सदी के कमर-तोड़ कार्यों की राह पर चल पड़ेगा। कहने का तात्पर्य यह है कि यह गायब हो जाएगा, लेकिन इस बार ऑफशोर के बजाय कंप्यूटर में: कंपनियां टोकन खरीदेंगी, श्रमिक नहीं। इस मुद्दे पर तकनीकी मालिकों के मसीहा जैसे विश्वास ने उन्हें अलोकप्रिय बना दिया है लेकिन अभी तक लाभदायक नहीं बनाया है। यह आंशिक रूप से प्रौद्योगिकी में उनके विश्वास को दर्शाता है। लेकिन यह 2020 की शुरुआत में बने कार्यालय के काम के दृश्य को भी दर्शाता है, जब टेक फर्मों ने बड़ी संख्या में पेपर-पुशर्स को काम पर रखा था, जिनके ईमेल, डैशबोर्ड और कॉफ़ी-चैट “तकनीकी” कर्मचारी तुच्छ समझते थे। तब से दुनिया में “बकवास नौकरियों” के दृष्टिकोण ने “बकवास कार्यों” की जगह ले ली है।

फिर भी सफेदपोशों के काम पर युद्ध तकनीकी विशेषज्ञों की अपेक्षा कहीं अधिक धीमी गति से आगे बढ़ा है। आधुनिक कंपनियों को बनाने वाली जानकारी को आसानी से व्यवस्थित नहीं किया जाता है और एआई मॉडल में फीड नहीं किया जाता है। मॉडल जो जवाब उगलते हैं, उन पर आसानी से कार्रवाई नहीं की जाती। उदाहरण के लिए, किसी फर्म को यह कैसे तय करना चाहिए कि किन कार्यों को स्वचालित किया जाए? इसे महंगे अत्याधुनिक मॉडलों के बजाय सस्ते ओपन-सोर्स मॉडल का उपयोग कब करना चाहिए? इसे अपने निवेश पर रिटर्न की गणना कैसे करनी चाहिए? क्या यह बचाव कर सकता है? टोकन की लागत? इन सवालों का जवाब देना कठिन और संभवतः बहुत ही लाभदायक काम है। इसलिए विचार – सरल, सुरुचिपूर्ण और शानदार ढंग से विडंबनापूर्ण – कि मॉडल-निर्माताओं को इस बात में अधिक शामिल होना चाहिए कि उनके आविष्कारों का उपयोग कैसे किया जाता है। तेजी का मामला इस तरह काम करता है: कंपनियों को एआई से अधिक लाभ मिलता है; मॉडल-निर्माता अपनी अस्तित्व संबंधी नकदी प्रवाह समस्याओं का समाधान करते हैं; विश्व अर्थव्यवस्था खुशी से आगे बढ़ रही है।

सलाहकार को नष्ट करने के लिए, फिर सलाहकार बनें। प्रत्येक एआई प्रयोगशाला ने बड़ी पेशेवर-सेवा फर्मों के साथ साझेदारी की घोषणा की है। OpenAI ने हाल ही में एक छोटी ब्रिटिश टेक कंसल्टेंसी खरीदी है। मई में एंथ्रोपिक और ओपनएआई दोनों ने बड़े निजी-इक्विटी घरानों के साथ संयुक्त उद्यम स्थापित किया, संभवतः यह उम्मीद करते हुए कि एआई मॉडल अपने फंड में कमी कर रही कई सॉफ्टवेयर कंपनियों को बदल सकते हैं। यह कि निजी इक्विटी अपना स्वामित्व नहीं बेच सकती, यह उद्योग के लिए एक अस्तित्वगत समस्या है; अगर एआई प्रयोगशालाओं के ध्यान के बाद भी चीजें इतनी ही निराशाजनक रहीं, तो यह सभी के लिए एक अस्तित्वगत समस्या होगी।

समस्या पर शव फेंके जाने चाहिए, लेकिन कितने और किसके द्वारा? जब बड़ी तकनीकी कंपनियों ने 2010 के दशक में अपने क्लाउड-कंप्यूटिंग व्यवसायों का निर्माण किया, तो ज्यादातर काम एक्सेंचर को आउटसोर्स कर दिया गया, जो एक बहुराष्ट्रीय परामर्श कंपनी है, जिसने दुनिया भर में अपनी ग्राहक कंपनियों में माइक्रोसॉफ्ट और Google जैसे मुट्ठी भर दिग्गजों के नवाचार को लागू करते हुए भारी वृद्धि की है। इसके पास प्रचुर मात्रा में गर्म शरीर हैं, जिसका वर्णन यह कॉर्पोरेट केंद्रीय योजनाकार की अभेद्य भाषा में करता है: 30,000 श्रमिकों को “प्रतिभा, समाधान और बाजार में जाने की ताकत में एक बड़े निवेश” के लिए क्लाउड पर प्रशिक्षित किया जाएगा, इसकी घोषणा दिसंबर में की गई थी (एक्सेंचर की लगभग 800,000 आत्माओं की कुल कोर की एक छोटी सी टुकड़ी)।

बाजार को विश्वास नहीं है कि एक्सेंचर इस बार नकदी पैदा करने वाले बिचौलिए की भूमिका निभाएगा। इस साल इसके शेयरों की कीमत आधे से ज्यादा घट चुकी है। शायद निवेशक सही हैं. जैसा कि कहा गया है, अहंकार, साथ ही लेन-देन की लागत, इस बात का एक कम प्रशंसित पहलू है कि कंपनियां घर में क्या लाना चाहती हैं और बाजार में क्या छोड़ती हैं: एआई प्रयोगशालाओं के शीर्ष पर कुछ लोग सोचते हैं कि एक कॉर्पोरेट संस्कृति जो व्यक्तिगत प्रतिभा को पुरस्कार देती है, वह अपने उत्पादों को अर्थव्यवस्था में शामिल करने के लिए हजारों अचूक श्रमिकों को काम पर रखने के साथ असंगत है। (बैंक स्टार व्यापारियों को विशाल बैक ऑफिस के साथ संयोजित करने का प्रबंधन करते हैं, हालांकि एआई प्रकारों को यह सादृश्य अपमानजनक भी लग सकता है।)

पलान्टिर ओपनएआई और एंथ्रोपिक के अंततः निर्माण के करीब है – और उस फर्म के शेयर की कीमत भी हाल ही में इस विचार से गिर गई है। का सार पलान्टिर का व्यवसाय फर्मों में सलाहकार भेज रहा है, उनके डेटा को छांट रहा है और इसे इस तरह प्रदर्शित कर रहा है जिससे एक मध्य प्रबंधक को लगे कि वह जीसीएचक्यू में काम करता है। यह एक प्रभावशाली कंपनी होने के साथ-साथ एक प्रभावशाली भाषाविद् भी है। इसके हाथों में एक फर्म का डेटा उसकी “ऑन्टोलॉजी” बन जाता है। सलाहकारों को “फॉरवर्ड-डिप्लॉयड इंजीनियर्स” का दर्जा दिया जाता है। उन्हें एक्सेंचर के नए “पुनर्निवेश-तैनात इंजीनियरों” या ओपनएआई के “फॉरवर्ड-तैनात विशेषज्ञों” से क्या अलग करता है? कौन जानता है, लेकिन किसी भी सलाहकार पर दया आती है जो पिछड़ा और बेरोजगार रहता है।

कौन सी कंपनियाँ कंपनियों को यह बताती हैं कि एआई मॉडल का उपयोग कैसे किया जाए, यह काफी हद तक इस बात पर निर्भर करता है कि मॉडल-निर्माता मौजूदा परामर्शदाताओं की तुलना में आधुनिक व्यवसाय की दिमाग को सुन्न कर देने वाली बारीकियों की बेहतर समझ विकसित करते हैं या नहीं। फिर भी अब तक एआई कंपनियों ने जो कुछ भी नहीं किया है, वह इस बात की थोड़ी सी भी समझ का संकेत देता है कि सामान्य कंपनियां कैसे काम करती हैं। शायद यह उस उद्योग के लिए आश्चर्य की बात नहीं है जिसके कर्मचारी नौकरशाही कॉर्पोरेट जीवन के साथ असंगत होने पर गर्व करते हैं।

आदर्श छात्र

चाहे सिलिकॉन वैली की एआई लैब सफेदपोश सलाहकार बनें या न बनें, उनका अध्ययन करने से उन्हें बहुत कुछ सीखने को मिलता है। निवेश बैंकों में, उन्हें नफरत किए जाने और प्रणालीगत जोखिमों से निपटने के मामले के अध्ययन मिलेंगे: चिंता की बात यह है कि लोकप्रिय अविश्वास को दूर करना मुश्किल है और नियमन आम तौर पर केवल आपदा के बाद होता है। में विशिष्ट कानून फर्मेंवे छोटी और केंद्रित कंपनियों की असाधारण दीर्घायु देखेंगे। और कंसल्टेंसी में, बहुत तेजी से बढ़ने के दर्द पर सबक हैं, जैसा कि हाल के वर्षों में विशिष्ट कंपनियों ने महसूस किया है, लेकिन पूंजीवाद के भविष्य के बारे में साहसिक भविष्यवाणियां करने के खतरों पर भी। यह कोई चेतावनी नहीं है जिस पर वे ध्यान देंगे।