जोखिम: बढ़ती खाई

लेकिन बैंक ने आंखें बंद करके आशावादी होने से सावधान किया है। जोखिम भी उतने ही बड़े हैं:

• डिजिटल डिवाइड का बढ़ना: अगर विकासशील देश AI को बड़े पैमाने पर लागू नहीं कर पाए, तो यह अमीर और गरीब देशों के बीच की खाई को और चौड़ा कर सकता है । AI के लिए ज़रूरी कंप्यूटिंग पावर, डेटा और विशेष कौशल इतने महंगे हैं कि ये अपने आप में एक बड़ी बाधा हैं।
• असमान लाभ: थोड़े समय में, AI के मामूली फायदे भी असमान रूप से बंटेंगे – वे लोग जिनके पास पहले से डिजिटल कौशल और संसाधन हैं, उन्हें अधिक लाभ होगा। गरीब और ग्रामीण आबादी पीछे रह सकती है ।
• बुनियादी ढांचे की कमी: कम और मध्यम आय वाले देशों के सामने कमज़ोर कनेक्टिविटी, कम कंप्यूटिंग पावर और कमज़ोर डेटा इकोसिस्टम की वजह से AI को अपनाने में बड़ी चुनौतियां हैं ।
• कौशल का मिलान न होना: 2021 से 2024 के बीच दुनिया भर में GenAI (जनरेटिव AI) की नौकरियों में 9 गुना उछाल आया है, लेकिन ये नौकरियां उन्हीं देशों में हैं जिनके पास पहले से मज़बूत डिजिटल बुनियादी ढांचा है ।

नौकरियों का विरोधाभास: कम जोखिम, कम लाभ

रिपोर्ट का सबसे चौंकाने वाला निष्कर्ष श्रम बाजार से जुड़ा है। विश्व बैंक के शोध से पता चलता है कि AI का श्रमिकों पर कितना प्रभाव पड़ेगा, यह देश की आय पर निर्भर करता है :

• कम आय वाले देश: केवल लगभग 12% श्रमिक ही AI से अधिक प्रभावित होंगे।
• निम्न-मध्यम आय वाले देश: लगभग 15% श्रमिक AI से अधिक प्रभावित होंगे।
• उच्च आय वाले देश: यहां बहुत अधिक संख्या में श्रमिक AI के संपर्क में हैं – यानी उत्पादकता बढ़ने की भी अधिक संभावना है, और नौकरी जाने का भी उतना ही बड़ा जोखिम है।

इसका सीधा मतलब यह है: विकासशील देशों के लिए फिलहाल नौकरी जाने का जोखिम कम है, लेकिन उन्हें उत्पादकता के फायदे भी कम मिलेंगे। बैंक चेतावनी देता है कि इन देशों के लिए सबसे बड़ा खतरा अभी बड़े पैमाने पर नौकरियां जाना नहीं है, बल्कि AI-संचालित इस बदलाव से पूरी तरह बाहर रह जाना है – जिससे वे अमीर देशों से और पिछड़ जाएंगे ।

4-C नीति ढांचा: समाधान का रास्ता

कोई अस्पष्ट सलाह देने के बजाय, विश्व बैंक ने एक ठोस और संरचित ढांचा पेश किया है, जिसे '4-C' कहा गया है :

1. कनेक्टिविटी (Connectivity) – डिजिटल बुनियादी ढांचे में भारी निवेश करें: ब्रॉडबैंड, मोबाइल नेटवर्क और सस्ती इंटरनेट पहुंच। यह AI में भागीदारी के लिए सबसे ज़रूरी शर्त है ।
2. क्षमता/कैपेबिलिटी (Capability) – व्यापक कौशल विकास में निवेश करें जिससे AI को अपनाया जा सके, साथ ही AI के लिए ज़रूरी विशेष तकनीकी कौशल भी विकसित करें। इसमें कार्यबल प्रशिक्षण और बड़े पैमाने पर डिजिटल साक्षरता बढ़ाना दोनों शामिल हैं ।
3. समन्वय/कोऑर्डिनेशन (Coordination) – नियामक सहयोग को गहरा करें, AI शासन में विखंडन को कम करें, और नई तकनीकों के लिए विश्वसनीय मानक विकसित करें । खंडित नियम विकासशील देशों के लिए वैश्विक AI बाजारों में भाग लेना और मुश्किल बना देते हैं।
4. पूंजी/डेटा (Capital/Data) – AI तैनाती के लिए ज़रूरी डेटा इंफ्रास्ट्रक्चर और कंप्यूटिंग क्षमता बनाएं, जिसमें ओपन डेटा नीतियां और घरेलू क्लाउड/प्रोसेसिंग क्षमता शामिल है ।

अन्य सिफारिशों में AI के आर्थिक और सामाजिक प्रभावों पर शोध बढ़ाना, गरिमापूर्ण काम के लिए संस्थानों को मज़बूत करना (न्यूनतम मजदूरी प्रणाली, सामूहिक सौदेबाजी), और सामाजिक सुरक्षा जाल सुनिश्चित करना शामिल है ।

विकासशील देशों को देरी क्यों नहीं करनी चाहिए?

बैंक की मुख्य चेतावनी बेहद स्पष्ट है: AI एक सामान्य-उद्देश्य वाली तकनीक (General Purpose Technology) है, जिससे उम्मीद की जाती है कि यह वैश्विक उत्पादन, व्यापार और सेवाओं को उसी तरह नया रूप देगी जैसे बिजली या इंटरनेट ने दिया । अगर विकासशील देशों ने AI अपनाने की नींव अभी नहीं बनाई, तो उन्हें इसका खामियाजा भुगतना पड़ेगा:

• वैश्विक मूल्य श्रृंखलाओं और डिजिटल व्यापार से संरचनात्मक बहिष्कार का सामना करना पड़ेगा।
• आय का अंतर हमेशा के लिए बढ़ जाएगा क्योंकि AI से उत्पादकता उन्नत अर्थव्यवस्थाओं में तेज़ी से बढ़ेगी जबकि अन्य जगह ठहर जाएगी।
• 'छलांग लगाने' का मौका हाथ से निकल जाएगा – AI विकास के दशकों को कुछ ही वर्षों में समेटने का एक दुर्लभ ऐतिहासिक अवसर देता है, लेकिन यह खिड़की हमेशा के लिए नहीं खुली रहेगी ।

बैंक का केंद्रीय संदेश यही है कि निष्क्रियता की कीमत निवेश की कीमत से कहीं अधिक है। तकनीक के पूरी तरह परिपक्व होने का इंतज़ार करने से विकासशील अर्थव्यवस्थाएं ऐसी स्थिति में पहुंच जाएंगी, जहां से पकड़ बनाना आज की तुलना में कहीं अधिक कठिन – शायद असंभव होगा ।

जोखिम: बढ़ती खाई

लेकिन बैंक ने आंखें बंद करके आशावादी होने से सावधान किया है। जोखिम भी उतने ही बड़े हैं:

• डिजिटल डिवाइड का बढ़ना: अगर विकासशील देश AI को बड़े पैमाने पर लागू नहीं कर पाए, तो यह अमीर और गरीब देशों के बीच की खाई को और चौड़ा कर सकता है । AI के लिए ज़रूरी कंप्यूटिंग पावर, डेटा और विशेष कौशल इतने महंगे हैं कि ये अपने आप में एक बड़ी बाधा हैं।
• असमान लाभ: थोड़े समय में, AI के मामूली फायदे भी असमान रूप से बंटेंगे – वे लोग जिनके पास पहले से डिजिटल कौशल और संसाधन हैं, उन्हें अधिक लाभ होगा। गरीब और ग्रामीण आबादी पीछे रह सकती है ।
• बुनियादी ढांचे की कमी: कम और मध्यम आय वाले देशों के सामने कमज़ोर कनेक्टिविटी, कम कंप्यूटिंग पावर और कमज़ोर डेटा इकोसिस्टम की वजह से AI को अपनाने में बड़ी चुनौतियां हैं ।
• कौशल का मिलान न होना: 2021 से 2024 के बीच दुनिया भर में GenAI (जनरेटिव AI) की नौकरियों में 9 गुना उछाल आया है, लेकिन ये नौकरियां उन्हीं देशों में हैं जिनके पास पहले से मज़बूत डिजिटल बुनियादी ढांचा है ।

नौकरियों का विरोधाभास: कम जोखिम, कम लाभ

रिपोर्ट का सबसे चौंकाने वाला निष्कर्ष श्रम बाजार से जुड़ा है। विश्व बैंक के शोध से पता चलता है कि AI का श्रमिकों पर कितना प्रभाव पड़ेगा, यह देश की आय पर निर्भर करता है :

• कम आय वाले देश: केवल लगभग 12% श्रमिक ही AI से अधिक प्रभावित होंगे।
• निम्न-मध्यम आय वाले देश: लगभग 15% श्रमिक AI से अधिक प्रभावित होंगे।
• उच्च आय वाले देश: यहां बहुत अधिक संख्या में श्रमिक AI के संपर्क में हैं – यानी उत्पादकता बढ़ने की भी अधिक संभावना है, और नौकरी जाने का भी उतना ही बड़ा जोखिम है।

इसका सीधा मतलब यह है: विकासशील देशों के लिए फिलहाल नौकरी जाने का जोखिम कम है, लेकिन उन्हें उत्पादकता के फायदे भी कम मिलेंगे। बैंक चेतावनी देता है कि इन देशों के लिए सबसे बड़ा खतरा अभी बड़े पैमाने पर नौकरियां जाना नहीं है, बल्कि AI-संचालित इस बदलाव से पूरी तरह बाहर रह जाना है – जिससे वे अमीर देशों से और पिछड़ जाएंगे ।

4-C नीति ढांचा: समाधान का रास्ता

कोई अस्पष्ट सलाह देने के बजाय, विश्व बैंक ने एक ठोस और संरचित ढांचा पेश किया है, जिसे '4-C' कहा गया है :

1. कनेक्टिविटी (Connectivity) – डिजिटल बुनियादी ढांचे में भारी निवेश करें: ब्रॉडबैंड, मोबाइल नेटवर्क और सस्ती इंटरनेट पहुंच। यह AI में भागीदारी के लिए सबसे ज़रूरी शर्त है ।
2. क्षमता/कैपेबिलिटी (Capability) – व्यापक कौशल विकास में निवेश करें जिससे AI को अपनाया जा सके, साथ ही AI के लिए ज़रूरी विशेष तकनीकी कौशल भी विकसित करें। इसमें कार्यबल प्रशिक्षण और बड़े पैमाने पर डिजिटल साक्षरता बढ़ाना दोनों शामिल हैं ।
3. समन्वय/कोऑर्डिनेशन (Coordination) – नियामक सहयोग को गहरा करें, AI शासन में विखंडन को कम करें, और नई तकनीकों के लिए विश्वसनीय मानक विकसित करें । खंडित नियम विकासशील देशों के लिए वैश्विक AI बाजारों में भाग लेना और मुश्किल बना देते हैं।
4. पूंजी/डेटा (Capital/Data) – AI तैनाती के लिए ज़रूरी डेटा इंफ्रास्ट्रक्चर और कंप्यूटिंग क्षमता बनाएं, जिसमें ओपन डेटा नीतियां और घरेलू क्लाउड/प्रोसेसिंग क्षमता शामिल है ।

अन्य सिफारिशों में AI के आर्थिक और सामाजिक प्रभावों पर शोध बढ़ाना, गरिमापूर्ण काम के लिए संस्थानों को मज़बूत करना (न्यूनतम मजदूरी प्रणाली, सामूहिक सौदेबाजी), और सामाजिक सुरक्षा जाल सुनिश्चित करना शामिल है ।

विकासशील देशों को देरी क्यों नहीं करनी चाहिए?

बैंक की मुख्य चेतावनी बेहद स्पष्ट है: AI एक सामान्य-उद्देश्य वाली तकनीक (General Purpose Technology) है, जिससे उम्मीद की जाती है कि यह वैश्विक उत्पादन, व्यापार और सेवाओं को उसी तरह नया रूप देगी जैसे बिजली या इंटरनेट ने दिया । अगर विकासशील देशों ने AI अपनाने की नींव अभी नहीं बनाई, तो उन्हें इसका खामियाजा भुगतना पड़ेगा:

• वैश्विक मूल्य श्रृंखलाओं और डिजिटल व्यापार से संरचनात्मक बहिष्कार का सामना करना पड़ेगा।
• आय का अंतर हमेशा के लिए बढ़ जाएगा क्योंकि AI से उत्पादकता उन्नत अर्थव्यवस्थाओं में तेज़ी से बढ़ेगी जबकि अन्य जगह ठहर जाएगी।
• 'छलांग लगाने' का मौका हाथ से निकल जाएगा – AI विकास के दशकों को कुछ ही वर्षों में समेटने का एक दुर्लभ ऐतिहासिक अवसर देता है, लेकिन यह खिड़की हमेशा के लिए नहीं खुली रहेगी ।

बैंक का केंद्रीय संदेश यही है कि निष्क्रियता की कीमत निवेश की कीमत से कहीं अधिक है। तकनीक के पूरी तरह परिपक्व होने का इंतज़ार करने से विकासशील अर्थव्यवस्थाएं ऐसी स्थिति में पहुंच जाएंगी, जहां से पकड़ बनाना आज की तुलना में कहीं अधिक कठिन – शायद असंभव होगा ।