एआई कोडिंग निपुणता: जेन जेड का ‘बिल गेट्स मोमेंट’

जैसे-जैसे आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) पेशेवर परिदृश्य को तेजी से नया आकार दे रहा है, अगली पीढ़ी के लिए एक नया प्रतिस्पर्धात्मक लाभ सामने आया है। एलेक्जेंडर वांग, 28 वर्षीय सह-संस्थापक और स्केल एआई (Scale AI) के प्रमुख—एक कंपनी जिसका वर्तमान मूल्यांकन 29 बिलियन डॉलर है—युवा लोगों से एआई कोडिंग टूल्स में महारत हासिल करने के लिए खुद को पूरी तरह से समर्पित करने का आग्रह कर रहे हैं, इसे वह ‘बिल गेट्स मोमेंट’ बनाने वाला निर्णायक कौशल बताते हैं।

टीबीपीएन (TBPN) पॉडकास्ट पर बोलते हुए, वांग ने “वाइब कोडिंग” की अवधारणा का समर्थन किया, एक ऐसा अभ्यास जिसके लिए एआई विकास उपकरणों की खोज और उन्हें आत्मसात करने के लिए अत्यधिक समर्पण की आवश्यकता होती है। वह वर्तमान एआई क्रांति और 1970 के दशक में व्यक्तिगत कंप्यूटिंग के उदय के बीच एक सीधा समानांतर खींचते हैं। जिस तरह एक किशोर बिल गेट्स ने माइक्रोसॉफ्ट बनाने के लिए शुरुआती ज्ञान का लाभ उठाते हुए प्रोग्रामिंग का अभ्यास करने में अनगिनत घंटे समर्पित किए, वांग का तर्क है कि आज के युवाओं के पास एआई विकास में खुद को डुबो कर अपनी छाप छोड़ने का एक समान, ऐतिहासिक अवसर है।

वांग ने समझाया, “यह निरंतरता टूटने का एक अविश्वसनीय क्षण है।” उन्होंने कहा, “यदि आप बस 10,000 घंटे उपकरण के साथ खेलने और यह पता लगाने में बिताते हैं कि उन्हें अन्य लोगों की तुलना में बेहतर तरीके से कैसे उपयोग किया जाए, तो यह एक बहुत बड़ा लाभ है।” वांग के लिए, संदेश स्पष्ट है: एआई प्रवाह इस पीढ़ी के लिए निर्णायक प्रतिस्पर्धी संपत्ति हो सकता है। उन्होंने जोर देकर कहा, “वह पल अभी हो रहा है।” “अगर आप 13 साल के हैं, तो आपको अपना सारा समय वाइब कोडिंग में बिताना चाहिए। आपको अपना जीवन इसी तरह जीना चाहिए।”

एआई गोल्ड रश के ‘गेंदाल और फावड़े’

एलेक्जेंडर वांग का दृष्टिकोण उनकी कंपनी की महत्वपूर्ण भूमिका के कारण मायने रखता है। 2016 में स्थापित, स्केल एआई सीधे उपभोक्ता-सामना करने वाली एआई फर्म नहीं है; बल्कि, यह एआई गोल्ड रश का महत्वपूर्ण ‘पिकैक्स आपूर्तिकर्ता’ है। यह कंपनी डेटा एनोटेशन और लेबलिंग में विशेषज्ञता रखती है—जो परिष्कृत मशीन लर्निंग मॉडल को प्रशिक्षित और परिष्कृत करने के लिए आवश्यक कच्चे डेटा की विशाल मात्रा को संरचित करने की प्रक्रिया है। इसका 29 बिलियन डॉलर का मूल्यांकन पूरे वैश्विक एआई पारिस्थितिकी तंत्र के लिए इसके अनदेखे लेकिन मौलिक महत्व को रेखांकित करता है, जिससे सॉफ्टवेयर विकास के भविष्य के बारे में वांग की भविष्यवाणियों को विश्वसनीयता मिलती है।

वांग का आह्वान एक बढ़ते विरोधाभास के बावजूद आया है: जिन उपकरणों को वह बढ़ावा देते हैं, वे अब अभूतपूर्व गति से कोड उत्पन्न करने में सक्षम हैं, जिससे मानव प्रोग्रामिंग करियर की दीर्घकालिक व्यवहार्यता के बारे में चिंताएँ बढ़ रही हैं। वांग ने खुद इस चिंता को स्वीकार करते हुए स्वीकार किया कि उन्हें उम्मीद है कि एआई मॉडल अगले पाँच वर्षों के भीतर उनके करियर में लिखे गए लगभग सभी कोड उत्पन्न करने में सक्षम होंगे। शक्तिशाली कोडिंग सहायकों द्वारा संचालित इस तीव्र प्रगति ने कई लोगों को कोडिंग सीखने की भविष्य की प्रासंगिकता पर सवाल उठाने के लिए प्रेरित किया है।

कोडिंग: सटीकता के लिए अधिक महत्वपूर्ण

हालांकि, प्रमुख उद्योग हस्तियों का तर्क है कि एआई कोडिंग को अप्रासंगिक नहीं बनाता है; इसके बजाय, यह तकनीकी प्रवाह के मानकों को बढ़ाता है। “सॉफ्टवेयर की भाषा” को समझना उपयोगकर्ताओं को सटीक रूप से एआई उपकरणों का मार्गदर्शन करने की अनुमति देता है, जिसके परिणामस्वरूप अस्पष्ट संकेतों या परीक्षण-और-त्रुटि दृष्टिकोण की तुलना में बेहतर और विश्वसनीय परिणाम मिलते हैं। यह एक ऐसे कलाकार के समान है जो एआई छवि जनरेटर के साथ बेहतर परिणाम प्राप्त करने के लिए रंग सिद्धांत और संरचना के अपने ज्ञान का उपयोग करता है।

गूगल ब्रेन के सह-संस्थापक और लैंडिंग एआई के सीईओ, एंड्रयू एनजी, ने इस कथा का जोरदार खंडन किया कि कोडिंग कौशल अप्रचलित हो रहे हैं।

डॉ. एनजी ने हाल ही में लिंक्डइन पोस्ट में कहा, “लोगों को कोड सीखने से हतोत्साहित करना अब तक दी गई सबसे खराब करियर सलाह में से कुछ है,” उन्होंने मानव तकनीकी निरीक्षण की आवश्यकता पर जोर दिया। उन्होंने कहा कि चूंकि एआई के माध्यम से कोडिंग अधिक सुलभ हो रही है, इसलिए व्यक्तियों के लिए एआई कोडिंग सहायकों के जटिल आउटपुट को प्रभावी ढंग से डीबग करने, प्रबंधित करने और परिष्कृत करने के लिए प्रोग्रामिंग कौशल विकसित करना और भी अधिक महत्वपूर्ण है। अगली पीढ़ी के लिए, गहरा कोडिंग ज्ञान निर्माण के कौशल से सत्यापन और महारत के कौशल में बदल जाएगा।

नवाचार और नेतृत्व का मार्ग

एलेक्जेंडर वांग के लिए, जिन्होंने हाल ही में मेटा के मुख्य एआई अधिकारी की भूमिका निभाई, सफलता के नवाचार का मार्ग स्पष्ट है: शुरुआती, गहन विसर्जन एक प्रतिस्पर्धात्मक बढ़त की गारंटी देता है। युवा प्रोग्रामर जो ‘वाइब कोडिंग’ में हजारों घंटे समर्पित करते हैं—प्लेटफ़ॉर्म के साथ प्रयोग करना, मॉडल सीमाओं को समझना और सीमाओं को आगे बढ़ाना—एआई की एक सहज समझ विकसित करेंगे जो साधारण कक्षा शिक्षण प्रदान नहीं कर सकता।

वांग की सलाह आज के 13 वर्षीय और युवा शिक्षार्थियों के लिए एक जनादेश है: एआई में गहरी तकनीकी प्रवाह विकसित करने के लिए अपने घंटे समर्पित करें। यह बदलाव एक पीढ़ीगत अवसर का प्रतिनिधित्व करता है—जो इस खुल रही डिजिटल सदी में शुरुआती अन्वेषण को स्थायी तकनीकी प्रभाव और नेतृत्व में बदलने का मौका है।