पूर्व-गूगल जनरेटिव एआई विशेषज्ञ की छात्रों को लंबी अकादमिक पढ़ाई के खिलाफ चेतावनी, सॉफ्ट स्किल्स और विशिष्ट क्षेत्र पर जोर
आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) प्रतिभा के लिए भयंकर वैश्विक होड़ के बीच, जहां मेटा और गूगल जैसे तकनीकी दिग्गज कथित तौर पर शीर्ष एआई शोधकर्ताओं को लाखों डॉलर का बोनस दे रहे हैं, गूगल की अग्रणी जनरेटिव एआई टीम के मूल सदस्य रहे एक अनुभवी ने इस क्षेत्र में लंबी अकादमिक राहों पर विचार करने वाले छात्रों को एक कड़ी चेतावनी दी है। गूगल की पहली जनरेटिव एआई टीम के पूर्व शुरुआती सदस्य और अब इंटीग्रल एआई के संस्थापक जद तारिफ़ी, महत्वाकांक्षी पेशेवरों को भारी एआई प्रचार के खिलाफ सावधानी बरतने की सलाह देते हैं, उनका सुझाव है कि पारंपरिक पांच साल की पीएचडी पूरी होने से पहले ही अप्रचलित हो सकती है।
तारिफ़ी का संदेश सीधे उस प्रचलित कथा को काटता है जो सामान्य एआई अनुसंधान में गहरी, तत्काल विशेषज्ञता को प्रोत्साहित करती है। वह तर्क देते हैं कि तकनीकी विकास की गति मौलिक रूप से डॉक्टरेट कार्यक्रमों की धीमी, जानबूझकर प्रकृति के साथ असंगत है।
“आपके पीएचडी पूरी करने तक एआई खुद ही गायब हो जाएगा,” तारिफ़ी ने बिज़नेस इनसाइडर को बताया, जिससे उनका विवादास्पद मूल सिद्धांत सामने आया।
अनुकूलन का नया समीकरण
तारिफ़ी, जिन्होंने 2012 में फ्लोरिडा विश्वविद्यालय से अपनी एआई में पीएचडी अर्जित की और गूगल में लगभग एक दशक बिताया, डॉक्टरेट की पढ़ाई को एक “अग्नि परीक्षा” के रूप में वर्णित करते हैं जो केवल अपने विशिष्ट क्षेत्र के लिए तीव्र, विलक्षण जुनून रखने वालों के लिए आरक्षित है। जनरेटिव एआई की तेजी से तैनाती ने उद्योग के विकास चक्रों को वर्षों से घटाकर कुछ महीनों तक कर दिया है, जिससे अकादमिक ज्ञान तत्काल अप्रचलन के लिए प्रवण हो गया है।
वह तर्क देते हैं कि सामान्य एआई चुनौतियाँ, जैसे कि रोबोटिक्स में एआई का अनुप्रयोग, इतनी तेजी से आगे बढ़ रही हैं कि वे तब तक “हल हो जाएंगी”, जिससे पीएचडी में पारंपरिक रूप से शामिल अधिकांश सामान्य अनुसंधान फोकस शून्य हो जाएगा। यह बदलाव अनुकूलन के लिए एक नए समीकरण को आवश्यक बनाता है, जो छात्रों को अत्यधिक विशिष्ट या अनुप्रयोग-संचालित डोमेन की ओर धकेलता है।
तारिफ़ी उन छात्रों के लिए दो अलग-अलग रास्तों की सिफारिश करते हैं जो अपरिहार्य एआई-चालित भविष्य में सफल होना चाहते हैं:
- हाइपर-विशिष्ट विशेषज्ञता: अत्यधिक विशिष्ट, प्रारंभिक क्षेत्रों पर ध्यान केंद्रित करना जहां मौलिक समस्याएं अभी भी मौजूद हैं। उन्होंने सलाह दी, “तो या तो एआई फॉर बायोलॉजी (जीव विज्ञान के लिए एआई) जैसी किसी विशिष्ट चीज़ में लग जाएँ, जो अभी भी अपने शुरुआती चरण में है, या बिल्कुल भी किसी चीज़ में न लगें।”
- वास्तविक दुनिया की चपलता: उन लोगों के लिए जो सैद्धांतिक ढांचे के लिए अपने जीवन के पांच साल समर्पित करने के बारे में अनिश्चित हैं, डिफ़ॉल्ट उत्तर “नहीं” होना चाहिए। तारिफ़ी का मानना है कि व्यावहारिक उद्योग अनुभव अकादमिक खोज की तुलना में बेहतर सीखने की गति और अनुकूलन क्षमता प्रदान करता है। 42 वर्षीय उद्यमी ने जोर देकर कहा, “यदि आप अनिश्चित हैं, तो आपको निश्चित रूप से ‘नहीं’ को डिफ़ॉल्ट चुनना चाहिए, और दुनिया में रहने पर ध्यान केंद्रित करना चाहिए। आप बहुत तेजी से आगे बढ़ेंगे। आप बहुत कुछ सीखेंगे। चीजें कैसे बदलती हैं, इसके प्रति आप अधिक अनुकूल होंगे।”
सॉफ्ट स्किल्स पर अप्रत्याशित प्रीमियम
तारिफ़ी की सलाह का सबसे प्रति-सहज ज्ञान युक्त तत्व सॉफ्ट स्किल्स के महत्व से संबंधित है—गुण जो पारंपरिक रूप से हार्डकोर तकनीकी क्षेत्रों में कम मूल्यवान माने जाते हैं। उनका तर्क है कि तकनीकी दक्षता तेजी से वस्तुनिष्ठ होती जा रही है, जबकि मानवीय संपर्क और सौंदर्य संबंधी निर्णय से संबंधित कौशल नए विभेदक बनते जा रहे हैं।
विशेष रूप से, जनरेटिव एआई मॉडल के प्रभावी प्रॉम्प्टिंग जैसे महत्वपूर्ण एआई अनुप्रयोगों में उत्कृष्टता प्राप्त करने के लिए उन्हें “भावनात्मक तालमेल” और “अच्छा स्वाद” की आवश्यकता होती है। ये ऐसे कौशल हैं जो सहानुभूति, मनोवैज्ञानिक समझ और इरादे की स्पष्टता का लाभ उठाते हैं, जिससे उपयोगकर्ता जटिल मॉडलों से सर्वोत्तम संभव आउटपुट प्राप्त कर सकते हैं।
तारिफ़ी ने सलाह दी, “जिस चीज़ पर काम करना सबसे अच्छा है, वह अधिक आंतरिक है। ध्यान करें। अपने दोस्तों के साथ मेलजोल बढ़ाएं। खुद को भावनात्मक रूप से जानें।” उनका यह आग्रह कि भावनात्मक बुद्धिमत्ता और सहानुभूति प्रभावी एआई इंटरैक्शन के लिए महत्वपूर्ण हैं, एक बदलाव का संकेत देता है जहां परिणामों को परिभाषित और परिष्कृत करने की उपयोगकर्ता की क्षमता—न केवल अंतर्निहित मॉडल का निर्माण करना—सर्वोपरि है।
भारतीय संदर्भ: सिद्धांत और व्यवहार का संतुलन
भारतीय संदर्भ में, जहां पीएचडी सहित अभिजात्य डिग्री की तलाश को अक्सर सफलता और स्थिरता का अंतिम मापदंड माना जाता है, तारिफ़ी के विचार स्थापित करियर प्लेबुक को चुनौती देते हैं। भारत का विशाल तकनीकी प्रतिभा पूल वर्तमान में जनरेटिव एआई उपकरणों को एकीकृत करने के लिए एक तीव्र पुनर्कौशल ड्राइव से गुजर रहा है, यह पहचानते हुए कि शुद्ध सैद्धांतिक ज्ञान की तुलना में व्यावहारिक अनुप्रयोग और पुनरावृत्त सीखने का अधिक मूल्य है।
देश के शीर्ष इंजीनियरिंग संस्थान पहले से ही उद्योग की मांगों के साथ तालमेल बिठाने के लिए पाठ्यक्रम को कैसे अनुकूलित करें, इस पर विचार कर रहे हैं। आईआईटी मद्रास में कंप्यूटर साइंस की प्रोफेसर, डॉ. प्रीति राव, ने शिक्षा में व्यावहारिकता की आवश्यकता पर जोर दिया: “उद्योग अब पांच साल के अनुसंधान चक्रों पर नहीं, बल्कि छह महीने के विकास चक्रों पर चल रहा है। छात्रों को गहरी सैद्धांतिक विशेषज्ञता के बजाय व्यावहारिक तैनाती और पुनरावृत्त सीखने को प्राथमिकता देनी चाहिए, जब तक कि उनका जुनून शुद्ध अनुसंधान न हो।”
तारिफ़ी की अंतर्दृष्टि एआई करियर में अनियंत्रित भीड़ पर एक आवश्यक रोक के रूप में कार्य करती है। वे एक ऐसे भविष्य को रेखांकित करते हैं जहां प्रौद्योगिकी में सफलता वर्षों पहले अर्जित सैद्धांतिक ज्ञान की गहराई के बारे में कम होगी, और चपलता, डोमेन-विशिष्ट विशेषज्ञता, और गहरे मानवीय गुणों के बारे में अधिक होगी जिन्हें एआई अभी तक दोहरा नहीं सकता है। भारतीय तकनीकी पेशेवरों की अगली पीढ़ी के लिए, सलाह स्पष्ट है: अनुकूलन क्षमता और आंतरिक विकास में निवेश करें, क्योंकि जिस क्षेत्र में आप महारत हासिल करना चाहते हैं, वह आपकी डिप्लोमा प्राप्त करने से पहले पूरी तरह से बदल सकता है।