बीसीजी सलाहकार 'एआई ब्रेन फ्राई' अध्ययन के पीछे कहा कि वह 'निराश' है कि इंसान जल्द ही इस पर काबू पा सकते हैं

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<li>एआई पर निर्भर रहने से आप एक हद तक अधिक कुशल बन सकते हैं, यह एक नया अध्ययन पाया।</li>
<li>यह आपको भावनात्मक रूप से थका सकता है, जिससे आप थका हुआ और अभिभूत महसूस कर सकते हैं।</li>
<li>लेखक का कहना है कि इस तरह का "एआई ब्रेन फ्राई" शायद कुछ समय के लिए यहीं रहने वाला है।</li>
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<p>जैसे-जैसे कृत्रिम बुद्धिमत्ता उपकरण रोजमर्रा के काम में एकीकृत होते जा रहे हैं, सलाहकार एक संज्ञानात्मक दुष्प्रभाव के बारे में चिंता करना शुरू कर रहे हैं: लोग उन पर इतना अधिक निर्भर हो रहे हैं कि उनकी अपनी सोच बिखरने लगती है।</p>
<p>जूलि बेडार्ड, बोस्टन कंसल्टिंग ग्रुप में एक प्रबंध निदेशक और इस विषय पर हालिया अध्ययन की सह-लेखिका, ने शुक्रवार को टेक पॉडकास्ट हार्ड फोर्क पर कहा कि वह "काफी निराशावादी" हैं कि मनुष्य जल्द ही एआई-प्रेरित घटना को दूर कर लेंगे जिसे उन्होंने "ब्रेन फ्राई" कहा है।</p>
<p>बेडार्ड और उनके सहयोगियों ने इस महीने की शुरुआत में हार्वर्ड बिजनेस रिव्यू में प्रकाशित एक अध्ययन में इस घटना की खोज की, जिसमें विभिन्न उद्योगों की बड़ी कंपनियों में 1,488 पूर्णकालिक अमेरिकी श्रमिकों का सर्वेक्षण किया गया था।</p>
<p>शोधकर्ताओं ने पाया कि 14% श्रमिकों ने मानसिक धुंध, सिरदर्द और धीमी निर्णय लेने जैसे लक्षणों का अनुभव करने की सूचना दी - जिसे लेखक "एआई ब्रेन फ्राई" के रूप में वर्णित करते हैं। मार्केटिंग, मानव संसाधन, संचालन और सॉफ्टवेयर इंजीनियरिंग जैसे क्षेत्रों में दरें कानूनी और अनुपालन जैसे उद्योगों की तुलना में अधिक थीं।</p>
<p>बेडार्ड ने हार्ड फोर्क पर कहा कि मानसिक थकान का यह रूप पारंपरिक कार्यस्थल बर्नआउट से अलग है। इसके बजाय, यह एआई सिस्टम की निगरानी और उनके आउटपुट का मूल्यांकन करने के लिए आवश्यक असामान्य रूप से उच्च संज्ञानात्मक भार से उत्पन्न होता है।</p>
<p>"बर्नआउट शारीरिक और मानसिक थकावट है। यह अधिक भावनात्मक है। यह इस बारे में अधिक है कि मैं काम के बारे में कैसा महसूस करता हूं, और क्या मुझे लगता है कि मैं काम पर अच्छा कर रहा हूं," उसने कहा।</p>
<p>बेडार्ड ने कहा कि उन्होंने और उनके साथी शोधकर्ताओं ने ब्रेन फ्राई और बर्नआउट के बीच कोई संबंध नहीं पाया। वास्तव में, बेडार्ड ने कहा कि एआई का उपयोग बर्नआउट के लक्षणों को कम करने के लिए भी किया जा सकता है।</p>
<p>हालांकि, जैसे-जैसे अधिक नौकरियां सीधे कार्यों को पूरा करने के बजाय एआई एजेंटों के प्रबंधन की ओर बढ़ रही हैं, श्रमिकों को लगातार आउटपुट की समीक्षा करनी चाहिए, जानकारी सत्यापित करनी चाहिए, और यह तय करना चाहिए कि परिणामों का उपयोग कैसे करना है - एक ऐसी प्रक्रिया जिसमें तीव्र एकाग्रता की आवश्यकता हो सकती है।</p>
<p>अध्ययन में पाया गया कि एआई उपकरण उत्पादकता बढ़ा सकते हैं, लेकिन केवल एक हद तक। जिन श्रमिकों ने एक एआई टूल से दो का उपयोग करना शुरू किया, उन्होंने उत्पादकता में उल्लेखनीय वृद्धि देखी। जब कर्मचारियों ने तीसरा टूल जोड़ा तो लाभ कम हो गया, और जैसे-जैसे वे अधिक सिस्टम को संभालते गए, उत्पादकता घटने लगी।</p>
<p>मैथ्यू क्रोप, अध्ययन के एक अन्य सह-लेखक और बीसीजी के प्रबंध निदेशक, ने इस प्रवृत्ति को एक प्रारंभिक चेतावनी संकेत के रूप में वर्णित किया।</p>
<p>"हम इसे कोयला खदान में कैनरी की तरह देखते हैं," क्रोप ने पहले बिजनेस इनसाइडर को बताया, यह देखते हुए कि इंजीनियर और अन्य शुरुआती अपनाने वाले जो कई एआई एजेंटों का प्रबंधन करते हैं, वे पहले उन प्रभावों का अनुभव करने वालों में से हैं।</p>
<p>फिर भी, शोधकर्ताओं ने इस बात पर जोर दिया कि समस्या एआई को अपनाना नहीं है। जब एआई नियमित या दोहराए जाने वाले कार्यों को प्रतिस्थापित करता है, तो अध्ययन में पाया गया कि बर्नआउट वास्तव में कम हो सकता है - भले ही कुछ श्रमिक अभी भी मानसिक थकान की रिपोर्ट करते हैं।</p>
<p>फिलहाल, बेडार्ड ने कहा कि कंपनियों को टीमों में एआई को एकीकृत करते समय सक्रिय रूप से कर्मचारियों की प्रतिक्रिया लेनी चाहिए।</p>
<p>उन्होंने कहा, "मुझे लगता है कि कुछ ऊर्जा और विचार "नीचे" से आ रहे हैं - उन वास्तविक श्रमिकों से जो व्यक्तिगत योगदान दे रहे हैं - यह मायने रखता है।"</p>