मेमोरियल गेम | ग्राहकों के बिना कंपनियां: एआई-नियंत्रित दुनिया में व्यापार के भविष्य का विश्लेषण

एक ग्राहकहीन व्यापार परिदृश्य की उत्पत्ति

विचार का यह खेल एक ऐसे भविष्य को डिजाइन करता है जिसमें कंपनियां अब पारंपरिक ग्राहक संबंधों पर निर्भर नहीं हैं। उन्नत आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) और व्यापक स्वचालन सटीक भविष्यवाणी और आवश्यकताओं की पूर्ति को सक्षम करते हैं, जो विपणन और बिक्री जैसे स्थापित व्यापार प्रथाओं को देखता है। यह परिचयात्मक खंड इस परिदृश्य के मुख्य आधार को परिभाषित करता है, तकनीकी आवश्यकताओं की जांच करता है और पारंपरिक वाणिज्यिक गतिविधियों के परिणामों को रोशन करता है।

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आधार की परिभाषा: एआई, स्वचालन और सही मांग पूर्वानुमान

इस विचार प्रयोग की केंद्रीय परिकल्पना एक ऐसी अर्थव्यवस्था है जिसमें कंपनियां पूरी तरह से स्वचालन, कृत्रिम बुद्धिमत्ता और डेटा -कंट्रोल्ड प्रक्रियाओं पर निर्भर करती हैं। इस तरह की प्रणाली में, व्यक्तियों और समाज की आवश्यकता की भविष्यवाणी करना संभव होगा, जो लगभग पूरी तरह से पूरी तरह से हो और उत्पादों या सेवाओं को समायोजित करता है, बिना प्रत्यक्ष मानव संपर्क या ग्राहक द्वारा शुरू की गई स्पष्ट मांग की आवश्यकता के बिना। यह व्यापार और समाज के दूर -दूर के परिवर्तनों के लिए निम्नलिखित विचारों के लिए आधार बनाता है।

रिटेल में एआई के क्षेत्र में वर्तमान घटनाक्रम पहले से ही इस दिशा में इंगित किए गए हैं, भले ही भविष्यवाणी की पूर्णता और ग्राहक बातचीत की पूर्ण कमी अभी भी भविष्य के संगीत हैं। KI पहले से ही उस तरह से क्रांति ला रहा है जिस तरह से खुदरा विक्रेताओं ने ऐतिहासिक बिक्री डेटा, बाजार के रुझान और मौसम या सार्वजनिक अवकाश जैसे बाहरी कारकों का विश्लेषण करके ग्राहकों की जरूरतों की भविष्यवाणी की है। एआई सिस्टम ग्राहक व्यवहार की सटीक भविष्यवाणी और परिचालन प्रक्रियाओं के अनुकूलन में एक महत्वपूर्ण भूमिका निभाते हैं। इसके लिए आधार बिग डेटा और एआई का सहजीवन है: एल्गोरिदम को पैटर्न को पहचानने और विश्वसनीय भविष्यवाणियों को बनाने के लिए बड़ी मात्रा में डेटा की आवश्यकता होती है - डेटा रिकॉर्ड की बड़ी और उच्च गुणवत्ता, अधिक सटीक पूर्वानुमान।

यह आधार एक प्रतिक्रियाशील से एक सक्रिय अर्थव्यवस्था तक एक मौलिक परिवर्तन का अर्थ है। अधिकांश वर्तमान प्रणालियां ग्राहकों के फैसलों पर प्रतिक्रिया करती हैं जो विपणन से प्रभावित होते हैं और बिक्री गतिविधियों द्वारा पूरा होते हैं। दूसरी ओर, यहां उल्लिखित परिदृश्य, इस तथ्य पर आधारित है कि जरूरतों की भविष्यवाणी की जाती है और उत्पादों या सेवाओं को पारंपरिक ग्राहकों के लिए आवश्यक बिना इन प्रत्याशित आवश्यकताओं को पूरा करने के लिए अनुकूलित किया जाता है। आर्थिक गतिविधि को अब स्पष्ट खरीद निर्णयों से नियंत्रित नहीं किया जाएगा, लेकिन भविष्यवाणी की बुद्धि द्वारा।

"सही भविष्यवाणी" की अवधारणा को गंभीर रूप से देखा जाना है। जबकि एआई सिस्टम अपनी पूर्वानुमान क्षमता में लगातार बेहतर हैं, मानव आवश्यकताओं की अपार जटिलता-विशेष रूप से अव्यक्त, नव निर्मित या तर्कहीन आवश्यकताओं-एक महत्वपूर्ण चुनौती है। मानवीय आवश्यकताएं हमेशा तर्कसंगत रूप से या अतीत के डेटा पैटर्न में नहीं होती हैं। इसलिए, वास्तव में सही भविष्यवाणी में काफी सुधार हुआ है और इस पूर्णता में संभावित अंतराल के संबंधित निहितार्थों की इस पूर्णता में जांच की जानी चाहिए।

तकनीकी नींव: आवश्यक एआई और डेटा इन्फ्रास्ट्रक्चर

सही आवश्यकता पूर्वानुमान के आधार पर एक ग्राहक रहित व्यापार परिदृश्य के कार्यान्वयन के लिए एक उच्च विकसित और सर्वव्यापी तकनीकी बुनियादी ढांचे की आवश्यकता होती है। इसमें न केवल उन्नत एआई मॉडल शामिल हैं, बल्कि उत्पादन और वितरण के लिए व्यापक डेटा अधिग्रहण, बड़े पैमाने पर प्रसंस्करण क्षमता और परिष्कृत स्वचालन प्रौद्योगिकियों के लिए सिस्टम भी शामिल हैं।

डेटा की गुणवत्ता, सामयिकता और स्थिरता उत्कृष्ट महत्व की है, क्योंकि "डेटा एआई का ईंधन है"। कंपनियों को तकनीकी दूषित साइटों को पार करना होगा और यह सुनिश्चित करना होगा कि उनका डेटा इन्फ्रास्ट्रक्चर आवश्यकताओं के लिए बढ़ गया है। इसमें डेटा समायोजन के लिए सावधान डेटा गवर्नेंस, नियमित ऑडिट और प्रभावी तंत्र शामिल हैं, क्योंकि एआई परिणामों की गुणवत्ता सीधे इनपुट डेटा की गुणवत्ता पर निर्भर करती है। एआई के साथ इंटरनेट ऑफ थिंग्स (IoT) से डेटा का एकीकरण वास्तविक समय के विश्लेषण और नेटवर्क उपकरणों से जानकारी के उपयोग को सक्षम करता है, जो एक गतिशील आवश्यकता पूर्वानुमान के लिए आवश्यक है।

आपूर्ति श्रृंखलाओं को एआई-आधारित प्रणालियों द्वारा बदल दिया जाएगा जो स्वायत्त नियंत्रण, वास्तविक समय समायोजन और भविष्य कहनेवाला विश्लेषण को सक्षम करते हैं। विज़न एआई-नियंत्रित प्रक्रियाओं और मशीनों के लिए होते हैं जो स्वायत्त रूप से काम करते हैं और "लगभग सही सटीकता और दक्षता" प्राप्त करते हैं। इसके लिए न केवल बुद्धिमान एल्गोरिदम की आवश्यकता होती है, बल्कि एक भौतिक बुनियादी ढांचा भी है जो उत्पादन से रसद तक इस तरह के स्वचालन का समर्थन करता है। क्लाउड कंप्यूटिंग प्लेटफ़ॉर्म और प्रौद्योगिकियां जैसे कि MapReduce उन उपकरणों के उदाहरण हैं जो आवश्यक बड़ी मात्रा में डेटा को संसाधित करने में सक्षम बनाते हैं।

इस तरह के बुनियादी ढांचे की स्थापना के परिणामों के परिणाम होंगे। "सही" भविष्यवाणियों के लिए व्यापक डेटा एकत्र करने की आवश्यकता का तात्पर्य व्यक्तियों और उनके पर्यावरण के बारे में लगभग कुल रिकॉर्डिंग और जानकारी का विश्लेषण है। इसमें व्यवहार डेटा, बायोमेट्रिक जानकारी, पर्यावरणीय डेटा और प्रासंगिक विवरण शामिल हो सकते हैं। इस तरह के एक डेटा संग्रह और विश्लेषण सर्वव्यापी निगरानी के बराबर होंगे और गोपनीयता और नैतिकता के बारे में मौलिक प्रश्न उठाएंगे।

इसके अलावा, इस वैश्विक बुनियादी ढांचे के निर्माण और संचालन के लिए बड़े पैमाने पर निवेश और अंतर्राष्ट्रीय समन्वय की आवश्यकता होगी। इन आंकड़ों और एआई क्षमताओं पर नियंत्रण से नई भू -राजनीतिक बिजली की स्थिति हो सकती है। इस बुनियादी ढांचे पर हावी होने वाले राष्ट्रों या संस्थाओं में एक विशाल किफायती और संभावित सामाजिक शक्ति भी होगी, जो एआई और वैश्विक गतिशीलता के बारे में मौजूदा चर्चाओं को बढ़ाएगी।

पारंपरिक विपणन और बिक्री के अप्रचलित

एक ऐसी दुनिया में जिसमें जरूरतों को पूरी तरह से भविष्यवाणी की जाती है और उत्पादों या सेवाओं को स्वचालित रूप से अनुकूलित और वितरित किया जाता है, पारंपरिक विपणन और बिक्री कार्य अस्तित्व के लिए अपना अधिकार खो देते हैं। मांग उत्पन्न करने, ब्रांड जागरूकता बनाने, ग्राहकों को समझाने या लेनदेन को सुविधाजनक बनाने की आवश्यकता लागू नहीं होती है यदि आवश्यकता को अग्रिम में जाना जाता है और पूर्ति मूल रूप से है। उपयोगकर्ता अनुरोध का स्पष्ट विवरण - "कोई और अधिक विपणन रणनीतियाँ, कोई विज्ञापन नहीं, कोई प्रस्ताव नहीं, कोई बिक्री कार्रवाई नहीं" - इस मौलिक परिवर्तन को रेखांकित करता है।

आज की स्वचालित ग्राहक अधिग्रहण रणनीतियाँ विज्ञापन, लैंडिंग पृष्ठ और लीड पीढ़ी के आधार पर इस तरह के परिदृश्य में बहुत ही शानदार होंगी। यहां तक ​​कि वर्तमान एआई-आधारित व्यावसायिक मॉडल जो अक्सर बिक्री चैनलों का उपयोग करते हैं या ग्राहक अनुभव को बेहतर बनाने के लिए लक्ष्य करते हैं और नए लक्ष्य समूहों का विकास एक भविष्य के विपरीत होता है जिसमें ऐसी गतिविधियाँ अब आवश्यक नहीं हैं।

विपणन और बिक्री के गायब होने से श्रम बाजार और आवश्यक कौशल पर भारी प्रभाव पड़ेगा। पूरे उद्योग और पेशेवर जो आज इन क्षेत्रों में काम करते हैं, आज अप्रचलित हो जाते हैं। इसके लिए श्रमिकों के अनुकूलन और इस तरह के व्यापक नौकरी के नुकसान के सामाजिक परिणामों के बारे में गहन चर्चा की आवश्यकता होगी।

"ब्रांड" और "उत्पाद भेदभाव" की प्रकृति भी मौलिक रूप से बदल जाएगी। यदि आवश्यकताओं की संतुष्टि पूरी तरह से व्यक्ति के अनुरूप है, तो ब्रांडों के आश्वस्त और पहचान -पहचान के पहलुओं को महत्व खो देता है। शुद्ध उपयोगी उनकी जगह ले सकता है, या नए, गैर-वाणिज्यिक वोर्नस मार्कर विकसित हो सकते हैं। ब्रांडों के लिए भावनात्मक लगाव और ब्रांड नामों द्वारा गुणवत्ता या स्थिति का संकेत शायद ही सही, व्यक्तिगत आवश्यकताओं की एक प्रणाली में प्रासंगिक होगा। उत्पादों को मुख्य रूप से अनुमानित आवश्यकता को पूरा करने के लिए उनकी कार्यात्मक क्षमता के अनुसार मूल्यांकन किया जा सकता है।

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ग्राहक -बिना मांग के एक दुनिया में आर्थिक प्रतिमान

आर्थिक गतिविधि के प्राथमिक इंजन के रूप में ग्राहक -नियंत्रित मांग का उन्मूलन पूंजीवाद के बुनियादी सिद्धांतों पर सवाल उठाता है। यदि बाजार के निर्णय और मूल्य संकेत अब प्रत्यक्ष उत्पादन और आवंटन नहीं करते हैं, तो वैकल्पिक आर्थिक मॉडल पर विचार किया जाना चाहिए। यह खंड विभिन्न सैद्धांतिक दृष्टिकोणों की जांच करता है जो इस तरह के भविष्य में अधिक महत्वपूर्ण हो सकते हैं, पोस्ट-शॉर्टेज मॉडल से लेकर पोस्ट-ग्रोथ अर्थव्यवस्था से लेकर त्वरणवादी दृष्टि और उत्पादन के सामाजिक रूपों तक।

पूंजीवाद से परे: पोस्ट-स्कार्सिटी और संसाधन-आधारित मॉडल की खोज

एक अर्थव्यवस्था की अवधारणा जो अब मुख्य रूप से बिखराव के आकार की नहीं है, पूंजीवाद को एक कट्टरपंथी काउंटर -ड्रैफ्ट प्रदान करती है। एक पोस्ट-शॉर्टेज अर्थव्यवस्था में, अधिकांश सामानों का उत्पादन उन्नत स्वचालन द्वारा महान बहुतायत में और एक न्यूनतम मानव कार्यभार के साथ किया जा सकता है, ताकि वे बहुत सस्ते या यहां तक ​​कि नि: शुल्क उपलब्ध हों। इसके लिए प्रमुख प्रौद्योगिकियां व्यापक स्वचालन, संभावित रूप से आत्म-प्रतिकृति मशीनों, नैनो तकनीक और नवीकरणीय ऊर्जा होंगी। सिद्धांत रूप में, सामान, सेवाएं और संसाधन ऐसी प्रणाली में स्वतंत्र रूप से सुलभ हो सकते हैं, जो पारंपरिक आर्थिक तंत्र जैसे कि कीमतों, धन और प्रतिस्पर्धा को बनाएंगे।

संसाधन-आधारित अर्थव्यवस्था (संसाधन-आधारित अर्थव्यवस्था, आरबीई) का मॉडल निकट से संबंधित है। यहां, सभी संसाधनों को मानवता माना जाता है और आवंटन मौद्रिक विनिमय या ऋण के बजाय जरूरतों और सहयोग पर आधारित है। "द वीनस प्रोजेक्ट" या "वन कम्युनिटी" जैसी पहल जैसी परियोजनाएं ऐसे दृष्टिकोणों का प्रचार करती हैं जो लाभ तर्क से प्रस्थान के लिए प्रयास करते हैं और प्रत्यक्ष संतुष्टि के लिए एक मोड़। हालांकि, ऐसे मॉडलों के आलोचक एक ऐसी प्रणाली में संपत्ति के अधिकार और प्रोत्साहन संरचनाओं जैसे पहलुओं पर सवाल उठाते हैं जिसमें संसाधन आम हैं।

पोस्ट-शॉर्टेज या संसाधन-आधारित अर्थव्यवस्थाओं का संक्रमण संभव होना चाहिए, मानव इतिहास में सबसे मौलिक परिवर्तनों में से एक होगा। चूंकि बिखराव हमेशा आर्थिक प्रणालियों, संघर्षों और सामाजिक स्तरीकरण के लिए एक ड्राइविंग कारक रहा है, बुनियादी जरूरतों और मौद्रिक प्रणालियों के प्रस्थान की स्थिति में सामग्री की कमी को खत्म करने से वर्तमान आर्थिक और वर्ग संरचनाओं की नींव को कम किया जाएगा। इसके लिए भौतिक लाभ और उत्तरजीविता दबाव से परे मानव प्रेरणा के पुनर्मूल्यांकन की आवश्यकता होगी।

यहां तक ​​कि अगर भौतिक वस्तुओं के लिए पदों की कमी प्राप्त की गई थी, तो अमूर्त वस्तुओं में कमी या यहां तक ​​कि महत्व में भी कमी जारी रह सकती है। इसमें, उदाहरण के लिए, ध्यान, अद्वितीय अनुभव, विशिष्ट स्थान या सामाजिक पूंजी के कुछ रूप शामिल हैं। चूंकि मानवीय इच्छाएं संभावित रूप से असीमित हैं, इसलिए इस अमूर्त, स्वाभाविक रूप से सीमित "माल" के मूल्यांकन या मूल्यांकन के लिए प्रतिस्पर्धा पर ध्यान केंद्रित किया जा सकता है, जिससे "अर्थव्यवस्थाओं" या पदानुक्रमों के नए रूप हो सकते हैं।

डाक वृद्धि और पर्याप्तता का तर्क

डाक विकास अर्थव्यवस्था शाश्वत आर्थिक विकास की हठधर्मिता पर सवाल उठाती है और इसके बजाय अच्छी तरह से, स्थिरता और पर्याप्तता के लिए अभिविन्यास के लिए विनती करती है - यानी अतिरिक्त खपत को बढ़ावा देने के बिना, जरूरतों को पूरा करने के लिए पर्याप्त है का उत्पादन। यह प्रतिमान विकास -संबंधी पूंजीवादी मॉडल की आलोचना करता है और पारिस्थितिक सीमाओं का सम्मान करने और सामाजिक न्याय को बढ़ावा देने की आवश्यकता पर जोर देता है। "बेसिक केयर इकोनॉमी" जैसी अवधारणाएं, जो आवश्यक वस्तुओं और सेवाओं के स्थायी प्रावधान पर ध्यान केंद्रित करती हैं, और "टाइम -वाइस", जो जीवन के अन्य क्षेत्रों के पक्ष में काम के घंटों में कमी के लिए प्रदान करती है, केंद्रीय तत्व हैं। "यूनिवर्सल बेसिक सर्विसेज" (यूबीएस) जैसे मॉडल, जो बुनियादी सार्वभौमिक देखभाल सुनिश्चित करते हैं, और मजबूत आर्थिक लोकतंत्र भी चर्चा का हिस्सा हैं।

जरूरतों को पूरा करने के लिए एक ग्राहक रहित, एआई-नियंत्रित प्रणाली पोस्टल ग्रोथ के आदर्शों के साथ अच्छी तरह से मेल खा सकती है यदि अंतर्निहित एआई को उत्पादन को अधिकतम करने के बजाय पर्याप्तता और स्थिरता पर प्रोग्राम किया जाता है। इस तरह के एआई को सैद्धांतिक रूप से संसाधनों के न्यूनतम उपयोग के साथ जरूरतों को पूरा करने के लिए अनुकूलित किया जा सकता है और लंबे समय तक पारिस्थितिक स्थिरता को ध्यान में रखा जा सकता है। हालांकि, इस बात का भी जोखिम है कि इस तरह के एआई अभूतपूर्व अवशोषण की ओर ले जाएंगे यदि "पूर्वानुमानित जरूरतों" को अतिरंजित किया जाता है या एआई पर्याप्त पारिस्थितिक प्रतिबंधों के बिना उत्पादन की गति और मात्रा के लिए इसके अनुकूलन को संरेखित करता है। कोर प्रोग्रामिंग और एआई का नैतिक ढांचा इस प्रकार निर्णायक कारक बन जाएगा।

एक्सेरेनरेशनिस्ट विज़न: टेक्नोलॉजी फॉर पोस्ट -कैपिटलिस्ट स्ट्रक्चर्स के लिए एक उत्प्रेरक के रूप में

त्वरणवादी दर्शन, विशेष रूप से बाएं -भागतावाद में, पूंजीवाद को दूर करने और नई सामाजिक संरचनाओं को बनाने के लिए पूंजीवाद में विकसित प्रौद्योगिकियों का उपयोग करने का प्रस्ताव करते हैं। यह संविधान तकनीकी प्रगति को सामाजिक परिवर्तनों के लिए एक प्रेरक शक्ति के रूप में देखता है। निक श्रीनिसक और एलेक्स विलियम्स जैसे प्रतिनिधियों का तर्क है कि तकनीकी प्रगति पहले से ही काम के घंटों को काफी कम कर सकती है और पारंपरिक काम के बिना एक दुनिया की संभावना के साथ एक जीवन को सक्षम कर सकती है। आपका "एक त्वरणवादी नीति के लिए घोषणापत्र" तकनीकी उपलब्धियों जैसे परिमाणीकरण, आर्थिक मॉडलिंग और वामपंथी राजनीतिक लक्ष्यों के लिए बड़े डेटा विश्लेषण का उपयोग करने के लिए कहता है।

एआई-नियंत्रित, आवश्यकताओं की सही संतुष्टि के परिदृश्य को त्वरणवादी प्रवृत्ति की एक अंतिम अभिव्यक्ति के रूप में व्याख्या की जा सकती है। यहां तकनीक न केवल काम को स्वचालित करती है, बल्कि संपूर्ण मांग की पेशकश चक्र है, जो संभवतः एक मौलिक रूप से अलग सामाजिक-आर्थिक प्रणाली की ओर जाता है। हालांकि, महत्वपूर्ण प्रश्न इस त्वरण का "उद्देश्य" है। क्या यह मानव मुक्ति की सेवा करता है, जैसा कि बाएं त्वरणवादियों द्वारा उम्मीद की जाती है, या यह कुछ और होता है? अन्य त्वरणवादी धाराएं, जैसे कि निक लैंड द्वारा प्रतिनिधित्व किए गए, इसे लोगों से पूंजी की मुक्ति से अधिक देखते हैं, जो इस सवाल को उठाते हैं कि इस अंतिम स्वचालन से कौन या क्या लाभ होता है।

सामाजिक उत्पादन और भागीदारी योजना के मॉडल

यदि उत्पादन अब निजी, लाभ -संबंधी कंपनियों द्वारा नियंत्रित नहीं किया जाता है, तो यह सवाल संगठन के वैकल्पिक रूपों का उठता है। उत्पादन और भागीदारी तंत्र के साधनों पर सामाजिक स्वामित्व की अवधारणाएं यह तय करने के लिए कि क्या और कैसे उत्पादन किया जाता है, यहां सामने आते हैं। पार्टिसिपेटरी इकोनॉमी (Parecon) जैसे मॉडल प्रदान करते हैं कि श्रमिकों और उपभोक्ता परिषदों ने तथाकथित पुनरावृत्ति सुविधा बोर्डों (IFB) के माध्यम से परिश्रम और विकेंद्रीकृत योजना के बाद पारिश्रमिक के साथ उत्पादन और उपभोग योजनाओं पर बातचीत की।

एक ग्राहकहीन अर्थव्यवस्था में जिसमें एआई की भविष्यवाणी की जाती है, "सहभागी योजना" एक नया रूप ले सकती है। इसके बजाय व्यक्ति अपने उपभोग के अनुरोधों को सीधे परिषदों को रिपोर्ट करते हैं, एआई इन जरूरतों का अनुमान लगा सकता है। सहभागी तंत्र तब इन निष्कर्षों को मान्य करने पर ध्यान केंद्रित कर सकता है, सामाजिक प्राथमिकताओं का निर्धारण कर सकता है और व्यक्तिगत खपत के विस्तृत माइक्रोप्लेनिंग को ले जाने के बजाय एआई के संचालन की निगरानी कर सकता है। मानवीय भागीदारी समग्र प्रणाली को नियंत्रित करने के लिए व्यक्तिगत जरूरतों (जो कि एआई द्वारा ली जाती है) की परिभाषा से बदल जाएगी। यह सुनिश्चित करेगा कि एआई की भविष्यवाणियां व्यापक सामाजिक मूल्यों और नैतिक विचारों के अनुरूप हैं और बड़े -स्केल परियोजनाओं या सार्वजनिक सामानों के लिए संसाधन आवंटन के बारे में निर्णय जो व्यक्तिगत "आवश्यकताओं" को कम करना आसान नहीं हैं, उन्हें लोकतांत्रिक रूप से बनाया जाता है।

निम्नलिखित तालिका में चर्चा किए गए संभावित आर्थिक मॉडलों को सारांशित किया गया है:

ग्राहक रहित भविष्य में संभावित आर्थिक मॉडल का तुलनात्मक अवलोकन

एक ग्राहकहीन भविष्य में संभावित आर्थिक मॉडल का तुलनात्मक अवलोकन - छवि: Xpert.digital

ग्राहक रहित भविष्य में संभावित आर्थिक मॉडल का एक तुलनात्मक अवलोकन विभिन्न मुख्य सिद्धांतों और प्रौद्योगिकियों के आधार पर विभिन्न दृष्टिकोणों को दर्शाता है। पोस्ट-शॉर्टेज अर्थव्यवस्था स्वचालन के माध्यम से न्यूनतम मानव कार्य के साथ माल की बहुतायत के लिए प्रयास करती है, उपलब्धता या जरूरतों के आधार पर प्रत्यक्ष आवंटन के साथ। सेल्फ-रिप्लिकेटिंग मशीन, नैनो टेक्नोलॉजी और रिन्यूएबल एनर्जी यहां एक केंद्रीय भूमिका निभाते हैं। आलोचक वास्तविक डाक की कमी के साथ -साथ वितरण की प्रेरणा और समानता की पहुंच पर सवाल उठाते हैं।

संसाधन -आधारित अर्थव्यवस्था (RBE) संसाधनों को मानव जाति की एक सामान्य विरासत के रूप में देखता है और पैसे या ऋण को माफ करता है। इसके बजाय, संसाधन वितरण सहयोग द्वारा आवश्यक के रूप में होता है। अत्यधिक विकसित प्रौद्योगिकियां संसाधन प्रबंधन और उत्पादन की सुविधा प्रदान करती हैं, जिसका उद्देश्य स्थायी जरूरतों और आम अच्छे हैं। वीनस प्रोजेक्ट से जैक फ्रेस्को जैसे समर्थकों को यह एक आगे -आकर्षक विकल्प दिखाई देता है, जबकि आलोचक स्वामित्व के मुद्दों और स्केलेबिलिटी जैसी व्यावहारिक चुनौतियों को सूचीबद्ध करते हैं।

दूसरी ओर, पोस्ट -ग्रॉथ अर्थव्यवस्था, आर्थिक विकास पर ध्यान केंद्रित करती है और स्थिरता, पर्याप्तता और समय के लिए महत्व को संलग्न करती है। पारिस्थितिक और सामाजिक लक्ष्यों पर ध्यान देने के साथ एआई और टिकाऊ प्रौद्योगिकियों का उपयोग लोकतांत्रिक योजना और संसाधनों के वितरण की आवश्यकता है। राजनीतिक स्वीकृति और विकास मॉडल से इस संक्रमण की व्यवहार्यता से चुनौतियां उत्पन्न होती हैं।

त्वरणवादी पोस्ट -कैपिटलिज्म पूंजीवादी प्रौद्योगिकी को पूंजीवाद को दूर करने का अवसर देखता है। स्वचालन और एआई परिवर्तन को आगे बढ़ाते हैं, सामाजिक पुनर्वितरण और केंद्रीय योजना संभव तंत्र के साथ। काम की मुक्ति की दृष्टि के बावजूद, यह मॉडल जोखिम जैसे कि अधिनायकवादी नियंत्रण, नैतिक प्रश्न और त्वरणवादी रुझानों के भीतर तनाव को कम करता है।

भागीदारी अर्थव्यवस्था या समाजवाद में, उत्पादन के साधनों की सामाजिक संपत्ति और जरूरतों की संतुष्टि पर ध्यान केंद्रित किया जाता है। एआई नियोजन, समन्वय और डेटा विश्लेषण का समर्थन करता है, जबकि भागीदारी योजना और लोकतांत्रिक निर्णय प्रत्यक्ष संसाधन आवंटन। लक्ष्य सामाजिक न्याय और आत्म -सरकारी है, लेकिन सूचना जटिलता, प्रोत्साहन संरचनाएं और नौकरशाह का जोखिम काफी चुनौतियां हैं।

सारांश में, ये मॉडल स्वचालन, संसाधन दक्षता, सामाजिक न्याय और स्थिरता के बीच तनाव को दर्शाते हैं, जबकि वे व्यवसाय और समाज के भविष्य के संगठन के लिए विभिन्न रणनीतियों का पीछा करते हैं।

एआई और एक्सआर 3डी रेंडरिंग मशीन: एक व्यापक सेवा पैकेज, आर एंड डी एक्सआर, पीआर और एसईएम में एक्सपर्ट.डिजिटल की पांच गुना विशेषज्ञता - छवि: एक्सपर्ट.डिजिटल

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"कंपनी" का परिवर्तन: उत्पादन इकाइयों का उद्देश्य और कार्य

यदि "कंपनियों" को अब ग्राहकों की आवश्यकता नहीं है और एक नए आर्थिक प्रतिमान में काम करते हैं, तो उनके उद्देश्य, संरचना और प्रेरणा को मौलिक रूप से बदलना होगा। यह खंड इस बात की जांच करता है कि ये "उत्पादन इकाइयां" कैसे दिख सकती हैं और यदि वे लाभ प्राप्त कर सकते हैं तो वे किस स्प्रिंग्स को ड्राइव कर सकते हैं।

संगठनात्मक उद्देश्य का पुनर्वितरण: लाभ से सामाजिक आवश्यकताओं की संतुष्टि तक

एक ऐसी दुनिया में जिसमें एआई की जरूरत है और उत्पादन का उद्देश्य उन्हें सीधे पूरा करना है, संगठनों का मूल उद्देश्य लाभ अधिकतमकरण से सामाजिक और व्यक्तिगत जरूरतों को निर्देशित करने के लिए प्रत्यक्ष रूप से स्थानांतरित करेगा। कई कंपनियां पहले से ही बताती हैं कि वे अपने काम में सामाजिक और पारिस्थितिक मुद्दों को शामिल करते हैं, अक्सर कॉर्पोरेट संस्कृति और हितधारकों की अपेक्षाओं से प्रेरित होते हैं जो शुद्ध लाभ के हितों से परे जाते हैं। इसलिए "सामान्य अच्छी -अच्छी कंपनियों" को सामाजिक लक्ष्यों को प्राप्त करने और सामाजिक न्याय या उनकी संरचनाओं में भागीदारी को प्रतिबिंबित करने के लिए अपने मुनाफे को फिर से स्थापित करें।

एक "उद्देश्य अर्थव्यवस्था" का उद्भव एक व्यापक परिवर्तन को इंगित करता है जिसमें कंपनी को उद्देश्यों को अधिकतम करने के लिए शुद्ध लाभ अधिकतमकरण से हस्तांतरित किया गया है और सभी हितधारकों - ग्राहकों, कर्मचारियों, समुदायों और ग्रहों के लिए मूल्य बनाना चाहते हैं। एक ग्राहक रहित प्रणाली में, यह उद्देश्य पहचान की गई जरूरतों की पूर्ति के लिए और भी अधिक प्रत्यक्ष होगा। समाजवादी मॉडल, सैद्धांतिक विपरीत ध्रुव के रूप में, स्पष्ट रूप से लाभप्रदता संचय को संरेखित करने के बजाय आवश्यकताओं की आवश्यकता में उत्पादन प्रदान करते हैं। निर्माता और उपभोक्ता पेंशन जैसी अवधारणाएं जो वर्तमान अर्थव्यवस्था में लाभ को मापती हैं, ऐसी प्रणाली में अप्रासंगिक या मौलिक रूप से रूपांतरित होंगी।

इन उत्पादन इकाइयों की "सफलता" के लिए मैट्रिक्स को पूरी तरह से पुनर्निवेशित करना होगा। सकल घरेलू उत्पाद, बाजार हिस्सेदारी या लाभ मार्जिन जैसे संकेतक अपना महत्व खो देते हैं। इसके बजाय, नए प्रमुख आंकड़ों की आवश्यकता होगी, जो आवश्यकता की संतुष्टि, संसाधन दक्षता, पारिस्थितिक प्रभाव और संभवतः सामाजिक अच्छी तरह से या विकास के आयामों से संबंधित हैं।

इसी तरह, "प्रतिस्पर्धा" की अवधारणा या तो गायब हो जाएगी या मौलिक रूप से बदल जाएगी। यदि उत्पादन इकाइयों को एक समन्वित प्रणाली के भीतर अनुमानित जरूरतों को पूरा करने के लिए तैयार किया जाता है, तो ग्राहकों के लिए प्रतिस्पर्धा अप्रासंगिक है। एक संभावित "प्रतियोगिता" जरूरतों की संतुष्टि, समाधानों में नवाचारों या कुछ सामाजिक लक्ष्यों की उपलब्धि के लिए दक्षता में बदलाव कर सकती है, लेकिन जीत और हार की बाजार की गतिशीलता के बिना। संसाधन -आधारित अर्थव्यवस्थाओं जैसे मॉडल प्रतिस्पर्धा के बजाय स्पष्ट रूप से सहयोग पर जोर देते हैं।

एआई प्रबंधित संस्थाओं के लिए आंतरिक प्रेरणाएं: नवाचार, समस्या समाधान और आम अच्छा

जब AI सिस्टम उत्पादन इकाइयों का प्रबंधन करते हैं, तो यह सवाल उनके "प्रेरणा" का उत्पन्न होता है। लाभ जैसे बाहरी प्रोत्साहन के बजाय, एआई सिस्टम को आंतरिक लक्ष्यों के साथ प्रोग्राम किया जा सकता है। इस तरह के लक्ष्य जिज्ञासा हो सकते हैं, नवीनता की खोज, क्षमता का अधिग्रहण या समाज के लाभ के लिए जटिल समस्याओं को हल करने के लिए एक अंतर्निहित ड्राइव। प्राथमिक लाभ के रूप में पहले से मौजूद संगठन, जैसे कि सामाजिक सहकारी समितियों, सामाजिक एकजुटता और हितों से प्रेरित हैं जो शुद्ध आत्म -निहित से परे हैं।

हालांकि, एआई में "कॉमन गुड" या "सामाजिक लाभ" जैसी अवधारणाओं की प्रोग्रामिंग एक विशाल नैतिक और तकनीकी चुनौती का प्रतिनिधित्व करती है। ये शब्द दार्शनिक रूप से जटिल हैं और परिभाषित करना मुश्किल है। मशीन -इंटरेक्टेबल कोड में आपका अनुवाद जटिल है और गलत व्याख्याओं या एंकरिंग पूर्वाग्रहों का जोखिम उठाता है। एक एआई जो "सामान्य अच्छे" की एक गलत या अधूरी परिभाषा के लिए अनुकूलन करता है, अनजाने में डायस्टोपिक परिणामों का नेतृत्व कर सकता है।

एक एआई जो सामाजिक समस्या को हल करने के संदर्भ में "जिज्ञासा" या "नवीनता के लिए प्रयास" जैसे आंतरिक प्रेरणाओं से प्रेरित है, अप्रत्याशित नवाचारों को जन्म दे सकता है। हालांकि, यह उन समस्याओं के लिए "समाधान" भी विकसित कर सकता है जिनके अस्तित्व को लोगों के बारे में पता नहीं था, या नए, अप्रत्याशित समस्याएं पैदा करने वाले समाधान। इस तरह के एआई के खोजपूर्ण आग्रह का नियंत्रण और निगरानी यह सुनिश्चित करने के लिए महत्वपूर्ण होगी कि उनकी गतिविधियाँ मानवीय मूल्यों और प्राथमिकताओं के अनुसार हैं।

स्वायत्त उत्पादन के लिए शासन संरचनाएं: DAOS और उससे आगे

इन एआई-नियंत्रित उत्पादन इकाइयों को निर्देशित और नियंत्रित कैसे किया जाता है, इसका सवाल केंद्रीय है। विकेंद्रीकृत स्वायत्त संगठनों (DAO) जैसे मॉडल यहां दिलचस्प दृष्टिकोण प्रदान करते हैं। स्मार्ट अनुबंधों में नियम डीएओ में एन्कोड किए जाते हैं, और निर्णय सामूहिक रूप से किए जाते हैं, संभवतः एआई सिस्टम की भागीदारी के साथ। अध्ययनों से संकेत मिलता है कि डीएओ, जो सामाजिक या सार्वजनिक सामानों की ओर तैयार हैं, में उच्च विकेंद्रीकरण हो सकता है। स्वचालित प्रणालियों के लिए शासन मॉडल की आवश्यकता को अन्य संदर्भों में भी मान्यता दी जाती है जैसे कि रोबोट-नियंत्रित प्रक्रिया स्वचालन (आरपीए), जिससे अक्सर स्थापित शैक्षणिक मॉडल की कमी होती है।

यदि एआई न केवल उत्पादन का प्रबंधन करता है, बल्कि अपने स्वयं के शासन (के-डेओस में नियोजित) में भी भाग ले सकता है, तो उपकरण और अभिनेता के बीच की सीमा। यह जिम्मेदारी, नियंत्रण और एआई प्रणालियों के लिए संभावित लक्ष्यों को विकसित करने की क्षमता के बारे में मौलिक प्रश्न उठाता है जो मानवीय इरादों से मेल नहीं खा सकते हैं। एक प्रणाली जिसमें एआईएस का प्रबंधन और नियंत्रण अन्य एआई मानव पर्यवेक्षण को कम कर सकता है और नियंत्रित कर सकता है और जोखिमों को ठीक कर सकता है यदि एआई के लक्ष्य मानव अच्छी तरह से विचलित हो जाते हैं।

बड़े पैमाने पर गैर -लाभकारी उत्पादन मॉडल की लोड -बियरिंग क्षमता

गैर -लाभकारी संगठनात्मक संरचनाएं जो पहले से ही लाभ के बारे में अपना मिशन प्रदान करती हैं, भविष्य की उत्पादन इकाइयों के लिए एक मॉडल के रूप में काम कर सकती हैं। विश्लेषण से पता चलता है कि बड़े गैर -लाभकारी संगठन अक्सर वित्तपोषण के प्रमुख स्रोतों पर निर्भर करते हैं, विशेष रूप से राज्य निधि।

एक ग्राहक रहित, आवश्यकता-उन्मुख अर्थव्यवस्था में, हालांकि, इन गैर-लाभकारी-जैसी उत्पादन इकाइयों का "वित्तपोषण" दान या पारंपरिक राज्य बजटों से नहीं आता है जो कर राजस्व के साथ एक कामकाजी बाजार अर्थव्यवस्था पर आधारित हैं। इसके बजाय, "वित्तपोषण" आर्थिक नियोजन प्रणाली को ओवररचिंग द्वारा प्रत्यक्ष संसाधन प्रभाग का सवाल होगा-यह एआई-नियंत्रित या भागीदारी। चुनौती को धन की खरीद से पूर्वानुमानित जरूरतों और कवर में दक्षता के आधार पर संसाधन दावों के औचित्य के लिए स्थानांतरित कर दिया जाता है। इस तरह के पैसे के रूप में अब ऐसी प्रणाली में मौजूद नहीं हो सकता है या पूरी तरह से अलग कार्य है।

एक आवश्यक अर्थव्यवस्था के तंत्र

यह खंड इस बात पर ध्यान केंद्रित करता है कि एक आवश्यकता कैसे काम करती है: अर्थव्यवस्था की पहचान कैसे की जाती है और संसाधनों को कैसे कवर किया जाता है जब पारंपरिक बाजार तंत्र जैसे ग्राहक की मांग और मूल्य संकेत गायब होते हैं?

"सही" के लिए एआई की क्षमता पूर्वानुमान की आवश्यकता है: कौशल, डेटा स्रोत और अंतर्निहित सीमाएं

मानव आवश्यकताओं की भविष्यवाणी करने के लिए एआई की क्षमता की एक महत्वपूर्ण परीक्षा आवश्यक है। इसमें डेटा के प्रकार (ऐतिहासिक, व्यवहार, बायोमेट्रिक, पर्यावरणीय -संबंधित) शामिल हैं जिनकी आपको आवश्यकता होगी, साथ ही ऐसी भविष्यवाणियों की अंतर्निहित सीमा या विकृतियां भी शामिल हैं। वर्तमान एआई सिस्टम पहले से ही ऐतिहासिक बिक्री डेटा, बाजार के रुझान, मौसम और सार्वजनिक छुट्टियों का विश्लेषण करके बड़े डेटा के आधार पर मांग पूर्वानुमान, पैटर्न मान्यता और निर्णय लेने में प्रभावशाली कौशल दिखाते हैं। डेटा की बड़ी और उच्च गुणवत्ता, अधिक सटीक भविष्यवाणियां।

हालांकि, एआई की भविष्यवाणी क्षमता के लिए महत्वपूर्ण सीमाएं हैं। "जादुई विचारों" की चेतावनी और सामान्य क्षमता के साथ विशिष्ट प्रदर्शन की भ्रम उचित है। मानव भावनाओं और नैतिक निर्णयों को समझने पर एआई सीमा तक पहुंचता है। एआई के पूर्वानुमानों के "सेवन डेड सिन्स" में अल्पकालिक प्रभावों की अधिकता और कार्यान्वयन अवधि को कम करके आंका गया है।

बाहरी डेटा स्रोतों जैसे कि मौसम डेटा, सोशल मीडिया ट्रेंड, आर्थिक संकेतक और IoT डेटा का उपयोग प्रत्यक्ष ग्राहक बातचीत के बिना मांग पूर्वानुमान के लिए किया जा सकता है। व्यापक सामाजिक जरूरतों की भविष्यवाणी करने के लिए इन्हें संभवतः बढ़ाया जा सकता है। अव्यक्त मानवीय जरूरतों को उजागर करने के लिए, दृश्य रूपकों जैसे प्रक्षेप्य तकनीकों का प्रस्ताव किया जाता है, जिसका विश्लेषण एआई द्वारा बड़े पैमाने पर किया जा सकता है, लेकिन यह विषय और डेटा सुरक्षा के बारे में नैतिक चिंताओं को बढ़ाता है। गोपनीयता भी जोखिम में है यदि AI प्राथमिकताएं प्राप्त करता है क्योंकि स्थानीय डेटा मॉडल अपडेट से हीन हो सकता है और AI- जनित निष्कर्षों को व्यक्तिगत जानकारी माना जाता है।

शब्द "आवश्यकता" जटिल है और बुनियादी शारीरिक आवश्यकताओं से लेकर जटिल मनोवैज्ञानिक इच्छाओं और आत्म -पुनरावृत्ति प्रयासों तक है, जैसा कि मास्लो के पिरामिड की जरूरतों के पिरामिड में दिखाया गया है। एक एआई जो "जरूरतों" की भविष्यवाणी करता है, उसे इस जटिलता का सामना करना चाहिए। बुनियादी सामग्री की जरूरतों की सही भविष्यवाणी उच्च, व्यक्तिपरक या नई जरूरतों की सही भविष्यवाणी की तुलना में अधिक प्रशंसनीय लग सकती है। एआई की क्षमता, वर्तमान डेटा के आधार पर भविष्य की मनोवैज्ञानिक स्थितियों या रचनात्मक प्रयासों की भविष्यवाणी करने के लिए बारीकियों की क्षमता अत्यधिक सट्टा और नैतिक है।

ग्राहक बातचीत (मौसम, सोशल मीडिया, IoT, आर्थिक संकेतक) के बिना सामाजिक आवश्यकताओं की भविष्यवाणी करने के लिए डेटा स्रोत AI- नियंत्रित प्रणाली से प्रभावित हो सकते हैं। यह फीडबैक लूप्स बना सकता है, भविष्यवाणियों को स्थिर या अस्थिर कर सकता है या यहां तक ​​कि एआई को "आवश्यकता" के रूप में प्रोग्राम किए जाने के आधार पर सामाजिक विकास को अलग -अलग रूप से चला सकता है। यदि, उदाहरण के लिए, एआई मौसम के पूर्वानुमानों के आधार पर ऊर्जा की आवश्यकता की भविष्यवाणी करता है और तदनुसार ऊर्जा आवंटित करता है, तो यह व्यवहार को प्रभावित कर सकता है (जैसे लोग अधिक ऊर्जा का उपभोग कर सकते हैं क्योंकि यह हमेशा उपलब्ध है), जो तब एआई के पूर्वानुमान मॉडल में बहता है।

मूल्य संकेतों के बिना संसाधन आवंटन: एआई-नियंत्रित मॉडल और गैर-बाजार विकल्प

यदि कीमतें अब आवंटन को आगे नहीं बढ़ाती हैं, तो वैकल्पिक तंत्र को हड़पना पड़ता है। एआई एल्गोरिदम अनुमानित जरूरतों और उपलब्ध संसाधनों के आधार पर संसाधनों के वितरण का अनुकूलन कर सकता है। इस तरह की प्रणालियों में डेटा अधिग्रहण, प्रारंभिक प्रसंस्करण, मॉडल प्रशिक्षण, अनुकूलन, प्रावधान और प्रतिक्रिया छोर शामिल हैं। हालांकि, यह ध्यान दिया जाता है कि ये दृष्टिकोण स्पष्ट रूप से मूल्य संकेतों के बिना आवंटन को संबोधित नहीं करते हैं या गैर-सिस्टम मानवीय आवश्यकताओं की एक विस्तृत श्रृंखला के लिए, लेकिन मौजूदा प्रणालियों में दक्षता पर ध्यान केंद्रित करते हैं।

गैर-बाजार विकल्पों में साझा करने, देने और पुनर्वितरण जैसी प्रथाएं शामिल हैं। ये तंत्र, आत्म-उपभोग, सामान्य प्रबंधन और पारस्परिक सहायता के लिए गैर-बाजार उत्पादन के साथ, जटिल कंपनियों में स्केल किए जाने की क्षमता रखते हैं। एजेंट-आधारित मॉडलिंग (एबीएम) और अन्य सिमुलेशन तकनीकों को गैर-बाजार प्रणालियों में संसाधन आवंटन का अनुकरण करने के लिए समायोजित किया जा सकता है।

मूल्य संकेतों के बिना एक एआई-नियंत्रित संसाधन आवंटन मात्रात्मक आवश्यकताओं को कवर करते समय अत्यधिक दक्षता का कारण बन सकता है। हालांकि, इसे नए, अप्रत्याशित या अत्यधिक व्यक्तिपरक इच्छाओं के लिए संसाधन प्रदान करने में कठिनाई हो सकती है जो कभी -कभी मूल्य खोज और उद्यमी जोखिम के माध्यम से बाजारों (यद्यपि अपूर्ण रूप से) का संचालन करती हैं। AI को परिभाषित मापदंडों और ऐतिहासिक डेटा के आधार पर अनुकूलन की विशेषता है। बाजारों में मूल्य संकेत एकत्रित (और अक्सर सट्टा) को भुगतान करने की इच्छा को दर्शाते हैं जो नए या आला जरूरतों की ओर संसाधनों को बढ़ा सकते हैं। इस तंत्र के बिना, परिणामी, अप्रमाणित या विशुद्ध रूप से अज्ञात "आवश्यकताओं" के साथ एक एआई की आपूर्ति की जा सकती है, जब तक कि यह विशेष रूप से गैर -स्पष्ट मानव इनपुट के लिए अन्वेषण या प्रतिक्रिया के लिए प्रोग्राम नहीं किया जाता है।

बिजनेस बिल की स्थायी चुनौती: क्या एआई वास्तव में इसे हल कर सकता है?

लुडविग वॉन मिसेस और फ्रेडरिक हायेक द्वारा प्रमुखता से तैयार किए गए बिजनेस बिल की समस्या में कहा गया है कि बाजार की कीमतों के बिना तर्कसंगत आर्थिक योजना असंभव है। सवाल उठता है कि क्या बड़ी मात्रा में डेटा के साथ एक उन्नत एआई इस चुनौती में महारत हासिल कर सकता है। साहित्य यहाँ संदेहपूर्ण है: AI लक्ष्य पदानुक्रम को परिभाषित करने की समस्या को हल नहीं कर सकता है, क्योंकि संसाधनों की योजना बनाना मूल्य संकेतों के कारण लक्ष्यों का चयन करने के बजाय लक्ष्यों को अधीन करता है। यहां तक ​​कि अगर सभी डेटा एक ही दिमाग में उपलब्ध थे, तो एक केंद्रीय योजनाकार पूरे आवश्यक आर्थिक ज्ञान की गणना इस तरह से नहीं कर सकता था कि एक सही और सुसंगत संसाधन आवंटन बनाया गया हो। एआई, यह तर्क दिया जाता है, एक प्रभावी आर्थिक चालान के लिए आवश्यक शर्तों को पूरा नहीं करता है, क्योंकि यह प्रतिक्रियाशील है और उद्यमियों की सक्रिय, लक्ष्य -बढ़ती भूमिका दोहरा नहीं सकती है। गणना समस्या केंद्रीय योजना बनाम बाजार समाजवाद और भागीदारी अर्थव्यवस्था के संदर्भ में एक केंद्रीय चुनौती बनी हुई है।

यहां तक ​​कि अगर एआई आवश्यकताओं और उत्पादन विकल्पों के एक स्थिर वाक्य के लिए पूरी तरह से संसाधन आवंटन की गणना कर सकता है, तो मानव आवश्यकताओं, तकनीकी नवाचारों और अप्रत्याशित पर्यावरणीय परिवर्तनों की गतिशील और विकासशील प्रकृति का मतलब है कि "गणना" एक निरंतर, अनुकूली प्रक्रिया है। आर्थिक लेखांकन बहस का मूल शुद्ध कंप्यूटिंग क्षमता से नई जानकारी और लक्ष्यों को उत्पन्न करने की क्षमता में स्थानांतरित कर सकता है और उनके लिए अनुकूलन कर सकता है जो मूल डेटा सेट में शामिल नहीं हैं। मूल बहस ने सभी आवश्यक जानकारी को संसाधित करने के लिए एक केंद्रीय योजनाकार की असंभवता पर ध्यान केंद्रित किया। AI ज्ञात चर के लिए प्रसंस्करण भाग को हल कर सकता है। हालांकि, जैसा कि तर्क दिया जाता है, बाजार सक्रिय अभिनेताओं (उद्यमी) को एकीकृत करते हैं जो नई जरूरतों की खोज करते हैं, नए उत्पादों का निर्माण करते हैं और अप्रत्याशित परिवर्तनों के लिए अनुकूल होते हैं - कार्य करता है कि एक प्रतिक्रियाशील प्रणाली के रूप में एआई आसानी से दोहरा नहीं सकता है। चुनौती केवल गणना नहीं है, बल्कि एक गतिशील दुनिया में लक्ष्यों की निरंतर, अनुकूली पुनर्गणना और पुनर्परिभाषित है।

पूरी तरह से स्वचालित, जरूरत -भरी दुनिया के सामाजिक और मानव आयाम

यह खंड व्यापक सामाजिक और मानवीय परिणामों की ओर मुड़ता है जो एक ऐसी दुनिया में जीवन से उत्पन्न होता है जिसमें कंपनियों को ग्राहकों की आवश्यकता नहीं होती है और एआई की आशंका होती है और जरूरतों को पूरा करती है।

मानव कार्य का भविष्य और "काम" का पुनर्वितरण

यदि एआई और स्वचालन बहुसंख्यक उत्पादन और यहां तक ​​कि जरूरतों के निर्धारण पर भी काम करते हैं, तो दबाव का प्रश्न मानव नौकरियों के भविष्य का उठता है। पूर्वानुमान से संकेत मिलता है कि जनरेटिव एआई अगले दस वर्षों में किसी भी तरह से 90 % नौकरियों को बदल देगा और संभवतः अमेरिकी श्रमिकों के 9 % को बदल देगा। जबकि कुछ विशेषज्ञों का तर्क है कि AI पूरे व्यवसायों की तुलना में व्यक्तिगत कार्यों को स्वचालित करने की अधिक संभावना है और AI परिणामों का मूल्यांकन करते समय मानव विशेषज्ञता महत्वपूर्ण बनी रहती है, अन्य एक भविष्य देखते हैं जिसमें AI "मानव-से-मानव" बातचीत के लिए लोगों को जारी करता है, जिससे सहानुभूति, रचनात्मकता और भावनात्मक खुफिया जानकारी सामने आती है। समाजशास्त्रीय दृष्टिकोण एआई द्वारा संभावित नौकरी के नुकसान और बढ़ती आय असमानता का संकेत देते हैं।

काम के बाद की कंपनियों में, जिसमें स्वचालन के माध्यम से पारंपरिक रोजगार अप्रचलित हो जाता है, एक सार्वभौमिक बुनियादी आय (बीजीई) और कम काम करने वाले सप्ताह जैसी अवधारणाओं पर चर्चा की जाती है। बड़े पैमाने पर बेरोजगारी के मनोवैज्ञानिक प्रभावों का ध्यान और काम से परे एक भावना की खोज।

लगभग पूर्ण स्वचालन वाले समाज में और भविष्यवाणी की गई संतुष्टि की आवश्यकता है, मानव योगदान का "मूल्य" पूरी तरह से आर्थिक उत्पादन से सामाजिक, रचनात्मक, बौद्धिक या नर्सिंग गतिविधियों में स्थानांतरित हो सकता है जो एआई (या अनुमोदित नहीं) पूरी तरह से दोहरा सकते हैं। इसके लिए "मूल्यवान कार्य" माना जाता है के एक मौलिक पुन: प्रावधान की आवश्यकता होती है। यदि AI उत्पादन और भौतिक संतुष्टि (अनुरोध का मूल आधार) लेता है, तो पारंपरिक काम इन उद्देश्यों के लिए अप्रचलित होगा। लोग तब उन गतिविधियों पर ध्यान केंद्रित कर सकते हैं जो एआई के लिए कम सक्षम हैं, जैसे गहरे भावनात्मक कनेक्शन, जटिल नैतिक सोच, नई कलात्मक निर्माण या दार्शनिक अध्ययन। कंपनी को इन गैर-पारंपरिक योगदानों को पहचानने और समर्थन करने के लिए नई प्रणालियों की आवश्यकता होगी, संभवतः आय/आजीविका और "काम" (जैसे कि बीजीई, जैसा कि उल्लेख किया गया है) द्वारा।

मनोवैज्ञानिक सीमाएं: स्वायत्तता, क्षमता और अर्थपूर्णता जब आवश्यकता होती है

उन व्यक्तियों पर मनोवैज्ञानिक प्रभाव जिनकी जरूरतों को लगातार प्रत्याशित किया जाता है और एआई सिस्टम द्वारा पूरा किया जाता है, गहरा हैं। स्व -डिटेर्मिनेशन का सिद्धांत स्वायत्तता (नियंत्रण की भावना), क्षमता (चैम्पियनशिप की भावना) और सामाजिक एकीकरण के लिए बुनियादी मनोवैज्ञानिक आवश्यकताओं पर जोर देता है। इन आवश्यकताओं का समर्थन करने वाले वातावरण स्वायत्त प्रेरणा को बढ़ावा देते हैं। कार्यस्थल में एआई पर वर्तमान अध्ययन दक्षता लाभ दिखाते हैं, लेकिन कर्मचारी यह भी सुनिश्चित करता है कि कार्यस्थल खो गया है, लेकिन "सही प्रत्याशा" के परिदृश्य को संबोधित नहीं करते हैं। मास्लो का पदानुक्रम इंगित करता है कि बुनियादी जरूरतों असंतुष्ट होने पर आत्म -शयनता और सामाजिक आवश्यकताएं भी महत्वपूर्ण होती हैं, और संज्ञानात्मक, सौंदर्य और पारलौकिक जरूरतों का परिचय देती है।

यदि जरूरतों को बाहरी एआई प्रणाली द्वारा प्रत्याशित और पूरा किया जाता है, तो व्यक्ति स्वायत्तता और क्षमता के विरोधाभासी नुकसान का अनुभव कर सकते हैं। किसी के अपने लक्ष्यों (यहां तक ​​कि बुनियादी जरूरतों की स्थिति में) की पहचान करने, प्रयास करने और प्राप्त करने का कार्य इन मनोवैज्ञानिक स्तंभों में योगदान देता है। निरंतर, सहजता की पूर्ति से निष्क्रियता हो सकती है, असहायता सीखी जा सकती है या चुनौती के नए रूपों की खोज और आत्म -निंदा हो सकती है। स्वायत्तता में स्व -नियंत्रण और कार्यों के लिए व्यक्तिगत जिम्मेदारी शामिल है। यदि एआई भविष्यवाणियों के आधार पर पूर्ति को नियंत्रित करता है, तो आवश्यकताओं को कवर करते समय कार्य करने की व्यक्तिगत क्षमता कम हो जाती है। क्षमता में चैम्पियनशिप और प्रभावशीलता शामिल है। यदि जरूरतों को पूरा करने के लिए कोई प्रयास करने की आवश्यकता नहीं है, तो इस क्षेत्र में क्षमता विकसित करने और अनुभव करने की संभावनाएं कम हो जाएंगी। यह व्यक्तियों को अन्य, शायद गैर-भौतिक क्षेत्रों में स्वायत्तता और क्षमता की खोज करने का कारण बन सकता है (जैसा कि मास्लो की उच्च आवश्यकताओं से संकेत मिलता है)।

एक पोस्ट-मटेरियल, पोस्ट-लेबोरेटरी अस्तित्व में अर्थ की खोज

यदि सामग्री की कमी काफी हद तक दूर हो गई है और पारंपरिक आर्थिक भूमिकाएं महत्व खो देती हैं, तो यह सवाल उठता है कि लोग अर्थ और उद्देश्य कैसे पाते हैं। ईओ विल्सन का काम "मानव अस्तित्व का महत्व" अस्तित्वगत सवालों से संबंधित है और विज्ञान और दर्शन के बीच एक पुल को धड़कता है, जिससे वह हमारी पसंद की स्वतंत्रता और एक सामग्री ब्रह्मांड में स्वतंत्र इच्छा की पहेली को संबोधित करता है। काम के बाद के समाज में, लोग रचनात्मकता, परिवार, समुदाय या बौद्धिक, भावनात्मक और आध्यात्मिक विकास के उत्पीड़न के माध्यम से अपने जीवन को परिभाषित करने के लिए नए तरीके पा सकते हैं, क्योंकि एआई अवकाश गतिविधियों के उद्देश्य को भी कम कर सकता है।

ऐसे समाज में "मानव अस्तित्व का महत्व" एक केंद्रीय सामाजिक रोजगार बन सकता है। यह संभावित रूप से कला, दर्शन, आध्यात्मिकता और सामाजिक जुड़ाव में पुनर्जागरण का नेतृत्व कर सकता है। इसके विपरीत, अगर अर्थ के नए स्रोतों को पाया या खेती नहीं किया जा सकता है, तो व्यापक रूप से एनोमी और अस्तित्वगत संकटों का जोखिम भी है। कई लोगों के लिए, कार्य और भौतिक प्रयास वर्तमान में पहचान और उद्देश्य के प्राथमिक स्रोत की पेशकश कर रहे हैं। आपका नुकसान एक वैक्यूम पैदा करेगा। लोग तब मास्लोव की उच्च आवश्यकताओं की ओर रुख कर सकते हैं: संज्ञानात्मक, सौंदर्य, पारलौकिक, या, जैसा कि विल्सन इंगित करता है, हमारे अनूठे स्थान और हमारे निर्णयों से निपटता है। सामाजिक बुनियादी ढांचे को अर्थ खोजने के लिए इन नए तरीकों का समर्थन करना होगा।

एआई-नियंत्रित अर्थव्यवस्था में शक्ति, नियंत्रण और सामाजिक संरचनाएं

एआई सिस्टम को नियंत्रित करने, भविष्यवाणी करने और आवश्यकताओं को कौन नियंत्रित करता है, इसका सवाल महत्वपूर्ण महत्व है। एआई का पहले से ही शासन संरचनाओं पर प्रभाव पड़ता है, और कार्य और ज्ञान की क्षमता के सवालों के आधार पर एआई द्वारा बाजार तंत्र के पूर्ण प्रतिस्थापन के खिलाफ तर्क हैं। एआई-नियंत्रित संसाधन आवंटन के लिए बिजली की गतिशीलता और एआई निवेश के कारण बिजली के वैश्विक संतुलन में परिवर्तन भी प्रासंगिक पहलू हैं। AI क्षमता को राष्ट्रीय शक्ति के एक स्तंभ के रूप में देखा जाता है। चीन के एआई योजना के रूप में व्यवसाय नियोजन के लिए सुपर-केआई के शासन में दीर्घकालिक रणनीतिक योजना और पारिस्थितिकी तंत्र विकास शामिल है।

इकाई (या संस्थाएं), जो डिजाइन करती है, ओवररचिंग एआई पूर्वानुमान और संसाधन आवंटन प्रणाली का मालिक है और नियंत्रित करती है, अभूतपूर्व शक्ति का प्रयोग करेगी। यह संभावित रूप से अधिनायकवाद के नए रूपों या इसके विपरीत, सावधानीपूर्वक डिजाइन के साथ, लोकतांत्रिक पर्यवेक्षण के नए मॉडल के लिए नेतृत्व कर सकता है। कुछ एआई प्रणालियों की "ब्लैक बॉक्स" प्रकृति इस समस्या को कस सकती है। संसाधन आवंटन पर नियंत्रण शक्ति के लिए मौलिक है। यदि यह नियंत्रण एक अत्यधिक जटिल एआई प्रणाली के साथ है, तो इसके निर्णयों को समझना और प्रभावित करना महत्वपूर्ण हो जाता है। मजबूत, पारदर्शी और सहभागी शासन तंत्र के बिना, इस शक्ति को केंद्रित और दुर्व्यवहार किया जा सकता है, भले ही सिस्टम को "सामान्य अच्छे" के लिए नाममात्र का उपयोग किया गया हो।

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भूलभुलैया के माध्यम से नेविगेशन: जोखिम, नैतिकता और शासन

यह खंड गंभीर रूप से संभावित नुकसान, नैतिक दुविधा और शासन की चुनौतियों का मूल्यांकन करता है जो प्रस्तावित भविष्य में निहित हैं।

नैतिक अनिवार्यता: एआई-नियंत्रित प्रणालियों में निष्पक्षता, पारदर्शिता, डेटा सुरक्षा और जवाबदेही की गारंटी

एआई सिस्टम का विकास और उपयोग जो भविष्यवाणी और आवंटित करता है, उसे सख्त नैतिक सिद्धांतों द्वारा निर्देशित किया जाना चाहिए। इसमें निष्पक्षता, पारदर्शिता, स्पष्टता, डेटा सुरक्षा, सुरक्षा, मजबूती, मानव पर्यवेक्षण और जवाबदेही शामिल हैं। नैतिक ढांचा काम करता है जैसे कि बेलमोंट रिपोर्ट लोगों के लिए सम्मान के अपने सिद्धांतों के साथ, दान और न्याय यहां अभिविन्यास की पेशकश कर सकते हैं। "अग्रिम नैतिकता" की आवश्यकता, जो एआई से नुकसान को रोकती है और एक बहुलवादी समाज में "अच्छे" को परिभाषित करने की चुनौती भी केंद्रीय पहलू हैं।

"स्पष्टीकरण" (स्पष्ट एआई, xai) ऐसी प्रणाली में उत्कृष्ट महत्व बन जाता है। यदि एआई संसाधन आवंटन और आवश्यकताओं की संतुष्टि को निर्धारित करता है, तो व्यक्तियों और समाज को यह समझने में सक्षम होना चाहिए कि कुछ निर्णय क्यों किए जाते हैं, खासकर यदि वे गर्भनिरोधक या नुकसान के रूप में दिखाई देते हैं। पारदर्शिता की कमी अविश्वास कर सकती है और आक्रोश को दूर कर सकती है। इस परिदृश्य में एआई के फैसलों का व्यक्ति के जीवन पर गहरा प्रभाव पड़ता है। एक "ब्लैक बॉक्स" एआई जो स्पष्टीकरण के बिना महत्वपूर्ण संसाधन निर्णय लेता है, स्वायत्तता और विश्वास को कम करेगा। इसलिए, मजबूत XAI विधियों का विकास और कार्यान्वयन केवल एक तकनीकी लक्ष्य नहीं है, बल्कि वैधता और निष्पक्षता के लिए एक नैतिक आवश्यकता है।

एल्गोरिथम पूर्वाग्रह और इसके सामाजिक प्रभावों के दर्शक

डेटा या एल्गोरिदम में गड़बड़ी से मांग पूर्वानुमान और संसाधन आवंटन में भेदभावपूर्ण परिणाम हो सकते हैं और संभावित रूप से कड़ा या मौजूदा असमानताएं पैदा हो सकती हैं। अध्ययनों से पता चलता है कि एआई सिस्टम में भविष्य कहनेवाला कार्यों में महत्वपूर्ण विकृतियां हो सकती हैं। एल्गोरिथम पूर्वाग्रह विकृत प्रशिक्षण डेटा या डेवलपर्स के निर्णयों से उत्पन्न होता है और रोजगार, रहने और वित्त जैसे क्षेत्रों में प्रणालीगत भेदभाव को मजबूत कर सकता है। इसके उदाहरण स्वास्थ्य सेवा और ऑनलाइन विज्ञापन में पाए जा सकते हैं।

"सही" की एक प्रणाली में पूर्वानुमान की आवश्यकता होती है, एल्गोरिथम पूर्वाग्रह से पूरे जनसंख्या समूहों की जरूरतों की प्रणालीगत, स्वचालित उपेक्षा या विफलता हो सकती है और इस प्रकार भेदभाव के लिए एक अत्यधिक कुशल मशीन बनाई जा सकती है। यह बाजार भेदभाव की तुलना में अधिक संभावित रूप से खतरनाक है, जिसे कभी -कभी चुनाव लड़ा जा सकता है या बचा जा सकता है। एआई उन डेटा से सीखता है जो ऐतिहासिक विकृतियों को प्रतिबिंबित कर सकते हैं। यदि AI एकमात्र निर्णय है -आवश्यकताओं और संसाधन आवंटन के बारे में -निर्माता और उनके एल्गोरिदम विकृत हैं, तो हाशिए के समूहों के लिए उनकी आवश्यकताओं को पूरा करने के लिए कोई वैकल्पिक तंत्र नहीं हो सकता है। सीमा और स्वचालन का मतलब है कि इस तरह के भेदभाव सर्वव्यापी और संभावित रूप से एक बाजार प्रणाली में विकृतियों को पहचानने या सही करने या सही करने के लिए अधिक कठिन होगा।

अधीक्षक आर्थिक प्रणालियों के लिए शासन की रूपरेखा

इन शक्तिशाली एआई प्रणालियों की निगरानी के लिए मजबूत शासन मॉडल की आवश्यकता है। इसमें कानूनी रूपरेखा की स्थिति शामिल है जो बी 2 बी और बी 2 सी अनुप्रयोगों के बीच अंतर करती है, साथ ही साथ परिणामों का निरंतर मूल्यांकन भी शामिल है। आरपीए जैसे स्वचालित प्रणालियों के लिए शासन मॉडल की आवश्यकता पर भी जोर दिया जाता है। अंतर्राष्ट्रीय उदाहरण जैसे कि चीन की एआई योजना अनुकूली नियमों और पारिस्थितिक तंत्र के विकास के साथ दृष्टिकोण दिखाती है। एआई-समर्थित सिमुलेशन भी राजनीतिक निर्णयों के डिजाइन में योगदान कर सकते हैं।

इस तरह की प्रणाली का शासन विशुद्ध रूप से तकनीकी नहीं हो सकता है या केवल एआई डेवलपर्स के लिए छोड़ दिया जा सकता है। इसके लिए विभिन्न रुचि समूहों की भागीदारी की आवश्यकता होती है, जिसमें नैतिकता, सामाजिक वैज्ञानिकों, कानूनी विशेषज्ञों और जनता को सिस्टम के लक्ष्यों, प्रतिबंधों और पर्यवेक्षी तंत्र को परिभाषित करने के लिए जनता शामिल है। सवाल "कौन शासन (एआई) पर शासन करता है?" केंद्रीय हो जाता है। सामाजिक प्रभाव एक विशुद्ध रूप से तकनीकी रूप से शासन के लिए बहुत दूर हैं। "जरूरतों", "निष्पक्षता" और "सामाजिक अच्छी तरह से" की परिभाषा स्वाभाविक रूप से राजनीतिक और नैतिक प्रश्न हैं, विशुद्ध रूप से तकनीकी नहीं। इसलिए, शासन को मानवीय मूल्यों के साथ वैधता और समझौता सुनिश्चित करने के लिए समावेशी और लोकतांत्रिक होना चाहिए।

डायस्टोपियास से बचें: काल्पनिक और सैद्धांतिक चेतावनी से शिक्षा

विज्ञान कथा और डायस्टोपिक सिद्धांत संभावित नकारात्मक परिणामों को दिखाने में मदद कर सकते हैं यदि इस तरह की प्रणाली को खराब तरीके से डिजाइन या नियंत्रित किया जाता है, और दूरदर्शिता और नैतिक सावधानी के महत्व को रेखांकित किया जाता है। फ्रेडरिक पोहल्स "डाई मिडास-प्लेज" में रोबोट ओवरप्रोडक्शन की एक दुनिया का वर्णन किया गया है जिसमें "गरीब" को कुल स्वचालन के अनजाने परिणामों के व्यस्त उपभोग का उपयोग करने के लिए मजबूर किया जाता है, भले ही आधार यहां चर्चा की गई थी। फिक्शन में डायस्टोपियन परिदृश्यों में अक्सर शामिल होता है कि एआई नियंत्रण, विद्रोह या एआई-नियंत्रित समाजों का निर्माण करता है, जिससे निगरानी, ​​नियंत्रण और स्वायत्तता के नुकसान जैसे विषय अग्रभूमि में होते हैं।

जरूरतों का "सही" पूर्ति, यदि यह एआई द्वारा केंद्रीय रूप से नियंत्रित किया जाता है, तो विरोधाभासी रूप से अधिनायकवाद के एक सूक्ष्म रूप को जन्म दे सकता है, जिसमें भविष्यवाणी की गई "इष्टतम" व्यवहार या जरूरतों से व्यक्तिगत विचलन को रोका जाता है या असंभव बना दिया जाता है। "परोपकारी तानाशाह की" एक केंद्रीय डायस्टोपिक जोखिम है। डायस्टोपियन एआई में अक्सर कार्य करने के लिए मानव क्षमता का नियंत्रण और उत्पीड़न शामिल होता है। एक प्रणाली जो पूरी तरह से भविष्यवाणी करती है और सभी आवश्यकताओं को संतुष्ट करती है, इन जरूरतों को बारीकी से परिभाषित कर सकती है या इसलिए यह व्यक्तिगत विकास या स्वतंत्रता के बजाय सिस्टम स्थिरता का अनुकूलन करती है। किसी व्यक्ति के लिए एआई के "इष्टतम पथ" से किसी भी विचलन को विसंगति के रूप में माना जा सकता है जिसे सही किया जाना चाहिए, जिसका अर्थ है कि पसंद की वास्तविक स्वतंत्रता प्रतिबंधित है, भले ही सामग्री की जरूरतों को कवर किया गया हो।

निम्न तालिका सबसे महत्वपूर्ण नैतिक, शासन और सामाजिक चुनौतियों का सारांश देती है:

एआई-नियंत्रित, आवश्यक अर्थव्यवस्था की महत्वपूर्ण नैतिक, शासन और सामाजिक चुनौतियां

महत्वपूर्ण नैतिक, शासन और एक एआई-नियंत्रित, आवश्यकताओं-आधारित अर्थव्यवस्था की सामाजिक चुनौतियां- छवि: Xpert.digital

एआई-नियंत्रित, आवश्यकता-प्रत्याशित अर्थव्यवस्था का अग्रिम विकास अपने साथ कई तरह की नैतिक, शासन और सामाजिक चुनौतियों के साथ लाता है। एक केंद्रीय बिंदु एल्गोरिथम पूर्वाग्रह है, जिसमें एआई सिस्टम प्रशिक्षण डेटा में ऐतिहासिक पूर्वाग्रहों के माध्यम से भेदभावपूर्ण परिणाम प्रदान कर सकता है, जो मौजूदा असमानताओं को बढ़ाता है। सख्त डेटा ऑडिट, विविध प्रशिक्षण डेटा सेट, निष्पक्षता ऑडिट, प्रतिकूलतापूर्ण डेबिया, पारदर्शिता ढांचे और विभिन्न हितधारकों के समावेश जैसे उपायों को निष्पक्षता और गैर-भेदभाव सुनिश्चित करने के लिए उन्हें शामिल करने के लिए काम करते हैं।

डेटा सुरक्षा और डेटा की सुरक्षा एक और चुनौती है, क्योंकि सटीक भविष्यवाणियों के लिए व्यापक डेटा सर्वेक्षण गोपनीयता को खतरे में डालते हैं और डेटा दुरुपयोग के जोखिम को बढ़ाते हैं। डेटा न्यूनतमकरण, अनामीकरण, डिजाइन द्वारा गोपनीयता और मजबूत साइबर सुरक्षा उपायों के साथ -साथ डेटा संरक्षण कानूनों के अनुपालन जैसे दृष्टिकोण, उदाहरण के लिए GDPR, इन जोखिमों को कम कर सकते हैं।

एआई भविष्यवाणियों की सटीकता और विश्वसनीयता भी महत्वपूर्ण बनी हुई है, क्योंकि जटिल आवश्यकताओं की त्रुटि-मुक्त प्रत्याशा बेहद मुश्किल है। गलत पूर्वानुमान गलत आवंटन कर सकते हैं और जरूरतों को कवर नहीं कर सकते हैं। निरंतर परीक्षण, मानव निगरानी, ​​प्रतिक्रिया छोरों और विविध डेटा स्रोतों का उपयोग सिस्टम की मजबूती सुनिश्चित करने के लिए आवश्यक है।

एक अन्य पहलू मानव स्वायत्तता का संभावित नुकसान है यदि एआई लगातार जरूरतों का अनुमान लगाता है, जो व्यक्तिगत निर्णय की क्षमता को कमजोर करता है। विकल्प, ऑप्ट-आउट विकल्प के साथ-साथ मानव नियंत्रण और पर्यवेक्षण के माध्यम से आत्म-प्रभावकारिता और स्वायत्तता को मजबूत करने के उपाय यहां आवश्यक हैं।

एआई सिस्टम पर शक्ति और नियंत्रण की एकाग्रता दुर्व्यवहार या नए सत्तावादी संरचनाओं का जोखिम उठाती है। विकेन्द्रीकृत शासन मॉडल, पारदर्शी एल्गोरिदम, स्वतंत्र पर्यवेक्षी निकायों और ऐसी प्रणालियों का एक लोकतांत्रिक डिजाइन मुकाबला कर सकता है। इसी समय, कुशल आर्थिक योजना के लिए एआई की क्षमता पर विवाद पर चर्चा की जाती है, क्योंकि लचीलापन और अनुकूलनशीलता के बीच संतुलन की आवश्यकता होती है। पार्टिसिपेटरी मॉडल और मानव अभिनेताओं के पूर्ण प्रतिस्थापन के बजाय एआई का एक सहायक उपयोग जैसे विकल्प समाधान प्रदान कर सकते हैं।

एक अन्य चुनौती मानव अस्तित्व के अर्थ और उद्देश्य का पुनर्परिभाषित है, क्योंकि पारंपरिक काम के उन्मूलन से अस्तित्वगत संकट हो सकते हैं। शिक्षा, रचनात्मक गतिविधियों, सामुदायिक सगाई और दार्शनिक प्रतिबिंब के साथ -साथ एक बिना शर्त बुनियादी आय (बीजीई) की स्थापना को बढ़ावा देने जैसे उपाय अर्थ के नए स्रोत बनाने में मदद कर सकते हैं।

आखिरकार, एआई सिस्टम के लिए शासन और जवाबदेही पर ध्यान केंद्रित किया गया है, क्योंकि स्वायत्त प्रणालियों के निर्णयों और त्रुटियों के लिए स्पष्ट जिम्मेदारियों को स्थापित करना मुश्किल है। ऐसी प्रौद्योगिकियों के जिम्मेदार उपयोग को सुनिश्चित करने के लिए मानव हस्तक्षेप के लिए कानूनी ढांचे की स्थिति, एआई नैतिकता कोड और तंत्र जैसी संरचनाएं विकसित की जानी चाहिए।

अज्ञात की मानचित्रण: एक रूपांतरित व्यापार के लिए पथ और विचार

यह अंतिम खंड लेख के परिणामों को सारांशित करता है और सबसे महत्वपूर्ण परिवर्तनों और उनकी पारस्परिक निर्भरता को रेखांकित करता है। यह इस तरह के भविष्य की दिशा में नेविगेशन के लिए रणनीतिक विचार प्रदान करता है यदि इसे वांछनीय या अपरिहार्य माना जाता है, और मानवता, प्रौद्योगिकी और आर्थिक संगठन के बीच विकासशील संबंधों को दर्शाता है।

निष्कर्षों का संश्लेषण: महत्वपूर्ण परिवर्तन और उनकी अन्योन्याश्रितता

पिछले विश्लेषण ने कई गहन परिवर्तनों को दिखाया है जो एक ग्राहक रहित, एआई-नियंत्रित अर्थव्यवस्था लाएगा। ये परिवर्तन अलग -थलग नहीं हैं, लेकिन भारी जुड़े हुए हैं। प्रारंभिक लोगों के लिए (लगभग) सही जरूरतों की तकनीकी क्षमता वह आधार है जो पारंपरिक विपणन और बिक्री कार्यों को अप्रचलित बनाता है [अनुभाग आईसी]। इसने बदले में ग्राहक-संचालित पूंजीवाद से परे आर्थिक प्रतिमानों के एक नए दृष्टिकोण को मजबूर किया जैसे कि पोस्ट-शॉर्टेज, संसाधन-आधारित अर्थव्यवस्थाओं या पोस्ट-ग्रोथ दृष्टिकोण [धारा II] जैसे मॉडल।

इस तरह के नए प्रतिमानों में, "कंपनियों" या उत्पादन इकाइयों का उद्देश्य लाभ अधिकतमकरण से प्रत्यक्ष संतुष्टि या सामान्य अच्छे की उत्पीड़न में बदल जाएगा, संभवतः कर योग्य एआई प्रणालियों के आंतरिक प्रेरणाओं और डीएओएस [धारा III] जैसे नए शासन संरचनाओं के तहत संचालित। आवश्यकताओं की पहचान और संसाधनों के आवंटन के लिए तंत्र को मूल्य संकेतों के बिना काम करना होगा, जिससे एआई एक केंद्रीय भूमिका निभाता है, लेकिन व्यापार चालान [धारा IV] की चुनौतियां भी बने हुए हैं।

परिवर्तनों की यह श्रृंखला - तकनीकी क्षमता से लेकर परिवर्तित आर्थिक मॉडल और संगठनों के नए परिभाषित उद्देश्य से सामाजिक प्रभावों तक - अत्यधिक अन्योन्याश्रित है। एक क्षेत्र में एक विफलता या एक मौलिक गलतफहमी, उदाहरण के लिए एआई भविष्यवाणी क्षमता की वास्तविक सीमाओं या "आवश्यकता" की नैतिक परिभाषा के संबंध में, कैस्केडिंग प्रभाव हो सकता है और संपूर्ण काल्पनिक प्रणाली को अस्थिर कर दिया जा सकता है या गंभीर नकारात्मक परिणामों का नेतृत्व किया जा सकता है। यदि, उदाहरण के लिए, एआई भविष्यवाणी गहराई से गलत या पक्षपाती है, तो यह बाद के आर्थिक और सामाजिक पुनर्गठन के एक बड़े हिस्से को अमान्य कर देगा या एक शिथिल और अन्यायपूर्ण प्रणाली का नेतृत्व करेगा।

सामाजिक और मानव आयाम केवल उतने ही गहन हैं: काम का भविष्य, स्वायत्तता और निष्कर्षों पर मनोवैज्ञानिक प्रभाव के साथ -साथ नई शक्ति संरचनाओं और नैतिक दुविधा की आवश्यकता होती है [अनुभाग वी और वीआई]। जोखिम, विशेष रूप से एल्गोरिथम पूर्वाग्रह और नियंत्रण की एकाग्रता के कारण, महत्वपूर्ण हैं और मजबूत नैतिक ढांचे के काम और शासन मॉडल की आवश्यकता होती है।

एक जरूरतों के लिए नेविगेशन के लिए रणनीतिक अनिवार्यता -आधारित भविष्य

यदि इस भविष्य के तत्वों को सक्रिय रूप से आगे बढ़ाया जाता है या अपरिहार्य विकास के रूप में उभर रहा है, तो कुछ रणनीतिक उपाय, अनुसंधान प्राथमिकताएं और राजनीतिक चर्चा आज पहले से ही आवश्यक हैं। यह यहां उल्लिखित विशिष्ट भविष्य पर एक विस्तृत रोडमैप के बारे में नहीं है, बल्कि व्यापार में और सामान्य रूप से एआई और स्वचालन के विकास को नियंत्रित करने के लिए विचारों के बारे में है।

एक प्राथमिक रणनीतिक अनिवार्यता एआई के विकास और उपयोग के डिजाइन में व्यापक "एआई क्षमता" और लोकतांत्रिक भागीदारी को बढ़ावा देना है। गहन सामाजिक प्रभावों के मद्देनजर, व्यवसाय में एआई की भूमिका के बारे में निर्णय प्रौद्योगिकीविदों या कंपनियों के लिए नहीं छोड़े जा सकते हैं। एआई के प्रभाव सर्वव्यापी होंगे। नैतिक और सामाजिक अनुकूलन के लिए एक व्यापक इनपुट की आवश्यकता होती है। इसलिए, की-गवर्नेंस में सार्वजनिक समझ और प्रतिबद्धता एक के बजाय एक लाभप्रद भविष्य को आकार देने के लिए महत्वपूर्ण है जो तकनीकी निर्धारणवाद या घनिष्ठ हितों द्वारा निर्धारित किया जाता है।

आगे के रणनीतिक विचारों में शामिल हैं:

• एआई की सीमाओं और जोखिमों के अनुसंधान में निवेश: विशेष रूप से जटिल मानव आवश्यकताओं, एल्गोरिथम निष्पक्षता और स्वचालन के मनोवैज्ञानिक प्रभावों की भविष्यवाणी के संबंध में।
• मजबूत नैतिक दिशानिर्देशों और शासन संरचनाओं का विकास: ये लगातार ("अग्रिम नैतिकता") होना चाहिए और शक्तिशाली एआई प्रणालियों के जिम्मेदार उपयोग को सुनिश्चित करने के लिए अंतरराष्ट्रीय स्तर पर समन्वित होना चाहिए।
• अंतःविषय अनुसंधान का प्रचार: चुनौतियों के लिए कंप्यूटर वैज्ञानिकों, अर्थशास्त्रियों, समाजशास्त्रियों, नैतिकता, वकीलों और मानविकी विद्वानों के बीच सहयोग की आवश्यकता होती है।
• वैकल्पिक आर्थिक मॉडल के बारे में चर्चा: पारंपरिक आर्थिक तर्क से परे सामाजिक दृश्य विकसित करने के लिए पोस्ट -ग्रोथ, संसाधन -आधारित दृष्टिकोण और काम के भविष्य पर एक खुली बहस आवश्यक है।
• शिक्षा और पीछे हटाना: काम की दुनिया के लिए जनसंख्या की तैयारी जिसमें मानवीय क्षमताएं जैसे कि रचनात्मकता, महत्वपूर्ण सोच और भावनात्मक बुद्धिमत्ता महत्व में लाभ प्राप्त करती है, जबकि दोहराव वाले कार्य स्वचालित हैं।

अंतिम प्रतिबिंब: मानवता, प्रौद्योगिकी और आर्थिक प्रणालियों के बीच विकासशील संबंध

एक ऐसी दुनिया के विचार जिसमें कंपनियों को अब ग्राहकों की आवश्यकता नहीं है, जो मानव क्षमता, तकनीकी क्षमता और हमारे आर्थिक जीवन के संगठनात्मक रूपों के बीच बदलते अंतर को तत्काल रोशन करती है। यह हमें इस बारे में बुनियादी सवाल पूछने के लिए मजबूर करता है कि हम एक समाज के रूप में सबसे अधिक सराहना करते हैं। यदि प्रौद्योगिकी पारंपरिक व्यापार के बिना सभी भौतिक जरूरतों को संभावित रूप से संतुष्ट कर सकती है, तो हम किस तरह के समाज को डिजाइन करना चाहेंगे?

"ग्राहक रहित कंपनी" अंततः कंपनी के बारे में ही एक सवाल कम है, बल्कि उस तरह की मानवता के बारे में एक सवाल है जो हम अस्तित्वगत आर्थिक दबाव से दूर होने पर प्रयास करते हैं। परिदृश्य पारंपरिक आर्थिक बाधाओं और प्रेरणाओं को समाप्त करता है। यह सामाजिक लक्ष्यों को फिर से बनाने का अवसर खोलता है -उदाहरण के लिए, शुद्ध विकास से दूर अच्छी तरह से, स्थिरता, न्याय या मानव विकास। "समस्या" तब आर्थिक आवश्यकता से सामूहिक पसंद और सामाजिक डिजाइन के प्रश्न में बदल जाती है, नैतिकता द्वारा निर्देशित और विशुद्ध रूप से आर्थिक या तकनीकी निर्धारणवाद के बजाय एक वांछनीय भविष्य के लिए एक दृष्टि।

इस तरह के भविष्य में यात्रा, भले ही यह केवल आंशिक रूप से महसूस किया गया हो, तकनीकी संभावनाओं की गहरी समझ की आवश्यकता है, आर्थिक और सामाजिक निहितार्थों की एक महत्वपूर्ण परीक्षा और, इन सबसे ऊपर, एक स्पष्ट नैतिक अभिविन्यास यह सुनिश्चित करने के लिए कि प्रौद्योगिकी कार्य करती है और आसपास का रास्ता नहीं है।

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