टेलीरोबोट्स | पूर्ण स्वचालन के संक्रमण चरण के रूप में टेलीऑपरेटेड रोबोट का हाइब्रिड व्यवसाय मॉडल

एक खरब डॉलर के उद्योग का जन्म या काम की एक नई दुनिया की शुरुआत?

टेस्ला द्वारा कथित तौर पर 180,000 ऑप्टिमस रोबोट के लिए कलपुर्जों के विशाल ऑर्डर की हालिया खबर ने एक दिलचस्प आर्थिक प्रश्न उठाया है जिस पर अब तक काफी हद तक ध्यान नहीं दिया गया है। जहाँ अधिकांश पर्यवेक्षक पूर्णतः स्वायत्त कृत्रिम बुद्धिमत्ता की तकनीकी चुनौतियों पर केंद्रित हैं, वहीं एक गंभीर आर्थिक विश्लेषण एक अंतरिम समाधान की ओर इशारा करता है जो शानदार और बेहद चिंताजनक दोनों प्रतीत होता है। टेस्ला ने कथित तौर पर चीनी आपूर्तिकर्ता सैनहुआ इंटेलिजेंट कंट्रोल्स को 685 मिलियन डॉलर का ऑर्डर दिया है, जिसके बारे में उद्योग विशेषज्ञों का कहना है कि यह लगभग 180,000 मानव सदृश रोबोट बनाने के लिए पर्याप्त होगा। इन लीनियर एक्ट्यूएटर्स की डिलीवरी 2026 की पहली तिमाही में शुरू होने वाली है, जो तेजी से बड़े पैमाने पर उत्पादन का संकेत देता है।

लेकिन यह वर्तमान रोबोटिक्स विकास के एक बुनियादी विरोधाभास को उजागर करता है। इन रोबोटों को स्वतंत्र रूप से अधिकांश उपयोगी कार्य करने में सक्षम बनाने के लिए आवश्यक एजेंटिक सॉफ़्टवेयर, जिसके लिए उपभोक्ता भुगतान करने को तैयार होंगे, अभी तक मौजूद नहीं है। आज भी सबसे उन्नत मानवरूपी रोबोट पाँच-स्तरीय पैमाने पर दो और तीन के बीच स्वायत्तता स्तर पर हैं, जहाँ पाँचवाँ स्तर पूर्ण स्वायत्तता का प्रतिनिधित्व करता है। टेस्ला को स्वयं अपने मूल 2025 उत्पादन लक्ष्य, कम से कम 5,000 इकाइयों को घटाकर लगभग 2,000 करना पड़ा है, और यह संख्या भी जोखिम में प्रतीत होती है। तकनीकी चुनौतियाँ विशेष रूप से रोबोट के हाथों में केंद्रित हैं, जो डिज़ाइन का सबसे जटिल तत्व है, और हार्डवेयर और सॉफ़्टवेयर के एकीकरण में भी। रिपोर्टों से संकेत मिलता है कि टेस्ला ने आंशिक रूप से पूर्ण रोबोटों का एक भंडार जमा कर लिया है, जिनमें हाथ और अग्रभाग नहीं हैं, और उनके पूरा होने की कोई स्पष्ट समय-सीमा नहीं है।

घोषित उत्पादन मात्रा और वास्तविक तकनीकी परिपक्वता के बीच यह विसंगति एक महत्वपूर्ण प्रश्न उठाती है: ऐसे रोबोटों के बड़े पैमाने पर उत्पादन के पीछे क्या आर्थिक तर्क हो सकता है जो अभी तक पूरी तरह से स्वायत्त संचालन में सक्षम नहीं हैं? इसका उत्तर एक ऐसे हाइब्रिड व्यावसायिक मॉडल में निहित हो सकता है जो मानवीय बुद्धिमत्ता और मशीनी निष्पादन के बीच की खाई को इस तरह पाटता है जिसका वैश्विक श्रम बाजारों पर गहरा प्रभाव पड़ सकता है।

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रिमोट कंट्रोल का आर्थिक तर्क

टेलीऑपरेशन की अवधारणा—मानव संचालकों द्वारा रोबोटों का रिमोट कंट्रोल—किसी भी तरह से नई नहीं है। इसका उपयोग परमाणु परिशोधन, गहरे समुद्र में अन्वेषण और सर्जिकल रोबोटिक्स जैसी चरम स्थितियों में पहले से ही किया जा रहा है। हालाँकि, नया यह है कि घरों और व्यवसायों में रोज़मर्रा के कार्यों के लिए इस दृष्टिकोण का व्यापक रूप से उपयोग किया जा सकता है। 2024 में टेलीऑपरेशन और रिमोट रोबोटिक्स का वैश्विक बाज़ार लगभग $502.7 मिलियन का था और 2035 तक 25.3 प्रतिशत की चक्रवृद्धि वार्षिक वृद्धि दर के साथ $4.7 बिलियन तक बढ़ने की उम्मीद है। हालाँकि, ये आँकड़े अभी तक उपभोक्ता अनुप्रयोगों के लिए दूर से नियंत्रित मानवरूपी रोबोट के पूर्ण पैमाने पर विकसित मॉडल की क्रांतिकारी क्षमता को नहीं दर्शाते हैं।

इस मॉडल का आर्थिक आकर्षण वैश्विक वेतन अंतरों के अंतर-विभाजन से उपजा है। लॉस एंजिल्स में एक सॉफ्टवेयर इंजीनियर औसतन $9,000 प्रति माह कमाता है, जबकि भारत में इसी योग्यता के लिए वेतन लगभग $900 है। यह विसंगति कोई अलग-थलग घटना नहीं है, बल्कि जीवन-यापन की लागत और स्थानीय वेतन संरचनाओं में संरचनात्मक अंतर को दर्शाती है। वैश्विक दूरस्थ श्रम बाजारों के अध्ययन से पता चलता है कि डिजिटल प्लेटफॉर्म की वैश्विक प्रकृति के बावजूद, दूरस्थ कार्य के वेतन संबंधित स्थानों की प्रति व्यक्ति आय के साथ दृढ़ता से सहसंबद्ध हैं। प्रति व्यक्ति आय में एक प्रतिशत की वृद्धि दूरस्थ कार्य के वेतन में औसतन 0.2 प्रतिशत की वृद्धि से जुड़ी है।

यदि हम इस सिद्धांत को रिमोट-नियंत्रित रोबोट द्वारा किए जाने वाले शारीरिक कार्य पर लागू करें, तो एक विशाल आर्थिक आयाम खुल जाता है। लगभग 20,000 से 30,000 डॉलर में एक बार खरीदा गया रोबोट सैद्धांतिक रूप से कम श्रम लागत वाले देशों में काम करने वाले विभिन्न ऑपरेटरों द्वारा चौबीसों घंटे नियंत्रित किया जा सकता है। 5 से 10 डॉलर प्रति घंटे के वेतन के साथ भी, जो कई विकासशील देशों में स्थानीय औसत वेतन से काफी अधिक है, यह औद्योगिक देशों के घरों के लिए स्थानीय सेवा प्रदाताओं की तुलना में काफी सस्ता होगा। जर्मनी में एक पेशेवर सफाई सेवा की लागत आमतौर पर 20 से 40 यूरो प्रति घंटे के बीच होती है। रिमोट-नियंत्रित रोबोट द्वारा प्रदान की जाने वाली समान सेवा सैद्धांतिक रूप से इस लागत के एक अंश पर दी जा सकती है, जबकि एक विकासशील देश में ऑपरेटर स्थानीय औसत से काफी अधिक आय अर्जित करता है।

ऐसी प्रणाली की कार्यप्रणाली अपेक्षाकृत सरल होगी। उबर जैसे मौजूदा प्लेटफ़ॉर्म की तरह, एक एल्गोरिथम अनुरोधों का मिलान उपयुक्त कौशल वाले उपलब्ध ऑपरेटरों से कर सकता है। एक रेटिंग प्रणाली गुणवत्ता और विश्वसनीयता सुनिश्चित करेगी। ग्राहक एक ऐप के माध्यम से कोई सेवा बुक कर सकेगा, जैसे दो घंटे में अपार्टमेंट की सफाई या घरेलू उपकरण की मरम्मत। दुनिया के किसी अन्य हिस्से में बैठा एक योग्य ऑपरेटर रोबोट में लॉग इन करेगा, कार्य पूरा करेगा और फिर से लॉग आउट करेगा। पूरी प्रक्रिया एक केंद्रीय प्लेटफ़ॉर्म के माध्यम से प्रबंधित की जाएगी, जो भुगतान प्रक्रिया, गुणवत्ता नियंत्रण और बीमा संबंधी मामलों के लिए ज़िम्मेदार होगा।

प्रशिक्षण डेटा आयाम

लेकिन इस मॉडल का आर्थिक तर्क सेवाओं के तत्काल प्रावधान से कहीं आगे तक फैला हुआ है। पूर्णतः स्वायत्त रोबोटों के विकास के लिए सबसे बड़ी चुनौतियों में से एक वास्तविक दुनिया से उच्च-गुणवत्ता वाले प्रशिक्षण डेटा का अभाव है। वर्तमान अनुमान बताते हैं कि उपलब्ध वास्तविक दुनिया के रोबोट डेटा और बुनियादी मॉडलों के विकास के लिए आवश्यक डेटा की मात्रा के बीच पाँच से छह क्रम के परिमाण का अंतर है। हालाँकि सिमुलेशन और वीडियो डेटा को पूरक उपकरण के रूप में इस्तेमाल किया जा सकता है, लेकिन वे व्यापक वास्तविक दुनिया के डेटा का विकल्प नहीं हैं।

बड़े पैमाने पर टेलीऑपरेशन से यही डेटा उपलब्ध होगा। मानव संचालकों द्वारा की गई हर गतिविधि, हर निर्णय, अप्रत्याशित परिस्थितियों में हर अनुकूलन को रिकॉर्ड किया जाएगा और इसका उपयोग स्वायत्त प्रणालियों को बेहतर बनाने के लिए किया जा सकता है। ह्यूमनॉइड एवरीडे जैसी परियोजनाओं ने ऐसे डेटासेट के महत्व को प्रदर्शित किया है। इस शोध परियोजना ने सात श्रेणियों में 260 विभिन्न कार्यों में तीन मिलियन से अधिक व्यक्तिगत छवियों के साथ 10,300 से अधिक प्रक्षेप पथ एकत्र किए, और ये सभी अत्यधिक कुशल, मानव-पर्यवेक्षित टेलीऑपरेशन के माध्यम से किए गए। इस डेटा में RGB छवियां, गहराई बोध, LIDAR स्कैन, और स्पर्शनीय एवं जड़त्वीय सेंसर डेटा शामिल थे।

इस डेटा आयाम का आर्थिक मूल्य कठिन है, लेकिन संभावित रूप से बहुत बड़ा है। जिन कंपनियों के पास वास्तविक दुनिया के रोबोट संचालन के व्यापक, उच्च-गुणवत्ता वाले डेटा सेट हैं, उन्हें पूरी तरह से स्वायत्त प्रणालियाँ विकसित करने में महत्वपूर्ण प्रतिस्पर्धात्मक लाभ होगा। यह डेटा न केवल उनके अपने उत्पाद विकास के लिए मूल्यवान होगा, बल्कि इसे लाइसेंस भी दिया जा सकता है या बेचा भी जा सकता है। एआई प्रशिक्षण डेटा का वैश्विक बाजार तेजी से बढ़ रहा है, और वास्तविक दुनिया के वातावरण से रोबोटिक्स डेटा विशेष रूप से मूल्यवान और दुर्लभ है।

रोबोटिक्स कंपनियों के लिए, इससे तिगुना मुद्रीकरण होगा: पहला, हार्डवेयर की बिक्री या किराये के माध्यम से। दूसरा, प्रदान की गई सेवाओं पर कमीशन के माध्यम से, उबर या एयरबीएनबी के प्लेटफ़ॉर्म मॉडल की तरह। तीसरा, प्रशिक्षण डेटा के संग्रह और उपयोग के माध्यम से, जिससे अंततः पूरी तरह से स्वायत्त प्रणालियों का विकास होगा जो मानव ऑपरेटरों की आवश्यकता को समाप्त कर देंगी। यह संक्रमणकालीन चरण बेहद लाभदायक साबित हो सकता है, साथ ही अगले चरण के लिए तकनीकी आधार भी तैयार कर सकता है।

वैश्विक वेतन मध्यस्थता प्रतिमान

इस मॉडल के आर्थिक निहितार्थों को पूरी तरह समझने के लिए, वैश्विक वेतन अंतरण (वेतन अंतरण) की प्रक्रिया को समझना ज़रूरी है। यह आर्थिक परिघटना तब उत्पन्न होती है जब अंतर्राष्ट्रीय व्यापार की बाधाएँ कम हो जाती हैं या समाप्त हो जाती हैं, और नौकरियाँ उन देशों में स्थानांतरित हो जाती हैं जहाँ श्रम और व्यापार करने की लागत काफ़ी कम है। हाल के दशकों में वैश्वीकरण ने इस प्रक्रिया को, विशेष रूप से विनिर्माण और डिजिटल सेवाओं के क्षेत्र में, पहले ही काफ़ी आगे बढ़ा दिया है।

दूरस्थ कार्य के बढ़ते चलन ने वेतन अंतरण के एक नए आयाम को खोल दिया है। हालाँकि कोविड-19 महामारी ने इस प्रवृत्ति को और तेज़ कर दिया है, लेकिन सभी संकेत यही दर्शाते हैं कि दूरस्थ कार्य वैश्विक श्रम बाज़ारों की एक स्थायी विशेषता बना रहेगा। आउल लैब्स द्वारा 2021 में किए गए एक अध्ययन में पाया गया कि 92 प्रतिशत यूरोपीय कंपनियाँ चार-दिवसीय कार्य सप्ताह और वैकल्पिक कार्य व्यवस्था जैसी प्रगतिशील कार्यस्थल नीतियों पर विचार कर रही हैं। सर्वेक्षण में शामिल ग्यारह प्रतिशत कंपनियों ने तो अपने कार्यालयों को पूरी तरह से बंद करने की भी योजना बनाई है।

इस विकास का नियोक्ताओं और कर्मचारियों दोनों पर प्रभाव पड़ेगा। कंपनियाँ कम जीवन-यापन लागत वाले क्षेत्रों से दूरस्थ कर्मचारियों को नियुक्त करके महत्वपूर्ण लागत बचत प्राप्त कर सकती हैं। साथ ही, इन क्षेत्रों के कर्मचारियों को ऐसे रोज़गार के अवसर प्राप्त होते हैं जो पहले भौगोलिक रूप से दुर्गम थे और स्थानीय मानकों से अधिक वेतन प्रदान करते हैं। हालाँकि, शोध यह भी दर्शाते हैं कि दूरस्थ कर्मचारियों का वेतन, स्थानीय वेतन की तुलना में विभिन्न देशों में अधिक समान होने के बावजूद, अभी भी महत्वपूर्ण भौगोलिक भिन्नता प्रदर्शित करता है। दूरस्थ कार्य के लिए स्थानीय मुद्रा वेतन में विनिमय दर का अंतर लगभग 80 प्रतिशत है, जिसका अर्थ है कि स्थानीय मुद्रा वेतन डॉलर विनिमय दर के साथ लगभग एक-से-एक उतार-चढ़ाव करता है।

इस सिद्धांत को टेलीऑपरेशन के माध्यम से शारीरिक श्रम पर लागू करने से वेतन अंतरण, जो पहले मुख्य रूप से ज्ञान-आधारित कार्यों तक सीमित था, अब एक व्यापक क्षेत्र में फैल जाएगा। घरेलू सेवाएँ, कुशल व्यापार, भंडारण और रसद कार्य, देखभाल, और कई अन्य क्षेत्र जो पहले भौगोलिक रूप से सीमित थे, संभावित रूप से वैश्वीकृत हो सकते हैं। इसका आर्थिक प्रभाव बहुत बड़ा होगा। अकेले वैश्विक घरेलू सेवा बाजार का अनुमान सालाना कई सौ अरब डॉलर का है। यदि इस बाजार का एक छोटा सा हिस्सा भी रिमोट-नियंत्रित रोबोटिक्स द्वारा संचालित किया जाए, तो अरबों डॉलर का एक उद्योग उभरेगा।

रोबोट-एज़-ए-सर्विस मॉडल की बाजार गतिशीलता

रोबोट-एज़-अ-सर्विस बिज़नेस मॉडल ने हाल के वर्षों में काफ़ी लोकप्रियता हासिल की है। रोबोट सीधे बेचने के बजाय, कंपनियाँ उन्हें सब्सक्रिप्शन या उपयोग के आधार पर उपलब्ध कराती हैं, ठीक वैसे ही जैसे सॉफ़्टवेयर-एज़-अ-सर्विस मॉडल में होता है। 2022 में वैश्विक RaaS बाज़ार का मूल्य $1.05 बिलियन था और 2030 तक 17.5 प्रतिशत की चक्रवृद्धि वार्षिक वृद्धि दर के साथ $4.12 बिलियन तक बढ़ने की उम्मीद है। एक अन्य अनुमान के अनुसार, 2024 तक यह बाज़ार $1.80 बिलियन तक पहुँच जाएगा, और 2034 तक $8.72 बिलियन तक बढ़ने का अनुमान है।

RaaS मॉडल का आकर्षण कई कारकों में निहित है। ग्राहक रोबोट खरीदने के लिए आवश्यक उच्च प्रारंभिक निवेश से बचते हैं। इसके बजाय, वे निरंतर उपयोग के लिए एक आवर्ती शुल्क का भुगतान करते हैं, जिससे मापनीयता और लचीलापन संभव होता है। रखरखाव, अद्यतन और सॉफ़्टवेयर एकीकरण प्रदाता द्वारा प्रबंधित किए जाते हैं, जिससे परिचालन तत्परता सुनिश्चित होती है। प्रदाताओं के लिए, यह मॉडल पूर्वानुमानित आवर्ती राजस्व और उपयोग पैटर्न की बेहतर जानकारी प्रदान करता है, जिससे अधिक सटीक राजस्व पूर्वानुमान और आपूर्ति योजना बनाना संभव होता है।

एक रिमोट-नियंत्रित रोबोटिक्स मॉडल इस RaaS दृष्टिकोण के साथ पूरी तरह से फिट बैठेगा। ग्राहक हार्डवेयर उपयोग और मानव सेवाओं, दोनों को कवर करने वाले मासिक या उपयोग-आधारित शुल्क का भुगतान करेंगे। यह प्लेटफ़ॉर्म उपलब्ध ऑपरेटरों का केंद्रीय प्रबंधन करेगा, गुणवत्ता की निगरानी करेगा, भुगतान प्रक्रिया करेगा और तकनीकी सहायता प्रदान करेगा। हालाँकि, पूरी तरह से स्वायत्त प्रणालियों के विपरीत, ऐसा हाइब्रिड मॉडल बाज़ार में बहुत जल्दी व्यवहार्य हो सकता है, क्योंकि यह स्वायत्तता संबंधी मुद्दों के पूर्ण समाधान पर निर्भर नहीं होगा।

विभिन्न मूल्य निर्धारण मॉडल संभव हैं। समय-आधारित मॉडल ग्राहकों से सेवा के उपयोग के समय के अनुसार शुल्क लेंगे, लगभग $15 से $25 प्रति घंटा। कार्य-आधारित मॉडल पूरे किए गए कार्यों के आधार पर बिल देंगे, जैसे कि पूरे अपार्टमेंट की सफाई के लिए $50, चाहे कितना भी समय लगे। सब्सक्रिप्शन मॉडल एक निश्चित कीमत पर प्रति माह कुछ निश्चित घंटे प्रदान कर सकते हैं, जैसे कि 30 घंटों के लिए $500। ऑपरेटर के लिए वास्तविक लागत इसका एक अंश होगी, आमतौर पर $5 से $10 प्रति घंटा के बीच, जिससे प्लेटफ़ॉर्म के लिए पर्याप्त मार्जिन प्राप्त होगा।

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ट्रिलियन डॉलर का विजन और वास्तविकता

ह्यूमनॉइड रोबोट के लिए एक अरबों डॉलर के उद्योग की कल्पना करना कोई अवास्तविक बात नहीं है। मॉर्गन स्टेनली ने हाल ही में भविष्यवाणी की है कि ह्यूमनॉइड रोबोट का बाज़ार 2050 तक पाँच ट्रिलियन डॉलर तक पहुँच सकता है, और दुनिया भर में एक अरब से ज़्यादा यूनिट इस्तेमाल में होंगे। इस अनुमान में लगभग चार ट्रिलियन डॉलर की हार्डवेयर बिक्री शामिल है, और सॉफ्टवेयर, डेटा और सेवाओं का योगदान अतिरिक्त होगा। गोल्डमैन सैक्स का अनुमान है कि वैश्विक ह्यूमनॉइड रोबोट बाज़ार 2035 तक तीन सौ आठ बिलियन डॉलर तक पहुँच सकता है, जिसमें औद्योगिक अनुप्रयोगों के लिए लगभग 2,50,000 यूनिट और एक दशक के भीतर उपभोक्ताओं के लिए सालाना दस लाख यूनिट तक की बिक्री होगी।

मानवरूपी रोबोटों का वैश्विक बाज़ार 2024 तक 1.55 अरब डॉलर से 2.02 अरब डॉलर तक होने का अनुमान है, जो स्रोत पर निर्भर करता है, और 2030 तक 4.04 अरब डॉलर से 15.26 अरब डॉलर तक पहुँचने का अनुमान है। अनुमानों में ये विसंगतियाँ इस युवा और तेज़ी से विकसित हो रहे बाज़ार से जुड़ी अनिश्चितता को दर्शाती हैं। हालाँकि, आम सहमति यह है कि विकास दर असाधारण रूप से ऊँची होगी, और वार्षिक वृद्धि दर 17.5 से 52.8 प्रतिशत के बीच होगी, जो स्रोत और अंतर्निहित मान्यताओं पर निर्भर करती है।

इसका रोलआउट धीरे-धीरे होगा, तेज़ी से नहीं। मॉर्गन स्टेनली का अनुमान है कि 2035 तक लगभग 1.3 करोड़ यूनिट इस्तेमाल में आ जाएँगी, मुख्यतः कारखानों और गोदामों में। गिरती कीमतें इसे अपनाने में तेज़ी लाएँगी। सदी के मध्य तक अमीर देशों में बिक्री मूल्य मौजूदा $2,00,000 से घटकर $50,000 हो सकते हैं, और चीनी-प्रधान आपूर्ति श्रृंखला वाले बाज़ारों में $15,000 तक पहुँच सकते हैं। जैसे-जैसे G7 देश और चीन के कार्यबल की उम्र बढ़ रही है, ह्यूमनॉइड भविष्य के प्रोटोटाइप से व्यावहारिक ज़रूरतों में बदल रहे हैं।

लेकिन ये अनुमान आमतौर पर बढ़ती स्वायत्तता को मानते हैं। एक रिमोट-नियंत्रित संक्रमण मॉडल समय-सीमा को काफ़ी तेज़ कर सकता है। पूरी तकनीकी परिपक्वता का इंतज़ार करने के बजाय, अगले पाँच से दस सालों में लाखों रोबोट उत्पादक उपयोग में आ सकते हैं। प्लेटफ़ॉर्म कंपनियाँ इस चरण के दौरान महत्वपूर्ण बाज़ार हिस्सेदारी और ग्राहक निष्ठा का निर्माण करेंगी, जिससे उन्हें अंततः उस समय निर्णायक बढ़त मिलेगी जब तकनीक पूरी तरह से स्वायत्त संचालन को सक्षम बनाएगी।

के लिए उपयुक्त:

• वर्तमान में Xpert.Digital-Marktboom द्वारा सबसे बड़ा ह्यूमनॉइड रोबोटिक्स अध्ययन: रोबोट प्रोटोटाइप से अभ्यास करने के लिए

मशीनों के पीछे काम करने वाला कार्यबल

इस मॉडल का मानवीय पहलू जटिल प्रश्न उठाता है। ये ऑपरेटर कौन होंगे और किन परिस्थितियों में काम करेंगे? सबसे संभावित उम्मीदवार विकासशील देशों के श्रमिक होंगे, जहाँ वेतन असमानताएँ सबसे ज़्यादा हैं। भारत, फिलीपींस, वियतनाम, बांग्लादेश और विभिन्न अफ्रीकी देशों जैसे देशों में पर्याप्त डिजिटल साक्षरता वाली बड़ी आबादी है, लेकिन स्थानीय रोज़गार के अवसर सीमित हैं।

इन क्षेत्रों के कई लोगों के लिए, रोबोट का रिमोट कंट्रोल एक आकर्षक रोज़गार का अवसर साबित होगा। यह काम कई स्थानीय विकल्पों की तुलना में कम शारीरिक श्रम वाला होगा, जलवायु-नियंत्रित कार्य वातावरण प्रदान करेगा और काम के घंटों को लचीला बनाएगा। हालाँकि औद्योगिक देशों के हिसाब से वेतन कम होगा, लेकिन स्थानीय मानकों के हिसाब से औसत से ऊपर होगा। आठ से दस डॉलर प्रति घंटा कमाने वाला एक ऑपरेटर कई विकासशील देशों में मध्यम से उच्च स्तर की आय अर्जित कर सकता है।

साथ ही, इस मॉडल में शोषण के गंभीर जोखिम भी हैं। विकासशील देशों में वैश्विक प्लेटफ़ॉर्म कंपनियों और व्यक्तिगत श्रमिकों के बीच शक्ति संबंध मूलतः असममित हैं। उचित विनियमन और श्रम सुरक्षा मानकों के बिना, स्थितियाँ और भी भयावह हो सकती हैं। मौजूदा गिग अर्थव्यवस्था और क्लिकवर्क प्लेटफ़ॉर्म पर किए गए अध्ययनों से पता चलता है कि श्रमिकों को अक्सर अस्पष्ट निर्देशों का सामना करना पड़ता है, कम वेतन मिलता है और सामाजिक सुरक्षा लाभों का अभाव होता है। यह काम अक्सर तृतीय-पक्ष कंपनियों को आउटसोर्स किया जाता है, जिससे जवाबदेही और भी अस्पष्ट हो जाती है।

आईटी सेवा उद्योग में वैश्विक वेतन अंतरण पर शोध से पता चलता है कि इस प्रथा के वैश्विक श्रम बल की गतिशीलता पर महत्वपूर्ण प्रभाव पड़ते हैं। उच्च वेतन वाले देशों में, इससे नौकरियाँ कम होती हैं, खासकर उन उद्योगों में जहाँ कार्य वस्तु-आधारित होते हैं। कम वेतन वाले देशों में, इससे रोज़गार के अवसर पैदा होते हैं, लेकिन अगर पर्याप्त नियमन लागू नहीं हैं, तो यह वेतन पर दबाव और खराब कार्य स्थितियों को भी जन्म दे सकता है। यही गतिशीलता रिमोट-नियंत्रित रोबोटिक्स के साथ भी होगी, लेकिन इसकी पहुँच और भी व्यापक होगी, क्योंकि यह केवल डिजिटल सेवाओं तक सीमित नहीं होगी।

डायस्टोपियन आयाम

मूल परिदृश्य में उल्लिखित जेल श्रम के उपयोग की संभावना विशेष रूप से चिंताजनक है। वास्तव में, डिजिटल अर्थव्यवस्था में कैदियों को नियोजित करने के पहले से ही उदाहरण मौजूद हैं। फ़िनलैंड में, मेट्रोक कंपनी 2022 से चार जेलों में कैदियों को एआई प्रशिक्षण प्रणालियों के लिए डेटा एनोटेशन कार्य करने के लिए नियुक्त कर रही है। कैदियों को कंप्यूटर और प्रशिक्षण प्रदान किया जाता है और प्रति घंटे €1.54 का भुगतान किया जाता है, जो जेलों में शारीरिक श्रम के समान ही है।

ऐसे कार्यक्रमों से जुड़ी नैतिक चिंताएँ महत्वपूर्ण हैं। 2024 में अपनाए गए यूरोपीय संघ प्लेटफ़ॉर्म वर्क डायरेक्टिव का उद्देश्य गिग इकॉनमी के कर्मचारियों की सुरक्षा करना और डिजिटल कार्य-आधारित कर्मचारियों के लिए उचित वेतन, श्रम अधिकार और सामूहिक सौदेबाजी की शक्ति सुनिश्चित करना है। हालाँकि, इस निर्देश में कैद डिजिटल कर्मचारियों की विशिष्ट स्थितियों का स्पष्ट रूप से उल्लेख नहीं है। यूरोपीय मानवाधिकार सम्मेलन जबरन श्रम पर प्रतिबंध लगाता है, लेकिन कारावास की सामान्य प्रक्रिया में आवश्यक कार्य की अनुमति देता है, बशर्ते वह वैध और निष्पक्ष हो।

रिमोट-नियंत्रित रोबोटिक्स के लिए जेल श्रम का उपयोग इन नैतिक दुविधाओं को और बढ़ा देगा। जेल के वातावरण में शक्ति असंतुलन स्वैच्छिक श्रम के प्रश्न को और भी जटिल बना देता है। यदि काम का भुगतान कम है, सार्थक प्रशिक्षण का अभाव है, और मुख्य रूप से निजी कंपनियों के लिए सस्ता श्रम उपलब्ध कराने के लिए किया जाता है, तो यह मानवाधिकारों और जेल सुधार के मूलभूत सिद्धांतों का उल्लंघन हो सकता है।

जेल श्रम के बिना भी, रिमोट-नियंत्रित रोबोटिक्स मॉडल शोषण और सामाजिक न्याय पर गंभीर प्रश्न उठाता है। क्या ऑपरेटर लंबी शिफ्टों, न्यूनतम अवकाशों और निरंतर निगरानी के साथ आभासी स्वेटशॉप में काम करेंगे? क्या उन्हें पर्याप्त प्रशिक्षण और सहायता दी जाएगी, या उन्हें केवल परीक्षण और त्रुटि के माध्यम से सीखने की उम्मीद के साथ काम पर लगा दिया जाएगा? क्या उन्हें सामाजिक सुरक्षा प्राप्त होगी, या उनके साथ स्वास्थ्य बीमा, अवकाश अधिकार या सेवानिवृत्ति लाभों के बिना स्वतंत्र ठेकेदारों जैसा व्यवहार किया जाएगा?

औद्योगीकरण का इतिहास दर्शाता है कि उचित सामाजिक और कानूनी ढाँचों के बिना तकनीकी प्रगति बड़े पैमाने पर शोषण का कारण बन सकती है। इंग्लैंड के शुरुआती कपड़ा कारखाने, वस्त्र उद्योग में स्वेटशॉप, कॉल सेंटरों की अनिश्चित परिस्थितियाँ - ये सभी उदाहरण सावधानी बरतने की माँग करते हैं। सक्रिय विनियमन के बिना, टेलीऑपरेशन के माध्यम से शारीरिक श्रम का वैश्वीकरण ऐसी ही या उससे भी बदतर स्थितियाँ पैदा कर सकता है, क्योंकि नियोक्ताओं और कर्मचारियों के बीच भौगोलिक दूरी मानकों के प्रवर्तन को काफी जटिल बना देती है।

औद्योगिक देशों में स्थानीय श्रम बाजारों पर प्रभाव

विकासशील देशों में ऑपरेटरों को जहाँ एक तरह के शोषण का सामना करना पड़ सकता है, वहीं विकसित देशों में कामगारों को एक अलग तरह के खतरे का सामना करना पड़ेगा: नौकरी छूटना। सेवा क्षेत्र, खासकर सफाई, खानपान, खुदरा व्यापार, देखभाल और कुशल व्यवसायों जैसे क्षेत्रों में, यूरोप, उत्तरी अमेरिका और अन्य विकसित क्षेत्रों में लाखों लोगों को रोजगार देता है। ये नौकरियाँ अक्सर कम वेतन वाली होती हैं और उन्नति के सीमित अवसर प्रदान करती हैं, लेकिन ये कम औपचारिक शिक्षा वाले या अप्रवासियों के लिए आय के महत्वपूर्ण स्रोत हैं।

रिमोट-नियंत्रित रोबोटों के आने से इन कर्मचारियों के साथ सीधी प्रतिस्पर्धा होगी। भारत में एक ऑपरेटर द्वारा नियंत्रित, 15 डॉलर प्रति घंटे की दर से काम करने वाला एक रोबोट, अधिकांश घरों के लिए 40 डॉलर प्रति घंटे की दर वाली स्थानीय सफाई सेवा से ज़्यादा आकर्षक होगा। पैमाने की अर्थव्यवस्था और कम श्रम लागत कई पारंपरिक सेवा प्रदाताओं को बाज़ार से बाहर कर देगी।

रोज़गार पर स्वचालन के प्रभाव पर शोध, विशिष्ट तकनीक, उद्योग और नियामक परिवेश के आधार पर, मिश्रित परिणाम प्रस्तुत करता है। औद्योगिक रोबोटों पर किए गए अध्ययनों से पता चला है कि प्रति 1,000 कर्मचारियों पर एक अतिरिक्त रोबोट रोज़गार दर को 0.16 से 0.20 प्रतिशत अंकों तक कम कर देता है, जिसमें एक महत्वपूर्ण विस्थापन प्रभाव प्रमुख है। विस्थापन प्रभाव विशेष रूप से मध्यम शिक्षा प्राप्त और युवा समूहों वाले कर्मचारियों पर स्पष्ट होता है, जबकि पुरुष महिलाओं की तुलना में अधिक प्रभावित होते हैं। हालाँकि, अन्य अध्ययनों से पता चला है कि स्थानीय स्तर पर समग्र रोज़गार में कमी नहीं आती है, क्योंकि सेवा क्षेत्र में रोज़गार वृद्धि विनिर्माण क्षेत्र में विस्थापन प्रभाव को संतुलित कर देती है।

रिमोट-नियंत्रित रोबोटिक्स पर इन निष्कर्षों का अनुप्रयोग जटिल है। एक ओर, यह तर्क दिया जा सकता है कि विकासशील देशों में ऑपरेटरों के लिए नई नौकरियों का सृजन विकसित देशों में खोई नौकरियों की भरपाई के लिए कुछ हद तक संतुलन प्रदान करता है। दूसरी ओर, इससे क्षेत्रों के बीच आर्थिक असमानता बढ़ेगी और विकसित देशों में प्रभावित समुदायों में सामाजिक तनाव बढ़ेगा। गोल्डमैन सैक्स रिसर्च का अनुमान है कि एआई के व्यापक रूप से अपनाए जाने से अमेरिकी कार्यबल का लगभग छह से सात प्रतिशत हिस्सा विस्थापित हो सकता है, और संक्रमण काल ​​के दौरान बेरोजगारी दर अस्थायी रूप से आधा प्रतिशत तक बढ़ सकती है। ये प्रभाव आमतौर पर अस्थायी होते हैं, और लगभग दो वर्षों के बाद नए रोजगार के अवसर उत्पन्न होने पर समाप्त हो जाते हैं।

हालाँकि, यह आशावादी दृष्टिकोण इस धारणा पर आधारित है कि नए रोज़गार पर्याप्त गति से और सही तरीके से सृजित होंगे। ऐतिहासिक अनुभव बताते हैं कि तकनीकी परिवर्तन अंततः अधिक रोज़गारों का सृजन तो करता है, लेकिन यह परिवर्तन काल कई श्रमिकों के लिए कष्टदायक हो सकता है। आज लगभग 60 प्रतिशत अमेरिकी श्रमिक ऐसे व्यवसायों में कार्यरत हैं जो 1940 में अस्तित्व में ही नहीं थे, जिसका अर्थ है कि तब से अब तक 85 प्रतिशत से अधिक रोज़गार वृद्धि तकनीक-संबंधी रोज़गार सृजन के कारण हुई है। हालाँकि, यह ऐतिहासिक गतिशीलता आने वाले दशकों तक बनी रहेगी या नहीं, यह बहस का विषय है, क्योंकि वर्तमान तकनीकी परिवर्तन की गति और दायरा अभूतपूर्व हो सकता है।

ट्रोजन हॉर्स के रूप में प्रशिक्षण डेटा

रिमोट-नियंत्रित रोबोटिक्स मॉडल का सबसे आकर्षक, लेकिन परेशान करने वाला पहलू इसकी एक संक्रमणकालीन तकनीक के रूप में भूमिका है। कर्मचारियों के लिए, यह एक रोज़गार का अवसर होगा, लेकिन प्लेटफ़ॉर्म कंपनियों के लिए, यह डेटा एकत्र करने का एक ऐसा तंत्र होगा जो अंततः उनके कर्मचारियों को अप्रचलित बना देगा। मानव ऑपरेटर द्वारा की गई हर क्रिया, हर निर्णय, हर समायोजन को रिकॉर्ड किया जाएगा, उसका विश्लेषण किया जाएगा और स्वायत्त प्रणालियों को प्रशिक्षित करने के लिए उपयोग किया जाएगा।

यह प्रक्रिया स्वयं श्रमिकों के लिए काफी हद तक अदृश्य होगी। वे अपने दैनिक कार्य करेंगे, घरों की सफाई, भोजन पकाने या साधारण मरम्मत के लिए रोबोटों को नियंत्रित करेंगे। साथ ही, उनके कार्यों को मशीन लर्निंग एल्गोरिदम द्वारा विश्लेषित विशाल डेटाबेस में संग्रहीत किया जाएगा। समय के साथ, ये प्रणालियाँ मानवीय निर्णयों की नकल करना सीख जाएँगी, शुरुआत में सरल, दोहराव वाले कार्यों के लिए, और फिर बढ़ती जटिलता वाली गतिविधियों के लिए।

इस प्रथा के नैतिक निहितार्थ महत्वपूर्ण हैं। कर्मचारी अनिवार्य रूप से अपने ही प्रतिस्थापनों पर काम कर रहे होंगे, अक्सर बिना पूरी तरह से समझे। हालाँकि कुछ लोग तर्क दे सकते हैं कि यह तकनीकी प्रगति का एक स्वाभाविक और कुशल रूप है, यह पारदर्शिता, सूचित सहमति और उचित मुआवज़े पर सवाल खड़े करता है। क्या ऑपरेटरों को उनके प्रशिक्षण योगदान के मूल्य के लिए अतिरिक्त मुआवज़ा दिया जाना चाहिए? क्या उन्हें सूचित किया जाना चाहिए कि उनके काम का इस्तेमाल अंततः उनकी जगह लेने के लिए किया जाएगा? क्या उन्हें यह कहने का अधिकार होना चाहिए कि उनके डेटा का उपयोग कैसे किया जाए?

ये सवाल पूरी तरह से काल्पनिक नहीं हैं। मौजूदा एआई उद्योग पहले से ही डेटा कर्मचारियों के शोषण की गंभीर समस्याओं का सामना कर रहा है। कंपनियाँ अक्सर गरीब और वंचित समुदायों, जैसे शरणार्थियों, क़ैदियों और कम रोज़गार के अवसरों वाले लोगों को, अक्सर तीसरे पक्ष की कंपनियों के माध्यम से पूर्णकालिक कर्मचारियों के बजाय ठेकेदारों के रूप में नियुक्त करती हैं। इन कर्मचारियों को अक्सर डेटा एनोटेशन के लिए करों के बाद केवल $1.46 प्रति घंटे का भुगतान किया जाता है, जो एआई प्रणालियों के प्रशिक्षण के लिए आवश्यक है। वे अनिश्चित परिस्थितियों में काम करते हैं, श्रम सुरक्षा बहुत कम है, और अनैतिक प्रथाओं को चुनौती देने की उनकी कोई क्षमता नहीं है।

डेटा लेबलिंग का काम अक्सर एआई-प्रधान बहुराष्ट्रीय निगमों के सिलिकॉन वैली मुख्यालयों से दूर किया जाता है, वेनेजुएला से लेकर बुल्गारिया तक, जहाँ कर्मचारी स्वचालित वाहनों में छवि पहचान प्रणालियों के लिए डेटा लेबल करते हैं, जहाँ सीरियाई शरणार्थी चेहरे की पहचान करने वाले सिस्टम में नस्ल, लिंग और आयु वर्ग के आधार पर लेबल की गई सेल्फी डालते हैं। ये काम अक्सर भारत, केन्या, फिलीपींस या मेक्सिको जैसे देशों के अनिश्चित कर्मचारियों को आउटसोर्स किए जाते हैं। कर्मचारी अक्सर अंग्रेजी नहीं बोलते, लेकिन उन्हें अंग्रेजी में निर्देश मिलते हैं और अगर वे नियमों को पूरी तरह से नहीं समझते हैं, तो उन्हें क्राउडवर्क प्लेटफॉर्म से बर्खास्तगी या निलंबन का खतरा रहता है।

नियामक चुनौतियाँ

एक वैश्विक रिमोट-नियंत्रित रोबोटिक्स प्लेटफ़ॉर्म का नियमन बेहद जटिल होगा। कर्मचारी एक देश में होंगे, प्लेटफ़ॉर्म दूसरे देश में, ग्राहक किसी और देश में, और रोबोट किसी चौथे देश में काम करेंगे। कौन से श्रम कानून लागू होंगे? दुर्घटनाओं या क्षति के लिए कौन ज़िम्मेदार होगा? करों का संग्रह और वितरण कैसे होगा?

वैश्विक कार्य के इस नए स्वरूप के लिए मौजूदा कानूनी ढाँचा अपर्याप्त है। अधिकांश श्रम सुरक्षा कानून राष्ट्रीय या क्षेत्रीय स्तर पर परिभाषित होते हैं और अधिकार क्षेत्र के भीतर श्रमिकों की भौतिक उपस्थिति को मानते हैं। यूरोपीय संघ प्लेटफ़ॉर्म कार्य निर्देश इनमें से कुछ कमियों को दूर करने का प्रयास करता है, लेकिन यह दूरस्थ भौतिक कार्य की जटिलता को पूरी तरह से नहीं दर्शाता है। कर संबंधी मुद्दों, सामाजिक सुरक्षा योगदान और देयता के साथ भी ऐसी ही चुनौतियाँ मौजूद हैं।

एक और नियामक मुद्दा डेटा सुरक्षा से जुड़ा है। निजी घरों में काम करने वाले रोबोटों को अपने मालिकों के जीवन की अंतरंग जानकारियों तक पहुँच ज़रूर होगी। कैमरे और सेंसर लगातार डेटा एकत्र करेंगे, और दूर देशों में बैठे ऑपरेटर इस डेटा को रीयल-टाइम में देख पाएँगे। इस डेटा की सुरक्षा कैसे होगी? इस तक किसकी पहुँच होगी? इसे कितने समय तक संग्रहीत किया जाएगा? मौजूदा डेटा सुरक्षा कानून, जैसे कि यूरोपीय संघ में जीडीपीआर, कुछ सुरक्षा उपाय प्रदान करते हैं, लेकिन रिमोट-नियंत्रित रोबोटिक्स पर इनका अनुप्रयोग अभी तक परखा नहीं गया है और संभवतः अपर्याप्त है।

राष्ट्रीय सुरक्षा और आर्थिक संप्रभुता के भी प्रश्न हैं। जब किसी देश की बुनियादी सेवा संरचना का एक बड़ा हिस्सा दूसरे देशों में स्थित प्लेटफ़ॉर्म पर निर्भर हो जाता है और तीसरे देश के कर्मचारियों को रोज़गार देता है, तो नई कमज़ोरियाँ पैदा होती हैं। अंतर्राष्ट्रीय संघर्षों, साइबर हमलों या सिर्फ़ व्यावसायिक व्यवधानों की स्थिति में क्या होगा? क्या देश अचानक महत्वपूर्ण सेवाएँ खो देंगे?

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सामाजिक-मनोवैज्ञानिक आयाम

तात्कालिक आर्थिक और कानूनी मुद्दों से परे, इस विकास के और भी गहरे सामाजिक-मनोवैज्ञानिक पहलू हैं। दुनिया के किसी दूसरे कोने में बैठे किसी अदृश्य व्यक्ति द्वारा नियंत्रित रोबोट द्वारा अपने ही घर में सेवा दी जाए तो कैसा लगेगा? ग्राहकों और दूरस्थ संचालकों के बीच किस तरह का रिश्ता विकसित होगा?

दूर-प्रेज़ेंट सिस्टम पर शोध से पता चलता है कि मनुष्य रोबोटिक अवतारों के माध्यम से दूरस्थ सर्जनों के साथ बातचीत करने में सक्षम हैं और साथ ही एक हद तक सामाजिक जुड़ाव भी बनाए रखते हैं। टोक्यो स्थित अवतार रोबोट कैफ़े DAWN का उदाहरण शिक्षाप्रद है। वहाँ, कैफ़े के ग्राहकों को ओरिहिमे नामक मानवरूपी रोबोट सेवा प्रदान करते हैं, जिन्हें विकलांग और गतिशीलता संबंधी अक्षमता वाले लोग दूर से नियंत्रित करते हैं। ये रोबोट सर्जन के अवतार बन जाते हैं, जो अपने घर या अस्पताल में आराम से बैठकर संवाद कर सकते हैं, ऑर्डर ले सकते हैं और भोजन परोस सकते हैं। कैफ़े ने यह प्रदर्शित किया है कि दूर-प्रेज़ेंस का यह रूप सर्जनों और ग्राहकों, दोनों के लिए कारगर हो सकता है, जिससे रोज़गार के अवसर पैदा होते हैं और उन लोगों के लिए सामाजिक जुड़ाव संभव होता है जो अन्यथा अलग-थलग पड़ जाते।

हालाँकि, यह मॉडल व्यावसायिक रिमोट-नियंत्रित रोबोटिक्स से कई महत्वपूर्ण पहलुओं में भिन्न है। कैफ़े डॉन में, सामाजिक और पुनर्वास संबंधी पहलू इस अवधारणा के केंद्र में है। ग्राहकों को पता है कि वे उन लोगों की मदद कर रहे हैं जिनके पास अन्यथा कोई रोज़गार के अवसर नहीं होते। इसके विपरीत, व्यावसायिक रिमोट-नियंत्रित रोबोटिक्स मुख्य रूप से दक्षता और लागत न्यूनीकरण पर केंद्रित होगा। मानव संचालक एक-दूसरे के स्थान पर काम कर सकते हैं और लगभग अदृश्य होंगे। ग्राहक मुख्य रूप से सेवा और कीमत को महत्व देंगे, न कि मानवीय जुड़ाव को।

इससे सामाजिक संबंधों में और अधिक अलगाव और विघटन हो सकता है। पारंपरिक सेवा संबंध, चाहे कितने भी विषम क्यों न हों, उनमें कम से कम कुछ मानवीय संपर्क और पहचान शामिल होती है। एक सफाईकर्मी, एक वेटर, एक सहायक—ये सभी व्यक्ति शारीरिक रूप से मौजूद होते हैं और उन्हें मानव ही माना जाता है। एक रिमोट-नियंत्रित रोबोट इस मानवीय आयाम को हटाकर उसकी जगह एक अमूर्त सेवा स्थापित कर देगा। संचालकों के लिए, इसका अर्थ एक प्रकार की अदृश्यता हो सकती है, जहाँ उनके काम को महत्व दिया जाता है, लेकिन उन्हें स्वयं देखा या पहचाना नहीं जाता।

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वैकल्पिक परिदृश्य और संभावित घटनाक्रम

इस बात पर ज़ोर देना ज़रूरी है कि यहाँ प्रस्तुत परिदृश्य, जिसमें रिमोट-नियंत्रित मानवरूपी रोबोटों की व्यापक तैनाती शामिल है, किसी भी तरह से अपरिहार्य नहीं है। कई कारक इस विकास को रोक सकते हैं, धीमा कर सकते हैं या मोड़ सकते हैं। विश्वसनीय मानवरूपी रोबोटों का किफायती दामों पर बड़े पैमाने पर उत्पादन करने की तकनीकी चुनौतियाँ महत्वपूर्ण हैं। उच्च-स्तरीय प्रदर्शनों और प्रोटोटाइप के साथ प्रभावशाली प्रगति के बावजूद, बुनियादी समस्याएँ बनी हुई हैं। अधिकांश मानवरूपी रोबोटों की बैटरी लाइफ वर्तमान में केवल लगभग दो घंटे ही चलती है। बिना रिचार्ज किए पूरे आठ घंटे की शिफ्ट पूरी करने में दस साल या उससे भी ज़्यादा समय लग सकता है। निपुणता और सूक्ष्म मोटर कौशल अभी भी मानवीय स्तर से काफ़ी नीचे हैं, स्पर्श संवेदनशीलता और सटीकता में काफ़ी अंतर है।

बैन एंड कंपनी ने अपनी 2025 की तकनीकी रिपोर्ट में विश्लेषण किया है कि मानवरूपी रोबोट अभी व्यापक उपयोग के लिए तैयार नहीं हैं। आजकल ज़्यादातर मानवरूपी रोबोट प्रायोगिक चरण में हैं और नेविगेशन, निपुणता या कार्य परिवर्तन के लिए मानवीय इनपुट पर बहुत ज़्यादा निर्भर हैं। स्वायत्तता का यह अंतर वास्तविक है। वर्तमान प्रदर्शन अक्सर मंचीय वातावरण या दूरस्थ निगरानी के ज़रिए तकनीकी सीमाओं को छिपाते हैं। औद्योगिक परिवेश, खुदरा क्षेत्र के कुछ हिस्से और चुनिंदा सेवा परिवेश जैसे नियंत्रित वातावरण में मानवरूपी रोबोट सबसे पहले तैनात किए जाएँगे—ऐसी जगहें जहाँ लेआउट और वातावरण अच्छी तरह से ज्ञात और कड़े नियंत्रण में हों।

यह भी संभव है कि पूर्णतः स्वायत्त एआई का विकास अपेक्षा से कहीं अधिक तेज़ी से आगे बढ़े, जिससे रिमोट-नियंत्रित संक्रमण चरण छूट जाए या काफ़ी छोटा हो जाए। जनरेटिव एआई और बड़े पैमाने के भाषा मॉडल में प्रगति उल्लेखनीय है, और रोबोटिक प्रणालियों में उनके एकीकरण से ऐसी सफलताएँ मिल सकती हैं जो मानव ऑपरेटरों की आवश्यकता को अपेक्षा से पहले ही समाप्त कर देंगी। इस परिदृश्य में, कंपनियाँ वैश्विक दूरसंचार के लिए बुनियादी ढाँचे में निवेश किए बिना सीधे पूर्णतः स्वायत्त प्रणालियों में संक्रमण कर सकती हैं।

एक अन्य कारक संभावित सामाजिक और राजनीतिक प्रतिरोध है। यदि विकसित देशों में स्थानीय श्रम बाज़ारों पर प्रभाव बहुत गंभीर हो जाता है, तो सरकारें घरेलू नौकरियों की सुरक्षा के लिए नियामक उपाय कर सकती हैं। इसमें दूरस्थ सेवाओं पर शुल्क लगाने से लेकर दूरस्थ ऑपरेटरों के लिए न्यूनतम वेतन की आवश्यकता और पूर्ण प्रतिबंध तक शामिल हो सकते हैं। यूनियनें और कर्मचारी संगठन अपने सदस्यों की सुरक्षा के लिए काफ़ी दबाव डालेंगे।

दूसरी ओर, नैतिक विचारों और सामाजिक उत्तरदायित्व से ऑपरेटरों के लिए बेहतर कार्य परिस्थितियाँ बन सकती हैं। निष्पक्ष व्यवहार के लिए प्रतिबद्ध कंपनियाँ प्रमाणन और पारदर्शिता के माध्यम से खुद को अलग पहचान दे सकती हैं। उपभोक्ता अन्य उद्योगों के निष्पक्ष व्यापार मॉडल की तरह, नैतिक रूप से स्वीकार्य परिस्थितियों में प्रदान की गई सेवाओं के लिए प्रीमियम भुगतान करने को तैयार हो सकते हैं। इससे मौलिक शक्ति विषमताएँ तो समाप्त नहीं होंगी, लेकिन कम से कम शोषण की कुछ सबसे बुरी ज्यादतियों को रोका जा सकेगा।

दीर्घकालिक परिप्रेक्ष्य

एक कदम पीछे हटकर और दीर्घकालिक परिप्रेक्ष्य में विचार करें तो, रिमोट-नियंत्रित रोबोटिक्स एक बड़े तकनीकी और आर्थिक परिवर्तन में एक संभावित संक्रमणकालीन चरण प्रतीत होता है। यह परिवर्तन अंततः एक ऐसी दुनिया की ओर ले जाएगा जहाँ स्वचालन का स्तर बहुत अधिक होगा, लेकिन वहाँ तक पहुँचने का मार्ग अस्पष्ट है और यह कई कारकों पर निर्भर करेगा।

एक आशावादी परिदृश्य में, स्वचालन से उत्पादकता में भारी वृद्धि होगी जिससे सभी को लाभ होगा। विस्थापित मानव कार्यबल नए, अधिक संतुष्टिदायक और बेहतर वेतन वाले कामों में स्थानांतरित होगा जो मशीनें नहीं कर सकतीं। काम के घंटे कम होंगे, और लोगों के पास शिक्षा, रचनात्मकता और व्यक्तिगत संतुष्टि के लिए अधिक समय होगा। स्वचालन द्वारा सृजित धन का पुनर्वितरण प्रगतिशील कराधान और सामाजिक कार्यक्रमों के माध्यम से किया जाएगा, जिसमें संभवतः सार्वभौमिक बुनियादी आय भी शामिल होगी। विकासशील देशों के श्रमिक रोबोट ऑपरेटरों के रूप में अस्थायी रोजगार के माध्यम से कौशल और पूंजी अर्जित करेंगे, जिससे वे एक विविध, आधुनिक अर्थव्यवस्था में स्थानांतरित हो सकेंगे।

एक निराशावादी परिदृश्य में, स्वचालन से नए रोज़गार के पर्याप्त अवसर पैदा किए बिना ही बड़े पैमाने पर नौकरियाँ खत्म हो जाएँगी। स्वचालन से होने वाले लाभ एक छोटे से अभिजात वर्ग तक ही सीमित रहेंगे, जबकि अधिकांश आबादी को अनिश्चित रोज़गार, घटती मज़दूरी और घटती सामाजिक गतिशीलता का सामना करना पड़ेगा। विकासशील देशों में मज़दूरों का शोषण किया जाएगा और जब उनकी सेवाओं की आवश्यकता नहीं रह जाएगी, तो उन्हें छोड़ दिया जाएगा। सामाजिक अशांति, राजनीतिक अस्थिरता और बढ़ती असमानता दुनिया भर के समाजों की विशेषता होगी। सर्वव्यापी रोबोटिक्स द्वारा निर्मित निगरानी और नियंत्रण क्षमताओं का दुरुपयोग सत्तावादी शासन या निगमों द्वारा किया जाएगा।

वास्तविकता संभवतः इन चरम सीमाओं के बीच कहीं होगी, जो देशों और क्षेत्रों के राजनीतिक निर्णयों, आर्थिक संरचनाओं और सामाजिक संस्थाओं के आधार पर अलग-अलग होगी। कुछ समाज उचित सुरक्षा जाल, पुनर्प्रशिक्षण कार्यक्रमों और पुनर्वितरण तंत्रों के साथ सफल संक्रमण का प्रबंधन कर सकते हैं। अन्य समाज बढ़ती असमानता और सामाजिक तनाव के साथ संकटों में फँस सकते हैं।

सक्रिय डिजाइन की आवश्यकता

रिमोट-नियंत्रित रोबोटिक्स मॉडल, यदि वास्तव में बड़े पैमाने पर लागू किया जाए, तो इन गतिशीलताओं को एक सघन रूप में मूर्त रूप देगा। यह विभिन्न महाद्वीपों में शारीरिक श्रम को सक्षम बनाकर वैश्वीकरण को एक नए स्तर पर ले जाएगा। यह श्रम और शोषण के नए रूपों का निर्माण करेगा। यह अभूतपूर्व पैमाने पर डेटा संग्रह को सक्षम करेगा, जिससे और भी गहन स्वचालन का मार्ग प्रशस्त होगा।

इस दृष्टिकोण को देखते हुए, प्रतिक्रियात्मक अनुकूलन के बजाय सक्रिय डिज़ाइन की आवश्यकता है। सरकारों, अंतर्राष्ट्रीय संगठनों, नागरिक समाज और व्यवसायों को मिलकर ऐसे ढाँचे बनाने होंगे जो इस तकनीक के लाभों को अधिकतम करते हुए इसके जोखिमों को न्यूनतम करें। इसके लिए कई स्तरों पर हस्तक्षेप की आवश्यकता है। अंतर्राष्ट्रीय स्तर पर, दूरस्थ ऑपरेटरों के रोज़गार के लिए न्यूनतम मानक स्थापित करने वाली संधियों और समझौतों की आवश्यकता है। इन मानकों में उचित वेतन, उचित कार्य घंटे, स्वास्थ्य और सुरक्षा संबंधी सुरक्षा, और संगठित होने का अधिकार शामिल होना चाहिए। अंतर्राष्ट्रीय श्रम संगठन सीमा पार कार्य के अन्य रूपों को विनियमित करने के अपने प्रयासों की तरह, यहाँ भी अग्रणी भूमिका निभा सकता है।

राष्ट्रीय स्तर पर, स्थानीय कर्मचारियों और दूरस्थ संचालकों, दोनों के अधिकारों की रक्षा के लिए कानूनों की आवश्यकता है। इसमें दूरस्थ सेवाओं पर कर या शुल्क लगाना शामिल हो सकता है, जिससे प्राप्त राजस्व का उपयोग विस्थापित कर्मचारियों के पुनर्प्रशिक्षण कार्यक्रमों और सामाजिक सुरक्षा के लिए किया जाता है। प्लेटफ़ॉर्म कंपनियों के लिए पारदर्शिता और जवाबदेही की आवश्यकताएँ भी हो सकती हैं, जिनमें कार्य स्थितियों, डेटा उपयोग प्रथाओं और सुरक्षा उपायों का खुलासा शामिल है।

डेटा सुरक्षा नियमों को रिमोट-नियंत्रित रोबोटिक्स की विशिष्ट चुनौतियों के अनुरूप ढाला जाना चाहिए। इस बारे में स्पष्ट नियमों की आवश्यकता है कि कौन सा डेटा एकत्र किया जा सकता है, उसे कैसे संग्रहीत और उपयोग किया जा सकता है, उस तक किसकी पहुँच है और किन परिस्थितियों में। उपयोगकर्ताओं को यह जानने का अधिकार होना चाहिए कि कब उन्हें रिमोट-नियंत्रित प्रणाली द्वारा संचालित किया जा रहा है और उन्हें मना करने का अवसर भी होना चाहिए। ऑपरेटरों को यह जानने का अधिकार होना चाहिए कि उनके कार्य डेटा का उपयोग कैसे किया जाता है और, जहाँ उपयुक्त हो, उनके प्रशिक्षण योगदान से उत्पन्न मूल्य में भाग लेने का अधिकार होना चाहिए।

नवाचार का नैतिक आयाम

अंततः, यह चर्चा केवल तकनीक या अर्थशास्त्र के बारे में नहीं है, बल्कि नैतिकता और उस तरह के समाज के बारे में है जिसका हम निर्माण करना चाहते हैं। तकनीकी नवाचार मूल्य-निरपेक्ष नहीं होता। इंजीनियर, उद्यमी, निवेशक और नीति-निर्माता आज जो निर्णय लेते हैं, वे कल की सामाजिक संरचनाओं को आकार देंगे।

रिमोट-नियंत्रित मानव-सदृश रोबोटिक्स का मॉडल तकनीकी प्रगति के वादों और खतरों, दोनों का प्रतीक है। एक ओर, यह सेवाओं को अधिक किफायती और सुलभ बनाने, विकासशील देशों में रोज़गार के नए अवसर पैदा करने और और भी उन्नत स्वचालन का मार्ग प्रशस्त करने की क्षमता प्रदान करता है। दूसरी ओर, यह शोषण के नए रूपों को जन्म देने, स्थानीय श्रम बाज़ारों को अस्थिर करने और कुछ वैश्विक प्लेटफ़ॉर्म कंपनियों के हाथों में शक्ति और धन के और अधिक संकेन्द्रण का ख़तरा पैदा करता है।

सवाल यह नहीं है कि यह तकनीक विकसित होगी या नहीं, बल्कि यह है कि कैसे। क्या इसे इस तरह विकसित और लागू किया जाएगा कि इसमें शामिल सभी लोगों की गरिमा और भलाई का सम्मान हो? या यह मुख्य रूप से सामाजिक न्याय और स्थिरता की कीमत पर अल्पकालिक लाभ के लिए काम करेगी? तकनीकी विकास का इतिहास दर्शाता है कि इस प्रश्न का उत्तर पूर्वनिर्धारित नहीं है। यह सचेत निर्णयों, राजनीतिक बहसों, सामाजिक आंदोलनों और नियामक हस्तक्षेपों पर निर्भर करता है।

इस अर्थ में, रिमोट-नियंत्रित रोबोटिक्स पर चर्चा, कार्य के भविष्य, वैश्विक आर्थिक संबंधों की प्रकृति और तकनीकी प्रगति के लाभों के वितरण पर भी चर्चा है। यह एक ऐसी चर्चा है जिसे केवल प्रौद्योगिकीविदों और व्यावसायिक नेताओं तक ही सीमित नहीं रखा जाना चाहिए, बल्कि इसमें समाज के सभी वर्गों को शामिल किया जाना चाहिए। केवल एक व्यापक, सूचित और लोकतांत्रिक संवाद के माध्यम से ही हम यह सुनिश्चित कर सकते हैं कि रोबोट क्रांति न केवल तकनीकी रूप से प्रभावशाली हो, बल्कि सामाजिक रूप से न्यायसंगत और मानवीय रूप से मूल्यवान भी हो।

आने वाले वर्ष यह दर्शाएँगे कि क्या टेस्ला का विशाल कंपोनेंट ऑर्डर वाकई एक नए वैश्विक आर्थिक मॉडल की प्रस्तावना है या फिर वैकल्पिक विकास पथ ही प्रबल होंगे। हालाँकि, यह पहले से ही स्पष्ट है कि मानव-सदृश रोबोटिक्स, टेलीऑपरेशन और वैश्विक वेतन अंतर-विभाजन के अभिसरण में श्रम बाज़ारों को ऐसे रूपांतरित करने की क्षमता है जो क्रांतिकारी भी हैं और बेहद परेशान करने वाले भी। चुनौती इस परिवर्तन को इस तरह से आकार देने की है कि वह सर्वजन हिताय हो, न कि केवल कुछ लोगों के हितों के लिए।

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