एआई द्वारा पुरुषों की तुलना में महिलाओं को तेजी से काम से बाहर किया जा रहा है, और यह मापने योग्य है। यह दिखाता है कि कैसे उनके एआई-सहायता वाले काम को वर्गीकृत किया जाता है, जिसमें नौकरियां स्वचालन जाल के सबसे करीब होती हैं, और उन उपकरणों के प्रति सतर्कता होती है जिन्हें पीछे छूटने के रूप में गलत पढ़ा जाता है।
सक्षमता दंड
शुरुआत इस बात से करें कि काम का मूल्यांकन कैसे किया जाता है। हार्वर्ड बिजनेस रिव्यू में प्रकाशित एक अध्ययन में, शोधकर्ताओं ने 1,000 से अधिक इंजीनियरों के साथ एक पूर्व-पंजीकृत प्रयोग चलाया, जिन्होंने समान पायथन कोड का मूल्यांकन किया, कुछ को हस्तलिखित और दूसरों को एआई-सहायता के रूप में वर्णित किया गया। जब लोगों को विश्वास हुआ कि एक महिला ने इसे लिखने के लिए एआई का उपयोग किया है, तो उनके कौशल में उनका विश्वास समान कोड के लिए एक पुरुष को मिलने वाले आत्मविश्वास से लगभग आधा हो गया। कोड कभी नहीं बदला. फैसला हुआ. इसलिए महिलाएं समान नौकरियों के लिए पुरुषों के साथ प्रतिस्पर्धा करती हैं, जबकि उपकरण को छूते ही उन्हें कठोर स्तर पर वर्गीकृत किया जाता है।
पंक्ति में प्रथम
दबाव भी संरचनात्मक है. अंतर्राष्ट्रीय श्रम संगठन का मानना है कि उच्च आय वाले देशों में 9.6% महिलाएँ स्वचालन के उच्च जोखिम वाली नौकरियाँ रखती हैं, जबकि पुरुषों की संख्या केवल 3.5% है। यह उस जगह से मेल खाता है जहां महिलाएं वास्तव में काम करती हैं। सफ़ेदपोश, कार्यालय-आधारित दुनिया में लगभग 70% महिलाएं हैं, और कार्यालय बिल्कुल वही हैं जो एआई पहले अवशोषित कर रहा है: लेखन, डेटा प्रोसेसिंग, शेड्यूलिंग, रोजमर्रा के पाठ कार्य जो बड़े भाषा मॉडल पहले से ही बड़े पैमाने पर संभालते हैं। पुरुष शारीरिक भूमिकाओं की ओर झुकते हैं, जिन्हें कम से कम अभी के लिए स्वचालित करना कठिन है।
पहुंच, या कुछ और गहरा?
आप अनुमान लगा सकते हैं कि महिलाएं एआई का कम उपयोग करती हैं क्योंकि उनकी इस तक पहुंच कम है। डेटा इसे जटिल बनाता है। नवंबर 2022 और मई 2024 के बीच, ChatGPT के लगभग 200 मिलियन औसत मासिक वेबसाइट उपयोगकर्ताओं में से केवल 42% महिलाएं थीं, और इसके ऐप डाउनलोड केवल 27% थे। एक अध्ययन ने दूसरे तरीके से कहा: सैन फ्रांसिस्को तकनीकी कर्मचारियों के बोस्टन कंसल्टिंग ग्रुप के सर्वेक्षण में पाया गया कि पुरुषों की तुलना में महिलाओं में एआई का उपयोग करने की संभावना 3% अधिक है। शोधकर्ता रेम्ब्रांड कोनिंग कहते हैं, “टेक्नोलॉजी में महिलाओं को इन उपकरणों का अधिक अनुभव हो सकता है और वे उनका उपयोग करने में अधिक सहज हैं।” उन्होंने संकेत दिया कि लिंग नहीं, बल्कि परिचित होना ही असली लीवर है।
इसका परीक्षण करने के लिए, कोनिंग और उनके सहयोगियों ने केन्या में लगभग 17,000 उद्यमियों के साथ एक क्षेत्रीय प्रयोग किया, जिन्हें आमंत्रित किया गया और चैटजीपीटी का उपयोग करने के लिए कहा गया। यहां तक कि सभी को समान रूप से पहुंच प्रदान करने के बावजूद, महिलाओं द्वारा इसे आज़माने की संभावना लगभग 13% कम थी। इसलिए पहुंच दीवार नहीं थी।
अविश्वास गहरा क्यों है?
इसमें से कुछ उस सक्षमता दंड पर वापस आते हैं। यदि टूल को खोलना ही आपकी ईमानदारी के बारे में संदेह को आमंत्रित करता है, तो टूल मदद की तरह महसूस करना बंद कर देता है और एक सेटअप की तरह महसूस करना शुरू कर देता है। लेकिन सावधानी भी सैद्धांतिक है. एआई की सटीकता पर सवाल उठाने की पुरुषों की तुलना में महिलाओं की संभावना 29% अधिक है और इसके बारे में नैतिक चिंताएं उठाने की संभावना 38% अधिक है। मतिभ्रम के साथ प्रत्यक्ष रूप से होने वाली मुठभेड़ों को जोड़ें, ये प्रणालियाँ कभी-कभी आत्मविश्वासपूर्ण बकवास पैदा करती हैं, और संदेह भय की तरह कम और सादे निर्णय की तरह अधिक दिखता है।
असली काम आगे
इसे ढेर कर दो और तुम्हें चक्रवृद्धि हानि होगी। एआई-संचालित नौकरी हानि का अधिक जोखिम। उपकरण का बिल्कुल भी उपयोग करने के लिए कठोर आलोचना। और विश्वसनीयता के बारे में समझदार सावधानी को प्रतिरोध के रूप में पढ़ा जाता है। अभी टीमों को काम पर रखने या बनाने वाले किसी भी व्यक्ति के लिए, यह एक जीवंत समस्या है: आप एक हाथ से एआई उत्पादकता को अनिवार्य नहीं कर सकते हैं और दूसरे हाथ से चुपचाप अपने आधे कर्मचारियों को इसका उपयोग करने के लिए तैयार नहीं कर सकते हैं।
महिलाओं को अधिक लॉगिन सौंपने से यह बंद नहीं होगा। पहुंच दशकों तक कमरे से बाहर रखे जाने को ख़त्म नहीं करती। सबसे कठिन समाधान नीचे दिया गया दोहरा मानक है, किसे इन उपकरणों पर भरोसा किया जाता है और किसे खुद को दो बार साबित करना पड़ता है। एआई ने उस असंतुलन का आविष्कार नहीं किया। यह प्रकट हुआ और इसे विरासत में मिला, जिस तरह से इसे दुनिया के बारे में बाकी सब कुछ विरासत में मिला है, जहां से इसने सीखा है। जब तक उस पुरानी अनुचितता का सीधे तौर पर सामना नहीं किया जाता, तब तक कोई भी पहुंच या प्रशिक्षण क्षेत्र को स्तरीय नहीं बनाएगा।
