आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस को चेतावनी देते हैं – आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) को अक्सर शक्तिशाली तकनीक के रूप में प्रचारित किया जाता है जो उत्पादकता और दक्षता को बढ़ा सकता है। हालाँकि, एक नए अध्ययन में पाया गया है कि श्रमिकों को एआई उपकरणों के अत्यधिक उपयोग और निरीक्षण से संज्ञानात्मक थकावट का अनुभव हो रहा है, जो ‘एआई ब्रेन फ्राई’ नामक मानसिक थकान के उभरते रूप का हिस्सा है।
यह अध्ययन बोस्टन कंसल्टिंग ग्रुप और कैलिफोर्निया विश्वविद्यालय, रिवरसाइड के शोधकर्ताओं द्वारा आयोजित किया गया था। इसने उद्योगों में बड़ी कंपनियों में विभिन्न भूमिकाओं पर 1,488 से अधिक पूर्णकालिक यूएस-आधारित श्रमिकों का सर्वेक्षण किया।
14 प्रतिशत से अधिक प्रतिभागियों ने एआई ब्रेन फ्राई के अनुभव का ‘समर्थन’ किया, उनमें से कुछ ने ध्यान केंद्रित करने में कठिनाई, धीमी निर्णय लेने और सिरदर्द के साथ “गूंज” भावना या मानसिक धुंध का वर्णन किया। जो लोग काम पर एआई का उपयोग करते हैं, उनमें एआई ब्रेन फ्राई का अनुभव करने वाले प्रतिभागियों में छोटी गलतियाँ करने की संभावना 11 प्रतिशत अधिक होती है और बड़ी गलतियाँ करने की संभावना 39 प्रतिशत अधिक होती है, उन लोगों की तुलना में जो मानसिक थकान की स्थिति से नहीं गुज़रे हैं। इसके अतिरिक्त, एआई ब्रेन फ्राई का अनुभव करने वाले 34 प्रतिशत श्रमिकों ने अपनी नौकरी छोड़ने का सक्रिय इरादा दिखाया, जबकि 25 प्रतिशत श्रमिकों ने एआई ब्रेन फ्राई की सूचना नहीं दी थी।
अध्ययन में आगे पाया गया कि एआई ब्रेन फ्राई की सीमा लोगों की भूमिकाओं के साथ व्यापक रूप से भिन्न होती है। उदाहरण के लिए, विपणन में 26 प्रतिशत पेशेवरों की तुलना में छह प्रतिशत कानूनी पेशेवरों ने इसका अनुभव किया।
अध्ययन के अनुसार, लोगों के संचालन, संचालन, इंजीनियरिंग, वित्त और आईटी में भी एआई ब्रेन फ्राई का उच्च प्रसार देखा गया। अध्ययन के निष्कर्ष ऐसे समय में आए हैं जब उद्यमों द्वारा एआई को अपनाने को आक्रामक तरीके से, अक्सर ऊपर से नीचे दृष्टिकोण के माध्यम से आगे बढ़ाया जा रहा है। एनवीडिया के सीईओ जेन्सेन हुआंग ने अतीत में कर्मचारियों से कहा था कि “प्रत्येक कार्य के लिए एआई का उपयोग करें।”
कई कंपनियां प्रदर्शन के प्रॉक्सी के रूप में टोकन खपत को मापने और पुरस्कृत करके कर्मचारियों को काम पर एआई का उपयोग करने के लिए प्रोत्साहित कर रही हैं। हाल ही में, मेटा ने कथित तौर पर इंजीनियरों के लिए प्रदर्शन मीट्रिक के रूप में एआई-जनरेटेड कोड की लाइनों की संख्या पेश की है।
बेशक, बड़ी कंपनियों द्वारा व्यापक एआई अपनाने पर जोर देने के साथ-साथ कर्मचारियों को नौकरी छूटने का डर भी है। “हमारे निष्कर्ष एक मार्गदर्शक और एक चेतावनी दोनों हैं। सोच-समझकर इस्तेमाल किया गया यह डेटा बर्नआउट को कम करने के लिए एआई-संचालित वर्कफ़्लो को डिज़ाइन करने में मदद कर सकता है।
वे मानसिक थकान से बचने के लिए विशिष्ट प्रबंधक, टीम और संगठनात्मक प्रथाओं की ओर भी इशारा करते हैं, भले ही एआई का काम तेज हो, शोधकर्ताओं ने 5 मार्च को हार्वर्ड बिजनेस रिव्यू में प्रकाशित एक लेख में लिखा है। इस विज्ञापन के नीचे कहानी जारी है। अध्ययन के मुख्य निष्कर्ष एआई उपकरणों की निगरानी: चूंकि काम के लिए एआई उपकरणों के उपयोग के लिए उच्च स्तर की निगरानी की आवश्यकता होती है, अध्ययन में कहा गया है कि श्रमिकों को काम पर 14 प्रतिशत अधिक मानसिक प्रयास खर्च करना पड़ता है। इससे 12 प्रतिशत अधिक मानसिक थकान और 19 प्रतिशत अधिक जानकारी प्राप्त होती है। अध्ययन के अनुसार, उत्तरदाताओं के बीच अधिभार।
एआई टूल की संख्या: अध्ययन में पाया गया कि अधिक एआई टूल का उपयोग करने से उत्पादकता धीमी हो जाती है। इसमें कहा गया है कि तीन से अधिक एआई टूल का उपयोग करने वाले श्रमिकों ने उत्पादकता स्तर में गिरावट की सूचना दी है। मानसिक थकान बनाम बर्नआउट: दिलचस्प बात यह है कि अध्ययन बताता है कि जहां काम पर एआई का उपयोग करने से मानसिक थकान में वृद्धि हुई, वहीं दोहराए जाने वाले कार्यों को बदलने के लिए एआई के उपयोग से बर्नआउट में कमी की भविष्यवाणी की गई।
इसने बर्नआउट को “संकट के शारीरिक और भावनात्मक आयाम” के रूप में परिभाषित किया, जो एआई ब्रेन फ्राई से अलग है, जो गहन एआई उपयोग के कारण होने वाला एक अधिक तीव्र, संज्ञानात्मक तनाव है। एआई ब्रेन फ्राई की व्यावसायिक लागत एआई ब्रेन फ्राई के परिणामों को मापने के प्रयास में, अध्ययन में कहा गया है कि गहन एआई उपयोग द्वारा निर्मित संज्ञानात्मक तनाव कई गंभीर रूप से महत्वपूर्ण व्यावसायिक लागतों को वहन करता है जैसे उच्च गुणवत्ता वाले निर्णय लेने में असमर्थता।
इस विज्ञापन के नीचे कहानी जारी है। अध्ययन के जिन प्रतिभागियों ने एआई ब्रेन फ्राई की सूचना दी, उन्होंने कहा कि उन्होंने उन लोगों की तुलना में 33 प्रतिशत अधिक निर्णय थकान का अनुभव किया, जिन्होंने एआई ब्रेन फ्राई का अनुभव नहीं किया था। 2018 के एक अध्ययन का हवाला देते हुए, इसमें कहा गया है कि $ 5 बिलियन राजस्व वाली कंपनी के लिए उप-इष्टतम निर्णय लेने की अनुमानित लागत $ 150 मिलियन प्रति वर्ष है। शोधकर्ताओं ने कहा, इसलिए, निर्णय की थकान में 33 प्रतिशत की वृद्धि से उस लागत में प्रति वर्ष लाखों डॉलर की वृद्धि हो सकती है।