एआई कार्यबल के सीखने और मानवीय निर्णय लेने की क्षमता में क्या बदलाव लाता है?

एक विश्लेषक एआई सहायक द्वारा कुछ ही सेकंड में तैयार किए गए आपूर्तिकर्ता अनुबंध के सारांश का मसौदा खोलता है। यह पढ़ने में अच्छा लगता है। इसमें समाप्ति खंड और भुगतान की शर्तें बताई गई हैं, और पूरी जानकारी आत्मविश्वासपूर्ण है। विश्लेषक को पहले इन चीजों को खोजने के लिए अनुबंध को पढ़ने में पूरी सुबह लग जाती थी। अब सवाल अलग है: क्या यह सारांश सही है, और हस्ताक्षर करने से पहले उन्हें किन बातों की जाँच करनी होगी?

यह एक उदाहरण मात्र है, किसी प्रमाणित ग्राहक का मामला नहीं। यह दर्शाता है कि कई नौकरियों में क्या बदलाव आ रहे हैं। उत्तर तक पहुंचना अब तेज़ हो गया है। हालांकि, यह तय करना कि उत्तर विश्वसनीय है या नहीं, और यदि विश्वसनीय नहीं है तो कौन ज़िम्मेदार होगा, यह ज़िम्मेदारी अभी भी संबंधित व्यक्ति की ही है।

यह मार्गदर्शिका प्रशिक्षण एवं विकास विभाग के प्रमुखों और एआई कार्यबल प्रशिक्षण की योजना बना रहे अनुदेशात्मक डिजाइनरों के लिए है। इसमें बताया गया है कि एआई मानव कार्य को कैसे बदलता है, कभी-कभी गलत होने वाले परिणामों के आधार पर अभ्यास कैसे विकसित किया जाए, और उत्पादकता में वृद्धि का वादा किए बिना जिम्मेदार उपयोग को कैसे मापा जाए।

त्वरित तथ्य

1. यह मैप करें कि एआई किस प्रकार कार्य-प्रणाली को बदलता है।

किसी उपकरण से नहीं, बल्कि एक वास्तविक कार्य से शुरुआत करें। AI से पहले और अब, उस कार्य को कैसे किया जाता है, इसका वर्णन करें और दोनों की तुलना कॉलम-दर-कॉलम करें।

अनुबंध के उदाहरण के लिए:

• पहले: पूरे अनुबंध को पढ़ें, मुख्य शर्तों को निकालें, किसी भी असामान्य बात को चिह्नित करें और उसका सारांश लिखें।
• अभी: एआई द्वारा तैयार किए गए सारांश की समीक्षा करें, स्रोत से उसकी तुलना करें, तय करें कि उस पर भरोसा करना है या नहीं, किसी भी असामान्य बात को चिह्नित करें और परिणाम की जिम्मेदारी लें।

कुछ चरण छोटे हो जाते हैं। शब्दों को निकालना कुछ सेकंडों में हो सकता है। अन्य चरण उभरते हैं या बढ़ते हैं: स्रोत से आउटपुट की जाँच करना, सारांश में छूटी हुई बातों पर ध्यान देना और विशेषज्ञ से कब पूछना है, यह तय करना। आवश्यक कौशल उत्पादन से मूल्यांकन की ओर स्थानांतरित हो गया है। ब्लूम के सिद्धांतों में, जो किसी कार्य के लिए आवश्यक सोच का वर्णन करते हैं, न कि उसे कैसे पूरा किया जाता है, विश्लेषण और मूल्यांकन पर अधिक बल दिया जाता है। हमारी मार्गदर्शिका ब्लूम के वर्गीकरण के अनुसार सीखने की गतिविधियों का मिलान करना यह बताता है कि स्तर का पता चलने के बाद उद्देश्य, गतिविधि और मूल्यांकन को कैसे संरेखित किया जाए।

यह तुलना एआई के लिए एक ईमानदार प्रशिक्षण आवश्यकता विश्लेषण का मूल आधार है। यह एक आम गलती को भी रोकती है: सभी को एक उपकरण पर प्रशिक्षित करना जबकि वास्तविक परिवर्तन एक नया जाँच कार्य है।

2. सत्यापन और निर्णय संबंधी आवश्यकताओं की पहचान करें

"अभी" वाले कॉलम में प्रत्येक चरण के बारे में तीन प्रश्न पूछें।

1. यहां गलत आउटपुट कैसा दिखेगा? एक मनगढ़ंत खंड, एक अनदेखा अपवाद, एक प्रशंसनीय लेकिन अप्रचलित आंकड़ा।
2. मुझे इसकी जांच करने के लिए कौन सा सबूत मिलेगा? मूल दस्तावेज़, दूसरी प्रणाली, एक सहकर्मी, एक नीति।
3. मुझे कब रुककर किसी और से पूछना चाहिए? "मैं इसकी पुष्टि कर सकता हूँ" और "इसके लिए एक विशेषज्ञ की आवश्यकता है" के बीच की सीमा।

शोधकर्ताओं ने दशकों से इस बात का अध्ययन किया है कि अपूर्ण स्वचालित उपकरणों के साथ काम करने पर क्या होता है। पैरासुरमन और मैनज़ी द्वारा किए गए उस शोध की समीक्षा में स्वचालन पूर्वाग्रह का वर्णन किया गया है, जहाँ लोग चूक और त्रुटियाँ करते हैं क्योंकि वे एक ऐसे निर्णय उपकरण पर निर्भर होते हैं जो हमेशा सही नहीं होता है। इसमें नौसिखिया और विशेषज्ञ दोनों प्रतिभागियों में यह प्रभाव पाया गया और निष्कर्ष निकाला गया कि इसे केवल प्रशिक्षण या निर्देशों से रोका नहीं जा सकता है।परसुरमन और मैनज़ी, 2010, मानव कारकवह शोध आज के एआई सहायकों से पहले का है, इसलिए इसे मानव व्यवहार के बारे में एक चेतावनी के रूप में लें, न कि किसी वर्तमान उपकरण के माप के रूप में।

कर्मचारियों के लिए एआई प्रशिक्षण का व्यावहारिक सबक यह है कि लोगों को "आउटपुट की जांच करें" कहना कोई योजनाबद्ध तरीका नहीं है। व्यक्ति के आसपास की परिस्थितियाँ भी मायने रखती हैं: जांच के लिए समय, स्रोत तक पहुंच और ऐसा कार्यस्थल जहां काम धीमा करने पर उन्हें दंडित न किया जाए।

3. अविश्वसनीय परिणामों के आधार पर अभ्यास विकसित करें

यदि अब कार्य में आउटपुट का मूल्यांकन करना शामिल है, तो आउटपुट का मूल्यांकन करने का अभ्यास करें। ऐसे कुछ मामलों का एक छोटा समूह बनाएं जहां एआई की प्रतिक्रिया इस प्रकार हो:

• सही और पूर्ण। सही तरीका यही है कि इसे स्वीकार किया जाए और इसका कारण बताया जाए।
• अधूरा। यह बात कुछ हद तक सही है, लेकिन इसमें एक महत्वपूर्ण बात छूट गई है।
• गुमराह करने वाले। आत्मविश्वास से भरपूर, अच्छी तरह से लिखा गया, और इस तरह से गलत है जिसे आसानी से नजरअंदाज किया जा सकता है।

शिक्षार्थियों को प्रत्येक मामले के साथ उसकी जाँच करने के लिए एक स्रोत और एक विकल्प दिया जाता है: स्वीकार करना, सुधार करना या आगे बढ़ाना। उन्हें कारण भी बताना होगा। केवल आत्मविश्वास के आधार पर नहीं, बल्कि सहमति या चुनौती के कारणों का मूल्यांकन करें। जो शिक्षार्थी बिना जाँच किए सही उत्तर स्वीकार कर लेता है, उसने कौशल नहीं दिखाया है, और जो शिक्षार्थी हर बात पर सवाल उठाता है, उसने भी नहीं दिखाया है।

इंटरैक्टिव फॉर्मेट इसके लिए बिल्कुल उपयुक्त हैं। समूह में चर्चा से पहले प्रत्येक व्यक्ति एक निर्णय और उसके कारण पर सहमति जताता है, जिससे अत्यधिक विश्वास और अत्यधिक सावधानी दोनों ही स्पष्ट हो जाते हैं। स्व-गति से सीखने की सुविधा पहले चरण को कवर करती है, और लाइव डिब्रीफिंग उन अस्पष्ट मामलों को संभालती है जहां दो तर्कसंगत व्याख्याएं मौजूद हों। AhaSlides इंटरैक्टिव लर्निंग और लाइव और स्व-गति से सीखने की सुविधा के बीच स्विच करने की सुविधा प्रदान करता है, इसलिए एक ही केस सेट को दोनों तरीकों से चलाया जा सकता है। किसी भी विशिष्ट लेखन, फीडबैक या रिपोर्टिंग फ़ंक्शन की योजना बनाने से पहले उसे अपने वर्कफ़्लो के अनुसार जांच लें।

4. पूर्व-आवश्यक ज्ञान को संरक्षित रखें

आप किसी ऐसे परिणाम का मूल्यांकन नहीं कर सकते जिसे आप समझते ही नहीं हैं। जिस व्यक्ति को भुगतान की शर्तों और समाप्ति अधिकारों के बीच संबंध का ज्ञान नहीं है, वह सारांश में गलतियों को पहचान नहीं पाएगा। कृत्रिम बुद्धिमत्ता तक पहुंच होने से इस समझ की आवश्यकता समाप्त नहीं हो जाती, बल्कि इससे इसके उपयोग का तरीका बदल जाता है।

यह तय करें कि प्रत्येक सत्यापन कार्य किस डोमेन ज्ञान पर निर्भर करता है, और अभ्यास से पहले एक संक्षिप्त स्व-गति निदान के साथ इसकी जाँच करें। इस प्रकार की स्मरण जाँच केवल पूर्वापेक्षाओं की पुष्टि करती है। यह नहीं दर्शाती कि कोई भी आउटपुट को सत्यापित कर सकता है। कार्नेगी मेलन का एबरली सेंटर अधिक सामान्य रूप से इसी डिजाइन बिंदु पर जोर देता है: आकलन, उद्देश्य और निर्देशात्मक गतिविधियाँ संरेखित होनी चाहिए, और जब कोई आकलन स्मरण को मापता है लेकिन उद्देश्य विश्लेषण की मांग करते हैं, तो यह मापने में विफल रहता है कि शिक्षार्थियों को क्या सीखना था, और यह असंगति प्रेरणा और सीखने दोनों को कमजोर कर सकती है।एबरली सेंटर, उद्देश्यों, आकलन और निर्देश का संरेखण).

5. वास्तविक कार्यों पर जिम्मेदार उपयोग का मूल्यांकन करें

ऐसा सत्यापन कार्य चुनें जिसे लोग वास्तव में करते हों, और माप लेने से पहले एआई के उपयोग के लिए स्वीकृत सीमाएं निर्धारित करें: उपकरण को क्या सौंपा जा सकता है, किसकी जांच की जानी चाहिए और किस चीज को आगे बढ़ाया जाना चाहिए।

अमेरिकी रोग नियंत्रण एवं रोकथाम केंद्र सीखने के मूल्यांकन को इस बात के मूल्यांकन से अलग करता है कि लोग कार्यस्थल पर इसे कितनी अच्छी तरह लागू करते हैं, और दोनों के लिए योजना बनाने की सिफारिश करता है।सीडीसी, प्रशिक्षण का मूल्यांकन: प्रभावशीलता का मापनयह मूल्यांकन मार्गदर्शन है, परिणामों का पूर्वानुमान नहीं। एआई कार्यों के लिए इसका अर्थ दो मापदंड हैं:

• सीख रहा हूँ: नए, अनदेखे मामलों के समूह पर प्रदर्शन की तुलना आधारभूत स्तर से की गई।
• स्थानांतरण: एक पर्यवेक्षित कार्य या वास्तविक कार्य का एक नमूना, जिसकी समीक्षा उसी मानदंड के आधार पर की जाती है, जब लोगों को अपने सीखे हुए ज्ञान का उपयोग करने का समय मिल चुका होता है।

इसमें शामिल लोगों, लागत और समय का निर्धारण करें। दक्षता की रिपोर्ट केवल मापे गए साक्ष्यों के आधार पर ही दें। यदि एआई प्रशिक्षण के बाद टीम की कार्यकुशलता बढ़ती है, तो प्रशिक्षण को श्रेय देने से पहले यह जांच लें कि उसी अवधि में और क्या परिवर्तन हुए हैं, जैसे कि नया टेम्पलेट, कर्मचारियों में बदलाव या कार्य का अलग संयोजन।

जोखिम का व्यापक दृष्टिकोण प्राप्त करने के लिए, राष्ट्रीय मानक एवं प्रौद्योगिकी संस्थान निम्नलिखित प्रकाशन करता है: एआई जोखिम प्रबंधन ढांचाजनवरी 2023 में जारी किया गया यह दस्तावेज़, संगठनों द्वारा एआई जोखिम के बारे में सोचने के लिए उपयोग किया जाता है। यह जोखिम संबंधी चर्चा का प्रारंभिक बिंदु है, प्रशिक्षण मानक या प्रमाणन नहीं।

एक उदाहरण: अनुबंध का सारांश

उदाहरण के तौर पर। इस कार्य को करने वाले चिकित्सक को उपयोग करने से पहले मामले और उत्तर के मानदंडों को सत्यापित करना चाहिए।

मामला। शिक्षार्थी को एक काल्पनिक आपूर्तिकर्ता अनुबंध और एआई द्वारा लिखित सारांश प्राप्त होता है। सारांश में 60 दिन की समाप्ति सूचना का उल्लेख है। अनुबंध में बिना कारण समाप्ति के लिए 60 दिन और उल्लंघन के लिए 30 दिन का समय निर्धारित है। सारांश में परिशिष्ट में भुगतान-शर्त अपवाद का उल्लेख भी नहीं है।

शिक्षार्थी को क्या करने के लिए कहा जाता है। निर्णय की व्याख्या करें (स्वीकार करें, सुधारें या मामले को आगे बढ़ाएं), अनुबंध से साक्ष्य प्रस्तुत करें, और बताएं कि उन्हें और किस प्रकार की जानकारी या सहायता की आवश्यकता होगी।

एक कमजोर प्रतिक्रिया। "सारांश सटीक प्रतीत होता है और मुख्य शब्दों को शामिल करता है। स्वीकार करें।" इसमें कोई संदर्भ नहीं दिया गया है और कोई जाँच चिह्न भी नहीं दिखाया गया है।

अधिक सशक्त प्रतिक्रिया। मैं इसे मौजूदा स्थिति में स्वीकार नहीं करूँगा। धारा 14 के अनुसार बिना कारण बताए अनुबंध समाप्त करने के लिए 60 दिन और उल्लंघन के लिए 30 दिन का समय दिया गया है, जबकि सारांश में केवल 60 दिन का उल्लेख है। परिशिष्ट बी में भुगतान संबंधी एक अपवाद है जिसका सारांश में उल्लेख नहीं है। मैं अनुबंध समाप्त करने संबंधी पंक्ति को संशोधित करके अपवाद जोड़ दूँगा। मुझे यकीन नहीं है कि यह परिशिष्ट इस आपूर्तिकर्ता पर लागू होता है या नहीं, इसलिए मैं अनुबंध प्रमुख से इस बारे में पूछूँगा।

पुनः प्रयास। शिक्षार्थी को दूसरा अनुबंध मिलता है जहाँ AI का सारांश सही होता है। अब सही कदम यह है कि जाँच की गई जानकारी को स्वीकार करें और बताएँ। इससे लोगों में बिना सोचे-समझे संदेह करने की प्रवृत्ति विकसित होने से बचा जा सकता है।

एआई कार्य विश्लेषण वर्कशीट

किसी वास्तविक कार्य के लिए "अभी" कॉलम में प्रत्येक चरण के लिए एक पंक्ति का उपयोग करें।

एक मानदंड जिसे आप अनुकूलित कर सकते हैं

प्रत्येक मानदंड को 0 से 2 तक अंक दें। यह भूमिका में विशेषज्ञ के साथ अनुकूलन के लिए एक प्रस्ताव है, न कि एक मान्य तत्परता मानक।

एंकर: 0 = अनुपस्थित या असमर्थित। 1 = आंशिक, प्रासंगिक चूक के साथ। 2 = पूर्ण और सहमत मानदंडों के अनुसार उचित। गंभीर त्रुटियों को अलग से परिभाषित करें, उदाहरण के लिए स्रोत के विपरीत आउटपुट को मंजूरी देना, या गोपनीय डेटा को किसी अनधिकृत टूल के साथ साझा करना। कुल स्कोर में किसी गंभीर त्रुटि को छिपाया नहीं जाना चाहिए।

वे बाधाएं जो बनी रह सकती हैं

प्रशिक्षण के मामले में बेहतर निर्णय लेने से हर बाधा दूर नहीं हो जाती:

• समय का दबाव। यदि उत्पादन मात्रा के लक्ष्य जांच करने की कोई गुंजाइश नहीं छोड़ते हैं, तो लोग उन्हें सिखाई गई किसी भी चीज़ की जांच करना छोड़ देंगे।
• जवाबदेही स्पष्ट नहीं है। यदि किसी भी जाँचे गए आउटपुट के स्वामी के रूप में किसी का नाम नहीं है, तो जाँच करना किसी का काम नहीं है।
• उपकरण की सीमाएँ। कुछ टूल लोगों को उत्तर के स्रोत को देखने की अनुमति नहीं देते हैं, जिससे सत्यापन धीमा हो जाता है।
• उपकरण बदल रहे हैं। एक एआई सिस्टम जो अपडेट के बाद अपना व्यवहार बदलता है, वह पिछली तिमाही में आपके द्वारा बनाई गई सत्यापन की आदत को तोड़ सकता है।

इनके लिए अलग-अलग समाधान की योजना बनाएं और प्रायोजकों को इसके बारे में बताएं। प्रशिक्षण से कौशल विकसित हो सकता है, लेकिन इससे समय या अधिकार नहीं मिल सकता।

ज़्यादातर पूछे जाने वाले सवाल

कर्मचारियों के लिए एआई प्रशिक्षण में क्या-क्या शामिल होना चाहिए?

सबसे पहले उन कार्यों से शुरुआत करें जिनमें AI की भूमिका में बदलाव आता है। साक्ष्य के आधार पर परिणामों की जाँच कैसे करें, कब मामले को आगे बढ़ाना है, AI के उपयोग की स्वीकृत सीमाएँ क्या हैं, और किसी उत्तर का मूल्यांकन करने के लिए आवश्यक विषयगत ज्ञान को शामिल करें। टूल संबंधी सुझाव बाद में आएंगे।

क्या एआई से डोमेन ज्ञान की आवश्यकता समाप्त हो जाती है?

नहीं। लोगों को यह समझने के लिए पर्याप्त समझ होनी चाहिए कि कोई आउटपुट गलत या अधूरा है। जो बदलता है वह है उस ज्ञान के उपयोग का तरीका: उत्पादन कम, मूल्यांकन अधिक।

कृत्रिम बुद्धिमत्ता की सहायता से किए जाने वाले कार्यों में मानवीय निर्णय क्षमता का आकलन आप कैसे करते हैं?

शिक्षार्थियों को सही, अपूर्ण और भ्रामक परिणामों वाले वास्तविक उदाहरण दें और उनके द्वारा स्वीकार करने, सुधारने या आगे बढ़ाने के कारणों को अंक दें। फिर उचित अंतराल के बाद पर्यवेक्षित वास्तविक कार्य का अवलोकन करें।

कहा से शुरुवात करे

अपनी संस्था में ऐसे किसी एक कार्य का चयन करें जिसे लोग वर्तमान में एआई की सहायता से करते हैं। ऊपर दी गई वर्कशीट में उस कार्य को करने वाले व्यक्ति का नाम भरें और उन तीन क्षेत्रों को नोट करें जहां गलत आउटपुट से सबसे अधिक नुकसान हो सकता है। इनमें से किसी एक के आधार पर अपना पहला अभ्यास केस बनाएं।

यह देखने के लिए कि उस कार्य के लिए स्व-गति से की जाने वाली जाँच, एक इंटरैक्टिव केस अभ्यास और एक लाइव डिब्रीफिंग को एक साथ कैसे इस्तेमाल किया जा सकता है, AhaSlides देखें।