क्या AI इतिहासकारों की जगह लेगा? AI अभिलेखागार खोज सकता है, लेकिन अतीत की व्याख्या नहीं कर सकता

एक इतिहासकार ने मुझे एक बार कहा था कि उनकी नौकरी का सबसे कठिन हिस्सा दस्तावेज़ ढूँढना नहीं है -- यह जानना है कि कौन से दस्तावेज़ मायने रखते हैं। एक ऐसे युग में जब AI सेकंडों में लाखों डिजिटल अभिलेखीय पृष्ठों को खोज सकता है, वह भेद ही सब कुछ बन जाता है।

इतिहासकार जो जानता है कि कौन से दस्तावेज़ मायने रखते हैं, उसका भविष्य है। इतिहासकार जिसका काम दस्तावेज़ ढूँढना है, उसका भविष्य नहीं हो सकता।

डेटा: मध्यम और प्रबंधनीय

हमारे डेटाबेस में तुलनीय शैक्षणिक और अनुसंधान भूमिकाओं -- पुरातत्वविद, राजनीतिक वैज्ञानिक, और अन्य सामाजिक विज्ञान शोधकर्ता -- में हम जो पैटर्न देखते हैं, उसके आधार पर इतिहासकार 35-45% [अनुमान] की अनुमानित समग्र AI एक्सपोज़र और 25-30% [अनुमान] के आसपास के ऑटोमेशन जोखिम का सामना करते हैं।

एक्सपोज़र विशिष्ट क्षेत्रों में केंद्रित है: साहित्य समीक्षा और स्रोत खोज (उच्च ऑटोमेशन क्षमता), मात्रात्मक ऐतिहासिक डेटा विश्लेषण (उच्च), और प्रारंभिक मसौदा निर्माण (मध्यम)। लेकिन ऐतिहासिक छात्रवृत्ति को परिभाषित करने वाली मुख्य गतिविधियाँ -- संदर्भ में प्राथमिक स्रोतों की व्याख्या करना, कथा तर्कों का निर्माण करना, प्रतिस्पर्धी व्याख्याओं का मूल्यांकन करना, और विविध दर्शकों को ऐतिहासिक समझ का संचार करना -- कम-ऑटोमेशन बनी हुई हैं।

ब्यूरो ऑफ़ लेबर स्टैटिस्टिक्स 2034 तक इतिहासकारों के लिए 3% वृद्धि का अनुमान लगाता है [तथ्य], लगभग $67,000 [तथ्य] की मध्यिका वेतन और सख्त BLS व्यवसाय परिभाषा के तहत लगभग 3,500 चिकित्सकों के साथ [तथ्य]। यह व्यावसायिक वर्गीकरण के अनुसार एक छोटा पेशा है, लेकिन इसका मूल्य इसकी संख्या से कहीं अधिक है। कई इतिहास PhDs अभिलेखागार, संग्रहालय क्यूरेटर, सार्वजनिक इतिहासकार, वृत्तचित्र सलाहकार, नीति विश्लेषक, और लेखक के रूप में काम करते हैं -- ऐसी श्रेणियाँ जिन्हें BLS कहीं और गिनता है या बिल्कुल नहीं गिनता।

डिजिटल अभिलेखागार क्रांति

AI एक विशिष्ट आयाम में ऐतिहासिक अनुसंधान को वास्तव में रूपांतरित कर रहा है: पहुँच। ऑप्टिकल कैरेक्टर रिकग्निशन में नाटकीय रूप से सुधार हुआ है और अब यह कई ऐतिहासिक लिपियों में हस्तलिखित दस्तावेज़ों को पढ़ सकता है -- मध्यकालीन लैटिन से लेकर प्रारंभिक आधुनिक अंग्रेज़ी सचिव हाथ से लेकर दर्जनों भाषाओं में 19वीं सदी की कर्सिव तक। इतिहासकारों के अंतर्राष्ट्रीय समुदाय द्वारा समर्थित Transkribus जैसे उपकरणों ने अभिलेखीय परियोजनाओं के लिए हस्तलिखित पाठ पहचान को तेज़ी से व्यवहार्य बनाया है।

मशीन लर्निंग मॉडल विशिष्ट नामों, तिथियों, या अवधारणाओं के लिए लाखों डिजिटल पृष्ठों में खोज कर सकते हैं। लाइब्रेरी ऑफ़ कांग्रेस का "क्लाउड में कम्प्यूटिंग सांस्कृतिक विरासत" पहल, ब्रिटिश लाइब्रेरी के AI-सहायता प्राप्त कैटलॉग जनरेशन के साथ प्रयोग, और Yale के DHLab जैसे विश्वविद्यालय-नेतृत्व वाली परियोजनाओं ने प्रदर्शित किया है कि कम्प्यूटेशनल विधियाँ ऐसे अभिलेखागार खोल सकती हैं जो पहले केवल सबसे दृढ़ शोधकर्ताओं के लिए ही सुलभ थे।

प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण सदियों के पाठ में भाषाई पैटर्न की पहचान कर सकता है, यह प्रकट करते हुए कि समाजों ने युद्ध, लिंग, बीमारी, नस्ल, या राजनीति के बारे में कैसे बात की। 18वीं सदी के समाचार पत्रों की विषय मॉडलिंग, गुलाम कथाओं का भावना विश्लेषण, मध्यकालीन पत्राचार का नेटवर्क विश्लेषण -- ये विज्ञान कथा अटकलें नहीं हैं बल्कि सक्रिय उपयोग में प्रकाशित अनुसंधान विधियाँ हैं।

एक परियोजना जिसके लिए कभी एक ही अभिलेखागार में महीनों की आवश्यकता होती थी, अब दुनिया भर के पुस्तकालयों से डिजिटल संग्रह का उपयोग कर सकती है, AI दस्तावेज़ों को छाँटने, वर्गीकृत करने, और क्रॉस-रेफ़रेंस करने में मदद करता है -- एक ऐसे पैमाने पर जो एक दशक पहले शारीरिक रूप से असंभव था।

यह शक्तिशाली है। यह ख़तरनाक भी है।

AI-जनित इतिहास अविश्वसनीय क्यों है

डिजिटल पाठ पर प्रशिक्षित AI सिस्टम का एक मौलिक पूर्वाग्रह है: वे केवल वही खोज सकते हैं जो डिजिटाइज़ किया गया है। शक्तिशाली संस्थानों के अभिलेखागार अच्छी तरह से डिजिटाइज़ किए गए हैं। हाशिए के समुदायों के रिकॉर्ड, मौखिक इतिहास, भौतिक कलाकृतियाँ, कम-सामान्य भाषाओं में दस्तावेज़, और सामान्य लोगों के व्यक्तिगत पत्र नहीं हैं। ऐतिहासिक रिकॉर्ड की AI-सहायता प्राप्त खोज व्यवस्थित रूप से कुछ आवाज़ों का अति-प्रतिनिधित्व और दूसरों का कम-प्रतिनिधित्व करती है।

UNESCO ने अनुमान लगाया है कि अफ्रीकी, एशियाई, और स्वदेशी ऐतिहासिक दस्तावेज़ीकरण का विशाल मात्रा बिना डिजिटाइज़ या डिजिटाइज़ करने योग्य नहीं रहता है [दावा]। ओटोमन अभिलेखागार, पूर्व साम्राज्यिक राजधानियों में रखे गए औपनिवेशिक-युग के रिकॉर्ड, सदियों में सामान्य श्रमिक वर्ग के लोगों के व्यक्तिगत पत्र -- इसका बहुत कुछ AI उपकरणों के लिए दुर्गम बना हुआ है, जिसका अर्थ है कि AI-जनित इतिहास व्यवस्थित रूप से प्रभावशाली संस्थानों के दृष्टिकोणों को पुन: उत्पन्न करेगा जबकि दबे हुए लोगों के दृष्टिकोणों को मिटा देगा।

AI भी पंक्तियों के बीच नहीं पढ़ सकता। एक औपनिवेशिक अधिकारी का एक पत्र जो स्थानीय आबादी को "संतुष्ट" बताता है, AI द्वारा सटीक रूप से लिप्यंतरित और अनुक्रमित किया जा सकता है -- लेकिन इतिहासकार जानता है कि यह पूछना है कि अधिकारी को ऐसा क्यों कहना पड़ा, उस समय राजनीतिक रूप से क्या हो रहा था जिसने ऐसे दावे को उपयोगी बनाया, और अगर किसी ने उनसे पूछा होता तो वास्तविक आबादी क्या कहती। ऐतिहासिक व्याख्या का काम बिल्कुल स्रोतों के सतही अर्थ पर सवाल उठाना है।

ऐतिहासिक व्याख्या को संदर्भ, शक्ति, प्रेरणा, और मौन -- जो रिकॉर्ड नहीं किया गया था, और क्यों -- को समझने की आवश्यकता है। यह निर्णय कार्य है जिसे AI नहीं कर सकता। 19वीं शताब्दी के "महान व्यक्ति" इतिहासलेखन की जगह सामाजिक इतिहास, नीचे से इतिहास, लिंग इतिहास, और वैश्विक इतिहास ने ले ली है -- प्रत्येक ऑटोमेशन का विरोध करने वाली स्रोत आलोचना की आवश्यकता है।

ChatGPT-जनित ऐतिहासिक कथाएँ बार-बार आत्मविश्वासी मनगढ़ंत बातें उत्पन्न करती हैं -- अस्तित्वहीन संधियों का हवाला देना, गलत व्यक्तियों को असली उद्धरण देना, विभिन्न शताब्दियों की घटनाओं को मिलाना, और शैक्षिक स्रोतों का आविष्कार करना [दावा]। त्रुटियाँ अक्सर ग़ैर-विशेषज्ञों के लिए अदृश्य होती हैं क्योंकि गद्य धाराप्रवाह है।

ऐतिहासिक सोच का बढ़ता महत्व

विरोधाभासी रूप से, AI ऐतिहासिक सोच को कम मूल्यवान नहीं, बल्कि अधिक मूल्यवान बना सकता है। जैसे-जैसे AI अतीत के बारे में विशाल मात्रा में प्रशंसनीय-ध्वनि वाला पाठ उत्पन्न करता है, स्रोतों का आलोचनात्मक मूल्यांकन करने, विश्वसनीय साक्ष्य को मनगढ़ंत बातों से अलग करने, और अच्छी तरह से समर्थित तर्कों का निर्माण करने की क्षमता एक महत्वपूर्ण नागरिक कौशल बन जाती है -- न केवल एक शैक्षणिक कौशल।

इतिहासकारों को AI नैतिकता (यह समझना कि प्रौद्योगिकियों को ऐतिहासिक रूप से कैसे तैनात किया गया है), कॉर्पोरेट रणनीति (पिछले उद्योग परिवर्तनों से सीखना), और सार्वजनिक नीति (समकालीन निर्णयों के लिए साक्ष्य-आधारित संदर्भ प्रदान करना) जैसे क्षेत्रों में सलाहकार के रूप में तेज़ी से तलाशा जा रहा है। Niall Ferguson की "Doom: The Politics of Catastrophe", Margaret O'Mara की "The Code", और प्रौद्योगिकी और लोकतंत्र पर Jill Lepore की टिप्पणी सभी समकालीन समस्याओं के ऐतिहासिक विश्लेषण के लिए बाज़ार को प्रदर्शित करते हैं।

सार्वजनिक इतिहास की वृद्धि -- पॉडकास्ट, वृत्तचित्र कार्य, संग्रहालय परामर्श, कथा ग़ैर-कथा -- ने नए करियर पथ बनाए हैं जो ऐतिहासिक प्रशिक्षण पर निर्भर करते हैं उन तरीक़ों से जो पारंपरिक अकादमिक पाइपलाइन को बायपास करते हैं। "Hardcore History", "The Rest is History", "Revolutions", और दर्जनों अन्य इतिहास पॉडकास्ट गंभीर ऐतिहासिक विश्लेषण को सुलभ रूप से प्रस्तुत किए जाने पर सार्वजनिक भूख का प्रदर्शन करते हैं।

डिजिटल मानविकी पथ

इतिहास में कम्प्यूटेशनल विधियों की वृद्धि ने एक अंतःविषय उप-क्षेत्र -- डिजिटल मानविकी -- बनाया है, विश्वविद्यालयों, पुस्तकालयों, संग्रहालयों, और सांस्कृतिक विरासत संगठनों में महत्वपूर्ण रोज़गार अवसरों के साथ। डिजिटल मानविकी विद्वान ऐतिहासिक विशेषज्ञता को तकनीकी कौशल के साथ संयोजित करते हैं: टेक्स्ट माइनिंग, नेटवर्क विश्लेषण, GIS मानचित्रण, सांख्यिकीय मॉडलिंग, और तेज़ी से, मशीन लर्निंग मूल्यांकन।

Stanford का CESTA, Northeastern का NULab, और George Mason का Roy Rosenzweig Center for History and New Media जैसे संस्थानों ने मज़बूत कार्यक्रम बनाए हैं। Mellon, NEH, और अन्य स्रोतों से फ़ाउंडेशन फंडिंग ने व्यापक मानविकी फंडिंग कटौती के दौरान भी डिजिटल मानविकी कार्य को बनाए रखा है।

इतिहासकार वास्तव में कहाँ काम करते हैं

इतिहासकारों की लोकप्रिय छवि उन्हें अंडरग्रेजुएट छात्रों को पढ़ाने और मोनोग्राफ़ लिखने वाले tenure-track विश्वविद्यालय पदों पर रखती है। यह छवि गुमराह करने वाली है। संयुक्त राज्य अमेरिका में हर साल दिए जाने वाले हज़ारों इतिहास PhDs में से केवल एक अंश ही tenure-track अकादमिक पदों पर उतरता है।

इतिहासकार कहाँ काम करते हैं इसकी वास्तविकता अधिक विविध है। अभिलेखागार और अभिलेख प्रबंधक राज्य और स्थानीय अभिलेखागार, विश्वविद्यालय विशेष संग्रह, राष्ट्रपति पुस्तकालय, कॉर्पोरेट रिकॉर्ड विभाग, धार्मिक अभिलेखागार, और संग्रहालय संग्रह विभागों में काम करते हैं। Society of American Archivists प्रमाणन (DAS, फिर ACA) इस काम को क्रेडेंशियल करता है।

सार्वजनिक इतिहासकार संग्रहालयों, राष्ट्रीय उद्यानों, ऐतिहासिक स्थलों, वृत्तचित्र निर्माण, और तेज़ी से कॉर्पोरेट इतिहास विभागों (Coca-Cola, Walmart, Smithsonian Institution द्वारा विशिष्ट कंपनियों के नियुक्त इतिहास) में काम करते हैं। Loyola, NYU, और Carnegie Mellon जैसे संस्थानों में सार्वजनिक इतिहास में मास्टर कार्यक्रम स्नातकों को इन भूमिकाओं के लिए विशेष रूप से तैयार करते हैं।

सरकारी इतिहासकार राज्य विभाग (इतिहासकार का कार्यालय), अमेरिकी सेना केंद्र सैन्य इतिहास, Smithsonian, राष्ट्रीय उद्यान सेवा, और सीनेट के इतिहास कार्यालय सहित एजेंसियों में काम करते हैं। संघीय इतिहासकार पद प्रतिस्पर्धात्मक रूप से भुगतान करते हैं और स्थिर रोज़गार प्रदान करते हैं, लेकिन कुछ मामलों में सुरक्षा मंज़ूरी की आवश्यकता होती है।

स्वतंत्र विद्वान और लेखक संस्थागत संरचनाओं के बाहर महत्वपूर्ण कार्य उत्पन्न करते हैं। पुलित्ज़र पुरस्कार विजेता इतिहास तेज़ी से पारंपरिक अकादमिक पदों के बिना लेखकों से आते हैं। गंभीर लोकप्रिय इतिहास के लिए बाज़ार -- प्रमुख वाणिज्यिक प्रकाशकों, फ़ाउंडेशन-वित्तपोषित परियोजनाओं, और तेज़ी से Substack और अन्य स्वतंत्र प्लेटफ़ॉर्म के माध्यम से -- ने एक छोटे लेकिन व्यवहार्य स्वतंत्र इतिहासकार पारिस्थितिकी तंत्र का समर्थन किया है।

वृत्तचित्र सलाह, संग्रहालय परामर्श, विशेषज्ञ गवाह कार्य, और नीति गवाही सभी पारंपरिक रोज़गार के बाहर ऐतिहासिक विशेषज्ञता का उपयोग करते हैं।

इतिहासकारों को क्या करना चाहिए

डिजिटल मानविकी विधियाँ सीखें -- टेक्स्ट माइनिंग, नेटवर्क विश्लेषण, GIS मानचित्रण, और डेटा विज़ुअलाइज़ेशन ऐतिहासिक छात्रवृत्ति जो हासिल कर सकती है उसका विस्तार करते हैं। Voyant, Gephi, या QGIS जैसे उपकरणों में बुनियादी प्रवीणता भी दरवाज़े खोलती है। Python और R गंभीर कम्प्यूटेशनल कार्य के लिए तेज़ी से उपयोगी होते जा रहे हैं।

शैक्षिक पत्रिकाओं से परे जनता के साथ जुड़ें: पॉडकास्ट, संग्रहालय परामर्श, वृत्तचित्र सलाह, लोकप्रिय ग़ैर-कथा, और नीति गवाही सभी ऐतिहासिक विशेषज्ञता का उपयोग करते हैं। सामान्य दर्शकों को संवाद कर सकने वाले इतिहासकारों के लिए बाज़ार अकादमिक नौकरी बाज़ार के सिकुड़ने के साथ विस्तारित हुआ है।

अभिलेखागार, सार्वजनिक इतिहास, संग्रहालय कार्य, कॉर्पोरेट इतिहास, और सांस्कृतिक विरासत प्रबंधन में अनुप्रयुक्त पदों का पीछा करें। ये भूमिकाएँ अक्सर tenure-track अकादमिक पदों की तुलना में बेहतर स्थिरता प्रदान करती हैं और अक्सर अधिक भुगतान करती हैं।

AI उपकरणों को थोक में अपनाने या अस्वीकार करने के बजाय आलोचनात्मक रूप से उनका मूल्यांकन करें। उनकी शक्ति और उनके पूर्वाग्रहों दोनों को समझना अपने आप में एक ऐतिहासिक कौशल है। अपने अनुशासन को AI-सहायता प्राप्त अनुसंधान का हवाला देने, AI-जनित प्रतिलेखन को मान्य करने, और शैक्षणिक कार्य में AI उपयोग का खुलासा करने के लिए मानक विकसित करने में मदद करें।

उन क्षेत्रों में विशेषज्ञ बनें जहाँ ऐतिहासिक सोच सबसे अधिक आवश्यक है -- AI नैतिकता और प्रौद्योगिकी का इतिहास, जलवायु परिवर्तन और पर्यावरण इतिहास, सार्वजनिक स्वास्थ्य और चिकित्सा का इतिहास, लोकतंत्र और राजनीतिक इतिहास -- जहाँ वर्तमान संकट ऐतिहासिक संदर्भ की माँग करते हैं।

_यह विश्लेषण Anthropic लेबर मार्केट रिपोर्ट और ब्यूरो ऑफ़ लेबर स्टैटिस्टिक्स अनुमानों के डेटा का उपयोग करते हुए AI सहायता से तैयार किया गया था।_

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