क्या AI दार्शनिकों की जगह लेगा? AI को सबसे ज्यादा जिस अनुशासन की जरूरत है, वह स्वचालित नहीं हो सकता

यह पूछने में एक स्वादिष्ट विडंबना है कि क्या AI दार्शनिकों को बदल देगा: दर्शन एक साथ AI से सबसे कम ख़तरे में अनुशासन है और AI के कारण सबसे तत्काल आवश्यक है।

AI के बारे में हर कठिन प्रश्न -- क्या स्वायत्त वाहनों को यात्रियों या पैदल यात्रियों को प्राथमिकता देनी चाहिए? जब एक AI सिस्टम ऋण आवेदकों के साथ भेदभाव करता है तो ज़िम्मेदार कौन है? क्या एक मशीन वास्तव में सोच सकती है? जब हम ऐसी प्रौद्योगिकियों को तैनात करते हैं जिनके परिणामों का हम पूरी तरह से अनुमान नहीं लगा सकते, तो हम भावी पीढ़ियों के लिए क्या ऋणी हैं? -- मौलिक रूप से एक दार्शनिक प्रश्न है। वह क्षेत्र जो प्रौद्योगिकी से सबसे अधिक अमूर्त और दूर लगता है, वह बन जाता है जिसकी प्रौद्योगिकी को सबसे अधिक आवश्यकता है।

डेटा क्या सुझाता है

दर्शन की एक मानक ब्यूरो ऑफ़ लेबर स्टैटिस्टिक्स व्यावसायिक श्रेणी नहीं है। अधिकांश शैक्षणिक दार्शनिक "उच्च शिक्षा शिक्षक" या "लेखक और लेखकों" के तहत वर्गीकृत हैं। कई दार्शनिक ग़ैर-शैक्षणिक सेटिंग्स (नैतिकता परामर्श, AI नीति, हेल्थकेयर नैतिकता, प्रौद्योगिकी कानून) में काम करते हैं जिन्हें BLS कहीं और गिनता है या बिल्कुल नहीं गिनता।

हमारे डेटाबेस में तुलनीय शैक्षणिक और विश्लेषणात्मक भूमिकाओं के आधार पर, हम लगभग 30-40% [अनुमान] की समग्र AI एक्सपोज़र और लगभग 15-20% [अनुमान] के ऑटोमेशन जोखिम का अनुमान लगाते हैं।

एक्सपोज़र साहित्य समीक्षा और टेक्स्ट विश्लेषण में केंद्रित है, जहाँ AI दार्शनिक लेखन के विशाल निकायों को संसाधित और सारांशित कर सकता है। AI सुस्थापित दार्शनिक स्थितियों की सक्षम व्याख्या भी उत्पन्न कर सकता है -- कांत के स्पष्ट अनिवार्य, रॉल्स के अज्ञानता के पर्दे, या अरस्तू के व्यावहारिक और सैद्धांतिक तर्क के बीच भेद को समझाने के लिए कहें और आपको स्नातक पेपर के लिए उपयुक्त एक अच्छा सारांश मिलेगा।

लेकिन दर्शन मौजूदा स्थितियों को सारांशित करने के बारे में नहीं है। यह नए तर्क उत्पन्न करने, छिपी हुई धारणाओं की पहचान करने, तार्किक ढाँचों का निर्माण और निरसन करने, और सोच को इसकी वर्तमान सीमाओं से परे धकेलने के बारे में है। यह अमूर्तता के उच्चतम स्तर पर रचनात्मक वैचारिक कार्य है, और AI ने अभी तक इसके लिए कोई सार्थक क्षमता नहीं दिखाई है।

दर्शन AI-प्रतिरोधी क्यों है

दार्शनिक तर्क में कई क्षमताएँ शामिल हैं जो ऑटोमेशन का प्रतिरोध करती हैं।

वैचारिक विश्लेषण -- जटिल विचारों को उनके घटक भागों में तोड़ना और जाँचना कि वे भाग कैसे संबंधित हैं -- के लिए न केवल यह समझना आवश्यक है कि शब्दों का क्या अर्थ है, बल्कि उनका क्या अर्थ होना चाहिए और विभिन्न तर्कों के लिए विभिन्न अर्थ क्यों मायने रखते हैं। जब एक दार्शनिक पूछता है कि "चेतना" का क्या अर्थ है, तो परियोजना शब्द को देखना नहीं बल्कि अवधारणा को स्पष्ट करना, अस्पष्टताओं को उजागर करना, संबंधित धारणाओं (संवेदना, जागरूकता, अनुभवात्मक अनुभव, स्व-मॉडलिंग) में अंतर करना, और प्रतिस्पर्धी विश्लेषणों का मूल्यांकन करना है। यह स्वाभाविक रूप से मानक कार्य है।

नैतिक तर्क के लिए विशिष्ट संदर्भों में प्रतिस्पर्धी मूल्यों को तौलना, यह समझना कि सिद्धांत वास्तविक दुनिया की जटिलता के साथ कैसे संपर्क करते हैं, और वास्तविक अनिश्चितता को शामिल करने वाले निर्णय लेना आवश्यक है। AI नैतिक ढाँचों -- परिणामवाद, कर्तव्यवाद, सद्गुण नैतिकता, देखभाल नैतिकता, संविदात्मकवाद -- की गणना कर सकता है, लेकिन यह निर्धारित नहीं कर सकता कि कौन सा ढाँचा एक नई स्थिति के लिए सबसे उपयुक्त है या ढाँचों में विचारों को एकीकृत करने वाला वास्तव में नया नैतिक तर्क बनाएँ।

तर्कशील जुड़ाव -- एक वार्ताकार की स्थिति में कमज़ोरियों की पहचान करना, दबाव में अपने दावों को परिष्कृत करना, और पहचानना कि कब एक आपत्ति वास्तव में एक तर्क को हराती है -- के लिए एक प्रकार की बौद्धिक गंभीरता की आवश्यकता होती है जिसे AI उपकरण कमज़ोरी से अनुमान लगाते हैं। ChatGPT अक्सर उठाई गई किसी भी आपत्ति से सहमत होगा, फिर समान रूप से आपत्ति के विपरीत से सहमत होगा यदि दबाव डाला जाए। वास्तविक दार्शनिक जुड़ाव के लिए सही होने पर अपनी स्थिति को बनाए रखना और खंडन किए जाने पर अपना मन बदलना दोनों आवश्यक हैं -- दोनों के लिए ऐसा निर्णय आवश्यक है जो AI में कमी है।

सबसे ऊपर, दर्शन में धारणाओं पर सवाल उठाना शामिल है -- AI सिस्टम में ही एम्बेडेड धारणाओं सहित। कौन निर्णय लेता है कि एक AI सिस्टम को क्या अनुकूलित करना चाहिए? हमें ऑटोमेशन के लाभों और नुक़सानों को कैसे वितरित करना चाहिए? जब एक समाज के बौद्धिक श्रम को मशीनों द्वारा किया जाता है तो उस समाज की आत्म-समझ के लिए इसका क्या अर्थ है? केवल भविष्यवाणी के बजाय समझ के रूप में क्या गिना जाता है? इन प्रश्नों के लिए उस प्रकार की प्रतिवर्ती, आत्म-आलोचनात्मक सोच की आवश्यकता होती है जो दार्शनिक उद्यम को परिभाषित करती है।

AI नैतिकता बूम

दार्शनिकों की कभी भी अकादमिक्स के बाहर अधिक माँग नहीं रही जितनी अभी है। प्रौद्योगिकी कंपनियाँ, सरकारी एजेंसियाँ, स्वास्थ्य देखभाल संगठन, और अंतर्राष्ट्रीय संस्थान सभी नैतिकतावादियों के लिए पद बना रहे हैं, जिनमें से कई दार्शनिक प्रशिक्षण को प्राथमिकता देते हैं या इसकी आवश्यकता होती है।

OpenAI, Anthropic, Google DeepMind, Microsoft, और अन्य प्रमुख AI लैब सभी नीति, सुरक्षा, और नैतिकता भूमिकाओं में दार्शनिकों को नियुक्त करते हैं। Anthropic का Constitutional AI काम दार्शनिक पद्धति पर बहुत अधिक निर्भर करता है। DeepMind की नैतिकता टीम में Iason Gabriel जैसे दार्शनिक शामिल हैं। प्रमुख परामर्श फ़र्म (Accenture, BCG, Deloitte) ने दर्शनशास्त्र PhDs को नियुक्त करने वाले AI नैतिकता प्रथाओं का निर्माण किया है।

सरकारी निकाय -- EU AI कार्यालय, यूके AI सुरक्षा संस्थान, अमेरिकी AI सुरक्षा संस्थान, राष्ट्रीय जैव-नैतिकता परिषदें, न्यायिक नैतिकता समितियाँ -- को दार्शनिकों की आवश्यकता है। स्वास्थ्य देखभाल प्रणालियाँ, विशेष रूप से शैक्षणिक चिकित्सा केंद्र, नैदानिक नैतिकतावादियों के रूप में दार्शनिकों को नियुक्त करते हैं जो रोगियों, परिवारों, और चिकित्सा टीमों को जीवन के अंत के निर्णयों, अंग प्रत्यारोपण प्राथमिकताओं, और कमज़ोर आबादी में सहमति को नेविगेट करने में मदद करते हैं।

AI नैतिकता एक सनक नहीं है -- यह एक स्थायी आवश्यकता है जो AI सिस्टम अधिक सक्षम और परिणामी निर्णयों में अधिक गहराई से एम्बेडेड होने के साथ बढ़ेगी। वेतन अक्सर शैक्षणिक दर्शनशास्त्र पदों की तुलना में काफ़ी अधिक होते हैं, अनुभवी AI नैतिकता भूमिकाएँ कंपनी और स्थान के आधार पर $150,000-$300,000+ [दावा] का भुगतान करती हैं।

मन के दार्शनिक AI चेतना और नैतिक स्थिति पर बहसों में योगदान दे रहे हैं। बड़े भाषा मॉडल संवेदनशील हो सकते हैं या नहीं -- और यदि वे हैं तो कौन से नैतिक परिणाम होते हैं -- में हाल की रुचि का उछाल पूरी तरह से दार्शनिक जाँच द्वारा संचालित है। Eric Schwitzgebel, David Chalmers, Susan Schneider, और अन्य ने उन सवालों पर कठोर दार्शनिक विश्लेषण लाया है जिनका इंजीनियर और नीति निर्माता स्वयं उत्तर नहीं दे सकते।

ज्ञानमीमांसक AI-जनित जानकारी के युग में कुछ "जानने" का क्या अर्थ है, इसकी जाँच कर रहे हैं। ऑनलाइन सूचना स्रोतों में विश्वास का पतन, डीपफ़ेक और सिंथेटिक मीडिया का प्रसार, और AI-मध्यस्थ दुनिया में विश्वसनीय और अविश्वसनीय ज्ञान के बीच अंतर करने की चुनौती सभी ऐसे क्षेत्र हैं जहाँ ज्ञानमीमांसा विशेषज्ञता को तेज़ी से महत्व दिया जा रहा है।

राजनीतिक दार्शनिक AI तैनाती द्वारा बनाई गई शक्ति संरचनाओं का विश्लेषण कर रहे हैं। AI सिस्टम जिस डेटा पर प्रशिक्षित होते हैं उसे कौन नियंत्रित करता है? ऑटोमेशन से किसे लाभ होता है, और कौन लागत वहन करता है? लोकतंत्रों को ऋण, आवास, रोज़गार, और आपराधिक न्याय में एल्गोरिथम निर्णय लेने को कैसे विनियमित करना चाहिए? ये सर्वोच्च दांव की राजनीतिक दर्शन प्रश्न हैं।

शैक्षणिक वास्तविकताएँ

दर्शनशास्त्र में शैक्षणिक नौकरी का बाज़ार दशकों से क्रूर रहा है, और यह बेहतर नहीं हो रहा है। PhDs tenure-track पदों से कहीं अधिक संख्या में हैं। अधिकांश दर्शनशास्त्र PhDs tenure-track शैक्षणिक दर्शनशास्त्र पदों में समाप्त नहीं होते; वे adjuncting में, ग़ैर-tenure-track शिक्षण में, प्रशासनिक भूमिकाओं में, क़ानून स्कूल में, पत्रकारिता में, या ग़ैर-शैक्षणिक नैतिकता कार्य में समाप्त होते हैं।

यह AI विस्थापन के बारे में एक कहानी नहीं है। यह दीर्घकालिक शैक्षणिक श्रम बाज़ार की शिथिलता के बारे में एक कहानी है जिसे AI के सार्थक रूप से हल करने या काफ़ी ख़राब करने की संभावना नहीं है।

लेकिन AI नैतिकता का उदय, प्रौद्योगिकी और समाज के बारे में गंभीर सोच के लिए जनता की भूख, और बढ़ती मान्यता कि दार्शनिक कौशल (स्पष्ट लेखन, कठोर तर्क, नैतिक विश्लेषण) ग़ैर-शैक्षणिक सेटिंग्स में मूल्यवान हैं, सभी दर्शनशास्त्र स्नातकों के लिए नए मार्ग बना रहे हैं। अनुशासन अनुकूलन कर रहा है -- ढहने के बजाय।

सार्वजनिक दर्शन का पुनरुद्धार

"Philosophy Bites", "Hi-Phi Nation", और "The Partially Examined Life" जैसे पॉडकास्ट ने गंभीर दार्शनिक सामग्री के लिए सार्वजनिक भूख का प्रदर्शन किया है। सामान्य दर्शकों के लिए लिखने वाले दार्शनिकों की किताबें -- Michael Sandel की "The Tyranny of Merit", Kwame Anthony Appiah की "The Lies That Bind", भावनाओं और राजनीतिक दर्शन पर Martha Nussbaum का काम -- नियमित रूप से बेस्टसेलर सूची तक पहुँचती हैं।

दर्शन के समाचार पत्र और पत्रिकाएँ (Aeon, The Philosopher's Magazine, इसके बंद होने तक न्यूयॉर्क टाइम्स का Stone कॉलम) ने प्रकाशन स्थान बनाए। Substack ने Agnes Callard, Justin E. H. Smith, और अन्य दार्शनिकों को शैक्षणिक द्वारपालन के बाहर पाठकों का निर्माण करने के लिए प्लेटफ़ॉर्म प्रदान किए हैं।

सार्वजनिक प्रवचन में AI की प्रमुखता और दार्शनिक प्रश्नों के साथ बढ़ती सार्वजनिक भागीदारी का संयोजन उन दार्शनिकों के लिए अवसर पैदा करता है जो सहकर्मी-समीक्षा पत्रिकाओं से परे जुड़ने के इच्छुक हैं।

जैव-नैतिकता का स्तंभ

जैव-नैतिकता शायद AI नैतिकता से दशकों पहले से सबसे स्थापित अनुप्रयुक्त दर्शन क्षेत्र है। अस्पताल नैतिकता समितियाँ, IRBs (संस्थागत समीक्षा बोर्ड), जैव-नैतिकता केंद्र (Hastings Center, Johns Hopkins में Berman Institute, Santa Clara में Markkula Center), और सरकारी निकाय (राष्ट्रपति की जैव-नैतिकता परिषद, राज्य-स्तरीय जैव-नैतिकता आयोग) सभी दार्शनिकों को नियुक्त करते हैं।

नैदानिक नैतिकता परामर्श -- रोगियों, परिवारों, और चिकित्सा टीमों को जीवन के अंत की देखभाल, अंग प्रत्यारोपण, उपचार से इनकार, सरोगेट निर्णय लेने, और इसी तरह के उच्च-दांव वाले मुद्दों के बारे में निर्णयों को नेविगेट करने में मदद करना -- अपने स्वयं के प्रमाणन (HCEC, ASBH के माध्यम से Healthcare Ethics Consultant Certification) के साथ एक मान्यता प्राप्त पेशेवर भूमिका बन गई है। प्रमुख शैक्षणिक चिकित्सा केंद्र नैदानिक नैतिकतावादियों को नियुक्त करते हैं।

अनुसंधान नैतिकता बायोमेडिकल अनुसंधान के विकास के साथ नाटकीय रूप से विस्तारित हुई है, विशेष रूप से आनुवंशिक अनुसंधान, तंत्रिका विज्ञान, और कमज़ोर आबादी से जुड़े मानव विषयों के अनुसंधान में। हर प्रमुख अनुसंधान संस्थान के पास IRB बुनियादी ढाँचा है जिसमें अक्सर दार्शनिक भागीदारी शामिल होती है।

जैव-नैतिकता और AI का चौराहा विशेष रूप से सक्रिय अनुसंधान और परामर्श माँग उत्पन्न कर रहा है। नैदानिक AI तैनाती, हेल्थकेयर में एल्गोरिथम निर्णय लेने, जीवन के अंत की देखभाल के लिए पूर्वानुमान विश्लेषण, AI-सहायता प्राप्त निदान, और AI मानसिक स्वास्थ्य अनुप्रयोगों के बारे में प्रश्न सभी जैव-नैतिकता और AI नैतिकता के चौराहे पर बैठते हैं।

दार्शनिकों को क्या करना चाहिए

प्रौद्योगिकी विकास के साथ सीधे जुड़ें -- केवल बाहर से आलोचक के रूप में नहीं, बल्कि सिस्टम कैसे डिज़ाइन किए जाते हैं इसे आकार देने में मदद करने वाले एम्बेडेड विशेषज्ञों के रूप में। "बाहर से नैतिकता" मॉडल की सीमाएँ हैं; "अंदर से नैतिकता" के लिए सिस्टम बनाने वाले प्रौद्योगिकीविदों के साथ विश्वसनीयता अर्जित करना आवश्यक है।

AI सिस्टम के बारे में उनकी तकनीकी क्षमताओं और सीमाओं को समझने के लिए पर्याप्त सीखें। आपको ML इंजीनियर होने की आवश्यकता नहीं है, लेकिन आपको यह पता होना चाहिए कि एक ट्रांसफ़ॉर्मर क्या है, मानव प्रतिक्रिया (RLHF) से सुदृढीकरण सीखना क्या हासिल करने का प्रयास करता है, संरेखण अनुसंधान क्या है, और वर्तमान AI कहाँ विफल होता है।

दार्शनिक कठोरता और व्यावहारिक निर्णय लेने के बीच पुल बनाएँ। उद्योग और सरकार में सबसे अधिक मूल्यवान दार्शनिक वे हैं जो अमूर्त विश्लेषण और ठोस सिफ़ारिश के बीच आगे बढ़ सकते हैं, जो इंजीनियरों से उनकी भाषा में और अधिकारियों से उनकी भाषा में बात कर सकते हैं।

ऐसी अनुप्रयुक्त विशेषज्ञताएँ अपनाएँ जहाँ दार्शनिक प्रशिक्षण का स्पष्ट बाज़ार मूल्य है: AI नैतिकता, जैव-नैतिकता, व्यावसायिक नैतिकता, क़ानूनी दर्शन, पर्यावरण नैतिकता, प्रौद्योगिकी नीति। ये अनुप्रयुक्त ट्रैक अक्सर पारंपरिक शैक्षणिक दर्शनशास्त्र की तुलना में बेहतर वेतन और स्थिरता वाले ग़ैर-शैक्षणिक करियर की ओर ले जाते हैं।

तर्क कौशल, वैचारिक स्पष्टता, और बौद्धिक साहस का विकास जारी रखें जिन्होंने सहस्राब्दियों तक दर्शन को परिभाषित किया है। ये बिल्कुल वही कौशल हैं जिनकी AI युग को आवश्यकता है -- और बिल्कुल वही कौशल हैं जिन्हें AI दोहरा नहीं सकता।

_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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