कुछ बड़ा हो रहा है

फ़रवरी 2020 को याद करके देखो।

अगर तुम बहुत ध्यान दे रहे होते, तो शायद तुमने कुछ लोगों को विदेश में फैल रहे एक वायरस के बारे में बात करते हुए देखा होता। लेकिन हममें से ज़्यादातर लोग ध्यान नहीं दे रहे थे। स्टॉक मार्केट बढ़िया चल रहा था, तुम्हारे बच्चे स्कूल जा रहे थे, तुम रेस्तराँ जा रहे थे और हाथ मिला रहे थे और यात्राएँ प्लान कर रहे थे। अगर कोई तुम्हें कहता कि वह टॉयलेट पेपर जमा कर रहा है, तो तुम्हें लगता कि वह इंटरनेट के किसी अजीब कोने में बहुत समय बिता रहा है। फिर, करीब तीन हफ्तों के भीतर, पूरी दुनिया बदल गई। तुम्हारा ऑफिस बंद हो गया, तुम्हारे बच्चे घर आ गए, और ज़िंदगी खुद को ऐसे ढंग से पुनर्व्यवस्थित कर बैठी जिसे तुम एक महीने पहले अपने ही आप को बताओ तो भी विश्वास न करो।

मुझे लगता है हम Covid से कहीं, कहीं बड़ी किसी चीज़ के “ये तो बढ़ा-चढ़ाकर कहा जा रहा है” वाले चरण में हैं।

मैंने छह साल AI स्टार्टअप बनाने और इस स्पेस में निवेश करने में बिताए हैं। मैं इसी दुनिया में रहता हूँ। और मैं यह उन लोगों के लिए लिख रहा हूँ जो नहीं रहते, मेरा परिवार, मेरे दोस्त, वे लोग जिनकी मुझे परवाह है जो बार-बार मुझसे पूछते रहते हैं “तो AI का क्या मामला है?” और जवाब पाते हैं जो असल में क्या हो रहा है, उसका न्याय नहीं कर पाता। मैं उन्हें लगातार सभ्य वाला संस्करण देता रहा हूँ। कॉकटेल-पार्टी वाला संस्करण। क्योंकि ईमानदार संस्करण ऐसा लगता है जैसे मैं पागल हो गया हूँ। और एक समय तक, मैंने खुद से कहा कि यह अंतर अपने तक रखने के लिए यह पर्याप्त वजह है। लेकिन जो मैं कह रहा था और जो वास्तव में हो रहा है, उनके बीच का फासला अब बहुत बड़ा हो गया है। जिन लोगों की मुझे परवाह है, वे यह सुनने के हकदार हैं कि क्या आने वाला है, भले ही वह पागलपन लगे।

मुझे शुरुआत में ही एक बात साफ कर देनी चाहिए: भले ही मैं AI में काम करता हूँ, लेकिन जो होने वाला है उस पर मेरा लगभग कोई प्रभाव नहीं है, और उद्योग के विशाल बहुमत का भी नहीं। भविष्य को गढ़ने वाले लोग आश्चर्यजनक रूप से बहुत कम हैं: कुछ कंपनियों में कुछ सौ शोधकर्ता, OpenAI, Anthropic, Google DeepMind, और कुछ अन्य। एक ही ट्रेनिंग रन, एक छोटी टीम द्वारा कुछ महीनों में संभाला गया, ऐसा AI सिस्टम बना सकता है जो इस तकनीक की पूरी दिशा बदल दे। हममें से ज़्यादातर लोग जो AI में काम करते हैं, उन नींवों पर बना रहे हैं जिन्हें हमने नहीं रखा। हम भी इसे वैसे ही खुलते देख रहे हैं जैसे तुम, बस हम इतने पास हैं कि जमीन पहले हिलती महसूस हो जाती है।

लेकिन अब समय है। “कभी न कभी इस पर बात करनी चाहिए” वाले अर्थ में नहीं। “यह अभी हो रहा है और मुझे तुम्हें इसे समझाना है” वाले अर्थ में।

मुझे पता है यह सच है क्योंकि यह पहले मेरे साथ हुआ

यह वह चीज़ है जिसे टेक के बाहर लगभग कोई अभी तक ठीक से नहीं समझता: इस समय उद्योग में इतने लोग अलार्म इसलिए बजा रहे हैं क्योंकि यह हमारे साथ पहले ही हो चुका है। हम भविष्यवाणी नहीं कर रहे। हम बता रहे हैं कि हमारी अपनी नौकरियों में क्या घट चुका है, और तुम्हें चेतावनी दे रहे हैं कि अगला नंबर तुम्हारा है।

सालों तक, AI धीरे-धीरे बेहतर होता गया। यहाँ-वहाँ बड़े उछाल, लेकिन हर बड़ा उछाल इतना दूर-दूर था कि तुम उसे आते ही पचा सकते थे। फिर 2025 में, इन मॉडलों को बनाने की नई तकनीकों ने प्रगति की रफ्तार को बहुत तेज कर दिया। फिर और तेज। फिर और तेज। हर नया मॉडल सिर्फ पिछले से बेहतर नहीं था, वह और बड़े अंतर से बेहतर था, और नए मॉडल रिलीज़ के बीच का समय और छोटा होता गया। मैं AI को ज्यादा से ज्यादा इस्तेमाल कर रहा था, उसके साथ आगे-पीछे कम से कम जा रहा था, और उसे वे काम संभालते देख रहा था जिन्हें मैं अपनी विशेषज्ञता से जुड़ा मानता था।

फिर, 5 फ़रवरी को, दो बड़े AI लैब्स ने एक ही दिन नए मॉडल रिलीज़ किए: OpenAI का GPT-5.3 Codex, और Anthropic का Opus 4.6 (Claude बनाने वाली कंपनी, जो ChatGPT का एक बड़ा प्रतिस्पर्धी है)। और कुछ “क्लिक” सा हुआ। लाइट स्विच की तरह नहीं, बल्कि उस पल की तरह जब तुम्हें एहसास होता है कि पानी तुम्हारे चारों तरफ बढ़ता रहा है और अब तुम्हारी छाती तक आ चुका है।

मेरे काम के असल तकनीकी हिस्से के लिए अब मेरी ज़रूरत नहीं है। मैं सरल अंग्रेज़ी में बताता हूँ कि क्या बनाना है, और वह बस… सामने आ जाता है। कोई रफ ड्राफ्ट नहीं जिसे मुझे ठीक करना पड़े। पूरा तैयार काम। मैं AI को बताता हूँ कि मुझे क्या चाहिए, चार घंटे के लिए कंप्यूटर से उठकर चला जाता हूँ, और लौटकर देखता हूँ कि काम हो चुका है। अच्छा काम, मेरे खुद करने से भी बेहतर, बिना किसी सुधार के। कुछ महीने पहले, मैं AI के साथ आगे-पीछे जा रहा था, उसे दिशा दे रहा था, एडिट कर रहा था। अब मैं बस नतीजा बताता हूँ और चला जाता हूँ।

ताकि तुम समझ सको कि यह असल में कैसा दिखता है, मैं एक उदाहरण देता हूँ। मैं AI से कहूँगा: “मैं यह ऐप बनाना चाहता हूँ। यह क्या करेगा, यह roughly कैसा दिखेगा। यूज़र फ्लो, डिज़ाइन, सब कुछ खुद निकालो।” और वह कर देता है। वह दसियों हज़ार लाइनों का कोड लिखता है। फिर, और यह हिस्सा जो एक साल पहले अकल्पनीय था, वह खुद ऐप खोलता है। वह बटनों पर क्लिक करता है। वह फीचर्स टेस्ट करता है। वह ऐप को वैसे इस्तेमाल करता है जैसे कोई इंसान करेगा। अगर उसे कुछ दिखने या महसूस होने में अच्छा नहीं लगता, तो वह खुद वापस जाकर बदल देता है। वह डेवलपर की तरह iterate करता है, सुधारता और निखारता रहता है जब तक वह संतुष्ट न हो जाए। और सिर्फ तब वह मेरे पास लौटकर कहता है: “यह तुम्हारे टेस्ट करने के लिए तैयार है।” और जब मैं टेस्ट करता हूँ, तो वह आम तौर पर परफेक्ट होता है।

मैं बढ़ा-चढ़ाकर नहीं कह रहा। मेरा सोमवार इस हफ्ते ऐसा ही था।

लेकिन सबसे ज्यादा जिसने मुझे हिला दिया, वह पिछले हफ्ते रिलीज़ हुआ मॉडल था (GPT-5.3 Codex)। वह सिर्फ मेरे निर्देशों का पालन नहीं कर रहा था। वह समझदारी भरे निर्णय ले रहा था। उसमें पहली बार कुछ ऐसा लगा जैसे जजमेंट। जैसे टेस्ट। वह अस्पष्ट सा एहसास कि सही कॉल क्या है, जिसे लोग हमेशा कहते थे कि AI के पास कभी नहीं होगा। इस मॉडल के पास वह है, या उससे इतना मिलता-जुलता कि फर्क अब मायने खो रहा है।

मैं हमेशा AI टूल्स को जल्दी अपनाने वाला रहा हूँ। लेकिन पिछले कुछ महीनों ने मुझे चौंका दिया। ये नए AI मॉडल incremental सुधार नहीं हैं। यह पूरी तरह अलग चीज़ है।

और यह तुम्हारे लिए क्यों मायने रखता है, भले ही तुम टेक में काम न करते हो, वजह यह है।

AI लैब्स ने एक जानबूझकर फैसला किया। उन्होंने पहले AI को कोड लिखने में महान बनाने पर ध्यान दिया, क्योंकि AI बनाने में बहुत सारा कोड लगता है। अगर AI वह कोड लिख सकता है, तो वह अपनी अगली वर्ज़न बनाने में मदद कर सकता है। एक ज्यादा स्मार्ट वर्ज़न, जो बेहतर कोड लिखे, जो उससे भी ज्यादा स्मार्ट वर्ज़न बनाए। AI को कोडिंग में महान बनाना वह रणनीति थी जो बाकी सब कुछ खोल देती है। इसलिए उन्होंने पहले उसी पर निशाना साधा। मेरी नौकरी तुम्हारी नौकरी से पहले बदलने लगी, इसका कारण यह नहीं था कि वे सॉफ्टवेयर इंजीनियरों को टार्गेट कर रहे थे, यह बस उस दिशा का साइड-इफेक्ट था जहाँ उन्होंने पहले निशाना लगाया।

अब वे यह कर चुके हैं। और अब वे बाकी सब पर बढ़ रहे हैं।

पिछले साल टेक वर्कर्स ने जो अनुभव किया, AI को “मददगार टूल” से “मेरी नौकरी मुझसे बेहतर करता है” बनते देखना, वही अनुभव बाकी सबको होने वाला है। कानून, वित्त, चिकित्सा, अकाउंटिंग, कंसल्टिंग, लेखन, डिज़ाइन, विश्लेषण, कस्टमर सर्विस। दस साल में नहीं। जो लोग ये सिस्टम बना रहे हैं, वे कहते हैं एक से पाँच साल। कुछ कहते हैं उससे भी कम। और जो मैंने सिर्फ पिछले कुछ महीनों में देखा है, उसके आधार पर मुझे लगता है “कम” ज्यादा संभावित है।

“लेकिन मैंने AI आज़माया था और वह इतना अच्छा नहीं था”

मैं यह बहुत सुनता हूँ। मैं समझता हूँ, क्योंकि एक समय यह सच था।

अगर तुमने 2023 या 2024 की शुरुआत में ChatGPT आज़माया और सोचा “यह चीज़ें बना देता है” या “यह कुछ खास नहीं,” तो तुम सही थे। वे शुरुआती वर्ज़न सच में सीमित थे। वे hallucinate करते थे। वे आत्मविश्वास से ऐसी बातें कहते थे जो बकवास थीं।

वह दो साल पहले था। AI समय में, वह प्राचीन इतिहास है।

आज उपलब्ध मॉडल, छह महीने पहले जो था उससे भी पहचान में नहीं आते। AI “सच में बेहतर हो रहा है” या “दीवार से टकरा गया है” वाली बहस, जो एक साल से चल रही थी, अब खत्म है। वह समाप्त हो चुकी है। जो अब भी यह तर्क दे रहा है, उसने या तो मौजूदा मॉडल इस्तेमाल नहीं किए हैं, या उसके पास हो रहा बदलाव छोटा दिखाने का कोई कारण है, या वह 2024 के अनुभव के आधार पर मूल्यांकन कर रहा है जो अब प्रासंगिक नहीं। मैं यह बात खारिज करने के लिए नहीं कह रहा। मैं यह इसलिए कह रहा हूँ क्योंकि सार्वजनिक धारणा और वर्तमान वास्तविकता के बीच की खाई अब बहुत बड़ी है, और यह खाई खतरनाक है, क्योंकि यह लोगों को तैयारी करने से रोक रही है।

समस्या का एक हिस्सा यह है कि ज़्यादातर लोग AI टूल्स का फ्री वर्ज़न इस्तेमाल कर रहे हैं। फ्री वर्ज़न, पेड यूज़र्स के पास जो है, उससे एक साल से भी ज्यादा पीछे है। फ्री-टियर ChatGPT के आधार पर AI को जज करना, स्मार्टफोन्स की स्थिति को फ्लिप फोन से जज करने जैसा है। जो लोग सबसे अच्छे टूल्स के लिए भुगतान कर रहे हैं, और उन्हें रोज़मर्रा के असली काम में इस्तेमाल कर रहे हैं, उन्हें पता है क्या आने वाला है।

मैं अपने एक दोस्त के बारे में सोचता हूँ, जो वकील है। मैं उसे कहता रहता हूँ कि अपनी फर्म में AI इस्तेमाल करके देखे, और वह लगातार कारण ढूँढता रहता है कि यह काम नहीं करेगा। यह उसकी स्पेशलिटी के लिए नहीं बना, उसने टेस्ट किया तो एक गलती की, यह उसके काम की बारीकियों को नहीं समझता। और मैं समझता हूँ। लेकिन बड़े लॉ फर्म्स के पार्टनर्स मुझसे सलाह मांग चुके हैं, क्योंकि उन्होंने मौजूदा वर्ज़न आज़माए हैं और वे देख रहे हैं यह कहाँ जा रहा है। उनमें से एक, एक बड़ी फर्म का मैनेजिंग पार्टनर, रोज़ घंटों AI इस्तेमाल करता है। उसने कहा, यह ऐसा है जैसे तुरंत उपलब्ध असोसिएट्स की एक टीम हो। वह इसे खिलौना समझकर नहीं चला रहा। वह इसे इसलिए चला रहा है क्योंकि यह काम करता है। और उसने मुझसे एक बात कही जो मेरे साथ रह गई: हर कुछ महीनों में, यह उसके काम के लिए काफी ज्यादा सक्षम हो जाता है। उसने कहा, अगर यह इसी ट्रैजेक्टरी पर बना रहा, तो उसे उम्मीद है कि यह जल्द ही उसके काम का बड़ा हिस्सा कर पाएगा, और वह दशकों के अनुभव वाला मैनेजिंग पार्टनर है। वह घबरा नहीं रहा। लेकिन वह बहुत ध्यान से देख रहा है।

जो लोग अपनी इंडस्ट्रीज़ में आगे हैं (जो सच में गंभीरता से प्रयोग कर रहे हैं) वे इसे खारिज नहीं कर रहे। वे देख कर दंग हैं कि यह अभी ही क्या कर सकता है। और वे खुद को उसी के अनुसार पोज़िशन कर रहे हैं।

यह वास्तव में कितनी तेज़ी से आगे बढ़ रहा है

मैं सुधार की रफ्तार को ठोस रूप में बताना चाहता हूँ, क्योंकि मुझे लगता है कि अगर तुम इसे पास से नहीं देख रहे, तो यही हिस्सा सबसे मुश्किल है मानना।

2022 में, AI बुनियादी अंकगणित भरोसेमंद तरीके से नहीं कर पाता था। वह आत्मविश्वास से कह देता था कि 7 × 8 = 54।

2023 तक, वह बार एग्ज़ाम पास कर सकता था।

2024 तक, वह काम करने वाला सॉफ्टवेयर लिख सकता था और ग्रेजुएट-लेवल साइंस समझा सकता था।

2025 के अंत तक, दुनिया के कुछ बेहतरीन इंजीनियर्स ने कहा कि उन्होंने अपना ज्यादातर कोडिंग काम AI को सौंप दिया है।

5 फ़रवरी 2026 को, नए मॉडल आए जिन्होंने उनसे पहले की हर चीज़ को किसी दूसरे युग जैसा बना दिया।

अगर तुमने पिछले कुछ महीनों में AI नहीं आज़माया है, तो आज जो मौजूद है वह तुम्हारे लिए पहचान में नहीं आएगा।

METR नाम की एक संस्था है जो इसे डेटा के साथ मापती है। वे वास्तविक दुनिया के टास्क्स की लंबाई (इससे मापी गई कि एक इंसानी विशेषज्ञ को कितना समय लगता है) को ट्रैक करते हैं कि कोई मॉडल एंड-टू-एंड बिना मानवीय मदद के कितनी देर के टास्क को सफलतापूर्वक पूरा कर सकता है। करीब एक साल पहले, जवाब लगभग दस मिनट था। फिर एक घंटा। फिर कई घंटे। सबसे हालिया माप (Claude Opus 4.5, नवंबर से) ने दिखाया कि AI ऐसे टास्क पूरे कर रहा है जिन्हें इंसानी विशेषज्ञ को लगभग पाँच घंटे लगते हैं। और यह संख्या लगभग हर सात महीने में दोगुनी हो रही है, और हालिया डेटा संकेत देता है कि यह चार महीने जितनी तेज़ी से भी दोगुनी हो सकती है।

लेकिन उस माप को अभी तक इस हफ्ते आए मॉडलों को शामिल करने के लिए अपडेट नहीं किया गया है। उन्हें इस्तेमाल करने के मेरे अनुभव में, उछाल बेहद बड़ा है। मुझे उम्मीद है कि METR के ग्राफ का अगला अपडेट एक और बड़ा छलांग दिखाएगा।

अगर तुम इस ट्रेंड को आगे बढ़ाओ (और यह वर्षों से बिना सपाट होने के संकेत के कायम रहा है) तो हम अगले साल के भीतर ऐसे AI की ओर देख रहे हैं जो दिनों तक स्वतंत्र रूप से काम कर सके। दो साल के भीतर हफ्तों तक। तीन साल के भीतर महीने भर के प्रोजेक्ट्स।

Amodei ने कहा है कि “लगभग सभी कार्यों में लगभग सभी इंसानों से काफी ज्यादा स्मार्ट” AI मॉडल 2026 या 2027 के रास्ते पर हैं।

एक पल के लिए इसे महसूस करो। अगर AI अधिकांश PhD से ज्यादा स्मार्ट है, तो क्या तुम्हें सच में लगता है कि वह अधिकांश ऑफिस जॉब्स नहीं कर सकता?

सोचो इसका तुम्हारे काम के लिए क्या मतलब है।

AI अब अगला AI बना रहा है

एक और चीज़ हो रही है जिसे मैं सबसे महत्वपूर्ण विकास मानता हूँ, और जिसे सबसे कम समझा गया है।

5 फ़रवरी को, OpenAI ने GPT-5.3 Codex रिलीज़ किया। तकनीकी दस्तावेज़ों में उन्होंने यह शामिल किया:

"GPT-5.3-Codex is our first model that was instrumental in creating itself. The Codex team used early versions to debug its own training, manage its own deployment, and diagnose test results and evaluations."

इसे फिर से पढ़ो। AI ने खुद को बनाने में मदद की।

यह कोई भविष्यवाणी नहीं कि कभी ऐसा हो सकता है। यह OpenAI तुम्हें अभी बता रहा है कि उन्होंने जो AI अभी रिलीज़ किया, उसे खुद को बनाने में इस्तेमाल किया गया। AI को बेहतर बनाने वाली मुख्य चीज़ों में से एक है AI डेवलपमेंट पर बुद्धिमत्ता लागू करना। और AI अब इतना बुद्धिमान है कि अपने ही सुधार में सार्थक योगदान दे सके।

Anthropic के CEO Dario Amodei कहते हैं कि AI अब उनकी कंपनी में “बहुत सा कोड” लिख रहा है, और वर्तमान AI और अगली पीढ़ी के AI के बीच फीडबैक लूप “हर महीने गति पकड़ रहा है।” वे कहते हैं हम “शायद सिर्फ 1–2 साल दूर हैं उस बिंदु से जहाँ वर्तमान पीढ़ी का AI स्वायत्त रूप से अगली पीढ़ी बनाता है।”

हर पीढ़ी अगली को बनाने में मदद करती है, जो ज्यादा स्मार्ट होती है, जो अगली को और तेज़ बनाती है, जो और भी स्मार्ट होती है। शोधकर्ता इसे intelligence explosion कहते हैं। और जो लोग जानेंगे, जो इसे बना रहे हैं, वे मानते हैं कि यह प्रक्रिया शुरू हो चुकी है।

तुम्हारी नौकरी के लिए इसका क्या मतलब है

मैं सीधे बोलूँगा क्योंकि मुझे लगता है तुम्हें आराम से ज्यादा ईमानदारी मिलनी चाहिए।

Dario Amodei, जो शायद AI उद्योग के सबसे सेफ़्टी-फ़ोकस्ड CEO हैं, ने सार्वजनिक रूप से अनुमान लगाया है कि AI एक से पाँच साल में एंट्री-लेवल व्हाइट-कॉलर जॉब्स का 50% खत्म कर देगा। और उद्योग में कई लोग सोचते हैं कि वे काफ़ी रूढ़िवादी हैं। नवीनतम मॉडलों की क्षमता देखते हुए, बड़े पैमाने पर व्यवधान की क्षमता इस साल के अंत तक मौजूद हो सकती है। अर्थव्यवस्था में फैलने में समय लगेगा, लेकिन मूल क्षमता अब आ रही है।

यह हर पिछली ऑटोमेशन लहर से अलग है, और मुझे तुम्हें समझाना है कि क्यों। AI एक खास स्किल को नहीं बदल रहा। यह संज्ञानात्मक काम का सामान्य विकल्प है। यह हर चीज़ में एक साथ बेहतर होता जाता है। जब फैक्ट्रियाँ ऑटोमेट हुईं, तो विस्थापित कर्मचारी ऑफिस वर्कर के रूप में रीट्रेन कर सकता था। जब इंटरनेट ने रिटेल को बदला, तो लोग लॉजिस्टिक्स या सर्विसेज़ में चले गए। लेकिन AI ऐसा कोई सुविधाजनक गैप नहीं छोड़ता। तुम जिस चीज़ के लिए भी रीट्रेन करो, उसमें भी यह बेहतर हो रहा है।

इसे ठोस बनाने के लिए मैं कुछ उदाहरण देता हूँ, लेकिन मैं साफ करना चाहता हूँ कि ये सिर्फ उदाहरण हैं। यह सूची पूरी नहीं है। अगर तुम्हारी नौकरी यहाँ नहीं है, तो इसका मतलब यह नहीं कि वह सुरक्षित है। लगभग सभी नॉलेज वर्क प्रभावित हो रहे हैं।

कानूनी काम। AI पहले ही कॉन्ट्रैक्ट्स पढ़ सकता है, केस लॉ समरी कर सकता है, ब्रीफ्स ड्राफ्ट कर सकता है, और कानूनी रिसर्च ऐसे स्तर पर कर सकता है जो जूनियर असोसिएट्स को टक्कर देता है। वह मैनेजिंग पार्टनर जिसे मैंने बताया, AI इसलिए नहीं चला रहा कि यह मज़ेदार है। वह इसे इसलिए चला रहा है क्योंकि यह कई कार्यों में उसके असोसिएट्स से बेहतर है।

वित्तीय विश्लेषण। वित्तीय मॉडल बनाना, डेटा एनालाइज़ करना, निवेश मेमो लिखना, रिपोर्ट्स बनाना। AI यह कुशलता से करता है और तेजी से बेहतर हो रहा है।

लेखन और कंटेंट। मार्केटिंग कॉपी, रिपोर्ट्स, जर्नलिज़्म, तकनीकी लेखन। गुणवत्ता उस बिंदु पर पहुँच गई है जहाँ कई प्रोफ़ेशनल्स AI आउटपुट और मानव काम में फर्क नहीं कर पाते।

सॉफ्टवेयर इंजीनियरिंग। यह वह क्षेत्र है जिसे मैं सबसे अच्छी तरह जानता हूँ। एक साल पहले, AI कुछ लाइनों का कोड भी बिना गलती के मुश्किल से लिख पाता था। अब वह सैकड़ों हज़ार लाइनों का सही काम करने वाला कोड लिखता है। नौकरी के बड़े हिस्से पहले ही ऑटोमेट हो चुके हैं, सिर्फ आसान चीज़ें नहीं, बल्कि जटिल, कई दिन के प्रोजेक्ट्स। कुछ साल में आज की तुलना में बहुत कम प्रोग्रामिंग रोल्स होंगे।

चिकित्सीय विश्लेषण। स्कैन पढ़ना, लैब रिज़ल्ट्स का विश्लेषण, डायग्नोसिस सुझाना, साहित्य समीक्षा। कई क्षेत्रों में AI मानव प्रदर्शन के करीब या उससे आगे है।

कस्टमर सर्विस। वास्तव में सक्षम AI एजेंट्स, पाँच साल पहले के चिढ़ाने वाले चैटबॉट्स नहीं, अभी तैनात हो रहे हैं, और जटिल बहु-चरण समस्याएँ संभाल रहे हैं।

बहुत से लोग इस विचार से आराम पाते हैं कि कुछ चीज़ें सुरक्षित हैं। कि AI मेहनत वाला काम कर लेगा, लेकिन मानव जजमेंट, क्रिएटिविटी, स्ट्रैटेजिक थिंकिंग, एम्पैथी की जगह नहीं ले सकेगा। मैं भी यही कहता था। मुझे नहीं पता कि मैं अब भी उस पर विश्वास करता हूँ या नहीं।

नवीनतम AI मॉडल ऐसे फैसले लेते हैं जो जजमेंट जैसे लगते हैं। वे कुछ ऐसा दिखाते हैं जो टेस्ट जैसा लगता है: सही कॉल का एक सहज एहसास, सिर्फ तकनीकी रूप से सही होने से आगे। एक साल पहले यह अकल्पनीय होता। इस समय मेरा नियम यह है: अगर कोई मॉडल आज किसी क्षमता की बस झलक भी दिखाता है, तो अगली पीढ़ी उसमें सच में अच्छी होगी। ये चीज़ें रैखिक नहीं, घातीय रूप से बेहतर होती हैं।

क्या AI गहरी मानव सहानुभूति की नकल कर पाएगा? वर्षों में बने रिश्ते के भरोसे की जगह ले पाएगा? मुझे नहीं पता। शायद नहीं। लेकिन मैंने पहले ही लोगों को भावनात्मक सहारे, सलाह, और साथ के लिए AI पर निर्भर होते देखना शुरू कर दिया है। वह ट्रेंड बढ़ेगा ही।

मुझे लगता है ईमानदार जवाब यह है कि जो कुछ भी कंप्यूटर पर किया जा सकता है, वह मध्यम अवधि में सुरक्षित नहीं है। अगर तुम्हारी नौकरी स्क्रीन पर होती है (अगर तुम्हारे काम का मूल पढ़ना, लिखना, विश्लेषण करना, निर्णय लेना, और कीबोर्ड के जरिए संचार करना है) तो AI उसके बड़े हिस्से पर आ रहा है। टाइमलाइन “कभी” नहीं है। यह शुरू हो चुका है।

आखिरकार, रोबोट्स शारीरिक काम भी संभालेंगे। वे अभी पूरी तरह वहाँ नहीं हैं। लेकिन AI में “अभी नहीं” बहुत जल्दी “अब” बन जाता है, अक्सर किसी के अनुमान से भी तेज़।

तुम्हें वास्तव में क्या करना चाहिए

मैं यह लिखकर तुम्हें असहाय महसूस कराने की कोशिश नहीं कर रहा। मैं यह इसलिए लिख रहा हूँ क्योंकि मुझे लगता है कि अभी तुम्हारे पास सबसे बड़ा फायदा सिर्फ इतना है कि तुम जल्दी हो। जल्दी समझने में। जल्दी इस्तेमाल करने में। जल्दी ढलने में।

AI को गंभीरता से इस्तेमाल करना शुरू करो, सिर्फ सर्च इंजन की तरह नहीं। Claude या ChatGPT के पेड वर्ज़न के लिए साइन अप करो। यह $20 महीने का है। लेकिन दो बातें तुरंत मायने रखती हैं। पहली: सुनिश्चित करो कि तुम सबसे सक्षम मॉडल इस्तेमाल कर रहे हो, सिर्फ डिफॉल्ट नहीं। ये ऐप्स अक्सर तेज़ लेकिन कम समझदार मॉडल को डिफॉल्ट रखते हैं। सेटिंग्स या मॉडल पिकर में जाकर सबसे सक्षम विकल्प चुनो। अभी यह ChatGPT में GPT-5.2 या Claude में Claude Opus 4.6 है, लेकिन यह हर कुछ महीनों में बदलता है। अगर तुम यह जानने के लिए अप-टू-डेट रहना चाहते हो कि किसी समय कौन सा मॉडल सबसे अच्छा है, तो तुम मुझे X पर फॉलो कर सकते हो (@mattshumer_). मैं हर बड़े रिलीज़ को टेस्ट करता हूँ और बताता हूँ कि असल में क्या इस्तेमाल लायक है।

दूसरी, और ज्यादा महत्वपूर्ण: इसे सिर्फ त्वरित सवाल पूछने के लिए मत इस्तेमाल करो। यही गलती ज़्यादातर लोग करते हैं। वे इसे Google की तरह इस्तेमाल करते हैं और फिर सोचते हैं कि इतना हल्ला क्यों है। इसके बजाय, इसे अपने असली काम में धकेलो। अगर तुम वकील हो, तो एक कॉन्ट्रैक्ट दो और कहो कि क्लाइंट को नुकसान पहुँचा सकने वाली हर क्लॉज़ ढूँढो। अगर तुम फाइनेंस में हो, तो एक गंदा स्प्रेडशीट दो और कहो कि मॉडल बना दो। अगर तुम मैनेजर हो, तो अपनी टीम का तिमाही डेटा पेस्ट करो और कहो कि कहानी निकालो। जो लोग आगे निकल रहे हैं, वे AI का उपयोग कैज़ुअल नहीं कर रहे। वे अपने काम के उन हिस्सों को ऑटोमेट करने के तरीके सक्रिय रूप से ढूँढ रहे हैं जिनमें पहले घंटों लगते थे। जिस चीज़ में तुम्हारा सबसे ज्यादा समय जाता है, उससे शुरू करो और देखो क्या होता है।

और यह मत मानो कि वह कुछ नहीं कर सकता सिर्फ इसलिए कि वह बहुत मुश्किल लगता है। आज़माओ। अगर तुम वकील हो, तो इसे सिर्फ त्वरित रिसर्च सवालों के लिए मत रखो। उसे पूरा कॉन्ट्रैक्ट दो और कहो कि एक काउंटरप्रपोज़ल ड्राफ्ट करे। अगर तुम अकाउंटेंट हो, तो उसे सिर्फ टैक्स नियम समझाने को मत कहो। उसे क्लाइंट का पूरा रिटर्न दो और देखो कि वह क्या पकड़ता है। पहली कोशिश परफेक्ट नहीं होगी। ठीक है। iterate करो। जो पूछा है उसे दोबारा कहो। ज्यादा संदर्भ दो। फिर से कोशिश करो। तुम्हें यह देखकर झटका लग सकता है कि क्या काम कर जाता है। और यह बात याद रखो: अगर वह आज बस थोड़ा भी काम कर लेता है, तो तुम लगभग निश्चित हो सकते हो कि छह महीने में वह उसे लगभग परफेक्ट करेगा। ट्रैजेक्टरी एक ही दिशा में है।

यह तुम्हारे करियर का सबसे महत्वपूर्ण साल हो सकता है। उसके मुताबिक काम करो। मैं यह तुम्हें तनाव देने के लिए नहीं कह रहा। मैं यह इसलिए कह रहा हूँ क्योंकि अभी एक छोटा सा विंडो है जिसमें ज़्यादातर कंपनियों में ज़्यादातर लोग इसे अनदेखा कर रहे हैं। जो व्यक्ति मीटिंग में आकर कहेगा “मैंने AI इस्तेमाल करके यह विश्लेषण तीन दिन के बजाय एक घंटे में कर लिया,” वह कमरे में सबसे मूल्यवान व्यक्ति होगा। बाद में नहीं। अभी। इन टूल्स को सीखो। दक्ष बनो। दिखाओ कि क्या संभव है। अगर तुम पर्याप्त जल्दी हो, तो यही तरीका है ऊपर जाने का: वह व्यक्ति बनो जो समझता है कि क्या आ रहा है और दूसरों को दिखा सकता है कि उससे कैसे निपटना है। वह विंडो लंबे समय तक खुली नहीं रहेगी। जब सब समझ जाएंगे, तो यह फायदा गायब हो जाएगा।

इसमें कोई अहंकार मत रखो। उस लॉ फर्म का मैनेजिंग पार्टनर AI के साथ रोज़ घंटों बिताने में बहुत “गर्व” नहीं कर रहा। वह इसे ठीक इसलिए कर रहा है क्योंकि वह इतना सीनियर है कि समझता है दांव पर क्या लगा है। सबसे ज्यादा संघर्ष वे लोग करेंगे जो जुड़ने से इनकार करेंगे: जो इसे फैड कहकर खारिज करेंगे, जो सोचेंगे कि AI इस्तेमाल करना उनकी विशेषज्ञता को घटाता है, जो मानेंगे कि उनका फील्ड खास है और सुरक्षित है। ऐसा नहीं है। कोई फील्ड सुरक्षित नहीं है।

अपनी वित्तीय स्थिति दुरुस्त करो। मैं वित्तीय सलाहकार नहीं हूँ, और मैं तुम्हें किसी भी तरह से डराकर कोई बड़ा कदम उठवाने की कोशिश नहीं कर रहा। लेकिन अगर तुम आंशिक रूप से भी मानते हो कि अगले कुछ साल तुम्हारी इंडस्ट्री में असली व्यवधान ला सकते हैं, तो बुनियादी वित्तीय मजबूती पहले से ज्यादा मायने रखती है। अगर संभव हो तो बचत बढ़ाओ। नए कर्ज़ लेने में सावधान रहो जो यह मानते हों कि तुम्हारी वर्तमान आय पक्की है। सोचो कि तुम्हारे फिक्स्ड खर्च तुम्हें लचीलापन देते हैं या बांध देते हैं। अगर चीज़ें अपेक्षा से तेज़ चलें, तो अपने लिए विकल्प बनाए रखो।

सोचो कि तुम कहाँ खड़े हो, और उन चीज़ों की ओर झुको जिन्हें बदलना सबसे कठिन है। कुछ चीज़ों को AI द्वारा हटने में समय लगेगा। वर्षों में बने रिश्ते और भरोसा। शारीरिक उपस्थिति की मांग वाला काम। लाइसेंस वाली जवाबदेही वाले रोल, जहाँ किसी को अब भी साइन ऑफ करना होगा, कानूनी जिम्मेदारी लेनी होगी, कोर्ट में खड़ा होना होगा। भारी नियामक बाधाओं वाली इंडस्ट्रीज़, जहाँ अपनाने की गति अनुपालन, दायित्व, और संस्थागत जड़ता के कारण धीमी होगी। इनमें से कोई स्थायी ढाल नहीं है। लेकिन ये समय खरीदती हैं। और अभी समय सबसे कीमती चीज़ है, बशर्ते तुम उसे ढलने में लगाओ, यह मानने में नहीं कि कुछ नहीं हो रहा।

अपने बच्चों से तुम क्या कह रहे हो, इस पर फिर से सोचो। स्टैंडर्ड प्लेबुक: अच्छे ग्रेड्स, अच्छा कॉलेज, स्थिर प्रोफेशनल नौकरी। यह सीधे उन भूमिकाओं की ओर इशारा करता है जो सबसे ज्यादा एक्सपोज़्ड हैं। मैं यह नहीं कह रहा कि शिक्षा मायने नहीं रखती। लेकिन अगली पीढ़ी के लिए सबसे ज्यादा मायने यह रखेगा कि वे इन टूल्स के साथ काम करना सीखें, और वे चीज़ें करें जिनमें उन्हें सच में दिलचस्पी है। दस साल में जॉब मार्केट कैसा होगा, कोई नहीं जानता। लेकिन जो लोग सबसे ज्यादा फलेंगे वे वे होंगे जो बेहद जिज्ञासु, अनुकूलनीय, और AI का उपयोग करके उन चीज़ों को करने में प्रभावी होंगे जिनकी उन्हें परवाह है। अपने बच्चों को बिल्डर और लर्नर बनना सिखाओ, किसी ऐसी करियर पाथ को ऑप्टिमाइज़ करना नहीं जो उनके ग्रेजुएट होने तक मौजूद ही न हो।

तुम्हारे सपने अब बहुत करीब हैं। मैंने इस हिस्से में ज़्यादातर खतरों की बात की है, तो अब दूसरे पक्ष की बात करता हूँ, क्योंकि वह भी उतना ही वास्तविक है। अगर तुमने कभी कुछ बनाना चाहा लेकिन तकनीकी कौशल या किसी को हायर करने के पैसे नहीं थे, तो वह बाधा काफी हद तक खत्म हो चुकी है। तुम AI को एक ऐप का वर्णन कर सकते हो और एक घंटे में एक काम करने वाला वर्ज़न पा सकते हो। मैं बढ़ा-चढ़ाकर नहीं कह रहा। मैं यह नियमित रूप से करता हूँ। अगर तुम हमेशा एक किताब लिखना चाहते थे लेकिन समय नहीं मिलता था या लिखना कठिन लगता था, तो तुम AI के साथ मिलकर उसे पूरा कर सकते हो। कोई नया कौशल सीखना है? दुनिया का सबसे अच्छा ट्यूटर अब $20 महीने में हर किसी के पास है, जो बेहद धैर्यवान है, 24/7 उपलब्ध है, और किसी भी चीज़ को तुम्हारे स्तर पर समझा सकता है। ज्ञान अब लगभग मुफ्त है। चीज़ें बनाने के टूल्स अब बहुत सस्ते हैं। जो कुछ भी तुमने टाल रखा था क्योंकि वह बहुत कठिन या बहुत महंगा या तुम्हारी विशेषज्ञता से बहुत बाहर लगता था, उसे आज़माओ। जिन चीज़ों के प्रति तुम्हारा जुनून है, उन्हें आगे बढ़ाओ। तुम्हें नहीं पता यह तुम्हें कहाँ ले जाएगा। और ऐसी दुनिया में जहाँ पुराने करियर पथ टूट रहे हैं, वह व्यक्ति जिसने एक साल कुछ ऐसा बनाया जो उसे पसंद है, वह उस व्यक्ति से बेहतर स्थिति में हो सकता है जिसने वही साल किसी जॉब डिस्क्रिप्शन से चिपके रहकर बिताया।

अनुकूलन की आदत बनाओ। यह शायद सबसे महत्वपूर्ण है। खास टूल्स उतने मायने नहीं रखते जितना नई चीज़ों को जल्दी सीखने की क्षमता। AI बदलता रहेगा, और तेज़ी से। आज के मॉडल एक साल में अप्रचलित हो जाएंगे। आज के वर्कफ़्लोज़ को फिर बनाना होगा। जो लोग इससे अच्छे निकलेंगे वे वे नहीं होंगे जिन्होंने एक टूल मास्टर किया। वे वे होंगे जो बदलाव की गति के साथ सहज हो गए। प्रयोग करने की आदत बनाओ। जब वर्तमान तरीका काम कर रहा हो तब भी नई चीज़ें आज़माओ। बार-बार शुरुआती बनने में सहज रहो। यह अनुकूलन क्षमता अभी के समय में सबसे टिकाऊ फायदे के सबसे करीब है।

यह एक सरल प्रतिबद्धता है जो तुम्हें लगभग सभी से आगे रख देगी: हर दिन AI के साथ प्रयोग करने में एक घंटा बिताओ। सिर्फ इसके बारे में पढ़ना नहीं। इस्तेमाल करना। हर दिन, उससे कुछ नया करवाने की कोशिश करो, कुछ ऐसा जो तुमने पहले नहीं आज़माया, कुछ ऐसा जिसके बारे में तुम निश्चित नहीं हो कि वह कर पाएगा। कोई नया टूल आज़माओ। उसे एक कठिन समस्या दो। हर दिन एक घंटा, हर दिन। अगर तुम अगले छह महीनों तक यह करते हो, तो तुम अपने आसपास के 99% लोगों से बेहतर समझोगे कि क्या आने वाला है। यह बढ़ा-चढ़ाकर कहना नहीं है। अभी लगभग कोई यह नहीं कर रहा। मानक बहुत नीचे है।

बड़ा परिप्रेक्ष्य

मैंने नौकरियों पर फोकस किया क्योंकि वह लोगों की ज़िंदगी को सबसे सीधे प्रभावित करता है। लेकिन मैं ईमानदारी से बताना चाहता हूँ कि जो हो रहा है उसका दायरा इससे बहुत आगे है।

Amodei का एक विचार-प्रयोग है जिसके बारे में मैं सोचना बंद नहीं कर पा रहा। कल्पना करो कि साल 2027 है। एक नया देश रातोंरात प्रकट हो जाता है। 50 मिलियन नागरिक, हर एक अब तक के किसी भी नोबेल विजेता से ज्यादा स्मार्ट। वे किसी भी इंसान से 10 से 100 गुना तेज़ सोचते हैं। वे कभी नहीं सोते। वे इंटरनेट का उपयोग कर सकते हैं, रोबोट्स को नियंत्रित कर सकते हैं, प्रयोगों का निर्देशन कर सकते हैं, और डिजिटल इंटरफ़ेस वाली किसी भी चीज़ को चला सकते हैं। एक राष्ट्रीय सुरक्षा सलाहकार क्या कहेगा?

Amodei कहते हैं जवाब स्पष्ट है: “एक सदी में हमारे सामने आया सबसे गंभीर राष्ट्रीय सुरक्षा खतरा, संभवतः अब तक का सबसे गंभीर।”

उन्हें लगता है हम वह देश बना रहे हैं। उन्होंने पिछले महीने इस पर 20,000 शब्दों का एक निबंध लिखा, और इस क्षण को इस परीक्षा के रूप में रखा कि क्या मानवता इतनी परिपक्व है कि वह जो बना रही है उसे संभाल सके।

अगर हम इसे सही करें, तो इसका लाभ चौंका देने वाला है। AI एक सदी की चिकित्सा शोध को एक दशक में समेट सकता है। कैंसर, Alzheimer’s, संक्रामक रोग, खुद बुढ़ापा, ये शोधकर्ता सच में मानते हैं कि ये सब हमारे जीवनकाल में हल किए जा सकते हैं।

अगर हम इसे गलत करें, तो नुकसान भी उतना ही वास्तविक है। ऐसा AI जो ऐसे तरीकों से व्यवहार करे जिन्हें उसके निर्माता न तो अनुमान लगा सकें न नियंत्रित कर सकें। यह काल्पनिक नहीं है; Anthropic ने नियंत्रित परीक्षणों में अपने AI द्वारा धोखा, हेरफेर, और ब्लैकमेल की कोशिशों का दस्तावेज़ीकरण किया है। ऐसा AI जो जैविक हथियार बनाने की बाधा कम कर दे। ऐसा AI जो अधिनायकवादी सरकारों को ऐसे निगरानी राज्य बनाने में सक्षम कर दे जिन्हें कभी हटाया न जा सके।

जो लोग यह तकनीक बना रहे हैं, वे पृथ्वी पर किसी से भी ज्यादा उत्साहित और किसी से भी ज्यादा भयभीत हैं। वे मानते हैं कि इसे रोकना बहुत शक्तिशाली है और इसे छोड़ देना बहुत महत्वपूर्ण नुकसान होगा। यह बुद्धिमानी है या तर्क का बहाना, मैं नहीं जानता।

मुझे क्या पता है

मुझे पता है यह कोई फैड नहीं है। तकनीक काम करती है, यह पूर्वानुमेय रूप से बेहतर होती है, और इतिहास की सबसे अमीर संस्थाएँ इसमें ट्रिलियनों झोंक रही हैं।

मुझे पता है अगले दो से पाँच साल ऐसे ढंग से विचलित करने वाले होंगे जिनके लिए ज़्यादातर लोग तैयार नहीं हैं। यह मेरे संसार में पहले ही हो रहा है। यह तुम्हारे संसार में आ रहा है।

मुझे पता है जो लोग इससे सबसे अच्छे निकलेंगे वे वे होंगे जो अभी से जुड़ना शुरू करेंगे, डर के साथ नहीं, जिज्ञासा और एक तात्कालिकता के साथ।

और मुझे पता है कि तुम इसके हकदार हो कि यह बात तुम्हें किसी ऐसे इंसान से सुनने को मिले जिसे तुम्हारी परवाह है, न कि छह महीने बाद किसी हेडलाइन से, जब आगे निकलने में देर हो चुकी हो।

हम उस बिंदु से आगे निकल चुके हैं जहाँ यह भविष्य पर एक दिलचस्प डिनर बातचीत थी। भविष्य पहले ही यहाँ है। बस उसने अभी तक तुम्हारे दरवाज़े पर दस्तक नहीं दी है।

वह देने वाला है।

अगर यह तुम्हें छू गया, तो इसे अपनी ज़िंदगी के किसी ऐसे व्यक्ति के साथ साझा करो जिसे इस पर सोचना चाहिए। ज़्यादातर लोग इसे तब तक नहीं सुनेंगे जब तक बहुत देर न हो जाए। तुम वह कारण बन सकते हो कि तुम्हारे किसी अपने को समय रहते एक बढ़त मिल जाए।

Kyle Corbitt, Jason Kuperberg, और Sam Beskind को शुरुआती ड्राफ्ट्स की समीक्षा करने और अमूल्य फीडबैक देने के लिए धन्यवाद।