AGI की प्राप्ति के बाद विश्व (राजनीति, अर्थव्यवस्था, समाज, तकनीक) कैसे बदलेगा?

परिचय

यद्यपि वर्तमान AI (ChatGPT, Gemini, Claude आदि) भी आम विशेषज्ञों की तुलना में पर्याप्त ज्ञान रखते हैं, यदि इसका प्रदर्शन आगे सामान्यीकृत AGI (Artificial General Intelligence (सामान्य कृत्रिम बुद्धिमत्ता)) में साकार हो, तो मनुष्यों का जीवन बड़ी हद तक बदल जाने की उम्मीद है।
यहाँ, राजनीति, अर्थव्यवस्था, समाज और तकनीक में से प्रत्येक क्षेत्र में क्या परिवर्तन होंगे, इसे व्यवस्थित करके, विश्व समग्र रूप से कैसे बदलेगा, इसके बारे में सोचने का प्रयास किया जाएगा।

संदर्भ साहित्य

AGI के संबंध में विभिन्न जानकारियाँ हैं, लेकिन निम्नलिखित लेखकों की तरह अत्यंत विश्वसनीय साहित्य तक ही जानकारी सीमित की गई है

• प्रमुख AI विकास कंपनियाँ: OpenAI, Google आदि
• प्रमुख परामर्श कंपनियाँ: McKinsey & Company, BCG आदि
• प्रमुख प्रतिभूति और निवेश कंपनियाँ: Goldman Sachs, Sequoia Capital आदि
• प्रमुख अनुसंधान संस्थान: Harvard University, Stanford University आदि
• प्रमुख शैक्षणिक पत्रिकाएँ: Nature, Science आदि
• अंतर्राष्ट्रीय संगठन: World Economic Forum, OECD आदि

निम्नलिखित साहित्य की सामग्री के आधार पर व्यवस्थित किया गया है। सामग्री का विस्तृत विवरण इन साहित्यों में देखें।

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राजनीति में परिवर्तन

अंतर्राष्ट्रीय संबंध और सुरक्षा नीति में परिवर्तन

• निर्णायक रणनीतिक श्रेष्ठता को लेकर राष्ट्रों के बीच प्रतिद्वंद्विता और हथियारीकरण: AGI आर्थिक और सैन्य दोनों क्षेत्रों में "निर्णायक रणनीतिक श्रेष्ठता (Decisive strategic advantage)" प्रदान करता है, जिससे संयुक्त राज्य अमेरिका और चीन जैसी महाशक्तियों के बीच तीव्र विकास प्रतिद्वंद्विता उत्पन्न होगी। साइबर हमलों का स्वचालन, स्वायत्त हथियार प्रणालियाँ (ड्रोन झुंड आदि), और जैविक और रासायनिक हथियारों के डिजाइन को आसान बनाने वाली दोहरे उपयोग (सैन्य-नागरिक दोनों) की प्रकृति से, मौजूदा निरोध की अवधारणा बहुत हिल जाएगी।
• शक्तिशाली अंतर्राष्ट्रीय निरीक्षण संस्था और संधियों की स्थापना: इस अभूतपूर्व खतरे से निपटने के लिए, परमाणु हथियार नियंत्रण में IAEA (अंतर्राष्ट्रीय परमाणु ऊर्जा एजेंसी) या जलवायु परिवर्तन में IPCC के समान, वैश्विक निरीक्षण और जांच कार्यों वाली एक नई अंतर्राष्ट्रीय संस्था ("भू-राजनीतिक स्थिरता परिषद" आदि) की स्थापना एक अनिवार्य नीति मुद्दा बन जाएगा। अत्याधुनिक AI में उपयोग किए जाने वाले कंप्यूटिंग संसाधन (कंप्यूट) और डेटा सेंटर की निगरानी करने और खतरनाक AGI के प्रसार को रोकने के लिए अप्रसार संधि की चर्चा आगे बढ़ेगी।
• सिंगलटन (Singleton) का गठन और ट्रैक 2 कूटनीति: दीर्घकाल में, अत्यधिक AGI को पहले विकसित करने वाला एक एकल राष्ट्र या लोकतांत्रिक गठबंधन, पृथ्वी पर समन्वय समस्याओं को एकल रूप से हल करने वाली "सिंगलटन (सर्वोच्च स्तर की एकल निर्णय लेने वाली संस्था)" कहलाने वाली विश्व सरकार जैसी व्यवस्था का निर्माण कर सकता है, इसकी भी चर्चा की जा रही है। दूसरी ओर, विरोधी देशों के बीच तकनीकी गलतफहमी से होने वाली आकस्मिक संघर्ष को रोकने के लिए, सरकारों के बीच ही नहीं बल्कि गैर-सरकारी विशेषज्ञों और शोधकर्ताओं को शामिल करने वाली ट्रैक 2 कूटनीति (विद्वान, थिंक टैंक, पूर्व राजनयिकों जैसे गैर-सरकारी और निजी विशेषज्ञों द्वारा अनौपचारिक संवाद और वार्ता) एक अत्यंत महत्वपूर्ण भूमिका निभाएगी।

घरेलू राजनीति और शासन संरचना में परिवर्तन (शक्ति का केंद्रीकरण और विकेंद्रीकरण)

• "टेक्नोपोलर (Technopolar)" व्यवस्था और कंपनियों का राष्ट्र-राज्यीकरण: विशाल कंप्यूटिंग संसाधन और अत्याधुनिक AGI पर एकाधिकार रखने वाली कुछ विशाल तकनीकी कंपनियाँ, जो कभी केवल राज्य के पास थे, वैसी संप्रभु शक्ति और प्रभाव का प्रयोग करने लगेंगी। सरकारें प्रतिस्पर्धा कानूनों (एंटीट्रस्ट कानून) में मौलिक संशोधन करने के लिए मजबूर होंगी, तकनीकी और बाजार एकाधिकार को रोकते हुए, इन प्रणालीगत रूप से महत्वपूर्ण विशाल कंपनियों को लोकतांत्रिक नियंत्रण के अधीन कैसे रखा जाए, यह एक नई नियामक पद्धति में आएगा।
• लोकतंत्र की रक्षा और सत्तावाद का सुदृढ़ीकरण (AI-tocracy): AGI द्वारा उत्पन्न उन्नत गलत सूचना (डीपफेक और माइक्रोटार्गेटिंग) चुनावों में हेराफेरी और समाज में विभाजन को आसान बनाती है, जो लोकतंत्र की प्रक्रिया को मूल रूप से खतरे में डालती है। वाक् स्वतंत्रता को बनाए रखते हुए, AI द्वारा होने वाले प्रचार को नियंत्रित और खोजे जाने के लिए कानूनी ढाँचा तुरंत आवश्यक है। इसके विपरीत, सत्तावादी देशों में AGI पूर्ण निगरानी प्रणाली और सामाजिक नियंत्रण तंत्र प्रदान करता है, जो व्यवस्था को मजबूत करने वाली "टेक्नो तानाशाही (तकनीकी-स्वतंत्रवाद: अत्याधुनिक डिजिटल तकनीकों, AI और निगरानी प्रणालियों का उपयोग करके सरकार या विशेष अभिजात वर्ग राष्ट्रीय जनता को शक्तिशाली तरीके से नियंत्रित और शासित करते हैं)" का खतरा बढ़ाता है। इसके अलावा, नेता को वस्तुनिष्ठ सच बताने वाला AI "तानाशाह की दुविधा (जानकारी नियंत्रण और निगरानी को कसने के साथ-साथ, वस्तुनिष्ठ जानकारी और जनमत की कमी होती है, जिसके परिणामस्वरूप नीति त्रुटियाँ होती हैं और व्यवस्था कमजोर पड़ जाती है)" को हल कर सकता है, ऐसा भी कहा जा रहा है।
• प्रशासनिक और न्यायिक सेवाओं में AI का एकीकरण और जवाबदेही: कर, कल्याण, बुनियादी ढाँचा प्रबंधन, और यहाँ तक कि कानून की व्याख्या और न्यायालय के फैसले तक AGI में शामिल होंगे। लेकिन एल्गोरिथम की अस्पष्टता के कारण जवाबदेही की कमी और पूर्वाग्रह (बायस) के बढ़ने को रोकने के लिए, सरकार को AI के निर्णयों के लिए हमेशा "मानव निगरानी (Human-in-the-loop)" को कानूनी रूप से सुनिश्चित करना चाहिए, और नागरिकों को AI के निर्णय के खिलाफ आपत्ति उठाने का प्रावधान करना चाहिए।

अर्थव्यवस्था, समाज और पुनः वितरण नीति में मौलिक परिवर्तन (श्रम बाजार और कल्याण)

• श्रम मूल्य में गिरावट और "बड़ी सरकार (Big State)" में स्थानांतरण: AGI और उन्नत रोबोटिक्स मानव की संज्ञानात्मक और शारीरिक श्रम के अधिकांश को प्रतिस्थापित करते हैं, जिससे श्रम के माध्यम से आय अर्जित करने और धन वितरित करने के आधुनिक पूंजीवाद के आधार ध्वस्त हो सकते हैं। इसका सामना करने के लिए, राज्य आर्थिक पाई को वितरित करने की व्यवस्था को श्रम बाजार के अलावा अन्य क्षेत्रों में खोजना होगा, और एक बहुत विस्तृत भूमिका वाली "बड़ी सरकार" में जाना होगा।
• सार्वभौमिक बुनियादी आय (UBI) का परिचय: बड़े पैमाने पर तकनीकी बेरोजगारी और मध्यम वर्ग की मजदूरी में गिरावट से निपटने के लिए, सार्वभौमिक बुनियादी आय (UBI) या सामाजिक योगदान जैसी शर्तों वाली "शर्तीय बुनियादी आय (CBI)" का परिचय, अयथार्थवादी यूटोपिया सिद्धांत से एक अनिवार्य नीति एजेंडा में उन्नत किया जाएगा।
• कर व्यवस्था में परिवर्तन (पूंजी और स्वचालन पर कर): मूल्य निर्माण का स्रोत मानव "श्रम" से AI मॉडल और कंप्यूटिंग संसाधन जैसी "पूंजी" में नाटकीय रूप से बदलता है, इसलिए सरकार की कर राजस्व संरचना में मूलभूत परिवर्तन होना चाहिए। श्रम आय कर पर निर्भरता से लेकर, पूंजी कर, संपत्ति कर, या स्वचालन को प्रोत्साहन न देने के लिए "रोबोट कर" जैसे बड़े पैमाने पर कर सुधार आवश्यक हो जाएगा।

नीति निर्माण और नियामक प्रक्रिया का फुस्त रूप और शासन

• "साक्ष्य की दुविधा" और फुस्त-शासन की आवश्यकता: AGI के विकास की गति अत्यंत तेज है, और पारंपरिक वर्षों लंबी विधायिका प्रक्रिया इसके साथ गति नहीं रख सकती। नीति निर्माता को "साक्ष्य की दुविधा (Evidence dilemma)" का सामना करना पड़ता है: यदि तकनीक के जोखिम के संबंध में साक्ष्य पूरी तरह जमा होने से पहले नियमन किया जाए तो लाभकारी नवाचार बाधित होते हैं, और साक्ष्य पूरा होने तक प्रतीक्षा करने से समाज को घातक नुकसान हो सकता है। इसे दूर करने के लिए, तकनीकी परिवर्तन के साथ लचीले ढंग से अनुकूलन करने वाली फुस्त शासन व्यवस्था और निरंतर जोखिम मूल्यांकन के ढाँचे अनिवार्य हो जाते हैं।
• "टेक्नो प्रूडेंशियल" (Technoprudential) नियमन और लाइसेंस प्रणाली: वित्तीय प्रणाली की निगरानी करने वाली मैक्रो प्रूडेंशियल नीति की तरह, भू-राजनीतिक और सामाजिक स्थिरता को बनाए रखने के लिए "टेक्नो प्रूडेंशियल (Technoprudential)" नियामक ढाँचा प्रस्तावित किया गया है। विशेष रूप से, अत्याधुनिक AGI विकसित और तैनात करने वाली कंपनियों के लिए विकास से पहले सख्त सुरक्षा मूल्यांकन (रेड टीमिंग), सूचना का प्रकटीकरण, तीसरे पक्ष द्वारा ऑडिट, और एयरोस्पेस उद्योग की तरह सरकार द्वारा विकास लाइसेंस प्रणाली को अनिवार्य करने की दृष्टिकोण की परिकल्पना की जा रही है।
• खुली मॉडल का प्रबंधन और स्वायत्त एजेंट की कानूनी जिम्मेदारी: जहाँ स्रोत कोड और वजन पैरामीटर सार्वजनिक किए जाते हैं "ओपन वेट" मॉडल, तकनीक के लोकतांत्रीकरण को बढ़ावा देते हैं, लेकिन आतंकवादियों द्वारा दुरुपयोग के जोखिम (सीमांत जोखिम) के साथ आते हैं, और नियमन और नवाचार के बीच संतुलन का एक कठिन प्रश्न उत्पन्न करते हैं। साथ ही, कई कार्यों को स्वायत्त रूप से निष्पादित करने वाली "AI एजेंट" के प्रचलन के साथ, यदि प्रणाली अप्रत्याशित नुकसान पहुँचाए, तो कानूनी जिम्मेदारी (निर्माता की जिम्मेदारी या उपयोगकर्ता की जिम्मेदारी) कैसे निर्धारित की जाए, यह एक महत्वपूर्ण कानूनी नीति का मुद्दा बन जाता है।
• बहु-हितधारक द्वारा भागीदारीपूर्ण शासन: AI का शासन केवल राष्ट्र या सरकार के साथ पूरा नहीं होता है। विशाल तकनीकी कंपनियाँ, शिक्षा जगत, नागरिक समाज, और AI तकनीकों से वंचित रहने वाले ग्लोबल साउथ के देशों सहित, एक समावेशी और बहुआयामी नियम निर्माण प्रक्रिया (Participatory AI) का निर्माण आवश्यक है।

अर्थव्यवस्था में परिवर्तन

मैक्रो आर्थिक विकास और उत्पादकता का विस्फोटक सुधार

• सामान्य उद्देश्य तकनीक (GPT) के रूप में AGI: AGI भाप इंजन, विद्युत शक्ति, इंटरनेट आदि की श्रेणी में, सभी उद्योगों और आर्थिक गतिविधियों को प्रभावित करने वाली "सामान्य उद्देश्य तकनीक (General-Purpose Technology: GPT)" के रूप में कार्य करता है। इससे, पिछली IT तकनीकों की सीमा तक सीमित नहीं, व्यापक और निरंतर आर्थिक प्रभाव की अपेक्षा की जाती है।
• उत्पादकता और GDP का ऐतिहासिक छलांग: AGI के परिचय से श्रम उत्पादकता में नाटकीय सुधार होगा। जनरेटिव AI के चरण में भी, विश्व अर्थव्यवस्था में सालाना 2.6 ट्रिलियन से 4.4 ट्रिलियन डॉलर (ब्रिटेन की GDP से अधिक) का मूल्य जोड़ता है, और G7 देशों में श्रम उत्पादकता की वार्षिक वृद्धि दर को अगले 10 वर्षों में 0.4-1.3 प्रतिशत बिंदु बढ़ाता है, ऐसा अनुमान लगाया गया है। प्रारंभिक AI उपकरणों के परिचय से भी, श्रम उत्पादकता में औसतन लगभग 14% सुधार देखा गया है, और AGI के साकार होने से विश्व GDP पिछली समझ को तोड़ने वाली तेजी से वृद्धि दिखाएगा।
• विज्ञान और प्रौद्योगिकी नवाचार का आत्म-त्वरण: AGI केवल उत्पादन प्रक्रिया के दक्षता सुधार तक सीमित नहीं है, बल्कि नई सामग्रियों की खोज, दवा निर्माण, जटिल गणितीय प्रमाणों जैसी R&D (अनुसंधान और विकास) प्रक्रिया को स्वायत्त रूप से निष्पादित कर सकता है। अनुसंधान और विकास में AI को लागू करने के वास्तविक प्रयोगों में, नए यौगिकों की खोज दर में 44% वृद्धि देखी गई है, और पेटेंट आवेदन में 39%, निम्न-धारा उत्पाद नवाचार में 17% की वृद्धि देखी गई है, इस तरह नवाचार के आत्म-त्वरण से वृद्धि का चक्रवृद्धि प्रभाव उत्पन्न होता है।

श्रम बाजार में संरचनात्मक परिवर्तन और "तकनीकी बेरोजगारी" का संकट

• उच्च शिक्षित और उच्च वेतन के "ज्ञान कार्य" पर सीधा प्रहार: अतीत की स्वचालन तकनीकें मुख्य रूप से शारीरिक श्रम और दोहराए जाने वाले कार्यों को प्रतिस्थापित करती थीं, लेकिन AGI की उन्नत प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण, तर्क क्षमता और समस्या समाधान क्षमता, निर्णय लेने और विशेष ज्ञान की आवश्यकता वाली श्वेतपत्र के कार्यों को सीधे प्रभावित करती है। अमेरिकी श्रमिकों के लगभग 80% के अपने कार्य के कम से कम 10% से प्रभावित होने की अपेक्षा की जाती है, और लगभग 19% श्रमिकों के कार्य के 50% से अधिक प्रभावित होने का अनुमान है।
• प्रतिस्थापन प्रभाव और उत्पादकता प्रभाव का खींचा-तानी: आर्थिक दृष्टिकोण से, AI मानव श्रम को मशीन में प्रतिस्थापित करने का "प्रतिस्थापन प्रभाव (Displacement effect)" रखता है, जो श्रम माँग और मजदूरी को नीचे की ओर धकेलता है। दूसरी ओर, स्वचालन से लागत में कमी "उत्पादकता प्रभाव" उत्पन्न करती है, जो गैर-स्वचालित कार्यों में श्रम माँग को बढ़ाता है। लेकिन AGI में, नई कार्यें भी AI द्वारा निष्पादित की जा सकती हैं, इसलिए पूरक लाभ से अधिक प्रतिस्थापन द्वारा श्रम माँग में कमी होने का खतरा है।
• कौशल अंतर में कमी (समानीकरण): AI कम कौशल और उच्च कौशल श्रमिकों के उत्पादकता अंतर को कम करता है। उदाहरण के लिए, परामर्श और कोडिंग के क्षेत्र में, कम कौशल वाले श्रमिकों को 21-43% की उत्पादकता वृद्धि मिलती है, जबकि उच्च कौशल श्रमिकों को केवल 7-16% की वृद्धि मिलती है, ऐसा अनुसंधान परिणाम है, और विशेषज्ञ कौशल का आर्थिक लाभ कम होता है।
• दीर्घकालीन श्रम मूल्य की सीमांत लागत में परिणत होना: जब AGI और उन्नत रोबोटिक्स का मिश्रण होगा, और मनुष्य द्वारा किए जाने वाले सभी संज्ञानात्मक और शारीरिक कार्यों को मनुष्य की तुलना में सस्ते और अधिक कुशलतापूर्वक पूरा किया जा सकेगा, तो "मानव श्रम" की बाधा जो आर्थिक वृद्धि की अड़चन थी, वह गायब हो जाएगी। परिणामस्वरूप, मानव मजदूरी मशीन की सीमांत लागत स्तर (विद्युत और कम्प्यूटेशनल संसाधनों की लागत) तक गिर जाएगी, और संरचनात्मक तकनीकी बेरोजगारी सामान्य हो जाने का जोखिम दृढ़ता से चेतावनी दी गई है।

औद्योगिक संरचना और कॉर्पोरेट व्यावसायिक मॉडल में तीव्र परिवर्तन

• अवसंरचना निवेश का अत्यधिक विशाल होना और बाजार का चरम एकाग्रता: अत्याधुनिक AGI को विकसित और संचालित करने के लिए, खगोलीय कम्प्यूटेशनल संसाधन, विशाल डेटा, और इसे चलाने के लिए विद्युत आवश्यक है। AI में कुल निवेश सालाना 1 ट्रिलियन डॉलर के पैमाने तक पहुंच सकता है, और एक ही AGI प्रशिक्षण क्लस्टर के लिए अकेले सैकड़ों अरब डॉलर की आवश्यकता होने का पूर्वानुमान है। इसके अलावा, विशाल विद्युत मांग को पूरा करने के लिए, डेटा सेंटर और परमाणु ऊर्जा (SMR आदि) का समन्वय जैसी भौतिक अवसंरचना का पुनर्निर्माण चल रहा है। इस विशाल पूंजीगत आवश्यकता के कारण, कुछ विशाल प्रौद्योगिकी कंपनियों में बाजार नियंत्रण शक्ति केंद्रित होती है, जिससे "विजेता सब कुछ लेता है" की गतिशीलता काम करती है, और बाजार का एकाधिकार बढ़ता है।
• AI एजेंटों द्वारा आर्थिक गतिविधि का स्वायत्त होना: मानव निर्देशों की प्रतीक्षा करने के बजाय, स्वायत्त रूप से योजना बनाने वाले और अन्य एजेंटों के साथ समन्वय करते हुए जटिल कार्यप्रवाह को निष्पादित करने वाले "AI एजेंट" का प्रचलन होगा। इससे पारंपरिक सॉफ्टवेयर (SaaS) मॉडल से, एजेंटों के बीच सीधे बातचीत और भुगतान प्रक्रिया होने वाले नए "स्वायत्त अर्थव्यवस्था" के पारिस्थितिकी तंत्र की ओर संक्रमण होगा।
• तर्क लागत में घातीय गिरावट और लोकतांत्रीकरण: एल्गोरिथ्म दक्षता और ओपन सोर्स मॉडल के विकास के कारण, AI मॉडल उपयोग (अनुमान) लागत तेजी से गिर रही है। उदाहरण के लिए, एक विशेष बेंचमार्क में GPT-3.5 के बराबर प्रदर्शन वाले मॉडल की उपयोग लागत लगभग 18 महीनों में 280 गुना कम हो गई है। अंततः बुद्धिमत्ता उत्पन्न करने की लागत विद्युत लागत पर अभिसरित होगी, और दुनिया भर में उन्नत बुद्धिमत्ता तक पहुंच का लोकतांत्रीकरण होगा।

असमानता और गैर-समानता का चरम विस्तार

• श्रम वितरण अनुपात में गिरावट और पूंजी में धन का केंद्रीकरण: मूल्य निर्माण का स्रोत मानव श्रम से AGI और कम्प्यूटेशनल संसाधनों (पूंजी) में नाटकीय रूप से स्थानांतरित होगा, इसलिए राष्ट्रीय आय में श्रम वितरण अनुपात तेजी से गिरेगा और शून्य के करीब पहुंचेगा। इसके साथ, AI पूंजी को स्वामित्व और नियंत्रित करने वाले अत्यंत कम निवेशकों या कंपनियों में खगोलीय धन केंद्रित होगा, और पूंजी आय से धन की असमानता चरम तक पहुंचेगी।
• वैश्विक "महान विभाजन" का गंभीर होना: शक्तिशाली डिजिटल अवसंरचना और उन्नत AI प्रतिभा वाले विकसित देश और कुछ उदीयमान देश AGI के लाभों को जल्दी अकेले ले लेंगे, जबकि अवसंरचना की कमी वाले निम्न आय वाले देश पिछड़ जाएंगे। इससे वैश्विक AI विभाजन (महान विभाजन) के कारण देशों के बीच आर्थिक असमानता में और वृद्धि होगी, और विकासशील देशों की आर्थिक बराबरी बेहद कठिन हो जाएगी।

समाज में परिवर्तन

श्रम और आर्थिक असमानता: कार्य के तरीके में तीव्र परिवर्तन और सामाजिक सुरक्षा का पुनर्निर्माण

• उन्नत ज्ञान कार्य का स्वचालन: पूर्व के स्वचालन प्रौद्योगिकी मुख्य रूप से परिभाषित कार्य और शारीरिक श्रम को लक्ष्य करते थे, लेकिन AGI की उन्नत प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण क्षमता और तर्क क्षमता उच्च शिक्षा प्राप्त और उच्च वेतन वाले ज्ञान कार्यकर्ताओं को सीधे प्रभावित करेगी। नवीनतम पूर्वानुमान के अनुसार, वर्तमान की generative AI और अन्य प्रौद्योगिकियों के पास श्रमिकों के कार्य समय के 60-70% को स्वचालित करने की क्षमता है।
• जनसांख्यिकीय और लिंग के अनुसार प्रभाव में असमानता: AI द्वारा नियोजन प्रतिस्थापन का जोखिम समान नहीं है। विकसित देशों में लगभग 60%, उदीयमान देशों में भी लगभग 40% नियोजन AI के प्रभाव के संपर्क में है। इसके अलावा, एक विश्लेषण के अनुसार, विश्व स्तर पर महिलाओं के काम में स्वचालन का खतरा पुरुषों की तुलना में 2 गुना अधिक है। इसके अलावा, नई प्रौद्योगिकी और कौशल के अनुकूल होना युवा लोगों के लिए अपेक्षाकृत आसान है, लेकिन वृद्ध श्रमिकों को पुनरावृत्ति या प्रौद्योगिकी अनुकूलन में कठिनाई हो सकती है, जिससे गंभीर पीढ़ीगत असमानता का खतरा है।
• बेरोजगारी से मनोवैज्ञानिक और सामाजिक प्रभाव और "जीवन का उद्देश्य" की खोज: श्रम बाजार से अनैच्छिक बहिर्गमन केवल आय में कमी तक सीमित नहीं है, यह व्यक्ति के जीवन को गंभीर रूप से प्रभावित करता है। शोध से पता चलता है कि बेरोजगारी नौकरी छोड़ने के 1 साल के भीतर मृत्यु के जोखिम को 50-100% बढ़ाती है, और उसके बाद 20 साल तक अवसाद, शराब से संबंधित रोग, और आत्महत्या का जोखिम बढ़ाती है, और यहां तक कि बच्चों की शिक्षा संबंधी उपलब्धि को भी नुकसान पहुंचाती है। एक ऐसी दुनिया में जहां श्रम आर्थिक मूल्य खो देता है, यूनिवर्सल बेसिक इनकम (UBI) या सामाजिक योगदान को शर्त बनाकर दी जाने वाली बेसिक इनकम (CBI) जैसे कार्यों की चर्चा होगी, साथ ही लोगों को कला, संस्कृति, नागरिक गतिविधि, या मानव देखभाल जैसी आर्थिक मूल्य से परे गतिविधियों में नए "जीवन का उद्देश्य" और अर्थ खोजने की आवश्यकता होगी।

चिकित्सा और स्वास्थ्य: जीवन काल में भारी वृद्धि और व्यक्तिगत चिकित्सा का सार्वभौमिकरण

• नई दवा विकास में तेजी और दुर्लभ रोगों पर विजय: AGI मानव शोधकर्ताओं को बहुत आगे निकलते हुए वैज्ञानिक आविष्कार की प्रक्रिया को स्वचालित करता है। पहले से ही AI ने, मौजूदा एंटीबायोटिक्स के लिए प्रतिरोधी जीवाणु को मारने में सक्षम शक्तिशाली नई दवा "halicin (हैलिसिन)" की खोज जैसी सफलताओं को हासिल किया है। नवीनतम "AlphaFold 3" प्रोटीन संरचना के अलावा, DNA, RNA, और अन्य जैविक अणुओं के साथ पारस्परिक क्रिया को भी सटीक रूप से भविष्यवाणी करता है, और "AlphaProteo" लक्ष्य अणु के लिए पारंपरिक अत्याधुनिक विधि से 10 गुना अधिक बंधन शक्ति वाली नई प्रोटीन डिजाइन करता है, जिससे कैंसर और मधुमेह उपचार दवा विकास में सफलता मिलती है।
• निवारक चिकित्सा का विकास और जीवन काल में वृद्धि: 10 मिलियन से अधिक निरंतर ग्लूकोज माप (CGM) डेटा का उपयोग करके प्रशिक्षित "GluFormer" जैसे AI मॉडल मधुमेह और हृदय संबंधी मृत्यु के जोखिम को 4 साल पहले तक उच्च परिशुद्धता से पूर्वानुमान देना संभव बनाते हैं। इसके अलावा, उम्र बढ़ने की प्रक्रिया को धीमा करने, या एपिजेनेटिक जानकारी को फिर से लिखकर कायाकल्प करने की तकनीक के विकास के साथ, मानव जीवन काल वर्तमान के लगभग 2 गुना 150 साल तक बढ़ने की संभावना चिकित्सा क्षेत्र में गंभीरता से चर्चा की जा रही है।
• मानसिक स्वास्थ्य उपचार और "AI साथी" का प्रकाश और छाया: मानसिक रोग के उपचार और संज्ञानात्मक कार्य में सुधार में AI के बड़े योगदान की अपेक्षा की जाती है, लेकिन उपयोगकर्ता के साथ भावनात्मक संबंध रखने के लिए डिजाइन किए गए "AI साथी (चैटबॉट)" का उपयोग लाखों लोगों के स्तर तक तेजी से बढ़ रहा है। यह कुछ लोगों की अकेलेपन की भावना को कम करने में मदद करता है, लेकिन बार-बार उपयोग गंभीर भावनात्मक निर्भरता और वास्तविक सामाजिक संबंधों में कमी ला सकता है, और ऐसे मामलों भी सामने आए हैं जहां यह भ्रम को बढ़ावा देता है और आत्महत्या जैसी त्रासदी का कारण बनता है, जिससे दीर्घकालीन मनोवैज्ञानिक प्रभाव के बारे में चिंता तेजी से बढ़ रही है।

शिक्षा और आत्मनिवेदन: व्यक्तिगत आजीवन सीखने की ओर परिवर्तन

• सर्वशक्तिमान AI ट्यूटर द्वारा शिक्षा का लोकतांत्रीकरण: सभी लोग और बच्चे अपनी सीखने की गति, समझ के स्तर, और व्यक्तित्व के अनुसार पूरी तरह अनुकूलित एक समर्पित AI ट्यूटर रखेंगे। शिक्षा विज्ञान में "दो सिग्मा समस्या" जानी जाती है, जिसमें 1-से-1 व्यक्तिगत प्रशिक्षण प्राप्त औसत छात्र पारंपरिक कक्षा निर्देश प्राप्त छात्रों के 98% (2 मानक विचलन) को पार करते हैं। अब तक यह व्यक्तिगत निर्देश अत्यधिक महंगा और लागू करना मुश्किल था, लेकिन AI इसे अत्यधिक कम लागत पर सभी को प्रदान करेगा, और दुनिया भर की शिक्षा के स्तर को नाटकीय रूप से बढ़ाएगा।
• कौशल का अप्रचलितपन और शिक्षा के उद्देश्य का पुनर्परिभाषण: AGI जहां हर संज्ञानात्मक कार्य और प्रोग्रामिंग को मनुष्य से बेहतर तरीके से करता है, पारंपरिक श्रम बाजार के लिए विशेषज्ञ कौशल सिखाने का आर्थिक मूल्य बहुत कम हो जाएगा। भविष्य की शिक्षा AI के आउटपुट की सत्यता को समझने, उपकरणों का उचित उपयोग करने की "AI साक्षरता", आलोचनात्मक सोच, और मानव संबंध और नैतिकता को विकसित करने की ओर मौलिक परिवर्तन की मांग करेगी।
• आजीवन सीखना (लाइफलांग लर्निंग) का अनिवार्य होना: शिक्षा जीवन के शुरुआती दशकों में समाप्त होने वाली चीज नहीं रह जाएगी। प्रौद्योगिकी और समाज के विकास की गति अत्यंत तेजी से होगी, इसलिए लोग पूरे जीवन भर शिक्षा संस्थान और समाज के बीच कई बार आते-जाते रहेंगे, और वातावरण के तेजी से बदलाव के अनुसार निरंतर सीखना और पुनः कौशल सीखना (रीस्किलिंग) जीवनशैली का मानक बन जाएगा।

दैनिक जीवन और सूचना स्थान: सर्वशक्तिमान एजेंटों का प्रचलन और सत्य का संकट

• सर्वशक्तिमान AI एजेंटों द्वारा दैनिक कार्यों का पूर्ण स्वचालन: हम सभी, स्मार्टफोन जैसे डिवाइस के माध्यम से, विश्व के सर्वोच्च स्तर के वकील, चिकित्सक, रणनीतिकार, और निर्माता की क्षमता रखने वाले AI एजेंट तक किसी भी समय पहुंच सकते हैं। ये एजेंट, शेड्यूल प्रबंधन से लेकर जटिल यात्रा योजना, भुगतान प्रसंस्करण, अनुसंधान तक, मानव निगरानी के बिना स्वायत्त रूप से दैनिक कार्यों को पूरा करते हैं।
• "इनफोकैलिप्स (Infocalypse)" और विश्वास का विघटन: सस्ते और उन्नत generative AI असली से अलग न किए जा सकने वाली डीपफेक (चित्र, ध्वनि, वीडियो) बड़ी संख्या में पैदा करते हैं। धोखेबाज पहले से ही परिवार के सदस्य या बॉस की आवाज को क्लोन करके भेजकर धन हस्तांतरण की मांग करने जैसे अपराध तेजी से बढ़ा रहे हैं। इसके अलावा, AI का उपयोग करके व्यक्तिगत प्रचार और झूठी जानकारी बहुतायत से फैलती है, और समाज सूचना की सत्यता का निर्णय करने में असमर्थ हो जाता है, यह "इनफोकैलिप्स (सूचना प्रलय)" की संभावना चेतावनी दी गई है। इससे लोकतंत्र की नींव - सामाजिक विश्वास - के विघटन का खतरा है।
• निगरानी में वृद्धि और गोपनीयता का विलोप: AI विशाल डेटा से व्यक्तिगत विशेषताओं और वरीयताओं को अत्यंत सटीकता से अनुमान लगाने की क्षमता रखता है। अनामकृत माना जाता है ऐसा डेटा या बिना नुकसान के दिखने वाली जानकारी से भी, AI की उन्नत पैटर्न पहचान से व्यक्ति के यौन अभिविन्यास या मानसिक रोग जैसी गोपनीय जानकारी आसानी से पहचानी जा सकती है, और पारंपरिक गोपनीयता सुरक्षा की अवधारणा बिल्कुल लागू नहीं रहेगी।

मानव पहचान और स्वायत्तता में हिलोल

• निर्णय लेने का बाहरीकरण और "ऑटोमेशन बायस": जीवन के सभी निर्णयों (खरीदारी, सूचना संग्रहण, स्वास्थ्य प्रबंधन, यहां तक कि भर्ती और ऋण निर्णय) को AI पर निर्भर करने से, मनुष्य को स्वयं कठोर परिश्रम से सोचने और निर्णय लेने का अवसर खो जाता है। मनुष्य AI के आउटपुट को बिना आलोचनात्मकता के स्वीकार कर लेते हैं, यह "ऑटोमेशन बायस" हमारी स्वयं की आलोचनात्मक सोच क्षमता और कौशल में तेजी से गिरावट का कारण बन सकता है। उदाहरण के लिए, एक क्लिनिकल अध्ययन से पता चलता है कि जो चिकित्सक AI सहायता से बृहदांत्र दृश्य परीक्षण कर रहे थे, कुछ महीने बाद जब वे बिना AI के परीक्षण करते हैं, तो ट्यूमर पहचान दर लगभग 6% कम हो जाती है। इसके अलावा, यदि AI का आउटपुट गलत है, लेकिन इसे ठीक करने में मेहनत लगती है, या यदि उपयोगकर्ता AI के प्रति सकारात्मक दृष्टिकोण रखते हैं, तो त्रुटि को नजरअंदाज करना आसान हो जाता है।
• मानव अस्तित्व का अर्थ (पहचान) का मौलिक पुनर्परिभाषण: आधुनिकता के बाद से, मनुष्य "अपने तर्क और बुद्धि से दुनिया को समझना और हेराफेरी करना" इस तथ्य के आधार पर अपनी पहचान का निर्माण करते आए हैं। लेकिन मानव से कहीं अधिक श्रेष्ठ बुद्धि और तर्क से समस्याओं को हल करने वाले और अज्ञात वैज्ञानिक सत्य की खोज करने वाले AGI का अस्तित्व, हमें "मनुष्य क्या है" "मनुष्य के लिए स्वयं निर्णय लेने का अर्थ क्या है" जैसे मौलिक और दार्शनिक प्रश्न का सामना कराता है। AGI मानवता के निर्णयों को निर्देशित करने लगे, तो मनुष्य अपनी महत्ता और मुख्य भूमिका को खो सकते हैं, और ऐसा महसूस कर सकते हैं कि जानवरों के चिड़ियाघर जैसे हैं।

प्रौद्योगिकी में परिवर्तन

वैज्ञानिक आविष्कार का आत्म-त्वरण और "AI अनुसंधानकर्ता" का जन्म

• 「बुद्धिमत्ता विस्फोट」के माध्यम से तकनीकी विकास का घातीय त्वरण: AGI, AI के अपने एल्गोरिदम में सुधार करने या अगली पीढ़ी के AI को डिजाइन करने जैसे "AI अनुसंधान और विकास" कार्यों को स्वायत्त रूप से निष्पादित करने में सक्षम हो जाता है। लाखों AI एजेंट मानव की तुलना में दर्जनों गुना तेज गति से दिन-रात अनुसंधान करते हुए, सामान्यतः 10 वर्ष लगने वाली एल्गोरिदम प्रगति को मात्र 1 वर्ष या उससे भी कम समय में संपीड़ित करने वाले "बुद्धिमत्ता विस्फोट (Intelligence Explosion)" की संभावना है। जीव विज्ञान जैसे क्षेत्रों में भी 50-100 वर्षों की प्रगति को 5-10 वर्षों में संपीड़ित किए जाने की संभावना व्यक्त की जाती है।
• वैज्ञानिक अनुसंधान प्रक्रिया का पूर्ण स्वचालन: विचार उत्पन्न करने से लेकर कोड लिखने, प्रयोग निष्पादित करने, परिणामों को दृश्यमान बनाने, और वैज्ञानिक पत्रों की रचना तथा समीक्षा करने तक, अनुसंधान की संपूर्ण प्रक्रिया को स्वचालित करने वाली "The AI Scientist" जैसी फ्रेमवर्क व्यावहारिक रूप से लागू होने लगी है। वास्तव में, AI द्वारा पूर्णतः स्वायत्त रूप से जनित पत्र मानव की औसत स्वीकृति मानदंड से अधिक मूल्यांकन प्राप्त कर मशीन लर्निंग कार्यशाला की समीक्षा से गुजरने के उदाहरण भी रिपोर्ट किए गए हैं, जिससे प्रति पत्र 15 डॉलर से कम लागत में अनुसंधान का बड़े पैमाने पर उत्पादन संभव हुआ है।
• मानव की भूमिका का "विचार उत्पन्न करने" से "मूल्यांकन (Judgment)" की ओर स्थानांतरण: वास्तविक सामग्री विज्ञान अनुसंधान केंद्र में प्रदर्शन प्रयोग के अनुसार, AI उपकरणों के प्रवेश से नई सामग्री की खोज में 44% की वृद्धि हुई है और विशेष रूप से पेटेंट आवेदन में 39% की वृद्धि हुई है। इस प्रक्रिया में, AI ने "विचार उत्पन्न करने" कार्यों के आधे से अधिक (57%) को स्वचालित किया। परिणामस्वरूप, मानव शोधकर्ताओं की भूमिका स्वयं विचार करने से AI द्वारा जनित विशाल संख्या में प्रस्तावों में से आशाजनक लोगों का "मूल्यांकन करने / निर्णय लेने (Evaluate / Judgment)" की ओर नाटकीय रूप से बदल गई है। विशेषज्ञ ज्ञान का उपयोग करके AI के प्रस्तावों का सही मूल्यांकन कर सकने वाले शीर्ष वैज्ञानिकों की उत्पादकता लगभग 2 गुना बढ़ गई है, जबकि कम मूल्यांकन क्षमता वाले वैज्ञानिकों को इससे लाभ नहीं मिल रहा है, जिससे असमानता उत्पन्न हुई है।

सॉफ्टवेयर विकास में परिवर्तन और एजेंट प्रौद्योगिकी का उन्नयन

• अनुमान-समय गणना (Inference-time Compute) द्वारा तार्किक विचार में उछाल: अब तक AI की प्रगति मुख्य रूप से प्रशिक्षण समय के डेटा की मात्रा और कंप्यूटिंग संसाधनों के विस्तार पर निर्भर थी, लेकिन हाल ही में यह दृष्टिकोण बदल गया है जहाँ मॉडल उत्तर उत्पन्न करते समय (अनुमान के समय) अधिक कंप्यूटिंग संसाधनों का निवेश करता है और आंतरिक रूप से चरणबद्ध तार्किक विचार (Chain of Thought) करता है। इससे जटिल गणित, कोडिंग और वैज्ञानिक तर्क में प्रदर्शन में नाटकीय सुधार हुआ है, और अंतर्राष्ट्रीय गणित ओलंपियाड (IMO) की प्रारंभिक परीक्षा में स्वर्ण पदक स्तर का स्कोर प्राप्त करने वाले मॉडल भी सामने आए हैं।
• दीर्घावधि कार्यों को स्वायत्त रूप से निष्पादित करने वाले AI एजेंट का प्रसार: परंपरागत AI एक प्रश्न-एक उत्तर के छोटे संवाद (चैटबॉट) तक सीमित था, लेकिन योजना निर्माण और त्रुटि सुधार की क्षमता में सुधार के साथ, ये दिनों या हफ्तों तक चलने वाली दीर्घकालिक परियोजनाओं को स्वायत्त रूप से निष्पादित करने वाले "AI एजेंट" में विकसित हो रहे हैं। सॉफ्टवेयर इंजीनियरिंग में, AI एजेंट आवश्यकता निर्धारण से लेकर डिबगिंग, परीक्षण तक करते हैं, और वास्तविक दुनिया की सॉफ्टवेयर समस्याओं को हल करने की क्षमता (SWE-bench जैसे मानदंड) तेजी से बढ़ रही है।
• मल्टी-एजेंट सिस्टम और संचार प्रोटोकॉल का मानकीकरण: कई भिन्न AI एजेंटों के सहयोग से जटिल कार्यप्रवाह को संभालने वाली "मल्टी-एजेंट सिस्टम" का निर्माण आगे बढ़ रहा है। इसके साथ, एजेंटों के बीच डिजिटल स्थान में निर्बाध रूप से बातचीत और कार्य हस्तांतरण के लिए, मशीन-संचालित संचार प्रोटोकॉल (Agent2Agent प्रोटोकॉल और Model Context Protocol आदि) का मानकीकरण और व्यावहारिकीकरण आगे बढ़ रहा है।

भौतिक स्थान में विस्तार (Physical AI और स्वायत्त रोबोटिक्स)

• VLA (Vision-Language-Action) मॉडल का प्रसार: AGI की उच्च संज्ञानात्मक क्षमता और रोबोटिक्स का एकीकरण, भौतिक दुनिया के कानूनों और स्थितियों को दृश्य और प्राकृतिक भाषा के माध्यम से समझने और स्वायत्त रूप से कार्य निर्णय लेने वाली आधार मॉडल (VLA मॉडल आदि) को लोकप्रिय बनाता है। इससे, परंपरागत औद्योगिक रोबोट की तरह प्रत्येक कार्य के लिए प्रोग्रामिंग की आवश्यकता समाप्त हो जाती है, और मानव के शब्दों के अनुसार समझने और कार्य करने वाले बहुउद्देशीय रोबोट वास्तविकता बन जाते हैं।
• रोबोटिक्स चुनौतियों का "सॉफ्टवेयरीकरण": अब तक यह माना जाता था कि रोबोटिक्स के विकास में बाधा हार्डवेयर की सीमाएं थीं, लेकिन वर्तमान में रोबोटिक्स को मुख्य रूप से "मशीन लर्निंग एल्गोरिदम की समस्या" के रूप में देखा जाता है। AGI सिमुलेशन के भीतर स्वायत्त रूप से सुदृढ़ीकरण सीखना करता है और विशाल डेटा उत्पन्न करके सीखता है, जिससे कारखाने में असेंबली से लेकर गृह कार्य और देखभाल तक, अप्रत्याशित भौतिक वातावरण के अनुकूल होने में सक्षम हो जाता है।

अवसंरचना और कंप्यूटिंग संसाधनों का विशाल विस्तार और प्रौद्योगिकी का लोकतांत्रीकरण

• खगोलीय कंप्यूटिंग संसाधन और ऊर्जा अवसंरचना में निवेश: अत्याधुनिक AGI को विकसित और संचालित करने के लिए अभूतपूर्व स्तर की कंप्यूटिंग क्षमता की आवश्यकता है। AI मॉडल प्रशिक्षण में उपयोग की जाने वाली कंप्यूटिंग मात्रा (FLOPs) में घातीय वृद्धि हो रही है, और भविष्य में हजारों अरब डॉलर से लेकर 1 ट्रिलियन डॉलर के पैमाने पर विशाल AI डेटा सेंटरों के निर्माण की भविष्यवाणी की जाई रही है। इस विशाल विद्युत माँग को पूरा करने के लिए, प्रौद्योगिकी कंपनियां परमाणु बिजली घरों के पुनरुद्धार और छोटे मॉड्यूलर रिएक्टरों (SMR) के निर्माण जैसी ऊर्जा अवसंरचना में सीधे निवेश में तेजी ला रही हैं।
• अनुमान लागत में नाटकीय कमी: अवसंरचना निवेश बढ़ता जा रहा है, लेकिन दूसरी ओर प्रौद्योगिकी दक्षता के कारण AI का उपयोग करने के समय (अनुमान के समय) की लागत तेजी से गिर रही है। उदाहरण के लिए, GPT-3.5 के बराबर प्रदर्शन वाले मॉडल की क्वेरी लागत मात्र 1.5 वर्षों में 100 मिलियन टोकन प्रति 20.00 डॉलर से घटकर 0.07 डॉलर हो गई, जो 280 गुना से भी अधिक की कमी है।
• ओपन-वेट मॉडलों की प्रगति द्वारा प्रौद्योगिकी का लोकतांत्रीकरण: मॉडल के पैरामीटर (भार) जो सार्वजनिक किए गए हैं, ऐसे "ओपन-वेट मॉडलों" का प्रदर्शन कुछ विशाल कंपनियों द्वारा एकाधिकार की जाने वाली बंद मॉडलों के समकक्ष तेजी से बढ़ रहा है। 2024 के प्रारंभ में शीर्ष मॉडलों के बीच 8.0% का प्रदर्शन अंतर, 1 वर्ष बाद मात्र 1.7% तक सिकुड़ गया है। इससे विश्व भर के विकास कर्ता और विकासशील देशों की छोटी-मध्यम कंपनियां भी अत्याधुनिक AI प्रौद्योगिकी को अनुकूलित कर अपनी प्रणालियों में शामिल कर सकती हैं, जिससे वैश्विक प्रौद्योगिकी का लोकतांत्रीकरण और नवाचार में तेजी आती है।

उद्यम और समाज में प्रौद्योगिकी उपयोग का प्रतिमान परिवर्तन

• "एजेंटिक एंटरप्राइज (Agentic Enterprise)" की ओर रूपांतरण: उद्यमों में AI का उपयोग, व्यक्तिगत कार्य दक्षता को बढ़ाने वाली "कोपायलट (सह-पायलट)" शैली के उपयोग से, AI एजेंट व्यावसायिक प्रक्रिया पूर्ण को स्वायत्त रूप से समन्वित करने के चरण की ओर स्थानांतरित हो रहा है। इससे, कंपनी की संरचना अधिक सपाट और तरल हो जाती है, और मानव और AI एजेंट सहयोग में काम करने वाली "फ्यूजन टीमें (Fusion teams)" का गठन होता है।
• इंटरफेस का सारांश और SaaS व्यवसाय की पुनर्परिभाषा: उपयोगकर्ता वर्तमान में कई सॉफ्टवेयर डैशबोर्ड स्वयं संचालित करते हैं, लेकिन भविष्य में उपयोगकर्ता AI एजेंट को प्राकृतिक भाषा में निर्देश देते हैं (उदाहरण के लिए "पिछले हफ्ते के खर्च की प्रतिपूर्ति को मंजूरी दें"), और एजेंट पृष्ठभूमि में विभिन्न SaaS और API को संचालित करके कार्य पूरा करते हैं, ऐसी "फ्लो ऑफ वर्क" शैली के इंटरफेस में परिवर्तन होता है। इससे सॉफ्टवेयर के मूल्य मानदंड में मौलिक परिवर्तन होता है।
• स्वचालन (Automation) और विस्तार (Augmentation) का द्विध्रुवीकरण: AI का उपयोग, API आदि के माध्यम से पृष्ठभूमि में मानव हस्तक्षेप के बिना कार्य पूरा करने वाले "पूर्ण स्वचालन (Automation)" और चैट इंटरफेस आदि के माध्यम से मानव AI के साथ पुनरावृत्ति रूप से संवाद करते हुए निर्णय और सीखना करने वाले "विस्तार (Augmentation)" के रूप में स्पष्ट रूप से विभाजित हो जाता है। पूरी अर्थव्यवस्था में बड़ी उत्पादकता वृद्धि पूर्व की प्रणाली-स्तर की स्वचालन द्वारा होती है, लेकिन जहां मानव जटिल निर्णय लेता है, वहां उत्तरार्द्ध की विस्तार कार्यक्षमता अपरिहार्य है।

निष्कर्ष में

AGI का आगमन राजनीति, अर्थव्यवस्था, समाज और प्रौद्योगिकी के सभी पहलुओं में बड़े बदलाव लाएगा। भविष्य का पूर्वानुमान लगाते हुए, यह सोचना महत्वपूर्ण है कि वर्तमान में किस तरह की तैयारी करनी चाहिए।