अंतर्दृष्टि
कर्मचारी साथियों से छिपाकर AI से सवाल क्यों पूछते हैं?
एक सहकर्मी ने हाल ही में मुझे बताया कि उसने एक AI सिस्टम से ऐसा सवाल पूछा था जो वह कभी अपनी टीम से नहीं पूछती। यह कोई संवेदनशील सवाल नहीं था। यह एक बुनियादी सवाल था—उसकी कंपनी के व्यवसाय का एक हिस्सा वास्तव में कैसे काम करता है, इसके बारे में कुछ ऐसा, जिसे उसे लगता था कि उसे तीन साल पहले समझ जाना चाहिए था। उसने आठ फीट दूर बैठे उस व्यक्ति की ओर मुड़ने के बजाय चैट विंडो में इसे टाइप किया जो एक वाक्य में इसका जवाब दे सकता था। मैंने भी ऐसा ही किया है। मुझे संदेह है कि इसे पढ़ने वाले अधिकांश लोगों ने भी ऐसा किया होगा। हम इसे सुविधा के तहत दर्ज करते हैं। मुझे लगता है कि यह कुछ और है। यह एक माप है।
सामाजिक-मनोवैज्ञानिक लागत
लोग सवाल क्यों नहीं पूछते, इस पर शोध की एक लंबी परंपरा है। काम पर मदद मांगने के अध्ययनों से पता चलता है कि कर्मचारी दो कारणों से सहयोगियों से पूछने से बचते हैं: एक सामाजिक-मनोवैज्ञानिक लागत—अयोग्य दिखने का डर—और एक आर्थिक लागत—यह चिंता कि सवाल पदोन्नति की बातचीत में आपका पीछा करेगा। आंतरिक ज्ञान प्लेटफार्मों पर किए गए फील्ड प्रयोग दिखाते हैं कि दोनों लागतें पूछने की प्रक्रिया को दबा देती हैं, और गुमनामी उन्हें आंशिक रूप से दूर कर देती है। जब चाहने वाले का नाम छुपा दिया जाता है, तो सवाल सामने आ जाते हैं।
इस साल की शुरुआत में ‘Knowledge and Process Management’ में प्रकाशित एक अध्ययन इसी निष्कर्ष का अधिक गंभीर रूप प्रस्तुत करता है। लेखक एक अवधारणा का नाम देते हैं जिसे वे ज्ञान दमन (knowledge suppression) कहते हैं: पारस्परिक और सामाजिक-भावनात्मक बाधाओं के कारण मूल्यवान, अवांछित जानकारी को जानबूझकर रोकना। यह जमाखोरी नहीं है—व्यक्ति किसी लाभ की रक्षा नहीं कर रहा है। उनके पास कहने लायक कुछ है और वे तय करते हैं कि पारस्परिक जोखिम इसके लायक नहीं है। तीन तंत्र इसे संचालित करते हैं: प्राप्तकर्ता की प्रतिक्रिया का डर, किसी की भावनाओं को ठेस न पहुँचाने की इच्छा, और आत्म-सुरक्षा। लेखकों का निष्कर्ष ऐसा है जिस पर मैं बार-बार लौटता हूँ: बुद्धिमत्ता गायब तकनीक या गायब अनुरोधों के कारण नहीं, बल्कि अनियंत्रित सामाजिक फिल्टर के माध्यम से खो रही है।
सबसे सुरक्षित सहकर्मी जो अधिकांश लोगों को कभी मिला हो
अब उस प्रणाली के भीतर एक मशीन को रख दीजिए। AI निर्णय नहीं देता। यह समीक्षा के समय आपके सवाल को याद नहीं रखता। इसके पास आपके बारे में कोई राय नहीं है, कोई पद नहीं है, कोई ऐसी बैठक नहीं है जिसमें आप भी हों। यह, पूरी तरह से मनोवैज्ञानिक अर्थ में, सबसे सुरक्षित सहकर्मी है जो अधिकांश लोगों को कभी मिला हो। बेशक हम इससे ऐसी चीजें पूछते हैं जो हम एक-दूसरे से नहीं पूछेंगे। एक चैनल पर पूछने की लागत शून्य हो गई है और बाकी हर चैनल पर अधिक बनी हुई है। जिसका अर्थ है कि अब कुछ उपयोगी दिखाई दे रहा है। लोग मशीनों से क्या पूछते हैं और एक-दूसरे से क्या पूछते हैं, इसके बीच का अंतर इस बात का एक मोटा माप है कि आपका संगठन जिज्ञासा पर कितनी सामाजिक लागत लगाता है। AI की ओर निर्देशित हर वह सवाल जिसका जवाब एक सहकर्मी बेहतर ढंग से दे सकता था, उस उपकरण पर एक छोटा पाठ (रीडिंग) है।
मैं यहाँ सतर्क रहना चाहता हूँ। AI से पूछना अक्सर केवल सही विकल्प होता है, और मैं घर्षण (friction) के पक्ष में तर्क नहीं दे रहा हूँ। मैं जो तर्क दे रहा हूँ वह यह है कि किसी मशीन से पूछा गया सवाल वहीं समाप्त हो जाता है जहाँ वह शुरू हुआ था। कोई यह नहीं सीखता कि यह चीज़ सक्षम लोगों के लिए स्पष्ट नहीं है। कोई भी प्रक्रिया ठीक नहीं होती। जो व्यक्ति जवाब दे सकता था, वह कभी यह नहीं जान पाता कि बाहर से उसकी विशेषज्ञता कैसी दिखती है। जवाब आ जाता है, और संगठन कुछ नहीं सीखता।
शांत कीमत
यही वह शांत कीमत है। AI व्यक्तियों को तो जानकार बना सकता है, लेकिन संगठन को अपने बारे में उतना ही अज्ञानी छोड़ सकता है जितना वह पहले था। इसलिए जो सवाल मैं किसी भी नेतृत्व टीम के सामने रखूंगा, वह यह नहीं है कि “हम लोगों से AI का अधिक उपयोग कैसे करवाएं?” यह इसके करीब है: इस तथ्य से हमें क्या पता चलता है कि हमारे लोग मशीन से पूछना पसंद करते हैं, कि हमसे पूछने में कितनी कीमत चुकानी पड़ती है? योगदान के लिए जोखिम या प्रकटीकरण (exposure) की आवश्यकता होती है। एक सवाल दृश्यमान रूप से न-जानने का सबसे छोटा संभावित कार्य है। यदि मशीन उन सभी को अवशोषित कर रही है, तो हमने अज्ञानता की समस्या को हल नहीं किया है। हमने इसका निजीकरण कर दिया है।