Anthropic के कर्मचारियों और अमेरिकी वयस्कों का मानना है कि आज AI लगभग समान दायरे के काम कर सकता है। लेकिन 2030 के लिए उनकी अपेक्षाएं बहुत अलग हैं, जैसा कि अक्टूबर 16 को प्रकाशित एक शोध रिपोर्ट बताती है। यह अंतर काम और नीति से जुड़े फैसलों के लिए मायने रखता है, लेकिन अध्ययन मान्यताओं को मापता है, AI वास्तव में जिस गति से आगे बढ़ेगा उसे नहीं।

रिपोर्ट में पूछा गया कि AI आठ काम कब एक कुशल पेशेवर जितनी अच्छी तरह कर पाएगा। सर्वेक्षण में शामिल Anthropic कर्मचारियों में 91% को उम्मीद थी कि 2030 तक AI नोबेल स्तर की खोज कर सकेगा, जबकि सर्वेक्षण में शामिल अमेरिकी वयस्कों में यह अनुपात 39% था। अपने काम के बारे में कर्मचारियों को उम्मीद थी कि 2030 तक AI उनके मौजूदा काम के घंटों का औसतन 75% हिस्सा कर पाएगा। नौकरी कर रहे अमेरिकी उत्तरदाताओं का औसत 28% था। ये आंकड़े अपेक्षित क्षमता बताते हैं, पहले से स्वचालित काम या निश्चित रूप से खत्म होने वाली नौकरियां नहीं।

बड़ा बदलाव

  • क्या बदला: Anthropic ने AI की क्षमता, कार्यस्थल पर इस्तेमाल और आर्थिक प्रभाव के बारे में जनता और कर्मचारियों की अपेक्षाओं की तुलना प्रकाशित की।
  • यह कैसे काम करता है: शोधकर्ताओं ने दोनों समूहों का सर्वेक्षण किया, फिर पांच आर्थिक सवालों के पूरे जवाब पहले प्रकाशित मॉडल में डालकर 2030 के परिदृश्य बनाए।
  • यह क्यों मायने रखता है: कामगार, प्रबंधक और नीति निर्माता देख सकते हैं कि अपेक्षाएं कहां अलग हैं, साथ ही सर्वेक्षण की मान्यताओं को मापे गए अपनाने और आर्थिक पूर्वानुमानों से अलग रख सकते हैं।

दो अलग नमूनों की तुलना

Morning Consult ने अगस्त 11 से 23, 2026 के बीच स्वेच्छा से जुड़ने वाले ऑनलाइन पैनल के जरिए 10,980 अलग-अलग अमेरिकी वयस्कों का सर्वेक्षण किया। अमेरिकी वयस्क आबादी को प्रतिबिंबित करने के लिए जवाबों को जनसांख्यिकीय आधार पर भार दिया गया। ऑनलाइन भर्ती में इंटरनेट पहुंच के बिना लोग शामिल नहीं होते, और भार देने से स्वयंसेवकों व आबादी के बीच हर अंतर ठीक नहीं हो सकता। भविष्य से जुड़े सवाल 2027 और 2030 के बीच बांटे गए थे; रिपोर्ट मुख्य रूप से 2030 के जवाब प्रस्तुत करती है।

Anthropic का अलग, बिना भार वाला आंतरिक सर्वेक्षण अगस्त 9 से 12 तक चला और उसे पूरी कंपनी से 1,334 जवाब मिले। उसके कर्मचारी अमेरिकी कामगारों का प्रतिनिधि नमूना नहीं हैं, न ही उनके जवाब Anthropic की कॉर्पोरेट योजनाओं का बयान हैं। तकनीकी परिशिष्ट नमूने और भार देने की पद्धति का विवरण देता है।

दोनों समूह अपनाने को भी अलग तरह से देखते हैं। जिन कामों को वे AI के लिए संभव मानते हैं, उनमें अमेरिकी वयस्कों को उम्मीद थी कि 2030 तक 42% में उसका इस्तेमाल होगा, जबकि कर्मचारियों का आंकड़ा 65% था। काम पर AI इस्तेमाल करने वाले अमेरिकी वयस्कों में 26% ने कहा कि आज के AI के अनुकूल कोई काम AI के साथ एक चौथाई समय या उससे कम लेता है, जिसमें जांच और सुधार भी शामिल हैं। कर्मचारियों में यह हिस्सा 59% था। ये उपयुक्त कामों पर उत्तरदाताओं के आकलन हैं, पूरी अर्थव्यवस्था में मापी गई उत्पादकता वृद्धि नहीं।

GDP के आंकड़े कहां से आते हैं

शोधकर्ताओं ने 3,259 अमेरिकी वयस्कों और 1,093 कर्मचारियों से पांच इनपुट पर पूरे जवाब लिए: क्षमता, अपनाना, स्वचालन की सीमा, समय की बचत और AI से विस्थापित कामगार को दूसरे पेशे में काम पाने में कितना समय लग सकता है। उन्होंने हर व्यक्ति के जवाब अपने आर्थिक परिदृश्य मॉडल में डाले और बाकी पैरामीटर मॉडल के “Substantial” परिदृश्य के मानों पर स्थिर रखे।

इस आधार पर मीडियन अमेरिकी वयस्क के जवाबों से 2030 में GDP की 5.4% वार्षिक वृद्धि निहित थी; मीडियन कर्मचारी के जवाबों से 17.1%। दोनों वितरणों में काफी ओवरलैप था। ये अपेक्षाओं से बने सशर्त मॉडल नतीजे हैं, देखी गई वृद्धि, किसी भी समूह के सही साबित होने की भविष्यवाणी या Anthropic का कॉर्पोरेट पूर्वानुमान नहीं। मॉडल की धारणाएं भी मायने रखती हैं: सर्वेक्षण से मिले पांच आयामों से बाहर के इनपुट बदलने पर नतीजा बदल सकता है।

व्यावहारिक सवाल यह है कि क्षमता कहां इस्तेमाल में बदलती है। अमेरिकी उत्तरदाताओं ने कार्यस्थल पर अपनाने की संभावित बाधा के रूप में ग्राहक का किसी इंसान को पसंद करना सबसे अधिक चुना; इसके बाद गोपनीयता और सुरक्षा, भरोसेमंद होना तथा कानून या जवाबदेही आए। हर व्यक्ति अधिकतम तीन चुन सकता था; कर्मचारियों से बाधाओं वाला यह सवाल नहीं पूछा गया। AI तैनात करने पर विचार कर रहे नियोक्ता के लिए ये जवाब जांचने योग्य चिंताओं की ओर इशारा करते हैं, लेकिन सर्वेक्षण तय नहीं कर सकता कि 2030 में कौन सी बाधाएं वास्तव में सीमा बनेंगी।

यह लेख हमारी Anthropic के अक्टूबर 16 के कार्यबल शोध की कवरेज को आगे बढ़ाता है। उस रिपोर्ट ने कंपनी के अंदर भर्ती और काम की जांच की थी। यह रिपोर्ट सार्वजनिक सर्वेक्षण और आंतरिक सर्वेक्षण की अपेक्षाओं की तुलना करती है।

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