काठमाडौँ– AI (आर्टिफिसियल इन्टेलिजेन्स) ले तीव्र रूपमा संसारलाई मात्र बदलिरहेको छैन, बल्कि काम गर्ने तरिका र जागिरबाट हुने कटौती (छँटनी) को पनि एउटा ठूलो कारण बन्दै गइरहेको छ। ठूला-ठूला कम्पनीहरूले AI प्रविधिमा भारी लगानी गरिरहेका छन्, जसका कारण धेरै ठाउँमा कर्मचारीहरूको संख्या कटौती भइरहेको छ।
अमेजन, मेटा र ओरेकल जस्ता विश्वप्रसिद्ध प्राविधिक कम्पनीहरूले पनि पछिल्ला महिनाहरूमा आफ्ना कर्मचारीहरूको संख्यामा ठूलो कटौती गरेका छन्। तर, सबैभन्दा अचम्मको र ध्यान दिनुपर्ने कुरा के छ भने, AI को यो बढ्दो खतरा पुरुषको तुलनामा महिलाहरूको जागिरमा बढी देखिन थालेको छ। प्रविधिले पनि यसरी लैङ्गिक आधारमा असर पार्न सक्छ र कसरी सक्छ भन्ने कुरा एउटा नयाँ अनुसन्धानले खुलासा गरेको छ। उक्त अनुसन्धानका अनुसार, आउने समयमा AI का कारण जागिर गुम्ने खतरा पुरुषको तुलनामा महिलाहरूलाई निकै बढी छ।
आर्टिफिसियल इन्टेलिजेन्स (AI) का कारण पुरुषको तुलनामा महिलाहरूको रोजगारी बढी जोखिममा पर्दै गइरहेको छ। अमेरिकाको ‘नेसनल पार्टनरसिप फर वुमेन एन्ड फेमिलिज’ ले गरेको एउटा अनुसन्धानले यो कुरा देखाएको हो। अमेरिकी श्रम बजारमा महिलाको हिस्सेदारी ४७ प्रतिशत मात्र भए पनि, AI बाट सबैभन्दा बढी प्रभावित हुने प्रमुख १५ वटा पेशाहरूमा ८३ प्रतिशत महिलाहरू कार्यरत छन्।
यस अनुसन्धानका अनुसार सेक्रेटरी, रिसेप्शनिस्ट, अफिस क्लर्क र इन्स्योरेन्स एजेन्ट जस्ता प्रशासनिक र कार्यालयीय भूमिकाहरूमा महिलाहरूको संख्या धेरै छ, र यी क्षेत्रहरूमा AI ले सबैभन्दा पहिले र छिटो असर पार्ने सम्भावना छ। रिपोर्टका अनुसार करिब ६० लाख महिलाहरू यस्ता जोखिमयुक्त पेशामा आबद्ध छन्। यसका साथै, AI सफ्टवेयर बनाउने र नेतृत्वदायी भूमिकाहरूमा (जस्तै सफ्टवेयर इन्जिनियरिङ) महिलाहरूको उपस्थिति निकै कम भएकाले पनि उनीहरू यो प्रविधिको नीति र विकास प्रक्रियाबाट पछि परेका छन्। अर्कोतर्फ, नर्सिङ, बाल हेरचाह र स्वास्थ्य सेवा जस्ता मानवीय स्पर्श आवश्यक पर्ने क्षेत्रमा महिलाहरूको बाहुल्यता रहेकाले त्यहाँ पूर्ण रूपमा जागिर नै त गुम्दैन, तर ‘बोसवेयर’ जस्ता AI आधारित निगरानी प्रणालीले कामको दबाब र गुणस्तरमा भने असर पार्न सक्छ। अनुसन्धानले यो पनि देखाएको छ कि पुरुषको तुलनामा महिलाहरूले ‘जेनेरेटिभ AI’ टुलहरू २५ प्रतिशत कम प्रयोग गरिरहेका छन्, जसले गर्दा कार्यस्थलमा नयाँ प्रविधि अपनाउने मामलामा उनीहरू पछि पर्न सक्ने खतरा छ। साथै, AI डेटामा हुने लैङ्गिक पूर्वाग्रह र महिलाहरूलाई निसाना बनाएर बनाइने डीपफेक जस्ता विकृतिहरू पनि चुनौतीका रूपमा देखा परेका छन्।
