इन दिनों अधिकांश कार्यालयों में जाएँ, और आप एआई को चुपचाप काम करते हुए देखेंगे, चाहे वह दस्तावेजों को स्कैन करना हो, मार्केटिंग कॉपी का सुझाव देना हो, या वित्तीय रुझानों की भविष्यवाणी करना हो। लेकिन बात यह है: बहुत से स्नातक इन उपकरणों का जिम्मेदारी से उपयोग करने के लिए पूरी तरह से तैयार हुए बिना ही कॉलेज छोड़ देते हैं। हो सकता है कि वे बटन क्लिक करना जानते हों, लेकिन उन क्लिक के पीछे के नैतिक प्रश्न या कानूनी जोखिम नहीं जानते हों। यह अंतर शिक्षकों की बढ़ती संख्या को यह तर्क देने पर मजबूर कर रहा है कि एआई साक्षरता प्रत्येक छात्र के लिए अनिवार्य होनी चाहिए – न कि केवल कंप्यूटर विज्ञान का अध्ययन करने वालों के लिए।असली सवाल यह नहीं है कि एआई आपके करियर को प्रभावित करेगा या नहीं – सवाल यह है कि जब ऐसा होगा तो आपको पता चल जाएगा कि क्या करना है। लॉ फर्म, मार्केटिंग एजेंसियां और वित्तीय संस्थान अब एआई के साथ प्रयोग नहीं कर रहे हैं। वे इस पर भरोसा करते हैं. और फिर भी, छात्र अक्सर “सौभाग्य, पता लगाओ” दृष्टिकोण से कुछ अधिक के साथ कार्यबल तक पहुंचते हैं।अधिकांश कार्यक्रम छात्रों को बिना तैयारी के छोड़ देते हैंतकनीकी विभागों के बाहर, एआई शिक्षा सर्वोत्तम रूप से असंगत है। एक उदार कला प्रमुख कभी नहीं सीख सकता कि एल्गोरिदम को क्या प्रभावित करता है। किसी कानून के छात्र से यह विचार करने के लिए कभी नहीं कहा जा सकता कि एआई अनुबंधों को गलत तरीके से कैसे पढ़ सकता है। और जब एआई पाठ्यक्रम मौजूद होते हैं, तो वे आमतौर पर कंप्यूटर विज्ञान में वैकल्पिक वैकल्पिक विषय होते हैं।इस बीच, कार्यस्थल बिजली की गति से एआई को अपना रहे हैं। मार्केटिंग टीमें इसका उपयोग कॉपी लिखने और ग्राहकों को विभाजित करने के लिए करती हैं। कानून कार्यालय अनुबंधों की जांच के लिए एल्गोरिदम पर भरोसा करते हैं। वित्तीय विश्लेषक जोखिमों का पूर्वानुमान लगाने के लिए मशीन लर्निंग की ओर रुख करते हैं। और नए कर्मचारी? उनसे उम्मीद की जाती है कि वे तेजी से आगे बढ़ें – अक्सर बिना किसी वास्तविक मार्गदर्शन के।समस्या सिर्फ व्यक्तिगत कौशल की नहीं है. एआई संवेदनशील जानकारी को गुमराह कर सकता है, गलत तरीके से पेश कर सकता है और उसका दुरुपयोग कर सकता है। जिन कर्मचारियों को इन जोखिमों को पहचानने के लिए प्रशिक्षित नहीं किया गया है, वे गलतियाँ कर सकते हैं जो न केवल शर्मनाक हैं – वे महंगी या कानूनी रूप से खतरनाक भी हो सकती हैं।विद्यार्थियों को वास्तव में क्या सीखने की आवश्यकता हैएक ठोस एआई पाठ्यक्रम यह जानने से परे है कि कौन सा बटन दबाना है। उदाहरण के लिए, पूर्वाग्रह को लीजिए। नियुक्ति एल्गोरिदम ने लिंग या जातीयता के कारण योग्य उम्मीदवारों को अस्वीकार कर दिया है। चेहरे की पहचान करने वाला सॉफ़्टवेयर अक्सर कुछ जनसांख्यिकीय समूहों के लोगों की गलत पहचान करता है। विद्यार्थियों को यह समझने की आवश्यकता है कि ये असफलताएँ क्यों होती हैं—और उन्हें कैसे ठीक किया जाए।फिर डेटा गोपनीयता है। एआई उपकरण व्यक्तिगत जानकारी का पहाड़ एकत्र करते हैं। स्वास्थ्य देखभाल से लेकर वित्त तक सभी क्षेत्रों के पेशेवरों को यह जानना होगा कि उस डेटा का क्या होता है और कानून इसके बारे में क्या कहता है।पारदर्शिता भी मायने रखती है. कई एआई सिस्टम “ब्लैक बॉक्स” हैं, जो बिना स्पष्टीकरण के परिणाम देते हैं। डॉक्टर, बैंकर और जज एआई की सिफारिशों को आंख मूंदकर स्वीकार नहीं कर सकते-उन्हें यह समझने की जरूरत है कि सिस्टम क्या कर रहा है और कब तर्कसंगत निर्णय देना मायने रखता है।बौद्धिक संपदा जटिलता की एक और परत जोड़ती है। AI द्वारा उत्पन्न सामग्री का स्वामी कौन है? क्या कॉपीराइट कार्य पर AI को प्रशिक्षित करना नैतिक है? छात्रों को कम से कम इन संदिग्ध मुद्दों की कामकाजी समझ की आवश्यकता है।व्यावसायिक दायित्व आयामAI का गलत इस्तेमाल करने से गंभीर परिणाम हो सकते हैं। एआई-जनित त्रुटियां प्रस्तुत करने वाले वकील को अनुशासनात्मक कार्रवाई का सामना करना पड़ सकता है। पक्षपातपूर्ण भविष्यवाणियों पर भरोसा करने वाला एक वित्तीय सलाहकार नियामक दंड को आकर्षित कर सकता है। ये परिदृश्य काल्पनिक नहीं हैं—वे घटित होते हैं।कानून पकड़ में आ रहे हैं. उदाहरण के लिए, ईयू का एआई अधिनियम पारदर्शिता, जवाबदेही और जोखिम प्रबंधन के नियम लागू करता है। इसी तरह के नियम दुनिया भर के देशों में दिखाई दे रहे हैं। कुछ वर्षों में, लगभग हर क्षेत्र के पेशेवरों को कम से कम एआई अनुपालन की आधारभूत समझ की आवश्यकता होगी।विश्वविद्यालयों के पास एक विकल्प है: एआई साक्षरता को “अच्छी चीज़” के रूप में या आधुनिक करियर के लिए आवश्यक तैयारी के रूप में मानें। पत्रकारिता, वास्तुकला, या लगभग किसी भी अन्य क्षेत्र में स्नातक प्रतिदिन एआई टूल का सामना करेंगे। उन्हें बिना तैयारी के भेजना सिर्फ एक शैक्षणिक निरीक्षण नहीं है – यह एक पेशेवर जोखिम है।
