चित्रण: tuput
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अमेरिकी पेरोल रिकॉर्ड पर बना स्टैनफ़र्ड का एक वर्किंग पेपर जून 2026 तक AI की वजह से पूरी अर्थव्यवस्था में नौकरियाँ घटने का कोई सबूत नहीं पाता। वह यह ज़रूर पाता है कि सबसे ज़्यादा संपर्क वाले पेशों में 22 से 25 साल के लोगों का रोज़गार उनके कम संपर्क वाले साथियों से 19% पीछे रह गया है, और चार देशों में नई भर्तियों पर एक प्रतिद्वंद्वी अध्ययन इसके बजाय घर से काम की ओर इशारा करता है।
अमेरिका के जिन पेशों में AI का संपर्क सबसे ज़्यादा है, उनमें 22 से 25 साल के लोगों का रोज़गार उस स्तर से 19% नीचे है जहाँ वह होता अगर उसने उनके कम संपर्क वाले साथियों की रफ़्तार पकड़ी होती। यह स्टैनफ़र्ड के उस वर्किंग पेपर की मुख्य बात है जिसे 12 अगस्त 2026 को संशोधित किया गया, और जो हर महीने 35 से 50 लाख अमेरिकी कामगारों के पेरोल रिकॉर्ड पर बना है। यही पेपर बाक़ी अर्थव्यवस्था में नौकरियाँ घटने का कोई संकेत नहीं पाता, और इसके तीनों लेखक कहते हैं कि 19% एक पैटर्न को बताता है, यह नहीं मापता कि AI ने क्या किया।
19% का हिसाब कैसे निकलता है
एरिक ब्रिन्यॉल्फ़्सन, भारत चंदर और रुयु चेन 22 से 25 साल के दो समूहों को नवंबर 2022 से, जो पेपर में जनरेटिव AI के दौर की शुरुआत है, जून 2026 तक देखते हैं। पेशों के AI के सबसे ज़्यादा संपर्क वाले दो पाँचवें हिस्सों में काम करने वालों का रोज़गार लगभग 11% गिरा। सबसे कम संपर्क वाले तीन पाँचवें हिस्सों में काम करने वालों का रोज़गार लगभग 10% बढ़ा। पेपर इस 21 अंक के फ़र्क़ को कम संपर्क वाले समूह की बढ़त के मुक़ाबले 19% रखता है।
19% एक पैमाने के मुक़ाबले कमी है, खोई हुई नौकरियों की गिनती नहीं। नमूने के सभी 22 से 25 साल के लोग जून 2026 में अपने नवंबर 2022 के स्तर से सिर्फ़ लगभग 2% नीचे थे, क्योंकि कम संपर्क वाले कामों की बढ़त ने गिरावट का ज़्यादातर हिस्सा पाट दिया। इससे बड़ी हर उम्र के समूह में रोज़गार बढ़ा, 35 से 40 साल के कामगारों में तो 11% तक। सभी उम्रों को मिलाकर नमूने में रोज़गार लगभग 6% बढ़ा, और सबसे ज़्यादा संपर्क वाला पाँचवाँ हिस्सा लगभग 4% बढ़ा।
आँकड़े और संपर्क के स्कोर
रिकॉर्ड ADP से आते हैं, जो एक पेरोल प्रोसेसर है और जिसके ग्राहक 2.6 करोड़ से ज़्यादा अमेरिकी कामगारों को काम देते हैं। विश्लेषण में उन कंपनियों का संतुलित पैनल इस्तेमाल हुआ है जो जनवरी 2021 से जून 2026 तक हर महीने मौजूद थीं, और उसमें 70 साल से कम उम्र के पूर्णकालिक कामगार गिने गए हैं। नमूने के लगभग 30% में पदनाम ग़ायब हैं, और लेखक जहाँ हो सके वहाँ उसी कामगार के सबसे नज़दीकी दर्ज पदनाम से ख़ाली जगह भरते हैं।
पेशों को संपर्क के हिसाब से क्रम में रखने के लिए लेखक दो स्कोर इस्तेमाल करते हैं। पहला टाइना एलुंडू और उनके साथियों का है, जो आँकता है कि हर पेशे के काम बड़े भाषा मॉडलों की क्षमताओं से कितना मेल खाते हैं, यानी उस तकनीक से जो ChatGPT जैसे चैटबॉट के पीछे है। दूसरा एंथ्रोपिक इकॉनमिक इंडेक्स से आता है, जो एंथ्रोपिक के चैटबॉट क्लॉड से हुई बातचीत को इस आधार पर छाँटता है कि काम क्या था और उपयोगकर्ता काम पूरी तरह सौंप देता है (ऑटोमेशन) या मॉडल के साथ मिलकर करता है (ऑग्मेंटेशन)। इंडेक्स के पीछे के एंथ्रोपिक पेपर ने 40 लाख से ज़्यादा बातचीत का विश्लेषण किया और 57% इस्तेमाल को ऑग्मेंटेशन व 43% को ऑटोमेशन में रखा। जिस चैटबॉट के इस्तेमाल के रिकॉर्ड इस स्कोर को आधार देते हैं, उसे एंथ्रोपिक बेचती है।
अनुभवी कामगार नियंत्रण समूह क्यों हैं
तुलना अनुभवी कामगारों पर टिकी है। अगर AI के अलावा किसी और चीज़ ने सभी संपर्क वाले पेशों को चोट पहुँचाई होती, तो उन्हीं पेशों में बड़ी उम्र के कर्मचारियों में भी वही फ़र्क़ दिखता। वह नहीं दिखता। सबसे ज़्यादा संपर्क वाले पाँचवें हिस्से में, 22 से 25 साल के लोगों का रोज़गार सबसे कम संपर्क वाले पाँचवें हिस्से के मुक़ाबले लगभग 18 प्रतिशत अंक कम बढ़ा। 35 से 40 साल के कामगारों के लिए इसी का आँकड़ा 0.001 है।
गिरावट भर्ती के रास्ते आती है। संपर्क वाले और बिना संपर्क वाले, दोनों तरह के युवा कामगारों में अलगाव की दरें गिरीं, और संपर्क वाले पेशों में कम से कम उतनी ही गिरीं, इसलिए छँटनी इस फ़र्क़ को नहीं समझाती। भर्ती की दरों का फ़र्क़ 2022 के बाद खुला।
पेपर संपर्क को AI के इस्तेमाल के प्रकार से भी बाँटता है। 22 से 25 साल के लोगों के लिए, किसी पेशे में ऑटोमेशन के हिस्से का हर एक मानक विचलन रोज़गार की बढ़त में लगभग 10 अंक की कमी के साथ जुड़ा है। पूरक इस्तेमाल का युवाओं पर ऐसा कोई असर नहीं दिखता, जबकि 41 से 49 साल के कामगारों पर सकारात्मक असर है (प्लस 0.024)। बुनियादी वेतन उम्र या संपर्क के हिसाब से बहुत कम बदलता है, हालाँकि बुनियादी वेतन में बोनस, ओवरटाइम, कमीशन और इक्विटी शामिल नहीं हैं, जो संपर्क वाले, ऊँची आमदनी के पेशों में सबसे बड़े होते हैं।
संख्या भी बदली है। पहले के संस्करण 13% (जुलाई 2025 का डेटा) और 16% (सितंबर 2025 का डेटा) के रिग्रेशन अनुमानों से शुरू होते थे। अगस्त 2026 का संस्करण एक सरल तुलना से शुरू होता है, जो जुलाई 2025 के डेटा पर 15% और अब 19% देती है, यानी तीनों मुख्य आँकड़े दो हिसाबों से आते हैं।
लेखक क्या नहीं दिखा सकते, यह वे ख़ुद बताते हैं
पेपर कहता है कि उसके तथ्य “शुरुआती, वर्णनात्मक संकेतक” हैं और “यह काम AI के कारणात्मक असर का अनुमान नहीं लगाता।” पाठ में चार सीमाएँ दर्ज हैं।
शिक्षा नतीजे को छोटा कर देती है। मुख्य नमूने में हर पेशे में कॉलेज स्नातकों के हिस्से को नियंत्रित करने पर 22 से 25 साल का अनुमान माइनस 0.18 से घटकर माइनस 0.09 रह जाता है, जो फिर भी 10% के स्तर पर सार्थक है। 2021 से संतुलित किए गए नमूने में आँकड़े माइनस 0.19 और माइनस 0.06 हैं, और दूसरा अब सार्थक नहीं रहता। लेखक दोनों को एक दायरे की तरह लेते हैं, क्योंकि शिक्षा या तो प्रतिद्वंद्वी कारण हो सकती है या वह रास्ता जिससे AI असर डालता है।
पैटर्न का एक हिस्सा जनरेटिव AI से पहले का है। महामारी में संपर्क वाले पेशे बाक़ी के मुक़ाबले उछले और 2020 के मध्य के आसपास चरम पर पहुँचे, फिर घटे। तब से लगभग 30 अंक की गिरावट में से लगभग 13 अंक उस उछाल को पलटते हैं और लगभग 17 अंक फ़र्क़ को उसके 2018 से 2019 के स्तर से नीचे ले जाते हैं। लेखक इसे कारोबारी चक्र वाली व्याख्याओं के बजाय ढाँचागत व्याख्याओं को तौलने की वजह मानते हैं, और फिर भी कहते हैं कि इसे AI के असर के रूप में नहीं पढ़ा जा सकता।
ADP का नमूना पूरा देश नहीं है। उसमें विनिर्माण, थोक, बड़ी कंपनियों और ज़्यादा AI संपर्क वाले पेशों का हिस्सा अधिक है। 2022 से 2024 के लिए, अमेरिकन कम्युनिटी सर्वे, जो जनगणना ब्यूरो का एक सर्वे है, ADP के माइनस 0.132 के मुक़ाबले माइनस 0.022 का फ़र्क़ दिखाता है (अंतराल माइनस 0.055 से प्लस 0.011)। पेशेवर, सूचना और वित्तीय सेवाओं में दोनों स्रोत माइनस 0.231 और माइनस 0.213 पर क़रीब-क़रीब मिलते हैं। लेखक लिखते हैं कि अंतर का आकार “ADP नमूने के लिए ख़ास दिखता है” और उसकी दिशा मेल खाती है।
कच्चे आँकड़ों की जाँच नहीं हो सकती। यह डेटा-उपयोग समझौते के तहत मालिकाना पेरोल डेटा है, गोपनीय जानकारी के खुलासे को रोकने के लिए ADP को पेपर की समीक्षा का अधिकार है, और ADP एक कॉर्पोरेट सहयोगी के रूप में लैब की मदद करता है।
आलोचना: घर से काम
वारविक और लंदन स्कूल ऑफ़ इकोनॉमिक्स के अर्थशास्त्री पीटर जॉन लैम्बर्ट और ऑक्सफ़ोर्ड के एलिसन इंस्टिट्यूट ऑफ़ टेक्नोलॉजी के यानिक शिंडलर का तर्क है कि इस तरह के अध्ययन एक गिरावट का दोष AI पर डालते हैं, जिसे घर से काम बेहतर समझाता है। उनका पेपर द ब्रोकन लैडर, जिस पर मई 2026 की तारीख़ है, 2017 से 2025 के लिए अमेरिका, ब्रिटेन, कनाडा और ऑस्ट्रेलिया के 24.3 करोड़ नई भर्ती के रिकॉर्ड और 40.7 करोड़ ऑनलाइन नौकरी विज्ञापनों का इस्तेमाल करता है। उनके मुताबिक़ 2025 तक चारों देशों में नई भर्तियों का वह हिस्सा जो करियर की शुरुआत वाले कामगारों को गया, अपने 2019 के स्तर से 8% से 11% नीचे था।
उनकी बात यह है कि AI का संपर्क और घर से काम का संपर्क उन्हीं सफ़ेदपोश नौकरियों पर पड़ते हैं, और पेशों में दोनों के बीच रैंक सहसंबंध 0.77 है। अकेले लेने पर, दोनों में से किसी भी संपर्क में दो मानक विचलन की बढ़त नई भर्तियों में जूनियर हिस्से में लगभग 5 प्रतिशत अंक की गिरावट का अनुमान देती है। दोनों को साथ रखने पर घर से काम का असर बना रहता है और AI का असर तेज़ी से कमज़ोर पड़ जाता है, अक्सर इतना कि वह सांख्यिकीय रूप से शून्य से अलग नहीं रह जाता। शिंडलर कहते हैं कि जूनियर भर्ती के लिए AI अब भी मायने रख सकता है, और सबूत बताते हैं कि महामारी के बाद की सुस्ती का मुख्य कारण वह नहीं था।
ब्रिन्यॉल्फ़्सन, चंदर और चेन अपने खंड 4.3 में जवाब देते हैं। वे लैम्बर्ट और शिंडलर की विशिष्टता को पेरोल डेटा पर जितना हो सके उतना क़रीब से दोहराते हैं और पाते हैं कि घर से काम को हिसाब में लेने के बाद भी AI का संपर्क नई भर्तियों में जूनियर हिस्से के गिरने का अनुमान देता है। वे अंतर का कारण डेटा को बताते हैं, क्योंकि लैम्बर्ट और शिंडलर ऑनलाइन पेशेवर प्रोफ़ाइल और नौकरी विज्ञापनों का इस्तेमाल करते हैं। स्टैनफ़र्ड का पेपर कहता है कि AI और घर से काम के असर को अलग करने के लिए आगे और काम चाहिए, क्योंकि जिन कंपनियों ने घर से काम अपनाया, उनके जनरेटिव AI अपनाने की संभावना भी ज़्यादा थी।
ब्याज दरें एक और प्रतिद्वंद्वी कारण हैं, जिन्हें स्टैनफ़र्ड का पेपर, दूसरों के अलावा, ज़ाना इस्सेंको और फैबियन कुर्तो मिले के हवाले से बताता है। ज़्यादा ब्याज-दर संपर्क वाले पेशों में AI का संपर्क कम होता है, और यह नियंत्रण जोड़ने पर 22 से 25 साल का अनुमान माइनस 0.179 से माइनस 0.178 पर पहुँचता है।
उन्हीं सालों के दो और पाठ
फ़ेडरल रिज़र्व बैंक ऑफ़ डलास का टायलर एटकिंसन और शेन यामको का 6 जनवरी 2026 को छपा एक नोट अलग स्रोत पर टिका था, जनगणना ब्यूरो का करंट पॉपुलेशन सर्वे, जिसमें लगभग 1 लाख लोग हैं। उसने पाया कि सबसे ज़्यादा संपर्क वाले पेशों में युवा कामगारों के रोज़गार का हिस्सा नवंबर 2022 के 16.4% से घटकर सितंबर 2025 में 15.5% रह गया, जहाँ युवा कामगार का मतलब 20 से 24 साल की उम्र था। उस समूह में छँटनियाँ नहीं बढ़ीं, और लेखकों ने कुल बेरोज़गारी दर पर असर को छोटा आँका।
येल बजट लैब का ट्रैकर, जो 16 जुलाई 2026 को छपा और 15 सितंबर 2026 को अपडेट हुआ, ज़्यादा सपाट निष्कर्ष पर पहुँचता है। वह बताता है कि पेशों का मिश्रण अभी इस तरह नहीं बदल रहा जो साफ़ तौर पर AI के आने से मेल खाता हो, और AI के इस्तेमाल के पैमाने रोज़गार या बेरोज़गारी में बदलावों से कोई जुड़ाव नहीं दिखाते।
भारत के बारे में यह क्या कहता है
स्टैनफ़र्ड का पेपर सिर्फ़ अमेरिका को कवर करता है। सबसे नज़दीकी भारतीय दस्तावेज़ नीति आयोग का रोडमैप फ़ॉर जॉब क्रिएशन इन द AI इकॉनमी है, जो 10 अक्टूबर 2025 को नैसकॉम और बोस्टन कंसल्टिंग ग्रुप के साथ जारी हुआ, और वह पेरोल मापने के बजाय परिदृश्यों का मॉडल बनाता है। उसके ‘जैसा चल रहा है वैसा चलता रहे’ वाले परिदृश्य में, 2023 में भारत का 75 से 80 लाख का टेक कार्यबल 2031 तक घटकर 60 लाख रह जाता है, और 20 से 25 लाख का कस्टमर-सर्विस कार्यबल घटकर 18 लाख रह जाता है। अगर देश रोडमैप की सिफ़ारिशों पर चलता है, तो टेक का आँकड़ा बढ़कर 1 करोड़ और कस्टमर-सर्विस का आँकड़ा 31 लाख हो जाता है। रिपोर्ट को उम्मीद है कि आईटी सेवा कंपनियों में शुरुआती स्तर की क्वालिटी-एश्योरेंस और सपोर्ट भूमिकाएँ सिकुड़ेंगी, यानी वही पायदान जिसे स्टैनफ़र्ड का पेपर अमेरिका में परख रहा है। भारत भी अपनी भाषाओं में AI मॉडल बना रहा है।
स्टैनफ़र्ड और ADP की टीम पेशे के स्तर के नतीजे हर महीने अपने सार्वजनिक डैशबोर्ड पर छापती है, जिसे आख़िरी बार 23 सितंबर 2026 को अपडेट किया गया था।
स्रोत और आगे पढ़ने के लिए
- Brynjolfsson, Chandar and Chen, Canaries in the Coal Mine? Six Facts about the Recent Employment Effects of Artificial Intelligence (August 2026 revision, full paper)
- Stanford Digital Economy Lab: publication page for the Canaries paper (revised 12 August 2026)
- Stanford Digital Economy Lab: No Widespread Displacement, but the AI Employment Gap for Young Workers Has Widened to 19%
- Stanford Digital Economy Lab and ADP Research: Canaries Dashboard
- Lambert and Schindler, The Broken Ladder: AI, Remote Work, and Early-Career Hiring (Warwick Economics Working Paper 1615)
- University of Warwick CAGE: New research shows that remote work, not AI, is linked to declining early-career hiring (17 June 2026)
- Federal Reserve Bank of Dallas: Young workers' employment drops in occupations with high AI exposure (6 January 2026)
- Yale Budget Lab: Tracking the Impact of AI on the Labor Market (updated 15 September 2026)
- Handa and others, Which Economic Tasks are Performed with AI? Evidence from Millions of Claude Conversations (arXiv:2503.04761)
- Eloundou, Manning, Mishkin and Rock, GPTs are GPTs: An Early Look at the Labor Market Impact Potential of Large Language Models (arXiv:2303.10130)
- NITI Aayog: Roadmap for Job Creation in the AI Economy (October 2025)
- Press Information Bureau: NITI Aayog releases a Roadmap for Job Creation in the AI Economy (10 October 2025)
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