कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI) युगातील कौशल्ये

कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI) युगातील कौशल्ये

कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI) ही केवळ एक तांत्रिक संकल्पना राहिलेली नाही, तर ती आपल्या दैनंदिन जीवनाचा आणि कार्यपद्धतीचा एक अविभाज्य भाग बनली आहे. शिक्षण, उद्योग, आरोग्यसेवा, शेती, वाहतूक आणि अगणित क्षेत्रांमध्ये AI चा वाढता वापर मानवी हस्तक्षेपाची गरज बदलून टाकत आहे. या नव्या युगात यशस्वी होण्यासाठी पारंपरिक कौशल्यांबरोबरच काही नव्या प्रकारची कौशल्ये अंगीकारणे अत्यंत आवश्यक बनले आहे.

डिजिटल साक्षरता आणि तांत्रिक समज

AI च्या युगात यशस्वी होण्यासाठी सर्वप्रथम आवश्यक असलेले कौशल्य म्हणजे डिजिटल साक्षरता. ही केवळ संगणक चालवण्यापुरती मर्यादित नसून, विविध तांत्रिक साधनांची समज, त्यांच्या सुरक्षित वापराची माहिती, आणि माहितीचा विश्लेषणात्मक वापर करण्याची क्षमता यात अंतर्भूत आहे. आधुनिक युगात जगभरातील कामकाज, शिक्षण, व्यापार आणि संवाद या सर्व गोष्टी डिजिटल माध्यमांद्वारे पार पडत आहेत. अशा वेळी डिजिटल साक्षरतेचा अभाव म्हणजे नव्या युगात मागे राहण्यासारखेच आहे.

1. मशीन लर्निंग आणि आर्टिफिशियल इंटेलिजन्सची मूलभूत समज

AI म्हणजे संगणकांना माणसासारखे विचार करण्याची, शिकण्याची आणि निर्णय घेण्याची क्षमता प्राप्त होणे. मशीन लर्निंग हे त्यातील एक महत्त्वाचे अंग असून, यात संगणक स्वतःहून डेटामधून पॅटर्न शोधून शिक्षण घेतात आणि निर्णय घेतात. उदा. Netflix आपल्या पाहण्याच्या सवयींवर आधारित सुचवलेले सिनेमे दाखवतो, ते मशीन लर्निंग अल्गोरिदममुळे शक्य होते.

या गोष्टींची मूलभूत समज असणे, जसे की supervised आणि unsupervised learning काय आहे, अल्गोरिदम म्हणजे काय, आणि AI कशा प्रकारे निर्णय घेतो – याचा सामान्य ज्ञान विद्यार्थ्यांपासून व्यावसायिकांपर्यंत सर्वांनाच असणे गरजेचे आहे. हे ज्ञान केवळ संगणकशास्त्रज्ञांसाठी मर्यादित न राहता, शिक्षण, कृषी, आरोग्य, कायदा अशा सर्वच क्षेत्रांमध्ये उपयुक्त ठरते.

2. डेटा विश्लेषणाचे प्राथमिक ज्ञान (Data Literacy)

AI ही "डेटा-आधारित" प्रणाली आहे. म्हणूनच, डेटा लिटरेसी ही काळाची गरज बनली आहे. यात डेटा म्हणजे काय, तो कसा गोळा करायचा, त्याचे वर्गीकरण, विश्लेषण व आकलन कसे करायचे याचा अभ्यास होतो. उदा. एखादा व्यवसाय जर ग्राहकांच्या सवयींचा डेटा वापरून उत्पादन बदलतो, तर त्यासाठी डेटा विश्लेषण आवश्यक असते.

     आज आपण सोशल मीडिया, स्मार्टफोन, खरेदीचे पोर्टल्स वापरताना जेवढा डेटा निर्माण करतो, तो AI प्रक्रियांसाठी अन्नासारखा आहे. त्यामुळे एक सामान्य नागरिक म्हणूनही डेटा कुठे जातो, तो कसा वापरला जातो, त्यावर आपला काय अधिकार आहे – हे समजणे आवश्यक आहे.

3. इंटरनेट सुरक्षितता आणि सायबर सिक्युरिटीची जाणीव

जसे डिजिटल जग विस्तारत आहे, तसे सायबर धोकेही वाढत आहेत. AI वापरून फसवणूक करणारे ईमेल, बोगस संकेतस्थळे, आवाज व चेहऱ्याचे नकली व्हिडिओ (deepfakes), पासवर्ड चोरी, ओळख चोरी (identity theft) यांसारखे प्रकार वाढले आहेत.

या सगळ्याला रोखण्यासाठी सामान्य नागरिकानेही खालील गोष्टींची माहिती असावी:

• स्ट्रॉंग पासवर्ड तयार करणे
• टू-फॅक्टर ऑथेंटिकेशन वापरणे
• संशयास्पद लिंकवर क्लिक न करणे
• वैयक्तिक माहिती कुठे शेअर करावी, याचे भान ठेवणे

उदा. 2021 मध्ये Cambridge Analytica या घोटाळ्यात लाखो फेसबुक वापरकर्त्यांचा डेटा त्यांच्या परवानगीशिवाय राजकीय हेतूंसाठी वापरण्यात आला होता. ही घटना सायबर सुरक्षिततेबाबत जनजागृतीचा मोठा इशारा होती.

4. विविध डिजिटल साधनांचा वापर

AI युगात ज्ञान मिळवणे, ते मांडणे आणि प्रस्तुत करणे यासाठी अनेक डिजिटल साधनांचा वापर होतो. त्यापैकी काही महत्त्वाचे साधने खालीलप्रमाणे:

• Microsoft Excel: डेटा विश्लेषणासाठी, चार्ट तयार करण्यासाठी, गृहीत धरून गणिते करण्यासाठी वापरले जाते. AI साठी डेटा pre-processing करताना Excel उपयोगी पडतो.
• ChatGPT, Copilot आणि Deepseek सारखी AI आधारित साधने: याचा वापर प्रश्नोत्तरासाठी, संशोधनासाठी, मजकूर तयार करण्यासाठी, कोड लिहिण्यासाठी होतो. उदा. शिक्षक ChatGPT चा वापर करून विद्यार्थी चाचण्या तयार करू शकतो.
• Canva: सादरीकरण, पोस्टर्स, रिझ्युमे किंवा रिपोर्ट तयार करण्यासाठी उपयुक्त. हे सहज वापरण्यायोग्य असून, अनेक AI टूल्ससह जोडलेले आहे.
• Google Workspace (Docs, Sheets, Slides, Drive, Gmail): एकत्रितपणे काम करण्यासाठी उपयुक्त. याचा वापर शाळा, महाविद्यालये, आणि कार्यालयांमध्ये मोठ्या प्रमाणात होतो.

या साधनांची ओळख आणि त्यांचा परिणामकारक वापर ही AI युगात टिकून राहण्यासाठी आवश्यक गोष्ट आहे.

डिजिटल साक्षरता आणि तांत्रिक समज या केवळ तांत्रिक कुशल लोकांसाठी नाही, तर सामान्य नागरिकांसाठीही अत्यावश्यक आहेत. AI च्या युगात आपले अधिकार, जबाबदाऱ्या, आणि सुरक्षितता यांचा विचार करताना या कौशल्यांची महत्त्वाची भूमिका आहे. त्यामुळे शिक्षण व्यवस्थेमध्ये, सरकारी योजनांमध्ये आणि व्यावसायिक प्रशिक्षणांमध्ये यांचा समावेश करणे गरजेचे आहे.

सर्जनशीलता आणि नवोन्मेष (Creativity and Innovation)

AI यंत्रणा कोणतीही गोष्ट तत्काळ, अचूक आणि प्रभावीरीत्या पार पाडण्यास सक्षम असल्या तरीही सर्जनशीलता आणि नवोन्मेषाची शक्ती केवळ मानवामध्येच आहे. सर्जनशीलता म्हणजे केवळ कला, साहित्य किंवा संगीत यांच्यापुरते मर्यादित न राहता नव्या कल्पनांची मांडणी करणे, नवीन दृष्टिकोनातून समस्येचा विचार करणे, आणि नाविन्यपूर्ण उपाययोजना सुचवणे ही त्याची व्यापक व्याख्या आहे. उदाहरणार्थ, जेव्हा Uber किंवा Ola सारख्या सेवांनी पारंपरिक टॅक्सी सेवेच्या कल्पनेला आव्हान दिले, तेव्हा तो एक नवोन्मेषक विचार होता. हे केवळ तंत्रज्ञान नव्हते, तर सर्जनशीलतेच्या जोरावर वापरकर्त्याचा अनुभव सुधारण्यात आला होता.

AI ने तयार केलेले संगीत, चित्रे किंवा लेखन हे पूर्वीच्या नमुन्यांवर आधारित असते, पण पूर्णतः नवीन आणि मानवाच्या भावविश्वाशी सुसंगत असलेले कलात्मक सृजन केवळ सर्जनशील माणूसच करू शकतो. ‘डिझाइन थिंकिंग’ ही एक अशी प्रक्रिया आहे ज्यात वापरकर्त्याच्या गरजांचा विचार करून नाविन्यपूर्ण उपाय सुचवले जातात. याचे स्पष्ट उदाहरण म्हणजे IDEO या संस्थेने विकसित केलेले अनेक आरोग्यसेवा उपाय, जे केवळ उपयोगिता नाही तर मानवी समजुतीवर आधारित असतात. म्हणूनच सर्जनशीलता आणि नवोन्मेष या दोन्ही कौशल्यांचा संगम केल्यास कोणतेही उत्पादन, सेवा किंवा धोरण हे केवळ उपयुक्तच नव्हे तर प्रभावी आणि भावनिकदृष्ट्याही परिणामकारक ठरते.

चिकित्सक विचार आणि निर्णयक्षमता (Critical Thinking & Decision Making)

AI आपल्याला वेगवान आणि अचूक पद्धतीने भरपूर माहिती पुरवते. परंतु या माहितीचा योग्य अर्थ लावणे, विवेकाने विचार करणे आणि नैतिकदृष्ट्या योग्य निर्णय घेणे हे मानवी कौशल्य आहे. महत्त्वपूर्ण विचार म्हणजे विचारांची सखोलता, कारणमीमांसा, पूर्वग्रहांची ओळख आणि विविध पर्यायांच्या संभाव्य परिणामांचा विचार करून निर्णय घेणे. उदाहरणार्थ, वैद्यकीय क्षेत्रातील डॉक्टर AI प्रणालीकडून रुग्णाच्या निदानाची माहिती घेऊ शकतो, पण अंतिम उपचार पद्धती ठरवताना रुग्णाचे वय, आर्थिक स्थिती, मानसिक तयारी, कुटुंबाची परिस्थिती हे सर्व घटक लक्षात घेऊन निर्णय घेतो, जे काम AI करू शकत नाही.

अपूर्ण, विसंगत किंवा विरोधाभासी माहितीवर आधारित निर्णय घेण्याची क्षमता देखील महत्त्वाची आहे. कोरोनाच्या काळात अनेक वेळा माहिती अस्पष्ट होती, तरीही डॉक्टर, प्रशासक आणि शिक्षकांनी महत्त्वपूर्ण विचार आणि निर्णयक्षमता वापरून योग्य तो मार्ग निवडला. अशा परिस्थितीत “if-then” लॉजिकपेक्षा अनुभव, मूल्यधारणांवर आधारित मानवी निर्णय अधिक प्रभावी ठरतो. म्हणूनच, AI च्या साहाय्याने निर्णय घेण्यासाठी आपल्याला केवळ तांत्रिक नाही तर नैतिक, सामाजिक आणि मानवी आयाम समजून घेण्याची गरज आहे.

भावनिक बुद्धिमत्ता (Emotional Intelligence - EQ)

AI जरी बुद्धिमान असले, तरी ते भावनाशून्य असते. मनुष्य मात्र भावना समजतो, अनुभवतो आणि त्या विचारात घेऊन संवाद साधतो. ‘भावनिक बुद्धिमत्ता’ म्हणजे स्वतःच्या आणि इतरांच्या भावना ओळखणे, त्यावर नियंत्रण ठेवणे आणि सामाजिक परस्परसंवाद प्रभावीपणे सांभाळणे. EQ चा उपयोग नेतृत्व गुणांमध्ये मोठ्या प्रमाणात होतो. उदाहरणार्थ, एक चांगला टीम लीडर केवळ उद्दिष्टे गाठण्यावर भर देत नाही, तर आपल्या सहकाऱ्यांची मानसिक अवस्था, त्यांची प्रेरणा, त्यांच्या अडचणी समजून घेतो. यामुळे कार्यसंघ अधिक प्रेरित आणि एकत्रित राहतो.

ग्राहकसेवेच्या क्षेत्रातही EQ चे महत्त्व अधिक असते. AI बॉट्स कस्टमर केअरमध्ये प्रारंभिक मदत करू शकतात, पण राग, भीती, निराशा यासारख्या भावनांना प्रतिसाद देण्यासाठी मानवी सहानुभूती आवश्यक असते. उदाहरणार्थ, एखाद्या विमा ग्राहकाला दावा नाकारला गेला असेल, तर त्या वेळी केवळ नियम सांगून उपयोग होत नाही, तर त्याला सहानुभूतीची गरज असते.

तसेच, मानसिक आरोग्य जपण्यासाठीही EQ अत्यावश्यक आहे. AI यंत्रणा मानसिक थकवा, नैराश्य, चिंता ओळखू शकत नाही, पण माणूस माणसाला समजून घेऊ शकतो. आधुनिक कार्यसंस्कृतीत कामाचा ताण, वर्क फ्रॉम होमचे दडपण आणि सामाजिक विभक्तता वाढलेली असताना, EQ हा एक महत्त्वाचा आधारस्तंभ ठरतो आहे.

सतत शिकण्याची तयारी (Lifelong Learning and Adaptability)

AI आणि तंत्रज्ञानाचा वेग इतका प्रचंड आहे की आज उपयुक्त असलेले कौशल्य उद्याच्या दृष्टीने कालबाह्य होऊ शकते. त्यामुळे व्यक्तीने ‘शिकणे’ ही एक एकदाच संपणारी प्रक्रिया नसून, आयुष्यभर चालणारी प्रक्रिया आहे, ही भूमिका अंगीकारली पाहिजे.

उदाहरणार्थ, एक ग्राफिक डिझायनर Adobe Photoshop वापरण्यात कुशल असेल, पण जर तो Canva, Figma किंवा AI-सहाय्यित डिजाइन टूल्स शिकण्यास तयार नसेल, तर तो मागे पडू शकतो. म्हणूनच, ऑनलाइन कोर्सेस (जसे की Coursera, edX, Udemy, Skillshare), वर्कशॉप्स, वेबिनार्स आणि प्रमाणपत्र अभ्यासक्रम हे केवळ विद्यार्थ्यांसाठी नव्हे तर प्रत्येक क्षेत्रातील व्यावसायिकांसाठीही उपयुक्त ठरतात.

Lifelong Learning म्हणजे केवळ नव्या गोष्टी शिकणे नव्हे, तर जुन्या सवयी आणि विचारधारा बदलण्याची क्षमता विकसित करणे. एखादा बँक कर्मचारी जो पारंपरिक कामकाजात प्रवीण आहे, त्याने जर डिजिटल बँकिंग, क्रिप्टोकरन्सी किंवा AI आधारित कर्ज मूल्यांकन प्रणाली शिकून घेतली, तर त्याला स्पर्धेत आघाडी घेता येते.

या युगात Adaptability, म्हणजे बदलांशी जुळवून घेण्याची मानसिकता, हे एक प्रमुख व्यक्तिमत्त्व वैशिष्ट्य आहे. जे लोक “मी हे करू शकत नाही” असे म्हणतात, त्यांच्यापेक्षा “मला हे शिकायला आवडेल” असे म्हणणारेच पुढे जातात. उदाहरणार्थ, कोविड-१९ महामारीनंतर शाळांमधील शिक्षकांनी ऑनलाईन शिक्षण पद्धती आत्मसात केली, हे त्यांचे परिवर्तनशीलतेचे उत्तम उदाहरण आहे.

सहकार्य आणि संवाद कौशल्ये (Collaboration and Communication Skills)

AI अनेक कामे ऑटोमेट करू शकतो, पण माणसांमधील परस्पर सहकार्य, सामाजिक समज, भावनात्मक बंध हे अद्याप AI पूर्णपणे करू शकत नाही. त्यामुळे, प्रभावी संवाद आणि सहकार्य ही मानवी कौशल्ये अधिक महत्त्वाची बनली आहेत.

     आजच्या कामाच्या पद्धती ‘मल्टी-डिसिप्लिनरी टीम्स’ या स्वरूपात बदलल्या आहेत. उदाहरणार्थ, एखादा प्रॉडक्ट तयार करताना संगणक अभियंता, डिझायनर, मार्केटिंग तज्ज्ञ, आणि मानववंशशास्त्रज्ञ हे सगळे एकत्र काम करतात. अशावेळी इतरांच्या दृष्टिकोनाची समज, स्पष्ट संभाषण आणि सुसंवाद गरजेचे ठरते.

त्याचबरोबर, Virtual Collaboration म्हणजे ऑनलाइन माध्यमातून कार्यसंवाद साधणे हे आजच्या काळात अनिवार्य आहे. Zoom, Microsoft Teams, Google Meet सारख्या प्लॅटफॉर्म्सवर टीम मिटिंग्स होतात, फाईल्स शेअर केल्या जातात आणि प्रकल्प पूर्ण होतात. उदाहरणार्थ, एक भारतातील डेव्हलपर आणि अमेरिका स्थित क्लायंट यांच्यात असणारा कार्यसंवाद प्रभावी असल्यास, आंतरराष्ट्रीय प्रकल्प सहज रितीने पार पाडता येतो.

यासाठी ‘Active Listening’ (सक्रिय ऐकणे), ‘Constructive Feedback’ देणे, आणि ‘Conflict Resolution’ (मतभेद सोडविणे) यासारख्या संवादकौशल्यांचे प्रशिक्षण गरजेचे ठरते. ही कौशल्ये AI देऊ शकत नाहीत, परंतु AI सहकार्याचा भाग म्हणून मानवी व्यवहारात ती अत्यंत उपयोगी ठरतात.

नैतिकता आणि जबाबदारी (Ethics and Digital Responsibility)

AI आणि डेटा वापरताना नैतिक मूल्ये आणि सामाजिक जबाबदारीचे भान राखणे हे अत्यावश्यक आहे. कारण, AI ही नैतिकदृष्ट्या तटस्थ नसून, तिचा वापर करणाऱ्याच्या पूर्वग्रहांवर अवलंबून असतो.

उदाहरणार्थ, जर एखाद्या कंपनीने AI च्या आधारे कर्मचारी निवड प्रक्रिया तयार केली, आणि त्यातच पूर्वग्रह असतील जसे की स्त्रियांना किंवा अल्पसंख्याक समुदायाला संधी न देणे, तर ती तंत्रज्ञानाच्या नावाखाली अन्यायकारक ठरते.

त्याचप्रमाणे, डेटा गोपनीयता (Data Privacy) ही देखील महत्त्वाची बाब आहे. वापरकर्त्याच्या परवानगीशिवाय त्याचा वैयक्तिक डेटा वापरणे हे अनैतिक आणि कायद्याच्या विरोधात असू शकते. ‘GDPR’ (General Data Protection Regulation) सारख्या आंतरराष्ट्रीय कायद्यांनी यासंबंधी नियम बनवले आहेत, आणि वापरकर्त्यांना त्यांचे हक्क देण्यात आले आहेत.

     तसेच, AI पारदर्शकतेची (Transparency) आवश्यकता आहे. उदाहरणार्थ, जर एखादी बँक AI आधारित कर्ज नाकारते, तर त्या निर्णयामागचे कारण स्पष्ट असावे लागते. अन्यथा, ग्राहकाचा विश्वास कमी होतो आणि AI वरचा विश्वास डळमळीत होतो.

AI चा वापर करताना सामाजिक न्याय आणि समावेशकता (Inclusivity) यांचा विचार करणे आवश्यक आहे. केवळ उच्चशिक्षित आणि तांत्रिक वर्गच नव्हे, तर ग्रामीण, अल्पशिक्षित, वंचित समाज घटकांनाही या तंत्रज्ञानाचा लाभ व्हावा यासाठी धोरणे आखणे ही आपल्या जबाबदारीचा भाग आहे.

डेटा व्यवस्थापन आणि विश्लेषण कौशल्ये (Data Management & Analysis Skills)

कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI) या क्षेत्राचा पाया डेटा (माहिती) आहे. AI प्रणालींचे शिक्षण, अचूक निर्णय क्षमता, आणि अनुकूलन हे सर्व डेटावरच अवलंबून असते. त्यामुळे डेटा व्यवस्थापन आणि विश्लेषण ही कौशल्ये कोणत्याही व्यावसायिक क्षेत्रासाठी अत्यंत महत्त्वाची ठरतात. केवळ तांत्रिक व्यावसायिकच नव्हे, तर सामान्य नागरिक, प्रशासक, संशोधक, शिक्षक आणि विद्यार्थी देखील या कौशल्यांपासून दूर राहू शकत नाहीत. खाली या कौशल्यांची सविस्तर माहिती दिली आहे:

1. मोठ्या प्रमाणातील माहितीची समज आणि विश्लेषण

आजच्या युगात आपण दररोज प्रचंड प्रमाणात डेटा निर्माण करतो; सोशल मीडियावर पोस्ट, ऑनलाईन खरेदी, वैद्यकीय अहवाल, सरकारी नोंदी, शैक्षणिक माहिती इत्यादी. या माहितीचा योग्य वापर करून आपण निर्णय घेऊ शकतो, धोरणे तयार करू शकतो किंवा समस्यांची अचूक ओळख करून उपाययोजना करू शकतो.

उदाहरणार्थ, आरोग्य क्षेत्रात, जर कोणत्या आजाराचा प्रादुर्भाव एका विशिष्ट भौगोलिक भागात अधिक आहे, तर त्या क्षेत्रातील डेटाचे विश्लेषण करून संबंधित कारणे शोधता येतात (उदा. दूषित पाणी, खराब हवामान). ‘Big Data’ या संकल्पनेतच असे विश्लेषण अंतर्भूत आहे, जिथे डेटा इतक्या मोठ्या प्रमाणात असतो की पारंपरिक पद्धतींनी त्याचे विश्लेषण करणे अशक्य होते.

डेटाचे विश्लेषण करताना काही मूलभूत गोष्टी शिकणे गरजेचे असते, जसे:

• सांख्यिकीय संकल्पना (जसे की सरासरी, माध्यिका, प्रामाणिक विचलन)
• ट्रेंड ओळखणे व नमुने शोधणे (Pattern Recognition)
• आउट्लायर्स किंवा अपवाद शोधणे

2. डेटाचे स्वरूप, संग्रहण आणि संकलन याचे प्राथमिक ज्ञान

डेटा विविध प्रकारचा असतो जसे संख्यात्मक, वर्णनात्मक, संरचित आणि असंरचित माहिती. उदाहरणार्थ, एखाद्या विद्यार्थीविषयक डेटाबेसमध्ये नाव, वय, गुण, उपस्थिती हे संरचित डेटा असू शकतो, तर त्याच्या शिक्षकांच्या टिप्पण्या असंरचित डेटा असतात.

• डेटा संकलन करण्याचे विविध मार्ग आहेत:
• ऑनलाईन फॉर्म्स, सर्व्हे, मुलाखती, सेन्सर डेटा, सोशल मीडिया विश्लेषण
• डेटा संग्रहणासाठी Google Sheets, Excel, SQL, MongoDB सारखी टूल्स वापरली जातात

या प्रक्रियेमध्ये डेटा गोळा करताना गोपनीयता, परवानगी आणि तथ्य पडताळणी याकडे लक्ष देणे अत्यावश्यक आहे. उदा. एखाद्या सरकारी सर्व्हे दरम्यान जर नागरिकांची वैयक्तिक माहिती घेतली जात असेल, तर ती योग्यरित्या संरक्षित ठेवली गेली पाहिजे.

3. डेटा-साक्षरता (Data Literacy) आणि Visualisation कौशल्ये

डेटा- साक्षरता म्हणजे फक्त माहिती वाचणे नाही, तर ती समजून घेणे, प्रश्न विचारणे, तिचा विश्लेषणात्मक विचार करणे आणि योग्य निर्णय घेणे हा संपूर्ण प्रक्रियेचा भाग आहे. एका अर्थाने, डेटा- साक्षरता ही आजच्या काळातील नविन साक्षरता (new literacy) आहे.

उदाहरणार्थ, एखाद्या कोरोना संसर्ग अहवालात जर '7-दिवसांचा सरासरी संक्रमण दर' दिलेला असेल, तर सामान्य माणसाला त्या दराचा अर्थ, त्याचा बदल कसा झाला, आणि भविष्यातील परिणाम काय असू शकतात, हे समजले पाहिजे. हे समजण्याची क्षमता म्हणजे डेटा- साक्षरता.

तसेच, डेटा व्हिज्युअलायझेशन म्हणजे माहितीचे दृश्य स्वरूपात सादरीकरण जसे ग्राफ्स, चार्ट्स, इन्फोग्राफिक्स इ. यामुळे गुंतागुंतीची माहिती सहज समजते. यासाठी खालील टूल्स वापरली जातात:

• Excel/Google Sheets (Bar Graph, Pie Chart)
• Tableau, Power BI (Advanced dashboards)
• Python libraries (Matplotlib, Seaborn)

उदाहरणार्थ, एखाद्या कंपनीच्या विक्रीची वार्षिक माहिती जर चार्टमध्ये सादर केली, तर कोणत्या महिन्यात विक्री वाढली/कमी झाली याची झटकन कल्पना येते. त्यामुळे डेटा व्हिज्युअलायझेशन हे निर्णय प्रक्रियेस गतिमान आणि परिणामकारक बनवते.

समारोप:

कृत्रिम बुद्धिमत्ता हे केवळ एक यंत्रणा किंवा तंत्रज्ञान नसून, आपल्या जीवनशैलीचा अविभाज्य भाग बनत चालले आहे. या परिवर्तनशील युगात टिकून राहण्यासाठी केवळ तांत्रिक ज्ञान पुरेसे नाही, तर मानवी सर्जनशीलता, भावनिक समज, महत्त्वपूर्ण विचारशक्ती, सहकार्य आणि परिवर्तनाची तयारी या मूल्यांचाही समावेश असणे अत्यावश्यक आहे. AI आपल्या ज्ञानाची व्याप्ती वाढवते, पण त्याला दिशा देणारा विवेक, दृष्टीकोन आणि नैतिकता ही माणसाचीच वैशिष्ट्ये आहेत. त्यामुळेच, AI च्या युगात यशस्वी होण्याचा मार्ग म्हणजे तांत्रिक साक्षरतेबरोबरच मानवी कौशल्यांचा समतोल विकास. शिक्षणसंस्था, सरकार, उद्योग जगत आणि समाजाने मिळून या नव्या युगासाठी सज्ज राहण्याचे धोरण स्वीकारणे ही काळाची गरज बनली आहे.

(सर्व चित्रे आणि इमेजेस google वरून साभार)

संदर्भ:

Brynjolfsson, E., & McAfee, A. (2014). The second machine age: Work, progress, and prosperity in a time of brilliant technologies. W. W. Norton & Company.

Cambridge Analytica whistleblower warns data misuse is still happening. (2021, March 17). BBC News. https://www.bbc.com/news/technology-56416369

Floridi, L., & Cowls, J. (2019). A unified framework of five principles for AI in society. Harvard Data Science Review, 1(1). https://doi.org/10.1162/99608f92.8cd550d1

Goleman, D. (1995). Emotional intelligence: Why it can matter more than IQ. Bantam Books.

Luckin, R., Holmes, W., Griffiths, M., & Forcier, L. B. (2016). Intelligence unleashed: An argument for AI in education. Pearson Education. https://www.pearson.com/content/dam/corporate/global/pearson-dot-com/files/innovation/Intelligence-Unleashed-Publication.pdf

Mayer-Schönberger, V., & Cukier, K. (2013). Big data: A revolution that will transform how we live, work, and think. Houghton Mifflin Harcourt.

Shneiderman, B. (2022). Human-centered AI. Oxford University Press.

Trilling, B., & Fadel, C. (2009). 21st century skills: Learning for life in our times. Jossey-Bass.

UNESCO. (2021). AI and education: Guidance for policy-makers. https://unesdoc.unesco.org/ark:/48223/pf0000376709

World Economic Forum. (2020). The future of jobs report 2020. https://www.weforum.org/reports/the-future-of-jobs-report-2020