अपने 1956 के महत्वपूर्ण शोधपत्र द मैजिकल नंबर सेवेन, प्लस ऑर माइनस टू में अमेरिकी मनोवैज्ञानिक जॉर्ज मिलर ने एक बेहद सरल तर्क पेश किया था जो एक झटके में आपको भरमा भी सकता है। उन्होंने दलील दी थी कि हमारी कामकाजी स्मृति एक बार में केवल सात सूचनाओं को ही अपने पास रख सकती है। ऐसा कहते हुए मिलर ने वास्तव में इंसानी मस्तिष्क की संसाधन क्षमता की सीमाओं को पहचाना था। उन्होंने दिखाया था कि छोटी अवधि के लिए लिया गया चीजों का संज्ञान काफी तंग सीमाओं के भीतर काम करता है।
लगभग उसी समय नोबेल पुरस्कार विजेता अर्थशास्त्री हर्बर्ट ए. साइमन ऐसे ही एक चौंकाने वाले निष्कर्ष पर पहुंचे थे। यह उनका ‘सीमित तर्कसंगतता’ का सिद्धांत है। उनका मानना था कि निर्णय लेने वाले कभी भी उस अर्थ में इष्टतम (ऑप्टिमम) फैसले नहीं लेते जैसा कि अर्थशास्त्र की क्लासिकीय संकल्पना मानती है। अव्वल तो संज्ञान ही अपने आप में ही एक दुर्लभ संसाधन है। फिर यदि इंसान की संसाधन क्षमता से ज्यादा सूचनाएं उसके दिमाग में डाल दी गईं तो ऐसे में मनुष्य सर्वोत्तम संभव उत्तर की तलाश नहीं करता। इसके बजाय वह अपने सोचने-समझने की सीमाओं के भीतर एक काम भर के जवाब पर पहुंचकर ही संतोष कर लेता है। इसीलिए साइमन कहते हैं, “सूचनाओं की अधिकता ध्यान की दरिद्रता को पैदा करती है।”
इसी तर्क को 1980 के दशक में शैक्षिक मनोविज्ञानी जॉन स्वेलर ने आगे बढ़ाया और ‘संज्ञानात्मक भार’ का सिद्धांत दिया। स्वेलर के अनुसार, जब सूचना की मांग हमारी कामकाजी स्मृति की सीमाओं के पार चली जाती है तो हमारा दिमाग बौरा जाता है और उसका प्रदर्शन खराब हो जाता है।
संज्ञानात्मक पूंजीवाद
संज्ञान की समस्या को अलग-अलग दिशाओं से देखने के बावजूद मिलर, साइमन और स्वेलर सभी ने एक ही बुनियादी बात को हमारे सामने रखा था: कि आधुनिक समाजों की जटिलता और लोगों की संज्ञानात्मक क्षमता के बीच खाई लगातार बढ़ती जा रही है।
इसी पृष्ठभूमि में परंपरा से हटकर सोचने वाले कुछ अर्थशास्त्रियों ने 2000 के दशक की शुरुआत में तर्क देना शुरू किया कि पूंजीवाद एक नए चरण में प्रवेश कर रहा है। यूनिवर्सिटे डी पेरिस 8 विंसेंस-सेंट डेनिस के एक अर्थशास्त्री कार्लो वर्चिलोनी ने 2005 के अपने प्रभावशाली शोधपत्र में मार्क्स की “सामान्य बुद्धिमत्ता” वाली अवधारणा का सहारा लेते हुए यह निष्कर्ष निकाला कि मूल्य-सृजन के केंद्रीय इंजन के रूप में कारखानों की जगह अब मनुष्य की सामूहिक बुद्धिमत्ता ने ले ली है। इसने पूंजीवाद के नए चरण को जन्म दिया है। इसे वे “संज्ञानात्मक पूंजीवाद” (कॉग्निटिव कैपिटलिज्म) कहते थे।
Carlo Vercellone. The hypothesis of cognitive capitalism
The_hypothesis_of_Cognitive_Capitalismhallवर्चिलोनी का सिद्धांत ज्ञान आधारित अर्थव्यवस्था (नॉलेज इकनॉमी) के उदय से कहीं आगे जाता था। उन्होंने तर्क दिया कि पूंजी कभी भी संज्ञान के सबसे उत्पादक आयामों, जैसे सहज ज्ञान, संबंधपरक निर्णय, और जीये हुए अनुभव पर पूरी तरह से स्वामित्व या नियंत्रण स्थापित नहीं कर सकती। श्रमिकों और मशीनरी के ऊपर तो अलग-अलग मालिकाना संभव है, पर श्रमिकों के ज्ञान को उनसे अलगा कर कब्जाया नहीं जा सकता। इसीलिए, ज्ञान को न तो प्रक्रियाओं के रूप में कोडबद्ध किया जा सकता है, न ही किसी की इच्छानुसार ट्रांसफर किया जा सकता है। लिहाजा, वर्चिलोनी की नजर में संज्ञान एकमात्र ऐसा उत्पादक इनपुट है जिसे पूरी तरह बाजारू माल में नहीं बदला जा सकता- केवल इस वजह से क्योंकि वह अपरिहार्य रूप से मानवीय है।
बेशक, वर्चिलोनी जब ऐसा कह रहे थे तब उन्होंने AI के उदय की कल्पना नहीं की होगी। लार्ज लैंग्वेज मॉडलों के उदय से पहले इंसानी संज्ञान को कोड में बदलने की सीमा आते ही मान लिया जाता था कि सूचना का बोझ अत्यधिक हो गया है- यानी इतने ढेर सारे वैरिएबल जिन्हें संसाधित न किया जा सके, इतना ज्यादा डेटा जिसकी व्याख्या संभव नहीं और इतनी ज्यादा जटिलता कि मनुष्य फैसले ही न ले सके। आज यह स्थिति उलट चुकी है। कभी जो चीज इंसानी बुद्धि के साथ अनिवार्यत: जुड़ी हुई लगती थी, मानवीय जान पड़ती थी, उसे अब काट-छांट कर बाहर निकाल लेने, उसकी नकल करने और उसे बड़े पैमाने पर इस्तेमाल करने की संभावना साकार हो चुकी है।
इस अर्थ में देखें, तो AI ने हमारे सामने एक किस्म का ‘संज्ञानात्मक संकुचन’ पेश किया है, जिसमें अब तक व्यक्तियों और संस्थानों तक सीमित रही सहज इंसानी समझदारी को बेचे जाने योग्य माल में बदला जा चुका है। नतीजतन, वर्चिलोनी ने जिस चीज के बारे में माना था कि उसे कभी माल नहीं बनाया जा सकता- यानी मानवीय संज्ञान, उसी के इर्द-गिर्द आज नया बाजार खड़ा हो चुका है।
इंसानी विचारों का बाजार
मिट्टी के पिंड से लेकर किताबों और एनसाइक्लोपीडिया से लेकर सर्च इंजन तक, मनुष्य ने लगातार अपने संज्ञान को बाहरी रूप देने का प्रयास किया है। फर्क बस इतना है कि एक ओर जहां किताबें और डेटाबेस आदि निष्क्रिय भंडार हैं, यानी मनुष्य के दखल के बगैर जो काम नहीं कर सकते, उसके उलट AI का समूचा तंत्र इंसानी मार्गदर्शन के बगैर ही लगातार जटिल संज्ञानात्मक काम कर सकता है।
AI कंपनियां वास्तव में क्या बनाती हैं और क्या बेचती हैं, इसे समझने के लिए संज्ञानात्मक विज्ञान एक अहम दृष्टिकोण प्रदान करता है। इस संबंध में ब्रिटिश मनोवैज्ञानिक एलन बैडले का वर्किंग मेमोरी का मॉडल विशेष रूप से उपयोगी है, जो यह दर्शाता है कि मानव संज्ञान कई अलग-अलग लेकिन परस्पर जुड़े हुए कामों से बना है। बैडले का मॉडल संज्ञान की तीन मुख्य परतों की पहचान करता है। पहली परत मौखिक जानकारी को रखने और संसाधित करने की क्षमता है, जिसके सहारे हम कोई वाक्य पढ़ते हैं, उसे याद रखते हैं और उसके आधार पर आगे काम करते हैं। दूसरी परत है कई स्रोतों से आई जानकारी को संश्लेषित करने की क्षमता, जो विभिन्न इनपुट को सुसंगत ढंग से समग्रता में ढालती है। दोनों के ऊपर तीसरी परत वह है जिसे बैडले ने “सेंट्रल एक्जीक्यूटिव” (केंद्रीय कार्यकारी) कहा: यानी दिमाग का वह हिस्सा जो लक्ष्य को तय करने, ध्यान लगाने, नई परिस्थितियों पर प्रतिक्रिया देने, और यह तय करने के लिए जिम्मेदार होता है कि हमारे लिए क्या महत्वपूर्ण है और क्यों।
ये परतें आपस में बदली नहीं जा सकती हैं। इसीलिए इन्हें बहुत अलग-अलग तरीकों से बेचने लायक माल में बदला जा रहा है। एआइ अब पहली दो परतों को बिना इंसानी याददाश्त के बंधनों के खुद पैदा कर सकता है। वह मानवीय स्मृति की बाधाओं के बिना विशाल मात्रा में जानकारियों को संसाधित और संश्लेषित कर सकता है। इस काम के लिए कंपनियां वर्तमान में अपने शोधकर्ताओं, नीति सलाहकारों और रणनीतिक टीमों को जितने पैसे देती हैं, AI उससे बहुत कम खर्च कर के ये सब कर लेता है। जो काम वह अब तक नहीं कर सका है, वह है प्राथमिकताएं निर्धारित करना, विवेकपूर्ण निर्णय लेना, और अनिश्चितताओं के बीच दिमाग लगाना।
इसीलिए AI से पैदा हुई असली चुनौती रोजमर्रा के ऑटोमेशन में नहीं, बल्कि ज्ञान-केंद्रित श्रम के बढ़ते मालकरण में है- वैसा श्रम, जहां इंसान की सहज बुद्धि काम आती है। इसीलिए जिन कर्मचारियों का आर्थिक मूल्य मुख्य रूप से जानकारियों को संसाधित करने और संश्लेषित करने में है, वे एआइ के चक्कर में तेजी से विस्थापित हो रहे हैं। उनके मुकाबले, फिलहाल वे लोग थोड़ा कम असुरक्षित माने जा सकते हैं जिनका मोल जटिल प्रक्रियाओं के निर्देशन-निरीक्षण में निहित है।
जो कारोबारी मॉडल प्रतिघंटा दिमागी श्रम बेचने पर निर्भर हैं, उनके यहां एआइ के पैदा किए विस्थापन के मुकाबले दिमागी श्रम के अप्रासंगिक हो जाने का जोखिम ज्यादा है क्योंकि कर्मचारी और संगठन अब ज्ञान के बाजार में मांग से आपूर्ति पक्ष की तरफ मुड़ रहे हैं। मसलन, एक स्वतंत्र शोधकर्ता जो अपनी विश्लेषण क्षमता को प्रतिघंटे के हिसाब से बेचता हो, वह अपनी विशेषज्ञता को एक एआइ-संवर्धित प्रोडक्ट की तरह पैकेज कर के ज्यादा घंटे काम किए बगैर ही एक साथ कई ग्राहकों को सेवा दे सकता है। इसी तरह, एक छोटी कंसल्टेंसी जो केवल विश्लेषणात्मक कौशल पर टिकी हुई है, वह एआइ उपकरणों का उपयोग करके बहुत बड़े पैमाने पर काम कर सकती है, जो मौका पहले केवल बहुत बड़ी फर्मों के लिए ही उपलब्ध था।
नई ज्ञान-आधारित अर्थव्यवस्था
ज्ञान-आधारित अर्थव्यवस्था की कल्पना एक ऐसी दुनिया के लिए की गई थी जिसमें विशेषज्ञता को बहुत ऊंचा दरजा प्राप्त था, न कि ऐसी दुनिया के लिए जहां ज्ञान ही खुद बुनियादी ढांचा बन जाए। यह नया बदलाव आर्थिक भागीदारी के एक नए रूप के उदय का संकेत दे रहा है, जहां ज्ञानात्मक श्रम तो कम से कम किया जाता है, उसकी जगह उन प्रणालियों को नियंत्रित किया जाता है जो ज्ञान को पैकेज कर के उसे बड़े पैमाने पर वितरित करती हैं।
फिर भी, ज्ञान का यह नया बाजार इतना सपाट नहीं है। उसमें भी दो अलग-अलग परतें हैं जो एक-दूसरे की विरोधी हैं। सामान्य संज्ञानात्मक कामों के इर्द-गिर्द संगठित निचली परत, जैसा कि बैडले ने पहचाना था और वर्चिलोनी तथा उनके सह-लेखकों ने जिसे कॉमनफेयर नाम दिया था, वह उभरना अब शुरू हो चुकी है। इसके पीछे कोई राजनीतिक कवायद नहीं है।
दरअसल, 2010 के दशक के दौरान साझा कामों की एक श्रृंखला में विकसित कॉमनफेयर की अवधारणा इस विचार पर आधारित है कि संज्ञानात्मक मूल्य सामूहिक रूप से पैदा होता है और एक साझा बौद्धिक विरासत से प्रेरित होता है। इसीलिए, उसे पैदा करने और वितरित करने वाली प्रणालियों को निजी संपत्ति मानने के बजाय एक साझा हित के रूप में प्रशासित किया जाना चाहिए।
बाजार की ताकतें अब इसका एक अपना ही संस्करण तैयार कर रही हैं। एक बार किसी एआइ मॉडल को प्रशिक्षित कर देने के बाद उसके उपयोगकर्ताओं को जोड़ने की लागत अपेक्षाकृत कम हो जाती है, जिससे कंपनियों को यथासंभव आक्रामक रूप से विस्तार करने का प्रोत्साहन मिलता है। आश्चर्य की बात नहीं है कि संज्ञान की जिन परतों को सबसे ज्यादा बार-बार एआइ द्वारा गढ़ा जा रहा है, वही चीज उसे तेजी से लोकतांत्रिक भी बना रही है। जैसे, नैरोबी में बैठा एक स्वतंत्र शोधकर्ता मैकिंज़ी कंपनी के एक कर्मचारी के बराबर ही कई विश्लेषणात्मक काम कर सकता है।
इसके बावजूद, जो तकनीक विशेषज्ञता तक पहुंच को लोकतांत्रिक बना रही है, वही उस दुर्लभ संज्ञानात्मक तत्व को खत्म भी कर रही है जिस पर कई लोगों ने अपने करियर बनाए थे। लाखों विश्लेषकों, शोधकर्ताओं, वकीलों और सलाहकारों का सहज ज्ञान- जिसके बारे में वर्चिलोनी ने तर्क दिया था कि उसे मानवीय निर्णय और जीये हुए अनुभव से कभी भी वाकई अलगाया नहीं जा सकता- उसका उपयोग मुट्ठी भर निगमों के मालिकाने वाले एआइ मॉडलों को प्रशिक्षित करने में किया जा चुका है।
अगले दो से तीन साल में AI समूचे मीडिया को निगल जाएगा, मनुष्य को विस्थापित कर देगा!
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आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के राजकाज के पांच वैश्विक सिद्धांत: AI पर UN की अंतरिम रिपोर्ट
इस अर्थ में कहें, तो पूंजी ने केवल मानवीय संज्ञान को माल में नहीं बदला है। उसने इसे कब्जा लिया है, ठीक वैसे ही जैसे (औद्योगिक क्रांति के आरंभ में) किसानों की मेहनत से मूल्यवान बनी धरती को उसके लोगों से छीन कर उसकी घेराबंदी कर दी गई थी।
संज्ञान के बाजार की ऊपरी परत यानी विशेषज्ञता वाली परत में बिलकुल यही रुझान दिखाई दे रहा है। यहां एआइ प्रणालियों को विशेषज्ञता के अत्यधिक विशिष्ट रूपों की नकल करने के लिए प्रशिक्षित किया जा रहा है: जैसे एक कैंसर विशेषज्ञ की दुर्लभ पैटर्न को पहचानने की क्षमता, एक भू-राजनीतिक विश्लेषक का रणनीतिक बोध, विलय एवं अधिग्रहण के विशेषज्ञ किसी वकील की छुपे हुए जोखिमों के बारे में समझदारी।
इस तरह की ज्ञानात्मक क्षमताएं मनुष्य द्वारा बड़ी मेहनत और कठिनाई से अर्जित की जाती हैं। इन इंसानी क्षमताओं को अब व्यवस्थित रूप से मनुष्य के भीतर से छांटकर ब्लूमबर्ग के वित्तीय-विश्लेषण मॉडलों और कानूनी-सेवा प्लेटफॉर्म हार्वी जैसी कंपनियों के वाणिज्यिक एआइ उत्पादों में कोडबद्ध किया जा रहा है। ये तमाम प्रणालियां निजी स्वामित्व वाली हैं, जिन्हें बिखरी हुई संज्ञानात्मक पूंजी पर संगठित कब्जा करके बनाया गया है।
यानी, संज्ञान का बाजार नीचे से तो लोकतांत्रिक हो रहा है, लेकिन ऊपर केंद्रीकृत होता जा रहा है। दोनों परतों के बीच सबसे ज्यादा असुरक्षित बीच में काम करने वाले लोग हैं- वे विश्लेषक, शोधकर्ता, और कनिष्ठ कर्मचारी जिनकी बाजार में कीमत उन संज्ञानात्मक कामों पर टिकी हुई है जिन्हें एआइ अब ज्यादा सस्ते में कर सकता है। इस तंत्र के असली लाभार्थी वे हैं जो पहले से ही संज्ञान के बाजार की सीढ़ी के शीर्ष पर बैठे हैं- वे अपनी विशेषज्ञता को एआइ की मदद से उस अथाह धान में बदलने की क्षमता रखते हैं जिसे वे अकेले कभी भी हासिल नहीं कर पाते।
सबसे दुर्लभ चीज
वर्चिलोनी और उनके सह-लेखकों ने एक मौलिक प्रश्न उठाया था, उनकी व्यापक राजनैतिक प्रस्थापना को कोई स्वीकार करे या नहीं वह अलग बात है। उन्होंने पूछा था: यदि एआइ प्रणालियों को प्रशिक्षित करने के लिए उपयोग किया जाने वाला ज्ञान सामूहिक रूप से उत्पादित होता है, तो उससे पैदा होने वाले लाभ का हकदार कौन है?
समय के साथ यह सवाल और भी अधिक गंभीर हो जाता है, जब हम देखते हैं कि संज्ञान का बाजार सिमटता जा रहा है। हाल ही के एक परचे में नोबेल पुरस्कार विजेता अर्थशास्त्री डारन एसेमोग्लू और उनके सह-लेखकों ने तर्क दिया है कि जब एआइ प्रणालियां औसत मनुष्यों के मुकाबले लगातार बेहतर प्रदर्शन करती हैं, तब विशेषज्ञता विकसित करने और उसे बनाए रखने की प्रेरणा मनुष्य में कम होने लगती है। बात सही है। आप अपने भीतर की विश्लेषणात्मक क्षमता को विकसित करने में इतने साल क्यों खर्च करेंगे जब उसे भाड़े पर ले सकते हैं?
इसका जो नतीजा होता है, लेखक उसे “ज्ञान का पतन” (नॉलेज कोलैप्स) नाम देते हैं। उनके मुताबिक संज्ञानात्मक संकुचन जितना अधिक प्रभावी होता जाता है, संस्थानों और व्यक्तियों के पास उस कच्चे माल को संरक्षित करने की प्रेरणा उतनी ही कम होती जाती है जिस पर वह निर्भर करता है। उनके अनुसार, मनुष्य की विश्लेषणात्मक क्षमता के क्षीण होने का खतरा इसलिए पैदा हुआ है क्योंकि एआइ इस हद तक कामयाब हो चुका है कि उसने समाज को यह अहसास दिला दिया है कि लोगों को अब अपनी ज्ञान क्षमताएं विकसित करने की जरूरत नहीं है।
AI, मानवीय संज्ञान और ज्ञान का पतन: नोबेल विजेता अर्थशास्त्री डारन एसेमोग्लू और उनके सह-लेखकों का परचा
w34910जाहिर है, यह सब अपरिहार्य नहीं है, बशर्ते कि संस्थाएं तीन प्रमुख सिद्धांतों का पालन करें। पहला, कि एआइ को धीरे-धीरे अपनाया जाए, साथ ही उसे महत्वपूर्ण काम सौंपने से पहले उसे चुनौती देने, उसका पर्यवेक्षण करने और बढ़ते हुए एजेंटिक एआइ प्रणालियों का मूल्यांकन करने की आंतरिक क्षमता को विकसित किया जाए।
दूसरा सिद्धांत संस्थागत निर्णय लेने की क्षमता को मजबूत करना है। एआइ बेशक मनुष्यों की तुलना में पढ़ने, संश्लेषण करने और पैटर्न पहचानने जैसे कामों को कहीं अधिक कुशलता से और अपेक्षाकृत कम जोखिम के साथ कर सकता है, लेकिन रणनीतिक निर्णय और व्याख्यात्मक तर्कणा अलग काम हैं। इसलिए इन क्षमताओं को जान-बूझ कर कायम और मजबूत रखा जाना चाहिए, न कि चुपचाप मशीनों को सौंप दिया जाना चाहिए।
तीसरे, संस्थानों को एआइ प्रणालियों की निगरानी में निवेश करना चाहिए। एआइ से निकले आउटपुट पर प्रश्न खड़ा करने, उसे सत्यापित करने और उसकी व्याख्या करने की क्षमता अपने आप में एक संज्ञानात्मक कौशल है। जो संगठन अच्छे विश्लेषण को बुरे से अलग नहीं कर सकता, वह प्रभावी रूप से स्वयं को शासित करने की क्षमता खो देता है।
मार्क्स की याद
कार्ल मार्क्स ने 1850 के दशक में लिखी अपनी अधूरी किताब ग्रुंडरिसे में भविष्यवाणी की थी कि मनुष्य का सामूहिक ज्ञान पूंजीवादी अर्थव्यवस्थाओं की केंद्रीय उत्पादक शक्ति बन जाएगा। उन्होंने बस इतनी सी कल्पना नहीं की थी कि इस सामूहिक ज्ञान को संकुचित कर के, उसके सब्सक्रिप्शन का दाम तय कर के, उन संस्थानों को वापस बेचा जाएगा जो संसाधित करने की अपनी क्षमता से अधिक जानकारी में डूब चुके हैं। यानी, जो सरप्लस ज्ञान संस्थानों की संसाधन क्षमता से बाहर था, वह वास्तव में आज खरीदे और बेचे जाने वाला माल बन चुका है।
हमारी उद्देश्यपूर्ण सामाजिक कार्रवाइयों के परिणाम क्या हमारे नियंत्रण से बाहर निकल चुके हैं?
यह उभरती हुई आर्थिक वास्तविकता न सिर्फ हमारे संस्थानों के काम करने के तरीकों को फिर से गढ़ रही है, बल्कि यह भी निर्धारित कर रही है कि संज्ञानात्मक श्रम के कौन से रूप का कुछ मोल बचा है, किस प्रकार की विशेषज्ञता की कमी है और विक्रेता के रूप में बाजार में कौन-कौन भाग ले सकता है। एक बार जब ज्ञान-संबंधी नियमित कामों के लिए जरूरी संज्ञानात्मक क्षमताएं नगण्य लागत पर सर्वत्र उपलब्ध हो जाएंगी, तब असली कमी हमें उस चीज की अखरेगी जिसे उत्पादित नहीं किया जा सकता- जैसे, एक ऐसा सवाल पूछने की क्षमता जो किसी ने कभी न पूछा हो, दूसरों द्वारा की गई अनदेखियों को देख लेने वाली एक नजर, और बिना किसी नजीर के यह जान लेने की सलाहियत कि बिलकुल नई परिस्थिति में क्या करना है।
जैसा कि असीमोग्लू और उनके सह-लेखकों ने लिखा है, असली खतरा यह है कि तब तक बहुत देरी हो चुकी है और संस्थाएं तब तक यह नहीं पहचान पाएंगी कि वे क्या खो चुकी हैं। जैसे-जैसे एआइ के ऊपर विश्लेषणात्मक बोझ बढ़ता जाएगा और वह उस बोझ का ज्यादातर हिस्सा उठाता जाएगा, वैसे-वैसे मानवीय दिमाग की वे सर्वोच्च क्षमताएं कमजोर पड़ती जाएंगी, जिन्हें बैडले ने अपने मन के मॉडल में सबसे ऊपर रखा था। फिर, समय के साथ हम लोग जटिलता को समझने की अपनी क्षमता ही खो देंगे।
इसीलिए ये क्षमताएं पहले से कहीं ज्यादा मूल्यवान होती जा रही हैं। एक ऐसी वैश्विक अर्थव्यवस्था जहां एआइ लगभग शून्य मार्जिन की लागत पर ज्ञान की पैकेजिंग, नकल और वितरण कर सकता है, स्वतंत्र रूप से सोचने की क्षमता जल्द ही सबसे ज्यादा दुर्लभ वस्तु बनने वाली है।
प्रोजेक्ट सिंडिकेट, 2026
