मैं आजीविका के लिए कॉलेज प्रवेश परीक्षाओं की तैयारी कराता हूँ, इसलिए स्वाभाविक रूप से मुझसे यह अपेक्षा की जाती है कि मैं कहूँ कि कॉलेज जाना फायदेमंद है। जिन छात्रों को मैं व्यक्तिगत रूप से ट्यूटर करता हूँ, उनके लिए कॉलेज जाना एक सीधा और स्पष्ट निर्णय है। लेकिन अपने काम के दायरे से बाहर जिन लोगों से मैं बात करता हूँ, उनमें से जब मैं अपना काम बताता हूँ, तो वे पूछते हैं... क्या आपको वाकई लगता है कि एआई के इस दौर में कॉलेज जाना सार्थक है?
मेरा उत्तर इतना संक्षिप्त नहीं है कि मैं इसे कुछ वाक्यों में समेट सकूँ, इसलिए मैंने इसे साझा करने के लिए यह लेख लिखा है। नहीं, कॉलेज जाना हमेशा फायदेमंद नहीं होता। लेकिन कॉलेज की शिक्षा के मूल्य को कम करने के बजाय, एआई ने वास्तव में इसे और बढ़ा दिया है।
भ्रामक कॉलेज आरओआई
वित्त बहुत महत्वपूर्ण है। किसी न किसी मोड़ पर, जब कॉलेजों की तलाश की जाती है, तो कोई न कोई (चाहे वह छात्र हो, माता-पिता हों, या दोनों हों) कॉलेज के आरओआई (निवेश पर रिटर्न) को देखता है। (ऐसा करने के लिए यहाँ एक बेहतरीन वेबसाइट है!)
शुद्ध रूप से मौद्रिक दृष्टि से, कई लोगों ने गौर किया है कि कुछ कॉलेज डिग्रियाँ और कुछ कॉलेज इसके लायक नहीं हैं। (खुशी को पैसों से नहीं तौला जा सकता, हा-हा)। यहाँ पेंच है। किसी विशिष्ट कॉलेज या विशिष्ट डिग्री के आरओआई को देखना और यह उम्मीद करना कि वर्तमान रुझान बने रहेंगे, भविष्य की गारंटी के रूप में पिछले प्रदर्शन को मान लेना है। यानी, स्टेम (STEM) के क्षेत्रों ने अतीत में अच्छा प्रदर्शन किया है, इसलिए वे आगे भी अच्छा प्रदर्शन करते रहेंगे। हालाँकि यह तर्क कुछ हद तक ठीक है, लेकिन यह अनिश्चित है। जिन दिलचस्प उदाहरणों पर मैं बात करूँगा, वे ह्यूमैनिटीज (मानविकी) के मूल्य के बारे में हैं, जो कि व्यापक एलएलएम उपयोग के कारण मूल्य में वृद्धि दर्शाते हुए तार्किक रूप से अनुमानित किए जा सकते हैं।
आरओआई के कुछ व्यावहारिक उदाहरण
समस्या आरओआई कैलकुलेटर की नहीं है। आरओआई कैलकुलेटरों के पास अच्छा डेटा होता है, और डेटा स्वच्छता के नजरिए से मेरा यही मतलब है। मैं यह स्पष्ट करने के लिए कॉलेज आरओआई गणित के कुछ उदाहरण दिखाऊँगा कि मेरा क्या मतलब है जब मैं कहता हूँ कि आरओआई कैलकुलेटर समस्या नहीं हैं, बल्कि हम उनका उपयोग किस तरह करते हैं, जो बेहद भ्रामक है।
आइए अंग्रेजी (इंग्लिश) की डिग्री पर विचार करें:
ज़िपरीक्रूटर का कहना है कि औसत अंग्रेजी मेजर 58k कमाता है। एक बार फिर, डेटा वास्तव में बहुत अच्छा है। यह माध्य (मीडियन) पर बात करता है और यह नोट करता है कि माध्य का दायरा व्यापक है, जिसका अर्थ है कि अपेक्षित आरओआई के मामले में अंग्रेजी मेजर हर तरह के स्तर पर हैं। यह अच्छा और अच्छी तरह से विश्लेषित डेटा है।
इससे पहले कि मैं इस बात पर आऊँ कि निर्णय लेने के लिए आरओआई कैलकुलेटर का उपयोग करना क्यों अनुचित हो सकता है, हमें पहले आँकड़ों (सांख्यिकी) के बारे में थोड़ी बात करनी होगी। बहुत से लोग "माध्य" (मीन) शब्द को ऐसे सोचते हैं जैसे कि "अमेरिकी औसत आय 69,770 डॉलर है", लेकिन औसत अमेरिकी कर्मचारी एक साल में उतना ही कमाता है जैसे कि उसके 2.5 बच्चे हों, जबकि असल में ऐसा नहीं होता।
औसत अमेरिकी कर्मचारी औसत आय नहीं कमाता। मैं जानता हूँ कि यह भ्रमित करने वाला लग सकता है, लेकिन ये शब्द 'औसत' के दो अलग-अलग उपयोग हैं। औसत कर्मचारी का अर्थ है सबसे आम, आम आदमी। औसत आय का अर्थ है सांख्यिकीय औसत। ये दोनों चीजें एक समान नहीं हैं।
आय के मामले में, औसत भ्रामक होता है क्योंकि कुछ ऐसे लोग होते हैं जो बहुत अधिक कमाते हैं और औसत को काफी ऊपर खींच देते हैं। इस मामले में माध्य (मीडियन) अधिक उपयोगी होता है: औसत अमेरिकी कर्मचारी 46,960 डॉलर कमाता है, जो इस बात के बहुत करीब है कि एक "आम" अमेरिकी कर्मचारी कितना कमाने की उम्मीद कर सकता है। यह 22,810 डॉलर का अंतर है। यदि आप किसी औसत के आधार पर जीवन की योजना बनाने की कोशिश करते हैं - जो लोग हर समय करते हैं - तो जब आप माध्य तक पहुँचेंगे तो आपको भारी निराशा होगी।
यह लेख इस सवाल का जवाब देगा कि क्या कॉलेज जाना फायदेमंद है: इसका जवाब मात्रात्मक (क्वांटिटेटिव) नहीं है, बल्कि गुणात्मक (क्वालिटी) है। कॉलेज अत्यधिक लाभदायक हो सकता है। लेकिन यह एक बिल्कुल अलग स्तर है जिस पर खर्च किए गए प्रतिशत बनाम अर्जित प्रतिशत के आधार पर आरओआई की तुलना करना गलत है। वित्त सर्वोपरि है... बस वे कॉलेज के पीछे के गणित को पूरी तरह से बयान नहीं करते। इसका कारण यह है कि आरओआई आपको यह नहीं बताता कि किसी व्यक्ति में क्या करने की प्रेरणा है। या चीजें कैसे विकसित होती हैं।
ब्लैक स्वान घटनाएँ
सेब और संतरे की तुलना करना मुश्किल है, और यही वह काम है जो लोग तब करने की कोशिश करते हैं जब वे कहते हैं कि "कॉलेज डिग्री के लिए औसत आरओआई x है"। हमें यह देखने के लिए इतिहास में बहुत पीछे जाने की आवश्यकता नहीं है कि आरओआई के आधार पर किसी निश्चित कॉलेज की डिग्री प्राप्त करने की योजना बनाना क्यों अनुचित होगा।
आइए एक मेजर के रूप में कंप्यूटर इंजीनियरिंग के आगमन पर विचार करें, जो कि निर्विवाद रूप से "उच्च आरओआई" वाला कॉलेज मेजर है। 1960 से 2015 तक के कॉलेज स्नातकों के शुरुआती वेतन के एक आधिकारिक अध्ययन में कंप्यूटर इंजीनियरिंग को शामिल तक नहीं किया जा सकता था क्योंकि 1960 के दशक में यह अनुशासन मौजूद ही नहीं था।
कंप्यूटर इंजीनियरिंग एक क्षेत्र के रूप में 70 के दशक में उभरा, और 80 के दशक तथा 90 के दशक की शुरुआत में इसका विकास हुआ। लेकिन इस अनुशासन में भारी वृद्धि नहीं देखी गई, और लगभग 1994-2004 की समयावधि के दौरान यह लगभग दोगुना हो गया। निम्नलिखित लोगों ने 90 के दशक के मध्य में कंप्यूटर साइंस या कंप्यूटर इंजीनियरिंग की डिग्री के साथ स्नातक किया, ठीक उसी समय जब इस क्षेत्र का सबसे बड़ा विस्तार शुरू हुआ था। उनमें से कोई भी यह नहीं देख सकता था कि कॉलेज आरओआई कैलकुलेटर का उपयोग करके वे कितना अच्छा प्रदर्शन करेंगे।
- मार्क एंड्रिसेन: कंप्यूटर साइंस में बीएस, इलिनोइस विश्वविद्यालय, 1993। उन्होंने मोज़ेक (Mosaic) का सह-निर्माण किया, नेटस्केप (Netscape) की सह-स्थापना की, और अब एक मेगा-वीसी हैं।
- सर्गेई ब्रिन: गणित और कंप्यूटर साइंस में बीएस, मैरीलैंड विश्वविद्यालय, 1993। गूगल के सह-संस्थापक।
- लैरी पेज: कंप्यूटर इंजीनियरिंग में बीएस, मिशिगन विश्वविद्यालय, 1995। गूगल के सह-संस्थापक।
- ब्रायन एक्टन: कंप्यूटर साइंस में बीएस, स्टैनफोर्ड, 1994। व्हाट्सएप की स्थापना की, जिसे लगभग 19 अरब डॉलर में फेसबुक को बेच दिया गया।
- मैक्स लेवचिन: कंप्यूटर साइंस में बीएस, इलिनोइस विश्वविद्यालय, 1997। पेपाल के सह-संस्थापक।
(इस सूची से स्टीव जॉब्स स्पष्ट रूप से अनुपस्थित हैं क्योंकि उन्होंने रीड कॉलेज से पढ़ाई छोड़ने से पहले अंग्रेजी की पढ़ाई की थी)
हालाँकि वित्त बहुत महत्वपूर्ण है, लेकिन कॉलेज की डिग्री केवल एक आरओआई से कहीं अधिक है। यह एक गुणात्मक निर्णय है। और यह एक ऐसा निर्णय है जो आपको और आपके बच्चे को मिलकर लेना है।
क्या एआई हमारी नौकरियाँ नहीं छीनने जा रहा है?
सबसे पहले, कॉलेज जाने और अपने पढ़े हुए क्षेत्र में नौकरी पाने के बीच संबंध बनाना थोड़ा पेचीदा है। अंग्रेजी के छात्र अंग्रेजी के प्रोफेसर नहीं बनते; समाजशास्त्र के छात्र समाजशास्त्री नहीं बनते; अभिनय के छात्र हमेशा अभिनेता नहीं बनते, और इसी तरह आगे भी। मैं उस संबंध को और अधिक विस्तार से तलाशना चाहता हूँ। लेकिन सबसे पहले, ऊपर कही गई बातों को ध्यान में रखते हुए...
नहीं, एआई हमारी नौकरियाँ नहीं छीनने जा रहा है। स्टैनफोर्ड के शोध के अनुसार, कार्यबल पर एआई का प्रभाव बहुत कम रहा है।
“इस बात के भी बहुत कम प्रमाण हैं कि एआई ने सबसे अधिक जोखिम वाले व्यवसायों में रोजगार या नौकरी के विज्ञापनों को कम किया है। एआई के उच्च जोखिम वाले व्यवसायों में रोजगार के रुझान काफी स्थिर हैं। जबकि कोडिंग-प्रधान व्यवसायों में रोजगार की वृद्धि कुछ हद तक धीमी हुई है, यह अभी भी सकारात्मक बनी हुई है। इस बात का कोई प्रमाण नहीं है कि एआई को अपनाने से कंपनियों की नौकरी की रिक्तियों पर कोई नकारात्मक प्रभाव पड़ा है। वास्तव में, पिछले एक साल में सॉफ्टवेयर डेवलपर्स के लिए ऑनलाइन नौकरी की रिक्तियाँ (जो कि एक अत्यधिक जोखिम वाला व्यवसाय है) अन्य व्यवसायों की तुलना में तेजी से बढ़ी हैं। जिन कंपनियों ने एंटरप्राइज एआई को अपनाया, उनमें अपनाने के बाद के दो वर्षों में रोजगार में 10 प्रतिशत की वृद्धि हुई, और यह प्रभाव उन कंपनियों द्वारा संचालित था जिनका प्रति व्यक्ति एआई खर्च सबसे अधिक था।”
कुल आंकड़े यह नहीं दिखाते कि एआई नौकरियाँ नष्ट कर रहा है। लेकिन नए स्नातक ठीक उन्हीं व्यवसायों में प्रवेश कर रहे हैं जिन्हें एआई सबसे अच्छी तरह संभालता है, और वहाँ शुरुआती करियर की भर्ती कमजोर हो गई है। शोधकर्ता अभी यह नहीं बता पा रहे हैं कि इसमें से कितना हिस्सा एआई का है और कितना ब्याज दरों का, लेकिन यह देखने वाली बात है।
एआई कॉलेज जाने के निर्णय को कैसे प्रभावित करता है?
प्रवेश स्तर की वह कमजोरी इस बात के लिए सबसे मजबूत तर्क है कि वास्तव में कॉलेज किस लिए है। मैं एक बहुत ही साहसिक दावे के साथ किसी व्यक्ति के कॉलेज मेजर और उसकी नौकरी के बीच के संबंध के धागे को आगे बढ़ा रहा हूँ। नौकरी के लिए कॉलेज न जाना पहले से कहीं अधिक महत्वपूर्ण है। आप आलोचनात्मक तर्क कौशल विकसित करने के लिए कॉलेज जाते हैं। यदि आपको तकनीकी प्रशिक्षण की आवश्यकता है, तो आप उत्तर-माध्यमिक विद्यालय जा सकते हैं: लॉ स्कूल, मेड स्कूल, मास्टर्स/पीएचडी प्रशिक्षण। लेकिन कॉलेज का उद्देश्य आलोचनात्मक तर्क कौशल विकसित करना है और हमेशा से यही रहा है। मुझे इसे समझाने दें।
पिछले 30 वर्षों में, कॉलेज की लागत अनिवार्य रूप से दोगुनी हो गई है। इसके कई कारण हैं और उनमें से कई अच्छे नहीं हैं। उनकी गणना करना और चर्चा करना इस निबंध के दायरे से बाहर है। जैसा कि पहले कहा गया है, वित्त महत्वपूर्ण है। अपेक्षित आरओआई की तुलना में कॉलेज की बढ़ी हुई लागत ने पिछले 30 वर्षों में कई लोगों को कॉलेज की शिक्षा के मूल्य पर सवाल उठाने पर मजबूर कर दिया है, खासकर तब जब कोई व्यावहारिक नौकरी का प्रशिक्षण नहीं होता है। यह समझ में आता है।
कॉलेज के आरओआई को बेहतर बनाने के लिए, अच्छे इरादों वाले लोगों ने तब कॉलेज पाठ्यक्रम के हिस्से के रूप में व्यावहारिक नौकरी का प्रशिक्षण (इंटर्नशिप के बाहर नौकरी का प्रशिक्षण) जोड़ा है। लेकिन मेरा तर्क है कि यह कदम गलत रहा है। जैसे-जैसे तकनीक तेजी से विकसित होती है, जैसा कि एलएलएम के आगमन से स्पष्ट है, उच्च तकनीक वाले कोई भी व्यावहारिक अनुप्रयोग जल्दी ही पुराने हो जाने की संभावना रखते हैं। यह सर्वविदित है कि सॉफ्टवेयर इंजीनियर प्रोग्रामिंग भाषाएं नहीं, बल्कि सिद्धांत सीखते हैं। इसी तरह, व्यावहारिक प्रशिक्षण वास्तव में कॉलेज की डिग्री का एक बुरा उपयोग है। क्योंकि जो एक चीज विकसित करना बहुत मुश्किल है और जिसे कॉलेज वास्तव में खेती करने में काफी अच्छा काम कर सकता है, वह है: आलोचनात्मक तर्क कौशल। यह परम नौकरी कौशल है जिसे आप मात्रा निर्धारित या माप नहीं सकते हैं, लेकिन यह कई गुना पुरस्कार प्राप्त करता है और करता रहेगा।
कॉलेज (और लिबरल आर्ट डिग्री) पहले से कहीं अधिक सार्थक क्यों है
शुरुआत में उठाए गए सवाल पर वापस लौटने के लिए: क्या कॉलेज सार्थक है? विशेष रूप से एआई को देखते हुए। मेरा जवाब है: यदि कॉलेज आपके बेटे या बेटी के लिए एक अच्छा विकल्प है, तो इसमें भाग लेने का इससे बेहतर समय कभी नहीं रहा। लेकिन समस्या वास्तव में कॉलेज आरओआई जैसी नहीं है, बल्कि यह है कि बहुत से लोग गलत कारण से कॉलेज जा रहे हैं। मुझे लगता है कि मानविकी (ह्यूमैनिटीज) की डिग्री वाले लोगों की अगले कुछ वर्षों में अत्यधिक मांग होगी, शायद वैसे ही जैसे अच्छे सॉफ्टवेयर इंजीनियरों की अब है। इसका कारण एलएलएम के काम करने के तरीके (या काम न करने के तरीके) से पूरी तरह जुड़ा हुआ है।
एलएलएम कुछ नहीं जानते। वे मूल रूप से महिमामंडित ऑटो-करेक्ट मशीनें हैं। जब आपका फोन आपके द्वारा "th" टाइप करने के आधार पर यह सोचता है कि आप "thinks" स्पेलिंग लिखने जा रहे हैं, तो यह वही सिद्धांत है जिस पर एलएलएम काम करते हैं। सिवाय इसके कि वे इतने बड़े पैमाने पर ऐसा करते हैं कि लोग (न्यूरोटिपिकल) उन्हें मानवीय विचार मान लेते हैं, जैसे कि तर्क करने की क्षमता।
लेकिन एलएलएम के पास तर्क करने की कोई क्षमता नहीं है। वे जानते हैं कि उपयोगकर्ता के इनपुट के आधार पर कौन सी प्रतिक्रिया उपयोगकर्ता को सबसे अधिक संतुष्ट करेगी, और बस इतना ही। लेकिन वे यह नहीं जानते कि उपयोगकर्ता को वह काम करना चाहिए या नहीं जो वे करने की कोशिश कर रहे हैं। नैतिक रूप से, आचरण के रूप में, वित्तीय रूप से। कुछ सुरक्षा उपाय मौजूद हैं, लेकिन मूल रूप से एआई कुछ नहीं जानता।
कुछ लोगों ने एलएलएम (ChatGPT, Claude) को एजीआई (AGI) से अलग करने की कोशिश की है: एआई से आर्टिफिशियल जनरल इंटेलिजेंस तक। "जनरल" शब्द का अर्थ एजीआई को एआई से अलग करना है ताकि यह दर्शाया जा सके कि एजीआई तर्क कर सकता है। यह अंतर आवश्यक है क्योंकि एआई तर्क नहीं कर सकता। शीर्ष शोधकर्ताओं के अनुसार (विशेषज्ञों की नजर में एआई, पुस्तक), हम वर्तमान में नहीं जानते कि एजीआई कैसा दिखेगा या हम वहाँ कैसे पहुँचेंगे। एलएलएम एजीआई नहीं हैं, और वे तर्क नहीं कर सकते।
लेकिन लोग यह सोचते रहते हैं कि एआई तर्क कर सकता है। और आने वाले समय में यह एक समस्या बनने जा रहा है। एक तुलनीय सादृश्य के लिए, 90 के दशक में व्यवसाय में शामिल लोगों से पूछें कि जब लोटस (Lotus) एक्सेल (Excel) से अधिक लोकप्रिय था तो वह समय कैसा था। वे आपको बताएंगे कि लोग अपने व्यावसायिक मॉडल को एक्सेल (या लोटस) में डालते थे और यह पता लगाते थे कि वे रातों-रात करोड़पति बनने जा रहे हैं क्योंकि स्प्रेडशीट ने उन्हें ऐसा बताया था। परिचित लगता है? तब और अब में केवल यही अंतर है कि एआई स्प्रेडशीट की तुलना में कहीं अधिक आश्वस्त करने वाला है, और ऐसा इसलिए है क्योंकि एआई कंपनियाँ हमें यह सोचने पर मजबूर करती रहती हैं कि एलएलएम एक स्प्रेडशीट की तुलना में बहुत अधिक चतुर हैं।
लेकिन इस निबंध का उद्देश्य माता-पिता या छात्रों को कॉलेज की शिक्षा के मूल्य को स्पष्ट करने में मदद करना है। कॉलेज का मूल्य यह है कि यह आपको दुनिया को समझने और समस्याओं को हल करने में सबसे आगे रहने में मदद करता है। यह एक शानदार करियर के लिए सुनहरा टिकट नहीं है, और न ही यह आपकी सारी कड़ी मेहनत का अंत है। कॉलेज की शिक्षा तब मूल्यवान होती है जब आप वे चीजें करना चाहते हैं जिनके लिए कॉलेज की डिग्री आपको तैयार कर सकती है।
गुणात्मक निर्णय
मैं पूछ रहा हूँ कि आप किस तरह का जीवन जीना चाहते हैं? क्या आप ऐसा जीवन चाहते हैं जहाँ आप वास्तव में कड़ी मेहनत करते हैं लेकिन एक साधारण सा दिखने वाला निर्णय लेने के लिए परस्पर विरोधी विचारों और शोध में डूबने की आवश्यकता नहीं होती है? यदि आपने उस प्रश्न का उत्तर हाँ में दिया है, तो कॉलेज न जाएँ। लेकिन यह भी समझें कि आप संभावित रूप से क्या त्याग रहे हैं।
यदि आप वास्तव में कड़ी मेहनत करना चाहते हैं, समस्याओं का सावधानीपूर्वक अध्ययन करना चाहते हैं, विभिन्न दृष्टिकोणों को समझने के लिए अपने दृष्टिकोण को लगातार बदलना सीखना चाहते हैं, और अपने आप को ऐसे विषयों से परिचित कराना चाहते हैं जिनमें आप महारत हासिल नहीं कर सकते हैं, तो कॉलेज आपके लिए सही विकल्प हो सकता है।
इन दोनों निर्णयों के बीच महत्वपूर्ण अंतर यह है कि वे प्रत्येक एक अलग जीवन शैली हैं, न कि यह कि एक दूसरे की तुलना में अधिक कठिन मेहनत करता है। न ही यह सच है कि एक दूसरे से बेहतर है। यह भी असत्य है कि कोई एक विकल्प हर व्यक्ति के लिए सार्वभौमिक रूप से बेहतर है। विकल्प को व्यक्ति के अनुरूप होना चाहिए। यही कारण है कि यह मार्गदर्शिका आपके लिए सही विकल्प चुनने में आपकी सहायता कर रही है। जिस प्रश्न का आपको उत्तर देना है, वह यह है: क्या कॉलेज आपके लिए इसके लायक है?
Sources
- https://collegeroi.org
- https://www.ziprecruiter.com/Salaries/English-Major-Salary
- https://www.naceweb.org/job-market/compensation/salary-trends-through-salary-survey-a-historical-perspective-on-starting-salaries-for-new-college-graduates/
- https://siepr.stanford.edu/publications/policy-brief/what-really-happening-jobs-separating-ai-hype-reality
- https://www.npr.org/2025/11/20/nx-s1-5600854/college-costs-have-risen-dramatically-in-the-last-20-years-heres-why