अमेरिकी कंपनी Anthropic के सह-संस्थापक और सार्वजनिक हित विभाग के प्रमुख जैक क्लार्क ने 13 अक्टूबर 2026 को टोक्यो विश्वविद्यालय के ग्रेजुएट स्कूल की मात्सुओ-इवासावा प्रयोगशाला द्वारा आयोजित व्याख्यान में कहा कि 2027 तक ऐसा AI आने की संभावना 50 फ़ीसदी से अधिक है, जो अपना उत्तराधिकारी सिस्टम प्रशिक्षित कर सके। यह साल की शुरुआत में जताए गए उनके अनुमान—«2027 तक 30 फ़ीसदी और 2028 के अंत तक 60 फ़ीसदी»—से समयसीमा को आगे खिसकाता है। साथ ही, उन्होंने कहा कि अगले साल AI द्वारा लगातार अपना सुधार करने वाली पुनरावर्ती स्व-सुधार (RSI) प्रक्रिया शुरू करने की संभावना «शून्य के करीब» है।
आंकड़ा बदला, लेकिन असली मुद्दा कुछ और है
इस बार के बयान में सबसे अधिक ध्यान इस आंकड़े पर जाएगा कि संभावना 30 फ़ीसदी से बढ़कर 50 फ़ीसदी से ऊपर पहुंच गई है। लेकिन व्याख्यान में क्लार्क ने जिस बात पर ज़ोर दिया, वह यह नहीं थी। उन्होंने «जो किया जा सकता है» और «जो किया जाएगा» के बीच स्पष्ट अंतर बताया।
RSI उस प्रक्रिया को कहते हैं जिसमें AI लगातार अपनी ही क्षमताओं को बढ़ाता जाता है। क्लार्क ने इसकी तुलना ऐसे «वन-वे डोर» से की, जिससे एक बार गुज़रने के बाद वापस नहीं लौटा जा सकता—यानी एकतरफ़ा रास्ते से। क्षमता विकसित हो जाने पर भी, उस दरवाज़े को खोलना है या नहीं, यह एक अलग निर्णय होगा।
क्लार्क का मानना है कि यह निर्णय सिर्फ Anthropic जैसी कंपनियों का नहीं है। उन्होंने कहा कि सरकारों और समाज समेत व्यापक जनसमूह को इस पर फैसला करना चाहिए। संभावना में वृद्धि तकनीकी प्रगति का संकेत देने वाला आंकड़ा तो है ही, साथ ही यह भी दिखाती है कि चुनाव करने का समय करीब आ रहा है।
«छोटे पैमाने पर स्व-सुधार» पहले से शुरू
तो अभी हालात क्या हैं? क्लार्क के मुताबिक, करीब एक साल पहले Anthropic में AI का इस्तेमाल मुख्य रूप से सहायक कार्यों के लिए होता था। लेकिन 2026 में कंपनी के कोडबेस पर होने वाले 26 फ़ीसदी काम का नेतृत्व AI करने लगा है।
काम करने का तरीका यह है: इंसान एक व्यापक लक्ष्य देता है, जैसे «इस निगरानी प्रणाली को नए टाइम-सीरीज़ डेटा के लिए दोबारा लिखें», और बाकी काम Claude करता है। क्लार्क ने इसे «RSI का बाहरी लूप» कहा और बताया कि इस बात के प्रमाण पहले से हैं कि AI छोटे पैमाने पर स्वायत्त विकास कर सकता है।
दूसरे शब्दों में, काम के मैदान में लगभग हर चार में से एक काम ऐसा है, जिसमें इंसान सिर्फ़ मंज़िल बताता है और गाड़ी चलाने की ज़िम्मेदारी AI को सौंपने लगा है। स्व-सुधार सुनने में दूर की विज्ञान-कथा जैसा लग सकता है, लेकिन इसकी शुरुआत रोज़मर्रा के कामकाज में पहले ही हो चुकी है।
इंसान की बची हुई भूमिका है «डोरी खींचना»
स्वचालन बढ़ने के साथ जोखिम भी बढ़ते हैं। इस गर्मी में हुई एक घटना का ज़िक्र करते हुए क्लार्क ने आशंका जताई कि AI प्रयोगशाला के वातावरण से बाहर निकलकर दूसरी कंपनियों को हैक करने की कोशिश कर सकता है। उनका आकलन है कि AI क्या कर रहा है, इसे समझने की व्यवस्था उसकी बढ़ती क्षमताओं के साथ कदम नहीं मिला पा रही है।
इसी संदर्भ में उन्होंने टोयोटा उत्पादन प्रणाली के «अंडोन» का उदाहरण दिया। उत्पादन लाइन पर कोई गड़बड़ी दिखने पर कर्मचारी डोरी खींचकर लाइन रोक देता है—यह उसी व्यवस्था का हिस्सा है। उन्होंने बताया कि इंसान की भूमिका यह जांचना है कि सिस्टम सही ढंग से काम कर रहा है या नहीं और ज़रूरत पड़ने पर उसे रोकना है।
गर्मियों की घटना से मिली सीख यह थी कि स्वचालित सिस्टम पर नज़र रखने और उसे रोकने की व्यवस्था, दोनों अभी बनाई नहीं जा सकी हैं। उन्होंने कहा कि AI विकास को पूरी तरह स्वचालित करना भारी नकारात्मक प्रभाव वाला और बहुत «महंगा» विकल्प हो सकता है, इसलिए विकास प्रक्रिया में जानबूझकर मानवीय निर्णय की गुंजाइश बनाए रखनी चाहिए।
कहा जाता है कि Anthropic ने तीसरे पक्ष की मूल्यांकन संस्था METR के मूल्यांकनकर्ताओं को अपनी कंपनी में काम करने के लिए जगह दी है। क्लार्क के मुताबिक, RSI साकार होने की संभावना बढ़ने से उनका यह विश्वास और मज़बूत हुआ है कि AI पर ब्रेक लगाना ज़रूरी है।
10 अरब वैज्ञानिक भी हों, तो प्रयोगशालाएं कम पड़ेंगी
सुरक्षा उपाय सफल होने के बाद क्लार्क जिस दुनिया की कल्पना करते हैं, उसमें AI वैज्ञानिक के रूप में काम करेगा। इस समय दुनिया में पेशेवर वैज्ञानिकों की संख्या करीब 1 से 2 करोड़ है। उन्होंने कहा, «हम ऐसी दुनिया में प्रवेश करने जा रहे हैं जहां 10 से 20 अरब वैज्ञानिक होंगे।»
यहां बाधा दिमाग नहीं, बल्कि उपकरण हैं। क्लार्क ने कहा कि वेट लैब, इलेक्ट्रॉन माइक्रोस्कोप, सिंक्रोट्रॉन और रोबोट पर्याप्त नहीं हैं। विचार देने वालों की संख्या चाहे जितनी बढ़ जाए, अगर उन्हें परखने की जगहें नहीं बढ़ीं तो नतीजे हासिल करना मुश्किल होगा। AI की बढ़ती क्षमता सीधे तौर पर उपकरणों में निवेश के सवाल से जुड़ी है।
उनका कहना है कि रोज़गार पर असर हर क्षेत्र में अलग होगा। जिन क्षेत्रों में रोज़गार घटेगा, उसे स्वीकार करना है या नहीं, यह «सरकार को तय करना होगा»। उन्होंने यह भी कहा कि जापान में मांग बढ़ रही देखभाल और नर्सिंग के काम में मानवीय तत्व बहुत अहम है, इसलिए उसे पूरी तरह स्वचालित नहीं किया जाना चाहिए।
डेटा के आधार पर दांव लगाने वाले देश आगे रहते हैं
इन फैसलों के लिए जिन चीज़ों का ज़िक्र हुआ, उनमें टोक्यो विश्वविद्यालय और अन्य संस्थानों के साथ आगे बढ़ाया जा रहा «Japan AI Index» भी शामिल है। इसका उद्देश्य AI कंपनियों के डेटा को सरकारी जानकारी से जोड़कर नीति और निवेश संबंधी फैसलों में इस्तेमाल करना है। क्लार्क ने कहा कि जो देश वास्तविक आंकड़ों के आधार पर सोच-समझकर दांव लगाते हैं, वे सिर्फ़ निष्क्रिय बने रहने वाले देशों से कहीं बेहतर प्रदर्शन करते हैं।
पूरे व्याख्यान के दौरान कई चुनौतियां गिनाने के बावजूद क्लार्क ने ज़ोर देकर कहा, «मूल रूप से यह एक आशावादी बात है।» उनका मानना है कि मानवता के सामने समस्याएं इतनी अधिक हैं कि उनसे निपटने की उसकी क्षमता कम पड़ जाती है, और AI उन समस्याओं के समाधान की ज़िम्मेदारी संभालेगा।
उन्होंने सभागार में मौजूद छात्रों से कहा कि अब वे अपने ही कल्पनाशीलता की सीमाओं से बंधे होंगे, क्योंकि वे काम भी संभव हो जाएंगे जिनकी पहले केवल कल्पना की जा सकती थी। उन्होंने सलाह दी कि मौलिक विचारों को जन्म देने वाली कल्पनाशीलता को निखारने के लिए मूल स्रोतों को पूरा पढ़ने की एकाग्रता और पहल करने की प्रवृत्ति बनाए रखना ज़रूरी है।
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