ਪੂਰਵ RBI ਗਵਰਨਰ ਰਘੂਰਾਮ ਰਾਜਨ ਨੇ ਆਰਟੀਫਿਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ (AI) ਅਤੇ ਮਨੁੱਖੀ ਕਿਰਤ ਵਿਚਕਾਰ ਆਰਥਿਕ ਸੰਤੁਲਨ ਬਣਾਉਣ ਲਈ 'AI ਟੋਕਨਾਂ' 'ਤੇ ਟੈਕਸ ਲਾਉਣ ਦਾ ਪ੍ਰਸਤਾਵ ਦਿੱਤਾ ਹੈ। AI ਦੇ ਉਤਪਾਦਨ ਲਾਭਾਂ ਨੂੰ ਸਵੀਕਾਰ ਕਰਦੇ ਹੋਏ, ਉਨ੍ਹਾਂ ਨੇ ਕਾਰਪੋਰੇਸ਼ਨਾਂ ਨੂੰ ਵਰਕਫੋਰਸ ਦੀ ਰੀ-ਟਰੇਨਿੰਗ ਨੂੰ ਪਹਿਲ ਦੇਣ ਦੀ ਅਪੀਲ ਕੀਤੀ ਹੈ। ਇਹ ਚਰਚਾ ਭਾਰਤੀ IT ਉਦਯੋਗ ਵਰਗੇ ਮਨੁੱਖੀ ਪੂੰਜੀ 'ਤੇ ਭਾਰੀ ਨਿਰਭਰ ਸੈਕਟਰਾਂ ਲਈ ਲੰਬੇ ਸਮੇਂ ਦੇ ਕਿਰਤ ਅਤੇ ਨੀਤੀਗਤ ਜੋਖਮਾਂ ਨੂੰ ਉਜਾਗਰ ਕਰਦੀ ਹੈ।
ਪੂਰਵ ਰਿਜ਼ਰਵ ਬੈਂਕ ਆਫ਼ ਇੰਡੀਆ (RBI) ਗਵਰਨਰ ਰਘੂਰਾਮ ਰਾਜਨ ਨੇ ਨੀਤੀ ਨਿਰਮਾਤਾਵਾਂ (Policymakers) ਲਈ ਇੱਕ ਪ੍ਰਸਤਾਵ ਪੇਸ਼ ਕੀਤਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਆਰਟੀਫਿਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ (AI) ਕਾਰਨ ਹੋਣ ਵਾਲੀ ਵੱਡੀ ਬੇਰੁਜ਼ਗਾਰੀ ਦੇ ਜੋਖਮ ਨੂੰ ਘੱਟ ਕਰਨ ਲਈ 'AI ਟੋਕਨਾਂ' 'ਤੇ ਟੈਕਸ ਲਗਾਉਣ 'ਤੇ ਵਿਚਾਰ ਕੀਤਾ ਜਾਵੇ। ਇਹ ਸੁਝਾਅ ਇੱਕ ਆਮ ਨੀਤੀ ਅਸੰਤੁਲਨ ਨੂੰ ਸੰਬੋਧਿਤ ਕਰਨਾ ਚਾਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਜਿੱਥੇ AI ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ 'ਤੇ ਅਕਸਰ ਮਨੁੱਖੀ ਕਰਮਚਾਰੀਆਂ ਨਾਲੋਂ ਘੱਟ ਟੈਕਸ ਲਗਾਇਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਕੰਪਨੀਆਂ ਨੂੰ ਜ਼ਰੂਰਤ ਤੋਂ ਵੱਧ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਮਨੁੱਖੀ ਕਾਮਿਆਂ ਨੂੰ ਬਦਲਣ ਲਈ ਉਤਸ਼ਾਹਿਤ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਇਨੋਵੇਸ਼ਨ ਅਤੇ ਰੁਜ਼ਗਾਰ ਦਾ ਸੰਤੁਲਨ
ਰਾਜਨ ਦੀ ਟਿੱਪਣੀ ਇਸ ਗੱਲ 'ਤੇ ਜ਼ੋਰ ਦਿੰਦੀ ਹੈ ਕਿ ਮੌਜੂਦਾ ਕਾਰਪੋਰੇਟ ਵਰਕਫਲੋਜ਼ (Workflows) ਵਿੱਚ AI ਨੂੰ ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ ਕਰਨ ਦੀ ਉੱਚ ਲਾਗਤ ਅਤੇ ਗੁੰਝਲਤਾ ਦੇ ਕਾਰਨ ਤੁਰੰਤ 'ਜੌਬੋਕੈਲਿਪਸ' (Jobocalypse) ਦਾ ਖਤਰਾ ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਦੱਸਿਆ ਗਿਆ ਹੈ। ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਵੱਡੀਆਂ ਸੰਸਥਾਵਾਂ ਇਸ ਸਮੇਂ ਅਪਣਾਉਣ ਦੇ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਪੜਾਅ ਵਿੱਚ ਹਨ, ਅਤੇ AI ਨੂੰ ਵੱਡੇ ਪੱਧਰ 'ਤੇ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਦੀਆਂ ਤਕਨੀਕੀ ਰੁਕਾਵਟਾਂ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਬਣੀਆਂ ਹੋਈਆਂ ਹਨ। ਹਾਲਾਂਕਿ ਬੇਰੁਜ਼ਗਾਰੀ ਦਾ ਡਰ ਅਸਲ ਹੈ, ਪਰ ਹਕੀਕਤ ਇੱਕ ਵਧੇਰੇ ਹੌਲੀ ਏਕੀਕਰਨ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਹੈ।
ਨਿਵੇਸ਼ਕਾਂ (Investors) ਲਈ, ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ ਜੋ ਭਾਰਤੀ ਸੂਚਨਾ ਤਕਨਾਲੋਜੀ (IT) ਅਤੇ ਸੇਵਾਵਾਂ ਖੇਤਰਾਂ 'ਤੇ ਕੇਂਦ੍ਰਿਤ ਹਨ, ਇਹ ਚਰਚਾ ਵਪਾਰਕ ਰਣਨੀਤੀ (Business Strategy) ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਨਾਜ਼ੁਕ ਬਦਲਾਅ ਨੂੰ ਉਜਾਗਰ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਕਈ ਵੱਡੀਆਂ ਭਾਰਤੀ ਫਰਮਾਂ ਦਾ ਰਵਾਇਤੀ ਵਪਾਰਕ ਮਾਡਲ ਮਨੁੱਖੀ ਕਿਰਤ ਆਰਬਿਟਰੇਜ (Labor Arbitrage) 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਜਿਵੇਂ-ਜਿਵੇਂ ਕੰਪਨੀਆਂ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਵਧਾਉਣ ਅਤੇ ਲਾਗਤਾਂ ਘਟਾਉਣ ਲਈ AI ਨੂੰ ਅਪਣਾਉਣਾ ਚਾਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ, ਉਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਨਾ ਸਿਰਫ਼ ਨਵੀਂ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਨੂੰ ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ ਕਰਨ ਦੇ ਮੁਕਾਬਲੇ ਦੇ ਦਬਾਅ, ਸਗੋਂ ਭਵਿੱਖ ਵਿੱਚ ਨਿਯਮਾਂਬੰਧੀ ਤਬਦੀਲੀਆਂ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਨੂੰ ਵੀ ਨੇਵੀਗੇਟ ਕਰਨਾ ਪਵੇਗਾ ਜੋ ਮਨੁੱਖੀ ਕਿਰਤ ਉੱਤੇ AI ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਦੇ ਟੈਕਸ ਲਾਭਾਂ ਨੂੰ ਬਦਲ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ।
ਕਾਰਪੋਰੇਟ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀ ਦੀ ਲੋੜ
ਟੈਕਸ ਨੀਤੀਆਂ ਤੋਂ ਪਰੇ, ਰਾਜਨ ਤਬਦੀਲੀ ਦਾ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਕਾਰਪੋਰੇਟ ਲੀਡਰਸ਼ਿਪ ਦੀ ਅਹਿਮ ਭੂਮਿਕਾ ਨੂੰ ਉਜਾਗਰ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਉਨ੍ਹਾਂ ਦਾ ਤਰਕ ਹੈ ਕਿ ਕੰਪਨੀਆਂ ਨੂੰ ਆਪਣੇ ਮੌਜੂਦਾ ਕਰਮਚਾਰੀਆਂ ਨੂੰ ਬਦਲਣ ਦੀ ਬਜਾਏ, ਉਨ੍ਹਾਂ ਦੇ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਨ ਲਈ ਰੀ-ਟਰੇਨਿੰਗ (Retraining) ਅਤੇ ਅੱਪ-ਸਕਿੱਲਿੰਗ (Upskilling) 'ਤੇ ਧਿਆਨ ਦੇਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਪਹੁੰਚ ਲੰਬੇ ਸਮੇਂ ਦੇ ਲਾਭ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਸੁਧਰੀ ਹੋਈ ਉਤਪਾਦਕਤਾ ਅਤੇ ਕਰਮਚਾਰੀਆਂ ਦੀ ਰੁਜ਼ਗਾਰ ਬਰਕਰਾਰ ਰੱਖਣ ਦੀ ਦਰ (Employee Retention) ਦੀ ਪੇਸ਼ਕਸ਼ ਕਰ ਸਕਦੀ ਹੈ। ਜਿਹੜੀਆਂ ਕੰਪਨੀਆਂ ਆਪਣੀ ਮਨੁੱਖੀ ਪੂੰਜੀ ਵਿਕਸਿਤ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਸਰਗਰਮ ਰੁਖ ਅਪਣਾਉਂਦੀਆਂ ਹਨ, ਉਹ ਇੱਕ ਮੁਕਾਬਲੇ ਵਾਲਾ ਫਾਇਦਾ ਅਤੇ ਬਿਹਤਰ ਸਾਖ (Reputation) ਹਾਸਲ ਕਰ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ, ਜੋ ਉੱਚ-ਗੁਣਵੱਤਾ ਵਾਲੀ ਪ੍ਰਤਿਭਾ (Talent) ਨੂੰ ਆਕਰਸ਼ਿਤ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਸੰਪਤੀ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ।
ਹਾਲਾਂਕਿ AI ਨੂੰ ਅਪਣਾਉਣ ਨਾਲ ਉਤਪਾਦਕਤਾ ਵਧਣ, ਕੀਮਤਾਂ ਘਟਣ ਅਤੇ ਨੌਕਰੀਆਂ ਦੀਆਂ ਨਵੀਆਂ ਸ਼੍ਰੇਣੀਆਂ ਪੈਦਾ ਹੋਣ ਦੀ ਉਮੀਦ ਹੈ, ਪਰ ਤਬਦੀਲੀ ਦੇ ਦੌਰ ਵਿੱਚ ਚੁਣੌਤੀਆਂ ਪੇਸ਼ ਆਉਂਦੀਆਂ ਹਨ। ਉਤਪਾਦਕਤਾ ਲਾਭਾਂ ਨੂੰ ਸਾਕਾਰ ਹੋਣ ਵਿੱਚ ਅਕਸਰ ਸਮਾਂ ਲੱਗਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਕਿਰਤ ਦੇ ਵਿਸਥਾਪਨ (Labor Displacement) ਦਾ ਥੋੜ੍ਹੇ ਸਮੇਂ ਦਾ ਪ੍ਰਭਾਵ ਸਮਾਜਿਕ ਅਤੇ ਆਰਥਿਕ ਦਬਾਅ ਪੈਦਾ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਨਿਵੇਸ਼ਕਾਂ ਨੂੰ ਇਸ ਰੁਝਾਨ ਦੀ ਨਿਗਰਾਨੀ ਕਰਦੇ ਹੋਏ, ਵੱਡੀਆਂ ਟੈਕ ਫਰਮਾਂ ਦੀ ਭਰਤੀ, ਸਿਖਲਾਈ, ਅਤੇ AI ਨਿਵੇਸ਼ ਰਣਨੀਤੀਆਂ ਵੱਲ ਧਿਆਨ ਦੇਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ। ਆਉਣ ਵਾਲੇ ਸਾਲਾਂ ਲਈ ਮੁੱਖ ਮਾਨੀਟਰੇਬਲ (Monitorable) ਇਹ ਹੋਵੇਗਾ ਕਿ ਕੀ ਕੰਪਨੀਆਂ ਇੱਕ ਸਥਿਰ ਅਤੇ ਕੁਸ਼ਲ ਮਨੁੱਖੀ ਵਰਕਫੋਰਸ ਨੂੰ ਬਰਕਰਾਰ ਰੱਖਦੇ ਹੋਏ ਮੁੱਲ ਨੂੰ ਵਧਾਉਣ ਲਈ AI ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ ਕਰ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ, ਅਤੇ ਸਰਕਾਰਾਂ ਅੰਤ ਵਿੱਚ ਕਿਰਤ ਬਾਜ਼ਾਰ ਵਿੱਚ ਇਹਨਾਂ ਤਕਨਾਲੋਜੀਆਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਨਿਯਮਤ ਕਰਨਾ ਚੁਣਦੀਆਂ ਹਨ।