उनके संतुष्ट चेहरों को देखो।
यह बिल्कुल उस मुफ्त शटल बस का दृश्य है जो "जनरेटिव AI उपयोग सेमिनार" से घर जा रही है, जहाँ सभी को "उपयोग के लिए तैयार शीर्ष 100 प्रॉम्प्ट" की सूची और एक AI कंपनी का लोगो वाला स्टिकर मिला था।
कल जो लोग "Claude ही एकमात्र विकल्प है" कह रहे थे, वे ही आज "Claude खत्म हो गया" पोस्ट कर रहे हैं।
और फिर, बिना यह जाँचे कि वास्तव में क्या बदला, सब एक साथ चिल्लाने लगते हैं: "युग बदल गया है।"
"जिन इंजीनियरों ने यह कौशल नहीं सीखा, वे पीछे छूट रहे हैं।"
जब यह बताया जाता है, तो वे README पढ़े बिना ही इसे इंस्टॉल कर लेते हैं।
वे GitHub स्टार काउंट को घूरते हैं, स्क्रीनशॉट को आंतरिक Slack चैनलों में पेस्ट करते हैं, और रिपोर्ट करते हैं कि "जाहिर तौर पर यह विदेशों में डी फैक्टो स्टैंडर्ड है।"
उन्होंने कभी खुद तुलना नहीं की।
उन्होंने कभी बेंचमार्क नहीं चलाया।
उन्होंने कभी इसे वास्तविक दुनिया के कार्यों में तैनात नहीं किया।
फिर भी, अपने टाइमलाइन को केवल तीस मिनट देखकर, उन्हें लगता है कि वे AI के नवीनतम को समझ गए हैं।
इसे अच्छी तरह याद रखो।
यह वह चेहरा है जब इस देश की वरिष्ठता प्रणाली और सोशल मीडिया सत्तावाद का विलय होता है।
जब मनुष्य कई वर्षों तक उपाधियों और मूल्यांकन प्रणालियों द्वारा पालतू बना दिए जाते हैं, तो वे ऐसे प्राणी बन जाते हैं जो खुद अपने हाथों से सत्यापित करने के बजाय प्रभावशाली लोगों के निष्कर्षों को प्रसारित करते हैं।
तुम AI से पीछे छूट गए पीड़ित नहीं हो।
तुमने खुद भागना बंद कर दिया।
तकनीक बहुत तेज़ी से बदल रही है?
जानकारी बहुत ज़्यादा है?
नए मॉडल एक के बाद एक आ रहे हैं?
तो क्या हुआ?
एक इंजीनियर वह है जो बदलती तकनीक को संभालता है।
हम उन लोगों को "इंजीनियर" नहीं कहते जो केवल उस दुनिया में काम कर सकते हैं जहाँ बदलाव रुक गया है।
तुम मॉडल के रिलीज़ नोट्स नहीं पढ़ते।
तुम आधिकारिक दस्तावेज़ीकरण नहीं पढ़ते।
तुम उससे कोड लिखवाकर खुद अंतरों की तुलना भी नहीं करते।
इसके बजाय, तुम प्रचारकों की सनसनीखेज़ सुर्खियाँ पढ़ते हो।
तुम प्रभावशाली लोगों के वीडियो देखते हो।
तुम देखने की संख्या और लाइक की संख्या को तकनीकी सत्यता का प्रमाण मानते हो।
और जब कोई कनिष्ठ अपने द्वारा सत्यापित परिणाम लाता है, तो तुम पूछते हो:
"उस व्यक्ति के कितने फॉलोअर्स हैं?"
"GitHub पर इसके कितने स्टार हैं?"
"क्या प्रसिद्ध कंपनियाँ भी इसका उपयोग कर रही हैं?"
दयालु स्वभाव वाले विरासत घटक, जो बड़ी कॉर्पोरेट ग्रेडिंग प्रणालियों द्वारा लंबे समय से बनाए रखे गए हैं, कनिष्ठ के प्रस्ताव पर अनुमोदन की प्रतीक्षा करते हुए केवल विलंबता जोड़ते रहते हैं।
तुम वही हो।
मैंने सुना है कि इस विकास विभाग में कभी फ्लॉपी डिस्क और टर्मिनलों की पंक्तियाँ हुआ करती थीं।
डिस्क क्षमता सीमित थी, संचार धीमा था, और यदि कोई विफलता होती थी, तो आधी रात को भी फोन बजता था।
यह वह युग नहीं था जहाँ केवल खोजने से उत्तर मिल जाते थे।
तुम मैनुअल पढ़ते थे, लॉग का अनुसरण करते थे, मेमोरी डंप का विश्लेषण करते थे, और अपने दिमाग से कारणों की पहचान करते थे।
वे कहते हैं कि तुम बहुत, बहुत मजबूत इंजीनियर थे।
तुम मेनफ्रेम से ओपन सिस्टम में चले गए।
तुम क्लाइंट-सर्वर से वेब पर चले गए।
तुम फीचर फोन से स्मार्टफोन में चले गए।
तुम ऑन-प्रिमाइसेस से क्लाउड पर चले गए।
हर बार, तुमने कल की सामान्य समझ को फेंक दिया, नई तकनीकें सीखीं, और उन चीजों को काम करवाया जो नहीं चलती थीं।
लेकिन कब से, मुझे आश्चर्य है...
तुमने खुद बनाने के बजाय विक्रेताओं को स्पेसिफिकेशन देना शुरू कर दिया।
तुमने डिज़ाइन करने के बजाय मीटिंग्स का समन्वय करना शुरू कर दिया।
तुमने कोड पढ़ने के बजाय अनुमान पढ़ना शुरू कर दिया।
तकनीकी निर्णय से ज़्यादा महत्वपूर्ण हो गया कि तुम्हें किसकी मंज़ूरी मिली।
भले ही तुम फ्रंट लाइन छोड़ दो, तुम्हारा रैंक बढ़ता है।
भले ही तुम हाथ न हिलाओ, तुम्हारे अधीनस्थ बढ़ते हैं।
भले ही तुम अपने कौशल को अपडेट न करो, तुम्हारी सेवा के वर्ष हर साल सटीक रूप से जुड़ जाते हैं।
कितनी आभारी प्रणाली है।
उसके बाद, तुम्हारे लिए "DX प्रमोशन ऑफिस" नामक एक भव्य भवन बनाया गया।
तुमने एक आंतरिक चैटबॉट पेश किया जिसका कोई उपयोग नहीं करता।
तुमने जनरेटिव AI दिशानिर्देश बनाए जिन्हें कोई अंत तक नहीं पढ़ता।
AI उपयोग आवेदन पत्र।
जोखिम मूल्यांकन पत्रक।
प्रॉम्प्ट समीक्षा बोर्ड।
आउटपुट समीक्षा समितियाँ।
वास्तव में अद्भुत।
और अब, तुम पहले से ही बासी नाम "जनरेटिव AI" को त्यागकर खुद को "एजेंटिक ट्रांसफॉर्मेशन सेंटर" कहने वाले हो, है ना?
कितना AI-नेटिव, एजेंटिक, और फ्रंटियर हो तुम!
प्रोडक्शन रिपॉजिटरी में दस साल पुरानी डिपेंडेंसी बनी हुई हैं।
टेस्ट टूटे हुए हैं।
एक PR को मर्ज करने में दो सप्ताह लगते हैं।
रिलीज़ महीने में एक बार होती है।
भले ही कोई कनिष्ठ AI का उपयोग करके सुधार योजना बनाए, यह एक महीने तक अनदेखा रहता है क्योंकि मीटिंग निर्धारित नहीं की जा सकी।
लेकिन कोई बात नहीं।
तुमने सभी कर्मचारियों को प्रॉम्प्ट प्रशिक्षण लेने के लिए कहा।
तुमने AI आचार घोषणा बनाई।
तुमने एक विक्रेता से तुम्हारे बारे में "AI-उन्नत कंपनी" के रूप में एक केस स्टडी लेख प्रकाशित करवाया।
मुझे यकीन है कि इससे विकास की गति बढ़ेगी।
तकनीकी कर्ज़ निश्चित रूप से गायब हो जाएगा।
बिना किसी के वास्तव में मॉडलों में महारत हासिल किए, मुझे यकीन है कि तुम एक AI कंपनी में बदल सकते हो।
क्योंकि तुम्हारे पास गवर्नेंस है!!!
ऐसा क्यों है?
भले ही तुम जानते हो कि तुम्हें तकनीकी न्यायाधीश के रूप में नहीं, बल्कि केवल एक रबर स्टैम्प के रूप में माना जाने लगा है, तुम इससे संतुष्ट क्यों होने की कोशिश कर रहे हो?
क्योंकि तुम्हारे पास जिम्मेदारी है, इसलिए तुम्हें मॉडलों को छूने की ज़रूरत नहीं है?
क्योंकि तुम्हारे पास जिम्मेदारी है, इसलिए तुम खुद सत्यापित किए बिना प्रभावशाली लोगों की राय अपना लेते हो?
क्योंकि तुम्हारे पास जिम्मेदारी है, इसलिए तुम चुनौती देने वालों को सारे जोखिम उठाने देते हो, जबकि तुम केवल अनुमोदन और अस्वीकृति दोहराते हो?
क्या इसीलिए तुम सांत्वना चाहते हो?
क्या तुम सिर्फ इसलिए सम्मान चाहते हो क्योंकि तुम कंपनी में लंबे समय से हो?
क्योंकि तुमने अतीत में बड़े काम किए, क्या तुम चाहते हो कि वर्तमान तकनीक न जानने के बावजूद तुम्हारी बातों को भारी माना जाए?
लंबे समय तक काम करना वास्तव में सम्मान के योग्य है।
हालाँकि, वह सम्मान आज की तकनीक के खिलाफ वीटो शक्ति नहीं है।
बड़ा होना और अपनी क्षमताओं को अपडेट करना जारी रखना दो पूरी तरह से अलग चीजें हैं।
बूढ़ा होना बुरा नहीं है।
उम्र को सीखने का कारण न बनाना बदसूरत है।
यदि तुमने कनिष्ठों से अधिक समय तक काम किया है, तो तुमने उनसे अधिक असफलताएँ देखी होंगी।
यदि ऐसा है, तो उन असफलताओं का उपयोग करके AI आउटपुट का किसी से भी अधिक सख्ती से मूल्यांकन करो।
जो लोग तेज़ी से कार्यान्वित कर सकते हैं, उन कनिष्ठों को चीजों को मुश्किल से तोड़ने का ज्ञान दो।
अपने अनुभव का उपयोग करके जनरेटेड कोड के पीछे छिपे परिचालन जोखिमों को देखो।
डिज़ाइन करो कि AI को क्या छोड़ना चाहिए और मनुष्यों को क्या संभालना चाहिए।
यही वास्तविक अनुभव होगा।
हालाँकि, जिसे तुम अनुभव कहते हो, वह कुछ शुरू न करने के तर्क के अलावा कुछ नहीं है:
"पुराने दिनों में ऐसा ही था।"
"हमारी कंपनी में यह असंभव है।"
"क्या तुमने संचालन के बारे में सोचा है?"
"क्या सुरक्षा ठीक है?"
"अगर कुछ होता है तो जिम्मेदारी कौन लेगा?"
"AI में समस्याएँ हैं," तुम कहते हो?
एक सर्वविदित तथ्य को सीखने की आवश्यकता न होने के कारण के रूप में मत बदलो!
एक प्रचारक भी केवल समस्याओं की खोज कर सकता है।
एक इंजीनियर का काम समस्याओं को शर्तों में तोड़ना, स्वीकार्य जोखिमों को परिभाषित करना, उन्हें सत्यापित करना, और उन्हें उपयोग योग्य रूप में लाना है।
जो लोग कहते हैं कि यह खतरनाक है और कुछ नहीं बनाते, वे सुरक्षा की रक्षा नहीं कर रहे।
वे केवल कुछ न करने के लिए खुद की रक्षा कर रहे हैं!
इसके अलावा, तुमने AI का न्याय करना भी छोड़ दिया है।
तुम आधिकारिक रिलीज़ नोट्स से पहले X पर इंप्रेशन पढ़ते हो।
तुम अपने पसंदीदा YouTuber के समीक्षा वीडियो की बेसब्री से प्रतीक्षा करते हो।
यदि Superpowers लोकप्रिय हो जाता है, तो तुम सब कुछ डाल देते हो।
यदि Ponytail बढ़ता है, तो तुम जोड़ते हो।
यदि Caveman के बारे में चर्चा होती है, तो तुम जोड़ते हो।
यदि Matt Pocock के Skills पर ध्यान जाता है, तो तुम नहीं जानते कि वह कौन है, लेकिन फिर भी अभी के लिए डाल देते हो।
यदि /grill-me की प्रशंसा होती है, तो एक बटन बदलने वाले काम के लिए भी, तुम एक पूछताछ शुरू कर देते हो जब तक कि निर्णय वृक्ष की शाखाएँ समाप्त न हो जाएँ।
तुम यह नहीं सोचते कि तुम क्या हल करना चाहते हो।
तुम यह भी नहीं जाँचते कि क्या यह तुम्हारे मॉडल में वास्तव में कमी है।
इसलिए तुम सब कुछ डाल देते हो।
कुछ महीने बाद, Skills निर्देशिका भरी हुई है।
तुम यह भी नहीं जानते कि कौन सा Skill किस Skill का खंडन करता है।
फिर भी, तुम उन्हें हटाते नहीं। तुम हटा नहीं सकते।
क्योंकि यदि तुम हटाते हो और परिणाम खराब होते हैं, तो इसका मतलब है कि तुम्हारा निर्णय गलत था।
जोड़ने का दोष दूसरों पर डाला जा सकता है।
हटाने का निर्णय खुद लेना होता है।
इसलिए न्याय करने के बजाय, तुम Skill संग्रहकर्ता बन गए।
और तुम इसे "AI उपयोग" कहते हो...
और अंत में, तुमने नवीनतम मॉडल पेश किया।
यह GPT-5.6 है। यह Fable 5 है।
सोचो। लेकिन बहुत ज़्यादा मत सोचो।
स्वायत्त बनो। लेकिन खुद निर्णय मत लो।
यदि समझ में न आए, तो पूछो। लेकिन मनुष्यों को परेशान मत करो।
अनावश्यक कोड मत लिखो। लेकिन हर भविष्य की आवश्यकता का समर्थन करो।
संक्षेप में उत्तर दो। लेकिन निर्णय के सभी आधार समझाओ।
जल्दी खत्म करो। लेकिन एक भी कदम मत छोड़ो।
तुम ये सभी परस्पर विरोधी आदेश एक ही संदर्भ में ठूँस देते हो।
तुम हर चीज़ को नियमों में बदल देते हो, हर बार जाँच करवाते हो, और कई बार समीक्षा करवाते हो।
एक कॉन्फ़िगरेशन फ़ाइल की एक पंक्ति बदलने के लिए, AI 30 मिनट तक सोचता है।
यह भारी मात्रा में टोकन जलाता है।
यह वे टेस्ट लिखता है जो तुमने नहीं माँगे।
यह आसपास के कोड को रिफैक्टर करता है।
यह स्पेसिफिकेशन बनाता है।
यह अपने द्वारा बनाए गए स्पेसिफिकेशन की समीक्षा करता है।
यह समीक्षा परिणामों के आधार पर योजना को ठीक करता है।
यह डिलीवरेबल्स की समीक्षा करता है।
यह समीक्षा टिप्पणियाँ प्राप्त करता है और प्रारंभिक ब्रेनस्टॉर्मिंग पर वापस जाता है।
और अंत में, तुम कहते हो:
"यह नवीनतम मॉडल है, लेकिन क्या यह थोड़ा बेवकूफ हो गया है?"
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तुम्हें उन समस्याओं को हल करना था जहाँ खोजने पर भी उत्तर नहीं मिलते थे।
एक ऐसे युग में जहाँ जनरेटिव AI, Stack Overflow, या सुविधाजनक क्लाउड सेवाएँ नहीं थीं, तुमने अपने दिमाग और हाथों से सिस्टम चलाए।
तुमने कई बार उन पलों को पार किया है जब कल की सामान्य समझ अब लागू नहीं होती थी।
यदि तुम हो, तो AI नामक अगले बदलाव का सामना कर सकते हो।
तुम एक प्रचारक के निष्कर्ष के बजाय अपने स्वयं के सत्यापन पर भरोसा कर सकते हो।
तुम उपाधियों के बजाय तकनीक से कनिष्ठों का नेतृत्व कर सकते हो।
तुम अपने हाथों से बनाई गई पुरानी प्रणालियों को तोड़ सकते हो और उन्हें अगली पीढ़ी को सौंप सकते हो।
एक इंजीनियर के रूप में तुम्हारी जिद, तुम्हारी जिज्ञासा, और तुम्हारा गर्व निश्चित रूप से अभी भी कहीं मौजूद होना चाहिए।
मैं यह उम्मीद करके मूर्ख था कि...
सुनो।
मैं चाहूंगा कि तुम फिर कभी अपने पदों की रक्षा के लिए फ्रंट लाइन को "AI उपयोग अध्ययन समूह" में शामिल न करो।
पुरानी मान्यताओं में पूरी तरह से फिट होने वाले विरासत कर्मियों के रूप में, एक-दूसरे के घावों को चाटो,
और प्रचारकों की पोस्ट पर "उपयोगी जानकारी के लिए धन्यवाद!" का जवाब देते हुए,
कृपया शांतिपूर्वक और स्वस्थ रूप से अपनी सेवानिवृत्ति का स्वागत करो।
खैर, सभी को।
अलविदा!!!
