एलन मस्क ने X पर Vercel के CEO गुइलेर्मो राउच को जवाब देते हुए भविष्यवाणी की है कि 2027 के आखिर तक AI लगभग हर तरह के डिजिटल काम में इंसानी क्षमता के बराबर या उससे बेहतर हो जाएगा।
एलन मस्क का दावा
राउच को जवाब देते हुए मस्क ने कहा कि AI अगले एक साल के अंदर ही किसी भी ऐसे काम को करने में सक्षम हो जाएगा जो पूरी तरह से डिजिटल है, यानी ऐसा काम जिसमें ‘एटम को आकार देने’ जैसा कोई फिजिकल काम शामिल नहीं है और वह इंसानी परफॉर्मेंस से भी बेहतर काम करेगा। X पर चल रही बातचीत के सारांश के अनुसार, मस्क ने जिन क्षेत्रों का नाम लिया, उनमें कोडिंग, रिसर्च, राइटिंग, एनालिसिस, डिज़ाइन, कानूनी काम, अकाउंटिंग, कस्टमर सपोर्ट और साइंटिफिक मॉडलिंग शामिल हैं।
मस्क ने AI की हैकिंग क्षमता के बारे में गूगल के को-फाउंडर लैरी पेज की पिछली टिप्पणी का भी ज़िक्र किया और अपनी भविष्यवाणी को एक बड़े पैटर्न से जोड़ा, जिसके बारे में उन्होंने कहा कि पेज ने पहले ही संकेत दिया था।
We’re almost running out of “but it can’t do this one other thing” in 2026 😬
— Guillermo Rauch (@rauchg) August 31, 2026
यह दावा काफी व्यापक है, जिसमें छोटे-मोटे कामों के बजाय पूरे प्रोफेशनल कैटेगरीज़ शामिल हैं, लेकिन इसकी एक स्पष्ट सीमा भी है। मस्क की टाइमलाइन सिर्फ़ डिजिटल आउटपुट पर लागू होती है, असल दुनिया में फिजिकल काम की ज़रूरत वाले काम, जैसे मैन्युफैक्चरिंग से लेकर मैनुअल लेबर तक, अभी इस भविष्यवाणी के दायरे से बाहर हैं।
इस पोस्ट पर मिली-जुली प्रतिक्रिया मिली है। कुछ यूज़र्स ने इस भविष्यवाणी का स्वागत करते हुए इसे नॉलेज-वर्क इंडस्ट्रीज़ में जल्द ही प्रोडक्टिविटी बढ़ने का संकेत माना है, जबकि दूसरों ने व्हाइट-कॉलर नौकरियों में तेज़ी से होने वाले बदलावों को लेकर चिंता जताई है, खासकर अगर AI सिस्टम इतने कम समय में कानूनी एनालिसिस, अकाउंटिंग और रिसर्च जैसे कामों में इंसानों से बेहतर प्रदर्शन करने लगते हैं।
मस्क ने पहले भी AI क्षमताओं की टाइमलाइन के बारे में बड़े-बड़े सार्वजनिक दावे किए हैं, और यह ताज़ा दावा भी उसी पैटर्न का हिस्सा है जिसमें निकट भविष्य की उपलब्धियों को दूर की बात न मानकर जल्द होने वाली घटना के तौर पर पेश किया जाता है। पहले की ऐसी भविष्यवाणियों की तरह, इस दावे की भी स्वतंत्र रूप से पुष्टि नहीं की गई है और यह किसी बेंचमार्क या पीयर-रिव्यू वाले अनुमान के बजाय मस्क का अपना आकलन है।
