लुप्त होती प्रारंभिक नौकरियाँ, बचती देखभाल — युवा पुरुषों के लिए "काम के अर्थ" का पुनः डिज़ाइन "रोबोट युग में, काम 'पुरुषत्व' की परीक्षा ले रहा है"

परिचय: किसकी नौकरी वास्तव में खतरे में है

AI और स्वचालन रोजगार छीन रहे हैं——यह कहानी अब परिचित हो गई है। लेकिन, कौन सबसे अधिक प्रभावित होगा इस प्रश्न का उत्तर समान नहीं है। Phys.org में प्रकाशित एक व्याख्या (The Conversation से पुनःप्रकाशित) के अनुसार, दोहरावदार और नियमित शारीरिक कार्य पर निर्भर नौकरियां सबसे अधिक स्वचालन के प्रति संवेदनशील हैं, और इनमें कम उम्र के और कम शिक्षित पुरुष अधिक होते हैं। इसके विपरीत, नर्सिंग और परामर्श जैसी पारस्परिक और भावनात्मक श्रम के क्षेत्र स्वचालन के लिए कठिन हैं।Phys.org

लेखक ने आगे बताया कि दक्षिण वेल्स की घाटियों के युवा पुरुषों पर किए गए एक अध्ययन से पता चलता है कि "पुरुषत्व" और क्षेत्रीय परंपरा नौकरी के चयन पर मजबूत प्रभाव डालते हैं, और **शारीरिक कार्य = "पुरुषों का काम"** की धारणा गहरी जमी हुई है। औपचारिक शिक्षा और सेवा क्षेत्र की नौकरियों को "महिलाओं का काम" और "स्वयं के लिए उपयुक्त नहीं" के रूप में खारिज किया जाता है, और सरकार द्वारा प्रोत्साहित "डिजिटल कौशल का उत्थान" की वास्तविकता तक पहुंचना कठिन है, ऐसा बताया गया है।Phys.org

रूटीन नौकरियों की खाई और "केयर जॉब्स" का विरोधाभास

• संवेदनशील क्षेत्र: फैक्ट्री लाइन वर्क, सरल उपकरण निगरानी, नियमित गोदाम कार्य आदि——दोहराव×स्पष्ट प्रक्रियाएं कीवर्ड हैं। AI और रोबोट इन्हें आसानी से प्रतिस्थापित कर सकते हैं।Phys.org

• बचे रहने वाले क्षेत्र: नर्सिंग, केयरगिविंग, चाइल्ड केयर, परामर्श समर्थन, सामुदायिक कार्य, खाना बनाना और कुछ सेवा कार्य——स्थिति का निर्णय×भावनात्मक बुद्धिमत्ता×संबंध समायोजन की आवश्यकता होती है। मशीनों द्वारा इन्हें प्रतिस्थापित करना कठिन है।Phys.org

यह विरोधाभास तीव्र है। "पुरुषों का काम" जितना अधिक मशीनीकृत होता है, "नरम काम" उतना ही अधिक मानव की आवश्यकता होती है। यहां, "काम की पहचान" के अद्यतन की आवश्यकता है।

नीति का अंतर: केवल कौशल से पुल नहीं बनता

ब्रिटिश सरकार ने 2021 के बाद से जीवनभर की शिक्षा और डिजिटल अपस्किलिंग को अनुकूलन के स्तंभ के रूप में प्रोत्साहित किया है, लेकिन संस्कृति और पहचान की दीवार को पार करने के लिए यह अपर्याप्त है, यह एक मुद्दा उठाया गया है। **"बस फिर से सीखो"** सही लगता है, लेकिन व्यक्ति की गर्व, परिवार की कहानी, और क्षेत्रीय रोल मॉडल द्वारा समर्थित प्राथमिकताओं को बदलने के लिए यह पर्याप्त नहीं है।Phys.org

उसी समय की बाहरी जांच से भी पता चला कि कंपनियों पर प्रारंभिक नौकरियों को AI से बदलने का दबाव बढ़ रहा है। ब्रिटिश BSI के अंतरराष्ट्रीय सर्वेक्षण में **"AI से स्टाफ कटौती" 41%, "भर्ती से पहले AI के उपयोग की संभावना पर विचार" 31% आदि, "प्रवेश स्तर की नौकरियों" का खोखलापन** चिंता का विषय है।गार्जियन

परिवर्तन की शुरुआत: "विच्छेदन" का क्षण कहां से आता है

जांच में पाया गया कि दादी के साथ खाना बनाने का अनुभव शेफ बनने की प्रेरणा बना, **निकट के लोग और अनुभव मौजूदा "पुरुषत्व" को धीरे-धीरे अद्यतन करने वाले "विच्छेदन" के रूप में देखे गए। व्यावहारिक शिक्षा (उद्देश्य के अनुसार विषयों का चयन) भी देखा गया, और "विरोधी शिक्षा" नहीं बल्कि "चयनात्मक शिक्षा"** का अर्थ महत्वपूर्ण है।Phys.org

सोशल मीडिया की प्रतिक्रिया: क्या गूंजा और क्या विवादास्पद हुआ

लेख के प्रकाशन के बाद, थिंक टैंक और श्रम मुद्दों में रुचि रखने वाले उपयोगकर्ताओं के बीच साझा करना बढ़ गया (The Reid Foundation, इनोवेशन ब्लॉगर आदि)। "स्टेरियोटाइप से परे स्थल निरीक्षण आशा देता है" जैसे सकारात्मक टिप्पणियां प्रमुख थीं, जबकि "समाधान केवल कौशल नहीं बल्कि प्रवेश स्तर की नौकरियों की सुरक्षा है" जैसे नीति संबंधी कनेक्शन भी देखे गए।X (पूर्व में Twitter)

इसके अलावा, उसी समय की समाचार संदर्भ में,

• **"युवाओं की प्रारंभिक नौकरियां AI से गायब हो रही हैं"** की चिंता को व्यक्त करने वाली रिपोर्ट सोशल मीडिया पर फिर से प्रसारित हुई (BSI सर्वेक्षण की रिपोर्ट)।गार्जियन

• "रोबोट कर के माध्यम से श्रम संक्रमण का समर्थन करना चाहिए" के प्रस्ताव ने चर्चा को जन्म दिया (बर्नी सैंडर्स की रिपोर्ट)। "समय की कमी (32 घंटे की प्रणाली) और यूनियन को मजबूत करना" जैसे पैकेज प्रस्ताव भी साझा किए गए।Business Insider

कुल मिलाकर, प्रतिक्रियाएं तीन में संकेंद्रित होती हैं।

1. स्थल निरीक्षण की विश्वसनीयता: क्षेत्रीय, पारिवारिक, और पुरुषत्व के संदर्भ में नौकरी चयन को बांधने की टिप्पणी "समझ में आती है"।Phys.org

2. प्रवेश स्तर की नौकरियों का वाष्पीकरण: केवल अपस्किलिंग से **"पहली कंपनी"** की समस्या हल नहीं होती।गार्जियन

3. नीति मिश्रण सिद्धांत: पुनर्वितरण (उदाहरण: रोबोट कर)×समय की कमी×प्रशिक्षण×स्थल समर्थन का संयोजन ही व्यावहारिक है, यह दावा।Business Insider
   
   

जापान के लिए संकेत: "केयर×कौशल" को पुरुषों के विकल्प में शामिल करना

जापान में भी, निर्माण और लॉजिस्टिक्स का स्वचालन और केयर क्षेत्र में मानव संसाधन की कमी का विरोधाभास बढ़ रहा है। यहां कुंजी है, लड़कों के पेशेवर रोल मॉडल को **"हाथों से बनाना/लोगों के साथ जुड़ना" दोनों में विस्तारित करना**।

प्रस्ताव: 5 ठोस उपाय

1. "करके देखना" को पहले रखने का अनुभव डिजाइन
   　मध्य और उच्च विद्यालय स्तर पर नर्सिंग, केयरगिविंग, आपातकालीन सेवा, परामर्श समर्थन, चाइल्ड केयर, खाना बनाना के संक्षिप्त इंटर्नशिप को लड़कों के लिए खोलना। **"केयर = महिलाओं का काम"** की पूर्वधारणा को तोड़ना।Phys.org

2. माइक्रो योग्यताएं×क्षेत्रीय रोजगार का पुल
   　सप्ताह में 1 दिन×3 महीने में प्राप्त की जा सकने वाली पारस्परिक कौशल बैज (सुनना, मानसिक स्वास्थ्य प्राथमिक प्रतिक्रिया, आपदा स्वयंसेवक प्रबंधन आदि) को स्थानीय सरकार और स्कूलों के साथ विकसित करना। प्रारंभिक भर्ती की बाधा को कम करना।

3. "रिले-मेंटर्स" की प्रणाली
   　पिता और चाचा की पीढ़ी की कारीगर भावना को नकारे बिना, केयर और सेवा क्षेत्र के पुरुष रोल मॉडल के साथ दो-व्यक्ति रिले प्रणाली में मेंटरिंग। गर्व की भाषा का निर्माण और विकल्पों की दृश्यता को एक साथ लाना।Phys.org

4. कंपनियों के "प्रवेश डिजाइन" को अनिवार्यता नहीं बल्कि प्रतिस्पर्धात्मकता बनाना
   　AI के कार्यान्वयन के साथ **"प्रारंभिक नौकरियों का पुनःडिजाइन (काम का पुनःविभाजन)"** करना और सीखते हुए काम करने की स्थिति##HTML_TAG