तीन बच्चों के पिता और कृत्रिम बुद्धिमत्ता के हमारे जीवन पर प्रभाव का अध्ययन करने वाले व्यक्ति के रूप में, यहाँ मैं बता रहा हूँ कि हर माता-पिता को AI के बारे में क्या समझना चाहिए।

जब मैं बच्चा था, मेरे पिता और मैं अक्सर एक कहानी के बारे में बात करते थे जो हम साथ मिलकर लिखना चाहते थे। उसका नाम था "द डे नोबडी वेंट टू डिज़नीलैंड।" विचार यह था कि एक दिन, मौसम इतना सही होता है कि हर कोई मान लेता है कि डिज़नीलैंड में भीड़ होगी, इसलिए वे सभी घर पर रहने का फैसला करते हैं। लेकिन मेरे पिता, यही सोचते हुए, उस सुबह मेरा निराश चेहरा देखते हैं—और फिर भी मौका लेने का फैसला करते हैं। हम निकल पड़ते हैं, और जब हम वहाँ पहुँचते हैं, तो पार्क बिल्कुल खाली होता है। और कोई भी इतना साहसी नहीं था कि वहाँ आए। हमें सब कुछ अकेले आनंद लेने को मिलता है—सवारी, शो, खाना—सब कुछ सिर्फ हमारे लिए।

मुझे वह कहानी लिखने का विचार बहुत पसंद था। लेकिन, जैसा अक्सर होता है, जीवन ने रास्ते में बाधा डाल दी। हम इसे पूरा करने में बहुत व्यस्त थे, समय बीतता गया, मैं बड़ा हो गया, और हम दोनों इसके बारे में भूल गए।

तीस साल बाद, मैं अपने माता-पिता के घर पर अपने बच्चों (आठ, पाँच और दो साल के) के साथ रात के खाने पर था। किसी कारण से, यह विचार मेरे दिमाग में वापस आया। मैंने अपने सबसे बड़े बच्चे को इसके बारे में बताया, और वह पूरी बात सुनना चाहती थी। इसलिए हमने ChatGPT की ओर रुख किया, उसे एक मोटा खाका दिया, और उसे डॉ. सीस की शैली में कहानी लिखने के लिए कहा (जो हमारे पसंदीदा में से एक है)। कुछ ही सेकंड में, हमारे पास वह थी। उसने उसे ज़ोर से पढ़ा, और हम हँसे।

बेशक, AI ने जो बनाया वह सही नहीं था। कुछ पंक्तियाँ ठीक से समझ नहीं आईं, और कुछ अमेरिकी शब्द घुस गए थे—जैसे "स्नीकर्स" और "सिनामन बन्स।" लेकिन उस रात सोफे पर, हमने प्रॉम्प्ट्स को ठीक करने, कहानी को परिष्कृत करने, और अधिक दृश्य जोड़ने में बहुत अच्छा समय बिताया, और इस अजीब नए रचनात्मक साथी के साथ काम करके कुछ ऐसा किया जो दशकों से मेरी पकड़ से फिसल रहा था।

पिछले 15 वर्षों से, मैं अध्ययन कर रहा हूँ कि AI काम और समाज को कैसे प्रभावित करता है। लेकिन तीन छोटे बच्चों का पिता बनने से ये बदलाव बहुत अधिक व्यक्तिगत महसूस हुए हैं: यह स्पष्ट है कि उनका भविष्य मेरे अतीत से बिल्कुल अलग दिखेगा।

मेरी पत्नी के लिए, यह अहसास कुछ हफ्ते पहले सफ़ोक में उसके माता-पिता के घर की ड्राइव के दौरान वास्तव में घर कर गया। तीन बच्चे एक कार में फँसे हुए, A12 पर धीरे-धीरे रेंगते हुए, अराजकता का नुस्खा है। इसलिए हम एक दुर्लभ पॉडकास्ट पाकर रोमांचित थे जिसका हर कोई वास्तव में आनंद लेता था: हिस्ट्रीज़ नॉट बोरिंग, दो बच्चों द्वारा सुनाई गई, सभी प्रकार के विषयों पर 15 मिनट की बातचीत की एक श्रृंखला।

जैसे ही हमने सुना, हमने अनुमान लगाना शुरू कर दिया कि ये चतुर बच्चे कौन हो सकते हैं। वे कहाँ से थे? उन्हें कैसे चुना गया? उन्होंने इसे स्कूल के साथ कैसे संतुलित किया? आखिरकार, मैंने उन्हें ऑनलाइन खोजा। हमारा हर अनुमान गलत था। बच्चे वास्तव में मौजूद नहीं थे। पूरा पॉडकास्ट AI द्वारा बनाया गया लग रहा था। हममें से किसी को भी इसका एहसास नहीं हुआ था।

यह एक अजीब क्षण था, यह पता लगाना कि जिन लोगों से हम स्नेह करने लगे थे वे बिल्कुल भी वास्तविक नहीं थे। यह भी प्रभावशाली था कि AI इतनी उच्च गुणवत्ता वाली शैक्षिक सामग्री बना सकता है। लेकिन मेरी पत्नी के लिए, जो पॉडकास्ट और डॉक्यूमेंट्री बनाती है, यह परेशान करने वाला भी था: यहाँ कुछ ऐसा था जिसे बनाने में उसे और एक प्रतिभाशाली टीम को दिन लग जाते, अब बिना किसी व्यक्ति के शामिल हुए किया जा रहा था।

AI पर मेरा काम मुझे बोर्डरूम, सम्मेलन हॉल, कक्षाओं और सरकारी भवनों तक ले गया है। लेकिन जहाँ भी मैं जाता हूँ, एक सवाल सबसे अधिक बार उठता है: मेरे बच्चों को क्या करना चाहिए?

अभी, हम सब थोड़े खोए हुए हैं। शिक्षक चिंता करते हैं कि उनके पुराने तरीके अब काम नहीं करते। माता-पिता, अपने बच्चों को समस्याओं को हल करने और सवालों के जवाब देने के लिए AI का उपयोग करते हुए देखकर, सोचते हैं कि वे वास्तव में क्या जानते हैं। नियोक्ताओं को संदेह है कि क्या पारंपरिक शैक्षणिक उपलब्धियाँ—पाठ्यक्रम, परीक्षाओं और मूल्यांकन के माध्यम से अर्जित—अभी भी हमें कुछ उपयोगी बताती हैं कि युवा लोग क्या कर सकते हैं।

लेकिन इन नई तकनीकों पर दीवारें खड़ी करके प्रतिक्रिया करना, जैसा कि कई लोग सहज रूप से चाहते हैं—प्रतिबंध लगाना, डाँटना, दंड देना—सही उत्तर नहीं हो सकता। शुरुआत के लिए, यह वह दुनिया है जिसमें अगली पीढ़ी रहेगी: यदि हम उन्हें उस दुनिया के लिए तैयार करते हैं जिसमें हम बड़े हुए हैं, न कि उस दुनिया के लिए जिसमें वे वास्तव में रहेंगे, तो हम उनके साथ विफलता कर रहे हैं। उदाहरण के लिए, आपने कितनी बार लोगों को छात्रों पर धोखा देने का आरोप लगाते सुना है यदि वे अपने काम में मदद के लिए AI का उपयोग करते हैं? लेकिन किस बिंदु पर हम उन्हें धोखा दे रहे हैं, उन्हें शिक्षित करने के तरीके पर पुनर्विचार करने में विफल रहकर? यदि AI युवा लोगों के लिए शिक्षा को "बहुत आसान" बना रहा है, तो जिम्मेदारी हम पर, वयस्कों पर, कब आती है कि हम उनकी सीख को और अधिक चुनौतीपूर्ण बनाएं, उन्हें और आगे धकेलें, उनकी क्षमताओं का विस्तार करें?

अधिक महत्वपूर्ण बात, AI के प्रति यह खारिज करने वाला रवैया कल्पनाहीन भी है। यह हमें उन अद्भुत संभावनाओं को देखने से रोकता है जो AI अगली पीढ़ी के लिए बना सकता है। बेशक, जोखिम हैं। लेकिन साथ ही, यदि हम इस तकनीक का बुद्धिमानी से उपयोग करते हैं, तो अगली पीढ़ी अब कौन से कठिन विचारों को समझ सकती है—जो हमारे लिए उनकी उम्र में संभव नहीं थे? वे किन कठिन समस्याओं को हल कर सकते हैं—जिन्हें कभी वर्षों के प्रशिक्षण और अनुभव की आवश्यकता होती थी, यदि वे बिल्कुल भी हल हो सकती थीं?

भविष्य-सुरक्षित कौशल को भूल जाइए

AI के साथ चुनौती का एक बड़ा हिस्सा यह है कि कामकाजी दुनिया में तकनीकी व्यवधान के प्रति हमारी पारंपरिक प्रतिक्रिया—लोगों को "भविष्य-सुरक्षित" करने का विचार—अब काम नहीं करता। 2013 में, तत्कालीन प्रधान मंत्री डेविड कैमरन ने घोषणा की कि इंग्लैंड दुनिया की पहली जगह बन जाएगा जहाँ सभी प्राथमिक और माध्यमिक स्कूली बच्चे कोड करना सीखेंगे। शिक्षा सचिव माइकल गोव के अनुसार, यह "हर बच्चे को 21वीं सदी में सफल होने के लिए आवश्यक कंप्यूटिंग कौशल से लैस करेगा।"

यह विचार साहसिक और चतुर लग रहा था: उसके बाद के वर्षों में, एक उन्नत देश खोजना मुश्किल था जिसने हमारे उदाहरण का पालन नहीं किया।

आज की ओर तेज़ी से आगे बढ़ें। नवीनतम AI सिस्टम, जैसे ChatGPT और Claude, सबसे अच्छे किसमें हैं? कोड लिखना। जनवरी 2026 में, Anthropic ने बताया कि Claude Code—उनके AI-संचालित कोडिंग सहायक—के लिए 90% कोड स्वयं AI द्वारा लिखा गया था। जिन कौशलों को बच्चों को उनके पूरे जीवन के लिए तकनीकी व्यवधान से बचाना था, वे स्कूल छोड़ने से पहले ही काफी हद तक अनावश्यक हो गए थे।

हमें AI का आलोचनात्मक रूप से उपयोग करना चाहिए, आँख बंद करके नहीं, अपनी बुनियादी बातों को तेज रखते हुए ताकि हम बता सकें कि AI कब विद्वान जैसा व्यवहार कर रहा है—या बेवकूफ।

राजनेताओं और नीति निर्माताओं के लिए, कोडिंग की कहानी को एक दुर्भाग्यपूर्ण झटके के रूप में खारिज करना आकर्षक है। लेकिन यह एक गलती है। उनसे चूक होने का कारण यह था कि उन्होंने "भविष्य-सुरक्षित" कौशल के विचार पर विश्वास किया था—यह सोच कि कौशलों का कुछ मूल्यवान समूह मौजूद है जो AI कुछ समय के लिए नहीं कर पाएगा, और भविष्य के बारे में पर्याप्त गहराई से सोचकर, हम उन्हें सटीक रूप से पहचान सकते हैं।

सच्चाई यह है कि हम आगे क्या है इसके बारे में केवल दो चीजें जानते हैं। एक यह कि यह आज की तुलना में कहीं अधिक सक्षम तकनीकों से भरा होगा। दूसरा यह कि हम और बहुत कम जानते हैं। लेकिन इस अनिश्चितता को हल करने की कोशिश करने के बजाय, हमें इसे स्वीकार करना होगा और इसके बजाय एक अलग प्रश्न पूछना होगा: हम अगली पीढ़ी को ऐसे भविष्य में पनपने के लिए कैसे तैयार करें जिसके बारे में हम वास्तव में आश्चर्यजनक रूप से बहुत कम जानते हैं?

बुनियादी बातों पर वापस जाएँ

पहला कदम बुनियादी बातों पर वापस जाना है। 2009 के बाद से, दुनिया भर में युवाओं के बीच साक्षरता और संख्यात्मकता गिर रही है, OECD के अंतर्राष्ट्रीय छात्र मूल्यांकन कार्यक्रम (Pisa) के अनुसार; वयस्कों के लिए भी यही सच है। अपने आप में, यह चिंताजनक है। लेकिन भविष्य के बारे में हमारे सामने मौजूद अनिश्चितता को देखते हुए, ये रुझान एक आपदा हैं।

ऐसी विपत्ति क्यों? शुरू करने के लिए, जबकि यह कहना मुश्किल हो सकता है कि भविष्य में कौन से अधिक उन्नत कौशल सबसे मूल्यवान होंगे—रचनात्मकता, निर्णय, कुछ और—वे किसी न किसी तरह से इन बुनियादी कौशलों पर निर्भर होंगे। वे बाकी सब चीजों की नींव हैं।

इसके अलावा, AI सिस्टम त्रुटिहीन होने से बहुत दूर हैं। वे गलतियाँ करते हैं, अक्सर सरल समस्याओं पर; वे मतिभ्रम करते हैं, आत्मविश्वास और प्रशंसनीय उत्तर प्रदान करते हैं जो पूरी तरह से मनगढ़ंत होते हैं। वे हैं, जैसा कि कंप्यूटर वैज्ञानिक जेफ्री हिंटन ने कहा, "बेवकूफ विद्वान।" इसका मतलब है कि हमें AI का आलोचनात्मक रूप से उपयोग करना चाहिए, आँख बंद करके नहीं, अपनी बुनियादी बातों को तेज रखते हुए ताकि हम बता सकें कि AI कब विद्वान जैसा व्यवहार कर रहा है—या बेवकूफ। हम बता सकते हैं कि AI कब प्रतिभाशाली—या मूर्ख की तरह काम कर रहा है।

इन दोनों कारणों को ध्यान में रखते हुए, हमें पढ़ना, लिखना और गणित सिखाने में बहुत प्रयास करना चाहिए, भले ही AI उन्हें बेहतर करता दिखे, जो यह तेजी से कर रहा है। बुनियादी बातों पर वापस जाना वह है जिसे एक अर्थशास्त्री "नो-रिग्रेट्स" रणनीति कहेगा—हमें इन मुख्य कौशलों को बेहतर बनाने का कभी पछतावा नहीं होगा, चाहे भविष्य कैसा भी हो।

मैंने AI का उपयोग अपने पाँच साल के बच्चे की सोने में देरी करने की आदत का जवाब देने के लिए किया है, जब मैं रोशनी बंद करता हूँ तो वह बड़े सवाल पूछता है।

और हमें रचनात्मक होने की कोशिश करनी चाहिए। जब मेरी आठ साल की बच्ची पुराने तरीके से अपनी पहाड़े सीखने से ऊब गई—लंबी सूचियाँ, दोहराव से याद करना—तो मैंने उसे विभिन्न कंप्यूटर गेम डिजाइन करने में मदद करने के लिए ChatGPT की ओर रुख किया जो उसके ज्ञान का परीक्षण करते थे। (हर संस्करण में यूनिकॉर्न और इंद्रधनुष दिखाई दिए।)

फिर वह समय था जब मेरा पाँच साल का बच्चा स्कूल के बाद अपनी मानक फोनिक्स किताबें पढ़कर थक गया था—एक व्यक्ति Biff, Chip और Kipper को केवल इतना ही सहन कर सकता है—इसलिए हमने इसके बजाय, AI का उपयोग करके कुछ कस्टम कहानियाँ एक साथ बनाईं, ध्यान से उसके पढ़ने के स्तर से मेल खाती हुई और उसके पसंदीदा विषयों के बहुत करीब। (इस लेखन के समय, इसका मतलब था HMS Belfast, TNT विस्फोटक और बुकायो साका।)

नई चीजों की कोशिश करना मायने रखता है, और हम दूसरों से बहुत कुछ सीख सकते हैं। उदाहरण के लिए, गार्जियन के संपादकीय नवाचार प्रमुख क्रिस मोरन को लें। उनकी बेटी स्कूल में ड्रैकुला पढ़ रही थी लेकिन विशाल उपन्यास को वास्तविक दुनिया से जोड़ने में संघर्ष कर रही थी। साथ में, AI की मदद से, उन्होंने PlotLines नामक एक ऐप बनाया, जिसने कहानी को एक इंटरैक्टिव 1890 के दशक के ऑर्डनेंस सर्वे मानचित्र पर रखा, AI की मदद से प्रमुख दृश्यों और पात्रों की यात्राओं को पूरे यूरोप में मैप किया। (उन्होंने तब से कई अन्य पुस्तकों के लिए भी ऐसा किया है।)

ये बिल्कुल उसी तरह के नवाचार हैं जिन्हें हमें पूरे शिक्षा में परीक्षण और स्वागत करना चाहिए—प्रतिबंधित नहीं करना चाहिए।

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दोनों सिखाएँ, दोनों का परीक्षण करें

हमारे सामने मौजूद सभी अनिश्चितता के बावजूद, भविष्य के बारे में हम अभी भी एक बात जानते हैं: यह आज की तुलना में कहीं अधिक शक्तिशाली तकनीकों से भरा होगा। इसे ध्यान में रखते हुए, हमें अगली पीढ़ी को उनका उपयोग करना सिखाना होगा। इसे ठीक से करने के लिए हमें लोगों को AI का उपयोग करना सिखाने के लिए गंभीर मात्रा में समय अलग रखना होगा।

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हालाँकि, चुनौती यह है कि ऐसा करते समय उन्हें महत्वपूर्ण बुनियादी कौशल भी न भूलें। एक बढ़ती चिंता यह है कि AI हमें कम स्मार्ट बना रहा है। किताब क्यों पढ़ें अगर AI उसे सारांशित कर सकता है? गणित का होमवर्क क्यों खत्म करें अगर AI गणना करेगा? मेरे विचार में, उत्तर सिलिकॉन वैली से नहीं, बल्कि एक भूले हुए ब्रिटिश गणित प्रोफेसर, विल्फ्रेड हैलिडे कॉक्रॉफ्ट से आता है, आधी सदी पहले।

1970 के दशक में, यूके के स्कूलों में गणित शिक्षण की गुणवत्ता बिखरती हुई लग रही थी, और संख्यात्मकता स्तर कथित रूप से कम थे। कॉक्रॉफ्ट, जिनकी गणित शिक्षा में लंबे समय से रुचि थी, को सरकार ने इसकी जाँच करने के लिए कहा। 1982 में, कॉक्रॉफ्ट रिपोर्ट प्रकाशित हुई। यह विशाल, विस्तृत थी—और अब ज्यादातर भुला दी गई है। लेकिन यह शिक्षा के भविष्य के बारे में सोचने के लिए सबसे महत्वपूर्ण दस्तावेज साबित हो सकती है, क्योंकि इसने इलेक्ट्रॉनिक कैलकुलेटर से कैसे निपटा।

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कॉक्रॉफ्ट की रिपोर्ट को पढ़ना और यह देखना आकर्षक है कि उस समय कैलकुलेटर की चुनौतियाँ आज AI के साथ हमारे सामने आने वाली चुनौतियों से कितनी मिलती-जुलती थीं—इस डर से कि यह "बुनियादी कौशल" को कमजोर करेगा, उस अजीब नई तकनीक का सामना करने वाले कई लोगों की धमकी तक। दशमलव बिंदु के बाद बड़ी संख्या में अंक दिखाई दिए थे। कॉक्रॉफ्ट यथार्थवादी थे: उन्होंने उम्मीद की कि "1985 तक सभी उम्मीदवारों के पास कैलकुलेटर उपलब्ध होगा।" उनका प्रस्ताव क्रांतिकारी था: वे गणित शिक्षा को दो भागों में विभाजित करके पुनर्गठित करना चाहते थे—एक भाग छात्रों को कैलकुलेटर का उपयोग करना सिखाता था, और दूसरा भाग उन्हें बिना कैलकुलेटर के काम चलाना सिखाता था। महत्वपूर्ण रूप से, दोनों कौशलों का परीक्षण किया जाएगा। यह विचार पकड़ में आया। आज, कैलकुलेटर के साथ और बिना दोनों तरह से गणित सीखना वैश्विक मानक है। पहला दृष्टिकोण बुनियादी कौशल बनाता है, जबकि दूसरा उन्हें अधिक चुनौतीपूर्ण समस्याओं पर लागू करता है।

हमें अब AI के साथ भी यही यथार्थवादी और क्रांतिकारी दृष्टिकोण अपनाना चाहिए, इस सिद्ध सिद्धांत का उपयोग करते हुए—जिसे मैं "दोनों सिखाएँ, दोनों का परीक्षण करें" कहता हूँ। इतिहास से लेकर अंग्रेजी साहित्य तक, हर विषय को दो भागों में विभाजित किया जाना चाहिए: एक भाग छात्रों को AI का उपयोग करना सिखाता है, और दूसरा उन्हें बिना इसके सफल होना सिखाता है। दोनों की परीक्षा होनी चाहिए। एक शिक्षक निगरानी नहीं कर सकता कि कोई छात्र अपने कमरे की गोपनीयता में AI का उपयोग करता है या नहीं। लेकिन परीक्षा में बैठने, कागज को देखने और उस ठंडे पसीने को महसूस करने के अनुभव की जगह कुछ नहीं ले सकता जब आपको पता चलता है कि आपने दोनों वर्गों के लिए तैयारी नहीं की है।

सभी स्क्रीन खराब नहीं हैं। मेरी एक चिंता यह है कि हम बच्चों के जीवन पर सोशल मीडिया के प्रभाव के बारे में एक वैध चिंता को AI के बारे में हमारे सोचने के तरीके में फैलने देते हैं। यह सोशल मीडिया पर समझदार प्रतिबंधों को AI पर घुटने के झटके वाले प्रतिबंधों में बदल सकता है। लेकिन सोशल मीडिया और AI एक ही चीज नहीं हैं। जबकि सोशल मीडिया अक्सर हमें अमानवीय बनाता है और हमें वास्तविक दुनिया से दूर खींचता है, AI—जब ठीक से उपयोग किया जाता है—हमारे जीवन को बहुत बेहतर बना सकता है।

इसके बारे में सोचने का एक और तरीका है। बच्चों के लिए स्क्रीन समय की "गोल्डीलॉक्स" मात्रा के बारे में वर्तमान में एक बहस चल रही है—बहुत अधिक नहीं, बहुत कम नहीं, बल्कि बिल्कुल सही। हालाँकि, यह गलत बहस है। मायने यह नहीं रखता कि स्क्रीन पर कितना समय बिताया जाता है, बल्कि यह मायने रखता है कि उन स्क्रीन पर वास्तव में क्या है और हम तकनीक का उपयोग किस लिए कर रहे हैं।

यह अंतर न केवल इस बात के लिए मायने रखता है कि हम क्या सिखाते हैं, बल्कि यह भी कि हम कैसे सिखाते हैं। एक और उदाहरण पर विचार करें: व्यक्तिगत ट्यूशन। अक्सर कहा जाता है कि एक औसत छात्र जो एक-पर-एक ट्यूशन प्राप्त करता है, वह पारंपरिक कक्षा में अपने लगभग सभी साथियों से बेहतर प्रदर्शन करेगा। मैंने इसे ऑक्सफोर्ड में एक ट्यूटर के रूप में अपने वर्षों के दौरान प्रत्यक्ष रूप से देख