Canada ने 4 जून को अपनी नेशनल आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (AI) strategy लॉन्च की, जिसमें 250,000 नौकरियों का वादा किया गया है। वहीं UC Berkeley में कंप्यूटर साइंस क्लासेज़ में रिकॉर्ड फेलिंग ग्रेड्स मिले हैं, जिसका कारण प्रोफेसर्स के अनुसार स्टूडेंट्स की इसी टेक्नोलॉजी पर ज्यादा निर्भरता है।
Prime Minister Mark Carney ने Toronto में AI Minister Evan Solomon के साथ मिलकर “AI for All” strategy का अनावरण किया। इससे कुछ दिन पहले, Berkeley फैकल्टी ने खुलासा किया था कि फेलियर रेट्स यह दिखाते हैं कि AI स्टूडेंट्स के सीखने का तरीका बदल रहा है।
Canada अपनी AI Strategy पर बड़ा दांव लगा रहा है
इस रणनीति का लक्ष्य है अगले पांच सालों में $200 बिलियन तक की ग्रोथ और 250,000 नई नौकरियां क्रिएट करना, जैसा कि ऑफिशियल रिलीज में बताया गया है। इसका मकसद है बिज़नेस AI एडॉप्शन को 2034 तक 12% से बढ़ाकर 60% तक ले जाना।
यही गैप असली मुद्दा है। Canada, G7 देशों में सबसे स्लो AI एडॉप्शन के मामले में गिना जाता है, जबकि उसका डिजिटल सेक्टर तेजी से बढ़ रहा है।
यह प्लान 2017 की Pan-Canadian AI Strategy के बाद आ रहा है, जो दुनिया की पहली नेशनल AI योजना थी और जिससे Vector, Mila, और Amii रिसर्च इंस्टीट्यूट्स बने थे।
इसमें 1 मिलियन पोस्ट-सेकेंडरी स्टूडेंट्स के लिए फ्री AI लिटरेसी और हर लर्नर के लिए ट्रस्टेड AI एजेंट्स देने का वादा किया गया है। यही वादा अब California की चेतावनी के संकेत से मिल रहा है।
“AI यहां है। सवाल यह है कि क्या यह सभी Canadians की लाइफ को बेहतर बनाएगा या सिर्फ कुछ लोगों को फायदा देगा… इसी वजह से हमें एक महत्वाकांक्षी नई Strategy की जरूरत है: AI for All,” Carney ने कहा।
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Berkeley में AI के Classroom Cost का खुलासा
दूसरी तरफ, UC Berkeley में Computer Science 10 (कोर्स कोड) के 35.3% स्टूडेंट्स स्प्रिंग 2026 में फेल हो गए, जो पहले के सालों में 10% से कम था, Berkeleytime डेटा के मुताबिक। डिपार्टमेंट को उम्मीद थी कि सिर्फ 7% स्टूडेंट्स फेल होंगे।
Teaching प्रोफेसर Dan Garcia ने इस बढ़ोतरी का कारण AI-इनेबल्ड चीटिंग को बताया। करीब 30 स्टूडेंट्स take-home exams में large language models (LLMs) का इस्तेमाल करते हुए पकड़े गए।
“एक प्रोफेसर को पता चला कि एक छात्र के लीनियर अल्जेब्रा क्लास में होमवर्क और एग्जाम्स के लिए ‘ओपन AI’ पॉलिसी थी। इसके बाद उस छात्र को अगले कोर्स में बेसिक लीनियर अल्जेब्रा भी नहीं आती थी,” बताया Hedgie ने, जो एक फाइनेंशियल मार्केट्स एनालिस्ट हैं।
Garcia ने बताया कि पहले उनकी ऑफिस आवर्स में काफी भीड़ होती थी, लेकिन अब क्लास लगभग खाली रहती है। फैकल्टी ने चेतावनी दी है कि यह फेलियर केवल गलत व्यवहार नहीं, बल्कि कमजोर बेसिक्स का संकेत है।
जोखिम तब और बढ़ जाता है जब स्किल्ड जॉब्स का ऑटोमेशन उन ग्रेजुएट्स के साथ होता है जिनके बेसिक्स मजबूत नहीं होते।
“कंपनियां एक्सपीरियंस्ड इंजीनियर्स को निकाल रही हैं, वहीं जो नए इंजीनियर बनने वाले हैं, उन्हें भी यही टेक्नोलॉजी खत्म कर रही है,” एक यूजर ने कहा।
दोनों तरफ से दवाब में वर्कफोर्स
समय काफी अहम है। AI के कारण छंटनी ने मई में रिकॉर्ड 38,579 का आंकड़ा छू लिया—यह यूएस की कुल छंटनियों का 40% है और लगातार तीसरे महीने इसका सबसे बड़ा कारण रहा, ऐसा आउटप्लेसमेंट फर्म Challenger, Gray and Christmas ने रिपोर्ट किया।
2026 में अब तक AI को 87,714 छंटनियों के लिए जिम्मेदार माना जा रहा है, जबकि 2025 में यह आंकड़ा 54,836 था। आलोचकों का कहना है कि AI सिर्फ कॉस्ट-कटिंग छुपाने के लिए एक लेबल बन गया है।
कई टेक वर्कर्स अब दूसरे सेक्टर्स में अवसर तलाश रहे हैं क्योंकि कंपनियां ऑटोमेशन के आसपास अपनी रणनीति बना रही हैं।
Block ने AI से जुड़ी छंटनी की पुष्टि की है, वहीं Wall Street ने स्थिर डिजिटल एसेट रोल्स ओपन किए हैं ताकि जो टैलेंट बाहर हो रहा है, उसे मौका मिल सके।
क्या Canada AI के कारण खत्म हो रही स्किल्स को उतनी तेजी से डेवलप कर पाएगा? आने वाले महीनों में AI-ड्रिवन जॉब रिस्ट्रक्चरिंग और प्रस्तावित कानून इस बात की पहली परीक्षा होंगे।
