1,260 सामाजिक वैज्ञानिकों के एक सर्वेक्षण में पाया गया है कि 81% अपने काम में कृत्रिम बुद्धिमत्ता उपकरणों का उपयोग करते हैं, लेकिन केवल 20% ने कोडिंग एजेंटों को अपनाया है — ऐसे प्रोग्राम जैसे Claude Code जो स्वायत्त रूप से कोड लिख और डीबग कर सकते हैं। निष्कर्ष बताते हैं कि जहां AI सामाजिक विज्ञान अनुसंधान में नियमित हो गया है, वहीं विशेष कोडिंग उपकरणों को अभी भी एक कठिन अपनाने की प्रक्रिया का सामना करना पड़ रहा है।
सामान्य AI उपयोग बनाम कोडिंग एजेंट
समाजशास्त्र, मनोविज्ञान और राजनीति विज्ञान जैसे क्षेत्रों में शोधकर्ताओं के बीच किए गए सर्वेक्षण में विभिन्न AI उपकरणों के उपयोग के बारे में पूछा गया। दस में से आठ ने कहा कि वे साहित्य समीक्षा, डेटा विश्लेषण या लेखन सहायता जैसे कार्यों के लिए AI का उपयोग करते हैं। लेकिन जब सवाल कोडिंग एजेंटों — प्राकृतिक भाषा संकेतों से कोड उत्पन्न या संशोधित करने वाले उपकरण — पर आए, तो हिस्सेदारी गिरकर केवल पांच में से एक रह गई।
कोडिंग एजेंट सामान्य-उद्देश्य वाले AI सहायकों से भिन्न होते हैं। जहां ChatGPT जैसा उपकरण टेक्स्ट का मसौदा तैयार करने या विचार-मंथन करने में मदद कर सकता है, वहीं कोडिंग एजेंट निर्देशों की व्याख्या करने और कार्यशील कोड बनाने के लिए डिज़ाइन किया गया है। उन सामाजिक वैज्ञानिकों के लिए जो R या Python जैसी भाषाओं में डेटा के साथ काम करते हैं, ऐसे उपकरण जटिल विश्लेषण चलाने की बाधा को कम कर सकते हैं। फिर भी सर्वेक्षण बताता है कि अधिकांश शोधकर्ताओं ने उन्हें अपने कार्यप्रवाह में शामिल नहीं किया है।
लिंग और करियर चरण के अनुसार असमान अपनाना
सर्वेक्षण में कोडिंग एजेंटों का उपयोग करने वालों में स्पष्ट असमानताएँ सामने आईं। महिलाओं की तुलना में पुरुषों द्वारा उनका उपयोग करने की अधिक संभावना थी, और प्रारंभिक करियर वाले शोधकर्ताओं ने अपने वरिष्ठ सहकर्मियों की तुलना में इन उपकरणों को अधिक दरों पर अपनाया। सर्वेक्षण के लेखकों ने इन उपसमूहों के लिए सटीक प्रतिशत जारी नहीं किया, लेकिन अंतरों को "स्पष्ट" बताया।
ये पैटर्न प्रौद्योगिकी अपनाने में व्यापक प्रवृत्तियों को दर्शाते हैं, जहाँ महिलाएँ और वृद्ध पेशेवर अक्सर पीछे रह जाते हैं। निष्कर्ष चिंता पैदा करते हैं कि यदि कोडिंग एजेंट अनुसंधान में तेजी से महत्वपूर्ण हो जाते हैं, तो मौजूदा असमानताएँ और बढ़ सकती हैं। महिला उत्तरदाताओं में, अपनाने की दर पुरुषों की तुलना में उल्लेखनीय रूप से कम थी। और जिन शोधकर्ताओं ने एक दशक से अधिक समय पहले PhD पूरी की थी, उनमें हाल ही में डॉक्टरेट प्राप्त करने वालों की तुलना में इन उपकरणों के उपयोग की संभावना कम थी।
सर्वेक्षण क्या अनुत्तरित छोड़ता है
सर्वेक्षण ने उपयोग को मापा लेकिन यह नहीं पता लगाया कि शोधकर्ता कोडिंग एजेंटों का उपयोग क्यों नहीं करना चुनते हैं। संभावित कारणों में जागरूकता की कमी, अपर्याप्त प्रशिक्षण या विश्वसनीयता के बारे में चिंताएँ शामिल हो सकती हैं। डेटा कम अपनाने या असमानताओं के कारणों के बारे में निष्कर्ष निकालने की अनुमति नहीं देता है।
जो स्पष्ट है वह यह कि अधिकांश सामाजिक वैज्ञानिक पहले से ही AI उपकरणों के साथ सहज हैं। अगला कदम — उन्हें कोडिंग एजेंटों को अपनाने के लिए प्रेरित करना — एक बड़ी चुनौती प्रतीत होता है। सर्वेक्षण क्षेत्र की वर्तमान स्थिति का एक स्नैपशॉट प्रस्तुत करता है, लेकिन अंतर को कैसे पाटा जाए इस प्रश्न को अनुत्तरित छोड़ देता है।
