राय | भारत के अदृश्य कृषि श्रमिक अर्थव्यवस्था को सहारा दे रहे हैं जबकि कृत्रिम बुद्धिमत्ता इस ओर ध्यान नहीं दे रही है।

हर फसल के मौसम में, लाखों लोग अपने गांवों से गायब हो जाते हैं। वे सैकड़ों किलोमीटर दूर राज्यों की सीमाओं को पार करते हैं, उन खेतों में काम करते हैं जो उनके नहीं होते, और महीनों बाद लौटते हैं, अक्सर बिना किसी डिजिटल निशान के। उनके काम का कोई रिकॉर्ड नहीं होता, उनकी कमाई का कोई सबूत नहीं होता, और उनके कौशल का कोई सुराग नहीं मिलता। इस बीच, जिन खेतों में वे काम करते हैं, वे तकनीकी पुनर्जागरण के दौर से गुजर रहे होते हैं।

ऐसे युग में जहां एआई एल्गोरिदम सटीक सिंचाई को निर्देशित करते हैं और उपग्रह इमेजिंग फसल पैदावार की भविष्यवाणी करती है, भारत ने अपनी मिट्टी के चारों ओर एक असाधारण डिजिटल बुनियादी ढांचा तो बनाया है, लेकिन अपने लोगों के चारों ओर लगभग कोई नहीं।

हार्वेस्ट हैंड्स से लेकर डेटा घोस्ट्स तक

यह विषमता आकस्मिक नहीं है; यह आधुनिक कृषि अर्थव्यवस्था के निर्माण की केंद्रीय चुनौती है। भारत के राष्ट्रीय कार्यबल का 46% से अधिक हिस्सा कृषि में कार्यरत है, और पिछले कुछ वर्षों में यह हिस्सा आश्चर्यजनक रूप से बढ़ा है। देश के भीतर अनुमानित 402 मिलियन घरेलू प्रवासियों में से लाखों लोग विशेष रूप से कृषि कार्य के लिए प्रतिवर्ष राज्य की सीमा पार करते हैं।

फिर भी, भारत के असंगठित श्रमिकों के राष्ट्रीय रजिस्टर, ई-श्रम पर, 31.48 से अधिक लोगों को एक ही स्थिर लेबल के तहत शामिल किया गया है: “कृषि श्रमिक”। डेटा यहीं समाप्त हो जाता है।

नासिक में अंगूर की छंटाई करने वाले, बारामती में गन्ने की कटाई करने वाले या ओडिशा में धान की रोपाई करने वाले में कोई अंतर नहीं है। इस कार्यबल में निहित विशिष्ट कौशल उन प्रणालियों के लिए अदृश्य हैं जिन्हें उनका प्रतिनिधित्व करना चाहिए।

यह अदृश्यता कई समस्याओं का एक सिलसिला है। सर्वेक्षण अक्सर तब आते हैं जब श्रमिक पहले ही पलायन कर चुके होते हैं, और आधिकारिक पोर्टलों के लिए डिजिटल साक्षरता का वह स्तर आवश्यक होता है जो कई लोगों के पास नहीं होता। परिणामस्वरूप, श्रमिक दस्तावेज़ीकरण के जाल में फंस जाते हैं, जहां राज्यों के बीच कागजात अपडेट करना एक नौकरशाही भूलभुलैया में बदल जाता है। चूंकि अधिकांश वेतन नकद में दिया जाता है, इसलिए श्रमिकों के पास वेतन का कोई रिकॉर्ड नहीं होता, रोजगार का कोई इतिहास नहीं होता, और औपचारिक ऋण प्राप्त करने का कोई रास्ता नहीं होता।

इसके अलावा, लगभग एक दशक से वास्तविक कृषि मजदूरी में वार्षिक वृद्धि दर एक प्रतिशत से भी कम होने के कारण, परिवारों के पलायन के कारणों और समय के बारे में सटीक आंकड़ों की कमी नीति निर्माताओं को अंधेरे में छोड़ देती है।

आज, भारतीय कृषि श्रमिकों की अदृश्यता केवल एक कल्याणकारी समस्या नहीं है, बल्कि यह एक वैश्विक व्यापार समस्या भी है, क्योंकि अंतरराष्ट्रीय खरीदार फसल आपूर्ति श्रृंखलाओं में मानवीय स्तर की पता लगाने की क्षमता की मांग तेजी से कर रहे हैं।

हालांकि, कृत्रिम बुद्धिमत्ता इस व्यापक डेटा अंतर को पाटने में अद्वितीय रूप से सक्षम है। इस पारिस्थितिकी तंत्र को व्यवस्थित करने की तकनीक अब मौजूद है, और इसका एकीकरण अंततः आर्थिक रूप से व्यवहार्य हो गया है। स्टार्टअप और तकनीकी नवप्रवर्तक एआई का लाभ उठाकर “डिजिटल विलेज ट्विन्स” बना रहे हैं, जो गतिशील सूक्ष्म मानचित्र हैं और कौशल प्रोफाइल, प्रवासन कैलेंडर और मौसमी उपलब्धता को आपस में जोड़ते हैं।

प्रकाशित होते ही पुरानी हो जाने वाली स्थिर जनगणना सारणियों को प्रतिस्थापित करके, भविष्यसूचक एआई मॉडल अब सत्यापित श्रम दलों को बागवानी क्षेत्रों में विशिष्ट कृषि आवश्यकताओं के साथ मिला सकते हैं।

ग्रामीण श्रम में कृत्रिम बुद्धिमत्ता का शायद सबसे क्रांतिकारी अनुप्रयोग वॉइस-फर्स्ट इंटरफेस का उदय है। ग्रामीण भारत न केवल बहुभाषी है, बल्कि सूक्ष्म बोलियों वाला भी है। इस परिदृश्य में डेटा संग्रह करना ऐतिहासिक रूप से एक दुर्गम बाधा रहा है। लेकिन हाल के विकास ने जनरेटिव एआई वॉइस एजेंटों को विकसित किया है, जिन्हें 30,000 घंटों से अधिक कृषि वार्तालापों पर प्रशिक्षित किया गया है, जो तेलुगु और तमिल जैसी भाषाओं में वास्तविक समय में, अति-स्थानीय मार्गदर्शन प्रदान करते हैं। इन्हीं एआई प्रणालियों का उपयोग श्रमिकों के साथ संवाद करने के लिए किया जा सकता है, जिससे व्हाट्सएप जैसे प्लेटफार्मों पर सरल वॉइस कमांड के माध्यम से बड़े पैमाने पर कार्य लॉग और कौशल डेटा को स्वाभाविक रूप से एकत्र किया जा सकता है, जिससे लिखित प्रपत्रों की आवश्यकता पूरी तरह से समाप्त हो जाती है।

इस कृत्रिम बुद्धिमत्ता क्रांति का पूर्ण लाभ उठाने के लिए, संरचनात्मक सुधारों को प्रौद्योगिकी के अनुरूप होना चाहिए। श्रमिक वर्गीकरण को सुदृढ़ करना और भारत के डिजिटल कृषि मिशन की पहुंच को बढ़ाना, जिसके तहत पहले ही 7.6 करोड़ से अधिक किसान पहचान पत्र आवंटित किए जा चुके हैं, जिसमें श्रमिकों को भी शामिल किया जाएगा, प्रवासन पैटर्न और उत्पादकता मानकों के लिए एक खुला डेटा भंडार तैयार करेगा।

नासिक की एक किसान अपने फोन पर कृत्रिम बुद्धिमत्ता से तैयार मौसम पूर्वानुमान और उपग्रह चित्र देख सकती है। लेकिन उसकी बेलों की छंटाई करने वाली मजदूर अभी भी डेटा-विहीन अर्थव्यवस्था में काम कर रही है, जिसके पास उन्हीं तकनीकी संसाधनों और सूचनाओं तक पहुंच नहीं है जो उसकी उत्पादकता और कार्य स्थितियों को बेहतर बना सकती हैं।

भारत के कृषि क्षेत्र में भले ही 5% की स्थिर वार्षिक वृद्धि दर देखी जा रही है, लेकिन कृषि और गैर-कृषि क्षेत्रों के बीच उत्पादकता का भारी अंतर बना हुआ है। भारतीय कृषि में अगला कदम मिट्टी में एक और स्मार्ट सेंसर लगाना नहीं है। बल्कि, यह कृत्रिम बुद्धिमत्ता का उपयोग करके उन लोगों को एक डिजिटल पहचान प्रदान करेगा जो खेतों की देखभाल करते हैं और उनकी आर्थिक महत्ता को दर्शाते हैं। ऐसा होने पर, ग्रामीण श्रम बाजार में व्याप्त अदृश्यता स्थायी समस्या नहीं रहेगी, बल्कि एक ऐसी समस्या बनकर रह जाएगी जिसे हल करने के लिए सही तकनीक की आवश्यकता है।