लौरा जे. एकोस्टा

Laura J. Acosta ब्रुकिंग्स इंस्टीट्यूशन से संबद्ध एक AI नीति शोधकर्ता हैं, जहाँ उनका कार्य कृत्रिम बुद्धिमत्ता और श्रम बाजारों के अंतर्संबंध पर केंद्रित है। उनका शोध यह जाँचता है कि AI को अपनाने से रोजगार के पैटर्न, कार्यबल कौशल और तकनीकी परिवर्तनों के दौरान श्रमिकों का समर्थन करने के उद्देश्य से बनाई गई सार्वजनिक नीतियों के डिज़ाइन पर क्या प्रभाव पड़ता है। Acosta के विश्लेषण AI तैनाती के सामाजिक निहितार्थों पर व्यापक चर्चाओं में योगदान करते हैं, विशेष रूप से स्वचालन और नौकरी विस्थापन के संदर्भ में।

Acosta की शैक्षणिक पृष्ठभूमि में सार्वजनिक नीति और अर्थशास्त्र में स्नातकोत्तर अध्ययन शामिल है, जिसमें प्रौद्योगिकी और श्रम पर ध्यान केंद्रित किया गया है। उन्होंने ब्रुकिंग्स के माध्यम से नीति संक्षिप्तियाँ और कार्य पत्र प्रकाशित किए हैं, जिनमें अक्सर विभिन्न व्यावसायिक क्षेत्रों पर AI के संभावित प्रभावों का आकलन करने के लिए अमेरिकी श्रम सांख्यिकी ब्यूरो और अन्य संघीय स्रोतों के डेटा का विश्लेषण किया जाता है। उनके कार्य को कार्यबल पुनर्प्रशिक्षण कार्यक्रमों और अद्यतन सामाजिक सुरक्षा जालों की आवश्यकता के आसपास की नीति बहसों में उद्धृत किया गया है।

प्रारंभिक करियर और शिक्षा

Acosta ने संयुक्त राज्य अमेरिका के एक सार्वजनिक विश्वविद्यालय से अर्थशास्त्र में स्नातक की डिग्री पूरी की, उसके बाद सार्वजनिक नीति में मास्टर डिग्री हासिल की। स्नातकोत्तर अध्ययन के दौरान, उन्होंने तकनीकी परिवर्तन के आर्थिक प्रभावों पर ध्यान केंद्रित किया, और मिडवेस्ट में विनिर्माण रोजगार पर स्वचालन के प्रभावों पर एक शोध प्रबंध लिखा। स्नातक होने के बाद, उन्होंने वाशिंगटन, डी.सी. में एक थिंक टैंक में शोध सहायक के रूप में काम किया, जहाँ उन्होंने श्रम बाजार विनियमन और डिजिटल अर्थव्यवस्था मुद्दों पर परियोजनाओं में योगदान दिया।

2019 में, Acosta प्रौद्योगिकी नवाचार केंद्र में एक शोध सहयोगी के रूप में ब्रुकिंग्स इंस्टीट्यूशन में शामिल हुईं। AI नीति और श्रम अर्थशास्त्र में उनकी बढ़ती विशेषज्ञता को दर्शाते हुए, उन्हें 2022 में फेलो के रूप में पदोन्नत किया गया। ब्रुकिंग्स में उनके शुरुआती कार्य में 2020 की एक रिपोर्ट शामिल थी, जिसमें AI द्वारा आय असमानता को बढ़ाने की संभावना पर चर्चा की गई थी, जो विभिन्न उद्योगों में Machine learning अपनाने की दरों पर आधारित थी।

AI और श्रम पर शोध

Acosta का प्राथमिक शोध क्षेत्र रोजगार पर Artificial intelligence के प्रभाव से संबंधित है, जिसमें नियमित और अर्ध-नियमित व्यवसायों पर विशेष ध्यान दिया गया है। 2021 के एक पेपर में, उन्होंने विश्लेषण किया कि ग्राहक सेवा और प्रशासनिक भूमिकाओं में Large language model की तैनाती किस प्रकार महत्वपूर्ण नौकरी पुनर्गठन का कारण बन सकती है। उन्होंने तर्क दिया कि हालाँकि AI पूरे व्यवसायों को समाप्त नहीं कर सकता है, यह संभवतः कार्य संरचनाओं को बदल देगा, जिससे श्रमिकों को नई जिम्मेदारियों के अनुकूल होने की आवश्यकता होगी।

Acosta द्वारा सह-लेखित 2023 की एक ब्रुकिंग्स रिपोर्ट ने जनसांख्यिकीय समूहों में AI अपनाने के विभेदक प्रभावों की जाँच की। अध्ययन में पाया गया कि कॉलेज डिग्री के बिना श्रमिकों को लॉजिस्टिक्स और खुदरा जैसे क्षेत्रों में विस्थापन जोखिमों का सामना करने की अधिक संभावना थी, जबकि उच्च-कुशल पेशेवरों ने पूरक प्रभाव देखे। Acosta ने इन असमानताओं को कम करने के लिए सामुदायिक कॉलेज कार्यक्रमों और प्रशिक्षुता मॉडलों में लक्षित निवेश की सिफारिश की।

नीति सिफारिशें और सार्वजनिक जुड़ाव

Acosta ने AI कार्यबल मुद्दों पर राज्य विधायी समितियों के समक्ष गवाही दी है, जिसमें 2023 में मैरीलैंड में एक सुनवाई शामिल है, जिसमें स्वचालन से प्रभावित गिग श्रमिकों को कवर करने के लिए बेरोजगारी बीमा सुधारों की आवश्यकता पर चर्चा की गई थी। उन्होंने ब्रुकिंग्स के वार्षिक AI नीति एजेंडा में भी योगदान दिया है, जो AI शासन के लिए संघीय प्राथमिकताओं की रूपरेखा तैयार करता है। उनकी सिफारिशें अक्सर क्षेत्र-विशिष्ट प्रशिक्षण कार्यक्रमों, पोर्टेबल लाभों और जोखिम वाले उद्योगों के लिए प्रारंभिक चेतावनी प्रणालियों के महत्व पर जोर देती हैं।

2024 में, Acosta ने AI के श्रम बाजार प्रभावों को वास्तविक समय में मापने के लिए मेट्रिक्स विकसित करने हेतु MIT CSAIL शोधकर्ताओं के साथ एक सहयोगी पहल शुरू की। यह परियोजना विशिष्ट कौशल की मांग में बदलावों को ट्रैक करने के लिए नौकरी पोस्टिंग डेटा और Machine learning मॉडल का उपयोग करती है, जिससे नीति निर्माताओं को अद्यतन जानकारी मिलती है। इस प्रयास को राष्ट्रीय विज्ञान फाउंडेशन से अनुदान द्वारा समर्थित किया गया है।

चयनित प्रकाशन

Acosta के उल्लेखनीय प्रकाशनों में "Automation and the American Worker: A Regional Analysis" (2020), "The Task-Based Effects of Generative AI on Office Work" (2022), और "Building a Resilient Workforce for the Age of AI" (2024) शामिल हैं। उनके लेख ब्रुकिंग्स इंस्टीट्यूशन की नीति संक्षिप्ति श्रृंखला में प्रकाशित हुए हैं और OpenAI आर्थिक अनुसंधान टीम की रिपोर्टों में संदर्भित किए गए हैं, हालाँकि उनका कंपनी के साथ कोई औपचारिक सहयोग नहीं है।

श्वेत-कॉलर व्यवसायों में Generative AI पर उनका 2022 का पेपर उन पहले अध्ययनों में से एक था, जिसने कानूनी और वित्तीय सेवाओं में मानव श्रमिकों को बदलने के बजाय बढ़ाने के लिए Transformer (architecture)-आधारित उपकरणों की क्षमता को मात्रात्मक रूप से दर्शाया। अध्ययन में 500 फर्मों के सर्वेक्षण डेटा का उपयोग करके उत्पादकता लाभ और कौशल आवश्यकताओं का अनुमान लगाया गया, जिसमें पाया गया कि श्रमिक प्रशिक्षण में निवेश करने वाली फर्मों ने AI अपनाने से अधिक रिटर्न देखा।

वर्तमान कार्य और भविष्य की दिशाएँ

2025 तक, Acosta AI प्रतिभा के लिए वैश्विक दौड़ पर एक ब्रुकिंग्स परियोजना का नेतृत्व कर रही हैं, जिसमें जाँच की जा रही है कि संयुक्त राज्य अमेरिका और यूरोप में आव्रजन नीतियाँ AI शोधकर्ताओं और इंजीनियरों के वितरण को कैसे प्रभावित करती हैं। उन्होंने स्वास्थ्य देखभाल और शिक्षा श्रम बाजारों के लिए Deep learning प्रगति के निहितार्थों की खोज भी शुरू की है, जिन क्षेत्रों को वह नीति साहित्य में कम अध्ययनित मानती हैं।

Acosta अकादमिक सम्मेलनों और उद्योग कार्यक्रमों में अक्सर बोलती हैं, जिनमें वार्षिक BAIR (Berkeley AI Research) संगोष्ठी शामिल है। वह ग्रामीण समुदायों में कार्यबल विकास पर केंद्रित एक गैर-लाभकारी संस्था की सलाहकार बोर्ड की सदस्य हैं, जहाँ वह विस्थापित श्रमिकों के लिए AI साक्षरता कार्यक्रमों के डिज़ाइन में मदद करती हैं।

इन्फोबॉक्स

• जन्म: सार्वजनिक रूप से खुलासा नहीं किया गया
• मृत्यु: null
• राष्ट्रीयता: अमेरिकी
• के लिए जानी जाती हैं: श्रम बाजारों पर AI नीति अनुसंधान, कार्यबल संक्रमण नीति
• संबद्धता: ब्रुकिंग्स इंस्टीट्यूशन
• पुरस्कार: सार्वजनिक रूप से सूचीबद्ध नहीं

श्रेणियाँ

• ai-policy
• labor-economics
• workforce-technology
• brookings-institution