সারাক্ষণ ডেস্ক

এটি শুধুমাত্র ব্যবসায়িক জগৎ নয় যা জেনারেটিভ কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা (এআই) নিয়ে উত্তেজিত। প্রকাশকরাও এর জন্য আগ্রহী। গত ১২ মাসে আমেরিকায় অন্তত ১০০টি এআই সম্পর্কিত বই প্রকাশিত হয়েছে, মনে করেন থ্যাড ম্যাকলিরয়, পাবলিশার্স উইকলির একটি কন্ট্রিবিউটিং এডিটর। এর চেয়ে অনেক গুণ বেশি বই স্ব-প্রকাশিত হয়েছে। এর শীর্ষে দুটি নতুন শিরোনাম রয়েছে, যা একটি বিতর্কের বিপরীত দিকগুলি উপস্থাপন করে: এআই-এর সুবিধার প্রতি উচ্ছ্বাস কি এর অসুবিধার বিষয়ে উদ্বেগের চেয়ে বেশি হওয়া উচিত কিনা।

আধুনিক ঝকঝকে এআই যুগের অন্ধকার দিক হল “মেশিন নির্ভরতা”, যা এসেক্স বিশ্ববিদ্যালয় এবং অক্সফোর্ড বিশ্ববিদ্যালয়ের তিনজন শিক্ষাবিদের দ্বারা লেখা। তারা যুক্তি দেন যে অটোমেশন শোষণের ফসল। আজকের ঝকঝকে ডেটা সেন্টারগুলি যা এআই সিস্টেম চালায়, সেগুলি ১৯ শতকের ধোঁয়াচ্ছন্ন কারখানার মতো। অ্যালগরিদমের পিছনে রয়েছে মানুষ—হ্যাঁ, বিপুল পরিমাণ বেতনপ্রাপ্ত প্রকৌশলী, কিন্তু এছাড়াও একটি সেনা রয়েছে যারা সিস্টেমগুলি চালায়, যারা সফটওয়্যারে ফিড করা ডেটা পর্যালোচনা করে এবং যারা এর উত্তরগুলি পরীক্ষা করে।

লেখকরা এআই সরবরাহ চেইনে সাতটি আর্কিটাইপাল কাজের বিশদ বিবরণ দেন। অনলাইন কন্টেন্ট মডারেটররা, প্রায়শই দরিদ্র দেশগুলিতে, ফেসবুকের মতো প্ল্যাটফর্মগুলিতে কন্টেন্টের মান অনুমোদন করেন যা স্বয়ংক্রিয় সিস্টেমের প্রশিক্ষণে সহায়ক হয়। ডেটা সেন্টারের টেকনিশিয়ানরা সর্বদা উপস্থিত থাকেন যাতে অবকাঠামো চালু থাকে। এটি ক্রমবর্ধমান পরিমাণে বিদ্যুৎ খরচ করে। একটি ChatGPT প্রম্পট একটি গুগল অনুসন্ধানের প্রায় দশগুণ বেশি শক্তি খরচ করে।

এই দুটি বই সেই মানুষদের ওপর আলোকপাত করে যারা এআই কাজ করে—ভালো বা মন্দ।

দ্য ইকোনমিস্ট (এশিয়া প্যাসিফিক), যুক্তরাজ্য · ১০ আগস্ট ২০২৪

পাঠকরা একজন ভয়েস অভিনেত্রীর সাথে দেখা করেন যিনি চাকরির জন্য নিজের অডিও-সিন্থেসাইজড সংস্করণের সাথে প্রতিযোগিতা করতে হয় এবং একজন মেশিন লার্নিং ইঞ্জিনিয়ারের সাথে যিনি তার কাজের নৈতিক প্রভাব নিয়ে সংগ্রাম করেন—বিভেদ বজায় রাখা, চাকরির হুমকি তৈরি করা এবং সম্ভবত মানবতার জন্য একটি অস্তিত্বের হুমকি সৃষ্টি করা। তবে সবচেয়ে আকর্ষণীয় চরিত্র অধ্যয়ন হল উগান্ডার একজন ডেটা এনোটেটর, আনিতা, যিনি চোখের ক্লান্তি প্রতিরোধ করতে নিম্ন আলোতে ১০ ঘণ্টার মস্তিষ্ক অবসাদকর দিন কাটান। বিশ্ববিদ্যালয় থেকে স্নাতক, তার প্রযুক্তির জগতে একটি গ্ল্যামারাস ক্যারিয়ারের দৃষ্টিভঙ্গি হল গাড়ি চালকদের ক্রমাগত ভিডিও ফুটেজ দেখা, যেমন কাঁধের পড়ে যাওয়া বা চোখের পাতা বন্ধ হওয়া দেখে ক্লান্তি লক্ষণগুলি চিহ্নিত করা এবং এটি লেবেল করা, সবই ঘণ্টায় প্রায় $১.২০ জন্য।

লেখকদের এআই-এর সমালোচনামূলক মূল্যায়নের প্রশংসা করার মতো অনেক কিছু রয়েছে, তবে চ্যালেঞ্জ করার মতোও অনেক কিছু রয়েছে। এটি সত্য যে ডেটা-লেবেলিং ক্লান্তিকর, এবং কন্টেন্ট-মডারেশন মানসিক স্বাস্থ্য পরামর্শ প্রয়োজন হতে পারে। কিন্তু লেখকরা তাদের কেসটি অত্যধিক করে তুলেছেন। তারা যুক্তি দেন, “এআই শিল্পটি কেবল উপনিবেশবাদের যুগে ফিরে যাওয়া দীর্ঘ যাত্রার পরবর্তী ধাপ।” “সমাধান হল মেশিনটি ভেঙে ফেলা এবং এর পরিবর্তে অন্য কিছু তৈরি করা।” এই চরমপন্থা হাস্যকর, বিবেচনা করে যে এআই চিকিৎসা নির্ণয়, শক্তি বিতরণ এবং লজিস্টিকসের মতো ব্যয়বহুল পরিষেবাগুলিকে স্বয়ংক্রিয় করতে পারে—এই তিনটি উল্লেখ করতে—যা দরিদ্র দেশগুলির মানুষকে সহায়তা করতে পারে।

এআই কীভাবে তৈরি হয় তা হল প্রযুক্তির একটি দিক। আরেকটি হল এটি কীভাবে ব্যবহার করা হয়। মানুষের এবং এআই-এর মিথস্ক্রিয়া সম্পর্কে চিন্তা করার একটি বাস্তবিক এবং আরও ইতিবাচক উপায় প্রদান করেছেন ইথান মোল্লিক, পেনসিলভেনিয়া বিশ্ববিদ্যালয়ের ওয়ারটন স্কুলের একজন অধ্যাপক। তিনি জেনারেটিভ এআই পরিষেবাগুলি যেমন ChatGPT ব্যবহার করা শিখতে মানুষকে কীভাবে শেখা উচিত তার উপর মনোযোগ কেন্দ্রীভূত করেন। প্রযুক্তিটি একটি “এলিয়েন ইন্টেলিজেন্স”, তিনি বলেন, যা মানুষের নিজের শক্তি বৃদ্ধি করতে পারে। কিন্তু মানুষকে এর থেকে সর্বাধিক পাওয়ার জন্য তাদের খেলা বাড়াতে হবে। এই দৃষ্টিতে, এআই আক্ষরিক অর্থে একটি “সহ-গোয়েন্দা”, যেমন বইয়ের শিরোনাম জোর দেয়।

মিস্টার মোল্লিক একটি “কাঁটাযুক্ত সীমান্ত” ধারণা প্রবর্তন করেন: এআই কী করতে পারে এবং কী করতে পারে না তার মধ্যে একটি সীমানা। এটি কাঁটাযুক্ত কারণ এটি পরিষ্কার নয় যে কোন ক্ষেত্রে মানুষ ভাল এবং বিভাজক রেখাটি সর্বদা পরিবর্তিত হচ্ছে। উদাহরণস্বরূপ, একটি বড় ভাষা মডেলকে (LLM) ঠিক ৫০ শব্দের একটি সনেটের জন্য প্রম্পট দিলে কয়েক সেকেন্ডের মধ্যে একটি সুন্দর পাঠ্য ফিরে আসতে পারে তবে, দুর্ভাগ্যবশত, ৫০ শব্দ নয়, বরং ৪৮ শব্দ। এর কারণ হল সিস্টেমটি এটি তার প্রশিক্ষণ ডেটাতে যা দেখেছে তার একটি প্রতিকৃতি তৈরি করতে ডিজাইন করা হয়েছে, গণনা বা ক্যালকুলেটর হিসাবে কাজ করতে নয়। এই ক্ষেত্রে এবং অন্যান্য অসংখ্য কাজগুলিতে, এআই অদ্ভুত। যখন এটি ব্যর্থ হয়, এটি এমনভাবে করে যা মানুষ করবে না।

ফলে, মানুষকে এআই দিয়ে পরীক্ষা করতে হবে যাতে এর ক্ষমতা এবং ত্রুটিগুলি শেখা যায়। মিস্টার মোল্লিক চারটি নিয়ম প্রস্তাব করেছেন। প্রথমত, “এআইকে সর্বদা টেবিলে আমন্ত্রণ জানান”; অর্থাৎ, প্রতিটি কাজে এটি ব্যবহার করার একটি উপায় খুঁজুন। দ্বিতীয়ত, “চক্রে মানুষ থাকুন”—এটি আপনাকে প্রতিস্থাপন করার পরিবর্তে এটি কীভাবে সহায়ক হতে পারে তা খুঁজে বের করুন। তৃতীয়ত, এআইকে একটি ব্যক্তিত্ব দিন এবং এটি প্ররোচিত করুন। আশ্চর্যজনকভাবে, এলএলএমগুলি যখন তাদের কাছে একটি ব্যক্তিত্ব গ্রহণ করার অনুরোধ করা হয় তখন তারা ভাল কাজ করে, যেমন “আপনি সৃজনশীলতার প্রতি আসক্তি সহ একটি কর্পোরেট কৌশল বিশেষজ্ঞ।” চতুর্থত, ধরে নিন এটি আপনার সবচেয়ে খারাপ এআই যা আপনি ব্যবহার করবেন—তাই যখন এটি ব্যর্থ হয় তখন পবিত্রতা প্রকাশ করবেন না। সিস্টেমগুলি কেবল উন্নত হবে।

এই নিয়মগুলি মানুষকে মেশিনের সাথে কাজ করার জন্য নতুন দক্ষতা বিকাশ করতে বাধ্য করে, যেমন মানবরা তাদের গণনা এবং স্প্রেডশীটগুলির সাথে কাজ করার জন্য তাদের সংখ্যার দক্ষতা বাড়াতে হয়েছিল, এমনকি সেই সরঞ্জামগুলি অনেক কিছু সহজ করে তোলে। “এআই-এর শক্তি এবং দুর্বলতা আপনার নিজের প্রতিফলন নাও করতে পারে, এবং সেটি একটি সম্পদ,” মিস্টার মোল্লিক লিখেছেন। “ভাবনা এবং পদ্ধতিতে এই বৈচিত্র্য উদ্ভাবনী সমাধান এবং ধারণা তৈরি করতে পারে যা একটি মানব মনের কাছে কখনও আসেনি।”

“সহ-গোয়েন্দা” এআই পারফরম্যান্সে ডেটা আনতে উপকারী। এলএলএমগুলি সৃজনশীলতায় বেশিরভাগ মানুষের চেয়ে উচ্চ স্কোর করে, ২০২৩ সালে আমেরিকা, জার্মানি এবং ব্রিটেনের গবেষকদের দ্বারা পরিচালিত বেশ কয়েকটি গবেষণা অনুযায়ী। এআই ব্যবসায়িক মানুষদের আরো কাজ করতে, দ্রুত কাজ করতে এবং তাদের আউটপুটের গুণমান উন্নত করতে সহায়তা করে, যা গড় কর্মীদের জন্য সবচেয়ে বেশি উপকারী। সফ্টওয়্যার ডেভেলপারদের জন্য, মাইক্রোসফ্টের একটি গবেষণা অনুসারে কাজগুলিতে ৫৬% উন্নতি হয়েছে।

যাইহোক, এআই-এর উপযোগিতা একটি নতুন সমস্যা তৈরি করে: এটি মানুষকে একটি বিপজ্জনক আত্মতৃপ্তির মধ্যে ফেলায়। যখন এআই সিস্টেমগুলি খুব ভাল হয়, তখন মানুষ এটি যাচাই না করেই এর আউটপুটের ওপর বিশ্বাস করে। যখন এআই ভাল কিন্তু খুব ভালো নয়, তখন মানুষ আরও মনোযোগী হয় এবং তাদের নিজস্ব বিচার যুক্ত করে, যা কর্মক্ষমতা উন্নত করে। এটি একটি স্মরণীয় যে এআই যুগে, মানুষ এখনও প্রয়োজন—তবে তাদের আরো তীক্ষ্ণ হতে হবে।

ব্যবসায়িক এআই হাইপের মধ্যে, যেখানে কোম্পানিগুলি অনেক কিছু বলে কিন্তু সামান্যই করে বলে মনে হয়, “সহ-গোয়েন্দা” এটি উল্লেখযোগ্য যে উদ্ভাবন সংগঠনগুলির জন্য কঠিন কিন্তু ব্যক্তিদের জন্য সহজ। সুতরাং, এআই ব্যবসাকে কীভাবে পরিবর্তন করবে তা প্রধান নির্বাহীদের বিবৃতি থেকে দেখার চেষ্টা করবেন না, বরং সাধারণ কর্মীদের কাছ থেকে যারা তাদের দৈনন্দিন কাজগুলিতে এটি নীরবে সংযুক্ত করে। বিপ্লবটি কেবল পিছন থেকে দেখা যাবে।

সুতরাং, বিনীত পাঠক, আপনার সংবাদদাতা কি এই পর্যালোচনা লিখতে এআই ব্যবহার করেছেন? হ্যাঁ—এটি সম্পূর্ণরূপে কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা দ্বারা লেখা হয়েছিল। এর প্রতিটি শব্দ নিয়ে মজা করছিলাম। আসলে, এর কোনোটাই ছিল না। কারণ হল লেখাটি শুধুমাত্র পাঠকরা যা গ্রহণ করে তার আউটপুট নয় বরং লেখকের দ্বারা প্রতিফলন এবং বৌদ্ধিক আবিষ্কারের একটি প্রক্রিয়া, আশা করা যায় যে নতুন ধারণার সৃষ্টি করা, শুধুমাত্র বিদ্যমানগুলির প্রকাশ নয়। তবুও মিস্টার মোল্লিকের প্রথম নিয়ম লঙ্ঘন করা হয়নি: একটি এলএলএমকে প্ররোচিত করা হয়েছিল প্রবন্ধটির পয়েন্টগুলি চ্যালেঞ্জ করতে। (দুঃখজনকভাবে এর প্রতিক্রিয়া এতই সাধারণ ছিল যে একটি তীব্র সম্পাদক প্রয়োজন ছিল।)

যখন এআই সাধারণ হয়ে উঠছে, তখন মানুষও এতে ক্ষমতায়িত হবে পাশাপাশি ক্ষতিগ্রস্ত হবে। মানুষ তাদের অ্যালগরিদমিক সহকারীদের কাছে মাস্টার কারিগর থাকবে, নাকি তারা এআই মাস্টারমাইন্ডের কাছে কেবল শিক্ষানবিস হয়ে উঠবে, সেই প্রশ্ন থেকেই যাচ্ছে। ChatGPT বিশ্বস্তভাবে উত্তর দিতে পারে না।