৯৯% চাকরি উধাও হতে চলেছে: চাকরির রহস্যোদ্ঘাটন নাকি অবসরের স্বর্গ?

(ড্যান ট্রাই) - শ্রমবাজারে এআই মারাত্মক আঘাত হানছে, ৯৯% চাকরির জন্য হুমকিস্বরূপ। এটা কি কাজের জগতের সমাপ্তি নাকি শ্রমবিহীন জীবনের একটি যুগ শুরু করার সুযোগ?

ব্যবসায়ী নেতারা যখন এখনও কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা (এআই) কীভাবে মানুষের "পরিপূরক" হবে তা নিয়ে কথা বলছেন, তখন একজন কম্পিউটার বিজ্ঞানের অধ্যাপক একটি ভয়ঙ্কর ভবিষ্যদ্বাণী করেছেন: আগামী পাঁচ বছরের মধ্যে, বিশ্বের ৯৯% চাকরি কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা (এআই) এবং হিউম্যানয়েড রোবট দ্বারা দখল করা হবে।

যখন AI সবকিছু প্রতিস্থাপন করে, তখন আর কোন "প্ল্যান বি" থাকে না।

এআই নিরাপত্তার অন্যতম শীর্ষস্থানীয় কণ্ঠস্বর ডঃ রোমান ইয়াম্পোলস্কির দৃষ্টিভঙ্গিও এমনই। পডকাস্ট "দ্য ডায়েরি অফ আ সিইও"-তে দেওয়া তাঁর সতর্কবাণী স্বাভাবিক আশাবাদের পরিপন্থী। ইয়াম্পোলস্কি আমাদের উদ্বিগ্ন হতে পরামর্শ দেন না, বরং বাস্তবতা মেনে নিতে বলেন: "প্রশ্নটি আর এটি ঘটবে কিনা তা নয়। প্রশ্ন হল: আপনাকে কতক্ষণ আগে চাকরিচ্যুত করা হবে?"

এই দৃষ্টিভঙ্গিটি জনপ্রিয় যুক্তির সম্পূর্ণ বিপরীত যে মানুষ নতুন চাকরিতে রূপান্তরিত হতে পারে যা এখনও AI দ্বারা প্রভাবিত হয় না। "আগে, আমরা বলতাম: এই চাকরিটি প্রতিস্থাপন করা হবে, অন্য কাজ শিখুন," ইয়াম্পোলস্কি জোর দিয়ে বলেন। "কিন্তু যদি আমি বলি যে প্রতিটি চাকরি প্রতিস্থাপন করা হবে, তাহলে কোনও পরিকল্পনা B নেই। আপনি পুনরায় প্রশিক্ষণ নিতে পারবেন না।"

তিনি একটি ভয়াবহ বাস্তবতার দিকে ইঙ্গিত করেছেন: প্রতিস্থাপনগুলি একটি অবিরাম ডমিনো প্রভাবের মতো ঘটে। চাকরিগুলি অদৃশ্য হয়ে যায়, নতুন চাকরিগুলি দ্রুত AI দ্বারা স্বয়ংক্রিয় হয়। উদাহরণস্বরূপ, কম্পিউটার বিজ্ঞানের কথা ধরুন, মাত্র কয়েক বছর আগে লোকেরা তরুণদের প্রোগ্রামিং শেখার পরামর্শ দিচ্ছিল। তারপর AI কোডিং শিখেছিল এবং এতে আরও ভাল হয়ে ওঠে। লোকেরা তখন "প্রম্পট ইঞ্জিনিয়ারদের" দিকে ঝুঁকে পড়ে, কিন্তু এখন AI মানুষের চেয়ে নিজস্ব পরামর্শ ডিজাইনে আরও ভাল। ফলস্বরূপ, এই দুটি চাকরিই অদৃশ্য হয়ে যাওয়ার ঝুঁকিতে রয়েছে।

ইয়ামপোলস্কি রেকর্ড বেকারত্বের যুগের ভবিষ্যদ্বাণী করেছেন, কারণ সাদা পোশাকের শ্রমিক এবং কায়িক শ্রম উভয়ই রোবট এবং এআই দ্বারা প্রতিস্থাপিত হবে। "আমরা এমন একটি বিশ্ব দেখছি যেখানে অভূতপূর্ব মাত্রার বেকারত্ব রয়েছে," তিনি বলেন। "১০ শতাংশ বেকারত্ব নয়, যা ইতিমধ্যেই ভীতিকর, বরং ৯৯ শতাংশ।" কেবলমাত্র সেই চাকরিগুলিই বাকি আছে যেখানে মানুষ এখনও তাদের সহকর্মীদের দ্বারা আবেগগত বা ব্যক্তিগত কারণে সেবা পেতে চায়।

ইয়াম্পোলস্কির সতর্কবার্তা অনন্য নয়। তিনি অ্যানথ্রপিকের সিইও দারিও আমোদেই এবং বিনিয়োগকারী বিনোদ খোসলার মতো অন্যান্য প্রযুক্তি নেতাদের সাথে "চাকরির সর্বনাশ" সম্পর্কে সতর্ক করে বলেছেন। যদিও সংখ্যাগুলি ভিন্ন (আমোদেই ভবিষ্যদ্বাণী করেছেন যে AI পাঁচ বছরের মধ্যে সমস্ত সাদা-কলার চাকরির অর্ধেক নিয়ে যাবে, বেকারত্ব ২০% এ ঠেলে দেবে), তারা সকলেই একমত যে আমরা একটি অভূতপূর্ব চাকরির সংকটের মুখোমুখি।

ডেটার বৈপরীত্য: প্রোগ্রামাররা ড্রাইভারের চেয়ে বেশি প্রতিস্থাপনযোগ্য

AI কত দ্রুত কোনও চাকরি প্রতিস্থাপন করে তা কী নির্ধারণ করে? অনেকেই বিশ্বাস করেন যে এটি জটিলতা। কিন্তু আরও গভীর বিশ্লেষণে একটি আশ্চর্যজনক বৈপরীত্য প্রকাশিত হয়: তথ্য সমৃদ্ধ চাকরিগুলি তাদের জটিলতা নির্বিশেষে প্রতিস্থাপনের সম্ভাবনা সবচেয়ে বেশি।

দুটি বিপরীতমুখী উদাহরণ বিবেচনা করুন: গাড়ি চালানো এবং প্রোগ্রামিং। আমাদের বেশিরভাগই ধরে নেব যে প্রোগ্রামিংয়ের জন্য আরও জটিল চিন্তাভাবনা প্রয়োজন। তবুও, এআই দৌড়ে, বৃহৎ ভাষা মডেল (এলএলএম) স্বায়ত্তশাসিত ড্রাইভিং প্রযুক্তির চেয়ে অনেক এগিয়ে।

এর মূল কারণ তথ্যের উৎস। একটি স্ব-চালিত গাড়ি প্রশিক্ষণের জন্য, AI-কে অসংখ্য বিভিন্ন পরিস্থিতিতে হাজার হাজার ঘন্টা গাড়ি চালানোর প্রয়োজন হয়, যার মধ্যে অত্যন্ত বিরল, প্রায় অসম্ভব-পুনরুৎপাদনযোগ্য ব্যর্থতাও রয়েছে। বিপরীতে, LLM ইন্টারনেটে বিশাল তথ্য ভাণ্ডার থেকে শিখতে পারে।

অন্য কথায়, AI হলো এমন একজন শিক্ষার্থীর মতো যার কাছে অতীতের পরীক্ষার সম্পূর্ণ প্রশ্নোত্তর পড়ার সুযোগ থাকে, অন্যদিকে অন্য একজনের কাছে কেবল কয়েকটি বিক্ষিপ্ত নোট থাকে। এটি হল "ডেটা প্যারাডক্স" - AI ড্রাইভারের চেয়ে দ্রুত প্রোগ্রামারদের প্রতিস্থাপন করতে পারে, প্রোগ্রামিং সহজ হওয়ার কারণে নয়, বরং ডেটা বেশি থাকার কারণে।

নতুন একটি পেশার স্থলাভিষিক্ত হয়েছে কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা (এআই)। ড্রাইভার, শিক্ষক থেকে শুরু করে প্রোগ্রামার বা সৃজনশীল, কোনও চাকরিই দৃষ্টির বাইরে নয় (ছবি: সুইসকগনিটিভ)।

অনেক শিল্প এই বাস্তবতার মুখোমুখি হচ্ছে:

সফটওয়্যার ডেভেলপমেন্ট: GitHub-এ ৪২০ মিলিয়নেরও বেশি রিপোজিটরি থাকায়, AI-তে কোডিং শেখার জন্য বিশাল তথ্যের সমাহার রয়েছে। অনুমান করা হয় যে ৭৫% প্রোগ্রামার এখন AI সহকারী ব্যবহার করছেন, যা শিল্পে এই প্রযুক্তির দ্রুত অনুপ্রবেশের ইঙ্গিত দেয়।

গ্রাহক সেবা: কল, ইমেল এবং সহায়তা টিকিটের তথ্য AI-এর জন্য প্রক্রিয়াগুলি স্বয়ংক্রিয় করা সহজ করে তোলে। উদাহরণস্বরূপ, IBM, এই ক্ষেত্রে AI-এর কারণে 23.5% খরচ হ্রাস পেয়েছে।

অর্থায়ন : বিশাল বাজার তথ্যের উপর ভিত্তি করে অ্যালগরিদমিক ট্রেডিং এখন মার্কিন স্টক মার্কেটের প্রায় ৭০%, যা অর্থায়নের মতো জটিল ক্ষেত্রটি কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার দখল নেওয়ার স্পষ্ট প্রমাণ।

বিপরীতে, তথ্য-অভাবের শিল্পগুলি স্বাভাবিকভাবেই AI-এর প্রতি প্রতিরোধী। স্বাস্থ্যসেবা, নির্মাণ এবং শিক্ষা হল এর প্রধান উদাহরণ। খণ্ডিত রোগীর তথ্য, খণ্ডিত নির্মাণ রেকর্ড এবং শিক্ষায় FERPA-এর মতো গোপনীয়তা আইন AI-এর পূর্ণ সম্ভাবনায় পৌঁছানো কঠিন করে তোলে। তবে, ক্ষতিপূরণ দেওয়ার জন্য, এই শিল্পগুলি আক্রমণাত্মক ডেটা অনুশীলনের আশ্রয় নিচ্ছে, যেমন অপারেটিং রুমে ক্যামেরা স্থাপন করা বা AI ব্যবহার করে শিক্ষার্থীদের পর্যবেক্ষণ করা, যা গোপনীয়তা এবং নীতিগত উদ্বেগ উত্থাপন করে।

রহস্যোদ্ঘাটন নাকি অলস স্বর্গ?

৯৯% বেকারত্বের পরিস্থিতি হয়তো খারাপ শোনাতে পারে, কিন্তু অনেক বিশেষজ্ঞ ভবিষ্যতের জন্য আরও আশাবাদী বলে মনে করেন। তারা বিশ্বাস করেন যে অটোমেশনের এই বিশাল ঢেউ কম কাজ, এমনকি একেবারেই কাজ না থাকার যুগের সূচনা করবে।

মাইক্রোসফটের প্রাক্তন সিইও বিল গেটস একবার ভবিষ্যদ্বাণী করেছিলেন যে আগামী ১০ বছরে, মানুষকে সপ্তাহে মাত্র ২ দিন কাজ করতে হবে। এনভিডিয়ার সিইও জেনসেন হুয়াং বিশ্বাস করেন যে ৪ দিনের কাজের সপ্তাহ আদর্শ হয়ে উঠবে।

ইয়ামপোলস্কি আরও বেশি আশাবাদী, তিনি বিশ্বাস করেন যে "কাজ" ধারণাটি সম্পূর্ণরূপে অদৃশ্য হয়ে যাবে। তিনি সমগ্র মানবজাতির জন্য একটি বড় প্রশ্ন উত্থাপন করেন: প্রতি সপ্তাহে ৬০-৮০ ঘন্টা অবসর সময় দিয়ে আমরা কী করব? আমরা কীভাবে আর্থিকভাবে টিকে থাকব, কে আমাদের অর্থ প্রদান করবে এবং সবচেয়ে গুরুত্বপূর্ণ, আমরা জীবনের অর্থ কোথায় খুঁজে পাব?

তবে, অর্থ কোথা থেকে আসবে এই প্রশ্নটি একটি তুমুল বিতর্কিত বিষয়। এলন মাস্ক এবং স্যাম অল্টম্যানের মতো কেউ কেউ "গ্লোবাল হাই ইনকাম" বা ইউনিভার্সাল বেসিক ইনকাম (ইউবিআই) ধারণার পক্ষে। তারা বিশ্বাস করেন যে এআই দ্বারা সৃষ্ট পণ্য ও পরিষেবার উদ্বৃত্ত সকলের খাদ্য সরবরাহের জন্য যথেষ্ট হবে, যা মানুষকে জীবিকা নির্বাহের বোঝা থেকে মুক্ত করবে।

মাস্ক একবার বলেছিলেন: "আমাদের সর্বজনীন মৌলিক আয় থাকবে না, আমাদের বিশ্বব্যাপী উচ্চ আয় থাকবে। কিছু উপায়ে, এটি একটি সমতা, এটি আরও সমান।"

কিন্তু "এআই-এর জনক" জেফ্রি হিন্টন সম্পূর্ণ ভিন্ন দৃষ্টিভঙ্গি প্রদান করেন। তিনি যুক্তি দেন যে ইউবিআই মানব মর্যাদার বিষয়টিকে সম্বোধন করে না। হিন্টন জোর দিয়ে বলেন যে কাজ কেবল আয়ের উৎস নয়, বরং মূল্য এবং অর্থবোধের উৎসও। কাজ ছাড়া মানুষ সমাজে নিজেদের সংজ্ঞায়িত করার সবচেয়ে মৌলিক উপায়টি হারিয়ে ফেলে।

"ইউবিআই মানবিক মর্যাদার সমস্যার সমাধান করবে না," তিনি জোর দিয়ে বলেন, "কাজের উপযোগিতা অনুভূতি নগদ অর্থ দ্বারা প্রতিস্থাপন করা সম্ভব নয়।"

সুতরাং, শ্রমবাজার দুটি বিপরীত পরিস্থিতির মুখোমুখি হচ্ছে। একদিকে, একটি "চাকরির সর্বনাশ" চলছে যেখানে কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা মানবজাতির বেশিরভাগ মানুষের জীবিকা কেড়ে নেবে। অন্যদিকে, একটি "প্রচুরতার যুগ" চলছে যেখানে মানুষ উচ্চতর মূল্যবোধ অর্জনের জন্য শ্রমের বোঝা থেকে মুক্ত হয়।

তবে, উভয় পরিস্থিতিই উল্লেখযোগ্য চ্যালেঞ্জ তৈরি করে। কাজ ছাড়া, মানুষ কীভাবে আর্থিকভাবে টিকে থাকবে, এবং আরও গুরুত্বপূর্ণ বিষয় হল, যখন তারা "মর্যাদার উৎস" হারিয়ে ফেলবে তখন তারা কীভাবে জীবনের অর্থ খুঁজে পাবে?

বেঁচে থাকার পথ

আতঙ্কিত হওয়ার পরিবর্তে, এখনই মানিয়ে নেওয়ার সময়। সুযোগটি আর কোনও দক্ষতা বা কোনও সফ্টওয়্যার আয়ত্ত করার মধ্যে থাকবে না, বরং মানুষের চিন্তাভাবনাকে কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার শক্তির সাথে একত্রিত করার ক্ষমতার মধ্যে থাকবে।

৯৯% চাকরি চলে যাবে এটা শুনতে খারাপ লাগতে পারে, কিন্তু অনেক বিশেষজ্ঞ আশাবাদী যে অটোমেশনের তরঙ্গ এমন এক যুগের সূচনা করবে যেখানে কাজ কম থাকবে, এমনকি কাজ থাকবে না (ছবি: মাদারজোনস)।

বিশেষজ্ঞদের কিছু টিপস এখানে দেওয়া হল:

ক্যারিয়ারের ক্রসওভার গ্রহণ করুন: কেবল ঐতিহ্যবাহী পথেই আটকে থাকবেন না। এমন ভূমিকা খুঁজুন যা মানুষের বিচার-বিবেচনার সাথে কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার ক্ষমতাকে একত্রিত করে, অথবা এমন পদ খুঁজুন যা প্রযুক্তিকে ব্যবসায়িক চাহিদার সাথে সংযুক্ত করে। উদাহরণস্বরূপ, কেবল একজন ডাক্তার হওয়ার পরিবর্তে, একজন স্বাস্থ্যসেবা ডেটা বিশ্লেষক হয়ে উঠুন।

অভিযোজনযোগ্যতার উপর মনোযোগ দিন: নিয়োগকর্তারা আর আপনার জ্ঞানের উপর ভিত্তি করে আপনাকে বিচার করবেন না, বরং আপনার শেখার এবং পরিবর্তনের সাথে খাপ খাইয়ে নেওয়ার ক্ষমতার উপর ভিত্তি করে বিচার করবেন। পরিবর্তনশীল পরিবেশে আপনি কার্যকরভাবে কাজ করতে পারেন এবং দ্রুত নতুন প্রযুক্তি আয়ত্ত করতে পারেন তা প্রমাণ করুন।

"স্পর্শবিন্দু" লক্ষ্য করে: AI বাস্তবায়নকারী কোম্পানিগুলি মানব প্রক্রিয়ার সাথে প্রযুক্তিকে একীভূত করতে সমস্যায় পড়ছে। ব্যবস্থাপনা, কোচিং এবং প্রক্রিয়া অপ্টিমাইজেশন ভূমিকা হল নতুন সুযোগ যার জন্য গভীর প্রযুক্তিগত জ্ঞানের প্রয়োজন হয় না তবে সংস্থাটি কীভাবে কাজ করে তা বোঝার প্রয়োজন হয়। এই ভূমিকাগুলিতে মানব নমনীয়তা এখনও সিদ্ধান্ত নেওয়ার কারণ।

"শেষ ব্যবধান"-এর সুযোগ গ্রহণ: AI যতই স্মার্ট হোক না কেন, স্থানীয় বাস্তবতার সাথে সংযোগ স্থাপনের জন্য এখনও একজন মানুষের প্রয়োজন। উৎপাদন ক্ষেত্রে, শ্রমিকরাই জানেন যে কীভাবে স্বয়ংক্রিয় সিস্টেমের সাথে কাজ করতে হয়; শিক্ষা ক্ষেত্রে, শিক্ষকরাই বোঝেন যে কীভাবে AI ব্যবহার করে শেখাকে ব্যক্তিগতকৃত করতে হয়। এটি শিল্প জ্ঞান এবং AI সম্পর্কে মৌলিক ধারণার সমন্বয় যা একটি অপরিচিত ক্ষেত্রে শুরু থেকে শুরু করার চেয়ে আরও বেশি সুযোগ তৈরি করতে পারে।

কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা (AI) মহান ভালোর হাতিয়ার হতে পারে, কিন্তু এটি মহান মন্দেরও হাতিয়ার হতে পারে, যেমনটি জেফ্রি হিন্টন সতর্ক করেছেন। কাজের ভবিষ্যৎ এবং জীবনের অর্থ নির্ভর করবে আমরা কী সিদ্ধান্ত নিই তার উপর। এটি আতঙ্কিত হওয়ার সময় নয়, বরং কাজ করার এবং আমাদের ভবিষ্যত গঠনের সময়।

সূত্র: https://dantri.com.vn/kinh-doanh/99-cong-viec-sap-bien-mat-tan-the-viec-lam-hay-thien-duong-nhan-roi-20250912200715561.htm