কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা (এআই) এখন আর ভবিষ্যতের প্রযুক্তি নয়, বরং বর্তমানেরই একটি অংশ হয়ে উঠেছে। মাত্র কয়েক বছরের মধ্যেই শিক্ষা, স্বাস্থ্যসেবা, অর্থায়ন, গণমাধ্যম, উৎপাদন এবং ব্যবসায় ব্যবস্থাপনার মতো অনেক ক্ষেত্রে এআই ব্যাপকভাবে প্রয়োগ করা হয়েছে।
তবে, এই বিপুল সুবিধার পাশাপাশি নৈতিকতা, মানবিক দায়িত্ব, নতুন যুগের শ্রম দক্ষতা এবং মানুষ ও কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার মধ্যে সহযোগিতা সম্পর্কিত ক্রমবর্ধমান জরুরি প্রশ্নও সামনে আসছে।
কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা অত্যন্ত জটিল, এবং এর অপব্যবহার বহুবিধ নেতিবাচক পরিণতি ঘটাতে পারে।
অস্ট্রেলিয়ার ডিকিন ইউনিভার্সিটির ফ্যাকাল্টি অফ বিজনেস অ্যান্ড ল-এর ইনফরমেশন সিস্টেমস অ্যান্ড বিজনেস অ্যানালিটিক্স গ্রুপের প্রধান, সহযোগী অধ্যাপক ট্রাইউ ভ্যান হাউ, ভিয়েতনাম, থাইল্যান্ড, ফিলিপাইন , মালয়েশিয়া এবং ইন্দোনেশিয়াসহ দক্ষিণ-পূর্ব এশিয়ার দেশগুলোর ১১,৯০০ মানুষের উপর পরিচালিত ২০২৪ সালের মে মাসের একটি জরিপ প্রতিবেদনের তথ্য উল্লেখ করেছেন। ফলাফলে দেখা গেছে যে, ৯০% শিক্ষার্থী এবং ৭২% কর্মী অ্যাপ্লিকেশন তৈরির জন্য এআই ব্যবহার করেন। আরও উল্লেখযোগ্য বিষয় হলো দৈনিক এআই ব্যবহারের প্রত্যাশিত হার, যা আগামী পাঁচ বছরের মধ্যে ২৩২% বৃদ্ধি পাবে বলে আশা করা হচ্ছে।
একই প্রতিবেদন অনুসারে, এশিয়া-প্রশান্ত মহাসাগরীয় অঞ্চলে প্রতি সপ্তাহে ১১ বিলিয়ন ঘণ্টারও বেশি সময় কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার প্রভাবে প্রভাবিত হবে বলে অনুমান করা হচ্ছে। কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা গ্রহণে উন্নয়নশীল অর্থনীতিগুলো নেতৃত্ব দিচ্ছে, যেখানে গ্রহণের হার উন্নত অর্থনীতির তুলনায় ৩০%-এরও বেশি।
.jpg)
এআই জেনারেশন ব্যবহার করে ব্যক্তিরা প্রতি সপ্তাহে একদিনের কাজ বাঁচাতে পারে, যা তাদের নতুন দক্ষতা শেখা ও বিকাশের জন্য সময় করে দেয়। এআই জেনারেশন চাকরি ও শেখার সন্তুষ্টি বাড়াতেও অবদান রাখে...
এটা শুধু জেনারেটিভ এআই-এর ক্ষেত্রেই; যদি আমরা সব ধরনের এআই বিবেচনা করি, তাহলে এই সংখ্যা আরও অনেক বেশি হবে। সহযোগী অধ্যাপক ট্রিউ ভ্যান হাউ প্রশ্ন করেন, "এআই-এর ঝুঁকিগুলো কী এবং এআই যুগে মানবজাতির জন্য সবচেয়ে গুরুত্বপূর্ণ বিষয়গুলো কী?"
অস্ট্রেলিয়ার ডিকিন ইউনিভার্সিটির ইনস্টিটিউট অফ অ্যাপ্লায়েড আর্টিফিশিয়াল ইন্টেলিজেন্স-এর এআই, হেলথ অ্যান্ড সায়েন্স বিভাগের প্রধান, অধ্যাপক ট্রান থে ট্রুয়েন মনে করেন যে, বিভিন্ন ধরনের এআই রয়েছে, যার অর্থ হলো নানা ধরনের ঝুঁকি। তবে, সবচেয়ে সুস্পষ্ট ঝুঁকিটি হলো, এআই সত্যকে প্রতিফলিত করে না, বরং কেবল তার প্রতিনিধিত্ব করে, যা একটি বিভ্রম বা ইন্দ্রিয় হিসেবে পরিচিত।

উদাহরণস্বরূপ, চ্যাটজিপিটি (ChatGPT) এমন একটি টুল যা মানুষের লেখার ধরন অনুকরণ করে; এটি আসলে কী বলছে তা না বুঝেও, এমনভাবে কথা বলে যেন তা বাস্তব। অধ্যাপক ট্রান থে ট্রুয়েন বলেন, "আমি মনে করি এখন সবচেয়ে বড় ঝুঁকি হলো আমরা সত্যটা জানি না, এবং কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার ওপর আমাদের অতিরিক্ত নির্ভরতা আমাদের মধ্যে এই ভ্রম তৈরি করে যে আমরা সবকিছু জানি।"
হ্যানয় বিজ্ঞান ও প্রযুক্তি বিশ্ববিদ্যালয়ের তথ্য প্রযুক্তি ও যোগাযোগ অনুষদের উপাচার্য, অধ্যাপক হুইন থি থান বিনের মতে, বর্তমান প্রশ্নটি হলো কীভাবে কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তাকে দিয়ে আমাদের আরও বেশি সহায়তা করানো যায়। "কিন্তু আরও বেশি সহায়তার অর্থ এই নয় যে, কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা কোনো ঝুঁকি ছাড়াই আমাদের জন্য সবকিছু করতে পারবে।"
অধ্যাপক হুইন থি থান বিন একটি উদাহরণ দিলেন: আজকাল মানুষ প্রায়শই ডেটা সংশ্লেষণ ও বিশ্লেষণের জন্য এআই ব্যবহার করে, কিন্তু ইনপুট ডেটা সামান্য ভুল হলেও তার ফলে ভুল ফলাফল আসবে। এক্ষেত্রে কাকে দায়ী করা হবে? একইভাবে, ব্যাংকগুলো গ্রাহকদের জিজ্ঞাসার উত্তর দেওয়ার জন্য ২৪/৭ চ্যাটবট ব্যবহার করে; যদি চ্যাটবটটি ভুল উত্তর দেয়, তাহলে কাকে দায়ী করা হবে?
এআই একটি অত্যন্ত জটিল ব্যবস্থা, যার ট্রিলিয়ন ট্রিলিয়ন প্যারামিটার রয়েছে যা মানুষের পক্ষে সম্পূর্ণরূপে নিয়ন্ত্রণ করা সম্ভব নয়। তাই, "এর অনুপযুক্ত ব্যবহার বহুবিধ নেতিবাচক পরিণতির দিকে নিয়ে যেতে পারে," জোর দিয়ে বলেন হ্যানয় ইউনিভার্সিটি অফ সিভিল ইঞ্জিনিয়ারিং-এর ফ্যাকাল্টি অফ ইনফরমেশন টেকনোলজির সিস্টেমস অ্যান্ড কম্পিউটার নেটওয়ার্কস ইঞ্জিনিয়ারিং গ্রুপের ড. ভু তাত থান।
এআই-এর যুগে কীভাবে টিকে থাকা যায়?
বিশেষজ্ঞরা একমত যে, এআই মানুষকে প্রতিস্থাপন করতে পারে না, বরং এটি কাজের দক্ষতা বৃদ্ধি ও সহায়তার একটি মাধ্যম মাত্র।
নতুন প্রেক্ষাপটের সাথে খাপ খাইয়ে নিতে বিশ্ববিদ্যালয়গুলো তাদের পাঠদান ও শিক্ষার্থী মূল্যায়ন পদ্ধতিতে পরিবর্তন আনছে। শিক্ষার্থীদের মূল বিষয়গুলো বোঝার এবং উপসংহারে পৌঁছানোর সক্ষমতা বজায় রেখে কার্যকরভাবে কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা (AI) প্রয়োগ করার জন্য নির্দেশনা দেওয়া হয়। শিক্ষার্থী মূল্যায়ন চূড়ান্ত ফলাফলের উপর ভিত্তি করে করা হয় না, বরং পুরো প্রক্রিয়ার উপর ভিত্তি করে করা হয় এবং শিক্ষার্থীরা বিষয়বস্তু কতটা ভালোভাবে বুঝতে পেরেছে তা পরিমাপ করার জন্য একাধিক মাপকাঠি ব্যবহার করা হয়।

ডঃ ভু তাত থান বলেন, “এআই-এর প্রয়োগ আমাদের আরও ভালোভাবে শিখতে এবং আরও বেশি কিছু বুঝতে সাহায্য করতে পারে, কিন্তু এআই দ্বারা বিভ্রান্ত হওয়া এড়াতে আমাদের মৌলিক দক্ষতা থাকতে হবে। এমন অনেক কিছু আছে যেখানে এআই মানুষের সমকক্ষ হতে পারে না, যেমন যৌক্তিক চিন্তাভাবনা, আবেগ এবং নৈতিকতা। কিন্তু এমন অনেক কিছুও আছে যেখানে মানুষ এআই-এর সমকক্ষ হতে পারে না, যেমন বিগ ডেটা। সুতরাং, আমাদের উভয় পক্ষের শক্তিকে কাজে লাগাতে হবে।”
অধ্যাপক ট্রান থে ট্রুয়েনের মতে, সমালোচনামূলক চিন্তাভাবনা এবং সিদ্ধান্ত গ্রহণের দক্ষতার পাশাপাশি, এআই যুগে সবচেয়ে গুরুত্বপূর্ণ দক্ষতাগুলোর মধ্যে একটি হলো পরিবর্তনের সাথে খাপ খাইয়ে নেওয়ার ক্ষমতা। প্রতিদিন নতুন নতুন জিনিস আসে, এমনকি সমস্যা সমাধানের আমাদের পদ্ধতিও পুরোপুরি বদলে দেয়; যদি আমরা খাপ খাইয়ে নিতে না পারি, তাহলে আমরা সঙ্গে সঙ্গেই প্রতিযোগিতা থেকে ছিটকে পড়ব।
"এআই হলো মেশিন লার্নিং। আর মেশিন যেমন শেখে, মানুষকেও তেমনি শিখতে হবে এবং ক্রমাগত শিখতে হবে," সহযোগী অধ্যাপক ট্রিউ ভ্যান হাউ উপসংহার টানলেন।
ডিকিন থট লিডারশিপ সিরিজের অংশ হিসেবে "এআই - বোঝাপড়া থেকে অংশীদারিত্ব" শীর্ষক বৈজ্ঞানিক সম্মেলনটি এআই-এর সুযোগ, প্রতিবন্ধকতা এবং ভবিষ্যৎ উন্নয়নের দিকনির্দেশনা নিয়ে আলোচনা করার জন্য বিশেষজ্ঞ, গবেষক, শিক্ষা নেতা, ব্যবসায়িক প্রতিনিধি, শিক্ষার্থী এবং এআই-এ আগ্রহী সম্প্রদায়কে একত্রিত করে।
‘এআই - মানব সহযোগিতা’ এই মূলভাবকে সামনে রেখে, এবারের সম্মেলনের লক্ষ্য হলো মানুষ কীভাবে কার্যকরভাবে, দায়িত্বশীলভাবে এবং টেকসই উপায়ে এআই-কে কাজে লাগাতে পারে, সে বিষয়ে বহুমাত্রিক সংলাপকে উৎসাহিত করা। এই কর্মসূচিটি কেবল সর্বশেষ প্রযুক্তিগত প্রবণতার উপরই আলোকপাত করে না, বরং এআই যুগের জন্য মানবসম্পদ তৈরিতে শিক্ষার ভূমিকার উপরও জোর দেয়।
অস্ট্রেলিয়ার ডিকিন বিশ্ববিদ্যালয়ের প্রতিনিধিদের মতে, হ্যানয়ে এই সম্মেলন আয়োজনের উদ্দেশ্য শুধু জ্ঞান বিনিময় ও প্রাতিষ্ঠানিক সংযোগ স্থাপনই নয়, বরং কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার কারণে সৃষ্ট গভীর পরিবর্তনের প্রেক্ষাপটে ভিয়েতনামের শিক্ষাঙ্গন, ব্যবসা প্রতিষ্ঠান এবং তরুণ প্রজন্মকে সমর্থন করার ক্ষেত্রে বিশ্ববিদ্যালয়ের অঙ্গীকারও প্রদর্শন করা।
উৎস: https://daibieunhandan.vn/hieu-ai-de-dong-hanh-and-tien-xa-10422452.html






