এআই-এর উৎপাদনশীলতার প্যারাডক্স

গত দশকে শ্রম উৎপাদনশীলতা উল্লেখযোগ্যভাবে হ্রাস পেয়েছে, যদিও কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা দৈনন্দিন কাজের পুনরাবৃত্তিমূলক কাজগুলো প্রতিস্থাপনে সহায়তা করেছে।

এআই কি সত্যিই কর্মদক্ষতা বাড়ায়? ছবি: লিঙ্কডইন ।

এআই-এর কারণে চাকরি হারানোর উদ্বেগ বাড়ার মাঝে আশাবাদীরা যুক্তি দেন যে, এটি কেবল উৎপাদনশীলতা বাড়ানোর একটি হাতিয়ার, যা কর্মী ও অর্থনীতি উভয়ের জন্যই উপকারী। মাইক্রোসফটের সিইও সত্য নাদেলার মতে, ব্যবহারকারীদের শুধু তাদের লক্ষ্যগুলো জানাতে হবে, আর স্বয়ংক্রিয় এআই এজেন্টগুলো সমস্ত সিস্টেম জুড়ে নিজেরাই পরিকল্পনা করবে, তা সম্পাদন করবে এবং শিখবে।

তবে, এআই একটি 'উৎপাদনশীলতার ফাঁদ' তৈরি করছে, যা আরও বেশি সংখ্যক মানুষকে এটি ব্যবহার করতে, এমনকি এর উপর নির্ভরশীল হতে উৎসাহিত করছে। এর ফলে আত্ম-প্রতিফলন এবং সমস্যা সমাধানের ক্ষমতা হ্রাস পাবে এবং আরও গুরুতরভাবে, এটি জীবনের সৃজনশীলতা ও যুগান্তকারী সাফল্যকে প্রভাবিত করবে।

গুণমানের চেয়ে পরিমাণকে বেশি প্রাধান্য দেওয়া।

এফটি-র মতে, উৎপাদনশীলতার সমস্যা সমাধানের জন্য যখন শুধুমাত্র কর্মক্ষমতাই যথেষ্ট, তখন এআই টুলস আদর্শ হবে। পত্রিকাটি উল্লেখ করেছে যে, গত অর্ধশতাব্দীতে এমন অনেক কম্পিউটার তৈরি হয়েছে যা আগের চেয়ে অনেক বেশি দ্রুতগতির বলে মনে করা হয়, কিন্তু উন্নত অর্থনীতিগুলোতে শ্রম উৎপাদনশীলতা বৃদ্ধির হার কমে গেছে; যা ১৯৯০-এর দশকে বছরে প্রায় ২% থেকে কমে এখন মাত্র প্রায় ০.৮%-এ দাঁড়িয়েছে।

কম্পিউটার, ইন্টারনেট এবং বিশ্বব্যাপী প্রতিভার সংযোগের আবির্ভাবের ফলে যুগান্তকারী আবিষ্কারের সংখ্যা ব্যাপকভাবে বেড়ে যাওয়ার কথা ছিল। অথচ, গবেষণার উৎপাদনশীলতা হ্রাস পেয়েছে। আজকের একজন বিজ্ঞানী ১৯৬০-এর দশকের তাঁর পূর্বসূরীর তুলনায় প্রতি ডলার বিনিয়োগের বিপরীতে কম যুগান্তকারী ধারণা তৈরি করেন।

অর্থনীতিবিদ গ্যারি বেকার একবার উল্লেখ করেছিলেন যে, বাবা-মায়েরা ‘গুণমান ও পরিমাণ’-এর মধ্যে একটিকে বেছে নেওয়ার সম্মুখীন হন। উদাহরণস্বরূপ, তাদের যত বেশি সন্তান থাকে, প্রত্যেক সন্তানের পেছনে আলাদাভাবে বিনিয়োগ করার সম্ভাবনা তত কমে যায়। উদ্ভাবনের ক্ষেত্রেও একই ঘটনা ঘটতে পারে।

একসাথে অনেকগুলো প্রকল্প সৃজনশীলতার ওপর নেতিবাচক প্রভাব ফেলতে পারে। ছবি: অ্যাডোবি স্টক।

পেটেন্টের ফলাফল নিয়ে করা ব্যাপক সমীক্ষাগুলো নিশ্চিত করে যে, গৃহীত প্রকল্পের সংখ্যা যুগান্তকারী সাফল্যের সম্ভাবনার সাথে ব্যস্তানুপাতিক। সাম্প্রতিক দশকগুলোতে, বৈজ্ঞানিক গবেষণাপত্র এবং পেটেন্টগুলো বড় ধরনের যুগান্তকারী সাফল্যের পরিবর্তে ক্রমশই ছোট ছোট সংযোজনে পরিণত হয়েছে।

এদিকে, ইতিহাসের মহান চিন্তাবিদগণ এই বিষয়টি বুঝেছিলেন। আইজ্যাক নিউটন একবার বলেছিলেন যে তিনি সর্বদা একটি সমস্যাকে তাঁর সামনে রাখেন... যতক্ষণ না আলোর প্রথম স্ফুলিঙ্গ একটু একটু করে দেখা দেয় এবং অবশেষে একটি স্পষ্ট ও পূর্ণাঙ্গ আলোতে উদ্ভাসিত হয়। “সৃজনশীলতা হলো হাজারো জিনিসকে না বলা,” স্টিভ জবস এতে সম্মতি জানিয়েছিলেন।

"এআই-এর মাঝারি-ক্ষমতার ফাঁদ"

ব্রিস্টল বিশ্ববিদ্যালয়ের ফিনান্স ও অ্যাকাউন্টিং মাস্টার্স প্রোগ্রামের পরিচালক, জনাব হো কুওক তুয়ান, "এআই-এর গড় দক্ষতার ফাঁদ" ধারণাটির কথা উল্লেখ করেছেন। যেসব কাজে প্রায়শই একজন গড়পড়তা মানুষের দক্ষতার প্রয়োজন হয়, সেগুলোতে অনেক পুনরাবৃত্তিমূলক কাজ থাকে এবং সুস্পষ্ট ও পরিমাপযোগ্য প্রক্রিয়া অনুসরণ করতে হয়। তবে, তিনি যুক্তি দেন যে ঠিক এটাই এআই-এর অসামান্য শক্তি।

বৃহৎ পরিসরের ভাষা মডেলগুলো (এলএলএম) পরিসংখ্যান দ্বারা স্বীকৃত সাধারণ ঐকমত্যকে আঁকড়ে ধরে থাকতে চায়। যদি একটি চ্যাটবটকে দিয়ে উনিশ শতকের কোনো লেখা পড়ানো হতো, তবে সেটি 'প্রমাণ' করে দিত যে, রাইট ভ্রাতৃদ্বয়ের আগে মানুষ উড়তে পারত না।

২০২৫ সালের মার্চে নেচার- এ প্রকাশিত একটি পর্যালোচনায় দেখা গেছে যে, যদিও এলএলএম পুনরাবৃত্তিমূলক বৈজ্ঞানিক কাজ কমাতে সাহায্য করতে পারে, চিন্তার ক্ষেত্রে প্রকৃত অগ্রগতি এখনও মানুষেরই দখলে। জনাব তুয়ান আরও যুক্তি দিয়েছেন যে, যা ইতিমধ্যেই জানা আছে তা আঁকড়ে থাকা, ঝুঁকি নিতে অনীহা এবং সমালোচনামূলক চিন্তাভাবনার অভাব হলো এআই যুগে মারাত্মক দুর্বলতা।

প্রোটিনের আকৃতি পূর্বাভাস দিতে সক্ষম মডেল আলফাফোল্ড-এর উদ্ভাবক, গুগল ডিপমাইন্ডের দলটির প্রধান ডেমিস হাসাবিসের কাজটি এখন পর্যন্ত কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার অন্যতম সেরা বৈজ্ঞানিক কৃতিত্ব হিসেবে বিবেচিত হয়। কিন্তু এমনকি তিনিও স্বীকার করেন যে, সত্যিকারের সাধারণ কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা অর্জনের জন্য এখনও “আরও অনেক বেশি উদ্ভাবন”-এর প্রয়োজন হবে।

নোবেল পুরস্কার বিজয়ী বৈজ্ঞানিক গবেষণা আলফাফোল্ডেরও 'আরও উদ্ভাবন' প্রয়োজন। ছবি: গুগল ডিপমাইন্ড।

অদূর ভবিষ্যতে, এআই উদ্ভাবনকে উৎসাহিত করার পরিবর্তে প্রধানত কর্মদক্ষতা বাড়াতে সাহায্য করবে। Arxiv- এ প্রকাশিত ৭,০০০-এরও বেশি জ্ঞানকর্মীর উপর করা একটি সমীক্ষায় দেখা গেছে যে, যারা উচ্চ মাত্রায় উৎপাদনশীলতার জন্য এআই ব্যবহার করেন, তারা প্রতি সপ্তাহে তাদের ইমেল প্রক্রিয়াকরণের সময় গড়ে ৩.৬ ঘণ্টা (যা ৩১%-এর সমতুল্য) কমিয়েছেন, অথচ সহযোগিতামূলক কাজগুলো কার্যত অপরিবর্তিত ছিল।

তবে, যদি সবাই ইমেইলের উত্তর দেওয়ার দায়িত্ব ChatGPT-কে দেয়, তাহলে ইনবক্সে ইমেইলের সংখ্যা বেড়ে যেতে পারে, যা প্রাথমিক কার্যকারিতাকে ব্যাহত করবে। FT-এর মতে, ১৯৯০-এর দশকে মার্কিন যুক্তরাষ্ট্রে উৎপাদনশীলতা পুনরুদ্ধারের অভিজ্ঞতা থেকে দেখা যায় যে, কোনো নতুন টুলের সুবিধা দ্রুতই ম্লান হয়ে যায়, যদি না তার সাথে প্রকৃত উদ্ভাবনী সাফল্য যুক্ত থাকে।

উৎস: https://znews.vn/nghich-ly-nang-suat-cua-ai-post1561451.html