AI এর উৎপাদনশীলতার বিরোধিতা

গত দশকে শ্রম উৎপাদনশীলতা উল্লেখযোগ্যভাবে হ্রাস পেয়েছে, যদিও কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা দৈনন্দিন কাজে পুনরাবৃত্তিমূলক কাজগুলি প্রতিস্থাপনে অবদান রেখেছে।

AI কি আসলেই উৎপাদনশীলতা বাড়ায়? ছবি: লিঙ্কডইন ।

কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার কারণে চাকরি হারানোর ক্রমবর্ধমান আশঙ্কার মধ্যে, আশাবাদীরা বলছেন যে এটি কেবল একটি উৎপাদনশীল হাতিয়ার যা শ্রমিক এবং অর্থনীতি উভয়ের জন্যই উপকারী হবে। মাইক্রোসফ্টের সিইও সত্য নাদেলা বলেছেন যে ব্যবহারকারীরা কেবল তাদের লক্ষ্যগুলি বর্ণনা করবেন, যখন স্বয়ংক্রিয় কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা এজেন্টরা সমস্ত সিস্টেম জুড়ে পরিকল্পনা, বাস্তবায়ন এবং শিখবে।

তবে, AI একটি "উৎপাদনশীলতার ফাঁদ" তৈরি করছে, যা আরও বেশি সংখ্যক মানুষকে এটি ব্যবহার করার, এমনকি এর উপর নির্ভর করার আহ্বান জানাচ্ছে। এর ফলে আত্ম-প্রশ্ন করার, সমস্যা সমাধানের ক্ষমতা হ্রাস পাবে এবং আরও গুরুতরভাবে, জীবনের সৃজনশীলতা এবং সাফল্যগুলিকে প্রভাবিত করবে।

মানের চেয়ে পরিমাণের উপর মনোযোগ দিন

এফটি যুক্তি দেয় যে, আদর্শ এআই টুলটি এমন একটি হবে যেখানে কেবল দক্ষতাই উৎপাদনশীলতা সমস্যা সমাধানের জন্য যথেষ্ট। সংবাদপত্রটি উল্লেখ করেছে যে গত অর্ধ শতাব্দীতে, আরও বেশি কম্পিউটার তৈরি হয়েছে যা আগের চেয়ে দ্রুত বলে মনে করা হয়, কিন্তু উন্নত অর্থনীতিতে শ্রম উৎপাদনশীলতার বৃদ্ধির হার কমেছে, ১৯৯০-এর দশকে প্রতি বছর প্রায় ২% থেকে আজ প্রায় ০.৮%।

যখন কম্পিউটারের সম্পূরক হিসেবে ইন্টারনেট ব্যবহার করা হতো এবং বিশ্বব্যাপী প্রতিভা সংযুক্ত হতো, তখন নতুন নতুন আবিষ্কারের সম্ভাবনা ছিল। বরং গবেষণার উৎপাদনশীলতা হ্রাস পেয়েছে। আজকের একজন বিজ্ঞানী ১৯৬০-এর দশকের পূর্বসূরীদের তুলনায় প্রতি ডলার বিনিয়োগে কম সাফল্য অর্জন করেন।

অর্থনীতিবিদ গ্যারি বেকার উল্লেখ করেছেন যে বাবা-মায়েদের "গুণমান এবং পরিমাণ" এর মধ্যে একটি বেছে নিতে হবে। উদাহরণস্বরূপ, তাদের যত বেশি সন্তান হবে, প্রতিটি সন্তানের জন্য তাদের বিনিয়োগের সামর্থ্য তত কম হবে। উদ্ভাবনের ক্ষেত্রেও একই ঘটনা ঘটতে পারে।

একসাথে অনেক প্রকল্প সৃজনশীলতার উপর প্রভাব ফেলতে পারে। ছবি: অ্যাডোবি স্টক।

পেটেন্ট আউটপুট নিয়ে বৃহৎ পরিসরে পরিচালিত গবেষণা নিশ্চিত করে যে গৃহীত প্রকল্পের সংখ্যা অগ্রগতির সম্ভাবনার বিপরীত সমানুপাতিক। সাম্প্রতিক দশকগুলিতে, বৈজ্ঞানিক কাগজপত্র এবং পেটেন্টগুলি অগ্রগতির চেয়ে বরং একটি ছোটখাটো বিষয় হয়ে উঠেছে।

এদিকে, ইতিহাসের মহান মনীরা এটি ভালোভাবেই বুঝতে পেরেছিলেন। আইজ্যাক নিউটন একবার বলেছিলেন যে তিনি সর্বদা "একটি সমস্যা তার সামনে রেখেছিলেন ... যতক্ষণ না আলোর প্রথম রশ্মি ধীরে ধীরে প্রকাশিত হয়, এবং অবশেষে স্পষ্ট এবং পূর্ণ আলোয় ফেটে যায়।" "উদ্ভাবন হাজারো জিনিসকে না বলে," স্টিভ জবস একমত হন।

"এআই এর মধ্যম দক্ষতার ফাঁদ"

ব্রিস্টল বিশ্ববিদ্যালয়ের মাস্টার অফ ফাইন্যান্স অ্যান্ড অ্যাকাউন্টিং প্রোগ্রামের পরিচালক মিঃ হো কোক টুয়ান "এআই'স অ্যাভারেজ অ্যাবিলিটি ফাঁদ" ধারণাটি উল্লেখ করেছেন। নিয়মিত কাজের জন্য যে গড় ক্ষমতা সম্পন্ন ব্যক্তিদের দক্ষতার প্রয়োজন হয়, তার মধ্যে প্রায়শই অনেক পুনরাবৃত্তিমূলক কাজ অন্তর্ভুক্ত থাকে, যা স্পষ্ট এবং পরিমাপযোগ্য প্রক্রিয়া অনুসরণ করে। তবে, তিনি বিশ্বাস করেন যে এটিই এআই-এর অসাধারণ শক্তি।

বৃহৎ ভাষা মডেল (LLM) সাধারণত পরিসংখ্যান যা বলে তা মেনে চলে। আপনি যদি 19 শতকের একটি চ্যাটবট লেখা দেন, তাহলে এটি "প্রমাণিত" হবে যে রাইট ভাইয়েরা যতক্ষণ না উড়তে পারতেন, মানুষ উড়তে পারে না।

২০২৫ সালের মার্চ মাসে নেচার জার্নালে প্রকাশিত একটি পর্যালোচনায় দেখা গেছে যে এলএলএম পুনরাবৃত্তিমূলক বৈজ্ঞানিক কাজ কমাতে সাহায্য করতে পারে, তবুও চিন্তাভাবনার আসল অগ্রগতি মানুষেরই। মিঃ টুয়ান আরও বিশ্বাস করেন যে যা জানা আছে তা আঁকড়ে থাকা, ঝুঁকি নেওয়ার সাহস না করা এবং সমালোচনামূলক চিন্তাভাবনা করা এআই যুগে মারাত্মক দুর্বলতা।

ডেমিস হাসাবিস, যিনি গুগল ডিপমাইন্ডের সেই দলের নেতৃত্ব দেন যারা প্রোটিনের আকারের ভবিষ্যদ্বাণী করে এমন একটি মডেল, যা আলফাফোল্ড তৈরি করেছিল, তাকে এখন পর্যন্ত কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার ক্ষেত্রে সবচেয়ে গুরুত্বপূর্ণ বৈজ্ঞানিক সাফল্যগুলির মধ্যে একটি বলে মনে করা হয়। কিন্তু তিনি স্বীকার করেন যে সত্যিকারের সাধারণ কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা অর্জনের জন্য এখনও "আরও অনেক উদ্ভাবনের" প্রয়োজন হবে।

নোবেল পুরস্কারপ্রাপ্ত বৈজ্ঞানিক কাজ আলফাফোল্ডেরও "আরও উদ্ভাবন" প্রয়োজন। ছবি: গুগল ডিপমাইন্ড।

অদূর ভবিষ্যতে, AI সৃজনশীলতার চেয়ে দক্ষতার উপর বেশি নির্ভর করবে। Arxiv- এ প্রকাশিত ৭,০০০-এরও বেশি জ্ঞান কর্মীর উপর করা একটি জরিপে দেখা গেছে যে যারা জেনারেটিভ AI ব্যবহার করেছেন তারা তাদের ইমেল সময় প্রতি সপ্তাহে গড়ে ৩.৬ ঘন্টা (৩১%) হ্রাস করেছেন, অন্যদিকে সহযোগী কাজগুলি মূলত অপরিবর্তিত রয়েছে।

তবে, যদি সবাই ChatGPT-তে ইমেলের উত্তর আউটসোর্স করে, তাহলে ইনবক্সে ইমেলের সংখ্যা বাড়তে পারে, যার ফলে প্রাথমিক উৎপাদনশীলতা হ্রাস পেতে পারে। FT- এর মতে, 1990-এর দশকে মার্কিন উৎপাদনশীলতা পুনরুদ্ধারের অভিজ্ঞতা দেখায় যে নতুন সরঞ্জামগুলির সুবিধাগুলি দ্রুত ম্লান হয়ে যাবে যদি প্রকৃত সৃজনশীল অগ্রগতি না ঘটে।

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