শুধুমাত্র সময়ই আপনার ChatGPT-প্রেমী অফিস কর্মচারীদের পরাজিত করতে পারে

GPT-4 কর্পোরেট কার্ড গেমের একটি জোকার। এটি উত্পাদনশীলতাকে যথেষ্ট পরিমাণে বাড়িয়ে তুলতে পারে এবং হাতে থাকা কাজ এবং কীভাবে এটি ব্যবহার করা হয় তার উপর নির্ভর করে উচ্চ বা নিম্ন মানের কাজ করতে পারে। বিস্তৃতভাবে বলতে গেলে, আমরা বিশ্বজুড়ে অফিস পরিবেশে GPT-4 এর দ্রুত বাস্তবায়নের বিষয়ে একটি আশাবাদী বা হতাশাবাদী অবস্থান নিতে পারি।

আশাবাদী অবস্থান হল যে AI সহায়তা কর্মীদের জন্য একটি গুণমান এবং উত্পাদনশীলতা বৃদ্ধির দিকে নিয়ে যাবে। আরও কাজ দ্রুত এবং ভাল করা হবে। AI সহায়তা রুটিন কাজগুলিতে সহায়তা করবে, নন-রুটিন কাজগুলিতে অত্যাবশ্যক সহায়তা প্রদান করবে এবং কর্মীদের ব্যবসা-সমালোচনামূলক জিনিসগুলিতে ফোকাস করার জন্য সময় এবং সংস্থান খালি করবে যা "সুচ নড়াচড়া করে।"

হতাশাবাদী অবস্থান হল যে এআই সহায়তার উপহার একটি ট্রোজান ঘোড়া। অটোমেশন কোম্পানিগুলিকে অনুপ্রবেশ করবে এবং ধীরে ধীরে মানুষের জ্ঞানের কাজকে কামড়ে খাবে, একটি অতি-ধনী টেক অভিজাতদের সুবিধার জন্য এবং অক্ষমতাহীন মজুরি উপার্জনকারীদের ব্যয়ে। চ্যাটজিপিটি-প্রেমী অফিসের কর্মীরা এক ধরনের স্টকহোম সিনড্রোমে ভুগছেন, তাদের নিজস্ব প্রতিস্থাপনকারীদের সাথে ফ্লার্ট করছেন।

আমার ব্যক্তিগত মতামত হতাশাবাদী অবস্থানের দিকে বেশি ঝুঁকছে। আমি জানি যে GPT-4 তথ্য পুনরুদ্ধারের সরঞ্জাম হিসাবে কীভাবে দরকারী, মূলত Google অনুসন্ধানের আরও স্মার্ট, আরও ব্যক্তিগতকৃত সংস্করণ৷ কিন্তু যদি আমি একটি নিবন্ধের জন্য একটি খসড়া লিখতে বা একটি পোস্টের জন্য নতুন ধারণা তৈরি করতে একটি চ্যাটবট থেকে সহায়তার উপর নির্ভর করি, তাহলে কেন প্রথম স্থানে কাজটি করব? আপনি এটিকে সম্পূর্ণরূপে AI-তে আউটসোর্স করতে পারেন বা পছন্দসই কাজটি একেবারেই করবেন না।

আজ, আমরা একটি হার্ভার্ড বিজনেস স্কুলের কাগজ দেখব যা জ্ঞানের কাজে GPT-4 সহায়তার প্রভাবের উপর আলোকপাত করে: “ জাগড টেকনোলজিকাল ফ্রন্টিয়ার নেভিগেট করা: জ্ঞান কর্মীর উত্পাদনশীলতা এবং গুণমানের উপর AI-এর প্রভাবের ক্ষেত্রের পরীক্ষামূলক প্রমাণ ” , সেপ্টেম্বর 2023 এ প্রকাশিত।

হার্ভার্ড বিজনেস স্কুল পেপার - পরীক্ষা এবং ফলাফল

একদল সমাজ বিজ্ঞানী বোস্টন কনসাল্টিং গ্রুপ (বিসিজি) এর 758 জন পরামর্শদাতার দক্ষতা পরীক্ষা করার জন্য একটি পরীক্ষা চালিয়েছেন এবং জিপিটি-4 অ্যাক্সেস ছাড়াই বিভিন্ন কাজের উপর।

অংশগ্রহণকারী পরামর্শদাতাদের প্রায় অর্ধেক (385) সৃজনশীল পণ্য বিকাশের সাথে সম্পর্কিত 18টি কাজ সম্পাদন করেছেন, অন্য অর্ধেক (373) একটি ব্যবসায়িক সমস্যা সমাধানের কাজে নিযুক্ত ছিলেন যা বাহ্যিক ডেটা এবং অন্যান্য উত্সের উপর নির্ভর করে। আমরা পরবর্তী বিভাগে নির্দিষ্ট কাজগুলি ঘনিষ্ঠভাবে দেখব।

সমস্ত অংশগ্রহণকারীরা AI সহায়তা ছাড়াই একটি প্রাথমিক পরীক্ষা করেছিলেন যাতে গবেষকরা GPT-4 এর সাথে তাদের পারফরম্যান্সের বিপরীতে পৃথক পরামর্শদাতার অনুদানহীন কর্মক্ষমতাকে বেঞ্চমার্ক করতে পারেন। অংশগ্রহণকারীদের দুটি পরীক্ষার মধ্যে তিনটি সাব-গ্রুপের একটিতেও বরাদ্দ করা হয়েছিল: একটি নিয়ন্ত্রণ গ্রুপ GPT-4 অ্যাক্সেস ছাড়াই, একটি GPT-4 অ্যাক্সেস সহ একটি দ্বিতীয় গ্রুপ এবং GPT-4 এবং শেখার উপাদান অ্যাক্সেস সহ একটি তৃতীয় গ্রুপ কিভাবে কার্যকরভাবে GPT-4 প্রম্পট করতে হয়।

শিরোনাম অঙ্কনের ফলাফলগুলি দেখায় যে AI-তে অ্যাক্সেস সহ পরামর্শদাতারা সৃজনশীল পণ্য বিকাশের কাজগুলিতে উল্লেখযোগ্যভাবে ভাল পারফর্ম করেছেন। এখানে, পরামর্শদাতা গড়ে 12.2% বেশি কাজ সম্পন্ন করেছেন, 25.1% বেশি দ্রুত কাজ সম্পন্ন করেছেন এবং 40% উচ্চ মানের সঙ্গে, মানব মূল্যায়নকারীদের মতে যারা অন্ধভাবে পরীক্ষাগুলি গ্রেড করেছেন।

পরামর্শদাতাদের দ্বিতীয় গ্রুপ যারা ব্যবসায়িক সমস্যা-সমাধানের কাজগুলির সাথে কাজ করেছিল তাদের জিপিটি-4 অ্যাক্সেসের সাথে সঠিক ফলাফলের সম্ভাবনা 19% কম ছিল। গড়ে, GPT-4 পরামর্শদাতাদের কয়েক মিনিট দ্রুত কাজ শেষ করতে সাহায্য করেছে: "শুধুমাত্র GPT" এর জন্য ছয় মিনিট দ্রুত এবং "GPT + ওভারভিউ" এর জন্য এগারো মিনিট।

পরীক্ষামূলক ফলাফলের উপর ভিত্তি করে, গবেষণা দল একটি "জাগড ফ্রন্টিয়ার" কল্পনা করে।

"জ্যাগড ফ্রন্টিয়ার" এর ভিতরে, AI সহায়তা মানব কর্মক্ষমতার গুণমান এবং উত্পাদনশীলতা বাড়ায়। সীমান্তের বাইরে, এআই সহায়তা এটিকে সীমাবদ্ধ করে। সীমান্তটি "কাঁটাযুক্ত" কারণ কোন কাজগুলি সীমান্তের ভিতরে বা বাইরে পড়ে তা অনুমান করা কঠিন এবং কখনও কখনও অযৌক্তিক বলে মনে হয়৷ উদাহরণ স্বরূপ, GPT-4 বেশিরভাগ কলেজের পরীক্ষায় উত্তীর্ণ হতে পারে তবে এটি মৌলিক গণিত সমস্যার সাথেও লড়াই করে ।

জাগড ফ্রন্টিয়ারে নেভিগেট করা

"জাগড ফ্রন্টিয়ার" ধারণাটি উপযুক্ত। যাইহোক, আমার মতে, পেপারটি উল্লেখযোগ্যভাবে GPT-4 এর ক্ষমতাকে বেশি বিক্রি করে। সবচেয়ে গুরুত্বপূর্ণ বিষয় হল, পরীক্ষায় বিসিজি পরামর্শদাতাদের কঠোর সময় সীমাবদ্ধতার কারণে কাজ করতে হয়েছিল।

পরীক্ষার সৃজনশীল পণ্য বিকাশের অংশে - যেখানে GPT-4 সহায়তা উল্লেখযোগ্যভাবে উত্পাদনশীলতা এবং গুণমান বাড়াতে দেখানো হয়েছিল - পরামর্শদাতাদের মাত্র 90 মিনিটে 18টি কাজ শেষ করতে হয়েছিল। পরামর্শদাতাদের 90-মিনিটের থ্রেশহোল্ডের মধ্যে উত্তর দিতে হয়েছিল এমন কাজের কয়েকটি উদাহরণ এখানে রয়েছে:

• "একটি নির্দিষ্ট বাজার বা খেলাধুলার লক্ষ্যে একটি নতুন জুতার জন্য ধারণা তৈরি করুন যা অপ্রতুল। সৃজনশীল হন, এবং কমপক্ষে 10 টি ধারণা দিন।"

  
  

• "পণ্যটি চালু করার জন্য প্রয়োজনীয় পদক্ষেপগুলির একটি তালিকা নিয়ে আসুন৷ সংক্ষিপ্ত কিন্তু ব্যাপক হন।"

  
  

• "পণ্যের জন্য একটি নাম নিয়ে আসুন: কমপক্ষে 4টি নাম বিবেচনা করুন, সেগুলি লিখুন এবং আপনি যেটিকে বেছে নিয়েছেন তা ব্যাখ্যা করুন।"

  
  

• "আপনার অনুসন্ধানগুলি ব্যাখ্যা করে আপনার বসকে একটি 500-শব্দ মেমো লিখুন।"

• "একটি প্রেস রিলিজের জন্য মার্কেটিং কপি লিখুন।"

  
  

• "অনুগ্রহ করে, পূর্ববর্তী প্রশ্নগুলি থেকে আপনি যে অন্তর্দৃষ্টিগুলি অর্জন করেছেন তা সংশ্লেষিত করুন এবং প্রায় 2,500 শব্দের একটি হার্ভার্ড বিজনেস রিভিউ-স্টাইলের নিবন্ধের জন্য একটি রূপরেখা তৈরি করুন।"

এই কাজগুলির মধ্যে একটি পৃথকভাবে সম্পূর্ণ হতে কয়েক দিন, এমনকি সপ্তাহও লাগতে পারে। এমনকি বিশ্বের সবচেয়ে অভিজাত পরামর্শদাতাও 90 মিনিটের মধ্যে একটি সন্তোষজনক স্তরের গুণমান এবং নির্ভুলতার সাথে এই সমস্ত কাজগুলি করার আশা করা যায় না। এটা মানবিকভাবে অসম্ভব।

"সীমান্তের বাইরে" কাজগুলির সাথে পরীক্ষায় অংশগ্রহণকারীদের ইন্টারভিউ এবং আর্থিক তথ্যের অন্তর্দৃষ্টির উপর ভিত্তি করে একটি অনুমানমূলক কোম্পানির ব্র্যান্ডের কর্মক্ষমতা বিশ্লেষণ করতে হয়েছিল এবং একটি কাল্পনিক সিইওর কাছে 500-750 শব্দের নোট প্রস্তুত করতে হয়েছিল৷ পরীক্ষার এই অংশে সময় সংযম ছিল 60 মিনিট, যা আবার, পরামর্শদাতারা বাস্তব জীবনে এই জাতীয় কাজের জন্য যে সময় ব্যয় করবে তা দীর্ঘ প্রসারিত করে না।

আমার হাইপোথিসিস : আপনি মানুষকে একটি কাজ করার জন্য যত বেশি সময় দেবেন, AI সহায়তা তত কম হবে। উদাহরণস্বরূপ, যদি BCG পরামর্শদাতাদের একই 18টি সৃজনশীল পণ্য বিকাশের কাজগুলি সম্পাদন করার জন্য সপ্তাহ বা মাস দেওয়া হয় - যা পরামর্শদাতারা আসলে কীভাবে কাজ করে তা আরও ভালভাবে প্রতিফলিত করবে - GPT-4 ব্যবহার করে উন্নতি সবচেয়ে কম হবে। সামগ্রিকভাবে, চূড়ান্ত আউটপুটটি 90 মিনিটে জিপিটি-4 দিয়ে একজন মানুষ তৈরি করতে পারে তার চেয়ে উল্লেখযোগ্যভাবে উচ্চ মানের হবে।

আমার দৃষ্টিতে, জ্যাগড ফ্রন্টিয়ারে নেভিগেট করা মানে GPT-4 কোন ধরনের কাজগুলি আপনাকে কার্যকরভাবে সাহায্য করতে পারে তা বোঝার জন্য নয় বরং অটোমেশন সহজে প্রতিস্থাপন করতে পারে না এমন দক্ষতা আপনি অফার করতে পারেন তা অন্বেষণ করা।

কর্মক্ষেত্রে Centaurs এবং Cyborgs

লেখকরা AI এর সাথে কাজ করার জন্য অংশগ্রহণকারীদের বিভিন্ন পদ্ধতির বিশ্লেষণ করেছেন এবং দুটি প্রধান মডেল চিহ্নিত করেছেন, "সেন্টার আচরণ" এবং "সাইবোর্গ আচরণ":

"এই অংশগ্রহণকারীদের বৈশিষ্ট্য এবং আচরণ বোঝা গুরুত্বপূর্ণ প্রমাণিত হতে পারে কারণ সংস্থাগুলি এআই সরঞ্জামগুলির সাথে কার্যকর সহযোগিতার জন্য প্রতিভা সনাক্তকরণ এবং বিকাশের উপায়গুলি সম্পর্কে চিন্তা করে৷

আমরা দুটি প্রধান মডেল চিহ্নিত করেছি যা তাদের পদ্ধতিকে আবদ্ধ করে।

প্রথমটি হল সেন্টোর আচরণ। অর্ধ-মানব এবং অর্ধ-ঘোড়া এই পৌরাণিক প্রাণীর নামানুসারে, এই পদ্ধতিতে মানুষ এবং মেশিনের মধ্যে ঘনিষ্ঠভাবে একত্রিত শ্রমের একটি অনুরূপ কৌশলগত বিভাজন জড়িত। এই কৌশল সহ ব্যবহারকারীরা AI এবং মানুষের কাজের মধ্যে পরিবর্তন করে, প্রতিটি সত্তার শক্তি এবং ক্ষমতার উপর ভিত্তি করে দায়িত্ব বরাদ্দ করে। তারা বুঝতে পারে যে কোন কাজগুলি মানুষের হস্তক্ষেপের জন্য সবচেয়ে উপযুক্ত এবং কোনটি AI দ্বারা দক্ষতার সাথে পরিচালনা করা যেতে পারে।

দ্বিতীয় মডেলটি আমরা পর্যবেক্ষণ করেছি সাইবোর্গ আচরণ। বৈজ্ঞানিক কল্পকাহিনী সাহিত্যে কল্পনা করা হাইব্রিড মানব-যন্ত্রের নামানুসারে, এই পদ্ধতিটি জটিল একীকরণ সম্পর্কে। Cyborg ব্যবহারকারীরা শুধু কাজ অর্পণ করেন না; তারা AI এর সাথে তাদের প্রচেষ্টাকে সামর্থ্যের একেবারে সীমান্তে সংযুক্ত করে। এই কৌশলটি সাবটাস্ক স্তরে বিকল্প দায়িত্ব হিসাবে প্রকাশ করতে পারে, যেমন AI-এর সম্পূর্ণ করার জন্য একটি বাক্য শুরু করা বা AI-এর সাথে মিলে কাজ করা।”

আমি একটি সহযোগী অংশীদার হিসাবে GPT-4 ফ্রেম করার একটি বড় অনুরাগী নই। প্রাথমিকভাবে দুটি কারণে:

1. মানব-এআই অংশীদারিত্বে, এআই বেশিরভাগ কাজ করতে পারে, তবুও কাজের জন্য সম্পূর্ণ দায়িত্ব মানুষের উপর বর্তায়।

   
   

আমি ত্রুটি, ভুলতা এবং পক্ষপাতের জন্য AI-জেনারেটেড আউটপুট পর্যালোচনা এবং সম্পাদনা করার চেয়ে স্ক্র্যাচ থেকে নতুন কাজ তৈরিতে আমার সময় ব্যয় করব। প্রথমত, স্বয়ংক্রিয়ভাবে তৈরি হওয়া সামগ্রী পর্যালোচনা করা খুব মজার নয়। দ্বিতীয়ত, যাই হোক না কেন, যেকোনো ভুলের জন্য আমি দায়ী থাকব। যদি আমি একটি কাজ সম্পূর্ণ করার জন্য GPT-4 থেকে খুব বেশি ইনপুটের উপর নির্ভর করি, তাহলে আমি কেন ভুল করেছি তা ব্যাখ্যা করতে অক্ষম, এবং আমি সত্যিই সেগুলি থেকে শিখতে বা বাড়াতে পারি না। আমরা কতটা বলতে পারি যে একটি কাজ এখনও একটি অনন্য মানব সৃজনশীল প্রচেষ্টার ফলাফল যখন কর্মী জেনারেটিভ AI এর সাথে "সহযোগীতা" করে?

"একজন আইনজীবীর পেশাগত রায় জেনারেটিভ এআইকে অর্পণ করা যায় না এবং সর্বদা আইনজীবীর দায়িত্ব থাকে।"

- “আইনের অনুশীলনে জেনারেটিভ কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার ব্যবহারের জন্য ব্যবহারিক নির্দেশিকা ”, পেশাগত দায়িত্ব ও আচরণ সম্পর্কিত স্টেট বার অফ ক্যালিফোর্নিয়া স্ট্যান্ডিং কমিটি (নভেম্বর 2023)।

2. "সেন্টার" এবং "সাইবর্গ" এর সুবিধাগুলি কেবল অস্থায়ী

যেমনটি আমি আমার সর্বশেষ পোস্টে লিখেছি , 1997 সালের দাবা চ্যাম্পিয়ন গ্যারি কাসপারভের বিরুদ্ধে ডিপ ব্লু-এর বিজয়ের পর একটি সংক্ষিপ্ত সময় ছিল, যেখানে মনে হয়েছিল যে AI-এর সাথে সহযোগিতা করা মানুষ এমনকি শক্তিশালী দাবা ইঞ্জিনকেও হারাতে পারে। কাসপারভ এই মিশ্র মানব-এআই দলগুলিকে বর্ণনা করার জন্য "সেন্টারস" শব্দটিকে জনপ্রিয় করেছেন।

যদিও এটি আজ দাঁড়িয়ে আছে, মানুষ নেতৃস্থানীয় দাবা প্রোগ্রামগুলির মধ্যে খেলা গেমগুলিতে বেশি দক্ষতার সাথে অবদান রাখতে পারে না। প্রকৃতপক্ষে, সমস্ত মানুষ একটি বর্ধিত ত্রুটির হারে অবদান রাখতে পারে। দেখা যাচ্ছে যে দাবা খেলা এমন কিছু যা মানুষের চেয়ে AIs অনেক ভালো করে।

আমি বিশ্বাস করি দাবা বোর্ডে এআই-এর বিবর্তন থেকে আমরা একটি গুরুত্বপূর্ণ শিক্ষা নিতে পারি: "সেন্টারস" এবং "সাইবোর্গস" শেষ পর্যন্ত আরও অটোমেশন দ্বারা পরাজিত হয়। সাদৃশ্য অনুসারে, অফিসের কর্মীরা যারা AI সহায়তার উপর খুব বেশি নির্ভর করে তাদের গভীরভাবে চিন্তা করা উচিত যে তারা কী অনন্য দক্ষতা দিতে পারে যা একটি AI মডেল পারে না। সম্ভাবনা হল সেন্টোরস এবং সাইবর্গের প্রধান কাজ হল তাদের প্রতিস্থাপনকারীদের আরও প্রশিক্ষণ সামগ্রী দিয়ে খাওয়ানো, বিশেষ করে এমন কাজগুলির জন্য যেগুলি সহজেই স্বয়ংক্রিয় হতে পারে এবং এতে প্রচুর সামাজিক মিথস্ক্রিয়া, অভিযোজন, নমনীয়তা এবং যোগাযোগ জড়িত নয়।

মোড়ক উম্মচন

আধুনিক কর্মক্ষেত্রে সেন্টার এবং সাইবোর্গরা কীভাবে পরাজিত হতে পারে? সহজভাবে, আপনি আরও সময় দিয়ে তাদের পরাজিত করুন। যদি মানুষকে জটিল এবং সৃজনশীল কাজ করার জন্য আরও সময় দেওয়া হয়, তাহলে GPT-4 থেকে সাহায্যের প্রয়োজন হয় না।

অন্যদিকে, কিছু নির্দিষ্ট কাজ যা মানুষ আজ "সহযোগীতায়" করে থাকে তা অদূর ভবিষ্যতে সম্পূর্ণরূপে স্বয়ংক্রিয় হয়ে যাবে। ধরুন, একজন মানব কর্মী দীর্ঘ সময়ের মধ্যে যথেষ্ট ভালো ফলাফল দিতে পারে না যতটা না GPT-4 এর ভবিষ্যৎ প্রজন্ম কয়েক সেকেন্ডের মধ্যে থুতু ফেলতে পারে। সেই ক্ষেত্রে, মানব কর্মীদের কাছে এই ধরণের কাজগুলিকে আউটসোর্স করার কোনও কারণ নেই।

আমার ব্যাখ্যায়, জ্যাগড ফ্রন্টিয়ারে নেভিগেট করা সত্যিই জিজ্ঞাসা করা: আমি কোন অনন্য দক্ষতা অফার করতে পারি যা কয়েক বছরের মধ্যে অটোমেশন দ্বারা প্রতিস্থাপন করা যাবে না?

আমার বিনামূল্যের নিউজলেটার দ্য গ্যাপ-এ সাইন আপ করুন: www.futuristiclawyer.com