এটি আর খবর নয় যে ChatGPT এবং অন্যান্য চ্যাটবট কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা (AI) সরঞ্জামগুলির সাথে আমাদের বোঝাপড়া এবং মিথস্ক্রিয়াকে নতুন করে কল্পনা করেছে। গত নভেম্বরে যখন চ্যাটজিপিটি প্রকাশের সময় ইন্টারনেট বন্য হয়ে গিয়েছিল তখন অনেকেই প্রথমবার এআই সম্পর্কে জানতে পেরেছিলেন।   ওপেনএআই-এর চ্যাটবট-এর সাথে জড়িত উত্তেজনাকে ছাড় না দিয়ে, আমরা প্রতিদিন এআই টুলস এবং অপারেশনগুলির সাথে পরিচিত হই। উদাহরণ স্বরূপ, Google-এর সার্চ ইঞ্জিন এবং মানচিত্র প্রশ্নগুলি প্রক্রিয়া করার জন্য এবং সেকেন্ডের মধ্যে উত্তরগুলি মন্থন করতে AI-র উপর নির্ভর করে।  AI - ভাল, খারাপ এবং অনিবার্য  ChatGPT এবং অন্যান্য AI সরঞ্জামগুলির সাথে কী করা যেতে পারে তার সম্ভাবনাগুলি অভূতপূর্ব উচ্ছ্বাস তৈরি করেছে। এই সরঞ্জামগুলির উদাহরণ রয়েছে যা কেবলমাত্র পেশাদারদের জন্য সংরক্ষিত সামগ্রী এবং প্রযুক্তিগত নথি তৈরি করে।  ChatGPT কোড লিখতে, ম্যালওয়্যার তৈরি করতে, ধারণা তৈরি করতে, ভাষা অনুবাদ করতে এবং আরও অনেক কিছুতে ব্যবহার করা হয়েছে। 2022 সালে, মিডজার্নির ব্যবহার বেড়েছে  .   1000%  এই সরঞ্জামগুলির ক্ষমতাও কেয়ামতের ভয়ের পরিচয় দেয়। উদ্বেগ আছে  ,  ,  ,  ,  , এবং  .   ব্যাপক বেকারত্ব   এআই-চালিত চুরি এবং শিক্ষার অপকর্ম   কপিরাইট মামলা   গুজব   জাল গবেষণা বিমূর্ত   সাইবার অপরাধের গণতন্ত্রীকরণ  13 জানুয়ারী, 2023-এ দায়ের করা একটি মামলা, স্ট্যাবিলিটি এআই, মিডজার্নি এবং ডেভিয়েন্টআর্টকে অভিযুক্ত করেছে  "লক্ষ শিল্পীর অধিকার"।   লঙ্ঘন  AI হল ভবিষ্যত। আমাদের অবশ্যই ভালকে আলিঙ্গন করতে শিখতে হবে এবং খারাপের প্রভাব কমানোর জন্য ব্যবস্থাগুলি বাস্তবায়ন করতে হবে। যাইহোক, কোন সন্দেহ নেই যে AI আধুনিক সমাজকে ব্যাহত করবে।  দ্বারা সাম্প্রতিক একটি জরিপ  দেখিয়েছে যে Gen Z (29%), Gen X (28%), এবং সহস্রাব্দ (27%) জেনারেটিভ এআই টুল ব্যবহার করেছে।   পরিসংখ্যান  AI গ্লোবাল মার্কেটের আয় 2022 সালে $136 বিলিয়ন থেকে বেড়ে হবে বলে আশা করা হচ্ছে  2030 দ্বারা. অনুযায়ী  , 35% কোম্পানি তাদের ব্যবসায় AI ব্যবহার করেছে, 42% AI অন্বেষণ করছিল, এবং 66% হয় বর্তমানে টেকসই লক্ষ্য পূরণের জন্য AI প্রয়োগ করার পরিকল্পনা করছে।   $1.5 ট্রিলিয়ন   আইবিএম  AI সুবিধাগুলির মধ্যে রয়েছে কাজের অটোমেশন (30%), খরচ সঞ্চয় (54%), IT কর্মক্ষমতা (53%), এবং আরও ভাল গ্রাহক অভিজ্ঞতা (48%)।   এআই এর মেকিং  চ্যাটজিপিটি এবং অন্যান্য সরঞ্জামগুলির অনেক বিস্ময়কে প্রদত্ত, এটি অনুমান করা সহজ যে AI সরঞ্জামগুলি যাদুবিদ্যা এবং বিজ্ঞানের সংমিশ্রণ। ভাগ্যক্রমে, তারা না.  AI হল ডেটা-ভিত্তিক, ল্যাবরেটরি-উত্পন্ন গাণিতিক মডেলগুলি এমন কাজগুলি সম্পাদন করার জন্য ডিজাইন করা হয়েছে যেগুলির জন্য মানুষের বুদ্ধিমত্তা প্রয়োজন, যেমন প্যাটার্নগুলি সনাক্ত করা, অভিজ্ঞতা থেকে শেখা, সমস্যাগুলি সমাধান করা এবং কার্যকর সিদ্ধান্ত নেওয়া।  AI এর বিকাশ কম্পিউটার বিজ্ঞান, স্নায়ুবিজ্ঞান এবং মনোবিজ্ঞানের মতো ক্ষেত্রে অগ্রগতির দ্বারা চালিত হয়। এটি এই ধারণার উপর ভিত্তি করে যে মানুষের বুদ্ধিমত্তাকে একটি মেশিন দ্বারা মডেল এবং সিমুলেট করা যেতে পারে।  AI তে ব্যবহৃত কিছু মূল প্রযুক্তি এবং কৌশলগুলির মধ্যে রয়েছে মেশিন লার্নিং, প্রাকৃতিক ভাষা প্রক্রিয়াকরণ এবং রোবোটিক্স।  এআই বিকাশের উপর মানব পক্ষপাতের প্রভাব  "আবর্জনা ভিতরে, আবর্জনা আউট" ধারণাটি AI এর ক্ষেত্রে অনেকটাই সত্য। যেহেতু আমরা AI সিস্টেমের উপর আরও বেশি করে বিকাশ এবং নির্ভর করতে থাকি, আমাদের অবশ্যই এই সিস্টেমগুলির পক্ষপাতের সম্ভাবনা সম্পর্কেও সচেতন হতে হবে।  যদিও সমস্যা হিসেবে AI-এর দিকেই আঙুল তুলে ধরা সহজ, সত্য হল যে আসল উদ্বেগ হল এই সিস্টেমগুলিকে যারা বিকাশ ও প্রশিক্ষণ দেয় তাদের মানবিক পক্ষপাতিত্ব। AI সিস্টেমগুলি ঠিক যেভাবে আচরণ করে তাদের ডেভেলপাররা তাদের আচরণ করতে চায়।  69% এআই গবেষকরা বিশ্বাস করেন  এবং নিরাপত্তার উপর বৃহত্তর ফোকাস করা উচিত।   এআই এবং এর বিকাশ একটি নিরাপত্তা উদ্বেগ  AI-তে মানুষের পক্ষপাত বিভিন্ন উপায়ে প্রকাশ করতে পারে, এআই প্রশিক্ষণের জন্য ব্যবহৃত ডেটা থেকে শুরু করে সিস্টেমের সিদ্ধান্ত গ্রহণের প্রক্রিয়া পর্যন্ত।  উদাহরণস্বরূপ, যদি একটি AI সিস্টেমকে এমন একটি ডেটাসেটের উপর প্রশিক্ষণ দেওয়া হয় যা অসামঞ্জস্যপূর্ণভাবে একটি নির্দিষ্ট গোষ্ঠীর লোকেদের দ্বারা গঠিত, তবে এটি সঠিকভাবে বুঝতে এবং অন্যান্য গোষ্ঠীর জন্য সিদ্ধান্ত নিতে সক্ষম নাও হতে পারে।  একইভাবে, যদি একটি এআই সিস্টেম নির্দিষ্ট অনুমান বা স্টেরিওটাইপের উপর ভিত্তি করে সিদ্ধান্ত নেওয়ার জন্য ডিজাইন করা হয়, তবে এটি সমাজে ক্ষতিকারক পক্ষপাতকে স্থায়ী করতে পারে।  AI এর সাথে সবচেয়ে বড় সমস্যাগুলির মধ্যে একটি হল যে ডেটাতে প্রশিক্ষণ দেওয়া হয় তা সেই ডেটা সংগ্রহ এবং কিউরেট করা লোকেদের পক্ষপাতকে প্রতিফলিত করতে পারে।  উদাহরণস্বরূপ, যদি একটি ফেসিয়াল রিকগনিশন সিস্টেমকে প্রশিক্ষণের জন্য ব্যবহৃত ডেটাসেটটি বেশিরভাগ হালকা-চর্মযুক্ত ব্যক্তিদের ছবি দিয়ে গঠিত হয়, তবে গাঢ় ত্বকের টোনযুক্ত লোকেদের মুখ চিনতে চেষ্টা করার সময় সিস্টেমটি সম্ভবত খারাপ কাজ করবে।  এটি পক্ষপাতের একটি ফর্ম যা বাস্তব-বিশ্বের পরিণতি হতে পারে, যেমন ক্ষেত্রে  একটি ত্রুটিপূর্ণ ফেসিয়াল রিকগনিশন ম্যাচের কারণে।   বর্ণাঢ্য ব্যক্তিদেরকে মিথ্যাভাবে গ্রেফতার করা হচ্ছে  তবে এটি কেবলমাত্র ডেটাই নয় যা পক্ষপাতদুষ্ট হতে পারে, এই সিস্টেমগুলি তৈরি এবং প্রশিক্ষণের লোকেরাও তাদের নিজস্ব অচেতন কুসংস্কারের মাধ্যমে পক্ষপাতের পরিচয় দিতে পারে।  উদাহরণস্বরূপ, ক  দেখা গেছে যে GPT-3-এর মতো ভাষার মডেল, যেগুলিকে একটি ডেটাসেটে প্রশিক্ষণ দেওয়া হয়েছিল বেশিরভাগই বর্ণবাদী এবং যৌনতাবাদী লিঙ্গ-স্টেরিওটাইপড এবং বর্ণবাদী পাঠ্য তৈরি করার প্রবণতা রয়েছে৷ এটি ক্ষতিকারক স্টেরিওটাইপগুলিকে স্থায়ী করতে পারে এবং এআই সিস্টেমের সম্ভাবনাকে সীমিত করতে পারে।    অধ্যয়ন  সামাজিকভাবে দায়বদ্ধ এআই টুলস  74% সংস্থা তাদের AI বিশ্বাসযোগ্য এবং দায়িত্বশীল তা নিশ্চিত করার জন্য পদক্ষেপ নেয়নি, সামাজিকভাবে দায়বদ্ধ AI সরঞ্জামগুলি তৈরি করার জরুরিতা একটি সম্মিলিত দায়িত্ব। এটি শুরু হয় পক্ষপাতের সম্ভাব্যতা চিহ্নিত করে এবং এটি প্রশমিত করার জন্য সক্রিয়ভাবে কাজ করে।  এর অর্থ হল AI-তে কাজ করা লোকদের দলকে বৈচিত্র্যময় করা এবং নিশ্চিত করা যে বিস্তৃত পরিপ্রেক্ষিত এবং অভিজ্ঞতার প্রতিনিধিত্ব করা হয়।  এটি নিশ্চিত করা গুরুত্বপূর্ণ যে AI প্রশিক্ষণের জন্য ব্যবহৃত ডেটা বৈচিত্র্যময় এবং এটি যে জনসংখ্যার প্রতিনিধিত্ব করবে। এটি বিদ্যমান পক্ষপাত বা স্টেরিওটাইপগুলিকে স্থায়ী করে না তা নিশ্চিত করার জন্য ডেটা সাবধানে নির্বাচন এবং কিউরেট করা জড়িত।  উপরন্তু, বিভিন্ন গোষ্ঠীর মানুষের উপর ডেটার সম্ভাব্য প্রভাব বিবেচনা করা এবং ডেটা অন্তর্ভুক্তিমূলক এবং ন্যায্য তা নিশ্চিত করার জন্য বিভিন্ন দৃষ্টিকোণ থেকে ইনপুট গ্রহণ করা গুরুত্বপূর্ণ।  AI সিস্টেমের নকশা স্বচ্ছ এবং ব্যাখ্যাযোগ্য হওয়া উচিত। এর অর্থ হল AI সিস্টেমের সিদ্ধান্ত গ্রহণের প্রক্রিয়াগুলি মানুষের দ্বারা পরিষ্কার এবং সহজে বোঝা উচিত যাতে কোনও সম্ভাব্য পক্ষপাত বা সমস্যা চিহ্নিত করা যায় এবং সমাধান করা যায়।  এআই সিস্টেমের কর্মক্ষমতা নিয়মিত মূল্যায়ন করা এবং নিরীক্ষণ করা অপরিহার্য যাতে তারা উদ্দেশ্য অনুযায়ী কাজ করছে এবং ক্ষতিকারক পক্ষপাতগুলিকে স্থায়ী করে না। এর মধ্যে রয়েছে নিয়মিতভাবে AI সিস্টেমকে প্রশিক্ষণের জন্য ব্যবহৃত ডেটা বিশ্লেষণের পাশাপাশি AI মডেলগুলির সিদ্ধান্ত এবং ক্রিয়াকলাপ।  সরকারের উচিত এমন আইন ও প্রবিধান তৈরি করা যা সামাজিকভাবে দায়বদ্ধ এআই বিকাশকে প্রয়োগ করে এবং বৃদ্ধি ও উন্নয়নকে বাধা না দিয়ে ব্যবহার করে।   সমাজের ভালোর জন্য AI সর্বাধিক করা  AI আমাদের জীবনযাপন, কাজ এবং সামাজিকীকরণ পদ্ধতিতে বিপ্লব ঘটাতে পারে। কিন্তু আমরা যেহেতু AI সিস্টেমের বিকাশ এবং নির্ভর করতে থাকি, এটি অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ যে আমরা পক্ষপাতের সম্ভাবনাকেও মোকাবেলা করি। আমাদের অবশ্যই স্বীকার করতে হবে যে আসল উদ্বেগটি AI নিজেই নয়, তবে যারা এটি বিকাশ করে এবং প্রশিক্ষণ দেয় তাদের পক্ষপাত।  এই সমস্যাটি সম্পর্কে সচেতন হয়ে এবং এটি প্রশমিত করার জন্য পদক্ষেপ নেওয়ার মাধ্যমে, আমরা নিশ্চিত করতে পারি যে AI এর ভবিষ্যত এমন একটি যা সবার উপকারে আসবে।  লক্ষ্য হওয়া উচিত সমাজের ভালোর জন্য AI এর উন্নয়ন। এই ধরনের লক্ষ্যের জন্য সরকার, বিকাশকারী এবং ব্যবহারকারীদের কাছ থেকে সম্মিলিত দায়িত্বের প্রয়োজন হবে। সরকারগুলিকে এমন প্রবিধানগুলি প্রয়োগ করা উচিত যা নিশ্চিত করে যে AI সিস্টেমগুলি একটি সামাজিকভাবে দায়িত্বশীল উপায়ে বিকশিত হয়েছে৷  বিকাশকারীদের বৈচিত্র্য, স্বচ্ছতা এবং জবাবদিহিতা অবলম্বন করে পক্ষপাতিত্ব প্রতিরোধ করা উচিত। অনিচ্ছাকৃত পক্ষপাতিত্ব এবং অপব্যবহার রোধ করতে তাদের নিয়মিত এআই সিস্টেমের কর্মক্ষমতা মূল্যায়ন ও নিরীক্ষণ করা উচিত।  জনসাধারণেরও বোঝা উচিত যে তারা কীভাবে এআই ব্যবহার করে তার জন্য তারা দায়ী। AI এর সামাজিকভাবে দায়িত্বজ্ঞানহীন ব্যবহার সকলের দ্বারা নিরুৎসাহিত করা উচিত।

Get evidence-based, proven strategies to reduce your cybersecurity exposure and business risk.

Read My Stories

Portfolio

Newsletter

Thought Leader + Writer

গল্পের মূল ভাষায় এই অডিও তৈরি!

এআই উদ্বেগের বিষয় নয় - এটি এআই বিকাশকারীদের সম্পর্কে আপনার চিন্তিত হওয়া উচিত

About Author

মন্তব্য

আসে ট্যাগ

এই নিবন্ধটি উপস্থাপন করা হয়েছে

Related Stories

অদেখা স্তরগুলি: কেন ব্যবহারকারীর সাক্ষাত্কারগুলি একটি অপরিবর্তনীয় সম্পদ

ব্যবহারকারী-কেন্দ্রিক ক্রিপ্টো পণ্য তৈরি করা: গ্রাহক প্রতিক্রিয়ার গুরুত্ব

ফোরাম থেকে ফিড পর্যন্ত: কীভাবে সোশ্যাল মিডিয়া অ্যালগরিদম ডিজিটাল ইন্টারঅ্যাকশনকে আকার দেয়

এই 18টি ডেভেলপার টুল 🚀🔥 দিয়ে আপনার উৎপাদনশীলতা বাড়ান

অদেখা স্তরগুলি: কেন ব্যবহারকারীর সাক্ষাত্কারগুলি একটি অপরিবর্তনীয় সম্পদ

ব্যবহারকারী-কেন্দ্রিক ক্রিপ্টো পণ্য তৈরি করা: গ্রাহক প্রতিক্রিয়ার গুরুত্ব

ফোরাম থেকে ফিড পর্যন্ত: কীভাবে সোশ্যাল মিডিয়া অ্যালগরিদম ডিজিটাল ইন্টারঅ্যাকশনকে আকার দেয়

এই 18টি ডেভেলপার টুল 🚀🔥 দিয়ে আপনার উৎপাদনশীলতা বাড়ান

Light-Mode

Classic

Newspaper

Dark-Mode

Neon Noir

Minty

HN StartUps