সূচিপত্র
- জেনারেটিভ এআই-এর অবনতি সম্পর্কে সতর্কতা
- মডেলের ধ্বংস: একটি অবনমনশীল ঘটনা
- মানব হস্তক্ষেপের কঠিনতা
- একটি অনিশ্চিত ভবিষ্যত: চ্যালেঞ্জ এবং সম্ভাব্য সমাধান
জেনারেটিভ এআই-এর অবনতি সম্পর্কে সতর্কতা
সাম্প্রতিক গবেষণাগুলো জেনারেটিভ কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার উন্নয়নে একটি উদ্বেগজনক ঘটনা সম্পর্কে সতর্কতা জাগিয়েছে: উত্তরগুলোর গুণগত মানের অবনতি।
বিশেষজ্ঞরা উল্লেখ করেছেন যে যখন এই সিস্টেমগুলোকে সিন্থেটিক ডেটা দিয়ে প্রশিক্ষণ দেওয়া হয়, অর্থাৎ অন্য এআই দ্বারা তৈরি কন্টেন্ট দিয়ে, তখন তারা অবনতি চক্রে পড়তে পারে যা শেষ পর্যন্ত অর্থহীন এবং অযৌক্তিক উত্তর তৈরি করে।
প্রশ্ন উঠছে: কীভাবে এই অবস্থায় পৌঁছানো যায় এবং এটি প্রতিরোধ করার জন্য কী ব্যবস্থা নেওয়া যেতে পারে?
মডেলের ধ্বংস: একটি অবনমনশীল ঘটনা
"মডেলের ধ্বংস" বলতে বোঝায় এমন একটি প্রক্রিয়া যেখানে এআই সিস্টেমগুলো নিম্নমানের ডেটা দিয়ে প্রশিক্ষণের চক্রে আটকে পড়ে, যার ফলে বৈচিত্র্য এবং কার্যকারিতার ক্ষতি হয়।
নেচার জার্নালে প্রকাশিত একটি গবেষণার সহলেখক ইলিয়া শুমাইলভ বলেন, এই ঘটনা ঘটে যখন এআই তার নিজের আউটপুট থেকে নিজেকে খাওয়াতে শুরু করে, পক্ষপাত বজায় রেখে এবং তার কার্যকারিতা কমিয়ে দেয়। দীর্ঘমেয়াদে, এটি মডেলকে ক্রমশ আরও একরকম এবং কম সঠিক কন্টেন্ট তৈরি করতে নিয়ে যেতে পারে, যেন তার নিজের উত্তরগুলোর প্রতিধ্বনি।
ডিউক বিশ্ববিদ্যালয়ের ইঞ্জিনিয়ারিং প্রফেসর এমিলি ওয়েঙ্গার এই সমস্যাটি একটি সহজ উদাহরণ দিয়ে ব্যাখ্যা করেন: যদি একটি এআই কুকুরের ছবি তৈরি করতে প্রশিক্ষিত হয়, তবে এটি সাধারণত সবচেয়ে প্রচলিত জাতিগুলো পুনরাবৃত্তি করবে, কম পরিচিত জাতিগুলোকে উপেক্ষা করবে।
এটি শুধুমাত্র ডেটার গুণগত মানের প্রতিফলন নয়, বরং প্রশিক্ষণ ডেটাসেটের সংখ্যালঘু প্রতিনিধিত্বের জন্য গুরুতর ঝুঁকিও সৃষ্টি করে।
আরও পড়ুন: কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা ক্রমশ বুদ্ধিমান হচ্ছে এবং মানুষ ক্রমশ বোকা হচ্ছে।
মানব হস্তক্ষেপের কঠিনতা
পরিস্থিতির গুরুতরতা সত্ত্বেও, সমাধান সহজ নয়। শুমাইলভ উল্লেখ করেন যে মডেলের ধ্বংস প্রতিরোধের উপায় স্পষ্ট নয়, যদিও বাস্তব এবং সিন্থেটিক ডেটা মিশ্রিত করলে প্রভাব কমানো যেতে পারে বলে প্রমাণ আছে।
তবে, এর ফলে প্রশিক্ষণের খরচ বৃদ্ধি পায় এবং সম্পূর্ণ ডেটাসেট পাওয়া কঠিন হয়ে ওঠে।
মানব হস্তক্ষেপের জন্য স্পষ্ট কোনো পন্থার অভাব ডেভেলপারদের সামনে একটি দ্বিধার সৃষ্টি করেছে: মানুষ কি সত্যিই জেনারেটিভ এআই-এর ভবিষ্যত নিয়ন্ত্রণ করতে পারবে?
রকিংডেটার সিইও ফ্রেডি বিবাস সতর্ক করেছেন যে অতিরিক্ত সিন্থেটিক ডেটা দিয়ে প্রশিক্ষণ "ইকো চেম্বারের প্রভাব" সৃষ্টি করতে পারে, যেখানে এআই তার নিজের ভুল থেকে শেখে, যার ফলে সঠিক এবং বৈচিত্র্যময় কন্টেন্ট তৈরির ক্ষমতা আরও কমে যায়। তাই, এআই মডেলের গুণগত মান এবং কার্যকারিতা নিশ্চিত করার প্রশ্ন ক্রমশ জরুরি হয়ে উঠছে।
একটি অনিশ্চিত ভবিষ্যত: চ্যালেঞ্জ এবং সম্ভাব্য সমাধান
বিশেষজ্ঞরা একমত যে সিন্থেটিক ডেটার ব্যবহার স্বাভাবিকভাবেই নেতিবাচক নয়, তবে এর ব্যবস্থাপনা দায়িত্বশীল হওয়া উচিত। তৈরি ডেটাতে ওয়াটারমার্ক প্রয়োগের মতো প্রস্তাবনা সিন্থেটিক কন্টেন্ট শনাক্ত এবং ফিল্টার করতে সাহায্য করতে পারে, যা এআই মডেল প্রশিক্ষণে গুণগত মান নিশ্চিত করবে।
তবে, এই ব্যবস্থাগুলোর কার্যকারিতা বড় প্রযুক্তি কোম্পানি এবং ছোট মডেল ডেভেলপারদের মধ্যে সহযোগিতার ওপর নির্ভর করে।
জেনারেটিভ এআই-এর ভবিষ্যত ঝুঁকির মধ্যে রয়েছে, এবং বৈজ্ঞানিক সম্প্রদায় সময়ের বিরুদ্ধে দৌড়াচ্ছে যাতে সিন্থেটিক কন্টেন্টের বুদবুদ ফেটে যাওয়ার আগে সমাধান খুঁজে পাওয়া যায়।
মূল বিষয় হবে এমন শক্তিশালী প্রক্রিয়া প্রতিষ্ঠা করা যা নিশ্চিত করবে যে এআই মডেলগুলো কার্যকর এবং সঠিক থাকবে, এবং অনেকেই যাকে ভয় পাচ্ছেন সেই ধ্বংস এড়ানো যাবে।
বিনামূল্যে সাপ্তাহিক রাশিফল সাবস্ক্রাইব করুন
কন্যা কর্কট কুম্ভ তুলা ধনু বৃশ্চিক বৃষ মকর মিথুন মীন মেষ সিংহ