ChatGPT এর সাথে আমাদের আকর্ষণীয় আলোচনার দ্বিতীয় অংশে আবার স্বাগতম। মধ্যে আমাদের কথোপকথনের প্রাথমিক অংশ, আমরা তথ্য সংগ্রহের ভূমিকা, টীকা এবং ভাষা বড় মডেলের প্রশিক্ষণে হিউম্যান-ইন-দ্য-লুপের গুরুত্ব নিয়ে আলোচনা করেছি। আমরা এখন এআই মডেলগুলিকে প্রশিক্ষণ দেওয়ার সময় চ্যালেঞ্জগুলি, পক্ষপাতের সম্মুখীন হওয়া, তাদের প্রয়োগ এবং কীভাবে উন্নত এআই মডেলগুলি সাধারণভাবে মানুষকে প্রভাবিত করে সে সম্পর্কে কথা বলব।
- নিয়ম-ভিত্তিক সিস্টেম: এর মধ্যে নির্দিষ্ট নিয়ম তৈরি করা জড়িত যা মেশিন ডেটা টীকা করতে অনুসরণ করে। উদাহরণস্বরূপ, একটি নিয়ম হতে পারে যে কোনও পাঠ্যকে ইমেল ঠিকানার মতো দেখতে (যেমন, '@' চিহ্ন রয়েছে) একটি 'ইমেল' হিসাবে লেবেল করা।
- মেশিন লার্নিং মডেল: প্রাক-প্রশিক্ষিত মেশিন লার্নিং মডেলগুলি নতুন ডেটা টীকা করতে ব্যবহার করা যেতে পারে। উদাহরণস্বরূপ, একটি প্রাক-প্রশিক্ষিত নামকৃত সত্তা স্বীকৃতি মডেলটি একটি পাঠ্যে সত্তা চিহ্নিত করতে এবং লেবেল করতে ব্যবহার করা যেতে পারে।
- কার্যকরী শেখা: এই পদ্ধতিতে, একটি মেশিন লার্নিং মডেলকে প্রাথমিকভাবে ম্যানুয়ালি টীকা করা ডেটার একটি ছোট ব্যাচ দিয়ে প্রশিক্ষণ দেওয়া হয়। তারপরে, মডেলটি সেই ডেটাকে টীকা করে যা সম্পর্কে এটি সবচেয়ে বেশি আত্মবিশ্বাসী, এবং এই টীকাগুলি মানব টীকাকারদের দ্বারা যাচাই এবং সংশোধন করা হয়৷ মডেলটিকে এই বৃহত্তর ডেটাসেটের সাথে পুনরায় প্রশিক্ষণ দেওয়া হয় এবং প্রক্রিয়াটি পুনরাবৃত্তি করা হয়।
- দুর্বল তত্ত্বাবধান: এখানে, একাধিক দুর্বল টীকাকার (যা হতে পারে নিয়ম-ভিত্তিক সিস্টেম, ক্রাউড-সোর্সিং, হিউরিস্টিকস, ইত্যাদি) ডেটা লেবেল করার জন্য ব্যবহার করা হয়। যদিও প্রতিটি দুর্বল টীকাকার অসিদ্ধ, তাদের মিলিত লেবেল একটি প্রাথমিক মডেল প্রশিক্ষণের জন্য একটি ভাল অনুমান প্রদান করতে পারে।
- ট্রান্সফার লার্নিং: এই পদ্ধতিটি এমন একটি মডেলকে কাজে লাগায় যা একটি কাজে প্রশিক্ষিত হয়েছে এবং এটি অন্য একটি সম্পর্কিত কাজে প্রয়োগ করে। উদাহরণ স্বরূপ, ইমেজে অবজেক্ট চিনতে প্রশিক্ষিত একটি মডেল নির্দিষ্ট ধরনের অবজেক্ট চিনতে ডিজাইন করা মডেলের সূচনা পয়েন্ট হিসেবে ব্যবহার করা যেতে পারে।
যদিও স্বয়ংক্রিয় টীকা একটি শক্তিশালী হাতিয়ার হতে পারে, এটি মনে রাখা গুরুত্বপূর্ণ যে এটি সর্বদা নিখুঁত নয় এবং গুণমানটি ব্যবহৃত পদ্ধতি এবং কাজের জটিলতার উপর ভিত্তি করে পরিবর্তিত হতে পারে। প্রাথমিক নিয়ম বা প্রশিক্ষণ সেটে পক্ষপাতিত্বের কারণে ত্রুটি হতে পারে, এবং জটিল কাজগুলি প্রায়ই মানুষের তদারকির প্রয়োজন হয়। এইভাবে, স্বয়ংক্রিয় এবং ম্যানুয়াল টীকা (আধা-তত্ত্বাবধানে শিক্ষা) এর সংমিশ্রণ প্রায়শই বড়, জটিল ডেটাসেটের জন্য সর্বোত্তম পদ্ধতি।
- ডেটা বৈচিত্র্য এবং প্রতিনিধিত্ব: নিশ্চিত করা যে সংগৃহীত ডেটা বিভিন্ন পরিস্থিতিতে অন্তর্ভুক্ত এবং সঠিকভাবে বাস্তব-বিশ্বের অবস্থার প্রতিনিধিত্ব করে তা চ্যালেঞ্জিং। উদাহরণস্বরূপ, একটি ইমেজ শনাক্তকরণ মডেলের জন্য বিভিন্ন আলো, অভিযোজন এবং ব্যাকগ্রাউন্ড সহ ছবি প্রয়োজন।
- ডেটা গোপনীয়তা এবং নীতিশাস্ত্র: তথ্য সংগ্রহের সময় গোপনীয়তার অধিকারকে সম্মান করা এবং নৈতিক নির্দেশিকা মেনে চলা অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ। স্বাস্থ্যসেবা AI-তে রোগীর ডেটা বেনামী করা মডেল প্রশিক্ষণের জন্য এর উপযোগিতাকে আপস না করে গোপনীয়তা নিশ্চিত করে।
- উপাত্ত গুণমান: উচ্চ মানের তথ্য অপরিহার্য; শোরগোল, অপ্রাসঙ্গিক, বা ভুল ডেটা মডেলের কর্মক্ষমতাকে নেতিবাচকভাবে প্রভাবিত করতে পারে। স্ল্যাং, টাইপো, এবং অসংলগ্ন ভাষার ব্যবহার সহ সামাজিক মিডিয়া ডেটা অনুভূতি বিশ্লেষণ প্রশিক্ষণের জন্য চ্যালেঞ্জ তৈরি করে।
- টীকা গুণমান এবং ধারাবাহিকতা: সঠিক এবং সামঞ্জস্যপূর্ণ টীকা নিশ্চিত করা জটিল। চিত্র শ্রেণীবিভাগে, একই বস্তুকে ভিন্নভাবে লেবেল করা বিভিন্ন টীকা প্রশিক্ষণের সময় মডেলটিকে বিভ্রান্ত করতে পারে।
- সময় এবং খরচ: ম্যানুয়াল টীকাটি সময়সাপেক্ষ এবং ব্যয়বহুল, বিশেষ করে বড় ডেটাসেটের জন্য। প্রাকৃতিক ভাষা প্রক্রিয়াকরণের জন্য, ভাষ্যকারদের পাঠ্যের প্রসঙ্গ বোঝার জন্য যথেষ্ট সময় এবং ভাষাগত দক্ষতার প্রয়োজন হয়।
- স্কেলেবিলিটি: গুণমান বজায় রেখে টীকা প্রক্রিয়া স্কেল করা চ্যালেঞ্জিং। ভাষার মডেলগুলির জন্য প্রায়শই কোটি কোটি উদাহরণের প্রয়োজন হয়, টীকাকারদের একটি বৃহৎ দলের মধ্যে সমন্বয়ের প্রয়োজন এবং টীকা জুড়ে সামঞ্জস্যতা নিশ্চিত করা।
- লেবেলিং অস্পষ্টতা: সঠিক লেবেলগুলি বিষয়ভিত্তিক এবং ব্যাখ্যার জন্য উন্মুক্ত হতে পারে। সেন্টিমেন্ট এনালাইসিস টাস্ক নিয়ে টীকাকারদের ভিন্ন ভিন্ন মতামত থাকতে পারে, যার ফলে একই টেক্সটের জন্য বিভিন্ন লেবেল অ্যাসাইনমেন্ট হয়।
- সংবেদনশীল তথ্য: চিকিৎসা বা আর্থিক রেকর্ডের মতো সংবেদনশীল ডেটা পরিচালনার জন্য অতিরিক্ত সতর্কতা প্রয়োজন। এই ডেটা যথাযথভাবে পরিচালনা করতে এবং এর সুরক্ষা নিশ্চিত করতে টীকাকারদের বিশেষ প্রশিক্ষণ বা শংসাপত্রের প্রয়োজন হতে পারে।
এই চ্যালেঞ্জগুলি মোকাবেলা করার জন্য প্রায়শই ভাল প্রকল্প পরিকল্পনা, ডেটা সংগ্রাহক এবং টীকাকারদের জন্য স্পষ্ট নির্দেশিকা, যেখানে সম্ভব স্বয়ংক্রিয় সরঞ্জামগুলির ব্যবহার এবং মান নিয়ন্ত্রণের জন্য একটি শক্তিশালী সিস্টেমের সমন্বয় প্রয়োজন।
- ডেটাসেটের ভারসাম্য বজায় রাখুন: বিভিন্ন শ্রেণীর সমান উপস্থাপনা করতে ডেটাসেট সামঞ্জস্য করুন।
- বায়াস মিটিগেশন অ্যালগরিদম ব্যবহার করুন: মডেলের ভবিষ্যদ্বাণীগুলিতে পক্ষপাত কমাতে ডিজাইন করা কৌশলগুলি ব্যবহার করুন৷
- ডিফারেনশিয়াল গোপনীয়তা প্রয়োগ করুন: সংবেদনশীল বৈশিষ্ট্য রক্ষা করতে ডেটাতে শব্দ যোগ করুন।
- বায়াস-সচেতন মডেল ফাইন-টিউনিং সম্পাদন করুন: পক্ষপাত প্রশমন বিবেচনা করে মডেল সামঞ্জস্য করুন।
- মানবিক পর্যালোচনা এবং নির্দেশিকা নিয়োগ করুন: পর্যালোচকরা নির্দেশিকা অনুসরণ করে যা ফাইন-টিউনিংয়ের সময় কোনো গোষ্ঠীর পক্ষপাত না করার নির্দেশ দেয়।
- ক্রমাগত প্রতিক্রিয়া লুপ স্থাপন করুন: পর্যালোচকদের সাথে নিয়মিত মিথস্ক্রিয়া ক্রমাগত শেখার এবং পক্ষপাত সংশোধনের অনুমতি দেয়।
মনে রাখবেন, সম্পূর্ণরূপে পক্ষপাত দূর করা চ্যালেঞ্জিং, কিন্তু এই পদক্ষেপগুলি এটি কমাতে সাহায্য করতে পারে।
- কন্টেন্ট জেনারেশন: তারা নিবন্ধ, প্রতিবেদন এবং ইমেলের মতো বিষয়বস্তু তৈরিতে সহায়তা করতে পারে।
- গ্রাহক সেবা: গ্রাহক সহায়তা স্বয়ংক্রিয় করতে এগুলি চ্যাটবট এবং ভার্চুয়াল সহকারীগুলিতে ব্যবহার করা যেতে পারে।
- ভাষার অনুবাদ: তারা বিভিন্ন ভাষার মধ্যে পাঠ্য অনুবাদে সাহায্য করতে পারে।
- টিউটরিং: তারা বিভিন্ন বিষয়ে ব্যাখ্যা দিতে পারে, শিক্ষায় সাহায্য করতে পারে।
- কোড লেখা: তারা কোড লিখতে, সফ্টওয়্যার বিকাশে সহায়তা করতে পারে।
- বিপণন ও বিজ্ঞাপন: তারা বিপণন প্রচারাভিযানের জন্য সৃজনশীল বিষয়বস্তু তৈরি করতে পারে।
- অভিগম্যতা: তারা টেক্সট-টু-স্পীচ অ্যাপ্লিকেশনের জন্য বক্তৃতা তৈরি করতে সাহায্য করতে পারে।
- কাজের অটোমেশন: রুটিন এবং জাগতিক কাজগুলি, বিশেষত উত্পাদন, লজিস্টিকস এবং কেরানিমূলক কাজের মতো সেক্টরে, স্বয়ংক্রিয় হতে পারে, যার ফলে চাকরি স্থানচ্যুতি ঘটে।
- নতুন চাকরি সৃষ্টি: ইতিবাচক দিক থেকে, AI এর উত্থান নতুন ভূমিকা তৈরি করবে যা আগে বিদ্যমান ছিল না, যেমন AI বিশেষজ্ঞ, ডেটা বিশ্লেষক, মেশিন লার্নিং ইঞ্জিনিয়ার এবং AI নীতিশাস্ত্র এবং নীতিতে ভূমিকা।
- চাকরির রূপান্তর: AI কাজের রুটিন দিকগুলি গ্রহণ করে, কর্মীদের আরও জটিল এবং সৃজনশীল কাজগুলিতে ফোকাস করার জন্য মুক্ত করার সাথে অনেক কাজ বাদ দেওয়ার পরিবর্তে রূপান্তরিত হবে।
- স্কিল ডিমান্ড শিফট: ডিজিটাল দক্ষতা এবং AI বোঝার চাহিদা বাড়বে, যা স্বল্পমেয়াদে দক্ষতার ব্যবধান তৈরি করতে পারে।
সুতরাং, যদিও AI নিঃসন্দেহে চাকরির বাজারকে ব্যাহত করবে, এটি নতুন চাকরি এবং উৎপাদনশীলতা বৃদ্ধির সুযোগও উপস্থাপন করে।
- বোঝার অভাব: AI মডেলগুলি মানুষের মতো একইভাবে প্রসঙ্গ বা ধারণাগুলি বোঝে না। তারা ডেটাতে নিদর্শন সনাক্ত করে কিন্তু অন্তর্নিহিত অর্থ বুঝতে পারে না।
- ডেটা নির্ভরতা: তাদের প্রশিক্ষণের জন্য প্রচুর পরিমাণে ডেটা প্রয়োজন। যদি ডেটা পক্ষপাতদুষ্ট, অসম্পূর্ণ বা নিম্ন মানের হয়, মডেলের কর্মক্ষমতা উল্লেখযোগ্যভাবে প্রভাবিত হতে পারে।
- সাধারণীকরণ: নির্দিষ্ট কাজ বা ডেটাসেটের উপর প্রশিক্ষিত মডেলগুলি প্রায়ই নতুন, অদেখা পরিস্থিতিতে তাদের শেখার সাধারণীকরণের জন্য সংগ্রাম করে।
- ব্যাখ্যাযোগ্যতা: কেন কিছু মডেল (বিশেষ করে গভীর শিক্ষার মডেল) নির্দিষ্ট সিদ্ধান্ত নিয়েছে তা বোঝা প্রায়শই কঠিন, যার ফলে স্বচ্ছতা বা ব্যাখ্যাযোগ্যতার অভাব হয়।
- দৃঢ়তা: এআই মডেলগুলি ইনপুট ডেটার (গোলমাল, বিকৃতি) সামান্য পরিবর্তনের জন্য সংবেদনশীল হতে পারে এবং সব অবস্থায় নির্ভরযোগ্যভাবে কাজ নাও করতে পারে।
- নৈতিক উদ্বেগ: AI অ্যাপ্লিকেশনগুলি গোপনীয়তার সমস্যা, সম্ভাব্য অপব্যবহার বা অনিচ্ছাকৃত পক্ষপাতের দিকে নিয়ে যেতে পারে, যা নৈতিক এবং আইনি উদ্বেগ বাড়াতে পারে।
2021 সালের সেপ্টেম্বরে আমার জানামতে, AI প্রাসঙ্গিক বোঝাপড়ায় উল্লেখযোগ্য অগ্রগতি করেছে, বিশেষ করে GPT-3 এবং GPT-4-এর মতো অত্যাধুনিক ভাষার মডেলগুলির বিকাশের মাধ্যমে। এই মডেলগুলি তাদের প্রাপ্ত ইনপুট এবং শব্দ এবং ধারণার মধ্যে সম্পর্কের অভ্যন্তরীণ বোঝার উপর ভিত্তি করে মানুষের মতো পাঠ্য তৈরি করতে পারে।
যাইহোক, এটা মনে রাখা গুরুত্বপূর্ণ যে এই "বোঝাবুঝি" মানুষের বোঝার থেকে আলাদা। AI সিস্টেমগুলি, যেমনটি এখন বিদ্যমান, সেগুলির মধ্যে সচেতনতা, আত্ম-সচেতনতা, বা মানুষের যে অভিজ্ঞতার জ্ঞানের গভীরতা রয়েছে তা নেই৷ তারা ডেটার প্যাটার্নের উপর ভিত্তি করে প্রসঙ্গ ব্যাখ্যা করে, জীবিত অভিজ্ঞতা বা সূক্ষ্ম উপলব্ধির স্বজ্ঞাত উপলব্ধির উপর নয়। অতএব, প্রসঙ্গ সম্পর্কে তাদের বোঝাপড়া আমাদের থেকে মৌলিকভাবে আলাদা।
উদাহরণস্বরূপ, যদিও AI ব্যক্তিগত অভিজ্ঞতা সম্পর্কে একটি প্রশ্নের উত্তর তৈরি করতে পারে, যেমন "আপনার স্কুলের প্রথম দিনে আপনি কেমন অনুভব করেছিলেন?", এটি যে ডেটাতে প্রশিক্ষিত হয়েছিল তার প্যাটার্নের উপর ভিত্তি করে এটি করছে, কোনোটির উপর নয়। ব্যক্তিগত অভিজ্ঞতা বা আবেগ আছে। একটি AI এর অনুভূতি বা ব্যক্তিগত অভিজ্ঞতা নেই।
ভবিষ্যতের পরিপ্রেক্ষিতে, এটা বলা কঠিন। এআই গবেষণা ও উন্নয়নে অগ্রগতি দ্রুত গতিতে চলছে, কিন্তু প্যাটার্ন স্বীকৃতি থেকে প্রকৃত মানুষের মতো বোঝাপড়া এবং চেতনার ঝাঁপ একটি বিশাল, এবং আমরা এখনও জানি না এটি সম্ভব কিনা বা কীভাবে এটি অর্জন করা হবে। এমনকি যদি এআই সিস্টেমগুলি প্রেক্ষাপট ব্যাখ্যা করার ক্ষেত্রে আরও পরিশীলিত হয়ে ওঠে, তবে এর অর্থ এই নয় যে তাদের এটি সম্পর্কে মানুষের মতো বোঝা আছে।
- উন্নত প্রাকৃতিক ভাষা বোঝা এবং প্রজন্ম: আরও মানুষের মত কথোপকথনমূলক AI এবং আরও ভাল স্বয়ংক্রিয় অনুবাদ।
- এআই ন্যায্যতা, ব্যাখ্যাযোগ্যতা এবং স্বচ্ছতা: AI সিদ্ধান্ত গ্রহণ বোঝার, ন্যায্যতা নিশ্চিত করা এবং স্বচ্ছতা প্রচারের কৌশল।
- স্বাস্থ্যসেবায় এআই: উন্নত রোগ নির্ণয়, রোগীর ফলাফলের পূর্বাভাস এবং এআই এর মাধ্যমে ব্যক্তিগতকৃত চিকিৎসা।
- শক্তিবৃদ্ধি শিক্ষা এবং সাধারণ এআই: আরও অভিযোজিত AI সিস্টেম যা বিভিন্ন ধরনের কাজ শিখতে পারে এবং নতুন পরিস্থিতিতে মানিয়ে নিতে পারে।
- এআই এবং কোয়ান্টাম কম্পিউটিং: আরও জটিল মডেল এবং দ্রুত প্রশিক্ষণের সময় সক্ষম করে কম্পিউটেশনাল শক্তি বাড়িয়েছে।
- ফেডারেটেড লার্নিং: গোপনীয়তা-সংরক্ষণকারী মেশিন লার্নিং যা ডেটা শেয়ার না করেই একাধিক ডিভাইস জুড়ে মডেলদের প্রশিক্ষণ দেয়।
