ওজনিয়াক বলছেন, তিনি খুব কমই AI ব্যবহার করেন এবং প্রায়ই হতাশ হন

AI হাইপ নিয়ে সিলিকন ভ্যালির বিপরীত কণ্ঠ

যে সময়ে সিলিকন ভ্যালির সবচেয়ে বিশিষ্ট ব্যক্তিরা AI maximalism-কে নিজেদের ব্যক্তিগত ব্র্যান্ডের অংশ করে তুলেছেন, সেই সময়ে Apple সহ-প্রতিষ্ঠাতা স্টিভ ওজনিয়াক একটি স্পষ্ট সন্দেহবাদী পাল্টা মত তুলে ধরেছেন। এই সপ্তাহে প্রকাশ্যে কথা বলতে গিয়ে ওজনিয়াক বলেন, তিনি AI টুল খুব বেশি ব্যবহার করেন না, তাদের output দেখে প্রায়ই হতাশ হন, এবং কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা মানব চিন্তা ও সৃজনশীলতার সারমর্ম অনুকরণ করতে পারবে কি না, সে বিষয়ে এখনও তিনি নিশ্চিত নন - এমন একটি অবস্থান যা তাঁকে তিনি যে প্রযুক্তি শিল্প গড়তে সাহায্য করেছিলেন, তারই বড় অংশের বিপরীতে দাঁড় করায়।

আমি অনেক সময় হতাশ হই, ওজনিয়াক বলেন, বর্তমান large language model টুলগুলির সঙ্গে তাঁর অভিজ্ঞতা বর্ণনা করতে গিয়ে। ওজনিয়াকের মর্যাদার একজন ব্যক্তির কাছ থেকে আসা এই সমালোচনার বিশেষ গুরুত্ব রয়েছে, কারণ তাঁর দৃষ্টিকোণ অনন্য: তিনি 1976 সালে Steve Jobs-এর সঙ্গে Apple সহ-প্রতিষ্ঠা করেন, ব্যক্তিগত কম্পিউটিং যুগের সূচনা করা Apple I এবং Apple II কম্পিউটার নিজের হাতে তৈরি করেন, এবং শুরু থেকেই প্রতিটি বড় রূপান্তরকারী প্রযুক্তির ঢেউ প্রত্যক্ষ করেছেন। তিনি প্রযুক্তি সম্পর্কে অজ্ঞতার অবস্থান থেকে AI-কে সন্দেহ করেন না; তিনি এমন এক নির্দিষ্ট, প্রযুক্তিগতভাবে সচেতন দৃষ্টিভঙ্গিতে সন্দেহ প্রকাশ করেন, যেখানে প্রকৃত বিপ্লবী প্রযুক্তি দেখার অভিজ্ঞতা রয়েছে এবং তার তুলনায় বর্তমান AI সময়কে তিনি অপর্যাপ্ত মনে করেন।

ওজনিয়াকের কাছে কী ঘাটতি আছে

ওজনিয়াকের সন্দেহ pattern completion এবং প্রকৃত বোঝাপড়ার পার্থক্যকে কেন্দ্র করে - এই বিতর্ক বহু দশক ধরে AI গবেষক ও দার্শনিকদের ব্যস্ত রেখেছে। বর্তমান বড় language models মানব output-এর মতো text তৈরি করতে অসাধারণ দক্ষ, এবং pattern খুব দক্ষতার সঙ্গে পূরণ করতে পারে, যা প্রায়ই চমকপ্রদ এবং কখনও কখনও অভিভূতকারী। কিন্তু ওজনিয়াকের মতে, বোঝার ভান মানেই বোঝা নয়, এবং যখন AI systems আত্মবিশ্বাসের সঙ্গে ভুল, অর্থহীন বা hallucinated output দেয়, তখন তা মানব বুদ্ধিমত্তার বৈশিষ্ট্য হিসেবে থাকা grounded comprehension-এর মৌলিক অনুপস্থিতি প্রকাশ করে।

তিনি আগেও AI systems-এর মৌলিক spatial এবং physical reasoning নিয়ে সংগ্রামের দিকে দৃষ্টি আকর্ষণ করেছেন - এমন কাজ, যা মানুষ দেহভিত্তিক অভিজ্ঞতার মাধ্যমে ভৌত জগতে অনায়াসে করে থাকে, অথচ AI systems-এ সেই অভিজ্ঞতা একেবারেই নেই। বর্তমান systems নির্ভরযোগ্যভাবে ভৌত বস্তুর স্থানিক অবস্থান, একটি container কাত করলে কী হবে, বা একটি নতুন ভৌত পরিবেশে কীভাবে চলাফেরা করতে হবে - এসব নিয়ে যুক্তি করতে না পারা, ওজনিয়াকের দৃষ্টিতে বর্তমান AI এবং মানব cognition-এর মধ্যে গভীর স্থাপত্যগত ফাঁকের ইঙ্গিত দেয়।

Apple সহ-প্রতিষ্ঠাতা আরও আশঙ্কা প্রকাশ করেছেন যে AI, এটি ব্যবহারকারী মানুষের critical thinking এবং creativity-র ওপর প্রভাব ফেলতে পারে। মানুষ যদি ক্রমশ cognitive কাজ AI systems-এর কাছে outsource করতে শুরু করে, তবে সেই কাজগুলো করে যে অভ্যাস ও দক্ষতা তৈরি হয়, তা হারিয়ে যেতে পারে - একটি ধীর deskilling, যা তিনি AI আলোচনায় আধিপত্যকারী আরও নাটকীয় দৃশ্যপটের পাশাপাশি একটি গুরুতর সাংস্কৃতিক ঝুঁকি বলে মনে করেন।

AI-maximalist শিল্পে বিপরীত অবস্থান

ওজনিয়াকের সন্দেহ অন্য Silicon Valley তারকাদের অবস্থানের সঙ্গে তীব্র বৈপরীত্য তৈরি করে। Sam Altman, যার OpenAI GPT এবং Codex দিয়ে শিল্পকে বদলে দিচ্ছে, বলেছেন যে AI শিগগিরই প্রায় সব cognitive domain-এ মানুষের সক্ষমতার সমান হবে বা তাকে ছাড়িয়ে যাবে। Elon Musk, AI শিল্পের সঙ্গে জটিল সম্পর্ক থাকা সত্ত্বেও, বিভিন্ন সময়ে কয়েক বছরের মধ্যে artificial general intelligence আসবে বলে ভবিষ্যদ্বাণী করেছেন। Bill Gates এবং Jeff Bezos-এর মতো ব্যক্তিরাও medicine, scientific research, এবং economic productivity-র ক্ষেত্রে AI-র রূপান্তরমূলক সম্ভাবনা নিয়ে উল্লেখযোগ্যভাবে আশাবাদী থেকেছেন।

এই প্রেক্ষাপটে, ওজনিয়াকের সংযত হতাশা চোখে পড়ে। তিনি বিপর্যয়ের ভবিষ্যদ্বাণী করছেন না বা অস্তিত্বগত ঝুঁকি নিয়ে সতর্ক করছেন না - যে উদ্বেগ অনেক বিশিষ্ট AI pessimist-দের চালিত করে। তিনি একটি আরও সাধারণ সমালোচনা করছেন: দৈনন্দিন ব্যবহারে এই টুলগুলি বিজ্ঞাপনে যেমন দেখানো হয়, ততটা ভালো কাজ করে না, এবং AI marketing claims ও AI practical performance-এর মধ্যে ফাঁক এখনও যথেষ্ট বড়।

এই সমালোচনা বহু ব্যবসায়িক এবং পেশাদার ব্যবহারকারীর অভিজ্ঞতার সঙ্গেও মিলে যায়, যারা AI টুল ব্যবহার করে কিছু কাজে উপকার পেয়েছেন, কিন্তু অন্য কাজে সেগুলোকে অবিশ্বস্ত এবং তদারকিতে শ্রমসাধ্য বলে মনে করেছেন। অনেক ক্ষেত্রে AI adoption থেকে উৎপাদনশীলতা বেড়েছে ঠিকই, কিন্তু তার সঙ্গে oversight costs-ও এসেছে - AI output যাচাই, নিশ্চিত করা, এবং সংশোধন করা - যা সবচেয়ে উৎসাহী পূর্বাভাসে প্রায়ই কম ধরা হয়।

AI আসলে কী, সেই প্রশ্ন

AI সম্পর্কে ওজনিয়াকের দার্শনিক অবস্থান আরও গভীর একটি প্রশ্নের সঙ্গে যুক্ত, যা এই ক্ষেত্র এখনও মীমাংসা করতে পারেনি: বড় language models যখন চমকপ্রদ output দেয়, তখন আসলে ভেতরে কী ঘটছে? প্রচলিত ব্যাখ্যা - যে LLMs হলো বিপুল text corpora-তে প্রশিক্ষিত sophisticated statistical pattern matchers - ইঙ্গিত দেয় যে তাদের apparent understanding আসলে genuine semantic grounding ছাড়া একটি functional approximation। কিছু AI গবেষকের উপস্থাপিত বিকল্প দৃষ্টিভঙ্গি বলছে, যথেষ্ট scale পেলে আরও কিছু আকর্ষণীয় উদ্ভূত হতে পারে, যদিও সেই 'কিছু' ঠিক কী, তা নিয়ে মতভেদ রয়ে গেছে।

ওজনিয়াকের অবস্থান সেই সব দার্শনিক ও cognitive scientist-দের সঙ্গে মিলে যায়, যারা মনে করেন প্রকৃত intelligence-এর জন্য physical world-এ grounding, embodied experience, এবং causal reasoning capability প্রয়োজন, যা বর্তমান architectures-এর নেই। এই দৃষ্টিভঙ্গির AI development কোথায় এগোতে হবে, তার ওপর বড় প্রভাব রয়েছে - নিছক linguistic pattern completion থেকে সরে এসে physical এবং social world মডেল ও reasoning করতে সক্ষম systems-এর দিকে।

ঐতিহ্য এবং দৃষ্টিভঙ্গি

ওজনিয়াকের দৃষ্টিভঙ্গিকে গুরুত্ব দেওয়ার কারণ এই নয় যে তিনি অবশ্যই ঠিক, বরং তাঁর vantage point সত্যিই আলাদা। কোনো প্রযুক্তি যখন সত্যিই সবকিছু বদলে দেয়, তখন সেটা কেমন দেখায়, তিনি তা দেখেছেন - personal computer সত্যিই বিশ্ব বদলে দিয়েছে, এবং 1970-এর দশকের মাঝামাঝি অধিকাংশ মানুষ যা অনুমান করেছিল, তার চেয়ে অনেক বেশি সম্পূর্ণ এবং দ্রুত তা ঘটেছে। AI এখনও সেই মানের transformation অর্জন করতে পারেনি বলে তাঁর মূল্যায়ন, তার impressive capabilities সত্ত্বেও, অন্তত চলমান অতিরঞ্জিত দাবিগুলির বিরুদ্ধে একটি উপকারী মাপকাঠি। তাঁর সন্দেহ ভবিষ্যদ্বাণীমূলক প্রমাণিত হবে নাকি কেবল সংযত হবে, তার উত্তর আসবে আগামী কয়েক বছরের AI development থেকে।

এই নিবন্ধটি Gizmodo-এর প্রতিবেদনের ভিত্তিতে লেখা। মূল নিবন্ধ পড়ুন.