OpenAI এর পরবর্তী বড় চ্যালেঞ্জ
OpenAI একটি বিস্তৃত নতুন গবেষণা উচ্চাকাঙ্ক্ষা ঘোষণা করেছে: একটি সম্পূর্ণ স্বয়ংক্রিয় এজেন্ট-ভিত্তিক সিস্টেম তৈরি করা যা স্বাধীনভাবে বড়, জটিল বৈজ্ঞানিক সমস্যাগুলি মোকাবেলা করতে সক্ষম। MIT টেকনোলজি রিভিউ-এর সাথে একটি এক্সক্লুসিভ সাক্ষাৎকারে, প্রধান বিজ্ঞানী জ্যাকব প্যাচোকি এই উদ্যোগটিকে আগামী বছরগুলিতে OpenAI এর উত্তর তারকা হিসাবে বর্ণনা করেছেন, যা কোম্পানির যুক্তি মডেল, কোডিং এজেন্ট এবং ব্যাখ্যাকরণের কাজকে একটি একীভূত দীর্ঘমেয়াদী লক্ষ্যে একত্রিত করে।
সময়সীমা নির্দিষ্ট এবং শিল্পটি বছরের পর বছর ধরে যে ধরনের AGI প্রতিশ্রুতিতে লিপ্ত হয়েছে তার চেয়ে আলাদা। OpenAI সেপ্টেম্বর 2026 এর মধ্যে একটি স্বায়ত্তশাসিত AI গবেষণা প্রশিক্ষানবিস তৈরি করার পরিকল্পনা করছে — একটি সিস্টেম যা নির্দিষ্ট গবেষণা সমস্যাগুলিতে দিনের পর দিন স্বাধীনভাবে কাজ করতে সক্ষম। সম্পূর্ণ মাল্টি-এজেন্ট AI গবেষক, যা মানুষের পরিচালনা করার জন্য খুব বড় বা জটিল সমস্যাগুলি মোকাবেলা করতে সক্ষম, 2028 সালের জন্য লক্ষ্য নির্ধারণ করা হয়েছে।
ব্লুপ্রিন্ট হিসাবে Codex
প্যাচোকি OpenAI এর বিদ্যমান Codex এজেন্টকে আরও উচ্চাভিলাষী AI গবেষক দৃষ্টিভঙ্গির জন্য প্রমাণ ভিত্তি এবং প্রাথমিক প্রোটোটাইপ হিসাবে নির্দেশ করেছেন। Codex, যা OpenAI জানুয়ারিতে প্রকাশ করেছিল, একটি এজেন্ট-ভিত্তিক কোডিং সিস্টেম যা জটিল প্রোগ্রামিং কাজগুলি সম্পূর্ণ করতে স্বায়ত্তভাবে কোড তৈরি, চালনা এবং ডিবাগ করতে পারে। এটি OpenAI এর মধ্যে ব্যাপকভাবে গ্রহণ করা হয়েছে, প্যাচোকি উল্লেখ করেছেন যে কোম্পানির বেশিরভাগ প্রযুক্তিগত কর্মীরা এখন তাদের কর্মপ্রবাহের মূল অংশ হিসাবে Codex ব্যবহার করেন।
প্যাচোকি যে দার্শনিক পদক্ষেপ নিচ্ছেন তা হল যে যদি একটি AI সিস্টেম স্বায়ত্তভাবে জটিল কোডিং সমস্যাগুলি সমাধান করতে পারে — যা সৃজনশীল যুক্তি, বড় কাজগুলিকে সাব-টাস্কে বিভাজন, দীর্ঘ কর্ম সেশনে জটিল অবস্থা ট্র্যাকিং এবং ত্রুটি সংশোধনের প্রয়োজন — তবে একই ক্ষমতা স্থাপত্য জীববিজ্ঞান, রসায়ন, পদার্থবিজ্ঞান এবং গণিতের মতো ডোমেনে বৈজ্ঞানিক সমস্যা সমাধানে প্রসারিত করা যেতে পারে।
আমাদের কাজগুলি এখন একবছর আগেও সম্পূর্ণ ভিন্ন। কেউ সত্যিই সব সময় কোড সম্পাদনা করে না। পরিবর্তে, আপনি Codex এজেন্টদের একটি গ্রুপ পরিচালনা করেন, প্যাচোকি MIT টেকনোলজি রিভিউকে বলেছেন। দৃষ্টিভঙ্গিটি হল যে একই ব্যবস্থাপনা সম্পর্ক — মানুষ নির্দেশনা দেয়, AI সম্পাদন করে — অবশেষে গবেষণার ক্ষেত্রে প্রয়োগ করা যেতে পারে, বিজ্ঞানীরা AI এজেন্টদের নির্দেশনা দেন যারা স্বাধীনভাবে পরীক্ষামূলক অনুমান অনুসরণ করে, সাহিত্য পর্যালোচনা করে, বিশ্লেষণ ডিজাইন করে এবং ফলাফল তৈরি করে।
কেন এখন: যুক্তি মডেল যুগান্তকারী
স্বায়ত্তশাসিত গবেষণা ক্ষমতার জন্য পুনর্নবীকৃত উচ্চাকাঙ্ক্ষা তথাকথিত যুক্তি মডেলের উদ্ভবে নিহিত — AI সিস্টেম যা কেবল আউটপুট তৈরি করার জন্য নয় বরং ধাপে ধাপে সমস্যাগুলি কাজ করার জন্য প্রশিক্ষিত যা তারা অচলাবস্থায় পৌঁছালে পিছিয়ে যায়। যুক্তি মডেলগুলি দীর্ঘ স্বায়ত্তশাসিত কাজের জন্য AI সিস্টেমগুলিকে গুণগতভাবে উন্নত করেছে: তারা দীর্ঘ সমস্যা সমাধান সেশনে সামঞ্জস্যপূর্ণ প্রসঙ্গ বজায় রাখতে পারে এবং তারা নিজের ত্রুটিগুলি ক্যাচ করতে এবং সংশোধন করতে পারে যে উপায়ে পূর্ববর্তী ভাষা মডেলগুলি করতে পারে না।
OpenAI এর প্রশিক্ষণ পাইপলাইনগুলি জটিল কাজের উদাহরণগুলি দিয়েও খাওয়ান হয়েছে — গণিত এবং প্রোগ্রামিং প্রতিযোগিতা থেকে কঠিন ধাঁধা — যা মডেলগুলিকে খুব বড় প্রসঙ্গ পরিচালনা করতে, সমস্যাগুলিকে সাব-টাস্কে বিভাজন করতে এবং দীর্ঘ সময়ের জন্য কার্যকর যুক্তি বজায় রাখতে শিখতে প্রয়োজন। প্যাচোকি বিশ্বাস করেন যে এই প্রশিক্ষণ পদ্ধতি, ধারাবাহিক মডেল প্রজন্মের মধ্যে সাধারণ ক্ষমতা উন্নতির সাথে মিলিত, কোম্পানিটিকে এমন একটি প্রান্তে নিয়ে এসেছে যেখানে স্বায়ত্তশাসিত গবেষণা বর্তমান উন্নয়ন গতিপথের মধ্যে অর্জনযোগ্য।
সাম্প্রতিক ফলাফলগুলি প্যাচোকির আশাবাদকে কিছু অভিজ্ঞতামূলক ভিত্তি দিয়েছে। OpenAI গবেষকরা GPT-5, যা Codex-কে শক্তি দেয়, এমনকি পূর্বে সমাধানহীন গণিত সমস্যাগুলিতে নতুন সমাধান আবিষ্কার করতে এবং জীববিজ্ঞান এবং পদার্থবিজ্ঞানে নির্দিষ্ট ধাঁধায় অগ্রগতি করতে ব্যবহার করেছেন — অর্জনগুলি যদিও সীমিত, প্রদর্শন করে যে মডেলটি প্রকৃতপক্ষে নতুন বৈজ্ঞানিক অবদান তৈরি করতে পারে বরং কেবল বিদ্যমান জ্ঞানের সংক্ষিপ্ত করতে পারে।
সীমানার নিরাপত্তা সমস্যা
প্যাচোকি তিনি যে দৃষ্টিভঙ্গি অনুসরণ করছেন তাতে নিহিত ঝুঁকি থেকে দূরে সরে যাননি। ন্যূনতম মানব তত্ত্বাবধানে চলমান সম্পূর্ণ স্বায়ত্তশাসিত AI গবেষক একটি গুণগতভাবে নতুন ধরনের AI ক্ষমতা প্রতিনিধিত্ব করে — যা সিন্থেটিক জীববিজ্ঞান বা উন্নত উপকরণের মতো ডোমেনে বৈজ্ঞানিক অন্তর্দৃষ্টি তৈরি করতে পারে যেখানে আউটপুটগুলি অস্ত্র হতে পারে বা দুর্বল ব্যবহার করা যেতে পারে। চেইন-অফ-থট মনিটরিং, যেখানে AI সিস্টেমের যুক্তি প্রক্রিয়াগুলি পরিদর্শনযোগ্য করা হয়, প্যাচোকি যে প্রাথমিক নিরাপত্তা পদ্ধতি চিহ্নিত করেছেন, কিন্তু তিনি এটি অপূর্ণ বলে স্বীকার করেছেন।
রেখাগুলি কোথায় আঁকা উচিত তার বিষয়ে কঠিন প্রশ্ন রয়েছে, প্যাচোকি MIT টেকনোলজি রিভিউকে বলেছেন। আমি মনে করি সরকারগুলি, কেবল OpenAI নয়, সেই রেখাগুলি কোথায় তা নির্ধারণ করতে হবে। বাহ্যিক শাসন প্রয়োজনীয় হবে এমন স্বীকৃতি উল্লেখযোগ্য, যা স্বায়ত্তশাসিত গবেষণা ক্ষমতা সীমানা প্রয়োজনীয় নিয়ন্ত্রক কাঠামো এখনও বিদ্যমান নেই যে ব্যাপক শিল্প স্বীকৃতি প্রতিফলিত করে।
প্রতিযোগিতামূলক প্রসঙ্গ এবং শিল্প প্রভাব
OpenAI এর ঘোষণা আসে যখন কোম্পানি একাধিক ফ্রন্টে Anthropic এবং Google DeepMind এর থেকে তীব্র প্রতিযোগিতার সম্মুখীন হয়। Anthropic এন্টারপ্রাইজ AI স্থাপনায় উল্লেখযোগ্য অগ্রগতি অর্জন করেছে এবং DeepMind AlphaFold-এর মতো প্রোগ্রামগুলির মাধ্যমে প্রভাবশালী বৈজ্ঞানিক AI গবেষণা তৈরি করতে চলেছে। স্বায়ত্তশাসিত AI গবেষককে OpenAI এর সংজ্ঞায়িত পরবর্তী চ্যালেঞ্জ হিসাবে অবস্থান করা আংশিকভাবে একটি প্রতিযোগিতামূলক কৌশল — প্রতিযোগীরা স্থানটি সংজ্ঞায়িত করার আগে সবচেয়ে উচ্চাভিলাষী এবং ফলপ্রসূ ক্ষমতা সীমানায় একটি দাবি স্টেকিং।
বৃহত্তর বৈজ্ঞানিক সম্প্রদায়ের জন্য, AI সিস্টেমগুলি যা স্বায়ত্তভাবে গবেষণা অগ্রসর করতে পারে তা বৈজ্ঞানিক শ্রম, প্রকাশনা মান, বৌদ্ধিক সম্পত্তি এবং আবিষ্কারের জন্য ক্রেডিট বরাদ্দের ভবিষ্যৎ সম্পর্কে গভীর প্রশ্ন উত্থাপন করে। যদি একটি AI এজেন্ট স্বাধীনভাবে একটি নতুন গাণিতিক প্রমাণ আবিষ্কার করে বা একটি নতুন থেরাপিউটিক লক্ষ্য চিহ্নিত করে, মানব বৈজ্ঞানিক অর্জনের চারপাশে নির্মিত একাডেমিক প্রকাশনা, অনুদান অর্থায়ন এবং গবেষণা ক্যারিয়ারের ইকোসিস্টেম উল্লেখযোগ্য পুনর্বিবেচনার প্রয়োজন হবে। OpenAI এর 2028 সময়সূচী পরামর্শ দেয় যে এই প্রশ্নগুলির উত্তর প্রয়োজন হতে পারে বৈজ্ঞানিক সম্প্রদায়ের অনেকেই প্রস্তুত হয়েছে তার চেয়ে শীঘ্রই।
এই নিবন্ধটি MIT টেকনোলজি রিভিউ রিপোর্টিং এর উপর ভিত্তি করে। মূল নিবন্ধটি পড়ুন।
Originally published on technologyreview.com