বৈজ্ঞানিক গুণমান-ছাঁকনি অতিরিক্ত চাপের লক্ষণ দেখাচ্ছে
Peer review আধুনিক বৈজ্ঞানিক প্রকাশনার কেন্দ্রে রয়েছে। একটি পত্র আনুষ্ঠানিকভাবে প্রকাশিত হওয়ার আগে, সাধারণত বাইরের বিশেষজ্ঞদেরকে তার পদ্ধতি, যুক্তি, এবং উপসংহার যথাযথ কি না তা মূল্যায়ন করতে বলা হয়। এই প্রক্রিয়া ত্রুটিপূর্ণ, ধীর, এবং অনেক সময় বিরক্তিকর, তবু ভুল ধরার এবং বিশ্বাসযোগ্যতার সংকেত দেওয়ার জন্য বিজ্ঞান যে প্রধান ব্যবস্থাগুলি ব্যবহার করে, তার মধ্যে এটি একটি।
এখন সেই ব্যবস্থা স্পষ্ট চাপের মুখে। Ars Technica-এর নতুন প্রতিবেদনে এমন একটি প্রকাশনা ব্যবস্থার কথা বলা হয়েছে, যা AI-সহায়তায় তৈরি পাণ্ডুলিপি-সহ জমা পড়া নথির দ্রুত বৃদ্ধির সঙ্গে তাল মেলাতে হিমশিম খাচ্ছে, আর এখনও কর্মরত গবেষকদের স্বেচ্ছাশ্রমের ওপর ব্যাপকভাবে নির্ভর করছে। এর ফল শুধু দীর্ঘ সময় লাগা নয়। কিছু ক্ষেত্রে, পর্যালোচনার মান কমে যাচ্ছে, যাচাই কম গভীর হচ্ছে, এবং সম্পাদকীয় সিদ্ধান্তে ব্যবস্থাটি যে মাত্রার বিশেষজ্ঞ মতামত দেওয়ার জন্য তৈরি ছিল তা আর থাকছে না।
একজন পর্যালোচকই যখন পুরো দ্বাররক্ষী হয়ে ওঠে
প্রবন্ধটি স্বাস্থ্য অর্থনীতিবিদ Jason Semprini-এর অভিজ্ঞতা দিয়ে শুরু হয়েছে, যিনি প্রাথমিক বিদ্যালয়ের শিক্ষার্থীদের মানব প্যাপিলোমা ভাইরাস টিকা নেওয়া বাধ্যতামূলক করে এমন নীতিগুলি নিয়ে একটি পত্র জমা দিয়েছিলেন। প্রতিবেদনের মতে, তাঁর গবেষণা HPV টিকা জরায়ুমুখ ক্যানসার প্রতিরোধ করে কি না, তা প্রশ্ন করেনি। বরং এটি দেখেছে, ব্যবহার বাড়াতে তৈরি নীতিগত হাতিয়ার mandates, জনসংখ্যার স্তরে মোট জরায়ুমুখ ক্যানসারের হার বদলাতে যথেষ্ট টিকাকরণ বাড়াতে কার্যকর কি না।
এই পার্থক্যটি গুরুত্বপূর্ণ ছিল, এবং পর্যালোচকটি তা মিস করেছেন বলে মনে হয়। পাণ্ডুলিপিটি নাকি এমনভাবে বিচার করা হয়েছিল যেন এটি টিকার ক্লিনিক্যাল মূল্যকে চ্যালেঞ্জ করছে, অথচ এটি আসলে uptake বাড়ানোর নীতিগত উপায়টি বিশ্লেষণ করছিল। আরও শক্তিশালী পর্যালোচনা প্রক্রিয়ায় একাধিক পর্যালোচক সেই ভুল বোঝাবুঝিকে ভারসাম্য করতে বা সংশোধন করতে পারতেন। কিন্তু এখানে ছিল মাত্র একজন পর্যালোচক, এবং পত্রটি প্রত্যাখ্যাত হয়।
এই ঘটনা উপকারী, কারণ এটি কাঠামোগত সমস্যাটি ধরে। Peer review সবসময়ই পক্ষপাত, অমনোযোগ, এবং সরল মানবিক ভুলের জন্য ঝুঁকিপূর্ণ। ব্যবস্থাটি যখন অতিরিক্ত চাপে থাকে, তখন সেই ভুলগুলি redundancy-র মাধ্যমে ধরা পড়ার সম্ভাবনা কমে যায়। সম্পাদকরা যদি যথেষ্ট যোগ্য পর্যালোচক না পান, তবে তাড়াহুড়ো করে বা বিভ্রান্ত হয়ে পড়া একটি পাঠই চূড়ান্ত সিদ্ধান্ত হয়ে উঠতে পারে।
অবৈতনিক বিশেষজ্ঞতার ওপর দাঁড়ানো ব্যবস্থা স্কেল সীমায় পৌঁছাচ্ছে
প্রতিবেদনটি এই চাপের পেছনের বৃহত্তর সংখ্যাগুলোও তুলে ধরেছে। Scopus এবং Web of Science-এ সূচিকৃত পত্রের সংখ্যা, উৎসপাঠ্য অনুযায়ী, বছরে 5.6 শতাংশ হারে বাড়ছে। একে আলাদা করে দেখলে নিয়ন্ত্রণযোগ্য মনে হতে পারে, কিন্তু শিক্ষাগত পর্যালোচনা ব্যবস্থা স্বয়ংক্রিয়ভাবে সেই হারে প্রসারিত হয় না। প্রতিটি নতুন পত্রের জন্য সম্পাদক, পর্যালোচক, সংশোধন, এবং বারবার মনোযোগের চক্র দরকার।
প্রবন্ধে উদ্ধৃত একটি অনুমান বলছে, বিশ্বব্যাপী peer review-এ যে শ্রম ব্যয় হয়, তা বছরে মোট 15,000 মানববর্ষের সমান। শুধুমাত্র যুক্তরাষ্ট্রে সম্পাদিত অংশের জন্য, সেই কাজের পারিশ্রমিক দিলে আনুমানিক খরচ হতো $1.5 বিলিয়ন। অথচ এর বেশিরভাগই বেতনবিহীন। এটি প্রায়শই গোপনে দান করেন এমন গবেষকরা, যাঁরা ইতিমধ্যেই নিজের পরীক্ষা, পড়ানো, অনুদান লেখা, প্রশাসনিক কাজ, এবং প্রকাশনার চাহিদা সামলাচ্ছেন।
এই অসামঞ্জস্যের সুস্পষ্ট ফল আছে। সম্পাদকরা ইচ্ছুক পর্যালোচক খুঁজতে হিমশিম খান। যোগ্য গবেষকেরা আরও বেশি আমন্ত্রণ প্রত্যাখ্যান করেন। যারা সম্মতি দেন, তারাও অতিরিক্ত ব্যস্ত হতে পারেন। আর পর্যালোচকভাণ্ডার ছোট হলে, জার্নালগুলো প্রতি পত্রে কম প্রতিবেদন বা পাণ্ডুলিপি ও পর্যালোচকের দক্ষতার মধ্যে কম আদর্শ মিল মেনে নিতে পারে।
এই কোনও সমন্বয়ই এক ঝটকায় peer review-এর মূল্য ধ্বংস করে না। কিন্তু প্রতিটি সমন্বয়ই এর নির্ভরযোগ্যতা কমায়। বৈজ্ঞানিক প্রকাশনা শুধু পর্যালোচনা হলো কি না, তার ওপর নির্ভর করে না; নির্ভর করে পর্যালোচনাটি যথেষ্ট সতর্ক, তথ্যভিত্তিক, এবং স্বাধীন কি না, যাতে প্রকাশনার আগে সমস্যা ধরা যায় বা ভুল কারণে কাজ প্রত্যাখ্যাত না হয়।
AI কেন চাপ বাড়ায়, এমনকি একমাত্র কারণ না হলেও
প্রবন্ধটি বর্তমান চাপকে আংশিকভাবে AI যুগের মাধ্যমে ব্যাখ্যা করেছে, এবং সেই জোর দেওয়াটা তাৎপর্যপূর্ণ। AI টুল draft তৈরি, সংশোধন, এবং পত্রকে নতুনভাবে সাজানোর ঘর্ষণ কমাতে পারে। এতে অন্তর্নিহিত বিজ্ঞান স্বয়ংক্রিয়ভাবে খারাপ হয়ে যায় না, কিন্তু জার্নালে জমা পড়া নথির পরিমাণ বাড়তে পারে। লেখা ও ফরম্যাটিং সহজ হলে, bottleneck মূল্যায়ন পর্যায়ে সরে যায়।
সে অর্থে, AI এমন একটি সমস্যা আরও বাড়াতে পারে যা আগেই তৈরি হচ্ছিল। বহু ক্ষেত্রেই গবেষণার উৎপাদন বছর ধরে বাড়ছে। কিন্তু পর্যালোচনা ব্যবস্থা এখনও এমন বিশেষজ্ঞের মনোযোগের ওপর নির্ভর করে, যা দুর্লভ এবং স্কেল করা কঠিন। AI-সহায়তায় তৈরি পত্র স্বভাবতই নিম্নমানের না-ও হতে পারে, কিন্তু এটি এমন এক জগৎকে আরও ত্বরান্বিত করে, যেখানে আরও বেশি পাণ্ডুলিপি আরও দ্রুত তৈরি হচ্ছে, কিন্তু সেগুলো ভালোভাবে পর্যালোচনা করার ক্ষমতা তার চেয়ে ধীরে বাড়ছে।
সবচেয়ে তাৎক্ষণিক ঝুঁকি এই নয় যে প্রতিটি AI-সহায়িত পত্র ত্রুটিপূর্ণ। ঝুঁকি হলো, কোন দাবিগুলি গুরুতর যাচাই পাবে তা নির্ধারণে পর্যালোচকের ব্যান্ডউইথই সীমাবদ্ধ সম্পদ হয়ে ওঠে। অতিরিক্ত চাপে থাকা ব্যবস্থা উপরিতলীয় পর্যালোচনা, ভুল বোঝা পদ্ধতি, অসংগত মানদণ্ড, এবং খুব অল্প চোখের ওপর নির্ভরশীল প্রকাশনা সিদ্ধান্তের প্রতি বেশি সংবেদনশীল।
বিজ্ঞানের জন্য কী ঝুঁকিতে আছে
Peer review কখনওই সত্যের নিশ্চয়তা ছিল না, এবং সমালোচকেরা বহুদিন ধরেই এর অন্ধস্থানগুলো নথিভুক্ত করে এসেছেন। কিন্তু দুর্বল পর্যালোচনা ব্যবস্থা বিজ্ঞান ও সাধারণ মানুষের জন্য আরও কঠিন সমস্যা তৈরি করে। জার্নালগুলো যদি নির্ভরযোগ্যভাবে একাধিক জ্ঞানসম্পন্ন পর্যালোচক জোগাড় করতে না পারে, তবে গবেষণার উৎপাদন যখন দ্রুত বাড়ছে ঠিক সেই সময়ে তাদের মান-ছাঁকনি ভূমিকা কম নির্ভরযোগ্য হয়ে পড়ে।
এটি একাডেমিয়ার বাইরেও গুরুত্বপূর্ণ। নীতিনির্ধারক, চিকিৎসক, বিনিয়োগকারী, এবং সাধারণ মানুষ নিয়মিতভাবে জার্নাল প্রকাশনাকে বৈধতার প্রতীক হিসেবে ব্যবহার করেন। প্রকাশনার পথ যদি পাতলা হয়ে যায়, তবে সেই সংকেত আরও অস্পষ্ট হয়ে ওঠে। একই সঙ্গে, Ars Technica যে উদাহরণটি তুলে ধরেছে, তার মতো মূল্যবান গবেষণাও এড়ানো যায় এমন কারণে দেরি হতে পারে বা প্রত্যাখ্যাত হতে পারে।
প্রতিবেদনটি সহজ সমাধান দেয় না, এবং সেটিই নিজের মধ্যে তাৎপর্যপূর্ণ। কাজের চাপের সমস্যা কাঠামোগত। বিজ্ঞান আরও আউটপুট চায়, জার্নাল সময়মতো প্রকাশনা চায়, গবেষকদের ক্যারিয়ার অগ্রগতি দরকার, আর AI লিখিত উৎপাদনকে সহজ করছে। কিন্তু ব্যবস্থার মূল মান-নিয়ন্ত্রণ এখনও বিশেষজ্ঞ স্বেচ্ছাশ্রমের ওপর নির্ভর করে, যা অসীমভাবে বাড়ানো যায় না।
এই বিতর্কের পরের ধাপ সম্ভবত peer review-এর পুনর্নকশা, পারিশ্রমিক, triage, বা নতুন প্রযুক্তিগত সহায়তা দরকার কি না, তা নিয়ে হবে। এখনকার জন্য সতর্কতা সহজ। বৈজ্ঞানিক বিশ্বাসযোগ্যতার ভিত যে পর্যালোচনা-যন্ত্র, তা বাস্তব চাপের মধ্যে আছে, আর AI যুগ সেই চাপকে উপেক্ষা করা কঠিন করে তুলছে।
- প্রতীয়মান হচ্ছে, peer review-এর একটি ক্রমবর্ধমান অংশ প্রতি পত্রে কম পর্যালোচক নিয়ে হচ্ছে।
- প্রতিবেদন অনুযায়ী, প্রকাশনা ডেটাবেসগুলো বছরে 5.6 শতাংশ হারে বাড়ছে।
- স্বেচ্ছাসেবী পর্যালোচকেরা সম্মিলিতভাবে বিপুল অবৈতনিক শ্রম দিচ্ছেন।
- AI-সহায়িত খসড়া তৈরির ফলে, বিজ্ঞানের মানে তারতম্য থাকলেও, জমা পড়ার পরিমাণ আরও দ্রুত বাড়তে পারে।
- মূল ঝুঁকি শুধু ধীর প্রকাশনা নয়, বরং পাতলা পর্যবেক্ষণ।
এই প্রবন্ধটি Ars Technica-র প্রতিবেদনের ওপর ভিত্তি করে। মূল প্রবন্ধ পড়ুন.
Originally published on arstechnica.com