একটি বিনামূল্যের সেবার মোড়কে গৃহস্থালি তথ্য সংগ্রহ
MicroAGI নামে একটি স্টার্টআপ তাদের Shift অ্যাপের মাধ্যমে নিউ ইয়র্ক সিটির বাসিন্দাদের বিনামূল্যে বাড়ি পরিষ্কারের সুবিধা দিচ্ছে, কিন্তু আসল পণ্যটি পরিষ্কার-পরিচ্ছন্নতা নয়। কোম্পানিটি ব্যক্তিগত বাড়ির ভিতরে কাজ করা ক্লিনারদের প্রথম-ব্যক্তি ভিডিও চায়, এবং তাদের মতে এই রেকর্ডিংগুলো পরবর্তী প্রজন্মের গৃহস্থালি রোবটকে প্রশিক্ষণ দিতে সাহায্য করবে।
প্রস্তাবটি অস্বাভাবিকভাবে সরাসরি। উৎস পাঠ্য অনুযায়ী, Shift নিউ ইয়র্কবাসীদের প্রথম-ব্যক্তি পরিষ্কারের ফুটেজ রেকর্ড করার বিনিময়ে বিনামূল্যে পেশাদার গৃহপরিচারিকার সঙ্গে যুক্ত করে। প্রায় দুই ঘণ্টা স্থায়ী হতে পারে এমন একটি অ্যাপয়েন্টমেন্ট বুক করার আগে গ্রাহকদের ফোন নম্বর, ইমেল ঠিকানা, বাড়ির ঠিকানা এবং প্রবেশ-সংক্রান্ত নির্দেশনা সহ তথ্য দিতে বলা হয়।
এটি কেন আলাদা
AI কোম্পানিগুলো, বিশেষ করে রোবোটিক্সে, উচ্চমানের বাস্তব-বিশ্বের প্রশিক্ষণ ডেটার প্রয়োজনীয়তা নিয়ে নিয়মিত কথা বলে। Shift-কে উল্লেখযোগ্য করে তোলে এই যে, এটি তথ্য সংগ্রহকে সবচেয়ে ব্যক্তিগত পরিবেশগুলোর একটিতে নিয়ে যায়: বাড়ি। রোবট প্রশিক্ষণ প্রায়ই নোংরা, পরিবর্তনশীল, সাধারণ মানবিক জায়গার উদাহরণের উপর নির্ভর করে, আর ক্যামেরা পরা একজন গৃহপরিচারক ঠিক সেই ধরনের উপাদান তৈরি করতে পারে।
প্রযুক্তিগত দৃষ্টিকোণ থেকে যুক্তিটি পরিষ্কার। গৃহস্থালি কাজ স্বয়ংক্রিয় করা কঠিন, আংশিকভাবে কারণ বাড়িঘর একরকম নয়। রান্নাঘরের বিন্যাস ভিন্ন হয়, অগোছালো অবস্থা প্রতিদিন বদলায়, পৃষ্ঠতল আলাদা ভাবে আলো প্রতিফলিত করে, এবং কার্যকরভাবে পরিষ্কার করতে যে কাজের ক্রম দরকার তা প্রেক্ষাপটের উপর নির্ভর করে। মানুষেরা এই কাজগুলো করছে এমন বড় ভিডিও ডেটাসেট embodied AI সিস্টেমের জন্য মূল্যবান প্রশিক্ষণ উপাদান হতে পারে।
সামাজিক দৃষ্টিকোণ থেকে, এই প্রস্তাব অনেক কম সরল। বিনামূল্যে পরিষ্কার-পরিচ্ছন্নতা আকর্ষণীয় শোনায়, কিন্তু এখানে বিনিময়টি টাকার বদলে শ্রম নয়। এটি ব্যক্তিগত পরিবেশগত ডেটার বদলে শ্রম। তাই এই সেবাটি সাধারণ গৃহস্থালি বাজারের চেয়ে ডেটা-সংগ্রহ কার্যক্রমের বেশি কাছাকাছি।
MicroAGI যে গোপনীয়তার দাবি করছে
Shift FAQ বলছে, নাম, মুখ এবং অন্যান্য ব্যক্তিগত তথ্য স্বয়ংক্রিয়ভাবে অ্যানোনিমাইজ করা হয়, এবং সংবেদনশীল বিবরণ ফুটেজ ব্যবহারের আগেই ঝাপসা করে দেওয়া হয়। এর গোপনীয়তা নীতিতে বলা হয়েছে, স্মার্ট গ্লাস বা অন্যান্য ক্যাপচার ডিভাইসে সরাসরি চলা উন্নত মেশিন-লার্নিং মডেল কোনো ডেটা ক্লাউড সার্ভারে আপলোড হওয়ার আগেই স্বয়ংক্রিয়ভাবে মুখ ঝাপসা করা এবং পরিচয়-চিহ্ন অস্পষ্ট করার মতো অপরিবর্তনীয় রূপান্তর করে।
এটি অনেক ভোক্তা AI পণ্যের তুলনায় বেশি ভেবেচিন্তে করা গোপনীয়তার দাবি, কিন্তু এটি মূল উদ্বেগ দূর করে না। উৎস পাঠ্য বলছে, নীতিতে কোথাও উল্লেখ নেই যে মানুষ তাদের বাড়ি পরিষ্কারের ভিডিও প্রশিক্ষণ ডেটাসেট থেকে সরানোর অনুরোধ করতে পারবেন কি না। এমনও খোলা আছে, অ্যানোনিমাইজেশন বাড়ির বিন্যাস, বস্তু বা অন্যান্য প্রাসঙ্গিক ইঙ্গিত থেকে বাড়িকে শনাক্ত করা ঠেকাতে যথেষ্ট কি না।
এগুলো প্রান্তিক বিষয় নয়। মুখ ও নাম মুছে দিলেও একটি বাড়ি অভ্যাস, সম্পদ, পরিবার-গঠন, দৈনন্দিন রুটিন এবং আর্থ-সামাজিক সংকেত প্রকাশ করতে পারে। একটি স্ক্রিন বা পরিচয়পত্র ঝাপসা করা এক ধরনের গোপনীয়তা ঝুঁকি দূর করে। কিন্তু জীবিত একটি স্থান নিজেই যে পরিচয়সূচক ডেটা, সেই বৃহত্তর সত্যকে এটি স্বয়ংক্রিয়ভাবে সমাধান করে না।
Embodied AI-তে বড় সমস্যা
Shift আরও মনে করিয়ে দেয় যে উপযোগী গৃহস্থালি রোবট তৈরির দৌড়, পুরোপুরি স্বয়ংক্রিয় মেশিন আসার বহু আগেই, অস্বস্তিকর শ্রম ও সম্মতির ব্যবস্থার উপর নির্ভর করতে পারে। রোবটরা নিজেরা শিখে নেওয়ার বদলে, কোম্পানিগুলোকে আগে মানুষ দিয়ে যন্ত্র-শিক্ষার উপযোগী পরিস্থিতিতে বিশাল ডেটাসেট তৈরি করাতে হতে পারে। সেই অর্থে, এই সেবাটি AI-তে একটি বৃহত্তর প্রবণতার অংশ, যেখানে স্বয়ংক্রিয়তা প্রায়ই তীব্র মানব ডেটা উৎপাদন দিয়ে শুরু হয়।
কোম্পানির ওয়েবসাইটে বলা হয়েছে এতে “কোনও ফাঁদ নেই”, কিন্তু স্পষ্টতই একটি ফাঁদ আছে: সেই ফুটেজ। এই বিনিময় গ্রহণযোগ্য মনে হবে কি না, তা নির্ভর করবে মানুষ অ্যানোনিমাইজেশন প্রক্রিয়ায় কতটা আস্থা রাখে এবং ভবিষ্যতে ডেটা ব্যবহারের বিষয়ে কোম্পানি কতটা স্পষ্টভাবে ব্যাখ্যা করে তার উপর। এখনকার জন্য, Shift-এর প্রস্তাব রোবোটিক্স উন্নয়ন কোন পথে যাচ্ছে তার একটি তীক্ষ্ণ উদাহরণ। বাড়ি প্রশিক্ষণের মাঠ হয়ে উঠছে, আর গোপনীয়তাই প্রবেশমূল্য হয়ে উঠছে।
এই নিবন্ধটি Ars Technica-এর প্রতিবেদনের ভিত্তিতে লেখা। মূল নিবন্ধ পড়ুন.
Originally published on arstechnica.com
