AI সৃজনশীলতা সবচেয়ে ভালো কাজ করে সংযমে, গবেষণা বলছে

AI সৃজনশীলতায় সাহায্য করতে পারে, কিন্তু একটি সীমা পর্যন্তই

সৃজনশীল কাজের প্রসঙ্গে কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তাকে প্রায়ই দুই চরম অবস্থায় উপস্থাপন করা হয়। এক দৃষ্টিভঙ্গিতে, এটি এমন এক হুমকি, যা মৌলিকতাকে অ্যালগরিদমিক গড়পড়তায় নামিয়ে আনতে পারে। অন্য দৃষ্টিভঙ্গিতে, এটি এমন এক শক্তিশালী সহযোগী, যা এমন সব ধারণা খুলে দিতে পারে, যেগুলিতে মানুষ একা পৌঁছাতে পারত না। New Scientist-এর একটি প্রতিবেদন আরও সংযত একটি সিদ্ধান্তের দিকে ইঙ্গিত করছে: মানুষ এই সরঞ্জামের উপর কতটা নির্ভর করছে, তার উপর নির্ভর করে এই দুই দৃষ্টিভঙ্গিই আংশিকভাবে ঠিক হতে পারে।

প্রবন্ধটি কানাডার University of British Columbia-তে তাঁর PhD চলাকালীন Hsuan-Che Brad Huang-এর গবেষণাকে কেন্দ্র করে। মূল ফলাফলটি সহজ। মানুষ সবচেয়ে সৃজনশীল ধারণা তৈরি করেছে তখনই, যখন তারা AI-কে সংযমের সঙ্গে ব্যবহার করেছে, না একেবারে এড়িয়ে গেছে, না আবার অতিরিক্তভাবে নির্ভর করেছে। এই ফলাফল লেখক, ডিজাইনার, বিপণনকারী, গবেষক এবং অন্যান্য জ্ঞানকর্মীদের জন্য একটি বাস্তব মধ্যপথের ইঙ্গিত দেয়, যারা এখন বুঝতে চাইছেন যে generative AI তাদের দৈনন্দিন প্রক্রিয়ায় কোথায় মানায়।

এই মধ্যপথ গুরুত্বপূর্ণ, কারণ সৃজনশীল কাজ কেবল আউটপুটের পরিমাণের বিষয় নয়। এতে বিস্ময়, বিচারবোধ, মালিকানা এবং পরিচিত ধারা ছাড়িয়ে যাওয়ার ক্ষমতাও জড়িত। যদি প্রক্রিয়ায় AI অতিরিক্ত প্রভাবশালী হয়ে ওঠে, তবে প্রতিবেদন অনুযায়ী, উৎপাদনশীলতা বাড়লেও এই গুণগুলো দুর্বল হয়ে যেতে পারে।

AI ব্যবহারের একটি “গোল্ডিলক্স” অঞ্চল

New Scientist এই ফলাফলকে সৃজনশীল AI ব্যবহারের একটি “গোল্ডিলক্স” অঞ্চল হিসেবে বর্ণনা করেছে। বাস্তব অর্থে এর মানে হলো, AI-র সামান্য বা নির্বাচিত ব্যবহার নতুন প্রণোদনা, বিকল্প ব্যাখ্যা, বা অপ্রত্যাশিত সংমিশ্রণ দিতে পারে, যা একজন মানুষকে অভ্যাসগত চিন্তার বাইরে যেতে সাহায্য করে। কিন্তু যখন এই সরঞ্জাম অতিরিক্ত পরিমাণে বিষয়বস্তু সরবরাহ করতে শুরু করে, তখন এটি সৃজনশীল প্রক্রিয়াকে প্রসারিত করার বদলে সংকুচিত করতে পারে।

এই সিদ্ধান্ত সৃজনশীলতা কীভাবে কাজ করে, সে বিষয়ে একটি বৃহত্তর তত্ত্বের সঙ্গে মেলে। মানব চিন্তা অভিজ্ঞতা, অনুমান এবং অভ্যাস দ্বারা গঠিত। এই সীমাবদ্ধতাগুলো কার্যকর হতে পারে, কারণ দক্ষতা মানুষকে মান ও গঠন চিনতে সাহায্য করে। কিন্তু একই সীমাবদ্ধতা মানুষকে পরিচিত পথের মধ্যেই আটকে রাখতে পারে। বাইরের দৃষ্টিভঙ্গির মূল্য, তা সহকর্মী, দল বা কোনো সরঞ্জাম থেকেই আসুক, হলো এটি মানুষকে এমন ধারণা বিবেচনা করতে নাড়া দিতে পারে, যা তারা একা তৈরি করত না।

এই অর্থে, AI কল্পনার বিকল্পের চেয়ে দৃষ্টিভঙ্গি বদলানোর একটি প্রক্রিয়া হিসেবে বেশি কাজ করতে পারে। এটি কাহিনির দিক, ধারণাগত সংযোগ, বা থিম্যাটিক কোণ প্রস্তাব করতে পারে, যা রুটিন চিন্তাকে বিঘ্নিত করে। প্রতিবেদনের মতে, এই সুবিধা সবচেয়ে শক্তিশালী হয় তখনই, যখন মানব ব্যবহারকারী সক্রিয় সিদ্ধান্তগ্রহণকারী হিসেবে থাকে, মেশিন-সৃষ্ট বিকল্পগুলোর মধ্যে শুধু নিষ্ক্রিয়ভাবে বেছে নেওয়া ব্যক্তি হয়ে না ওঠে।

অতিরিক্ত AI কেন সৃজনশীল মান কমাতে পারে

একই প্রতিবেদন সৃজনশীল পরিবেশে large language models-এর সীমাবদ্ধতাও ব্যাখ্যা করেছে। এসব সিস্টেম হলো পরিসংখ্যানভিত্তিক টুল, যা প্রশিক্ষণ ডেটার ধারা অনুযায়ী সম্ভাব্য উত্তর তৈরি করে। এতে এগুলো ভাবনার জন্য উপযোগী হয়, কিন্তু এর মানে এটাও যে এগুলো পরিচিত, মিশ্রিত, বা গড়পড়তা ধরনের আউটপুটের দিকে ঝোঁকে। এগুলো সাধারণ কাঠামো দক্ষতার সঙ্গে অনুকরণ করতে পারে, কিন্তু যে ধরনের অস্বাভাবিক, ব্যক্তিগত, বা গভীরভাবে স্বতন্ত্র লাফকে মানুষ স্মরণীয় সৃজনশীল কাজের সঙ্গে যুক্ত করে, তা নির্ভরযোগ্যভাবে তৈরি করতে পারে না।

একটি মনস্তাত্ত্বিক মূল্যও আছে। New Scientist-এর লেখাটি অনুযায়ী, অতিরিক্ত AI ব্যবহার একজন মানুষের দক্ষতা ও মালিকানার অনুভূতিকে দুর্বল করতে পারে। যদি কাজের অনেকটাই আগে থেকে আকার দেওয়া অবস্থায় আসে, তাহলে ব্যবহারকারী ফলাফলের সঙ্গে কম যুক্ত বোধ করতে পারেন এবং সেটিকে আরও এগিয়ে নিয়ে যাওয়ার প্রেরণাও কমে যেতে পারে। এতে এক ধরনের সৃজনশীল নিষ্ক্রিয়তা তৈরি হতে পারে: মানুষ অন্বেষণ বন্ধ করে কেবল বাছাই করতে শুরু করে।

এই পার্থক্যটি গুরুত্বপূর্ণ, কারণ অনেক প্রাথমিক AI workflow গতি-কে গভীরতার চেয়ে বেশি পুরস্কৃত করে। কয়েক সেকেন্ডে একটি মডেলকে দশটি ধারণা তৈরি করতে বলা কার্যকর মনে হয়। কিন্তু যদি সেই ধারণাগুলো শুরুর বিন্দুর বদলে ছাদ হয়ে দাঁড়ায়, তাহলে প্রক্রিয়াটি চুপচাপ পরীক্ষানিরীক্ষা ত্যাগ করতে পারে। New Scientist যে গবেষণাটি তুলে ধরেছে, তা বলছে অতিরিক্ত নির্ভরতা কেবল দার্শনিক উদ্বেগ নয়। এটি সরাসরি সেই মৌলিকতাকেই দুর্বল করতে পারে, যেটি মানুষ উন্নত করতে চাইছে।

বাস্তবে ধারণাটি পরীক্ষা করা

প্রবন্ধটি বিষয়টি স্পষ্ট করতে একটি সহজ লেখার অনুশীলন ব্যবহার করেছে। New Scientist-এর কলামিস্ট David Robson একটি ভাঙা wine glass এবং একটি লুকানো memory card নিয়ে একটি প্রম্পটের ভিত্তিতে ChatGPT-কে চলচ্চিত্রের ধারণা চাইেছিলেন। তাঁর বর্ণনায়, ফলাফলটি উল্লেখযোগ্যের চেয়ে বেশি ব্যবহারযোগ্য ছিল। এটাই শিক্ষার একটি অংশ। AI আটকে যাওয়া কাটিয়ে উঠতে কাজে লাগতে পারে, কিন্তু কার্যকারিতাকে সৃজনশীল কর্তৃত্বের সঙ্গে গুলিয়ে ফেলা উচিত নয়।

ব্যবহারিক সিদ্ধান্তটি এই নয় যে সৃজনশীল কর্মীদের generative tools এড়িয়ে চলা উচিত। বরং এগুলোকে বড় একটি প্রক্রিয়ার মধ্যে সতর্কতার সঙ্গে স্থাপন করা উচিত। একজন লেখক AI ব্যবহার করে অপ্রত্যাশিত দৃষ্টিকোণ তৈরি করতে পারেন এবং তারপর স্বাধীনভাবে বর্ণনাটি গড়ে তুলতে পারেন। একটি product team তাদের domain expertise দিয়ে মূল্যায়ন করার আগে বিকল্প ফ্রেমিং খুঁজে বের করতে এটি ব্যবহার করতে পারে। একজন ডিজাইনার চূড়ান্ত ধারণার উপর নিয়ন্ত্রণ রেখে অনুমানগুলোকে চ্যালেঞ্জ করতে এটি ব্যবহার করতে পারেন।

এই পদ্ধতিগুলোর একটি সাধারণ নীতি আছে: AI প্রেরণা দেয়, চূড়ান্ত বিচার নয়। কী আকর্ষণীয়, কী উদ্ভূত, কী দর্শকের সঙ্গে মানানসই, এবং কী বাদ দেওয়া উচিত, তা নির্ধারণের দায়িত্ব মানুষেরই থাকে।

এখন সৃজনশীল কাজের জন্য এর অর্থ কী

AI ও সৃজনশীলতা নিয়ে আলোচনায় প্রায়ই ধরে নেওয়া হয় যে প্রতিটি ক্ষেত্রের জন্য একটি একক উত্তর আছে, কিন্তু New Scientist-এর প্রতিবেদন আরও সূক্ষ্ম বাস্তবতার দিকে ইঙ্গিত করছে। বিভিন্ন কাজের ক্ষেত্রে ভিন্ন সীমা থাকতে পারে। brainstorming-এ final drafting-এর তুলনায় বেশি model interaction কাজে লাগতে পারে। প্রাথমিক ideation সাধারণ পরামর্শ বেশি সহ্য করতে পারে, কিন্তু brand work, fiction, বা research communication-এ voice এবং precision বেশি গুরুত্বপূর্ণ।

তবু সামগ্রিক ইঙ্গিত পরিষ্কার। সৃজনশীল কাজের জন্য AI গ্রহণকারী সংস্থাগুলিকে সাফল্য শুধু এভাবে মাপা উচিত নয় যে tool কতটা শ্রম নিজের মধ্যে শোষণ করতে পারে। তাদের এটিও দেখতে হবে যে workflow-গুলো মানব agency, কৌতূহল, এবং ownership বজায় রাখছে কি না। যদি লক্ষ্য হয় কেবল দ্রুত লেখা নয়, বরং ভালো ধারণা, তাহলে সংযম কোনো আপস নয়, বরং একটি বৈশিষ্ট্য হতে পারে।

• নির্বাচিত AI ব্যবহার অভ্যাসগত চিন্তার ধারা ভাঙতে সাহায্য করতে পারে।
• অতিরিক্ত নির্ভরতা কাজকে গড়পড়তা ফলাফল এবং দুর্বল মালিকানার দিকে ঠেলে দিতে পারে।
• সবচেয়ে শক্তিশালী ফল আসতে পারে তখন, যখন মানুষ প্রম্পট ও দৃষ্টিভঙ্গির জন্য AI ব্যবহার করে, তারপর কাজটি নিজেরাই গড়ে তোলে।

এই ভারসাম্যই সম্ভবত গবেষণা থেকে পাওয়া সবচেয়ে স্থায়ী শিক্ষা। প্রশ্নটা এই নয় যে AI সৃজনশীল কাজে থাকা উচিত কি না। প্রশ্ন হলো, কীভাবে এটি ব্যবহার করলে সুবিধার কারণে সৃজনশীল কাজকে অর্থবহ করে তোলা মানবিক ক্ষমতাগুলো ফাঁপা হয়ে যাবে না।

এই প্রবন্ধটি New Scientist-এর প্রতিবেদনের ভিত্তিতে লেখা। মূল প্রবন্ধ পড়ুন.