গোলাম রাব্বি 
OpenAI দ্বারা O1 মডেলের সর্বশেষ রিলিজটি কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা (AI) ল্যান্ডস্কেপে গেম-চেঞ্জার থেকে কম কিছু নয়। আগে দেখা যে কোন কিছুর চেয়ে অনেক বেশি সক্ষমতার সাথে, এই মডেলগুলি স্বাস্থ্যসেবা, অর্থ এবং শিক্ষার মতো শিল্পগুলিতে বিপ্লব ঘটাতে প্রস্তুত৷ কিন্তু এই অসাধারণ ক্ষমতার পাশাপাশি এআই নিরাপত্তা এবং পর্যাপ্ত তদারকি ছাড়াই এই ধরনের শক্তি ব্যবহারের প্রভাব সহ সম্ভাব্য ঝুঁকি সম্পর্কে গুরুতর প্রশ্ন আসে।
বিভিন্ন সেক্টরের টেক এক্সিকিউটিভরা এই উন্নয়নগুলির উপর ঘনিষ্ঠ নজর রাখছেন, কারণ o1 মডেলগুলি জটিল যুক্তিযুক্ত কাজগুলি পরিচালনা করার AI এর ক্ষমতার একটি উল্লেখযোগ্য লাফের প্রতিনিধিত্ব করে৷ যাইহোক, মডেলগুলি এআই শাসনের ভবিষ্যত সম্পর্কে প্রতিষ্ঠিত অনুমানকে চ্যালেঞ্জ করে এবং এই ধরনের শক্তিশালী প্রযুক্তি স্থাপনের নৈতিক প্রভাব সম্পর্কে প্রশ্ন তোলে।
OpenAI এর o1 মডেলের উত্থানের বিষয়ে আমাদের কথোপকথন শুনুন। আপনি উদ্বিগ্ন হতে হবে?
o1 মডেলের অভূতপূর্ব ক্ষমতা
o1 সিরিজ, যার মধ্যে o1-প্রিভিউ এবং o1-মিনি মডেল রয়েছে, এটি জেনারেটিভ AI-তে একটি উল্লেখযোগ্য অগ্রগতি। কম্পিউটার বিজ্ঞানে স্নাতকোত্তর ডিগ্রিধারী এআই সাংবাদিক টিমোথি বি. লি বলেছিলেন যে, একটি সাম্প্রতিক নিবন্ধে উল্লেখ করা হয়েছে“o1 হল GPT-4 এর পর যুক্তির ক্ষমতার সবচেয়ে বড় অগ্রগতি। এটি তার নিজের অধিকারে একটি শ্রেণী।” এই মডেলগুলি জটিল যুক্তিযুক্ত সমস্যাগুলি সমাধান করার ক্ষমতা প্রদর্শন করেছে যা আগে AI এর আগের সংস্করণগুলির নাগালের বাইরে ছিল।
আমি একজন “এআই সন্দেহবাদী” হিসাবে কিছুটা খ্যাতি তৈরি করেছি, কিন্তু আমি মনে করি আমি সঠিকভাবে GPT-4 এর পরে LLM অগ্রগতির ধীর গতি সম্পর্কে রিপোর্ট করছিলাম। o1 একটি সম্পূর্ণ ভিন্ন গল্প। এটি GPT-4 এর পর পারফরম্যান্সে সবচেয়ে বড় লাফ।
– টিমোথি বি। লি (@বাইনারিবিটস) 20 সেপ্টেম্বর, 2024
o1 মডেলের সবচেয়ে চিত্তাকর্ষক দিকগুলির মধ্যে একটি হল তাদের বহু-পদক্ষেপের লজিক কাজগুলি পরিচালনা করার ক্ষমতা। উদাহরণস্বরূপ, মডেলগুলি জটিল প্রোগ্রামিং সমস্যাগুলিকে পরিচালনাযোগ্য ধাপে ভেঙে দেওয়ার ক্ষেত্রে দুর্দান্ত, যেমনটি ওপেনএআই লঞ্চ ইভেন্টের সময় দেখিয়েছিল। ধাপে ধাপে চিন্তা করে, o1-প্রিভিউ মডেলটি কম্পিউটার প্রোগ্রামিং এবং গণিতের মতো ক্ষেত্রগুলিতে জটিল সমস্যার সমাধান করতে পারে, পূর্ববর্তী মডেলগুলির তুলনায় অনেক দ্রুত এবং অধিক নির্ভুলতার সাথে সমাধান প্রদান করে।
এই উন্নতি মূলত ওপেনএআই-এর রিইনফোর্সমেন্ট লার্নিং ব্যবহারের কারণে হয়েছে, যা মডেলগুলিকে সমস্যার মধ্য দিয়ে “চিন্তা” করতে এবং আরও বেশি মনোযোগী, সঠিক পদ্ধতিতে সমাধান খুঁজে পেতে শেখায়। সিমুলেশন লার্নিং থেকে পরিবর্তন, যা মানব আচরণকে অনুলিপি করা, শক্তিবৃদ্ধি শেখার সাথে জড়িত, এটি o1কে এমন জায়গায় পারদর্শী হতে দিয়েছে যেখানে অন্যান্য মডেলগুলি সংগ্রাম করে, যেমন ব্যাশ স্ক্রিপ্ট লেখা বা লজিক-ভারী কাজগুলির মতো গণিত সমস্যাগুলি সমাধান করা।
দ্বি-ধারী তলোয়ার: o1 মডেল কি হুমকি?
এই অসাধারণ ক্ষমতা থাকা সত্ত্বেও, o1 মডেলের সম্ভাব্য বিপদ সম্পর্কে AI সম্প্রদায়ের মধ্যে উদ্বেগ প্রকাশ করা হয়েছে। যদিও ওপেনএআই ঝুঁকি নিয়ে আলোচনায় তুলনামূলকভাবে সংযত হয়েছে, গত বছর ওপেনএআই গবেষকদের একটি অভ্যন্তরীণ গবেষণাপত্র যথেষ্ট বিতর্কের জন্ম দিয়েছে। রয়টার্সের কাছে ফাঁস হওয়া চিঠিটি সতর্ক করেছে যে Q* প্রকল্প – যা o1 মডেলে বিকশিত হয়েছে – সঠিকভাবে পরিচালিত না হলে “মানবতার জন্য হুমকি” হতে পারে। যদিও এটি একটি বিজ্ঞান কল্পকাহিনীর গল্পের মতো শোনাতে পারে, তবে ভয়টি এই সিস্টেমগুলির ক্রমবর্ধমান স্বায়ত্তশাসন এবং যুক্তি শক্তি থেকে উদ্ভূত হয়।
বেশিরভাগ উদ্বেগের বিষয় হল গতি এবং স্কেল যা o1 মডেলগুলি কাজ করতে পারে। উন্নত যুক্তির প্রয়োজনের সমস্যাগুলি সমাধান করার মাধ্যমে – যে কাজগুলি একসময় মানব বুদ্ধিমত্তার একচেটিয়া ডোমেন হিসাবে বিবেচিত হত – o1 মডেলগুলি দায়িত্বহীনভাবে ব্যবহার করা হলে নতুন ঝুঁকি তৈরি করতে পারে৷ যেমন লি তার বিশ্লেষণে লিখেছেন, “o1 মডেলগুলি নিখুঁত নয়, তবে তারা অনেক ভাল [complex reasoning] অন্যান্য ফ্রন্টিয়ার মডেলের তুলনায়।”
এটি এআই নিরাপত্তা এবং শাসন সম্পর্কে বিস্তৃত আলোচনার জন্ম দিয়েছে। ওপেনএআই ঝুঁকি কমানোর জন্য নিরাপত্তা প্রোটোকল প্রয়োগ করেছে, অনেক শিল্প নেতা এবং গবেষকরা এই ধরনের শক্তিশালী প্রযুক্তির অপব্যবহার রোধ করার জন্য আরও শক্তিশালী প্রবিধানের জন্য চাপ দিচ্ছেন। প্রশ্ন হল: আমরা কি এমন AI সিস্টেমের জন্য প্রস্তুত যা আগের যেকোনো মডেলের চেয়ে বেশি সমালোচনামূলক এবং গভীরভাবে চিন্তা করতে পারে?
কেন শক্তিবৃদ্ধি শিক্ষা o1 ভিন্ন করে?
o1 মডেলের প্রযুক্তিগত ভিত্তি হল আগের AI সিস্টেম থেকে একটি উল্লেখযোগ্য পরিবর্তন। লি ব্যাখ্যা করেছেন, o1 এর সাফল্যের চাবিকাঠি এটির শক্তিবৃদ্ধি শিক্ষার ব্যবহারে নিহিত। অনুকরণ শিক্ষার বিপরীতে, যা মডেলগুলিকে পূর্বনির্ধারিত উদাহরণের উপর ভিত্তি করে মানব আচরণের প্রতিলিপি তৈরি করতে প্রশিক্ষণ দেয়, শক্তিবৃদ্ধি শিক্ষা মডেলটিকে তার ভুলগুলি থেকে শিখতে এবং বাস্তব সময়ে মানিয়ে নিতে সক্ষম করে। মাল্টি-স্টেপ লজিক কাজগুলি পরিচালনা করার জন্য এই ক্ষমতাটি গুরুত্বপূর্ণ, যেখানে একটি ভুল সমগ্র প্রক্রিয়াটিকে লাইনচ্যুত করতে পারে।
পার্থক্যটি বোঝাতে, একটি মৌলিক গণিত সমস্যা বিবেচনা করুন: “2+2=4।” সিমুলেশন শেখার ক্ষেত্রে, মডেলটি কেবল এই সমীকরণটি মনে রাখবে এবং অনুরোধ করা হলে এটি পুনরাবৃত্তি করবে। যাইহোক, যদি মডেলটিকে “2+5+4+5-12+7-5=” এর মতো একটি জটিল সমীকরণ সমাধান করতে বলা হয়, তবে এটি জটিল সমস্যাগুলিকে সহজ অংশে বিভক্ত করতে শেখেনি আপনি শিখেছেন।
রিইনফোর্সমেন্ট লার্নিং ধাপে ধাপে সমস্যার সমাধান করতে মডেল শেখানোর মাধ্যমে এই সমস্যার সমাধান করে। o1 মডেলের ক্ষেত্রে, এর ফলে উন্নত গণিত সমস্যা সমাধান এবং জটিল কোড লেখার ক্ষমতা হয়েছে, যেমনটি OpenAI-এর প্রদর্শনে দেখা গেছে। এই পদ্ধতিটি o1 মডেলগুলিকে নির্দিষ্ট কাজের ক্ষেত্রে এমনকি মানব বিশেষজ্ঞদেরও ছাড়িয়ে যাওয়ার অনুমতি দিয়েছে, যেগুলিকে এমন ব্যবসাগুলির জন্য একটি অমূল্য হাতিয়ার তৈরি করে যার জন্য গভীর, বহু-পদক্ষেপের যুক্তির ক্ষমতা প্রয়োজন।
সীমাবদ্ধতা: যেখানে o1 এখনও কম পড়ে
তাদের অনেক বৈশিষ্ট্য থাকা সত্ত্বেও, o1 মডেলগুলি সীমাবদ্ধতা ছাড়াই নয়। সবচেয়ে উল্লেখযোগ্য ক্ষেত্রগুলির মধ্যে একটি যেখানে মডেলদের লড়াই হয় স্থানিক যুক্তি। যে পরীক্ষায় ভিজ্যুয়াল বা স্থানিক বোঝাপড়ার প্রয়োজন হয় – যেমন নেভিগেশন পাজল বা দাবা সমস্যা – o1-প্রিভিউ এবং o1-মিনি উভয় মডেলই ভুল বা অর্থহীন উত্তর দিয়েছে।
উদাহরণস্বরূপ, যখন একটি দাবা সমস্যা সমাধানের জন্য বলা হয়, o1-প্রিভিউ মডেলটি এমন একটি পদক্ষেপের সুপারিশ করেছিল যা দাবা খেলায় শুধু ভুল নয়, অবৈধও ছিল৷ এটি বর্তমান AI সিস্টেমগুলির সাথে একটি বিস্তৃত সমস্যা হাইলাইট করে: যদিও তারা পাঠ্য-ভিত্তিক যুক্তির কাজগুলিতে দক্ষতা অর্জন করতে পারে, তারা এমন সমস্যার সাথে লড়াই করে যার জন্য শারীরিক বা স্থানিক সম্পর্কের বোঝার প্রয়োজন হয়।
এই সীমাবদ্ধতা আমাদের মনে করিয়ে দেয় যে, AI-তে অগ্রগতি সত্ত্বেও, আমরা এখনও সত্যিকারের সাধারণ কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা অর্জন থেকে অনেক দূরে রয়েছি যা মানুষের মতোই বিশ্ব সম্পর্কে যুক্তি দিতে পারে। যেমন লি ব্যাখ্যা করেছিলেন, “বাস্তব জগত গণিত সমস্যার চেয়ে অনেক বেশি অগোছালো।” যদিও জটিল যুক্তির সমস্যাগুলি সমাধান করার জন্য o1 এর ক্ষমতা চিত্তাকর্ষক, এটি স্থানিক যুক্তি বা দীর্ঘমেয়াদী স্মৃতি জড়িত বাস্তব-জগতের পরিস্থিতিগুলির জটিলতাগুলি নেভিগেট করার ক্ষমতার মধ্যে সীমাবদ্ধ।
প্রযুক্তি নির্বাহীদের জন্য প্রভাব: এআই শাসনের জন্য একটি আহ্বান
প্রযুক্তি নির্বাহীদের জন্য, o1 মডেলের প্রকাশ একটি সুযোগ এবং একটি চ্যালেঞ্জ উভয়ই উপস্থাপন করে। একদিকে, মডেলগুলির অসাধারণ ক্ষমতাগুলি জটিল, বহু-পদক্ষেপের যুক্তিযুক্ত কাজগুলি স্বয়ংক্রিয় করে আর্থিক থেকে স্বাস্থ্যসেবা পর্যন্ত শিল্পগুলিতে বিপ্লব ঘটাতে পারে। অন্যদিকে, এই ধরনের শক্তিশালী সিস্টেমগুলির সাথে সম্পর্কিত সম্ভাব্য ঝুঁকিগুলিকে উপেক্ষা করা যায় না।
দৃঢ় নিরাপত্তা প্রোটোকল রয়েছে তা নিশ্চিত করার সময় নির্বাহীদের অবশ্যই সাবধানে বিবেচনা করতে হবে যে কীভাবে এই মডেলগুলিকে তাদের ক্রিয়াকলাপে একীভূত করা যায়। এটি বিশেষভাবে গুরুত্বপূর্ণ সেই শিল্পগুলিতে যেখানে AI ব্যবহার করা হয় স্বাস্থ্যসেবা বা অর্থের মতো উচ্চ-স্টেকের সিদ্ধান্ত নিতে। জটিল ডেটা পরিচালনা এবং দ্রুত সমাধান প্রদানের জন্য o1 মডেলের শক্তি তুলনাহীন, কিন্তু সঠিক পর্যবেক্ষণ ছাড়া, ঝুঁকিগুলি সুবিধার চেয়ে বেশি হতে পারে।
মার্কিন যুক্তরাষ্ট্র এবং যুক্তরাজ্যের AI সুরক্ষা প্রতিষ্ঠানগুলির সাথে সহযোগিতা করার জন্য OpenAI-এর প্রচেষ্টাগুলি সঠিক দিকের একটি পদক্ষেপ, তবে AI সিস্টেমগুলিকে বিকশিত এবং দায়িত্বের সাথে মোতায়েন করা নিশ্চিত করার জন্য আরও কিছু করা দরকার৷ AI-এর সক্ষমতা বাড়তে থাকলে, প্রযুক্তি নির্বাহীরা AI গভর্নেন্সের ভবিষ্যৎ গঠনে এবং এই প্রযুক্তিগুলিকে আরও ভালোর জন্য ব্যবহার করা হয় তা নিশ্চিত করতে গুরুত্বপূর্ণ ভূমিকা পালন করবে।
o1 মডেল AI এর জন্য একটি নতুন যুগের প্রতিনিধিত্ব করে
o1 মডেলগুলি কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার একটি নতুন যুগের প্রতিনিধিত্ব করে – এমন একটি যুগ যেখানে AI সিস্টেমগুলি গভীর, বহু-পদক্ষেপের যুক্তি সম্পাদন করতে সক্ষম যা একসময় মানব জ্ঞানের একচেটিয়া ডোমেন হিসাবে বিবেচিত হত। ব্যবসার জন্য, এই মডেলগুলি জটিল কাজগুলিকে স্বয়ংক্রিয় করার এবং তাদের ডেটা থেকে নতুন অন্তর্দৃষ্টি আনলক করার অভূতপূর্ব সুযোগ প্রদান করে। কিন্তু এই ক্ষমতার সাথে AI একটি নৈতিক এবং নিরাপদ পদ্ধতিতে ব্যবহার করা হয় তা নিশ্চিত করার দায়িত্বও আসে।
যেহেতু ওপেনএআই AI এর ক্ষমতার সীমানাকে ঠেলে দিচ্ছে, প্রযুক্তি এক্সিকিউটিভদের জন্য প্রশ্ন হল কীভাবে এই মডেলগুলিকে উন্নয়নের জন্য ব্যবহার করা যায়, কিন্তু এই ধরনের অসাধারণ প্রযুক্তির সাথে আসা নৈতিক সমস্যাগুলিকে কীভাবে নেভিগেট করা যায় এবং কীভাবে নিয়ন্ত্রক চ্যালেঞ্জ মোকাবেলা করা যায়। AI এর ভবিষ্যত এখানে, এবং এটি উত্তেজনাপূর্ণ এবং অনিশ্চিত উভয়ই।
