চ্যাটজিপিটির নতুন মডেল অ্যাস্ট্রা (chatgpt-6 Astra) বাজারে আসার পর কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা নিয়ে আলোচনার কেন্দ্র বদলে গেছে। এতদিন এআইয়ের সক্ষমতা বিচার করা হতো সে কত ভালো উত্তর দিতে পারে, কত দ্রুত তথ্য খুঁজে দিতে পারে বা কত নিখুঁতভাবে লেখা তৈরি করতে পারে—এসব দিয়ে। অ্যাস্ট্রা সেই ধারণাকে আরও এক ধাপ এগিয়ে নিয়ে যাচ্ছে। কারণ, এই মডেল শুধু প্রশ্নের উত্তর দেওয়ার জন্য তৈরি নয়; বরং ব্যবহারকারীর হয়ে একাধিক ধাপের কাজ সম্পন্ন করার লক্ষ্যেই এর নকশা করা হয়েছে।
কীভাবে কাজ করবে অ্যাস্ট্রা?
ধরা যাক, একজন গবেষককে ৪০টি সরকারি নথি পড়ে একটি প্রতিবেদন তৈরি করতে হবে। প্রচলিত এআই ব্যবহারে তাঁকে একেকটি নথি আলাদা করে আপলোড করতে হবে, গুরুত্বপূর্ণ তথ্য বের করার নির্দেশ দিতে হবে, পরে সেই তথ্য মিলিয়ে দেখতে হবে এবং শেষে প্রতিবেদন লেখার জন্য আবার আলাদা নির্দেশ দিতে হবে। অ্যাস্ট্রার ক্ষেত্রে ব্যবহারকারী হয়তো শুধু বলতে পারেন, “এই নথিগুলো পড়ে মূল সিদ্ধান্তগুলো বের করো, পরস্পরের সঙ্গে তথ্য মিলিয়ে অসঙ্গতিগুলো চিহ্নিত করো এবং একটি সংক্ষিপ্ত প্রতিবেদন তৈরি করো।” এরপর মডেল নিজেই কাজটিকে কয়েকটি ধাপে ভাগ করে এগোতে পারবে।
প্রথমে সে নথিগুলো পড়বে, তারপর প্রয়োজনীয় তথ্য আলাদা করবে, একই বিষয়ের বিভিন্ন বক্তব্যের মধ্যে মিল-অমিল খুঁজবে এবং শেষে ফলাফল সাজিয়ে প্রতিবেদন তৈরি করবে। কোনো তথ্য যাচাই করতে ওয়েবসাইটে যেতে হলে সেটিও করতে পারবে। অর্থাৎ, ব্যবহারকারীকে প্রতিটি ধাপ আলাদা করে বলে দিতে হবে না। কাজের লক্ষ্য বুঝে অ্যাস্ট্রা নিজেই পরবর্তী পদক্ষেপ নির্ধারণ করার চেষ্টা করবে।
এই সক্ষমতা শুধু গবেষণা বা নথি বিশ্লেষণের মধ্যে সীমাবদ্ধ নয়। কোনো ব্যবসা প্রতিষ্ঠান চাইলে অ্যাস্ট্রাকে বিক্রির তথ্য বিশ্লেষণ করে দুর্বল বাজার চিহ্নিত করতে, খরচের হিসাব মিলিয়ে দেখতে এবং ভবিষ্যৎ পরিকল্পনার খসড়া তৈরি করতে দিতে পারে। একজন সফটওয়্যার নির্মাতা তাকে কোড লিখতে, সেই কোড পরীক্ষা করতে এবং ত্রুটি থাকলে সংশোধন করতে বলতে পারেন। আবার কোনো শিক্ষার্থী একটি জটিল বিষয়ের ওপর গবেষণার পরিকল্পনা তৈরি, প্রয়োজনীয় উৎস খোঁজা এবং তথ্যগুলো সহজ ভাষায় সাজানোর কাজেও এর সহায়তা নিতে পারে।
অ্যাস্ট্রার আরেকটি গুরুত্বপূর্ণ দিক হলো কম্পিউটার ব্যবহারের সক্ষমতা। কোনো কাজ সম্পন্ন করতে যদি একাধিক ওয়েবসাইটে যেতে হয়, তথ্য কপি করতে হয়, হিসাব করতে হয় বা নির্দিষ্ট সফটওয়্যারে ফলাফল সাজাতে হয়, তাহলে মডেল সেই ধারাবাহিক কাজের অংশগুলো সম্পন্ন করার চেষ্টা করতে পারে। যেমন, একজন ব্যবহারকারী বলতে পারেন, “গত তিন মাসের বিক্রির তথ্য সংগ্রহ করে অঞ্চলভিত্তিক তুলনা করো, সবচেয়ে বেশি কমে যাওয়া পণ্যগুলো চিহ্নিত করো এবং ব্যবস্থাপনার জন্য একটি উপস্থাপনা তৈরি করো।” এই নির্দেশের পর অ্যাস্ট্রাকে তথ্য সংগ্রহ, বিশ্লেষণ, তুলনা এবং উপস্থাপনা তৈরির মতো একাধিক ধাপ সামলাতে হবে।
অ্যাস্ট্রা কি এজিআই?
এখানেই অ্যাস্ট্রাকে ঘিরে এজিআই বা কৃত্রিম সাধারণ বুদ্ধিমত্তার আলোচনা শুরু হয়েছে। এজিআই বলতে এমন এক ধরনের এআইকে বোঝানো হয়, যা শুধু একটি নির্দিষ্ট কাজ করতে পারবে না; বরং মানুষের মতো বিভিন্ন ধরনের বুদ্ধিবৃত্তিক কাজ বুঝে, শিখে এবং পরিস্থিতি অনুযায়ী সম্পন্ন করতে পারবে।
একটি এজিআই নতুন বিষয় শিখতে, গবেষণা করতে, পরিকল্পনা তৈরি করতে, সফটওয়্যার বানাতে, ব্যবসার হিসাব বিশ্লেষণ করতে এবং জটিল সমস্যা সমাধান করতে সক্ষম হবে বলে ধারণা করা হয়। সবচেয়ে গুরুত্বপূর্ণ বিষয় হলো, তাকে প্রতিটি পদক্ষেপ আলাদা করে নির্দেশ দিতে হবে না; কাজের উদ্দেশ্য বুঝে সে নিজেই পরবর্তী পদক্ষেপ ঠিক করতে পারবে।
অ্যাস্ট্রার মধ্যে এজিআইয়ের কিছু বৈশিষ্ট্যের আভাস দেখা গেলেও এটিকে এখনই এজিআই বলা যাবে না। কারণ, মানুষের মতো সাধারণ বুদ্ধিমত্তা অর্জন করতে হলে শুধু নানা ধরনের কাজ করার ক্ষমতা থাকলেই হবে না। দীর্ঘ সময় ধরে ধারাবাহিকভাবে শেখা, নতুন ও অচেনা পরিস্থিতিতে নির্ভরযোগ্য সিদ্ধান্ত নেওয়া, নিজের ভুল বুঝে তা সংশোধন করা এবং বাস্তব জগতের জটিলতা সামলানোর মতো সক্ষমতাও প্রয়োজন। অ্যাস্ট্রা এসব ক্ষেত্রে কতটা নির্ভরযোগ্য, তা বোঝার জন্য আরও পরীক্ষা ও বাস্তব ব্যবহারের তথ্য দরকার।
সবাই কি পাবে এই নতুন মডেল?
মডেলটি প্রথমে কারা ব্যবহার করবে, সেটিও গুরুত্বপূর্ণ প্রশ্ন। সাধারণত এ ধরনের শক্তিশালী নতুন মডেল সবার জন্য একসঙ্গে উন্মুক্ত করা হয় না। গবেষক, সফটওয়্যার নির্মাতা, ব্যবসায়িক প্রতিষ্ঠান এবং নির্বাচিত পরীক্ষামূলক ব্যবহারকারীরা আগে এর সুবিধা পাওয়ার সুযোগ পেতে পারেন। এর মাধ্যমে মডেলটি বাস্তব কাজের ক্ষেত্রে কতটা কার্যকর, কোথায় ভুল করছে এবং কোন ধরনের নিরাপত্তা ঝুঁকি তৈরি হতে পারে—এসব যাচাই করা সম্ভব হবে। পরে ধাপে ধাপে সাধারণ ব্যবহারকারীদের জন্য সুবিধাগুলো উন্মুক্ত হতে পারে।
প্রাথমিক ব্যবহারকারীদের মধ্যে গবেষণা প্রতিষ্ঠান ও প্রযুক্তি কোম্পানিগুলো সবচেয়ে বেশি লাভবান হতে পারে। বড় প্রতিষ্ঠানে প্রতিদিন বিপুল পরিমাণ নথি, ই-মেইল, হিসাব ও তথ্য বিশ্লেষণের প্রয়োজন হয়। অ্যাস্ট্রা যদি এসব কাজ নির্ভুলভাবে সামলাতে পারে, তাহলে কর্মীদের সময় বাঁচবে এবং একই সঙ্গে একাধিক কাজ পরিচালনা করা সহজ হবে। সফটওয়্যার নির্মাতারা কোড লেখা ও পরীক্ষা করার কাজে সহায়তা পাবেন। সাংবাদিক বা গবেষকেরা তথ্য যাচাই ও নথি বিশ্লেষণে এর ব্যবহার করতে পারবেন। তবে গুরুত্বপূর্ণ সিদ্ধান্তের ক্ষেত্রে মানুষের যাচাই এখনো অপরিহার্য থাকবে।
কারণ, অ্যাস্ট্রা যতই উন্নত হোক, ভুল তথ্য তৈরি করার ঝুঁকি পুরোপুরি শেষ হয়নি। কোনো নথির বক্তব্য ভুলভাবে বোঝা, ওয়েবসাইটের তথ্যকে নির্ভরযোগ্য ধরে নেওয়া, হিসাবের ভুল করা বা অসম্পূর্ণ তথ্যের ভিত্তিতে সিদ্ধান্ত দেওয়ার মতো সমস্যা দেখা দিতে পারে। বিশেষ করে স্বাস্থ্য, আইন, অর্থনীতি বা সরকারি সিদ্ধান্তের মতো সংবেদনশীল ক্ষেত্রে এআইয়ের তৈরি ফলাফল সরাসরি ব্যবহার না করে মানুষের পর্যালোচনা প্রয়োজন হবে।
বদলে যেতে পারে এআই দুনিয়া
অ্যাস্ট্রার গুরুত্ব অস্বীকার করার উপায় নেই। এটি এআই ব্যবহারের ধরন বদলে দিতে পারে। এতদিন ব্যবহারকারীকে এআইয়ের সঙ্গে কথোপকথন চালিয়ে যেতে হতো—একটি প্রশ্ন, একটি উত্তর, তারপর নতুন নির্দেশ। অ্যাস্ট্রার লক্ষ্য সেই ধারাকে বদলে দিয়ে ব্যবহারকারীকে একটি বড় কাজের দায়িত্ব দেওয়ার সুযোগ তৈরি করা। ব্যবহারকারী শুধু বলবেন, “এই কাজটা শেষ করো।” এরপর এআই নিজেই কাজের পরিকল্পনা করবে, প্রয়োজনীয় তথ্য সংগ্রহ করবে, ধাপগুলো সম্পন্ন করবে এবং ফলাফল উপস্থাপন করবে।
এই পরিবর্তনের ফলে এআইয়ের মূল্যায়নের মানদণ্ডও বদলে যেতে পারে। আগে প্রশ্ন ছিল, কোন মডেল সবচেয়ে ভালো উত্তর দেয়। এখন প্রশ্ন হতে পারে, কোন মডেল সবচেয়ে নির্ভরযোগ্যভাবে একটি জটিল কাজ শেষ করে দিতে পারে। উত্তর দেওয়ার ক্ষমতা থেকে কাজ সম্পন্ন করার ক্ষমতায় এই অগ্রসর হওয়াই অ্যাস্ট্রার সবচেয়ে বড় বৈশিষ্ট্য।
অ্যাস্ট্রা এখনো এজিআই নয়। তবে এটি এমন এক ভবিষ্যতের দিকে ইঙ্গিত করছে, যেখানে এআই কেবল তথ্যের সহকারী থাকবে না; বরং গবেষক, বিশ্লেষক, প্রোগ্রামার, পরিকল্পনাকারী এবং ভার্চুয়াল কর্মীর ভূমিকাও পালন করবে। এজিআইয়ের দরজা পুরোপুরি খুলেছে কি না, তার উত্তর এখনই দেওয়া কঠিন। কিন্তু অ্যাস্ট্রার মতো মডেলগুলো দেখাচ্ছে, সেই দরজার সামনে পৌঁছানোর পথটি আগের চেয়ে অনেক স্পষ্ট হয়ে উঠেছে।
