AI অ্যালায়েন্সের প্রথম বর্ষে দ্রুত প্রবৃদ্ধি

ওপেন সোর্স AI-তে পরিবর্তন

ঐতিহাসিকভাবে, ওপেন-সোর্স AI ডেভেলপমেন্ট ছিল একটি বিচ্ছিন্ন প্রচেষ্টা, যার ফলে প্রায়শই নিম্নমানের মডেল তৈরি হত। 2023 সালের আগে, GPT-2 এর কাছাকাছি ক্ষমতার AI মডেলগুলিকে প্রশিক্ষণ দেওয়ার জন্য পর্যাপ্ত সংস্থান খুব কম অলাভজনক সংস্থার কাছে ছিল। বৃহৎ প্রযুক্তি কোম্পানিগুলি প্রোপ্রাইটরি AI ক্ষেত্রে আধিপত্য বিস্তার করেছিল, যেখানে ওপেন-সোর্স AI মূলত বিশেষ অ্যাপ্লিকেশনের মধ্যে সীমাবদ্ধ ছিল।

2023 সাল একটি টার্নিং পয়েন্ট হিসেবে চিহ্নিত হয়েছিল। অনুমোদিত লাইসেন্স সহ একাধিক নতুন বেস মডেল প্রকাশিত হয়েছিল, তারপরে Microsoft-এর সাথে অংশীদারিত্বে Meta-র ওপেন-সোর্স Llama 2 মডেল প্রকাশ করা হয়েছিল। এই ঘটনাটি একটি আলোড়ন সৃষ্টি করেছিল, ছয় মাসের মধ্যে 10,000 টিরও বেশি ডেরিভেটিভ মডেল তৈরি হয়েছিল। ওপেন-সোর্স AI ডেভেলপমেন্টের একটি নতুন যুগের সূচনা হয়েছিল।

উচ্চাভিলাষী লক্ষ্য এবং একটি বিশিষ্ট স্টিয়ারিং কমিটি

এই পটভূমিতে, AI অ্যালায়েন্স তার সূচনা থেকেই লক্ষ্যগুলির একটি চিত্তাকর্ষক বিন্যাস স্থাপন করেছিল। এই লক্ষ্যগুলির মধ্যে অন্তর্ভুক্ত ছিল:

• উন্মুক্ত সহযোগিতাকে উৎসাহিত করা
• AI-এর জন্য শাসন এবং সুরক্ষাবলয় প্রতিষ্ঠা করা
• বেঞ্চমার্কিং টুল এবং স্পষ্ট নীতিগত অবস্থান তৈরি করা
• বিস্তৃত শিক্ষামূলক উদ্যোগগুলিকে অগ্রাধিকার দেওয়া
• শক্তিশালী হার্ডওয়্যার ইকোসিস্টেমের বিকাশ

অ্যালায়েন্সের শক্তি আরও দৃঢ় হয়েছে এর স্টিয়ারিং কমিটির যোগ্যতার দ্বারা, যেখানে বিখ্যাত বাণিজ্যিক সংস্থা এবং বিশ্ববিদ্যালয়গুলির একটি তালিকা রয়েছে।

সদস্যতার মানদণ্ড: উন্মুক্ততা এবং সহযোগিতার প্রতি অঙ্গীকার

AI অ্যালায়েন্সের সদস্য হওয়ার জন্য, একটি সংস্থাকে অবশ্যই চারটি মূল মানদণ্ড পূরণ করতে হবে:

1. মিশনের সাথে সঙ্গতি: সম্ভাব্য সদস্যকে অবশ্যই নিরাপত্তা, উন্মুক্ত বিজ্ঞান এবং উদ্ভাবনকে উৎসাহিত করার মিশনের সাথে সঙ্গতি রাখতে হবে।
2. প্রকল্পগুলির প্রতি অঙ্গীকার: সদস্যদের অবশ্যই অ্যালায়েন্সের মিশনের সাথে সঙ্গতিপূর্ণ গুরুত্বপূর্ণ প্রকল্পগুলিতে কাজ করার জন্য নিবেদিত হতে হবে।
3. দৃষ্টিভঙ্গির বৈচিত্র্য: সম্ভাব্য সদস্যদের অবশ্যই বিশ্বব্যাপী সদস্যতার মধ্যে দৃষ্টিভঙ্গি এবং সংস্কৃতির বৈচিত্র্যে অবদান রাখতে ইচ্ছুক হতে হবে, যা বর্তমানে 140 টিরও বেশি সংস্থা এবং আরও বাড়বে বলে আশা করা হচ্ছে।
4. খ্যাতি: AI অ্যালায়েন্স এমন সদস্যদের সন্ধান করে যাদের AI ওপেন-সোর্স সম্প্রদায়ের মধ্যে শিক্ষাবিদ, নির্মাতা বা উকিল হিসাবে স্বীকৃত খ্যাতি রয়েছে।

সদস্যদের শ্রেণীবিন্যাস: নির্মাতা, সহায়তাকারী এবং সমর্থক

অ্যালায়েন্সের সদস্যরা সাধারণত তিনটি বিভাগের মধ্যে একটিতে পড়েন:

• নির্মাতা (Builders): এই সদস্যরা AI ব্যবহার করে এমন মডেল, ডেটাসেট, সরঞ্জাম এবং অ্যাপ্লিকেশন তৈরি করার জন্য দায়ী।
• সহায়তাকারী (Enablers): এই সদস্যরা টিউটোরিয়াল, ব্যবহারের ক্ষেত্র এবং সাধারণ সম্প্রদায় সহায়তার মাধ্যমে ওপেন AI প্রযুক্তির গ্রহণকে প্রচার করে।
• সমর্থক (Advocates): এই সদস্যরা AI অ্যালায়েন্স ইকোসিস্টেমের সুবিধার উপর জোর দেন এবং সাংগঠনিক নেতা, সামাজিক স্টেকহোল্ডার এবং নিয়ন্ত্রক সংস্থাগুলির মধ্যে জনসাধারণের আস্থা ও নিরাপত্তা বৃদ্ধি করেন।

ছয়টি মূল ফোকাস ক্ষেত্র: AI ইকোসিস্টেমের প্রতি একটি সামগ্রিক দৃষ্টিভঙ্গি

AI অ্যালায়েন্স ছয়টি মূল ফোকাস ক্ষেত্র জুড়ে তার দীর্ঘমেয়াদী অগ্রাধিকারগুলি সংজ্ঞায়িত করে। যাইহোক, এটি লক্ষ করা গুরুত্বপূর্ণ যে অ্যালায়েন্স সমগ্র AI ইকোসিস্টেমের প্রতি একটি সামগ্রিক দৃষ্টিভঙ্গি গ্রহণ করে, সম্প্রদায়ের সদস্য এবং ডেভেলপারদের এক বা একাধিক ক্ষেত্রে অংশগ্রহণ করতে এবং আগ্রহ বা অগ্রাধিকার পরিবর্তনের সাথে খাপ খাইয়ে নিতে উৎসাহিত করে।

এখানে ছয়টি মূল ফোকাস ক্ষেত্রের উপর একটি ঘনিষ্ঠ দৃষ্টিপাত করা হলো:

দক্ষতা এবং শিক্ষা (Skills and Education)

এই ক্ষেত্রটি AI-এর ঝুঁকি মূল্যায়নকারী ভোক্তা এবং ব্যবসায়িক নেতা, সেইসাথে AI অ্যাপ্লিকেশন তৈরি করা শিক্ষার্থী এবং ডেভেলপার সহ বিস্তৃত দর্শকদের কাছে AI জ্ঞান প্রদানের জন্য নিবেদিত। এর লক্ষ্য নির্দিষ্ট ক্ষেত্রে বিশেষজ্ঞের নির্দেশনা খোঁজার প্রক্রিয়াটিকে সহজ করা এবং এতে একটি মডেল মূল্যায়ন উদ্যোগ অন্তর্ভুক্ত রয়েছে।

2024 সালে, অ্যালায়েন্স Guide to Essential Competencies for AI প্রকাশ করেছে, যা AI-তে মূল ভূমিকা এবং সেই ভূমিকাগুলির জন্য প্রয়োজনীয় দক্ষতাগুলি চিহ্নিত করার জন্য একটি বিস্তৃত সমীক্ষার ফলস্বরূপ একটি ব্যাপক সংস্থান। সম্প্রতি প্রকাশিত হওয়া সত্ত্বেও, গাইডটি ইতিমধ্যে নয়টি সংশোধনের মধ্য দিয়ে গেছে এবং প্রাথমিক সমীক্ষায় চিহ্নিত সমস্যাগুলি সমাধানের জন্য একটি ফলো-আপ সমীক্ষার পরিকল্পনা করা হয়েছে।

বিশ্বাস এবং নিরাপত্তা (Trust and Safety)

এই গুরুত্বপূর্ণ ক্ষেত্রটি সমস্ত AI অ্যাপ্লিকেশনের সাফল্যের জন্য প্রয়োজনীয় বিশ্বাস এবং নিরাপত্তার উপাদানগুলি অন্বেষণ করে। মডেল এবং অ্যাপ্লিকেশনগুলি উচ্চ-মানের, নিরাপদ এবং বিশ্বাসযোগ্য তা নিশ্চিত করার জন্য বেঞ্চমার্ক, সরঞ্জাম এবং পদ্ধতি ব্যবহার করা হয়। এর মধ্যে রয়েছে আচরণের মান উন্নয়ন এবং ঝুঁকির কার্যকর প্রতিক্রিয়া সমর্থন করা।

এই ক্ষেত্রের ওয়ার্কিং গ্রুপ বিশ্বাস এবং নিরাপত্তা সম্পর্কিত সর্বোত্তম ধারণা সংগ্রহ করে এবং ব্যবহারকারীদের তাদের প্রয়োজনীয় দক্ষতার সাথে সংযুক্ত করে। AI অ্যালায়েন্স ওয়েবসাইটে প্রকাশিত State of Open Source AI Trust and Safety — End of 2024 Edition সমীক্ষা, এই ক্ষেত্রে চাহিদা এবং সাফল্য উভয়কেই তুলে ধরেছে। গবেষণা এবং পরিবেশগত ফাঁকগুলি অসংখ্য AI অ্যালায়েন্স সদস্যদের গবেষণা ও উন্নয়ন প্রচেষ্টার মাধ্যমে সমাধান করা হচ্ছে।

অ্যাপ্লিকেশন এবং সরঞ্জাম (Applications and Tools)

এই দলটি দক্ষ এবং শক্তিশালী AI-সক্ষম অ্যাপ্লিকেশন তৈরির জন্য সরঞ্জাম এবং কৌশলগুলি অন্বেষণের উপর দৃষ্টি নিবদ্ধ করে। এটি AI অ্যাপ্লিকেশনগুলির পরীক্ষা-নিরীক্ষা এবং উদ্ভাবনকে ত্বরান্বিত করতে একটি AI ল্যাব তৈরি করছে।

হার্ডওয়্যার সক্ষমতা (Hardware Enablement)

এই ক্ষেত্রটি AI সফ্টওয়্যার স্ট্যাক হার্ডওয়্যার-অজ্ঞেয়বাদী তা নিশ্চিত করে একটি শক্তিশালী AI হার্ডওয়্যার অ্যাক্সিলারেটর ইকোসিস্টেমকে উৎসাহিত করার জন্য নিবেদিত। MLIR এবং Triton-এর মতো প্রযুক্তিগুলি উচ্চ-পারফরম্যান্স হার্ডওয়্যার পোর্টেবিলিটি অর্জনের জন্য গুরুত্বপূর্ণ সফ্টওয়্যার সরঞ্জাম। এই সরঞ্জামগুলি সংস্থাগুলিকে তাদের পছন্দের হার্ডওয়্যার ব্যবহার করার ক্ষমতা দেয়, নমনীয়তা এবং কর্মক্ষমতা বাড়ায় এবং মালিকানাধীন সিস্টেমের উপর নির্ভরতা হ্রাস করে।

ফাউন্ডেশন মডেল এবং ডেটাসেট (Foundation Models and Datasets)

এই ক্ষেত্রটি বহুভাষিক, মাল্টিমোডাল, টাইম সিরিজ, বিজ্ঞান এবং অন্যান্য ক্ষেত্র সহ অনুন্নত ক্ষেত্রগুলির জন্য মডেলগুলির উপর মনোযোগ কেন্দ্রীভূত করে। উদাহরণস্বরূপ, বিজ্ঞান এবং ডোমেন-নির্দিষ্ট মডেলগুলি জলবায়ু পরিবর্তন, আণবিক আবিষ্কার এবং সেমিকন্ডাক্টর শিল্পকে লক্ষ্য করে।

কার্যকর মডেল এবং AI অ্যাপ্লিকেশন আর্কিটেকচারের জন্য স্পষ্ট শাসন এবং ব্যবহারের অধিকার সহ দরকারী ডেটাসেট প্রয়োজন। Open Trusted Data Initiative এই জাতীয় ডেটাসেটগুলির জন্য প্রয়োজনীয়তাগুলি স্পষ্ট করছে এবং সঙ্গতিপূর্ণ ডেটাসেটগুলির ক্যাটালগ তৈরি করছে। এই প্রচেষ্টা আইনি, কপিরাইট এবং গোপনীয়তা সংক্রান্ত উদ্বেগগুলি অনেকাংশে দূর করার লক্ষ্য রাখে।

অ্যাডভোকেসি (Advocacy)

একটি সুস্থ এবং উন্মুক্ত AI ইকোসিস্টেম তৈরির জন্য নিয়ন্ত্রক নীতিগুলির সমর্থন অপরিহার্য। সমস্ত AI নীতি এবং প্রবিধানের উচিত পক্ষপাতদুষ্ট দৃষ্টিভঙ্গির পরিবর্তে সুষম দৃষ্টিভঙ্গির প্রতিনিধিত্ব করা।

বিশ্বাস এবং নিরাপত্তার গভীরে: 2025 উদ্যোগ

AI অ্যালায়েন্সের মধ্যে Trust and Safety একটি উল্লেখযোগ্য এবং বিস্তৃত ক্ষেত্র, যেখানে অসংখ্য বিশেষজ্ঞ বিদ্বেষমূলক বক্তব্য, পক্ষপাত এবং অন্যান্য ক্ষতিকারক বিষয়বস্তু সনাক্তকরণ এবং প্রশমিত করার জন্য সরঞ্জামগুলিতে কাজ করছেন। Trust and Safety Evaluation Initiative হল 2025 সালের জন্য একটি প্রধান উদ্যোগ, যা মূল্যায়নের সমগ্র বর্ণালীর একটি সমন্বিত দৃশ্য প্রদান করে - কেবল নিরাপত্তার জন্য নয়, কর্মক্ষমতা এবং অন্যান্য ক্ষেত্রগুলির জন্যও যেখানে AI মডেল এবং অ্যাপ্লিকেশনগুলির কার্যকারিতা মূল্যায়ন করা অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ। একটি উপ-প্রকল্প স্বাস্থ্য, আইন এবং অর্থের মতো ক্ষেত্রগুলির জন্য নির্দিষ্ট নিরাপত্তা অগ্রাধিকারগুলি অন্বেষণ করছে।

2025 সালের মাঝামাঝি সময়ে, AI অ্যালায়েন্স একটি Hugging Face লিডারবোর্ড প্রকাশ করার পরিকল্পনা করেছে যা ডেভেলপারদের এই সুবিধাগুলো দেবে:

• তাদের প্রয়োজনের সাথে সবচেয়ে উপযুক্ত মূল্যায়নগুলি অনুসন্ধান করতে পারবে।
• ওপেন মডেলগুলি সেই মূল্যায়নের বিরুদ্ধে কীভাবে পারফর্ম করে তা তুলনা করতে পারবে।
• তাদের নিজস্ব ব্যক্তিগত মডেল এবং AI অ্যাপ্লিকেশনগুলি পরীক্ষা করার জন্য সেই মূল্যায়নগুলি ডাউনলোড এবং স্থাপন করতে পারবে।

এই উদ্যোগটি বিভিন্ন ব্যবহারের ক্ষেত্রে গুরুত্বপূর্ণ নিরাপত্তা এবং সম্মতির দিকনির্দেশনাও প্রদান করবে।

অন-প্রিমিস AI সমর্থন: হার্ডওয়্যার-অজ্ঞেয়বাদী সফ্টওয়্যার স্ট্যাক

সমস্ত AI মডেলের ব্যবহার বাণিজ্যিক পরিষেবার উপর নির্ভরশীল হবে না। কিছু পরিস্থিতিতে এয়ার-গ্যাপড সমাধানের প্রয়োজন হয়। AI-সক্ষম স্মার্ট এজ ডিভাইসগুলি অন-প্রিমাইসে নতুন, ছোট এবং শক্তিশালী মডেলগুলির স্থাপনাকে চালিত করছে, প্রায়শই ইন্টারনেট সংযোগ ছাড়াই। এই ব্যবহারের ক্ষেত্রগুলিকে সমর্থন করতে এবং নমনীয় হার্ডওয়্যার কনফিগারেশন সহ বৃহৎ-স্কেল মডেল পরিবেশন সহজতর করতে, AI অ্যালায়েন্স হার্ডওয়্যার-অজ্ঞেয়বাদী সফ্টওয়্যার স্ট্যাক তৈরি করছে।

সহযোগিতার বাস্তব উদাহরণ: SemiKong এবং DANA

দুটি উদাহরণ তুলে ধরে যে কীভাবে অ্যালায়েন্স সদস্যদের মধ্যে উন্মুক্ত সহযোগিতা সকলের জন্য উল্লেখযোগ্য সুবিধা দিচ্ছে:

SemiKong

SemiKong হল তিনজন অ্যালায়েন্স সদস্যের মধ্যে একটি সহযোগিতামূলক প্রচেষ্টা। তারা সেমিকন্ডাক্টর উত্পাদন প্রক্রিয়া ডোমেনের জন্য বিশেষভাবে একটি ওপেন-সোর্স বৃহৎ ভাষা মডেল তৈরি করেছে। নির্মাতারা নতুন ডিভাইস এবং প্রক্রিয়াগুলির বিকাশকে ত্বরান্বিত করতে এই মডেলটি ব্যবহার করতে পারেন। SemiKong-এর সেমিকন্ডাক্টর ডিভাইসগুলির পদার্থবিদ্যা এবং রসায়ন সম্পর্কে বিশেষ জ্ঞান রয়েছে। মাত্র ছয় মাসের মধ্যে, SemiKong বিশ্বব্যাপী সেমিকন্ডাক্টর শিল্পের দৃষ্টি আকর্ষণ করেছে।

টোকিও ইলেকট্রন দ্বারা সংগৃহীত ডেটাসেট ব্যবহার করে একটি Llama 3 বেস মডেলকে ফাইন-টিউনিং করে SemiKong তৈরি করা হয়েছিল। এই টিউনিং প্রক্রিয়ার ফলে একটি শিল্প-নির্দিষ্ট জেনারেটিভ AI মডেল তৈরি হয়েছে যা জেনেরিক বেস মডেলের তুলনায় সেমিকন্ডাক্টর এচিং প্রক্রিয়া সম্পর্কে উন্নত জ্ঞান রাখে। SemiKong-এর উপর একটি প্রযুক্তিগত প্রতিবেদন পাওয়া যায়।

DANA (Domain-Aware Neurosymbolic Agents)

DANA হল AItomatic Inc. (সিলিকন ভ্যালিতে অবস্থিত) এবং Fenrir Inc. (জাপানে অবস্থিত) এর একটি যৌথ উন্নয়ন। এটি এখন জনপ্রিয় এজেন্ট আর্কিটেকচারের একটি প্রাথমিক উদাহরণ, যেখানে মডেলগুলিকে পরিপূরক ক্ষমতা প্রদানের জন্য অন্যান্য সরঞ্জামগুলির সাথে একত্রিত করা হয়। যদিও মডেলগুলি একা চিত্তাকর্ষক ফলাফল অর্জন করতে পারে, অসংখ্য গবেষণায় দেখা গেছে যে LLMগুলি প্রায়শই ভুল উত্তর তৈরি করে। SemiKong পেপারে উল্লিখিত 2023 সালের একটি সমীক্ষায় সাধারণ LLM ত্রুটিগুলি 50% পরিমাপ করা হয়েছে, যেখানে DANA-র যুক্তি এবং পরিকল্পনার সরঞ্জামগুলির পরিপূরক ব্যবহার লক্ষ্য অ্যাপ্লিকেশনের জন্য নির্ভুলতা 90% বাড়িয়েছে।

DANA নিউরোসিম্বলিক এজেন্ট নিয়োগ করে যা সিম্বলিক যুক্তির সাথে নিউরাল নেটওয়ার্কের প্যাটার্ন রিকগনিশন ক্ষমতাকে একত্রিত করে, কঠোর যুক্তি এবং নিয়ম-ভিত্তিক সমস্যা সমাধানের অনুমতি দেয়। লজিক্যাল রিজনিং, প্ল্যানিং এর জন্য সরঞ্জামগুলির সাথে মিলিত (যেমন অ্যাসেম্বলি-লাইন প্রক্রিয়া ডিজাইন করা), সঠিক এবং নির্ভরযোগ্য ফলাফল তৈরি করে যা শিল্প মান নিয়ন্ত্রণ ব্যবস্থা এবং স্বয়ংক্রিয় পরিকল্পনা এবং সময়সূচীর জন্য অপরিহার্য।

DANA-র বহুমুখিতা একাধিক ডোমেন পর্যন্ত বিস্তৃত। উদাহরণস্বরূপ, আর্থিক পূর্বাভাস এবং সিদ্ধান্ত গ্রহণে, DANA বাজারের প্রবণতা বুঝতে পারে এবং জটিল তত্ত্বের উপর ভিত্তি করে ভবিষ্যদ্বাণী করতে পারে, কাঠামোগত এবং অকাঠামোগত উভয় ডেটা ব্যবহার করে। এই একই ক্ষমতা চিকিৎসা সাহিত্য এবং গবেষণার তথ্য পুনরুদ্ধার এবং মূল্যায়নের ক্ষেত্রে প্রয়োগ করা যেতে পারে, এটি নিশ্চিত করে যে রোগ নির্ণয় এবং চিকিৎসা প্রতিষ্ঠিত চিকিৎসা প্রোটোকল এবং অনুশীলনগুলি মেনে চলে। মূলত, DANA রোগীর ফলাফল উন্নত করতে পারে এবং জটিল রোগীর অ্যাপ্লিকেশনগুলিতে ত্রুটিগুলি হ্রাস করতে পারে।

অব্যাহত প্রবৃদ্ধির জন্য একটি শক্তিশালী ভিত্তি

AI অ্যালায়েন্স 2025 সাল একটি শক্তিশালী অবস্থানে শুরু করেছে, যেখানে সদস্যরা 23টি দেশ জুড়ে বিস্তৃত এবং অসংখ্য ওয়ার্কিং গ্রুপ প্রধান AI চ্যালেঞ্জগুলির উপর দৃষ্টি নিবদ্ধ করেছে। অ্যালায়েন্সের 90 টিরও বেশি সক্রিয় প্রকল্পে নিযুক্ত 1,200 জনেরও বেশি ওয়ার্কিং-গ্রুপ সহযোগী রয়েছে। আন্তর্জাতিকভাবে, AI অ্যালায়েন্স 10টি দেশে অনুষ্ঠিত ইভেন্টগুলিতে অংশগ্রহণ করেছে, 20,000 জনেরও বেশি লোকের কাছে পৌঁছেছে এবং গবেষক ও ডেভেলপারদের AI তৈরি এবং ব্যবহারে সহায়তা করার জন্য গুরুত্বপূর্ণ AI বিষয়গুলিতে পাঁচটি ‘কীভাবে করতে হয়’ গাইড প্রকাশ করেছে।

AI অ্যালায়েন্স IBM-এর Granite ফ্যামিলি এবং Meta-র Llama মডেলের মতো মডেলগুলিতে AI ব্যবহারের উদাহরণ প্রকাশ করেছে। এর ক্রমবর্ধমান “রেসিপি” সংগ্রহ RAG, নলেজ গ্রাফ, নিউরোসিম্বলিক সিস্টেম এবং উদীয়মান এজেন্ট প্ল্যানিং এবং রিজনিং আর্কিটেকচার সহ সাধারণ অ্যাপ্লিকেশন প্যাটার্নের জন্য সর্বাধিক জনপ্রিয় ওপেন লাইব্রেরি এবং মডেলগুলিকে ব্যবহার করে।

স্কেলিং আপ: 2025 এবং তার পরের জন্য উচ্চাভিলাষী পরিকল্পনা

2025 সালে, AI অ্যালায়েন্স তার নাগাল এবং প্রভাব দশগুণ বাড়ানোর জন্য প্রতিশ্রুতিবদ্ধ। পূর্বে আলোচিত এর দুটি নতুন প্রধান উদ্যোগ হল Open Trusted Data Initiative এবং Trust and Safety Evaluation Initiative। AI অ্যালায়েন্স AI অ্যাপ্লিকেশন প্রযুক্তি তৈরি এবং পরীক্ষার জন্য একটি শিল্প-মানসম্মত কমিউনিটি ল্যাব স্থাপনের পরিকল্পনা করেছে। এর ডোমেন-নির্দিষ্ট মডেল উদ্যোগগুলি বিকশিত হতে থাকবে। উদাহরণস্বরূপ, নতুন Climate and Sustainability Working Group জলবায়ু পরিবর্তন এবং এর প্রশমনের মূল চ্যালেঞ্জগুলি মোকাবেলার জন্য মাল্টিমোডাল ফাউন্ডেশন মডেল এবং ওপেন-সোর্স সফ্টওয়্যার টুলিং বিকাশের পরিকল্পনা করেছে।

2030 সালের মধ্যে, AI বিশ্ব অর্থনীতিতে আনুমানিক $20 ট্রিলিয়ন অবদান রাখবে বলে অনুমান করা হচ্ছে। ততদিনে, পূর্বাভাস দেওয়া হয়েছে যে 70% শিল্প AI অ্যাপ্লিকেশন ওপেন-সোর্স AI-তে চলবে। AI পেশাদারদের ঘাটতিও আজকের চেয়ে আরও তীব্র হবে বলে আশা করা হচ্ছে। AI অ্যালায়েন্সের সদস্যরা বিভিন্ন দক্ষতা এবং সংস্থান ভাগ করে নেওয়ার অ্যাক্সেস পেতে অন্যান্য সদস্যদের সাথে সহযোগিতা করে এই চ্যালেঞ্জটি প্রশমিত করতে সক্ষম হতে পারে।

AI অ্যালায়েন্স অন্যান্য সফল ওপেন-সোর্স সংস্থাগুলির মতো একটি বৃদ্ধির গতিপথ অনুসরণ করছে, যেমন Linux Foundation, Apache Software Foundation, এবং Open Source Initiative। এর মধ্যে রয়েছে:

• ব্যাপক AI শিক্ষা এবং দক্ষতা প্রোগ্রাম
• দায়িত্বশীল AI-এর জন্য বিশ্বব্যাপী সমর্থন
• AI নিরাপত্তা এবং বিশ্বাসযোগ্যতা, সেইসাথে উন্নয়ন এবং ব্যবহারের সহজতা নিশ্চিত করার জন্য সরঞ্জাম তৈরি করা
• একাডেমিক প্রতিষ্ঠানের সাথে সহযোগিতামূলক গবেষণা

AI অ্যালায়েন্সের নেতৃত্ব ডেভেলপার এবং গবেষকদের, সেইসাথে ব্যবসা এবং সরকারী নেতাদের আকৃষ্ট করতে থাকবে। AI অ্যালায়েন্সের নেতৃত্ব 2025 সালের জন্য তার সামগ্রিক মিশন হিসাবে বিশ্বব্যাপী সহযোগিতার স্কেলিংকে প্রতিষ্ঠিত করেছে। সব বিবেচনায়, AI অ্যালায়েন্সের একটি প্রভাবশালী বৈশ্বিক শক্তিতে পরিণত হওয়ার ভিত্তি রয়েছে যা কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার ভবিষ্যতকে আকার দেয়, উন্নত করে এবং উদ্ভাবন করে।