আমরা কি এজিআই-এর উপর সব সিদ্ধান্ত ছাড়তে পারি?

নৈতিক পছন্দের জটিলতা: ট্রলি সমস্যা

শিক্ষা প্রতিষ্ঠানে প্রায়শই ‘ট্রলি সমস্যা’কে বাস্তব জীবনের নৈতিক দ্বিধাগুলোর রূপক হিসেবে ব্যবহার করা হয়। ট্রলি সমস্যার মূল বিষয় হলো, একটি দ্রুতগামী ট্রলি একটি দলের দিকে এগিয়ে যাচ্ছে। ট্রলির গতিপথ পরিবর্তন করে দলটিকে বাঁচানো যায়, কিন্তু এতে একজন নিরীহ পথচারী মারা যাবে। এক্ষেত্রে চালকের কী করা উচিত? পুরনো প্রবাদ অনুযায়ী, দু’টি খারাপের মধ্যে অপেক্ষাকৃত কম ক্ষতিকরটি বেছে নিতে হয়। কিন্তু বাস্তবে এমন পরিস্থিতির মুখোমুখি হলে সিদ্ধান্ত নেওয়া সহজ নয়। ‘ডিসিশন টাইম’ বইয়ের লেখক লরেন্স অ্যালিসন মনে করেন, ট্রলি সমস্যার ক্ষেত্রে সবচেয়ে কম ক্ষতিকর সিদ্ধান্তটি নেওয়ার চেষ্টা করা উচিত। একাধিক বিকল্প থাকলে, যেটিতে ক্ষতির পরিমাণ সবচেয়ে কম, সেটি বেছে নিতে হবে।

ট্রলি সমস্যা মানুষের দৈনন্দিন জীবনের জটিলতাগুলোর একটি সরল উপস্থাপনা। এই জটিলতাগুলো মোকাবেলা করতে শুধু নৈতিক বিবেচনা নয়, নিজের মূল্যবোধের গভীর বিশ্লেষণও প্রয়োজন। আমাদের নেওয়া প্রতিটি সিদ্ধান্ত আমাদের মূল্যবোধের প্রতিফলন ঘটায়। বিভিন্ন ব্যক্তি ভিন্ন ভিন্ন সিদ্ধান্ত নেবে – এবং এটা মনে রাখা জরুরি যে কোনো পদক্ষেপ না নেওয়াও একটি সিদ্ধান্ত – কারণ খুব কম ক্ষেত্রেই একেবারে সঠিক উত্তর পাওয়া যায়।

এআই-এর উন্নতির দিকে তাকিয়ে ‘ডিসিশন টাইম’ আমাদের মনে করিয়ে দেয় যে জটিল পরিস্থিতিতে অনেকেই সঠিক সিদ্ধান্ত নিতেstruggle করে। দ্রুত পরিবর্তনশীল পরিস্থিতিতে অনেক মানুষই সুবিধা-অসুবিধা বিবেচনা করতে, দ্রুত পদক্ষেপ নিতে এবং সময় মতো পরিস্থিতি সামাল দিতে সক্ষম হয় না। তাহলে আমরা কিভাবে আশা করতে পারি যে মেশিনগুলো এক্ষেত্রে আরও ভালো ফল করবে? এর মানে এই নয় যে মেশিন মানুষের চেয়ে ভালো করতে পারবে না, বরং এটা বোঝানো যে মেশিন যদি শুধু মানুষের সিদ্ধান্তগুলোকেই নকল করে, তাহলে তারা ভুল সিদ্ধান্তে পৌঁছাবে। এই ‘ভুল’ বা ‘সঠিক’ শব্দগুলো জীবনের গুরুত্বপূর্ণ সিদ্ধান্তের ক্ষেত্রে একেবারে প্রযোজ্য নয়। বরং আমরা আমাদের সিদ্ধান্ত নেওয়ার প্রক্রিয়ায় সঠিক যুক্তি ব্যবহার করছি কিনা, সেটিই বিবেচ্য।

কার্যকর সিদ্ধান্ত গ্রহণে বাধা

অস্থিরতা, অসম্পূর্ণ তথ্য এবং সময়ের অভাবের মতো পরিস্থিতিতে কার্যকর সিদ্ধান্ত গ্রহণে প্রধান বাধাগুলো কী কী? ‘ডিসিশন টাইম’ তিনটি প্রধান বাধার কথা উল্লেখ করেছে:

• দায়িত্ব এড়ানোর ভয়: এক্ষেত্রে মানুষ কোনো কাজের দায়িত্ব নিতে চায় না, যার ফলে কোনো পদক্ষেপ নেওয়া হয় না। কোনো পদক্ষেপ না নিলে, সিদ্ধান্তের কারণে হওয়া খারাপ ফলাফলের দায় এড়ানো যায়। দায়িত্ব নেওয়ার ভয় ছাড়াও, সিদ্ধান্তের পরে খারাপ লাগা বা অনুশোচনাও একটি বড় সমস্যা। এমন ব্যক্তিরা বিকল্প পরিস্থিতি কল্পনা করে, যেখানে অন্য কোনো সিদ্ধান্ত নিলে হয়তো ভালো ফল পাওয়া যেত।

• বাছাইয়ের প্যারালাইসিস: অনেকগুলো বিকল্প থেকে একটি বেছে নিতে অসুবিধা হওয়া, বিশেষ করে যখন পছন্দের সাথে ত্যাগ জড়িত থাকে। এক্ষেত্রে সবচেয়ে গুরুত্বপূর্ণ হলো কম ক্ষতিকর সিদ্ধান্তটি বেছে নেওয়া। তবে এটা বলা যত সহজ, করা তত কঠিন। মানুষের সিদ্ধান্ত নেওয়ার প্রক্রিয়া প্রায়ই আবেগ দ্বারা প্রভাবিত হয়। তাই অভিজ্ঞদের মধ্যেও পোস্ট-ট্রমাটিক স্ট্রেস ডিসঅর্ডার (PTSD) দেখা যায়। যখন পরস্পরবিরোধী মূল্যবোধের মধ্যে সংঘাত হয়, তখন মানসিক দ্বন্দ্ব সবচেয়ে তীব্র হয়। যেমন, আনুগত্য এবং পিতৃভক্তির মধ্যে দ্বন্দ্ব। সবচেয়ে ভালো উপায় হলো নিজের কাজের সাথে নিজের মূল্যবোধকে মেলানো। কিন্তু প্রায়ই মানুষকে বাইরের মূল্যবোধের ভিত্তিতে সিদ্ধান্ত নিতে বাধ্য করা হয়, যার ফলে মারাত্মক মানসিক কষ্ট হয়।

• দেরিতে কাজ শুরু করা: সিদ্ধান্ত এবং কাজের মধ্যে অতিরিক্ত দেরি করা। প্যারাসুট জাম্পাররা বলেন যে, সবচেয়ে বেশি দ্বিধা তৈরি হয় যখন একজন ব্যক্তি লাফ দেওয়ার জন্য প্রস্তুত, কিন্তু তখনও পিছিয়ে যাওয়ার সুযোগ থাকে। এই দ্বিধা জীবনের অনেক গুরুত্বপূর্ণ সিদ্ধান্তের ক্ষেত্রে দেখা যায়। একজন নারী হয়তো তার অসুখী দাম্পত্য জীবন থেকে মুক্তি পাওয়ার জন্য সন্তানদের বড় হওয়া পর্যন্ত অপেক্ষা করেন। তিনি হয়তো তার বান্ধবীদের কাছে স্বামীর ভালো-মন্দ দিকগুলো নিয়ে বারবার আলোচনা করেন, কিন্তু কোনো পদক্ষেপ নেন না। এর বিপরীত হলো FOMO (Fear of Missing Out), যার কারণে মানুষ পিছিয়ে থাকার ভয়ে তাড়াহুড়ো করে সিদ্ধান্ত নেয় এবং প্রায়ই ব্যর্থ হয়।

কৌশলগত সিদ্ধান্ত গ্রহণের জন্য STAR কাঠামো

তাহলে এই বাধাগুলো অতিক্রম করার উপায় কী? ‘ডিসিশন টাইম’ STAR কাঠামোর প্রস্তাব দেয়। STAR মানে হলো:

• Scenario (পরিস্থিতি): পরিস্থিতির বিষয়ে সচেতনতা তৈরি করতে প্রথমে জানতে হবে কী ঘটেছে, তারপর বুঝতে হবে কেন ঘটেছে এবং সবশেষে অনুমান করতে হবে এরপর কী ঘটতে পারে। অভিজ্ঞ দমকলকর্মীরা কিভাবে আগুনের পরিস্থিতি সম্পর্কে ধারণা পান? কারণ তারা অসংখ্য পরিস্থিতি দেখেছেন এবং দ্রুত তাদের অভিজ্ঞতা কাজে লাগিয়ে সঠিক সিদ্ধান্ত নিতে পারেন। ম্যালকম গ্ল্যাডওয়েল তার ‘Blink: The Power of Thinking Without Thinking’ বইয়ে একই ধরনের উদাহরণ দিয়েছেন।

• Timing (সময়): “সময়” উপাদানটি একটি যুক্তিসঙ্গত সময়ের মধ্যে কাজ করার গুরুত্বের কথা বলে। একটি প্রবাদ আছে যে, বেশি চিন্তা করলে কোনো কাজ হয় না। ফক্সট্রট নাচের “ধীর, ধীর, দ্রুত, দ্রুত” ছন্দের মতো প্রথমে ধীরে ধীরে সিদ্ধান্ত নিতে হয়, তাড়াহুড়ো করা উচিত নয় এবং শুধুমাত্র নিজের অনুভূতির ওপর নির্ভর করা উচিত নয়। পর্যাপ্ত তথ্য সংগ্রহ করার চেষ্টা করতে হবে। তবে, পরের ধাপে দ্রুত কাজ করা জরুরি, কারণ নিখুঁত তথ্য পাওয়া যায় না এবং বেশি তথ্য সংগ্রহের সুবিধা কমতে থাকে।

• Assumptions (অনুমান): নিজের অনুমানগুলো পরিষ্কারভাবে বলা দরকার। প্রায়ই মানুষ নিজের ধারণার সাথে মেলে এমন তথ্যগুলোকেই বেছে নেয়, আর বিপরীত প্রমাণ এবং বিকল্প সম্ভাবনাগুলোকে এড়িয়ে যায়। ২০২৩ সালে হামাসের ইসরায়েলের ওপর হামলা কৌশলগত অনুমানের ব্যর্থতা প্রকাশ করে। ইসরায়েলের নেতারা, প্রধানমন্ত্রী নেতানিয়াহু থেকে শুরু করে সামরিক ও গোয়েন্দা কর্মকর্তারা, কেউই হামলার পূর্বাভাস দিতে পারেননি। এর কারণ ছিল না যে কোনো সতর্কবার্তা ছিল না, বরং তারা এমন ঘটনার সম্ভাবনাকে যথেষ্ট গুরুত্ব দেননি। আমরা কী বিশ্বাস করি, তার চেয়ে বেশি গুরুত্বপূর্ণ হলো আমরা কী কল্পনা করতে পারি।

• Revision (সংশোধন): ক্রমাগত পরিবর্তন করার ক্ষমতা থাকতে হবে। কিছু ক্ষেত্রে, স্থিতিস্থাপকতা এবং অবিচল থাকা দরকার – ব্যর্থতার ভয়ে বড় কিছু করার চেষ্টা থেকে পিছিয়ে যাওয়া উচিত নয়। আবার কিছু ক্ষেত্রে, সময় মতো পরিবর্তন করা এবং ক্ষতি কমানোর ক্ষমতা থাকতে হবে, যাতে আগের খরচগুলো পরের সিদ্ধান্তকে প্রভাবিত করতে না পারে। কিন্তু অস্পষ্ট পরিস্থিতিতে এই ধরনের সিদ্ধান্ত কিভাবে নিতে হয়, সেটাই হলো আসল চ্যালেঞ্জ। সাধারণ ভুলগুলো হলো, সুযোগ হাতছাড়া হয়ে যাওয়ার ভয়ে চেষ্টা না করা অথবা অতিরিক্ত চেষ্টা করে সম্পদের অপচয় করা।

সিদ্ধান্ত গ্রহণ প্রক্রিয়ায় এআই-এর ব্যবহার

STAR কাঠামো নিয়ে আলোচনার পর, এআই কিভাবে আমাদের সিদ্ধান্ত নেওয়ার ক্ষমতা বাড়াতে পারে, তা বিবেচনা করা দরকার। তাহলে আগের প্রশ্নে ফিরে আসা যাক: আমরা কি এজিআই-এর ওপর সব সিদ্ধান্ত ছেড়ে দিতে পারি?

আগামী বছরগুলোতে, এআই কাজের ধরনকে আরও সহজ করে তুলবে। অনেক কাজ মানুষ এবং মেশিন একসাথে করবে, যেখানে প্রত্যেকে চারটি ক্ষেত্রে তাদের দক্ষতা ব্যবহার করবে:

1. জটিলতা: জটিলতা যত বেশি, মানুষের মানিয়ে নেওয়ার ক্ষমতা তত বেশি। জটিলতা দুটি দিকে দেখা যায়: অনিশ্চয়তা (অসম্পূর্ণ তথ্য) এবং স্পষ্ট বা সেরা পছন্দের অভাব। অভিজ্ঞ ব্যক্তিরা তথ্যের অভাবেও সাহসী সিদ্ধান্ত নিতে পারেন। মানুষের মধ্যে সুবিধা-অসুবিধা বিবেচনা করার এবং মূল্যবোধের ভিত্তিতে সিদ্ধান্ত নেওয়ার ক্ষমতা আছে।
2. পুনরাবৃত্তি: একই ধরনের কাজ যত বেশি হয়, মেশিনগুলো সেগুলো সামলাতে তত বেশি সক্ষম। জরুরি অবস্থার ক্ষেত্রেও, মেশিনগুলো অভিজ্ঞ কর্মীদের কাছ থেকে শিখতে পারে এবং সঠিক সিদ্ধান্ত নিতে পারে, বিশেষ করে গাড়ি দুর্ঘটনার মতো সাধারণ ঘটনাগুলোর ক্ষেত্রে।
3. সমন্বয়: বাস্তব জীবনের কাজগুলো প্রায়ই বিচ্ছিন্ন নয়। এগুলোর জন্য সহযোগিতা এবং যোগাযোগের প্রয়োজন। STAR কাঠামোর প্রতিটি উপাদান যোগাযোগের ওপর নির্ভর করে। প্রশ্ন হলো, মেশিনগুলো কি যোগাযোগের কার্যকারিতা এবং দক্ষতা বাড়াতে পারবে? মানুষের যোগাযোগের কিছু দুর্বলতা থাকলেও, অনানুষ্ঠানিক এবং অপ্রত্যাশিত আলোচনাগুলো গুরুত্বপূর্ণ হতে পারে। মেশিনগুলো কি সেই বিষয়গুলো বুঝতে পারবে?
4. ব্যর্থতার মূল্য: ব্যর্থতার মূল্য কত, বিশেষ করে যখন এআই ভুল করে? প্রতিষ্ঠানে, জবাবদিহিতা জরুরি। এআই ব্যবহারের সুবিধা প্রচার করার সময়ও, সিদ্ধান্ত গ্রহণকারীদের ব্যর্থতার সম্ভাব্য মূল্য বিবেচনা করতে হবে।

এআই কিভাবে সিদ্ধান্ত গ্রহণে সাহায্য করতে পারে

এআই তিনটি প্রধান উপায়ে সাহায্য করতে পারে:

1. মানসিক বাধা দূর করা: এআই প্রচুর পরিমাণে ডেটা প্রক্রিয়াকরণে দক্ষ, যা মানসিক চাপের উদ্বেগ কমায়। এআই “ফক্সট্রট” নাচে সাহায্য করতে পারে, যা আমাদের অনুভূতি এবং পক্ষপাতিত্বকে পুরো পরিস্থিতি বুঝতে বাধা দেয়।
2. কালেক্টিভ ইন্টেলিজেন্স ব্যবহার করা: এআই বিভিন্ন উৎস থেকে তথ্য সংগ্রহ করে শিক্ষানবিশদের জন্য সিদ্ধান্ত নেওয়ার ক্ষেত্রে সাহায্য করতে পারে।
3. মানসিক দুর্বলতা কমানো: এআই কাজের নির্দেশনা দিতে পারে এবং স্পষ্ট নিয়ম ও প্রক্রিয়া তৈরি করতে সাহায্য করতে পারে, যা মানসিক চাপ কমায়। যেখানে দ্রুত সিদ্ধান্ত নেওয়া দরকার, সেখানে এআই নিয়ন্ত্রণ নিতে পারে।

জটিল পরিস্থিতিতে যেখানে কোনো সঠিক উত্তর নেই এবং যেখানে মূল্যবোধের ভিত্তিতে সিদ্ধান্ত নিতে হয়, সেখানে মেশিনগুলো এখনওstruggle করে। এছাড়া ছোটখাটো বিষয় এবং সুবিধা-অসুবিধা বিবেচনা করার ক্ষেত্রেও তাদের সমস্যা হয়। চূড়ান্ত সিদ্ধান্ত নেওয়ার দায়িত্ব মানুষের হাতেই থাকে। আমরা আরও ভালো সিদ্ধান্ত নিতে শিখতে পারি, যেখানে মেশিনগুলো আমাদের সহযোগী হিসেবে কাজ করবে।