ডিপসিকের উত্থান: প্রযুক্তি খাতে এআই-এর প্রভাব, সুযোগ এবং চ্যালেঞ্জ
ডিপসিক (DeepSeek), তার উদ্ভাবনী আর্কিটেকচার এবং সাশ্রয়ী প্রযুক্তি নিয়ে, এই বছর বিশ্ব প্রযুক্তি এবং ভেঞ্চার ক্যাপিটাল কমিউনিটির দৃষ্টি আকর্ষণ করেছে। ডিপসিকের উত্থান বিভিন্ন শিল্পে এআই (AI)-এর সংহতকরণের একটি ত্বরণকে চিহ্নিত করে।
২১ শতকের বিজনেস হেরাল্ড এবং সিংহুয়া ইউনিভার্সিটি স্কুল অফ ইকোনমিক্স অ্যান্ড ম্যানেজমেন্ট এক্সিকিউটিভ এডুকেশন সেন্টার কর্তৃক আয়োজিত “প্রযুক্তি পুনর্গঠন মূল্য – ২০২৫ ইক্যুইটি ইনভেস্টমেন্ট স্প্রিং ফোরামে” শিক্ষা, শিল্প এবং বিনিয়োগ ক্ষেত্রের বিশেষজ্ঞরা ডিপসিকের প্রভাব, রোবোটিক্স এবং স্বাস্থ্যসেবায় এআই-এর প্রয়োগ এবং এআই দ্বারা সৃষ্ট চ্যালেঞ্জ মোকাবিলার কৌশল নিয়ে আলোচনা করেছেন।
ডিপসিকের উত্থান: চীনা উদ্ভাবনের একটি প্রদর্শনী
গ্যালাক্সি স্পেসের কৌশলগত সহযোগিতা বিষয়ক মহাব্যবস্থাপক চু শিয়াওজি (Chu Xiaojie) উল্লেখ করেছেন, “নতুন জ্বালানি যানবাহন এবং বৃহৎ আকারের মডেলের মতো ক্ষেত্রগুলোতে চীন তার সক্ষমতা প্রমাণ করেছে। ডিপসিকের উত্থান চীনে ভিন্ন ভিন্ন উন্নয়নের সুযোগগুলো তুলে ধরে। বাণিজ্যিক মহাকাশ খাতেও একই ধরনের প্রবণতা দেখা যায়।”
চু শিয়াওজি আরও বলেন, কয়েক দশকের উন্নয়নের পর ঐতিহ্যবাহী মহাকাশ খাতে চীনের যুক্তরাষ্ট্রের সঙ্গে প্রতিদ্বন্দ্বিতা করার সম্ভাবনা রয়েছে। তবে, গত ৫-১০ বছরে, স্পেসএক্স (SpaceX) এর নেতৃত্বে আমেরিকান বাণিজ্যিক মহাকাশ সংস্থাগুলো প্রযুক্তিগত এবং বাণিজ্যিকভাবে শিল্পে বৈপ্লবিক উদ্ভাবন এনেছে।
সিনেন ভেঞ্চার ক্যাপিটালের ম্যানেজিং পার্টনার পেই ওয়ানচেন (Pei Wanchen) মনে করেন যে, ডিপসিকের তাৎপর্য শুধুমাত্র চ্যাটজিপিটি (ChatGPT) এর তুলনায় কম প্রশিক্ষণ খরচের মধ্যেই সীমাবদ্ধ নয়, বরং এটি চীনা সমাজের বিভিন্ন স্তরে মৌলিক জ্ঞানকে সহজলভ্য করতেও সক্ষম। যে কেউ ডিপসিকের বুদ্ধিমান অনুসন্ধান ক্ষমতার মাধ্যমে তাদের প্রশ্নের বিস্তৃত উত্তর দ্রুত পেতে পারে। তবে, ডিপসিক গভীর জ্ঞানের পরিবর্তে অগভীর জ্ঞান সরবরাহ করে, কারণ এটি প্রকাশ্যে উপলব্ধ তথ্য একত্রিত করে, যে কারণে তথ্যের ক্ষেত্রে একটি সময়ের ব্যবধান থাকে। গভীর উপলব্ধি অর্জনের জন্য স্বতন্ত্র ব্যাখ্যা এবং পরবর্তী বিচার-বিবেচনার প্রয়োজন।
বিশেষভাবে, সিনেন ভেঞ্চার ক্যাপিটাল মুক্সি ইন্টিগ্রেটেড সার্কিটে বিনিয়োগ করেছে, যা এআই বৃহৎ মডেল শিল্প চেইনের একটি গুরুত্বপূর্ণ অংশ। পেই ওয়ানচেন ব্যাখ্যা করেছেন যে, মুক্সিতে বিনিয়োগ করার আগে দলটি প্রায় সমস্ত দেশীয় জিপিইউ (GPU) চিপ কোম্পানির সঙ্গে বিস্তারিত সাক্ষাৎকার নিয়েছে এবং যথাযথ বিচার-বিবেচনা করেছে।
তিনি বিশ্বাস করেন যে, দেশীয়ভাবে উৎপাদিত উচ্চ-কার্যক্ষমতাসম্পন্ন জিপিইউ-এর জন্য মূল প্রযুক্তি মোকাবেলা করতে এবং একটি স্থানীয় জিপিইউ সরবরাহ চেইন ও সম্পূর্ণ অ্যাপ্লিকেশন ইকোসিস্টেম তৈরি করতে চিয়াচিয়াং (Zhejiang) বিশ্ববিদ্যালয়ের সঙ্গে মুক্সির প্রাথমিক সহযোগিতা কোম্পানিটিকে একটি বিশেষ সুবিধা দেয়। যখন ডিপসিক আত্মপ্রকাশ করে, তখন মুক্সির প্রযুক্তিগত দল দ্রুত নিজেদেরকে মানিয়ে নেয় এবং ওপেন-সোর্স প্রকাশের দিনই মুক্সি জিপিইউ-এর সঙ্গে সামঞ্জস্যপূর্ণ পরীক্ষা সম্পন্ন করে। এর ফলে মুক্সি জিপিইউ সম্পূর্ণরূপে সামঞ্জস্যপূর্ণ প্রথম দেশীয় চিপ হয়ে ওঠে। লেনোভোর (Lenovo) সাথে সহযোগিতায়, মুক্সি “লেনোভো সার্ভার/ওয়ার্কস্টেশন + মুক্সি প্রশিক্ষণ এবং অনুমান সমন্বিত দেশীয় জিপিইউ + স্বতন্ত্র অ্যালগরিদম” আর্কিটেকচারের উপর ভিত্তি করে প্রথম দেশীয় ডিপসিক অল-ইন-ওয়ান সমাধান চালু করেছে। এটি দেশীয় এআই ইকোসিস্টেমে মুক্সির জন্য একটি গুরুত্বপূর্ণ পদক্ষেপ এবং বৃহৎ মডেল ও এআই-এর ক্ষেত্রে স্থানীয় কোম্পানিগুলোর ক্রমাগত উদ্ভাবনের প্রতিশ্রুতির প্রমাণ। মুক্সি দেশীয় এআই অবকাঠামোতে তার উদ্ভাবনী সাফল্যের মাধ্যমে বিভিন্ন শিল্পের বুদ্ধিদীপ্ত পরিবর্তনে নতুন গতি সঞ্চার করছে।
লিংবাও ক্যাসবটের (Lingbao CASBOT) সহ-প্রতিষ্ঠাতা এবং সিওও (COO) ঝাং মিয়াও (Zhang Miao) জোর দিয়ে বলেছেন যে, রোবোটিক্সে ব্যবহৃত এমবডিড বৃহৎ মডেল এবং আরও সাধারণ ডিপসিক, চ্যাটজিপিটি এবং দোউবাও (Doubao) মডেলের মধ্যে উল্লেখযোগ্য পার্থক্য রয়েছে। কোনো রোবটে সাধারণভাবে একটি বৃহৎ মডেল স্থাপন করলে সেটি কার্যকরী রোবট না হয়ে কেবল একটি “মানুষ আকৃতির স্পিকার”-এ পরিণত হবে।
এমবডিড বৃহৎ মডেলগুলো ভার্চুয়াল এবং বাস্তব বিশ্বের ডেটার সংমিশ্রণ ব্যবহার করে প্রশিক্ষিত করা হয়। সিমুলেটেড পরিবেশে প্রশিক্ষিত মডেলগুলো প্রায়শই বাস্তব বিশ্বের রোবটগুলোতে স্থানান্তরিত হওয়ার সময় ভালো পারফর্ম করে, তবে এখনও কিছু দুর্বলতা রয়ে যায়। এই সমস্যা সমাধানের জন্য, দলটি রোবটের টাস্ক সাইটে সংগৃহীত বাস্তব বিশ্বের অপারেশনাল ডেটা দিয়ে প্রশিক্ষণের ডেটা বৃদ্ধি করে। এই সংকর প্রশিক্ষণ পদ্ধতি এমবডিড বৃহৎ মডেলগুলোর ব্যবহারযোগ্যতা এবং রোবটের সামগ্রিক কার্যকারিতা বাড়ায়।
ঝাং মিয়াও এই বছর বিভিন্ন রোবোটিক পণ্য এবং প্রযুক্তির পরিপক্কতা এবং মোতায়েনের দিকে একটি সুস্পষ্ট প্রবণতা লক্ষ্য করেছেন। বাণিজ্যিক ক্ষেত্রে, লিংবাও-এর রোবটগুলো শিল্প উৎপাদন, জরুরি উদ্ধার এবং ভূগর্ভস্থ কার্যক্রমসহ বিভিন্ন বি-এন্ড (B-end) অ্যাপ্লিকেশনগুলোতে ব্যবহৃত হয়, এবং এই বছর ছোট আকারের ব্যাপক উৎপাদনের পরিকল্পনা করা হয়েছে। সি-এন্ড (C-end) বাজারে, চলমান নীতি এবং নিয়ন্ত্রক উন্নয়নের কারণে, কোম্পানিটি প্রাথমিকভাবে বি২সি (B2C) কার্যক্রমের মাধ্যমে জনসাধারণের সঙ্গে জড়িত।
স্বাস্থ্যসেবায় এআই অ্যাপ্লিকেশনের ত্বরণ
প্রযুক্তি খাতে ডিপসিক যুগের আগমনের সঙ্গে সঙ্গে স্বাস্থ্যসেবায় এআই অ্যাপ্লিকেশনও দ্রুত বৃদ্ধি পাচ্ছে। ইমাই সানশাইনের (Yimai Sunshine) নির্বাহী পরিচালক এবং ডেপুটি জেনারেল ম্যানেজার লি ফেইইউ (Li Feiyu) বলেছেন যে, মেডিকেল ইমেজিংয়ের মূল বিষয় হলো ইমেজিং ডেটার সংগ্রহ এবং উৎপাদন এবং এই ডেটার বিশ্লেষণ ও ব্যাখ্যা কার্যকরভাবে পরিচালনা করা। ডিপসিক মাল্টিমোডাল ইমেজিং বড় ডেটার ওপর গভীর শিক্ষা (Deep learning) পরিচালনার মাধ্যমে ইমেজিং ডেটা বিশ্লেষণ এবং রোগ নির্ণয়ের কার্যকারিতা বাড়াতে পারে।
উদাহরণস্বরূপ, ফুসফুসের নডিউল স্ক্রিনিংয়ের (lung nodule screening) জন্য একটি বুকের সিটি স্ক্যানে (CT scan) ১০০টির বেশি ছবি তৈরি হয়, যার কারণে রেডিওলজিস্টদের (radiologists) দ্বারা ম্যানুয়ালি পর্যালোচনা করতে অনেক সময় লাগে। তাছাড়া, কয়েক মিলিমিটার আকারের ছোট ফুসফুসের নডিউলগুলো সহজেই চোখ এড়িয়ে যায়। ডিপসিকের মতো এআই-চালিত ইমেজিং সরঞ্জামগুলো দ্রুত এবং সম্পূর্ণরূপে ছবি বিশ্লেষণ করতে পারে এবং সূক্ষ্ম ক্ষতগুলো সনাক্ত করতে পারে যা মানুষের চোখে ধরা নাও পড়তে পারে।
ডিপসিক ইমেজিং সরঞ্জামগুলোর সাথে এআই পরিষেবাগুলোর সমন্বয়ে একটি ব্যবসায়িক মডেল গ্রহণ করতে সহায়তা করেছে, যা হার্ডওয়্যার (hardware) নির্মাতাদের প্রাথমিক পণ্য বিক্রির পর এআই পরিষেবা বিক্রি করে ক্রমাগত রাজস্ব তৈরি করতে দেয়। উপরন্তু, ডিপসিকের মতো এআই সরঞ্জামগুলো স্ট্রাকচার্ড (structured) রিপোর্ট তৈরি করতে সহায়তা করতে পারে, যা ইমেজিং ডেটাকে স্ট্যান্ডার্ডাইজ (standardize) এবং স্বাভাবিক করে, যার ফলে এর সামগ্রিক গুণগত মান উন্নত হয়। এটি মেডিকেল ডেটা ট্রেডিং (medical data trading) এবং লাইসেন্সিং (licensing) পরিষেবার উত্থানকেও উৎসাহিত করে।
ইউইউ মেডিকেল-এর (Yuyue Medical) ভাইস প্রেসিডেন্ট এবং কৌশল ও বিপণন বিভাগের প্রেসিডেন্ট ঝেং হংঝে (Zheng Hongzhe) উল্লেখ করেছেন যে, ডিপসিক দ্বারা উদাহরণস্বরূপ এআই প্রযুক্তি মাল্টিমোডাল ডেটা প্রক্রিয়াকরণে একটি শক্তিশালী ক্ষমতা প্রদর্শন করে, যা এটিকে হোম মেডিকেল ডিভাইস (home medical device) সেক্টরের অ্যাপ্লিকেশনগুলোর জন্য উপযুক্ত করে তোলে।
ইউইউ মেডিকেল প্রাথমিকভাবে তিনটি দীর্ঘস্থায়ী রোগের ওপর দৃষ্টি নিবদ্ধ করে: শ্বাসযন্ত্রের রোগ, উচ্চ রক্তচাপ এবং ডায়াবেটিস। এই রোগগুলো প্রায়শই একটির সঙ্গে অন্যটি জড়িত থাকে, যার ফলে ব্যাপক ডেটা সেট তৈরি হয়। ইউইউ ক্রমাগত অতিরিক্ত মাত্রা যোগ করে প্রচলিত সিঙ্গেল-পয়েন্ট (single-point) ডেটা বাড়ানোর জন্য নতুন প্রযুক্তি ব্যবহার করছে, যা ডেটার নির্ভুলতা বৃদ্ধি করে।
দ্বিতীয়ত, হোম মেডিকেল ডিভাইসগুলো থেকে উৎপাদিত বিশাল পরিমাণ ডেটা পৃথক রোগীদের জন্য ব্যাখ্যা করা কঠিন, যা সহজবোধ্যতা এবং ব্যবহারের জন্য জটিল ডেটাকে সরল করার প্রয়োজনীয়তা তৈরি করে। এআই ব্যক্তিগতকৃত ডেটা অন্তর্দৃষ্টি এবং মূল্য প্রদানের মাধ্যমে এই চ্যালেঞ্জ মোকাবেলার বিশাল সম্ভাবনা রাখে। এই দৃষ্টিকোণ থেকে, এআই একটি গুরুত্বপূর্ণ সহায়ক ভূমিকা পালন করতে পারে, এমনকি স্বাস্থ্য ব্যবস্থাপক, পুষ্টিবিদ এবং ব্যায়াম পুনর্বাসন বিশেষজ্ঞদের মতো ভূমিকাগুলোকেও আংশিকভাবে প্রতিস্থাপন করতে পারে। উদাহরণস্বরূপ, একটি হোম সেটিংয়ে, এআই ব্যাপক স্বাস্থ্য ব্যবস্থাপনা, পুষ্টি ব্যবস্থাপনা এবং ব্যায়াম স্বাস্থ্য সম্পর্কে অ-ডায়াগনস্টিক (non-diagnostic) সুপারিশ প্রদান করতে পারে যাতে ব্যক্তিরা তাদের জীবনযাত্রাকে অপটিমাইজ (optimize) করতে পারে।
এআই প্রযুক্তির প্রয়োগ কিছু চ্যালেঞ্জও নিয়ে আসে, যেমন হ্যালুসিনেশন (hallucinations) এবং ডেটা সুরক্ষা সমস্যা। লি ফেইইউ বিশ্বাস করেন যে, ডেটা সুরক্ষা এআই অ্যাপ্লিকেশনগুলোতে একটি অনিবার্য সমস্যা, বিশেষ করে মেডিকেল ডেটার সংবেদনশীলতার কারণে। ডিপসিকের মতো এআই সরঞ্জামগুলোকে প্রশিক্ষণ দেওয়ার জন্য ব্যক্তিগত তথ্য, ক্লিনিক্যাল (clinical) বিবরণ এবং ইমেজিং ডেটাসহ প্রচুর পরিমাণে রোগীর ডেটা প্রয়োজন। যেকোনো ডেটা লঙ্ঘন রোগীদের অধিকার এবং গোপনীয়তার ক্ষতি করতে পারে।
লি ফেইইউ বলেন, “আমরা স্টোরেজ (storage), ট্রান্সমিশন (transmission) এবং ব্যবহারের সময় ইমেজিং ডেটার সুরক্ষা এবং গোপনীয়তা নিশ্চিত করি। আমরা ডেটা অ্যানোনিমাইজেশন (anonymization) এবং বিভিন্ন প্রযুক্তিগত ব্যবস্থা গ্রহণের মাধ্যমে জাতীয় বিধি-বিধান কঠোরভাবে মেনে চলি, যাতে ডেটা আইনগতভাবে, সম্মতির সঙ্গে এবং নিরাপদে ব্যবহার করা যায়।”
সিংহুয়া ইউনিভার্সিটি স্কুল অফ ইকোনমিক্স অ্যান্ড ম্যানেজমেন্টের ম্যানেজমেন্ট সায়েন্স অ্যান্ড ইঞ্জিনিয়ারিং বিভাগের অধ্যাপক এবং প্রধান ওয়েই কিয়াং (Wei Qiang), যিনি গোলটেবিলটি (roundtable) সঞ্চালনা করেছিলেন, উপসংহারে বলেন যে, ফোরামের মূল বিষয় ছিল “প্রযুক্তি পুনর্গঠন মূল্য”, তবে প্রযুক্তি যেভাবে মূল্য পুনর্গঠন করুক না কেন, এটিকে অবশ্যই মানুষের জ্ঞান, সাধারণ বুদ্ধি, নৈতিকতা এবং নীতির সঙ্গে সঙ্গতিপূর্ণ হতে হবে। বিভিন্ন পরিস্থিতিতে প্রযুক্তি অনুসন্ধানের সময়, কোন কাজগুলো মানুষ দ্বারা এবং কোনগুলো মেশিন দ্বারা করা উচিত, তা নির্ধারণের জন্য মানুষের জ্ঞানকে অন্তর্ভুক্ত করতে হবে। “মানবতার জন্য সত্যিকার অর্থে একটি উপযোগী সিস্টেম (system) হলো মানুষের সম্পূর্ণ প্রতিস্থাপন নয়, বরং এমন একটি সিস্টেম যেখানে মানুষ উচ্চ স্তরে জড়িত এবং নির্দেশনা দেয়, সেখানেই আমাদের আসল মূল্য নিহিত।”