ডিপসিক কি ওপেনএআই-কে নকল করেছে?

ডিপসিক-আর১ (DeepSeek-R1)-এর প্রশিক্ষণের উৎস উন্মোচন

সাম্প্রতিক সময়ে, কপিলিকস (Copyleaks) নামক একটি এআই ডিটেকশন এবং গভর্নেন্স ফার্মের করা গবেষণায় একটি গুরুত্বপূর্ণ প্রশ্নের উত্তর পাওয়া গেছে। প্রশ্নটি হল, ডিপসিক-আর১ কি ওপেনএআই (OpenAI)-এর মডেলের উপর প্রশিক্ষিত? উত্তরটি হল: হ্যাঁ। ডিপসিক (DeepSeek), একটি এআই-চালিত চ্যাটবট, যা বিনামূল্যে ব্যবহার করা যায়। এই চ্যাটবটটি দেখতে, ব্যবহারে এবং কার্যকারিতার দিক থেকে চ্যাটজিপিটি (ChatGPT)-এর সাথে হুবহু মিলে যায়।

ফিঙ্গারপ্রিন্টিং কৌশল: অথরিং এআই শনাক্তকরণ

এআই-জেনারেটেড টেক্সটের উৎস সম্পর্কে জানতে, গবেষকরা একটি উদ্ভাবনী টেক্সট ফিঙ্গারপ্রিন্টিং টুল তৈরি করেছেন। এই টুলটি বিশেষভাবে ডিজাইন করা হয়েছে, যাতে এটি নির্ধারণ করতে পারে যে কোন নির্দিষ্ট এআই মডেল একটি প্রদত্ত টেক্সট তৈরি করেছে। গবেষকরা হাজার হাজার এআই-জেনারেটেড নমুনার একটি বিশাল ডেটাসেট ব্যবহার করে এই টুলটিকে সতর্কতার সাথে প্রশিক্ষণ দিয়েছেন। পরবর্তীকালে, তারা পরিচিত এআই মডেল ব্যবহার করে এটির পরীক্ষা করেছেন, এবং ফলাফল ছিল সন্দেহাতীত।

চমকপ্রদ মিল: ডিপসিক-আর১ এবং ওপেনএআই

পরীক্ষায় একটি চমকপ্রদ পরিসংখ্যান উঠে এসেছে: ডিপসিক-আর১ দ্বারা উৎপাদিত টেক্সটগুলির মধ্যে ৭৪.২ শতাংশ ওপেনএআই-এর আউটপুটের সাথে শৈলীর মিল প্রদর্শন করে। এই শক্তিশালী পারস্পরিক সম্পর্ক দৃঢ়ভাবে ইঙ্গিত করে যে ডিপসিক তার প্রশিক্ষণের পর্যায়ে ওপেনএআই-এর মডেলকে অন্তর্ভুক্ত করেছে।

একটি ভিন্ন দৃষ্টিভঙ্গি: মাইক্রোসফ্টের ফাই-৪ (Phi-4)

একটি ভিন্ন দৃষ্টিকোণ থেকে দেখলে, মাইক্রোসফ্টের ফাই-৪ মডেলের বিষয়টি বিবেচনা করা যেতে পারে। একই পরীক্ষায়, ফাই-৪ কোনও পরিচিত মডেলের সাথে ৯৯.৩ শতাংশ ‘অমিল’ প্রদর্শন করেছে। এই ফলাফল স্বাধীন প্রশিক্ষণের জোরালো প্রমাণ দেয়, যা বোঝায় যে ফাই-৪ বিদ্যমান মডেলগুলির উপর নির্ভর না করে তৈরি করা হয়েছে। ফাই-৪-এর স্বাধীন প্রকৃতি এবং ডিপসিকের ওপেনএআই-এর সাথে অসাধারণ মিলের মধ্যে স্পষ্ট পার্থক্য, ডিপসিকের প্রতিলিপি বা অনুলিপি করার বিষয়টিকে জোরালো করে।

নৈতিক ও বৌদ্ধিক সম্পত্তির উদ্বেগ

এই তথ্য ডিপসিক-আর১-এর ওপেনএআই-এর মডেলের সাথে ঘনিষ্ঠ সাদৃশ্য সম্পর্কে গুরুতর উদ্বেগের সৃষ্টি করে। এই উদ্বেগগুলির মধ্যে কয়েকটি গুরুত্বপূর্ণ ক্ষেত্র অন্তর্ভুক্ত রয়েছে:

• ডেটা সোর্সিং: ডিপসিক-আর১ কে প্রশিক্ষণ দেওয়ার জন্য ব্যবহৃত ডেটার উৎস একটি গুরুত্বপূর্ণ প্রশ্ন হয়ে দাঁড়ায়।
• বৌদ্ধিক সম্পত্তির অধিকার: ওপেনএআই-এর বৌদ্ধিক সম্পত্তির অধিকার লঙ্ঘনের সম্ভাবনা একটি উল্লেখযোগ্য উদ্বেগের বিষয়।
• স্বচ্ছতা: ডিপসিকের প্রশিক্ষণ পদ্ধতির স্বচ্ছতার অভাব নৈতিক প্রশ্ন তৈরি করে।

গবেষণা দল এবং পদ্ধতি

কপিলিকস ডেটা সায়েন্স টিম, যার নেতৃত্বে ছিলেন ইয়েহোনাটান বিটন (Yehonatan Bitton), শাই নিসান (Shai Nisan) এবং এলাদ বিটন (Elad Bitton), এই যুগান্তকারী গবেষণাটি পরিচালনা করেছেন। তাদের পদ্ধতির কেন্দ্রবিন্দু ছিল একটি ‘সর্বসম্মত জুরি’ পদ্ধতি। এই পদ্ধতিতে তিনটি স্বতন্ত্র সনাক্তকরণ সিস্টেম জড়িত ছিল, প্রত্যেককে এআই-জেনারেটেড টেক্সটগুলিকে শ্রেণিবদ্ধ করার দায়িত্ব দেওয়া হয়েছিল। চূড়ান্ত সিদ্ধান্ত তখনই নেওয়া হতো যখন তিনটি সিস্টেমই একমত হতো।

অপারেশনাল এবং বাজারের প্রভাব

নৈতিক এবং বৌদ্ধিক সম্পত্তির উদ্বেগ ছাড়াও, বিবেচনা করার জন্য ব্যবহারিক অপারেশনাল প্রভাব রয়েছে। বিদ্যমান মডেলগুলির উপর অপ্রকাশিত নির্ভরতা বিভিন্ন সমস্যার দিকে পরিচালিত করতে পারে:

• পক্ষপাতিত্বের পুনরাবৃত্তি: মূল মডেলের মধ্যে বিদ্যমান পক্ষপাতিত্বগুলি স্থায়ী হতে পারে।
• সীমিত বৈচিত্র্য: আউটপুটগুলির বৈচিত্র্য সীমাবদ্ধ হতে পারে, যা উদ্ভাবনকে বাধাগ্রস্ত করে।
• আইনি এবং নৈতিক ঝুঁকি: অপ্রত্যাশিত আইনি বা নৈতিক জটিলতা দেখা দিতে পারে।

আরও, ডিপসিকের বিপ্লবী, সাশ্রয়ী প্রশিক্ষন পদ্ধতির দাবি, যদি ওপেনএআই-এর প্রযুক্তির অননুমোদিত ব্যবহারের উপর ভিত্তি করে তৈরি বলে প্রমাণিত হয়, তবে বাজারের উপর উল্লেখযোগ্য প্রভাব ফেলতে পারে। এটি এনভিডিয়া (NVIDIA)-র একদিনে ৫৯৩ বিলিয়ন ডলারের ক্ষতির কারণ হতে পারে এবং সম্ভবত ডিপসিককে অন্যায্য প্রতিযোগিতামূলক সুবিধা দিয়েছে।

একটি কঠোর পদ্ধতি: একাধিক ক্লাসিফায়ারের সমন্বয়

গবেষণা পদ্ধতিটি অত্যন্ত কঠোর ছিল, যেখানে তিনটি উন্নত এআই ক্লাসিফায়ারকে একত্রিত করা হয়েছিল। এই ক্লাসিফায়ারগুলির প্রত্যেককে চারটি বিশিষ্ট এআই মডেল থেকে প্রাপ্ত টেক্সট নমুনার উপর সতর্কতার সাথে প্রশিক্ষণ দেওয়া হয়েছিল:

১. ক্লড (Claude)
২. জেমিনি (Gemini)
৩. লামা (Llama)
৪. ওপেনএআই (OpenAI)

এই ক্লাসিফায়ারগুলি সূক্ষ্ম শৈলীগত বৈশিষ্ট্যগুলি সনাক্ত করার জন্য ডিজাইন করা হয়েছিল, যার মধ্যে রয়েছে:

• বাক্য গঠন: বাক্যের মধ্যে শব্দ এবং শব্দগুচ্ছের বিন্যাস।
• শব্দভান্ডার: শব্দের পছন্দ এবং তাদের ব্যবহারের হার।
• শব্দচয়ন: প্রকাশের সামগ্রিক শৈলী এবং স্বর।

‘সর্বসম্মত জুরি’ সিস্টেম: নির্ভুলতা নিশ্চিত করা

‘সর্বসম্মত জুরি’ সিস্টেমটি পদ্ধতির একটি মূল উপাদান ছিল, যা মিথ্যা পজিটিভের বিরুদ্ধে একটি শক্তিশালী পরীক্ষা নিশ্চিত করে। এই সিস্টেমে তিনটি ক্লাসিফায়ারকে স্বাধীনভাবে একটি শ্রেণীবিভাগে একমত হতে হতো, তবেই সেটিকে চূড়ান্ত বলে গণ্য করা হতো। এই কঠোর মানদণ্ডের ফলে ৯৯.৮৮ শতাংশের একটি ব্যতিক্রমী নির্ভুলতার হার এবং মাত্র ০.০৪ শতাংশের একটি উল্লেখযোগ্যভাবে কম মিথ্যা পজিটিভ হার অর্জিত হয়েছে। সিস্টেমটি পরিচিত এবং অজানা উভয় এআই মডেল থেকে টেক্সটগুলিকে সঠিকভাবে সনাক্ত করার ক্ষমতা প্রদর্শন করেছে।

এআই সনাক্তকরণের বাইরে: মডেল-নির্দিষ্ট অ্যাট্রিবিউশন

কপিলিকসের চিফ ডেটা সায়েন্টিস্ট শাই নিসান বলেছেন, “এই গবেষণার মাধ্যমে, আমরা সাধারণ এআই ডিটেকশন অতিক্রম করে মডেল-নির্দিষ্ট অ্যাট্রিবিউশনে পৌঁছেছি, যা এআই কনটেন্টের প্রতি আমাদের দৃষ্টিভঙ্গিকে মৌলিকভাবে পরিবর্তন করে।”

মডেল অ্যাট্রিবিউশনের গুরুত্ব

নিসান আরও বলেন, “এই ক্ষমতা একাধিক কারণে গুরুত্বপূর্ণ, যার মধ্যে রয়েছে সামগ্রিক স্বচ্ছতা উন্নত করা, নৈতিক এআই প্রশিক্ষণ অনুশীলন নিশ্চিত করা এবং সবচেয়ে গুরুত্বপূর্ণভাবে, এআই প্রযুক্তির বৌদ্ধিক সম্পত্তির অধিকার রক্ষা করা এবং আশা করি, তাদের সম্ভাব্য অপব্যবহার রোধ করা।”

গভীর অনুসন্ধান: ডিপসিকের পদ্ধতির প্রভাব

এই গবেষণার ফলাফলগুলি তাৎক্ষণিক প্রশ্নের বাইরেও সুদূরপ্রসারী প্রভাব ফেলে যে ডিপসিক ওপেনএআই-এর মডেল অনুলিপি করেছে কিনা। আসুন এই প্রভাবগুলির মধ্যে কয়েকটি আরও বিশদে অন্বেষণ করি:

উদ্ভাবনের বিভ্রম

যদি ডিপসিকের প্রশিক্ষণ ব্যাপকভাবে ওপেনএআই-এর মডেলের উপর নির্ভরশীল হয়, তবে এটি তার উদ্ভাবনের প্রকৃত মাত্রা সম্পর্কে প্রশ্ন তোলে। যদিও ডিপসিক তার চ্যাটবটটিকে একটি অভিনব সৃষ্টি হিসাবে উপস্থাপন করতে পারে, অন্তর্নিহিত প্রযুক্তি প্রাথমিকভাবে দাবি করার চেয়ে কম যুগান্তকারী হতে পারে। এটি ব্যবহারকারী এবং বিনিয়োগকারীদের বিভ্রান্ত করতে পারে যারা বিশ্বাস করেন যে তারা একটি সত্যিকারের অনন্য এআই সিস্টেমের সাথে যোগাযোগ করছেন।

এআই ল্যান্ডস্কেপের উপর প্রভাব

অন্যান্য মডেলের উপর প্রশিক্ষিত এআই মডেলগুলির ব্যাপক গ্রহণ এআই ল্যান্ডস্কেপের উপর একটি সমজাতীয় প্রভাব ফেলতে পারে। যদি অনেকগুলি এআই সিস্টেম শেষ পর্যন্ত কয়েকটি মৌলিক মডেল থেকে উদ্ভূত হয়, তবে এটি ক্ষেত্রের বিভিন্ন দৃষ্টিভঙ্গি এবং পদ্ধতির বৈচিত্র্যকে সীমিত করতে পারে। এটি উদ্ভাবনকে বাধাগ্রস্ত করতে পারে এবং একটি কম গতিশীল এবং প্রতিযোগিতামূলক এআই ইকোসিস্টেমের দিকে পরিচালিত করতে পারে।

বৃহত্তর স্বচ্ছতার প্রয়োজনীয়তা

এই ঘটনাটি এআই মডেলগুলির বিকাশ এবং স্থাপনার ক্ষেত্রে বৃহত্তর স্বচ্ছতার জরুরি প্রয়োজনীয়তাকে তুলে ধরে। ব্যবহারকারী এবং স্টেকহোল্ডাররা জানার অধিকার রাখে যে কীভাবে এআই সিস্টেমগুলি প্রশিক্ষিত হয় এবং কোন ডেটা উৎস ব্যবহার করা হয়। এই তথ্যগুলি এই সিস্টেমগুলির সম্ভাব্য পক্ষপাতিত্ব, সীমাবদ্ধতা এবং নৈতিক প্রভাবগুলি মূল্যায়নের জন্য অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ।

নিয়ন্ত্রণের ভূমিকা

ডিপসিকের ঘটনাটি এআই শিল্পের বৃহত্তর নিয়ন্ত্রণের প্রয়োজনীয়তা সম্পর্কে বিতর্ককেও উস্কে দিতে পারে। সরকার এবং নিয়ন্ত্রক সংস্থাগুলিকে এআই ডেভেলপাররা যাতে নৈতিক নির্দেশিকা মেনে চলে, বৌদ্ধিক সম্পত্তির অধিকার রক্ষা করে এবং স্বচ্ছতাকে উৎসাহিত করে তা নিশ্চিত করার জন্য পদক্ষেপ বিবেচনা করতে হতে পারে।

এআই উন্নয়নের ভবিষ্যৎ

ডিপসিকের প্রশিক্ষণ পদ্ধতিকে ঘিরে বিতর্ক এআই উন্নয়নের ভবিষ্যৎ সম্পর্কে একটি বিস্তৃত আলোচনার অনুঘটক হিসেবে কাজ করতে পারে। এটি সর্বোত্তম অনুশীলন, নৈতিক বিবেচনা এবং এআই সিস্টেম তৈরিতে মৌলিকত্বের গুরুত্বের একটি পুনর্মূল্যায়নকে উৎসাহিত করতে পারে।

দায়িত্বশীল এআই উন্নয়নের জন্য একটি আহ্বান

ডিপসিকের ঘটনাটি দায়িত্বশীল এআই উন্নয়নের গুরুত্বের একটি অনুস্মারক হিসাবে কাজ করে। এটি নিম্নলিখিত বিষয়গুলির প্রয়োজনীয়তাকে তুলে ধরে:

• মৌলিকতা: এআই ডেভেলপারদের বিদ্যমান মডেলগুলির উপর ব্যাপকভাবে নির্ভর না করে সত্যিকারের অভিনব মডেল তৈরি করার চেষ্টা করা উচিত।
• স্বচ্ছতা: এআই সিস্টেম বিকাশের জন্য ব্যবহৃত প্রশিক্ষণ ডেটা এবং পদ্ধতিগুলি ব্যবহারকারী এবং স্টেকহোল্ডারদের কাছে প্রকাশ করা উচিত।
• নৈতিক বিবেচনা: এআই উন্নয়নকে নৈতিক নীতি দ্বারা পরিচালিত করা উচিত, যার মধ্যে ন্যায্যতা, জবাবদিহিতা এবং বৌদ্ধিক সম্পত্তির অধিকারের প্রতি শ্রদ্ধা অন্তর্ভুক্ত রয়েছে।
• সহযোগিতা: এআই সম্প্রদায়ের মধ্যে উন্মুক্ত সহযোগিতা এবং জ্ঞান আদান-প্রদান উদ্ভাবনকে উৎসাহিত করতে এবং বিদ্যমান পক্ষপাতিত্বের পুনরাবৃত্তি রোধ করতে সহায়তা করতে পারে।

সামনের পথ: একটি বৈচিত্র্যময় এবং নৈতিক এআই ভবিষ্যৎ নিশ্চিত করা

চূড়ান্ত লক্ষ্য হওয়া উচিত একটি বৈচিত্র্যময় এবং নৈতিক এআই ইকোসিস্টেম তৈরি করা যেখানে উদ্ভাবন বিকশিত হয় এবং ব্যবহারকারীরা তাদের সাথে যোগাযোগ করা সিস্টেমগুলির উপর আস্থা রাখতে পারে। এর জন্য দায়িত্বশীল এআই উন্নয়ন অনুশীলন, স্বচ্ছতা এবং এই দ্রুত বিকশিত প্রযুক্তির নৈতিক প্রভাব সম্পর্কে চলমান আলোচনার প্রতিশ্রুতির প্রয়োজন। ডিপসিকের ঘটনাটি একটি মূল্যবান শিক্ষা হিসাবে কাজ করে, বিদ্যমান মডেলগুলির উপর অত্যধিক নির্ভর করার সম্ভাব্য সমস্যাগুলি তুলে ধরে এবং এআই অগ্রগতির সাধনায় মৌলিকতা এবং নৈতিক বিবেচনার গুরুত্বের উপর জোর দেয়। এআই-এর ভবিষ্যৎ আমাদের আজকের পছন্দের উপর নির্ভর করে এবং এটি অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ যে আমরা সকলের জন্য একটি উপকারী এবং ন্যায়সঙ্গত ভবিষ্যৎ নিশ্চিত করতে দায়িত্বশীল উন্নয়নকে অগ্রাধিকার দিই। কপিলিকস অনুসন্ধানের ফলাফলগুলি এআই উন্নয়নের একটি গুরুত্বপূর্ণ দিকের উপর আলোকপাত করেছে এবং এটি অপরিহার্য যে সমগ্র শিল্প এই অভিজ্ঞতা থেকে শিক্ষা গ্রহণ করে যাতে একটি আরও স্বচ্ছ, নৈতিক এবং উদ্ভাবনী ভবিষ্যৎ গড়ে তোলা যায়।