স্কেল এআই-তে মেটার বিশাল বিনিয়োগের বিবেচনা

মেটা প্ল্যাটফর্মস, ফেসবুকের মূল সংস্থা, একটি কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা (Artificial Intelligence) startup স্কেল এআই (Scale AI)-তে একটি বড় আকারের, বহু বিলিয়ন ডলারের বিনিয়োগের বিষয়ে আলোচনা করছে বলে জানা গেছে। এই আর্থিক প্রতিশ্রুতি সম্ভবত ১০ বিলিয়ন ডলার ছাড়িয়ে যেতে পারে, যা এটিকে ইতিহাসের অন্যতম গুরুত্বপূর্ণ বেসরকারি কোম্পানি তহবিল ইভেন্ট হিসেবে প্রতিষ্ঠিত করবে।

যদিও সম্ভাব্য চুক্তির শর্তাবলী এখনও আলোচনার অধীনে রয়েছে এবং পরিবর্তন সাপেক্ষ, এই পদক্ষেপ মেটার জন্য একটি উল্লেখযোগ্য কৌশলগত পরিবর্তন উপস্থাপন করবে। সোশ্যাল মিডিয়া জায়ান্ট ঐতিহ্যগতভাবে তার এআই (AI) সক্ষমতা বাড়ানোর জন্য অভ্যন্তরীণ গবেষণা এবং একটি আরও ওপেন-সোর্স (open-source) উন্নয়ন পদ্ধতির উপর নির্ভর করেছে। এই মাত্রার একটি উল্লেখযোগ্য বাহ্যিক বিনিয়োগ দ্রুত বিকাশমান এআই (AI) ল্যান্ডস্কেপে অংশীদারিত্বের কৌশলগত গুরুত্বের ক্রমবর্ধমান স্বীকৃতিকে সংকেত দেয়।

স্কেল এআই (Scale AI): জেনারেটিভ এআই (Generative AI) তে একটি গুরুত্বপূর্ণ সহায়ক

স্কেল এআই (Scale AI) জেনারেটিভ এআই (Generative AI) বিপ্লবে একটি গুরুত্বপূর্ণ খেলোয়াড় হিসেবে আবির্ভূত হয়েছে, যা অত্যাধুনিক মেশিন লার্নিং (machine-learning) মডেলগুলিকে প্রশিক্ষণ দিতে সক্ষম করে এমন প্রয়োজনীয় ডেটা লেবেলিং (data labeling) পরিষেবা সরবরাহ করে। এর ক্লায়েন্ট তালিকায় মাইক্রোসফট (Microsoft) এবং ওপেনএআই (OpenAI) এর মতো শিল্প জায়ান্ট রয়েছে, যা এআই (AI) ইকোসিস্টেমে কোম্পানির গুরুত্বপূর্ণ ভূমিকাকে তুলে ধরে।

ডেটা লেবেলিং (Data labeling) হল ছবি, টেক্সট (text) এবং অডিওর (audio) মতো কাঁচা ডেটা (raw data) সনাক্তকরণ এবং ট্যাগ (tag) করার প্রক্রিয়া, যাতে এটি মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদমগুলির (machine learning algorithms) জন্য ব্যবহারযোগ্য হয়। এই অ্যালগরিদমগুলি লেবেলযুক্ত ডেটা (labeled data) থেকে শেখে, যা তাদের প্যাটার্ন (pattern) সনাক্ত করতে, ভবিষ্যদ্বাণী করতে এবং নতুন কনটেন্ট (content) তৈরি করতে সক্ষম করে। ডেটা লেবেলিং (Data labeling) প্রক্রিয়ার গুণমান এবং নির্ভুলতা এআই (AI) মডেলগুলির কর্মক্ষমতার জন্য অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ, এবং এই ক্ষেত্রে স্কেল এআই (Scale AI)-এর দক্ষতা এটিকে একটি অত্যন্ত জনপ্রিয় অংশীদার করে তুলেছে।

২০২৪ সালে এর সর্বশেষ তহবিল সংগ্রহের রাউন্ডে, স্কেল এআই (Scale AI)-এর মূল্য প্রায় ১৪ বিলিয়ন ডলার ছিল, যেখানে মেটা (Meta) এবং মাইক্রোসফট (Microsoft) বিনিয়োগকারীদের মধ্যে ছিল। উপরন্তু, ২০২৫ সালের প্রথম দিকে প্রকাশিত খবরে ইঙ্গিত দেওয়া হয়েছে যে স্কেল এআই (Scale AI) একটি টেন্ডার অফার (tender offer) অন্বেষণ করছে যা কোম্পানিটিকে ২৫ বিলিয়ন ডলারে মূল্যায়ন করতে পারে। এই পরিসংখ্যানগুলি বর্তমান বাজারে এআই (AI) ভিত্তিক কোম্পানিগুলির দ্রুত বৃদ্ধি এবং ক্রমবর্ধমান মূল্যায়নকে তুলে ধরে।

এআই (AI) বিনিয়োগে মেটার কৌশলগত পরিবর্তন

এই স্কেলের একটি সম্ভাব্য বিনিয়োগ হবে এআই (AI)-এর প্রতি মেটার (Meta) সবচেয়ে বড় বাহ্যিক প্রতিশ্রুতি, যা অভ্যন্তরীণ গবেষণা এবং ওপেন-সোর্স (open-source) উন্নয়ন কৌশলগুলির উপর তার পূর্ববর্তী নির্ভরতা থেকে প্রস্থান চিহ্নিত করে। এই কৌশলগত পুনর্বিন্যাস ক্রমবর্ধমান স্বীকৃতিকে প্রতিফলিত করে যে দ্রুত অগ্রসরমান কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার ক্ষেত্রে একটি প্রতিযোগিতামূলক প্রান্ত বজায় রাখার জন্য সহযোগিতা এবং বাহ্যিক অংশীদারিত্ব অপরিহার্য।

মাইক্রোসফট (Microsoft), অ্যামাজন (Amazon) এবং অ্যালফাবেটের (Alphabet) মতো অন্যান্য প্রধান প্রযুক্তি কোম্পানিগুলি ইতিমধ্যেই এআই (AI) তে যথেষ্ট বিনিয়োগ করেছে। উদাহরণস্বরূপ, মাইক্রোসফট (Microsoft) ওপেনএআই (OpenAI)-তে ১৩ বিলিয়ন ডলারের বেশি বিনিয়োগ করেছে, যেখানে অ্যামাজন (Amazon) এবং অ্যালফাবেট (Alphabet) অ্যানথ্রোপিক (Anthropic) নামক একটি প্রতিদ্বন্দ্বী এআই (AI) কোম্পানিতে বিলিয়ন বিলিয়ন ডলার বিনিয়োগ করেছে। এই বিনিয়োগগুলি প্রায়শই কোম্পানিগুলির ক্লাউড কম্পিউটিং (cloud computing) ক্ষমতা ব্যবহারের জন্য ক্রেডিট (credit) আকারে হয়। মেটার (Meta) নিজস্ব ক্লাউড (cloud) ব্যবসা নেই, স্কেল এআই (Scale AI)-তে এর বিনিয়োগের নির্দিষ্ট কাঠামো অনিশ্চিত।

জুকারবার্গের এআই (AI) ফোকাস (Focus) এবং মেটার ব্যাপক এআই (AI) উদ্যোগ

মেটা (Meta)-র সিইও (CEO) মার্ক জুকারবার্গ (Mark Zuckerberg) এআইকে (AI) কোম্পানির শীর্ষ অগ্রাধিকার হিসেবে চিহ্নিত করেছেন। জানুয়ারিতে, তিনি ঘোষণা করেছিলেন যে মেটা (Meta) ২০২৫ সালে এআই (AI) সম্পর্কিত প্রকল্পের জন্য ৬৫ বিলিয়ন ডলার পর্যন্ত বরাদ্দ করবে। এই যথেষ্ট বিনিয়োগ কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা (artificial intelligence) স্থানে শীর্ষস্থানীয় হওয়ার জন্য কোম্পানির প্রতিশ্রুতিকে তুলে ধরে।

মেটার (Meta) এআই (AI) উদ্যোগগুলির মধ্যে রয়েছে লামাকে (Llama) বিশ্বব্যাপী শিল্প মান হিসেবে প্রতিষ্ঠিত করার প্রচেষ্টা। লামা (Llama) হল মেটার (Meta) এআই (AI) চ্যাটবট (chatbot), যা ফেসবুক (Facebook), ইনস্টাগ্রাম (Instagram) এবং হোয়াটসঅ্যাপের (WhatsApp) মতো প্ল্যাটফর্মে অ্যাক্সেসযোগ্য এবং প্রতি মাসে এক বিলিয়ন ব্যবহারকারী রয়েছে। কোম্পানির লক্ষ্য হল লামাকে (Llama) বিভিন্ন অ্যাপ্লিকেশনের (application) জন্য একটি বহুমুখী এবং বহুলভাবে গৃহীত এআই (AI) মডেল (model) তৈরি করা।

স্কেল এআই-এর (Scale AI) দ্রুত বৃদ্ধি এবং রাজস্বের অনুমান

স্কেল এআই (Scale AI) ২০১৬ সালে সিইও (CEO) আলেকজান্ডার ওয়াং (Alexandr Wang) কর্তৃক প্রতিষ্ঠার পর থেকে উল্লেখযোগ্য বৃদ্ধি পেয়েছে। কোম্পানিটি ২০২৪ সালে ৮৭০ মিলিয়ন ডলার আয় করেছে এবং আশা করছে ২০২৫ সালে এর বিক্রয় দ্বিগুণের বেশি হয়ে ২ বিলিয়ন ডলারে পৌঁছাবে। এই চিত্তাকর্ষক আর্থিক কর্মক্ষমতা এআই (AI) শিল্পে ডেটা লেবেলিং (data labeling) পরিষেবার ক্রমবর্ধমান চাহিদার প্রমাণ।

এআই-এর (AI) উত্থান সরাসরি উচ্চ-মানের ডেটার (data) প্রাপ্যতার সাথে সম্পর্কিত। স্কেল এআই (Scale AI) এআই (AI) প্রশিক্ষণের জন্য ব্যবহৃত ছবি, টেক্সট (text) এবং অন্যান্য ডেটা (data) পরিমার্জন ও ট্যাগ (tag) করার জন্য চুক্তি কর্মীদের একটি নেটওয়ার্ক (network) ব্যবহার করে, যাতে এই মডেলগুলিকে নির্ভুল এবং নির্ভরযোগ্য তথ্যের উপর প্রশিক্ষণ দেওয়া হয়। এই পরিষ্কার এবং সুসংগঠিত ডেটা (data) ছাড়া, এআই (AI) কার্যকরভাবে কাজ করতে সক্ষম হবে না।

প্রতিরক্ষা প্রযুক্তিতে অভিন্ন আগ্রহ

মেটা (Meta) এবং স্কেল এআই (Scale AI) এর প্রতিরক্ষা প্রযুক্তিতে একটি কৌশলগত আগ্রহ রয়েছে। মেটা (Meta) সম্প্রতি ইউএস (U.S.) সামরিক বাহিনীর জন্য ভার্চুয়াল (virtual) এবং অগমেন্টেড রিয়েলিটি (augmented reality) বৈশিষ্ট্যযুক্ত একটি এআই (AI) চালিত হেলমেট (helmet) সহ পণ্য তৈরি করতে প্রতিরক্ষা ঠিকাদার অ্যান্ডুরিল ইন্ডাস্ট্রিজের (Anduril Industries) সাথে একটি অংশীদারিত্ব ঘোষণা করেছে। কোম্পানিটি মার্কিন সরকারী সংস্থা এবং প্রতিরক্ষা ঠিকাদারদের তার এআই (AI) মডেলগুলি ব্যবহারের অনুমতি দিয়েছে।

বর্তমানে, স্কেল এআই (Scale AI) মেটার (Meta) লামা (Llama) বৃহৎ ভাষা মডেলের (large language model) একটি বিশেষ সংস্করণ ডিফেন্স লামা (Defence Llama) নামক একটি প্রোগ্রামে (program) সহযোগিতা করছে, যা সামরিক অ্যাপ্লিকেশনের (application) জন্য তৈরি করা হয়েছে। এই অংশীদারিত্ব প্রতিরক্ষা এবং জাতীয় নিরাপত্তায় এআই-এর (AI) ক্রমবর্ধমান ভূমিকাকে তুলে ধরে।

স্কেল এআই (Scale AI) মার্কিন সরকারের জন্য এআই (AI) প্রযুক্তি তৈরিতে সক্রিয়ভাবে জড়িত। ২০২৫ সালের শুরুতে, স্কেল এআই (Scale AI) ঘোষণা করেছে যে এটি এআই (AI) এজেন্ট (agent) প্রযুক্তির উপর দৃষ্টি নিবদ্ধ করার জন্য প্রতিরক্ষা বিভাগের সাথে একটি চুক্তি সুরক্ষিত করেছে। কোম্পানি এই চুক্তিটিকে “সামরিক অগ্রগতির একটি গুরুত্বপূর্ণ মাইলফলক” হিসেবে অভিহিত করেছে।

ব্যাপক প্রভাব বিশ্লেষণ

স্কেল এআই (Scale AI)-তে মেটার (Meta) সম্ভাব্য বিনিয়োগ উভয় কোম্পানি এবং বৃহত্তর এআই (AI) ল্যান্ডস্কেপের (landscape) জন্য তাৎপর্যপূর্ণ প্রভাব ফেলে। মেটার (Meta) জন্য, এটি তার অভ্যন্তরীণ গবেষণা প্রচেষ্টাকে পরিপূরক করে বাহ্যিক অংশীদারিত্বের মাধ্যমে তার এআই (AI) সক্ষমতা জোরদার করার একটি কৌশলগত পদক্ষেপ। স্কেল এআই (Scale AI)-তে বিনিয়োগ করে, মেটা (Meta) অত্যাধুনিক ডেটা লেবেলিং (data labeling) পরিষেবা এবং দক্ষতা অর্জন করতে পারে, যা উচ্চ-কার্যক্ষমতাসম্পন্ন এআই (AI) মডেল প্রশিক্ষণের জন্য অপরিহার্য।

স্কেল এআই-এর (Scale AI ) জন্য, মেটার (Meta) কাছ থেকে একটি উল্লেখযোগ্য বিনিয়োগ এর বৃদ্ধির গতিপথকে একটি উল্লেখযোগ্য উত্সাহ দেবে, কোম্পানিটিকে তার কার্যক্রম প্রসারিত করতে, গবেষণা ও উন্নয়নে বিনিয়োগ করতে এবং ডেটা লেবেলিং (data labeling) পরিষেবাগুলির একটি শীর্ষস্থানীয় প্রদানকারী হিসাবে তার অবস্থানকে আরও সুসংহত করতে সক্ষম করবে। বিনিয়োগটি স্কেল এআই-এর (Scale AI) বিশ্বাসযোগ্যতা এবং দৃশ্যমানতাও বাড়িয়ে তুলবে, নতুন ক্লায়েন্ট (client) এবং অংশীদারদের আকৃষ্ট করবে।

সম্ভাব্য বিনিয়োগটি এআই (AI) স্থানটিতে আধিপত্য বিস্তারের জন্য প্রধান প্রযুক্তি সংস্থাগুলির মধ্যে তীব্র প্রতিযোগিতাকেও প্রতিফলিত করে। যেহেতু এআই (AI) ক্রমবর্ধমানভাবে বিভিন্ন শিল্প এবং অ্যাপ্লিকেশনগুলিতে (application) একত্রিত হচ্ছে, তাই কোম্পানিগুলি এগিয়ে থাকার জন্য প্রয়োজনীয় প্রতিভা, প্রযুক্তি এবং ডেটা (data) অর্জন করতে প্রতিযোগিতা করছে। কৌশলগত বিনিয়োগ এবং অংশীদারিত্ব কোম্পানিগুলির জন্য একটি প্রতিযোগিতামূলক প্রান্ত অর্জনের জন্য গুরুত্বপূর্ণ হয়ে উঠছে।

এআই (AI) ডেটা ল্যান্ডস্কেপের (landscape) গভীরে অনুসন্ধান

এআই-তে (AI) উচ্চ-মানের ডেটার (data) গুরুত্ব অপরিহার্য। এআই (AI) মডেলগুলি কেবলমাত্র সেই ডেটার (data) মতোই ভাল, যার উপর তাদের প্রশিক্ষণ দেওয়া হয়েছে। যদি ডেটা (data) পক্ষপাতদুষ্ট, অসম্পূর্ণ বা ভুল হয়, তাহলে এর ফলস্বরূপ এআই (AI) মডেলগুলি সম্ভবত অবিশ্বাস্য বা এমনকি ক্ষতিকারক ফলাফল তৈরি করবে। এই কারণেই ডেটা লেবেলিং (data labeling) এআই (AI) উন্নয়ন প্রক্রিয়ার একটি গুরুত্বপূর্ণ পদক্ষেপ।

ডেটা লেবেলিং-এর (Data labeling) মধ্যে এর নির্ভুলতা এবং ধারাবাহিকতা নিশ্চিত করার জন্য ডেটা (data) পুঙ্খানুপুঙ্খভাবে পর্যালোচনা এবং ট্যাগ (tag) করা জড়িত। এই প্রক্রিয়াটি সময়সাপেক্ষ এবং শ্রম-নিবিড় হতে পারে, বিশেষ করে বৃহৎ ডেটাসেটের (dataset) জন্য। স্কেল এআই (Scale AI) ডেটা লেবেলিং (data labeling) প্রক্রিয়াটিকে সুগম করার জন্য উন্নত কৌশল এবং সরঞ্জাম তৈরি করেছে, যা কোম্পানিগুলিকে আরও দক্ষতার সাথে এবং কার্যকরভাবে এআই (AI) মডেলগুলিকে প্রশিক্ষণ দিতে সক্ষম করে।

ডেটা লেবেলিং-এর (data labeling) একটি চ্যালেঞ্জ হল অসংগঠিত ডেটা (unstructured data) নিয়ে কাজ করা, যা এমন ডেটা (data) যা একটি পূর্বনির্ধারিত বিন্যাস বা কাঠামো নেই। এই ধরনের ডেটা (data) অনেক বাস্তব-বিশ্বের অ্যাপ্লিকেশনগুলিতে (application) সাধারণ, যেমন ছবি, ভিডিও (video) এবং টেক্সট ডকুমেন্ট (text document)। স্কেল এআই (Scale AI) স্বয়ংক্রিয়ভাবে অসংগঠিত ডেটাতে (unstructured data) বস্তু, সত্তা এবং সম্পর্ক সনাক্ত করতে এবং ট্যাগ (tag) করতে এআই (AI) চালিত সরঞ্জাম তৈরি করেছে, যা ম্যানুয়াল (manual) লেবেলিং-এর (labeling) প্রয়োজনীয়তা হ্রাস করে।

এআই (AI) উন্নয়নে নৈতিক বিবেচনা

যেহেতু এআই (AI) আরও বেশি প্রচলিত, তাই এর উন্নয়ন এবং স্থাপনার সাথে সম্পর্কিত নৈতিক বিষয়গুলি বিবেচনা করা অপরিহার্য। মূল নৈতিক উদ্বেগের মধ্যে একটি হল এআই (AI) মডেলে পক্ষপাতিত্ব। যদি এআই (AI) মডেলগুলিকে প্রশিক্ষণ দেওয়ার জন্য ব্যবহৃত ডেটাতে (data) বিদ্যমান পক্ষপাতের প্রতিফলন ঘটে, তবে মডেলগুলি সেই পক্ষপাতগুলিকেই স্থায়ী এবং প্রসারিত করবে, যার ফলে অন্যায্য বা বৈষম্যমূলক ফলাফল হবে।

এআই (AI) মডেলগুলিতে পক্ষপাতিত্ব কমাতে, এটি নিশ্চিত করা অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ যে প্রশিক্ষণের জন্য ব্যবহৃত ডেটা (data) বৈচিত্র্যময় এবং জনসংখ্যার প্রতিনিধি যা এটি প্রভাবিত করবে। এর জন্য ডেটা (data) সংগ্রহ, লেবেলিং (labeling) এবং বিশ্লেষণের দিকে মনোযোগ দেওয়া প্রয়োজন। নিয়মিতভাবে এআই (AI) মডেলগুলিতে পক্ষপাতিত্বের জন্য নিরীক্ষণ করা এবং প্রয়োজনে সংশোধনমূলক ব্যবস্থা নেওয়াও গুরুত্বপূর্ণ।

অন্যান্য নৈতিক বিবেচনার মধ্যে একটি হল এআই-কে (AI) দূষিত উদ্দেশ্যে ব্যবহার করার সম্ভাবনা, যেমন ডিপফেক (deepfake) তৈরি করা বা ভুল তথ্য ছড়ানো। এই উদ্বেগের সমাধানের জন্য, দূষিত এআই (AI) কার্যকলাপ সনাক্ত এবং প্রতিরোধের জন্য প্রযুক্তি এবং নীতি তৈরি করা অপরিহার্য। এর জন্য গবেষক, নীতিনির্ধারক এবং শিল্প স্টেকহোল্ডারদের (stakeholder) মধ্যে সহযোগিতা প্রয়োজন।

এআই-এর (AI) ভবিষ্যৎ এবং সমাজে এর প্রভাব

কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা (artificial intelligence) আগামী বছরগুলিতে সমাজের উপর গভীর প্রভাব ফেলতে প্রস্তুত। এআই-এর (AI) রুটিন (routine) কাজগুলি স্বয়ংক্রিয় করার, দক্ষতা উন্নত করার এবং বিভিন্ন শিল্প জুড়ে নতুন সুযোগ তৈরি করার সম্ভাবনা রয়েছে। তবে, এটি চাকরি স্থানচ্যুতি এবং অপব্যবহারের সম্ভাবনার মতো চ্যালেঞ্জও তৈরি করে।

এআই (AI) সামগ্রিকভাবে সমাজের উপকার নিশ্চিত করার জন্য, এর উন্নয়ন এবং স্থাপনার সাথে সম্পর্কিত চ্যালেঞ্জ এবং নৈতিক বিষয়গুলি সক্রিয়ভাবে সমাধান করা অপরিহার্য। এর জন্য একটি বহুমাত্রিক পদ্ধতির প্রয়োজন, যার মধ্যে শিক্ষা ও প্রশিক্ষণে বিনিয়োগ, নৈতিক নির্দেশিকা এবং বিধিবিধানের বিকাশ এবং দায়িত্বশীল এআই (AI) প্রযুক্তির চলমান গবেষণা এবং উন্নয়ন অন্তর্ভুক্ত রয়েছে।