এজিআই ধাঁধা: $৩০,০০০ প্রশ্নবোধক চিহ্ন

কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার (Artificial Intelligence) ক্রমাগত পরিবর্তনশীল পরিস্থিতিতে, একটি আকর্ষণীয় প্যারাডক্স (Paradox) বা কূটাভাস দেখা দিয়েছে, যা এআই (AI) আসলে “বুদ্ধিমান” হওয়ার অর্থ কী, সে সম্পর্কে আমাদের ধারণাকে চ্যালেঞ্জ করে। এই প্যারাডক্সটি ওপেনএআই (OpenAI)-এর ইনফারেন্স মডেল (Inference Model) দ্বারা প্রকাশিত হয়েছে, যা অভ্যন্তরীণভাবে ‘o3’ নামে পরিচিত। ২০২৫ সালের এপ্রিলে, এই মডেলটি এআই (AI) কমিউনিটিতে (Community) যথেষ্ট বিতর্কের জন্ম দিয়েছে। কারণ? এই অত্যাধুনিক মডেলটির একটি মাত্র মানুষের ধাঁধা সমাধান করতে প্রায় $৩০,০০০ বা ৪৪ মিলিয়ন কোরিয়ান ওন (₩44 million KRW) খরচ হয়।

ওথ্রি (O3) মডেল প্যারাডক্স

‘o3’ মডেলের কাহিনী একটি সরল, কিন্তু গভীর পর্যবেক্ষণের মাধ্যমে শুরু হয়েছিল: এআই-তে (AI) মানুষের স্তরের বুদ্ধিমত্তা অর্জন করা মানে এই নয় যে, তা মানুষের স্তরের দক্ষতার সাথে সঙ্গতিপূর্ণ হবে। ‘o3-High’ ভ্যারিয়েন্টটি (Variant), একটি একক ধাঁধা সমাধান করার জন্য ১,০২৪ বার চেষ্টা করেছে। প্রতিটি চেষ্টায় গড়ে ৪৩ মিলিয়ন শব্দ তৈরি হয়েছে, যা প্রায় ১৩৭ পৃষ্ঠার টেক্সটের (Text) সমান। সব মিলিয়ে, মডেলটি প্রায় ৪.৪ বিলিয়ন শব্দ তৈরি করেছে – যা এনসাইক্লোপিডিয়া ব্রিটানিকার (Encyclopedia Britannica) একটি পুরো ভলিউমের (Volume) সমান – একটি সমস্যা সমাধানের জন্য। এই বিপুল পরিমাণ গণনা এবং টেক্সট আউটপুট (Text Output) একটি গুরুত্বপূর্ণ পার্থক্য প্রকাশ করে: এআই (AI) বুদ্ধিমত্তা, অন্তত এর বর্তমান রূপে, মানুষের বুদ্ধিমত্তার তুলনায় গুণগত শ্রেষ্ঠত্বের চেয়ে পরিমাণগত আধিক্যের দ্বারা চিহ্নিত।

এটি একটি গুরুত্বপূর্ণ প্রশ্ন উত্থাপন করে: আমরা কি সত্যিই আর্টিফিশিয়াল জেনারেল ইন্টেলিজেন্সের (Artificial General Intelligence) (এজিআই (AGI)) পথে আছি, নাকি আমরা কেবল অসাধারণ শক্তিশালী গণনাদানব তৈরি করছি?

এজিআই (AGI) নাকি কেবল একটি গণনাদানব?

ওপেনএআই (OpenAI) কৌশলগতভাবে জিপিটি-৫ (GPT-5) প্রকাশের প্রত্যাশায় ‘o3’ সিরিজ উন্মোচন করেছে, যার লক্ষ্য ছিল এজিআই-এর (AGI) সমকক্ষ ইনফারেন্স ক্ষমতা প্রদর্শন করা। ‘o3’ মডেলটি প্রকৃতপক্ষে এআরসি-এজিআই (ARC-AGI)-এর মতো বেঞ্চমার্কে (Benchmark) চিত্তাকর্ষক স্কোর অর্জন করেছে, যা শিল্পের উপর একটি স্থায়ী ছাপ ফেলেছে। তবে, এই আপাত সাফল্য একটি চড়া মূল্যে এসেছে: গণনা খরচ এবং সম্পদ ব্যবহারের ক্ষেত্রে ব্যাপক বৃদ্ধি ঘটেছে।

• ‘o3-High’, সর্বনিম্ন স্পেসিফিকেশন (Specification) ‘o3-Low’-এর চেয়ে ১৭২ গুণ বেশি কম্পিউটেশনাল পাওয়ার (Computational Power) খরচ করেছে।
• প্রতিটি কাজের জন্য কয়েক ডজন চেষ্টার প্রয়োজন হয়েছে এবং উচ্চ-কার্যকারিতা সম্পন্ন জিপিইউ (GPU) সরঞ্জাম ব্যবহার করতে হয়েছে।
• এজিআই (AGI) পরীক্ষার আনুমানিক খরচ $৩০,০০০-এ পৌঁছেছে, যা ১০০,০০০ বিশ্লেষণে স্কেল (Scale) করা হলে বার্ষিক ৩০০ বিলিয়ন কোরিয়ান ওন (₩300 billion KRW) (প্রায় ২২৫ মিলিয়ন মার্কিন ডলার) ছাড়িয়ে যেতে পারে।

এই পরিসংখ্যানগুলি একটি মৌলিক চ্যালেঞ্জকে তুলে ধরে। উচ্চ খরচ কেবল আর্থিক উদ্বেগকে ছাড়িয়ে যায়, যা আমাদেরকে এআই-এর (AI) উদ্দেশ্যের মূল সারমর্ম পুনর্বিবেচনা করতে প্ররোচিত করে। এআই (AI) কি সত্যিই মানুষের দক্ষতা ছাড়িয়ে যেতে পারে, আবার মানুষের দক্ষতাকেও ছাড়িয়ে যেতে পারে? একটি ক্রমবর্ধমান উদ্বেগ রয়েছে যে, এআই (AI) মানুষের চেয়ে “স্মার্ট” হতে পারে, তবে এর জন্য উল্লেখযোগ্যভাবে বেশি সম্পদের প্রয়োজন হবে। এটি এআই (AI) বিকাশে একটি বড় বাধা সৃষ্টি করে, কারণ ব্যাপক গ্রহণ এবং ব্যবহারিক প্রয়োগের জন্য স্কেলেবিলিটি (Scalability) এবং ব্যয়-কার্যকারিতা অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ।

প্রযুক্তিগত অগ্রগতি বনাম ব্যবহারিকতা

এআই (AI) প্রযুক্তি প্রায়শই অফুরন্ত সম্ভাবনার একটি বিশ্ব প্রতিশ্রুতি দেয়, তবে এই সম্ভাবনাগুলি সর্বদা ব্যবহারিক সমাধানে অনুবাদ করে না। এই ঘটনাটি একটি কঠোর অনুস্মারক হিসাবে কাজ করে যে, ব্যতিক্রমী প্রযুক্তিগত কর্মক্ষমতা স্বয়ংক্রিয়ভাবে ব্যবহারিক কার্যকারিতা নিশ্চিত করে না। ‘o3’ মডেলের সাথে সম্পর্কিত বিপুল খরচ এআই (AI) বিকাশের বাস্তব-বিশ্বের প্রভাবগুলি সাবধানে বিবেচনা করার গুরুত্বকে তুলে ধরে।

ওপেনএআই (OpenAI) ‘o3’ সিরিজের পাশাপাশি একটি জিপিটি-৫ (GPT-5)- সমন্বিত প্ল্যাটফর্ম (Platform) চালু করার প্রস্তুতি নিচ্ছে, যেখানে ইমেজ জেনারেশন (Image Generation), ভয়েস কনভারসেশন (Voice Conversation) এবং সার্চ ফাংশনালিটির (Search Functionality) মতো বৈশিষ্ট্য অন্তর্ভুক্ত থাকবে। তবে, রিয়েল-টাইম (Real-time) প্রক্রিয়াকরণের গতি, অর্থনৈতিক খরচ এবং বিদ্যুতের ব্যবহার বিবেচনা করলে, সম্ভাব্য এন্টারপ্রাইজ (Enterprise) ক্লায়েন্টদের (Client) এই এআই (AI) প্রযুক্তি গ্রহণে উল্লেখযোগ্য বাধার সম্মুখীন হতে হতে পারে। সাবস্ক্রিপশন ফি-ই (Subscription Fee) যথেষ্ট বেশি, ‘o3-Pro’ প্ল্যানের (Plan) মূল্য প্রতি মাসে $২০,০০০ বা বার্ষিক ৩৫০ মিলিয়ন কোরিয়ান ওন (₩350 million KRW) (প্রায় ২৬২,৫০০ মার্কিন ডলার) ধার্য করা হয়েছে বলে জানা গেছে।

এই পরিস্থিতি একটি আকর্ষণীয় প্যারাডক্স (Paradox) তৈরি করে। প্রিমিয়াম (Premium) মানবশ্রমের একটি ব্যয়-সাশ্রয়ী বিকল্প হওয়ার পরিবর্তে, এআই (AI) একটি অতি-ব্যয়বহুল, অতি-বুদ্ধিমান চুক্তিতে রূপান্তরিত হওয়ার ঝুঁকিতে রয়েছে। এটি বিশেষভাবে সেই ক্ষেত্রগুলিতে প্রাসঙ্গিক, যেখানে মানুষের দক্ষতা অত্যন্ত মূল্যবান, কারণ এআই (AI) গ্রহণের অর্থনৈতিক সুবিধাগুলি সর্বদা সংশ্লিষ্ট খরচকে ছাড়িয়ে যায় না।

আলোচনার বাইরে থাকা বিষয়: পরিবেশগত প্রভাব

অবিলম্বে আর্থিক প্রভাবের বাইরেও, ‘o3’ মডেলের সম্পদ-নিবিড় প্রকৃতি এআই (AI) বিকাশের পরিবেশগত প্রভাব সম্পর্কে গুরুত্বপূর্ণ প্রশ্ন উত্থাপন করে। এই মডেলগুলি চালানোর জন্য প্রয়োজনীয় বিশাল কম্পিউটেশনাল পাওয়ারের (Computational Power) কারণে উল্লেখযোগ্য পরিমাণে শক্তি খরচ হয়, যা কার্বন নিঃসরণে অবদান রাখে এবং জলবায়ু পরিবর্তনকে বাড়িয়ে তোলে।

এআই (AI) বিকাশের দীর্ঘমেয়াদী স্থায়িত্ব এর পরিবেশগত পদচিহ্ন হ্রাস করার উপায় খুঁজে বের করার উপর নির্ভর করে। এর মধ্যে আরও বেশি শক্তি-সাশ্রয়ী হার্ডওয়্যার (Hardware) এবং অ্যালগরিদম (Algorithm) অনুসন্ধান করা, সেইসাথে এআই (AI) অবকাঠামোকে শক্তি জোগাতে নবায়নযোগ্য শক্তির উৎস গ্রহণ করা অন্তর্ভুক্ত থাকতে পারে।

নৈতিকতার গোলকধাঁধা

এজিআই-এর (AGI) সাধনা অনেকগুলি নৈতিক উদ্বেগের জন্ম দেয়। এআই (AI) সিস্টেমগুলি যতই অত্যাধুনিক হয়ে উঠুক না কেন, পক্ষপাত, ন্যায্যতা এবং জবাবদিহিতার মতো বিষয়গুলি সমাধান করা অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ। এআই (AI) মডেলগুলি বিদ্যমান সামাজিক কুসংস্কারগুলিকে টিকিয়ে রাখতে পারে, এমনকি বাড়িয়েও দিতে পারে, যদি সেগুলি সাবধানে ডিজাইন (Design) এবং প্রশিক্ষণ দেওয়া না হয়। এআই (AI) সিস্টেমগুলি ন্যায্য এবং স্বচ্ছ তা নিশ্চিত করা জনগনের আস্থা তৈরি এবং বৈষম্যমূলক ফলাফল প্রতিরোধ করার জন্য অপরিহার্য।

আরেকটি গুরুত্বপূর্ণ নৈতিক বিবেচনা হল এআই (AI) দ্বারা মানব শ্রমিকদের স্থানচ্যুত করার সম্ভাবনা। এআই (AI) যখন মানুষের দ্বারা পূর্বে করা কাজগুলি সম্পাদন করতে সক্ষম হয়, তখন এই পরিবর্তনের সামাজিক ও অর্থনৈতিক প্রভাবগুলি বিবেচনা করা এবং কোনও নেতিবাচক পরিণতি প্রশমিত করার জন্য কৌশল তৈরি করা গুরুত্বপূর্ণ।

দক্ষতার অনুসন্ধান

‘o3’ মডেল দ্বারা চিহ্নিত চ্যালেঞ্জগুলি এআই (AI) বিকাশে দক্ষতাকে অগ্রাধিকার দেওয়ার গুরুত্বকে তুলে ধরে। কাঁচা শক্তি এবং উন্নত ক্ষমতা অবশ্যই মূল্যবান, তবে এগুলিকে খরচ, সম্পদ ব্যবহার এবং পরিবেশগত প্রভাবের সাথে ভারসাম্য বজায় রাখতে হবে।

এআই (AI) দক্ষতা উন্নত করার জন্য একটি আশাব্যঞ্জক উপায় হল আরও বেশি শক্তি-সাশ্রয়ী হার্ডওয়্যারের (Hardware) বিকাশ। গবেষকরা নতুন ধরনের প্রসেসর (Processor) এবং মেমরি টেকনোলজি (Memory Technology) অনুসন্ধান করছেন, যা উল্লেখযোগ্যভাবে কম শক্তি ব্যবহার করে এআই (AI) গণনা সম্পাদন করতে পারে।

আরেকটি পদ্ধতি হল এআই (AI) অ্যালগরিদমগুলিকে (Algorithm) তাদের কম্পিউটেশনাল প্রয়োজনীয়তা হ্রাস করার জন্য অপ্টিমাইজ (Optimize) করা। এর মধ্যে মডেল কম্প্রেশন (Model Compression), প্রুনিং (Pruning) এবং কোয়ান্টিজেশনের (Quantization) মতো কৌশল জড়িত থাকতে পারে, যা নির্ভুলতা ত্যাগ না করে এআই (AI) মডেলের আকার এবং জটিলতা কমাতে পারে।

এআই-এর (AI) ভবিষ্যৎ

এআই-এর (AI) ভবিষ্যৎ ওপেনএআই-এর (OpenAI) ‘o3’-এর মতো মডেল দ্বারা প্রকাশিত চ্যালেঞ্জ এবং নৈতিক দ্বিধাগুলি সমাধানের উপর নির্ভর করে। অগ্রগতির পথে নিম্নলিখিত বিষয়গুলিতে মনোযোগ দেওয়া প্রয়োজন:

• দক্ষতা: এআই (AI) সিস্টেম তৈরি করা যা শক্তিশালী এবং সম্পদ-সাশ্রয়ী উভয়ই।
• স্থায়িত্ব: এআই (AI) বিকাশের পরিবেশগত প্রভাব হ্রাস করা।
• নীতি: নিশ্চিত করা যে, এআই (AI) সিস্টেমগুলি ন্যায্য, স্বচ্ছ এবং জবাবদিহিমূলক।
• সহযোগিতা: এআই-এর (AI) দায়িত্বশীল বিকাশের পথ দেখাতে গবেষক, নীতিনির্ধারক এবং জনগণের মধ্যে সহযোগিতা গড়ে তোলা।

পরিশেষে, লক্ষ্য হল এমন এআই (AI) তৈরি করা, যা সামগ্রিকভাবে মানবজাতির উপকার করে। এর জন্য কেবল “স্মার্ট এআই (AI)” অনুসরণের পরিবর্তে “বুদ্ধিমান এআই (AI)” তৈরির দিকে মনোযোগ সরানোর প্রয়োজন। এমন এআই (AI) তৈরি করতে হবে, যা কেবল বুদ্ধিমান নয়, নৈতিক, টেকসই এবং মানবিক মূল্যবোধের সাথে সঙ্গতিপূর্ণ।

দার্শনিক প্রতিফলনের প্রয়োজনীয়তা

‘o3’ মডেলের সীমাবদ্ধতাগুলি এজিআই-এর (AGI) সংজ্ঞার উপর একটি বৃহত্তর আলোচনার জন্ম দেয়। এজিআই (AGI) কি কেবল নিছক শক্তির মাধ্যমে মানুষের স্তরের বুদ্ধিমত্তা অর্জন করা, নাকি এতে দক্ষতা, নৈতিকতা এবং সামাজিক প্রভাবের গভীরতর বোঝাপড়া জড়িত?

‘o3’ নিয়ে বিতর্ক প্রযুক্তিগত অগ্রগতির পাশাপাশি দার্শনিক ও নৈতিক আলোচনার গুরুত্বের উপর জোর দেয়। “আরও বুদ্ধিমান এআই (AI)” তৈরি করাই যথেষ্ট নয়। “আরও বিজ্ঞ দিকে এআই (AI)” তৈরি করার দিকে মনোযোগ দেওয়া উচিত। ২০২৫ সালে আমাদের অবশ্যই এই গুরুত্বপূর্ণ মাইলফলক অর্জন করতে হবে।