এআই বিজ্ঞান পরিবর্তন করছে - কিভাবে? কে বিরক্ত করা উচিত? 

বিভিন্ন দৃষ্টিকোণ থেকে বিজ্ঞানের উপর কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার (AI) প্রভাবের সমালোচনামূলক দৃষ্টিভঙ্গি এবং অভিনেতা - পাবলিক তহবিল থেকে শুরু করে বেসরকারী উচ্চ-প্রযুক্তি প্রতিষ্ঠান পর্যন্ত - একটি আরও মানব-কেন্দ্রিক পদ্ধতি তৈরিতে স্বচ্ছতা এবং সহযোগিতার অভাবের জন্য একটি যৌথ উদ্বেগ প্রকাশ করে যা একটি বিশ্বজনীন ভালো হিসাবে বিজ্ঞানের প্রতিশ্রুতি প্রদান করা।

'প্রশ্ন আর নেই if AI বিজ্ঞান পরিবর্তন করছে, কিন্তু কিভাবে,” ম্যাথিউ ডেনিস এই বছরের মেঝে খোলেন উদ্দেশ্য গ্লোবাল সামিট সঙ্গে ডিজিটাল সঙ্গে একটি AI এর প্রভাবের উপর প্যানেল সেশন কিভাবে বিজ্ঞান সম্পন্ন এবং সংগঠিত হয়.

ChatGPT 4-এর প্রাথমিক প্রকাশ্য প্রকাশের এক বছরেরও কম সময়ের মধ্যে, AI-এর বিষয়ে আগ্রহ, সেইসাথে সমগ্র বিজ্ঞান উৎপাদন চক্র জুড়ে এর প্রয়োগ, বিস্ফোরিত হয়েছে। ফ্রেঞ্চ ন্যাশনাল রিসার্চ এজেন্সি (ANR) এর ডিজিটাল এবং গাণিতিক বিভাগের প্রধান ইয়ামিন আইত-আমেউর প্রায় সব শাখায় এই আগ্রহ দেখেন। এবং যখন এজেন্সি গবেষণা প্রস্তাবগুলি মূল্যায়ন করার জন্য AI সরঞ্জামগুলি ব্যবহার করছে না, তারা ভালভাবে জানে যে তারা সম্ভবত তাদের বৈজ্ঞানিক কাজে অন্যদের উপর অনুরূপ AI ব্যবহারের বিধিনিষেধ আরোপ করতে পারে না।

যদিও বিজ্ঞানে AI-এর ব্যবহার অনেক প্রশ্ন এবং কখনও কখনও সন্দেহ উত্থাপন করে, এর প্রতিশ্রুতি সম্পর্কেও প্রচুর উত্তেজনা রয়েছে। সম্ভাব্যতা আছে, যদি আমরা যথাযথ কাঠামো স্থাপন করি। রিকার্ডো বাতিস্তা লেইট, স্বাস্থ্য গবেষণার সহযোগী I-DAIR-এর জন্য একটি AI-এর সিইও, অতীতের পাঠ বর্ণনা করেছেন যখন ভাঙা সিস্টেমে প্রয়োগ করা বিঘ্নকারী প্রযুক্তিগুলি আরও ভাঙা সৃষ্টি করেছিল। AI প্রযুক্তিগুলি জনস্বাস্থ্যের জন্য অবদান রাখতে পারে - যদি আমরা বিশেষভাবে সেগুলিকে শুরু থেকেই এটি করার জন্য ডিজাইন করি।

যদিও AI উন্নয়নের বর্তমান তরঙ্গ প্রায় একচেটিয়াভাবে বেসরকারি খাত দ্বারা চালিত হয়, যে সংস্থানগুলি যে কোনও সরকারি বিনিয়োগকে ছাড়িয়ে যায়। এবং গবেষণা ও উন্নয়নে সরকারী ও বেসরকারী বিভাজন দূর না করে আরও দায়িত্বশীল, অন্তর্ভুক্তিমূলক এআই-এর সহ-ডিজাইন করার বিষয়ে কথা বলা অসম্ভব হয়ে পড়ে।

ক্রিস্টিনা ইয়ান ঝাং, মেটাভার্স ইনস্টিটিউটের সিইও, বিজ্ঞান ও প্রযুক্তিতে সরকারী-বেসরকারী সহযোগিতায় একজন বড় বিশ্বাসী। তিনি সম্মত হন যে প্রযুক্তির উন্নয়নের মূলে মানব মঙ্গলকে রাখতে হবে। বর্তমান বৈজ্ঞানিক ব্যবস্থায়, গবেষকরা বাস্তব প্রভাবের পরিবর্তে জার্নাল উদ্ধৃতির মতো মেট্রিক্স অনুসরণ করতে বাধ্য হন।

শুধু তাই নয়, ইয়ামিন আইত-আমেউর যোগ করেন। বিজ্ঞানে এআই ব্যবহারের আরেকটি মূল চ্যালেঞ্জ রয়েছে। AI সরঞ্জামগুলি প্রায়শই ফলাফল এবং ফলাফল তৈরি করতে পারে যা মানুষের চেয়ে ভাল। AlphaFold, প্রোটিন গঠনের পূর্বাভাস দেওয়ার জন্য প্রশিক্ষিত একটি AI গভীর-শিক্ষা ব্যবস্থা, উদাহরণস্বরূপ, ইতিমধ্যেই মানব-চালিত পদ্ধতিগুলিকে ছাড়িয়ে যাচ্ছে। কিন্তু আমরা এর ফলাফল নির্ভরযোগ্যভাবে প্রতিলিপি, যাচাই এবং ব্যাখ্যা করতে পারি না। যতক্ষণ না আমরা AI "ব্ল্যাক বক্সে" ঘটছে প্রক্রিয়াগুলি বুঝতে পারছি না, ততক্ষণ বিজ্ঞানে AI-এর ব্যবহার বিশাল প্রযুক্তিগত এবং নৈতিক সমস্যা তৈরি করবে।

প্যানেল অধিবেশনের শ্রোতারা এই অনুভূতিটি ভাগ করে নেন যে আমরা বিজ্ঞানে এখন যে বড় পরিবর্তনগুলি দেখতে পাচ্ছি তা কেবলমাত্র শুরু: “এটি শিল্প বিপ্লবের সূচনার সময় 19 শতকের মাঝামাঝি। আমরা কি সামন্ততান্ত্রিক ব্যবস্থাকে খাপ খাইয়ে নেওয়ার চেষ্টা করছি, নাকি আমরা উদীয়মান সময়কে বিশ্লেষণ করছি?

রিকার্ডো বাতিস্তা লেইট একমত। “আমরা এই মুহুর্তে ফিরে তাকাব এবং নিজেদেরকে জিজ্ঞাসা করব যে আমরা সঠিক কাজটি করেছি কিনা। আমরা জোয়ার ঘুরিয়ে একটি সুযোগ ছিল,” তিনি উপসংহার.