লেখক:
প্রায় যেকোনো বিজ্ঞান নীতি-নির্ধারক বা গবেষণা অর্থায়নকারীকে কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা সম্পর্কে তাদের মতামত জিজ্ঞাসা করলে, আপনি একটি পরিচিত উত্তরই পাবেন। কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা বিজ্ঞানীদের কাজের পদ্ধতিকে আমূল পরিবর্তন করে দিচ্ছে। এটি গবেষণাপত্র পর্যালোচনার গতি বাড়াচ্ছে, পূর্বে অকল্পনীয় মাত্রায় ডেটাসেট প্রক্রিয়াকরণ করছে এবং পাণ্ডুলিপি লেখা ও পর্যালোচনায় সহায়তা করছে। এটি উৎপাদনশীলতা বাড়ানোর একটি অসাধারণ হাতিয়ার এবং ক্রমশ অপরিহার্য হয়ে উঠছে।
এটা ভুল নয়। কিন্তু এটি অসম্পূর্ণ হতে পারে।
বিজ্ঞানীদের হাতিয়ার হিসেবে এআই-এর প্রতি এই অতিরিক্ত মনোযোগ (যাকে আমরা বিজ্ঞানে এআই-এর 'সংকীর্ণ দৃষ্টিভঙ্গি' বলতে পারি) নীরবে আরও কিছু মৌলিক প্রশ্নকে আড়াল করে দিচ্ছে। এমন সব প্রশ্ন, যা বিশ্বব্যাপী বিজ্ঞানের পরিচালনা, অর্থায়ন এবং সমন্বয়ের দায়িত্বে থাকা সংস্থা ও প্রতিষ্ঠানগুলোর গোষ্ঠী (যাকে আমি সংগঠিত বিজ্ঞান বলব) সবেমাত্র জিজ্ঞাসা করতে শুরু করেছে।
বিজ্ঞানে কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা নিয়ে প্রচলিত আলোচনাটি মূলত এর গতিবৃদ্ধি নিয়েই। কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা আরও বেশি কাজ, আরও দ্রুত করতে পারে। এটি ডেটার মধ্যে এমন সব প্যাটার্ন খুঁজে বের করতে পারে যা মানুষের চোখ এড়িয়ে যায়। এটি খসড়া তৈরি করতে, অনুবাদ করতে এবং সারসংক্ষেপ করতে পারে। এগুলো প্রকৃত সুবিধা এবং বিজ্ঞানীদের এগুলোর প্রতি মনোযোগ দেওয়াটা সঠিক।
কিন্তু এই দৃষ্টিভঙ্গি পরোক্ষভাবে এআই-কে এমন কিছু হিসেবে বিবেচনা করে যা বিজ্ঞানীরা ব্যবহারএকটি অত্যাধুনিক যন্ত্র, যা মাইক্রোস্কোপ বা সিকোয়েন্সারের মতোই, তবে আরও বেশি বহুমুখী। আর যখন যন্ত্রটিই কাঠামো হয়ে ওঠে, তখন কিছু নির্দিষ্ট প্রশ্ন করা আরও কঠিন হয়ে পড়ে।
কী হবে যখন এআই শুধু গবেষণা প্রক্রিয়ায় সহায়তাই করবে না, বরং কর্মের যেসব প্রবণতা এটা? কী হবে যখন এআই শুধু ডেটা প্রক্রিয়াকরণই করবে না, বরং কমবেশি স্বয়ংক্রিয়ভাবে অনুমান তৈরি করবে, পরীক্ষা-নিরীক্ষার নকশা করবে এবং ফলাফল ব্যাখ্যা করবে? এটি কোনো দূরবর্তী কল্পবিজ্ঞানের দৃশ্যকল্প নয়। আছে ইতিমধ্যে প্রকাশিত উদাহরণ এআই সিস্টেমগুলো ন্যূনতম মানবিক হস্তক্ষেপে নতুন বৈজ্ঞানিক অনুমান তৈরি করছে এবং বিশ্বের শীর্ষস্থানীয় এআই ডেভেলপাররা সম্পূর্ণ স্বায়ত্তশাসিত এআই গবেষণাকে কয়েক বছরের ব্যাপার বলে বর্ণনা করছেন, কয়েক দশকের নয়।
কী ঝুঁকির মধ্যে আছে তা নিয়ে পরিষ্কারভাবে চিন্তা করতে, দুটি প্রধান পরিস্থিতির মধ্যে পার্থক্য করা সহায়ক হয়।
প্রথমটিতে – মানব-চালিত বিজ্ঞান গবেষণা প্রক্রিয়ার প্রতিটি পর্যায়ে কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার (AI) প্রভাব থাকলেও চালকের আসনে থাকেন মানব বিজ্ঞানীরা। কী নিয়ে গবেষণা করা হবে, সেই সিদ্ধান্ত মানুষই নেয়। তারাই গবেষণার কার্যসূচি নির্ধারণ করে, প্রশ্ন তৈরি করে এবং অনুসন্ধানের গতিপথ ঠিক করে। যদিও প্রকৃত গবেষণার বেশিরভাগই AI দ্বারা পরিচালিত হয়, তবুও স্টিয়ারিং হুইলে একজন মানুষের হাত থাকে, যিনি সিদ্ধান্ত নেন কোন পথে গাড়ি চালাতে হবে। বর্তমানে আমরা কমবেশি এই পর্যায়েই আছি, যদিও AI-এর সম্পৃক্ততার মাত্রা দ্রুত বাড়ছে।
দ্বিতীয়টিতে – এআই-চালিত বিজ্ঞান – এআই শুধু গবেষণাই করে না, বরং কী নিয়ে গবেষণা করা হবে, সেই সিদ্ধান্তও নেয়। গবেষণার এজেন্ডা এখন আর শুধু মানুষের দ্বারা নির্ধারিত হয় না। এআই সিস্টেমগুলো ক্রমশই নির্ধারণ করছে কোন প্রশ্নগুলো করা হবে, কোন হাইপোথিসিস তৈরি করা হবে এবং কোন পরীক্ষাগুলোকে অগ্রাধিকার দেওয়া হবে, যা কার্য সম্পাদনের গণ্ডি পেরিয়ে এজেন্ডা নির্ধারণের দিকে এগিয়ে যাচ্ছে। ভবিষ্যতে ফিজিক্যাল এআই এবং রোবোটিক ল্যাবরেটরি সিস্টেমের মতো বিষয়গুলো এই পরিবর্তনকে আরও গভীর করতে পারে, যা মডেলগুলোকে শুধু বিশ্লেষণে নয়, সরাসরি পরীক্ষণেও অংশগ্রহণের সুযোগ দেবে। বাস্তবে এর রূপ কেমন হবে তা এখনও পুরোপুরি অনিশ্চিত। কিন্তু ইতোমধ্যেই এমন ইঙ্গিত দেওয়া হয়েছে যে কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা-চালিত বিজ্ঞান আমাদের পরিচিত যেকোনো কিছুর চেয়ে সম্পূর্ণ ভিন্ন রূপ নিতে পারে।যা শুধু বিজ্ঞানের গতিই নয়, বরং এর অন্তর্নিহিত যুক্তিকেও বদলে দিতে পারে: মানুষের কৌতূহল, অনুমান এবং পরীক্ষামূলক নকশার সেই চক্র, যা শতাব্দীর পর শতাব্দী ধরে জ্ঞান উৎপাদনকে সংজ্ঞায়িত করেছে।
এই দুটি পরিস্থিতির মধ্যকার ব্যবধানেই আকর্ষণীয় প্রশ্নগুলো রয়েছে।
যখন এআই সিস্টেমগুলো স্বয়ংক্রিয়ভাবে গবেষণা পরিচালনা করতে পারে, তখন এমন কিছু মৌলিক প্রশ্ন উঠে আসে যা নৈতিক নির্দেশিকা বা তথ্য প্রকাশের নীতির ঊর্ধ্বে চলে যায়। সেগুলোর মধ্যে রয়েছে:
কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা কি প্রকৃতই নতুন জ্ঞান সৃষ্টি করতে পারে? অধিকাংশ বর্তমান মডেলই বিপুল পরিমাণ বিদ্যমান মানব জ্ঞানের উপর ভিত্তি করে প্রশিক্ষিত। এগুলো কি মহাবিশ্বের প্রকৃতি সম্পর্কে সত্যিকারের নতুন কোনো অন্তর্দৃষ্টি দিতে পারে, নাকি এগুলো মূলত পূর্ব-জ্ঞাত বিষয়গুলোকে পুনর্বিন্যাস করার জন্য তৈরি করা অত্যাধুনিক ব্যবস্থা মাত্র?
প্রাতিষ্ঠানিক বিজ্ঞানের কী হয়? যদি কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা দ্বারা গবেষণা আধা-স্বয়ংক্রিয়ভাবে পরিচালিত হতে পারে, তাহলে কি এর অর্থ এই যে যে কেউ কার্যকরভাবে একজন বিজ্ঞানী 'হতে' পারবে? আমরা যেমনটা জানি, বিশ্ববিদ্যালয় এবং গবেষণা প্রতিষ্ঠান কি জ্ঞান উৎপাদনের প্রধান কেন্দ্র হিসেবেই থেকে যাবে? আর যদি তাই হয়, তবে বিজ্ঞানীর ভূমিকা কি আবিষ্কারের পরিবর্তে ক্রমশ যাচাইকরণের দিকে সরে যাবে, যেমন—তথ্য-পরীক্ষা, পুনরাবৃত্তি এবং কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা দ্বারা উৎপাদিত ফলাফলের বৈধতা প্রমাণ করা?
আমরা কীভাবে কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা দ্বারা উৎপাদিত জ্ঞানের প্রতি আস্থা স্থাপন করব? বৈজ্ঞানিক সম্প্রদায় শতাব্দীর পর শতাব্দী ধরে জ্ঞান যাচাই করার জন্য কিছু নিয়মকানুন ও পদ্ধতি গড়ে তুলেছে – যেমন পিয়ার রিভিউ, পুনরাবৃত্তি, উন্মুক্ত ডেটা ইত্যাদি। এগুলো মানুষের তৈরি বিজ্ঞানের জন্য নকশা করা হয়েছিল। এগুলো কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা দ্বারা উৎপাদিত বিজ্ঞানের ক্ষেত্রে হুবহু প্রযোজ্য নাও হতে পারে।
উন্মুক্ত বিজ্ঞান কি অনিচ্ছাকৃতভাবে বেসরকারি খাতের বিজ্ঞানকে শক্তিশালী করছে? উন্মুক্ত প্রবেশাধিকার এবং উন্মুক্ত তথ্যের দিকে পরিবর্তনকে ব্যাপকভাবে একটি ভালো বিষয় হিসেবে বিবেচনা করা হয়। কিন্তু পাবলিক ডোমেইনে বৈজ্ঞানিক জ্ঞানের ক্রমবর্ধমান সহজলভ্যতার অর্থ হলো, বাণিজ্যিক প্রযুক্তি সংস্থাগুলো তাদের এআই মডেলকে প্রশিক্ষণ ও উন্নত করার জন্য এটিকে অবাধে ব্যবহার করতে পারে। এটি একদিকে বৈশ্বিক জনহিতকর বিষয় হিসেবে বিজ্ঞানের আদর্শ এবং অন্যদিকে এমন একটি নতুন জ্ঞান উৎপাদন ব্যবস্থার ঝুঁকির মধ্যে একটি সম্ভাব্য দ্বন্দ্ব তৈরি করে, যা বৈশ্বিক বৈজ্ঞানিক সম্প্রদায়ের কাছে ক্রমশ কম দায়বদ্ধ থাকবে।
অস্বস্তিকর বাস্তবতা হলো, বিজ্ঞানের পরিচালনার দায়িত্বে থাকা সংস্থা ও প্রতিষ্ঠানগুলো এই আলোচনা থেকে মূলত অনুপস্থিত বলেই মনে হচ্ছে। বহুপাক্ষিক ব্যবস্থাটি, সঙ্গত কারণেই, কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার নৈতিকতা ও পরিচালনার ওপর মনোযোগ দিচ্ছে। স্বতন্ত্র গবেষণা অর্থায়নকারী এবং বিশ্ববিদ্যালয়গুলো কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার সরঞ্জামগুলোর দায়িত্বশীল ব্যবহারের জন্য তাদের নীতিমালা হালনাগাদ করার দিকে মনোনিবেশ করছে। এগুলো তাৎক্ষণিক চাপের মুখে প্রয়োজনীয় প্রতিক্রিয়া।
কিন্তু বিজ্ঞানের ভবিষ্যৎ স্বরূপ, মানব গবেষকদের ভবিষ্যৎ ভূমিকা, জনকল্যাণমূলক কাজ হিসেবে জ্ঞান উৎপাদনের ভবিষ্যৎ—এইসব বৃহত্তর প্রশ্ন প্রাতিষ্ঠানিক পর্যায়ে মূলত অনুত্তরিতই থেকে যাচ্ছে। সায়েন্স সিস্টেমস ফিউচারস প্রকল্প আন্তর্জাতিক বিজ্ঞান পরিষদের একটি প্রকল্প এমনই একটি উদ্যোগ, যা এগুলোর কয়েকটি খতিয়ে দেখার চেষ্টা করছে এবং অনুসন্ধান করছে যে কীভাবে উদীয়মান প্রযুক্তিগুলো গ্লোবাল সাউথ জুড়ে বিজ্ঞান ব্যবস্থাকে নতুন রূপ দিচ্ছে। কিন্তু এই ধরনের আলোচনা এখনও খুবই বিরল।
এদিকে, মাঠপর্যায়ের গবেষকরা দ্রুত এআই গ্রহণ করছেন, যা প্রায়শই যেকোনো প্রাতিষ্ঠানিক নির্দেশনার অনেক আগেই ঘটছে। এটি একটি প্রকৃত অসামঞ্জস্যকে উন্মোচিত করছে: প্রাতিষ্ঠানিক বিজ্ঞানের প্রধানরা এখনও এআই কী এবং এটি কীভাবে পরিস্থিতি বদলে দিতে পারে, তা বুঝে উঠতে হিমশিম খাচ্ছেন, অথচ মাঠপর্যায়ের কর্মীরা ইতিমধ্যেই এই রূপান্তরের গভীরে প্রবেশ করেছেন।
সহজ কথায় বলতে গেলে, আমরা কি দায়িত্ব পালনে উদাসীন?
এখানে যুক্তিটি এমন নয় যে আমরা বিজ্ঞানে কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার ব্যবহারকে ধীর করতে পারি বা করা উচিত। এটি কোনো হতাশার পরামর্শও নয়। এটি সংগঠিত বিজ্ঞানের প্রতি একটি আহ্বান, যেন তারা তাৎক্ষণিকতার গণ্ডি পেরিয়ে দূরদৃষ্টিসম্পন্ন হয় – যেন শুধু এই প্রশ্ন না করে যে, ‘আজ আমরা কীভাবে দায়িত্বের সাথে কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা ব্যবহার করব?’, বরং এই প্রশ্ন করে যে, ‘দশ বা বিশ বছর পর আমরা কী ধরনের বিজ্ঞান ব্যবস্থা চাই এবং সেখানে পৌঁছাতে কী প্রয়োজন হবে?’
এর অর্থ হলো এক ভিন্ন ধরনের আলোচনার জন্য জায়গা তৈরি করা, যা এমন বিশেষজ্ঞদের একত্রিত করবে যারা অনিশ্চয়তা, জ্ঞান উৎপাদনের দীর্ঘ প্রক্রিয়া এবং বর্তমান কাঠামোর সীমাবদ্ধতা নিয়ে গভীরভাবে চিন্তা করেন। এই আলোচনাগুলো বর্তমানে বিদ্যমান কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার প্রতি শাসনতান্ত্রিক প্রতিক্রিয়ার উপর কম, বরং সম্ভাব্য বিভিন্ন ভবিষ্যৎ এবং সেগুলোর জন্য প্রস্তুত থাকার অর্থ কী হবে, সেদিকে বেশি নিবদ্ধ থাকবে।
এর অর্থ এও নিশ্চিত করা যে, গবেষক ও নীতিনির্ধারকসহ বিজ্ঞান সম্প্রদায়ের কাছে এমন ধারণাগত সরঞ্জাম রয়েছে, যার মাধ্যমে তারা পরিবর্তনের বিষয়বস্তু হিসেবে নয়, বরং অবহিত অংশগ্রহণকারী হিসেবে এই প্রশ্নগুলোর সাথে যুক্ত হতে পারেন। এর মধ্যে অন্তর্ভুক্ত থাকবে এআই-এর সক্রিয়তা, যন্ত্র-সৃষ্ট জ্ঞানের জ্ঞানতত্ত্ব এবং গবেষণার কার্যসূচি কে নিয়ন্ত্রণ করবে তার দীর্ঘমেয়াদী প্রভাব নিয়ে ভাবনার কাঠামো।
এই পরিস্থিতিকে সামাল দেওয়ার সুযোগ সংকুচিত হয়ে আসছে। শুধুমাত্র অন্যদের দ্বারা চালিত পরিবর্তনের সাথে নিজেদের মানিয়ে নেওয়ার পরিবর্তে, কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা কীভাবে জ্ঞান উৎপাদনকে রূপান্তরিত করবে, তা নির্ধারণ করার একটি সুযোগ এবং বলা যায় একটি দায়িত্বও প্রাতিষ্ঠানিক বিজ্ঞানের রয়েছে।
এর শুরুটা হয় সঠিক প্রশ্ন করার মাধ্যমে। আমরা এখনও সেই প্রশ্নগুলো করছি না।
দ্বারা ফোটো ইগর ওমিলাইভ on Unsplash
সায়েন্স সিস্টেমস ফিউচারস সম্পর্কে আরও পড়ুন
বৈজ্ঞানিক উৎপাদনে ডেটা এবং এআই-এর প্রভাব সম্পর্কে আরও পড়ুন
আরও পড়ুন: প্যাসিফিক একাডেমি অফ সায়েন্সেস প্রথমবারের মতো এআই-চালিত গবেষণা প্ল্যাটফর্ম এবং আঞ্চলিক গবেষণা ও উন্নয়ন মূল্যায়ন প্রতিবেদন চালু করেছে
বৈজ্ঞানিক ক্যারিয়ার গঠনের উদীয়মান প্রবণতা সম্পর্কে আরও পড়ুন
