কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা মানুষের দৈনন্দিন জীবনে এমনভাবে প্রবেশ করেছে যে কল্পনা থেকে বাস্তবতায় ভবিষ্যতকে গঠনের মুহূর্তটি অনেকের কাছে অজানা রয়ে গেছে। বর্তমানে এটি অফিস সফ্টওয়্যার, শিল্প যন্ত্রপাতি, চিকিৎসা চিত্র বিশ্লেষণ এবং চাকরির আবেদন নির্বাচনে ব্যবহৃত হচ্ছে। যে কাজগুলো অনেক মানুষের সময় নিয়েছিল তা এখন স্বয়ংক্রিয়ভাবে করা হচ্ছে। ফলাফলটি একটি তাত্ত্বিক প্রশ্ন নয়, বরং একটি বাস্তব উদ্বেগ: এই প্রযুক্তি কি অগ্রগতিকে ত্বরান্বিত করবে, নাকি কর্মসংস্থানের সুযোগ কমে যাবে?
এই বিতর্কটি বর্তমানে সারা বিশ্বে গভীরভাবে আলোচিত হচ্ছে। ওয়ার্ল্ড ইকোনমিক ফোরাম প্রযুক্তিগত পরিবর্তনের গুরুত্ব তুলে ধরেছে, বলেছে যে এটি অনেক চাকরির কাঠামোকে পরিবর্তন করবে। যদিও কিছু চাকরি হারিয়ে যাবে, তবে নতুন ধরনের চাকরি তৈরি হবে যা আজকের দিনে কল্পনা করা যায় না। এই দৃষ্টিভঙ্গি এরিক ব্রাইনজোলফসন এবং অ্যান্ড্রু ম্যাকএফির গবেষণার সাথেও সামঞ্জস্যপূর্ণ। তাদের বিশ্লেষণ অনুসারে, প্রযুক্তি কেবল 'চাকরি ধ্বংসকারী' হিসেবে দেখা যায় না। বরং, এটি একটি জোয়ারের মতো — যা কিছু কাজকে পিছনে ঠেলে দেয়, আবার নতুন সম্ভাবনাকে সামনে নিয়ে আসে।
আশা আর উদ্বেগের মধ্যে
এখানে উৎপাদন খাতের অভিজ্ঞতা প্রাসঙ্গিক। কয়েক দশক আগে, জাপানি কারখানাগুলিতে রোবট চালু করার সময় বড় উদ্বেগ ছিল। কিন্তু বাস্তবে, অনেক কারখানা সংকুচিত হচ্ছে না, বরং প্রসারিত হচ্ছে। ভারী এবং একঘেয়ে কাজগুলি যন্ত্রের হাতে চলে গেছে, আর মানবিক দক্ষতা ছাড়া যে কাজগুলি সম্ভব নয় সেগুলিতে আরও বেশি শ্রমিক নিয়োগ করা হয়েছে। কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার ক্ষেত্রেও একই ধারা দেখা যাচ্ছে। অ্যালগরিদমগুলি দ্রুত ডেটা প্রক্রিয়াকরণ, আবেদন যাচাই এবং বড় ডেটা পরিচালনা করতে সক্ষম, কিন্তু এখনও মানুষের নির্দেশ, পর্যবেক্ষণ এবং ফলাফল ব্যাখ্যা করার জন্য নির্ভরশীল।
আন্তর্জাতিক শ্রম সংস্থার মতে, বিশ্বব্যাপী অনেক নারী যে নিয়মিত এবং পুনরাবৃত্তিমূলক অফিস কাজ করেন, সেগুলি কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার কারণে সবচেয়ে বেশি ঝুঁকিপূর্ণ হতে পারে। তবে, একই সাথে, এমআইটির ভবিষ্যত কাজের টাস্ক ফোর্স দেখিয়েছে যে মানবিক বিচার, সহানুভূতি এবং সৃজনশীলতার প্রয়োজন যে পেশাগুলির, সেগুলির গুরুত্ব কমছে না; বরং, বাড়ছে। অর্থাৎ, যখন কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা কাজের একঘেয়েমি কমাতে পারে, তখনও এটি সম্পূর্ণরূপে মানবিক স্থান দখল করতে পারে না।
বাংলাদেশের প্রেক্ষাপটে এই বিতর্কটি বিশেষভাবে প্রাসঙ্গিক। প্রতি বছর, দেশের বিশ্ববিদ্যালয়গুলি বড় সংখ্যক স্নাতকদের চাকরির বাজারে প্রবেশ করছে যারা মানসম্মত কর্মসংস্থানের আশা করে। তবে, নিয়োগকর্তারা দীর্ঘদিন ধরে প্রয়োজনীয় দক্ষতার অভাবের কথা উল্লেখ করে আসছেন। এদিকে, কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা প্রত্যাশিতের চেয়ে দ্রুত বিভিন্ন খাতে ছড়িয়ে পড়ায় কর্মসংস্থানের চাপ বৃদ্ধি পেয়েছে।
পুনরাবৃত্তিমূলক কাজের উপর নির্ভরশীল পেশা — যেমন ডেটা এন্ট্রি, মৌলিক হিসাব এবং কল সেন্টার পরিষেবা — স্পষ্টভাবে ঝুঁকিপূর্ণ। এমনকি তৈরি পোশাক খাতেও কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা-ভিত্তিক স্বয়ংক্রিয়তার ব্যবহার বৃদ্ধি পাচ্ছে। যদি প্রস্তুত না হওয়া হয়, বাংলাদেশ দীর্ঘমেয়াদে তার প্রতিযোগিতামূলকতা হারাতে পারে।
কিন্তু এই গল্পের আরেকটি দিক আছে। বিশ্বব্যাপী, কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা নতুন নতুন চাকরির বিভাগ তৈরি করেছে। ডেটা অ্যানোটেশন, যেখানে শ্রমিকরা তথ্য ট্যাগ এবং পর্যালোচনা করে কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তাকে প্রশিক্ষণ দেয়, ভারত এবং ফিলিপাইনের মতো দেশগুলিতে একটি বিলিয়ন-ডলার শিল্পে পরিণত হয়েছে। বাংলাদেশী কোম্পানিগুলি ধীরে ধীরে এই ক্ষেত্রে প্রবেশ করছে। সফ্টওয়্যার কোম্পানিগুলি মেশিন লার্নিং ট্রেনি, কন্টেন্ট রিভিউয়ার এবং কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা টুলগুলির জন্য প্রম্পট ডিজাইন বা পরিমার্জন করতে পারে এমন লোকেদের নিয়োগ করছে। এই ভূমিকাগুলি দশ বছর আগে বিদ্যমান ছিল না।
কেন আমরা নয়?
ইতিহাস উৎসাহজনক উদাহরণ প্রদান করে। যখন প্রথম এটিএম আবির্ভূত হয়, লোকেরা ধারণা করেছিল যে ব্যাংক টেলাররা শেষ হয়ে গেছে। তবে পরে অর্থনীতিবিদ জেমস বেসেন দেখিয়েছিলেন যে টেলারের চাকরি আসলে বৃদ্ধি পেয়েছে কারণ ব্যাংকগুলি আরও বেশি শাখা খুলেছে এবং কর্মীরা অর্থ গণনার পরিবর্তে গ্রাহক পরিষেবার দিকে মনোনিবেশ করেছে।
বিশ্বের সবচেয়ে স্বয়ংক্রিয় দেশগুলির মধ্যে একটি হওয়া সত্ত্বেও, দক্ষিণ কোরিয়া একটি বিশাল কর্মসংস্থান সংকটের সম্মুখীন হয়নি। বিপরীতে, তারা দক্ষ মানব সম্পদ, যেমন রোবট বিশেষজ্ঞ, ডেটা ইঞ্জিনিয়ার এবং ডিজিটাল কৌশলবিদ, যারা প্রযুক্তিগত পরিবর্তনকে সহজেই গ্রহণযোগ্য করে তুলেছে, তা বিকাশ করতে সক্ষম হয়েছে। এই অভিজ্ঞতা প্রমাণ করে যে যদি দক্ষতায় বিনিয়োগ করা হয়, স্বয়ংক্রিয়তা একটি ঝুঁকি নয়, বরং নতুন সুযোগের পথ খুলে দেয়। এই শিক্ষাটি বাংলাদেশের জন্য খুবই প্রাসঙ্গিক, কারণ প্রযুক্তির প্রভাব বেশিরভাগ ক্ষেত্রেই নীতি, শিক্ষা এবং প্রস্তুতির উপর নির্ভর করে।
এই ভয়গুলি উপেক্ষা করা যায় না। অর্থনীতিবিদ ড্যারন এসিমোগলু বারবার সতর্ক করেছেন যে যদি কোম্পানিগুলি কর্মীদের প্রশিক্ষণ না দিয়ে প্রযুক্তি প্রয়োগ করে, তাহলে অসমতা বৃদ্ধি পাবে। সম্পদ কয়েকজন দক্ষ ব্যক্তির হাতে কেন্দ্রীভূত হবে, যখন বাকি লোকেরা পিছনে থেকে যাবে। যেখানে সামাজিক সুরক্ষা শক্তিশালী নয়, যেমন বাংলাদেশ, এই ঝুঁকি আরও গভীর এবং গুরুতর হয়ে ওঠে।
যুব বেকারত্ব ইতিমধ্যেই একটি বড় উদ্বেগের বিষয়। সমস্যাটি স্পষ্ট: দ্রুত পদক্ষেপ না নিলে, কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা দক্ষ ও অদক্ষ, শহর ও গ্রাম, বিশেষাধিকারপ্রাপ্ত ও বঞ্চিতদের মধ্যে ব্যবধানকে তীব্রভাবে বাড়িয়ে দিতে পারে।
একটি বুদ্ধিমান পদ্ধতি এই মুহূর্তটিকে সুবিধায় পরিণত করতে পারে। তিনটি ধাপ অপরিহার্য: বাংলাদেশের শিক্ষা ব্যবস্থায় এখনও বইয়ের মুখস্থ করাকে সমস্যা সমাধানের চেয়ে বেশি গুরুত্ব দেওয়া হয়, যা পরিবর্তন করা দরকার। শিক্ষার প্রধান লক্ষ্য হওয়া উচিত ডিজিটাল দক্ষতা, যোগাযোগ ক্ষমতা, সমালোচনামূলক চিন্তাভাবনা এবং সৃজনশীলতা বিকাশে। সিঙ্গাপুরের মতো দেশগুলি শিক্ষার্থীদের প্রাথমিক পর্যায় থেকেই কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার সাথে পরিচয় করিয়ে দিচ্ছে; বাংলাদেশও এমন একটি সাহসী ও আধুনিক পদ্ধতি গ্রহণ করা উচিত।
ব্যবসায় নতুন প্রযুক্তি ব্যবহার করে বয়স্ক কর্মীদের পুনরায় প্রশিক্ষণ নিশ্চিত করা উচিত, তাদের চাকরি থেকে বহিস্কার না করে। সংক্ষিপ্ত ও ব্যবহারিক প্রশিক্ষণ কর্মীদের নতুন দায়িত্ব গ্রহণে সাহায্য করতে পারে - মেশিন অপারেটররা ডিজিটাল প্রযুক্তিবিদ হতে পারে, কেরানিরা ডেটা সহায়ক হিসেবে কাজ করতে পারে এবং তত্ত্বাবধায়করা কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা সিস্টেম তত্ত্বাবধান করতে শেখেন।
ইউরোপীয় ইউনিয়ন কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার নৈতিক ও স্বচ্ছ ব্যবহার সম্পর্কিত নীতি প্রণয়নে এগিয়ে রয়েছে। বাংলাদেশও এই মডেলগুলি বিশ্লেষণ করে নীতি প্রণয়ন করা উচিত যা একদিকে উদ্ভাবনকে উৎসাহিত করে এবং অন্যদিকে শ্রমিকদের অধিকার ও জীবিকাকে রক্ষা করে।
আফরোজা আকতার বাংলাদেশ বিজনেস অ্যান্ড টেকনোলজি বিশ্ববিদ্যালয়ের ইংরেজি বিভাগের প্রবক্তা।