AI Highlights — সম্পূর্ণ চিত্র — 2026-10-27 (মঙ্গল) দৈনিক সংবাদ

Comcast সম্ভবত তাদের কাউন্টার সার্ভিস AI এজেন্টের হাতে তুলে দিচ্ছে এবং ব্রডব্যান্ড গ্রাহক কমে যাওয়ায় কর্মী সংখ্যা কমাচ্ছে। তবে Apollo উল্লেখ করেছে যে AI মার্কিন কোম্পানিগুলোর জন্য আর্থিক রিটার্ন তৈরি করছে না। ফলাফল নিশ্চিত করার আগেই লোক কমানোর সিদ্ধান্ত নেওয়া হলে কাজ, বিচার-বিবেচনা, কথা এবং আস্থা নীরবে AI-এর দিকে সরে যায়। এই অর্ধদিনে সাজানো প্রতিবেদনগুলো প্রশাসনিক পর্যালোচনা, পুলিশ, নির্বাচন, শিক্ষা এবং বিশেষায়িত গবেষণার মতো ভিন্ন ভিন্ন পরিস্থিতি নিয়ে, কিন্তু সবগুলোই পাঠকের কাছে একই বিষয়ে বিচার করার আহ্বান জানায়। AI অন্তর্ভুক্ত করা হবে কি না তা ঠিক করার আগে, AI চালু হওয়ার পর যে বোঝা ও দায়িত্ব তৈরি হবে তা কে বহন করবে, সেটি বিবেচনা করা গুরুত্বপূর্ণ।

ছাঁটাই অগ্রাধিকার পাচ্ছে, আর ফেরার কোনো লক্ষণ দেখা যাচ্ছে না

জানা গেছে, ব্রডব্যান্ড গ্রাহক ১,৪৪,০০০ কমে যাওয়ার প্রেক্ষিতে Comcast তাদের কাউন্টার পরিচালনা এআই এজেন্টদের হাতে দিচ্ছে এবং কর্মীসংখ্যা কমাচ্ছে (TechSpot)। TechStory-ও জানিয়েছে, চুক্তি হ্রাস ও এআই-এর বিস্তারকে কারণ হিসেবে উল্লেখ করে কোম্পানিটি বড় আকারে কর্মী ছাঁটাই করবে বলে আশা করা হচ্ছে। ছাঁটাইয়ের দুটি কারণ রয়েছে। গ্রাহকসংখ্যা কমেছে এবং যোগাযোগের জায়গাটি এআই-এর হাতে ছেড়ে দেওয়া যায়। তবে এআই-নির্ভর হওয়ার পর খরচ ও গ্রাহকসেবা কেমন হবে, এই নিবন্ধগুলো থেকে তা বোঝা যায় না। অন্যদিকে, Apollo ইঙ্গিত করেছে যে এআই মার্কিন কোম্পানিগুলোর জন্য আর্থিক মুনাফা তৈরি করছে না (Business Insider)। অর্থাৎ ফলাফল নিশ্চিত হওয়ার আগেই কর্মী ছাঁটাইয়ের সিদ্ধান্ত এগিয়ে যেতে পারে।

ছাঁটাই একমাত্র বিকল্প নয়। JPMorgan-এর প্রাইভেট ব্যাংক উপদেষ্টাদের কাজ সহজ করতে AI ব্যবহার করছে (Bloomberg.com)। এই পদ্ধতিতে উপদেষ্টাদের কাজের পরিমাণ কমানো হয়, অথচ গ্রাহকদের সঙ্গে লেনদেনে তাঁদের ভূমিকা বজায় থাকে। সিঙ্গাপুরে NTUC ও KPMG একটি মানবসম্পদ রূপান্তর কর্মসূচি (NTUC UPortal) চালু করেছে, যা AI প্রবর্তনকে কর্মসংস্থানের মান উন্নয়নের সঙ্গে যুক্ত করে। এই দুটি ঘটনার বিষয় কর্মীর সংখ্যা নয়, বরং তাঁদের ভূমিকার বিষয়বস্তু।

Comcast-এর উদাহরণকে JPMorgan, NTUC ও KPMG-র উদাহরণের সঙ্গে তুলনা করলে দেখা যায়, একই AI চালু করলেও তাদের পূর্বধারণা আলাদা। প্রথম ক্ষেত্রে, চুক্তি কমে যাওয়ায় ব্যবসায়িক ফলাফল খারাপ হওয়ায় কাউন্টারের পুরো কার্যক্রম AI-কে হস্তান্তর করা হবে। শেষোক্তরা কাজ মানুষের হাতে রেখে তার মান পরিবর্তন করতে চাইছে। তবে JPMorgan-এর প্রতিবেদনে কেবল কার্যক্রমগত দক্ষতা দেখানো হয়েছে, ফলে ফলাফলের পরিমাণ এখান থেকে স্পষ্ট নয়। NTUC ও KPMG-র কর্মসূচিও তাদের প্রচেষ্টার ঘোষণার পর্যায়েই রয়েছে।

চালু করা নিয়ে লেখা প্রতিবেদন পড়ার সময় পাঠকেরা শুধু এআই কী বদলাবে তা নয়, বরং প্রথমে কী কমানো হবে এবং বিনিময়ে কী পাওয়া যাবে, তাও দেখতে চান। Apollo-র বক্তব্য সঠিক হলে, কোনো প্রতিদান না দেখেই ছাঁটাই করার উদাহরণ শুধু Comcast নয়। তখন প্রশ্ন হয়ে দাঁড়ায়, ছাঁটাইয়ের পরে যে বোঝা থেকে যায় তা কে বহন করবে। পরের অংশে আমরা দেখব, কীভাবে কাজ ও সিদ্ধান্ত ক্রমশ এআইয়ের মাধ্যমে সম্পন্ন হচ্ছে এবং বোঝাটি কার ওপর গিয়ে পড়বে।

স্বয়ংক্রিয় পরীক্ষা এবং পুলিশের ব্যবহার পক্ষপাত ঠিক করে

Medicaid-এর স্বয়ংক্রিয় পেমেন্ট পর্যালোচনা নিয়ে HomeCare AI-ভিত্তিক পর্যালোচনার ঝুঁকির কথা উল্লেখ করে পাঁচটি পাল্টা ব্যবস্থার কথা বলেছে। পরীক্ষার দায়িত্ব যন্ত্রের হাতে ছেড়ে দিলে পেমেন্টের প্রাপক অসুবিধায় পড়তে পারেন। অর্থাৎ, এর মোকাবিলায় আগে থেকেই ব্যবস্থা প্রস্তুত রাখা প্রয়োজন। BBC জানিয়েছে, গবেষকরা সতর্ক করেছেন যে পুলিশের AI ব্যবহার বৈষম্য আরও গভীর করতে পারে। বার্লিনে প্রশ্ন উঠেছে AI-ভিত্তিক সাইকোথেরাপি ব্যবহার করা উচিত কি না (The Berliner)। তিনটি ঘটনার মিল হলো, AI-এর সিদ্ধান্ত ও সহায়তার প্রাপকরা হলেন সুবিধাভোগীরা, পুলিশি নিয়ন্ত্রণের অধীন ব্যক্তিরা এবং মানসিক স্বাস্থ্য সমস্যায় ভোগা মানুষ।

এখানে পাঠকের বিচারে প্রভাব ফেলে এটি ততটা নয় যে চালু করলে দক্ষতা বাড়বে কি না, বরং ভুল বা পক্ষপাত ঘটলে কে আপত্তি জানাবে এবং সংশোধনের খরচ কে বহন করবে। HomeCare প্রতিরোধমূলক ব্যবস্থার প্রয়োজনীয়তার ওপর জোর দিয়েছে, কারণ যাচাই-বাছাইয়ের স্বয়ংক্রিয়করণকে বাস্তবায়নকারী পক্ষের জন্য দক্ষতা বলে আলোচনা করা হলেও শেষ পর্যন্ত তা সরাসরি কাজ করা ব্যবসা ও ব্যবহারকারীদের জন্য ক্ষতির কারণ হতে পারে। BBC-র তুলে ধরা গবেষকদের সতর্কবার্তাও ইঙ্গিত করে যে পুলিশ বিভাগে এআইয়ের ব্যবহার ন্যায্যতা নিয়ে উদ্বেগ তৈরি করে। কোনো প্রযুক্তি সাইকোথেরাপিতে ব্যবহার করা যাবে কি না, এই প্রশ্ন দেখায় যে প্রযুক্তিটি ব্যবহার করা যায় কি না তার চেয়ে আগে ঠিক করা দরকার কোন পরিস্থিতিতে তা ব্যবহার করা যাবে। যাঁরা চালুর কথা ভাবছেন, তাঁদের প্রত্যাশিত কার্যকারিতার পাশাপাশি অভিযোগ গ্রহণ ও যাচাইয়ের ব্যবস্থার কথাও ভাবা উচিত।

একই কাঠামো দেশগুলোর মধ্যেও দেখা যায়। Al Jazeera-র প্রতিবেদন অনুযায়ী, জাতিসংঘের একজন উচ্চপদস্থ কর্মকর্তা সতর্ক করেছেন যে AI ব্যবহারের বৈষম্য বৈশ্বিক অসমতা বাড়িয়ে দেওয়ার হুমকি তৈরি করছে। Seeking Alpha জানাচ্ছে, মার্কিন-চীন AI প্রতিযোগিতায় প্রতিটি দেশকে পরস্পরের প্রতিদ্বন্দ্বী প্রযুক্তিগত বলয়ের মধ্যে কঠিন বেছে নিতে বাধ্য করা হচ্ছে। যেসব দেশের প্রযুক্তি পুরোপুরি কাজে লাগানোর সক্ষমতা আছে তাদের হাতে বিকল্প থাকে, কিন্তু যাদের নিজেরা প্রযুক্তি ব্যবহার করার সক্ষমতা নেই, তারা ব্যবহারের সুযোগ বা কোন প্রযুক্তিগত বলয়ে থাকবে তা নির্ধারণে সীমাবদ্ধ হতে পারে। এখানেও চালুর সুবিধা ও বোঝা সবসময় একই পক্ষে বণ্টিত হয় না।

ব্যক্তি ও জাতীয় উভয় স্তরেই, এআই চালু করা সেই মানুষদের মধ্যে পার্থক্য গড়ে দিতে পারে যারা বোঝা বহন করতে সক্ষম এবং যারা তা বহন করতে বাধ্য হয়। এ ক্ষেত্রে, এআই অন্তর্ভুক্ত করা হবে কি না তা ঠিক করার আগে যে প্রশ্নটি করা উচিত তা হলো, কোনো অসুবিধা দেখা দিলে তার দায়িত্ব কে নেবে। পরবর্তী অংশে আমরা দেখব বাস্তবে এই দায়িত্ব কীভাবে সামলানো হয়।

সত্য ও মানবতা টলমল করছে

নির্বাচনের দুই দিন আগে প্রধানমন্ত্রী নেতানিয়াহু তেল আবিবে পারমাণবিক বিস্ফোরণের একটি এআই-তৈরি ছবি পোস্ট করেছেন বলে The Jerusalem Post জানিয়েছে। ভোটের আগের সময়ে ছবিটি আসল কি না তা যাচাই করার দায়িত্ব পড়ে প্রত্যেক প্রাপকের ওপর। শিক্ষাক্ষেত্রেও পরিস্থিতি একই। Shinano Mainichi Shimbun Digital জানিয়েছে, এআইয়ের দ্রুত প্রসারের কারণে ভুল তথ্য বাড়ছে এবং শিক্ষাপ্রতিষ্ঠানগুলোও ফ্যাক্ট-চেকিং নিয়ে হিমশিম খাচ্ছে। Наша Ніва ``AI puts doubt on the author of the world's most expensive painting'' শিরোনামে এমন একটি ঘটনার খবর দিয়েছে, যেখানে রচয়িতা কে, সেই ধারণাটুকুও প্রশ্নের মুখে পড়েছে। এই সব ঘটনার মিল হলো, নির্বাচন, শ্রেণিকক্ষ ও শিল্পের মতো ভিন্ন ভিন্ন ক্ষেত্রে যাচাই করতে বেশি সময় ও পরিশ্রম লাগে। যিনি এআই চালু করেন, তাঁর কিছু তৈরি করতে সময় কম লাগলেও সত্যতা যাচাইয়ের বোঝা থেকে যায় প্রাপক বা স্কুলের ওপর। এটি চালুর সুবিধা-অসুবিধা বিবেচনা করার সময় যাচাইয়ের খরচ কে বহন করবে, সেটিও ভাবা দরকার।

এই অস্থিরতা শুধু তথ্যের দিকে নয়, মানুষের দিকেও ছড়িয়ে পড়ে। Mainichi Shimbun জানিয়েছে, মানুষের মধ্যে AI বটের মতো কথা বলার ধরন ছড়িয়ে পড়ছে। পর্দার ওপারের কথা যান্ত্রিক কি না তা নিয়ে আমরা শুধু প্রশ্নই তুলছি না, আমরা নিজেরা যেভাবে কথা বলি তাও আরও যান্ত্রিক হয়ে উঠছে। Unisba Media জানাচ্ছে, অধ্যাপক Brian Green AI-এর হুমকি, চেতনা এবং মানবজাতির অবসান নিয়ে কথা বলেছেন, এবং যন্ত্রের চেতনা আছে কি না সেই বিতর্ক এখন পেশাদার অঙ্গনে প্রবেশ করেছে। জীবনযাত্রার দিকে, The Sun জানিয়েছে, একজন ব্যক্তি তাঁর ভাতার টাকা Kim Kardashian-এর মতো এক AI গার্লফ্রেন্ডের পেছনে খরচ করে বলেছেন: "সে একটি সন্তানের জন্ম দিতে চলেছে।" অপর পক্ষ মানুষ না হলেও সম্পর্ক গড়ে তোলার মানুষ আছে। বইটিতে "কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার জনক" Turing-এর জীবন ও চিন্তাভাবনা তুলে ধরা হয়েছে এক খামখেয়ালি ও নিঃসঙ্গ প্রতিভা হিসেবে। যন্ত্র চিন্তা করতে পারে কি না, এই প্রশ্ন দীর্ঘদিন ধরেই মানুষের জীবন থেকে অবিচ্ছেদ্য।

কোনো কিছু আসল কি না তা যাচাই করা এবং মানুষ ও এআই-এর মধ্যে সীমারেখা টানার দায়িত্ব এখন প্রতিষ্ঠান বা কোম্পানির পরিবর্তে ব্যক্তির নিজস্ব জীবনবোধের ওপর ছেড়ে দেওয়া হয়েছে। পরবর্তী অংশে যে প্রশ্নটি আলোচনা করা হবে তা হলো, সেই বোঝা সংশ্লিষ্ট পক্ষ ছাড়া অন্যদের কতটা বহন করা উচিত।

বিশেষায়িত ক্ষেত্রে যাচাই ফলাফল নির্ধারণ করে

Bioengineer.org জানিয়েছে, মুখের ক্যানসার নির্ণয়ে AI-এর ভূমিকা ইমেজ ডায়াগনসিস থেকে নির্ভুল চিকিৎসা পর্যন্ত প্রসারিত হচ্ছে। Analytics Insight জানিয়েছে, কৃষিতে AI ও রোবট নির্ভুল চাষাবাদ ও ফসল পর্যবেক্ষণ উন্নত করবে। BioSpace জানিয়েছে, ওষুধ আবিষ্কারে Pathos AI তাদের এজেন্ট-ভিত্তিক AI ওষুধ আবিষ্কার প্ল্যাটফর্ম সম্প্রসারণ এবং অনকোলজি পাইপলাইন এগিয়ে নিতে Series E ফান্ডিংয়ে $237 million সংগ্রহ করেছে। তিনটি বিষয়ের মধ্যে মিল হলো, লক্ষ্য মানুষের সংখ্যা কমানো নয়, বরং রোগ নির্ণয়, চাষাবাদ ও চিকিৎসার ওষুধ অনুসন্ধানের মতো কাজের মান উন্নত করা। তবে বিপুল পরিমাণ অর্থায়ন কেবল বাজারের প্রত্যাশার মাত্রা নির্দেশ করে, ফলাফলের প্রমাণ নয়। আগের অংশগুলোতে দেখা ‘আগে ছাঁটাই হয়, অথচ দৃশ্যমান রিটার্ন নেই’ পরিস্থিতির থেকে এখানে পার্থক্য হলো, ফলাফল পরিমাপের লক্ষ্যগুলো শুরু থেকেই সুনির্দিষ্ট।

এই ফলাফলগুলোর প্রমাণ গড়ে ওঠে গবেষণার দিকে পরিচালিত যাচাইকরণের মাধ্যমে। Scientific Reports-এর গবেষণাপত্রটি ডিপ লার্নিং ব্যবহার করে রামান স্পেকট্রোস্কোপিতে ব্যাচ ইফেক্ট কীভাবে দমন করা যায় তা নিয়ে আলোচনা করে। বিষয়বস্তু সরাসরি মডেলের নির্ভুলতা থেকে আলাদা একটি সমস্যা হিসেবে পরিমাপের শর্ত ও সময়ের কারণে সৃষ্ট তারতম্য নিয়ে কাজ করে। International Journal of Oncology Research GEO এক্সপ্রেশন ডেটা ব্যবহার করে স্তন ক্যানসারের উপধরনের শ্রেণিবিন্যাস এবং একটি স্বাধীন কোহর্টে বাহ্যিক যাচাইকরণের কথা জানায়। Journal of Radiation Research and Applications কনট্রাস্ট-এনহান্সড CT র‍্যাডিওমিক্স ব্যবহার করে পাকস্থলীর ক্যানসারে রেডিওথেরাপির কার্যকারিতার পূর্বাভাস নিয়ে কাজ করে, মডেল তৈরি ও যাচাই উভয় দিক থেকেই। Kashmir Journal of Academic Research and Development-এ একটি গবেষণাপত্র রয়েছে, যেখানে মেশিন লার্নিং ব্যবহার করে ফুসফুসের ক্যানসারের চিকিৎসায় সহায়ক একটি ফার্মাসিউটিক্যাল কাঠামো নিয়ে আলোচনা করা হয়েছে; এটি পাকিস্তানের ফ্যাকাল্টি অব ফার্মেসি ও চায়না ফার্মাসিউটিক্যাল ইউনিভার্সিটির যৌথ গবেষণা প্রকল্প। একাধিক প্রতিষ্ঠান ও একাধিক ক্যানসারের ধরন জুড়ে, তৈরি মডেলগুলোকে অন্য ডেটা দিয়ে যাচাই করার একটি অভিন্ন পদ্ধতি রয়েছে।

এই বৈপরীত্য দেখায়, চালুর কথা শোনার সময় পাঠকের কী প্রশ্ন করা উচিত। ব্যয় হ্রাসের সম্ভাবনা অনুমান করার একমাত্র উপায় হলো হিসাব-নথি দেখে নিশ্চিত হওয়া যে সঞ্চয় সত্যিই অর্জিত হয়েছে কি না। বিশেষায়িত ক্ষেত্রের AI-কে প্রথমে এমন প্রশ্নের উত্তর দিতে হবে: এটি কি স্বতন্ত্র কোহর্টে প্রয়োগ করা যায়, পরিমাপের শর্ত বদলালেও কি ফলাফল টিকে থাকবে, এবং এটি কি কর্মক্ষেত্রের পদ্ধতিতে অন্তর্ভুক্ত করা যায়। যদি ব্যবস্থাটি রোগনির্ণয় বা চিকিৎসা সংক্রান্ত সিদ্ধান্তে ব্যবহার করা হয়, তবে উত্তর যাচাইয়ের খরচও চালুর খরচের মধ্যে ধরতে হবে।

যেসব ক্ষেত্রে যাচাইয়ের দায়িত্বে লোক আছেন, সেখানে AI-এর মূল্য বিচারের উপকরণ বেশি থাকবে। তাহলে যেসব ক্ষেত্রে যাচাইয়ের দায়িত্বে কোনো ব্যক্তি বা প্রতিষ্ঠান ছাড়াই পণ্য ব্যবহৃত হয়, সেখানে ভুলের দায় কার ওপর বর্তায়? পরবর্তী অংশ শুরু হয়েছে এই প্রশ্ন দিয়ে।

প্রতিটি অংশে দেখা উদাহরণগুলো বিভিন্ন শিল্প ও পরিস্থিতির। তবে একটি বিষয় সত্য থেকে যায়: AI চালুর সঙ্গে দক্ষতা ও প্রতিশ্রুতির কথা বলা হলেও, তার পরে যে বোঝা থেকে যায় তা অন্য কারও কাঁধে চাপিয়ে দেওয়া হচ্ছে। কর্মী ছাঁটাইয়ের ক্ষেত্রে ফলাফল যাচাই না করেই সিদ্ধান্ত নেওয়া হয়, আর স্বয়ংক্রিয় পরীক্ষা ও পুলিশের ব্যবহারের ক্ষেত্রে যারা সুবিধাবঞ্চিত তাদেরই আপত্তি জানানো ও সংশোধনের খরচ বহন করতে হয়। সত্যতা যাচাইয়ের দায় থেকে যায় প্রাপক ও বিদ্যালয়ের কাছে। বিশেষজ্ঞতার ক্ষেত্র অনুযায়ী ফলাফলে যে পার্থক্য হয়েছে, তার কারণ ছিল লক্ষ্য সুনির্দিষ্ট ছিল কি না এবং তা যাচাই করা হয়েছিল কি না। তাই AI চালু করা হবে কি না তা নির্ধারণ করে শুধু AI-এর কার্যক্ষমতা ও বাজারের প্রত্যাশা নয়। ভুল বা পক্ষপাত দেখা দিলে কে তা যাচাই করবে, কে আপত্তির জবাব দেবে এবং কে খরচ বহন করবে, তা আগে থেকেই ঠিক করে রাখা গুরুত্বপূর্ণ।

প্রশ্ন ১: AI ব্যবহার করা কাজে কোনো ত্রুটি বা পক্ষপাত ধরা পড়লে তা যাচাই ও সংশোধনের দায়িত্ব কার? প্রশ্ন ২: AI-এর সিদ্ধান্তের বিরুদ্ধে আপিলের পথ এবং সংশোধনের খরচ কে বহন করবে, তা কি বাস্তবায়নের আগেই লিখিতভাবে নির্ধারিত হয়েছে? প্রশ্ন ৩: বাস্তবায়নের ফলাফল নিশ্চিত করার আগেই কি কর্মী বা কর্তৃত্ব পরিবর্তনের সিদ্ধান্ত নিয়ে ফেলেছেন?

সবশেষে, তিনটি প্রশ্ন

- AI ব্যবহার করা কাজে কোনো ত্রুটি বা পক্ষপাত ধরা পড়লে তা পরীক্ষা ও সংশোধনের দায়িত্ব কার হওয়া উচিত? Q2: AI-এর সিদ্ধান্তের বিরুদ্ধে আপিলের মাধ্যম এবং সংশোধনের খরচ কে বহন করবে, তা কি বাস্তবায়নের আগে লিখিতভাবে নির্ধারিত হয়েছে? Q3: বাস্তবায়নের ফল নিশ্চিত করার আগেই কি কর্মী বা কর্তৃত্ব পরিবর্তনের সিদ্ধান্ত নিয়ে ফেলেছেন? - AI-এর সিদ্ধান্তের বিরুদ্ধে আপিলের মাধ্যম এবং প্রতিকারের খরচ কে বহন করবে, তা কি বাস্তবায়নের আগে লিখিতভাবে নির্ধারিত হয়েছে? Q3: বাস্তবায়নের ফল নিশ্চিত করার আগেই কি কর্মী বা কর্তৃত্ব পরিবর্তনের সিদ্ধান্ত নিয়ে ফেলেছেন? - বাস্তবায়নের ফল নিশ্চিত করার আগেই কি কর্মী বা কর্তৃত্ব সরানোর সিদ্ধান্ত নেওয়া হচ্ছে?