কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার বিপদ-আপদ!

আমরা পকেটে যে মোবাইল ফোন নিয়ে ঘুরছি, হাতে যে ডিজিটাল ওয়াচ পরছি, দিনে অন্তত বার কয়েক যে ফেসবুক কিংবা মেসেঞ্জার অ্যাকাউন্ট চেক করছি, হোয়াটসঅ্যাপের মাধ্যমে যে মেসেজ চালাচালি করছি, এমনকি এই লেখাটি যে ওয়ার্ড ফাইল খুলে টাইপ করেছি সবকিছুতেই ইদানীংকালে একটা বাড়তি সংযুক্তি হিসেবে যুক্ত হয়েছে ‘কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা’। জাতিসংঘের বাণিজ্য ও উন্নয়ন সম্মেলনের সদ্য প্রকাশিত রিপোর্ট-এর একটা তুলনামূলক উপাত্ত দিয়ে ‘কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা’র বর্তমান ব্যাপ্তি আর সম্ভাব্য ভবিষ্যৎ সর্বগ্রাসী চরিত্রের কিছুটা হয়তো বোঝা যাবে– যেখানে উল্লেখ করা হয়েছে যে, ২০২৩ সালে ‘এআই’ভিত্তিক প্রযুক্তি সেবার বৈশ্বিক বাজার মূল্য ছিল ১৭৫ বিলিয়ন মার্কিন ডলার, যেখানে বৈদ্যুতিক গাড়ির বৈশ্বিক বাজার মূল্য ছিল ৩৭৫ বিলিয়ন মার্কিন ডলার, যা ২০৩৩ সাল নাগাদ এআই-এর ক্ষেত্রে বেড়ে দাঁড়াবে ৪ হাজার ৭৫৬ বিলিয়ন মার্কিন ডলারে আর তখন বৈদ্যুতিক গাড়ি ব্যবসার বৈশ্বিক বাজার মূল্য হবে ১ হাজার ৪৭৬ বিলিয়ন মার্কিন ডলার। উল্লেখ্য, বর্তমানে পুরো আফ্রিকা মহাদেশের ৫৪টি দেশের মোট জিডিপির পরিমাণ হচ্ছে ৩ হাজার বিলিয়ন মার্কিন ডলার [১]। কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তাভিত্তিক এই বিশাল ব্যাপ্তির বাজারে মুনাফার কাছে যদি সর্বজনের স্বার্থের পরাজয় ঘটে তাহলে বিপদের মাত্রা কী হতে পারে তা আঁচ করার চেষ্টাতেই এই লেখার সূত্রপাত। এ বিষয়ে আমাদের আলাপ-আলোচনা, যুক্তি-তথ্য উপস্থাপন, তর্ক-বিতর্ক যত হবে ততই আমাদের প্রস্তুতি সুসংগঠিত হবে। এই লেখার ছোট কলেবরের গণ্ডিতে আমরা প্রথমেই শুরু করতে চাই কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তাকে আপাত সহজভাবে সংজ্ঞায়িত করার মাধ্যমে।

কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার সংজ্ঞা, ক্রমোন্নয়ন, রকমফের

প্রযুক্তি প্রতিষ্ঠান আইবিএম (IBM)-এর ওয়েবসাইট অনুসারে, কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা হচ্ছে এমন এক প্রযুক্তি যা কম্পিউটার এবং যন্ত্রকে মানুষের মতো করে শিখতে, বুঝতে, সিদ্ধান্ত নিতে এবং স্বয়ংকৃত হতে সক্ষম করে তোলে [২]। ১৯৫০ সালে Computing Machinery And Intelligence শীর্ষক গবেষণা প্রতিবেদনে সবার মাঝে চিন্তা জাগাতে বিজ্ঞানী অ্যালান টিউরিং প্রথমবারের মতো এক ‘উদ্ভট’ প্রশ্ন ছুড়ে দিয়ে বলেন, ‘যন্ত্র কি চিন্তা করতে পারে?’ [৩] এই প্রশ্নের উত্তর খুঁজতে তিনি যন্ত্রের ‘চিন্তা’ প্রক্রিয়ার একটা ব্যাখ্যা দাঁড় করিয়ে উপসংহারে এসে বলেন, ‘আমরা হয়তো আশা করতে পারি যে, যন্ত্র একসময় সমস্ত বুদ্ধিবৃত্তিক ক্ষেত্রে মানুষের সঙ্গে পাল্লা দেবে। এই প্রতিবেদন প্রকাশের ৬ বছর পর ১৯৫৬ সালে প্রথমবারের মতো ডার্টমাউথ কলেজে যে এআই বিষয়ক সম্মেলন হয়, সেখানে বিজ্ঞানী জন ম্যাকার্থি প্রথমবারের মতো ‘কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা’ শব্দযুগলের ব্যবহার করেন।

১৯৫৬ সালে প্রথমবারের মতো ডার্টমাউথ কলেজে যে এআই বিষয়ক সম্মেলন হয়, সেখানে বিজ্ঞানী জন ম্যাকার্থি প্রথমবারের মতো ‘কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা’ শব্দযুগলের ব্যবহার করেন।

বর্তমানে আমরা যে এআই ব্যবহার করছি সেটি মূলত জেনারেটিভ এআই (Generative AI)। এটি এমন এক প্রযুক্তি যা নিজে থেকেই নতুন শব্দ, বাক্য, ছবি, ভিডিও, গান এবং অন্যান্য কন্টেন্ট তৈরি করতে পারে। জেনারেটিভ এআই-এর চলমান জয়জয়কার শুরুর আগে যে এআই বহুল ব্যবহৃত হতো সেটা মূলত ন্যারো এআই বা উইক এআই (Narrow/Weak AI) নামে পরিচিত, যা কিনা কেবল একটি নির্দিষ্ট কাজই করতে পারে। যেমন: আমরা গুগল ম্যাপসের মাধ্যমে যখন রাস্তায় যানজটের অবস্থা বুঝতে চেষ্টা করি, সেই তথ্য মূলত গুগল ম্যাপস আমাদের দেয় কোটি কোটি স্মার্টফোনের ডেটা এআই-এর মাধ্যমে বিশ্লেষণ করে। একই পদ্ধতিতে সেটি আমাদেরকে জানিয়ে দিতে পারে যে কোন পথে গেলে সময় সবচেয়ে কম লাগতে পারে কিংবা ৫ বা ১০ মিনিট পর রাস্তার পরিস্থিতি কেমন হতে পারে। এখানে যে এআই ব্যবহার করা হয় সেটিকে বলা হয় ন্যারো এআই, যা কিনা নির্দিষ্ট একটি কাজ ছাড়া আর কিছু করতে পারে না। এমন ন্যারো এআই-এর আরেকটি উদাহরণ হচ্ছে ফেস রিকগনিশন প্রযুক্তি, যা কিনা আমাদের স্মার্টফোনের লক খুলতে কিংবা বিমানবন্দরে পাসপোর্ট যাচাই-বাছাইয়ে ব্যবহৃত হয়।

এআই-এর আরেকটি প্রকারকে বলা হচ্ছে সুপার এআই (Super AI/ASI), যা কিনা এআই-এর ভবিষ্যৎ রূপ যা এখনো একটি তাত্ত্বিক ধারণা– যখন কিনা এআই নিজেই নিজেকে উন্নত করতে করতে মানুষের বুদ্ধিমত্তা এবং সৃজনশীলতার স্তর বহুমাত্রায় ছাড়িয়ে যাবে। এই এআই হয়তো ক্যানসারের কার্যকরী ওষুধ আবিষ্কার করবে কিংবা মহাবিশ্বের অন্য কোনো প্রান্তে প্রাণের স্পন্দন আছে কি না, তা খুঁজে বের করে ফেলবে। আবার অন্যদিকে এই সুপার এআই-এর মাধ্যমে সার্বিক অটোমেশন সম্ভব হলে বিশ্বজুড়ে চরম বেকারত্ব, দরিদ্রতা, অস্থিরতাও মহামারি আকারে ছড়িয়ে পড়তে পারে।

এখন আমরা আবার ফিরে যাই জেনারেটিভ এআই বিষয়ক আলোচনায়। এটি মূলত দুটি ভিত্তির ওপর দাঁড়িয়ে আছে। এর একটি হচ্ছে মেশিন লার্নিং (Machine Learning) এবং অপরটি হচ্ছে ডিপ লার্নিং (Deep Learning)। মেশিন লার্নিং হলো এমন একটি প্রক্রিয়া যেখানে কম্পিউটারকে সরাসরি কোনো কাজের জন্য প্রোগ্রাম করা হয় না। বরং কম্পিউটারকে প্রচুর তথ্য দেওয়া হয় এবং সেই তথ্য বিশ্লেষণ করে কম্পিউটার নিজে থেকেই শিখতে থাকে।

এবার আমরা একটি উদাহরণ থেকে বোঝার চেষ্টা করব যে কোন প্রক্রিয়ায় মেশিন লার্নিং এবং ডিপ লার্নিং থেকে এআই তৈরি হচ্ছে। যেমন: আমরা যদি চাই যে রাস্তার গাড়িগুলো আর কখনোই মানুষ চাপা দেবে না, সে ক্ষেত্রে আমাদেরকে প্রথমে কম্পিউটারকে লাখ লাখ ঘণ্টার ড্রাইভিং ভিডিও এবং সংশ্লিষ্ট তথ্য দিতে হবে। তখন গাড়িটি প্রদত্ত তথ্য বিশ্লেষণ করে শিখবে যে যখন সামনে কোনো বস্তু নড়াচড়া করে এবং আকারে ছোট হয়, তখন সেটি সম্ভবত একজন পথচারী। এটি হলো প্যাটার্ন চেনা। কিন্তু আমরা জানি যে, রাস্তার পরিস্থিতি মোটেও সরল নয়। সেখানে বৃষ্টি হতে পারে, কুয়াশা থাকতে পারে, অথবা রাস্তার ওপর ম্যানহোলের ঢাকনা খোলা থাকতে পারে যেটির সমাধান মেশিন লার্নিংয়ের মাধ্যমে করাটা দুরূহ। এখানে চলে আসে ডিপ লার্নিং (Neural Networks)-এর স্তর। এটি এমন এক পদ্ধতি যা মানুষের মস্তিষ্কের কাজ করার ধরন বা গঠনকে অনুকরণ করে।

আমাদের মস্তিষ্কে যেমন কোটি কোটি নিউরন একে অপরের সঙ্গে যুক্ত হয়ে তথ্য আদান-প্রদান করে, ঠিক তেমনি ডিপ লার্নিং পদ্ধতিতে কম্পিউটারেও কৃত্রিম নিউরন তৈরি করা হয়। একটি শক্তিশালী সার্ভার বা অনেকগুলো কম্পিউটারের একটি নেটওয়ার্কের ভেতর সফটওয়্যারের মাধ্যমে কোটি কোটি ‘গাণিতিক নিউরন’ বা সংযোগ তৈরি করা হয়। আমাদের গাড়ির উদাহরণের ক্ষেত্রে ডিপ লার্নিং পদ্ধতি তখন মানুষের চোখের মতো কাজ করে। এটি ছবির প্রতিটি ভগ্নাংশ বিশ্লেষণ করে অত্যন্ত সূক্ষ্মভাবে বোঝার চেষ্টা করে যে–ঝাপসা কুয়াশার ভেতরেও ওটা আসলে একটা ট্রাফিক সিগন্যাল নাকি অন্য কোনো বাতি। সামনে কি মানুষ নড়াচড়া করছে নাকি অন্যকিছু। এভাবে মানুষের মস্তিষ্কের মতো কয়েক হাজার স্তরের প্রসেসিং পার হয়ে ডিপ লার্নিং তখন নিখুঁত সিদ্ধান্ত নেওয়ার চেষ্টা করে। আর মেশিন লার্নিং এবং ডিপ লার্নিং যখন একত্রে কাজ করে, তখন আমরা তাকে বলি এআই। ফলে, আমাদের নেওয়া উদাহরণের মাধ্যমে তৈরি হওয়া বুদ্ধিমত্তাভিত্তিক প্রযুক্তি যখন গাড়িতে প্রয়োগ করা হবে এবং এর ফলে গাড়িটি সামনে রাস্তায় হঠাৎ মানুষ দৌড়ে রাস্তা পার হওয়ার চেষ্টা করলে স্বয়ংক্রিয়ভাবে বুঝতে পারবে এবং তাৎক্ষণিক সিদ্ধান্ত নেবে যে, গাড়িটি কি ডানে নাকি বাঁয়ে মোড় নেবে নাকি এখনই হার্ড ব্রেক করবে। মানুষের মতো এই বুদ্ধিমত্তার প্রয়োগই হলো এআই বা কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা।

 বড় মাছ বনাম ছোট মাছ

প্রাকৃতিক জীবনচক্রে বড় মাছের পেটে যাওয়া ছোট মাছের ভাগ্য নিয়ে হাহুতাশের কিছু না থাকলেও বৈশ্বিক বাজার ব্যবস্থায় যখন কৃত্রিমভাবে এই নিয়ম আরোপ করা হয় তখন চুনোপুঁটিরূপ সাধারণ মানুষের কাছে সর্বগ্রাসী দানব আকারে উপস্থিত হয় বাজারে উপস্থিত পুঁজিপতিরূপ রাঘববোয়ালরা। ২০২৪ সালে অক্সফামের প্রকাশিত এক রিপোর্ট থেকে জানা যায়, বিশ্বের শীর্ষ ১ শতাংশ ধনী ব্যক্তির সম্পদের পরিমাণ বিশ্বের মোট জনসংখ্যার নিচের দিকে থাকা ৯৫ শতাংশ মানুষের সম্মিলিত সম্পদের চেয়েও বেশি– এটা শুনতে অবিশ্বাস্য লাগলেও আদতে বাস্তব [৪]। বাংলাদেশের দিকে তাকালে দেখতে পাই, দেশের মোট সম্পদের ৫৮ শতাংশের মালিকানা রয়েছে সবচেয়ে ধনী ১০ শতাংশ মানুষের হাতে। আর এর মধ্যে শীর্ষ ১ শতাংশ ধনীর কাছে আছে দেশের মোট সম্পদের প্রায় শতকরা ২৫ ভাগ [৫]।

বিশ্বের শীর্ষ ১ শতাংশ ধনী ব্যক্তির সম্পদের পরিমাণ বিশ্বের মোট জনসংখ্যার নিচের দিকে থাকা ৯৫ শতাংশ মানুষের সম্মিলিত সম্পদের চেয়েও বেশি– এটা শুনতে অবিশ্বাস্য লাগলেও আদতে বাস্তব।

কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা বিষয়ক লেখায় ধনী-গরিবের এই ক্রমাগত বাড়তে থাকা অসমতার উল্লেখ হয়তো ধান ভানতে শীবের গীতের মতোই শোনাচ্ছে। কিন্তু আমরা তো ঘর পোড়া গরু, তাই সিঁদুরে মেঘ দেখলে যদি ভয় লাগে তাতে খুব বেশি একটা দোষ হয়তো দেওয়া যাবে না। কেননা সম্পদশালী দেশগুলোতে এআই-এর ওপর দখল নিতে এক মরিয়া প্রতিযোগিতা ইতোমধ্যেই শুরু হয়ে গেছে। মার্কিন বহুজাতিক বিনিয়োগ ব্যাংক এবং আর্থিক পরিষেবা প্রদানকারী প্রতিষ্ঠান গোল্ডম্যান স্যাকস-এর ২০২৩ সালের এক প্রতিবেদনে প্রাক্কলন করে বলা হয়, ২০২২ থেকে ২০২৫ সালের মধ্যে কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা বিষয়ক গবেষণা এবং উন্নয়নে ২০০ বিলিয়ন মার্কিন ডলার বিনিয়োগ হবে, যা কিনা একই সময়ে পৃথিবী জুড়ে ভয়াবহ রকমভাবে প্রভাব ফেলা বৈশ্বিক উষ্ণতাজনিত প্রভাব মোকাবিলায় যে বিনিয়োগ হবে সেটার তিন গুণ! [৬] ক্রমাগত বাড়তে থাকা এই বিনিয়োগের পরিমাণ গুটিকয়েক কোম্পানি দ্বারাই কেন কুক্ষিগত হচ্ছে সে প্রশ্ন জোরেশোরেই তোলা প্রয়োজন যখন আমরা দেখি যে, ২০২২ সালে এআই বিষয়ক উদ্ভাবন আর উন্নয়নে বৈশ্বিক যে পরিমাণ বিনিয়োগ হয়েছে সেটার ৪০ ভাগই করেছে মাত্র ১০০টি কোম্পানি, যার মধ্যে ৪৯ শতাংশ বিনিয়োগ করেছে মার্কিন যুক্তরাষ্ট্রভিত্তিক কোম্পানি, ১৩ শতাংশ বিনিয়োগ হয়েছে চীনে এবং ১২ শতাংশ বিনিয়োগ হয়েছে জামার্নিতে। একই সময়ে জাপান, দক্ষিণ কোরিয়া, সুইজারল্যান্ড ও যুক্তরাজ্যে বিনিয়োগ হয়েছে যথাক্রমে ৮, ৪, ৪ ও ৩ শতাংশ [৭]। অর্থাৎ ৭টি দেশ থেকেই বিনিয়োগ হয়েছে মোট বৈশ্বিক বিনিয়োগের ৯৩ শতাংশ! আর কে-না জানে, যত বিনিয়োগ, ততটাই দখল। আর এই দখলীস্বত্ব মূলত প্রতিষ্ঠা পাচ্ছে এআই সংশ্লিষ্ট পেটেন্টের মাধ্যমে।

২০২২ থেকে ২০২৫ সালের মধ্যে কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা বিষয়ক গবেষণা এবং উন্নয়নে ২০০ বিলিয়ন মার্কিন ডলার বিনিয়োগ হবে, যা কিনা একই সময়ে পৃথিবী জুড়ে ভয়াবহ রকমভাবে প্রভাব ফেলা বৈশ্বিক উষ্ণতাজনিত প্রভাব মোকাবিলায় যে বিনিয়োগ হবে সেটার তিন গুণ!

পরিসংখ্যান আমাদের জানাচ্ছে যে, ২০০০ থেকে ২০২৩ সালের মধ্যে, কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা সংশ্লিষ্ট প্যাটেন্ট বা মেধাস্বত্বের ৬০ শতাংশ নিবন্ধিত হয়েছে চীন এবং যুক্তরাষ্ট্রভিত্তিক ব্যক্তি কিংবা প্রতিষ্ঠানের মাধ্যমে যার হার কেবল বাড়ছেই [১]। এই মেধাস্বত্বের মালিকানার জোরে কোম্পানিগুলো এআই সংক্রান্ত যে কোনো উদ্ভাবনের ব্যবহার সাধারণ মানুষের নাগালের বাইরে নিয়ে যেতে পারে, কিংবা ইচ্ছামতো শর্তযুক্ত দাম হাঁকতে পারে। এখন প্রশ্ন হচ্ছে: এই অবিশ্বাস্য হারে বেড়ে চলা বিনিয়োগের বিপরীতে সাধারণ মানুষের স্বার্থ সম্বন্ধীয় নিরাপত্তা আর আইনি বাধ্যবাধকতার ন্যূনতম কাঠামো কি গড়ে উঠছে? এর উত্তর খুবই জুতসইভাবে দিয়েছেন কানাডার মন্ট্রিল বিশ্ববিদ্যালয়ের অধ্যাপক ইয়োশুয়া বেঞ্জিও যিনি কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা বিষয়ক গবেষক মহলের অনেকের কাছে ‘এআই গডফাদার’ হিসেবে পরিচিত। তিনি এই বিপুল পরিমাণ বৈশ্বিক বিনিয়োগে কোনো রকম নিয়মনীতির বালাই না থাকা সম্পূর্ণ এই নতুন প্রযুক্তির ভবিষ্যৎ সম্ভাব্য বিপদের দিকে আমাদের মনোযোগ ফেরাতে সাম্প্রতিক এক বক্তৃতায় বলেছেন যে, দোকানের একটি স্যান্ডউইচের মান যাচাইয়ের ব্যাপারে যে নিয়মনীতি আছে, এআই-এর ক্ষেত্রে তা-ও নেই [৮]!

বৈশ্বিক বাজারে আইনি অবকাঠামো এবং সাধারণ মানুষের নিরাপত্তা এবং স্বার্থরক্ষার বাধ্যবাধকতার বাইরে থেকে গুটিকয়েক ব্যক্তি এবং কোম্পানিগুলো এআই-এর ওপর যে একচ্ছত্র অধিকার প্রতিষ্ঠা করছে তাতে আগামী কয়েক বছরের মধ্যেই হয়তো পৃথিবী চালিত হতে শুরু করবে কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা নির্ভরশীল হয়ে, আর সেই প্রযুক্তি আর সংশ্লিষ্ট অবকাঠামোগত মালিকানা যাদের নামে থাকবে তারা যে সম্পদ কুক্ষিগত করার চেয়ে দয়াপরবশ হয়ে সাধারণ মানুষের উপকারকে প্রাধান্য দেবে– এমনটা ভাবার কোনো যৌক্তিক কারণ কিন্তু নেই। এ লেখার পরবর্তী অংশে আমরা এই বৈশ্বিক বিপদের কিছু উপসর্গ এবং বাংলাদেশের জন্য সম্ভাব্য বিপদের ঝুঁকির ব্যাপারে সামান্য বোঝাপড়ার চেষ্টা করব।

কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার বিপদ-আপদ

অনলাইন প্রযুক্তিকেন্দ্রিক নিরাপত্তার ফাঁকফোকর ব্যবহার করে বাংলাদেশে প্রথম দিককার ঘটে যাওয়া দুর্ঘটনাগুলোর একটি হচ্ছে বাংলাদেশ ব্যাংক থেকে ২০১৬ সালে চুরি হওয়া ৮ কোটি ১০ লাখ ডলার চুরির ঘটনা, যার মাধ্যমে নিরাপত্তা ব্যবস্থার অলিগলি পেরিয়ে কথিত ‘উত্তর কোরিয়ার হ্যাকাররা’ এই বিপুল পরিমাণ অর্থ বাংলাদেশ থেকে সরিয়ে নিয়ে ফেলে ফিলিপাইনের রাজধানী ম্যানিলার জুয়ার টেবিলে [৯]। ২০২৩ সালে আরেকটি ঘটনায় বাংলাদেশ সরকারের একটি ওয়েবসাইট থেকে দেশের কয়েক লাখ নাগরিকের নাম, ফোন নম্বর, ই-মেইল ঠিকানা এবং জাতীয় পরিচয়পত্রের নম্বরসহ বিভিন্ন ব্যক্তিগত তথ্য ফাঁস হয়ে যায় [১০]। উদ্বেগের বিষয় হলো, আমরা যখন একটি পূর্ণাঙ্গ ‘এআই বা কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার যুগে’ প্রবেশ করছি, তখন এই ঝুঁকিগুলো কেবল বাড়ছেই না, বরং এক নতুন ধ্বংসাত্মক রূপ ধারণ করছে। যেমন: ২০১৬ সালে বাংলাদেশ ব্যাংকের টাকা লুটের জন্য হ্যাকারদের দীর্ঘ সময় ধরে পরিকল্পনা করতে হয়েছিল এবং ‘সুইফট’ সিস্টেমে প্রবেশ করতে মানুষের হস্তক্ষেপ প্রয়োজন ছিল। কিন্তু এআই-এর যুগে হ্যাকাররা এখন স্বয়ংক্রিয় ‘এআই এজেন্ট’ ব্যবহার করতে পারে। এই কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা কোনো নিরাপত্তা ছিদ্র খুঁজে বের করতে মানুষের চেয়ে হাজার গুণ দ্রুত কাজ করে। ফলে ভবিষ্যতে রিজার্ভ চুরির মতো হামলাগুলো আরও নিখুঁত এবং মুহূর্তের মধ্যে সম্পন্ন হতে পারে। আবার অন্যদিকে বাংলাদেশের নাগরিকদের যে বিপুল পরিমাণ তথ্য ইতোমধ্যেই ফাঁস হয়ে গেছে, এআই-এর কালে তার প্রভাব হতে পারে ভয়াবহ। হ্যাকাররা এখন এআই ব্যবহার করে যে কারো কণ্ঠস্বর বা চেহারা হুবহু নকল করতে পারে, যা কিনা ‘ডিপফেইক’ (Deepfake) নামে পরিচিত। ফাঁস হওয়া ব্যক্তিগত তথ্য, নাম, ঠিকানা, ফোন নম্বর ইত্যাদি ব্যবহার করে অপরাধীরা অত্যন্ত বিশ্বাসযোগ্য ‘ফিশিং’ মেসেজ পাঠাতে পারে।

বাংলাদেশের নাগরিকদের যে বিপুল পরিমাণ তথ্য ইতোমধ্যেই ফাঁস হয়ে গেছে, এআই-এর কালে তার প্রভাব হতে পারে ভয়াবহ। হ্যাকাররা এখন এআই ব্যবহার করে যে কারো কণ্ঠস্বর বা চেহারা হুবহু নকল করতে পারে, যা কিনা ‘ডিপফেইক’ (Deepfake) নামে পরিচিত।

আমরা যে অবিশ্বাসের যুগে বাস করা শুরু করেছি তা প্রযুক্তিগতভাবে আরও গভীরতর সংকটে আমাদেরকে নিয়ে যেতে পারে। নাগরিকদের তথ্য ব্ল্যাক সাইটে বিক্রি হওয়ার মতো ঘটনার পর এআই ব্যবহার করে সে তথ্যগুলো কাজে লাগিয়ে অতি সহজেই নির্বাচনের মতো জাতীয় গুরুত্বসম্পন্ন বিষয়ে জনমত প্রভাবিত করতে বা ভুয়া খবর ছড়িয়ে দিয়ে সামাজিক, রাজনৈতিক ও অর্থনৈতিক অস্থিরতা তৈরিতে ব্যবহার করা হতে পারে। আর এ কারণেই আমাদের দেশে ২০২৬ সালের নির্বাচনের আগে-পরে সামাজিক যোগাযোগমাধ্যমসহ অন্যান্য ক্ষেত্রে এআই ব্যবহারজনিত ঝুঁকি নিয়ে চিন্তিত হওয়ার যথেষ্ট কারণ রয়েছে।

অতি সহজেই নির্বাচনের মতো জাতীয় গুরুত্বসম্পন্ন বিষয়ে জনমত প্রভাবিত করতে বা ভুয়া খবর ছড়িয়ে দিয়ে সামাজিক, রাজনৈতিক ও অর্থনৈতিক অস্থিরতা তৈরিতে ব্যবহার করা হতে পারে। আর এ কারণেই আমাদের দেশে ২০২৬ সালের নির্বাচনের আগে-পরে সামাজিক যোগাযোগমাধ্যমসহ অন্যান্য ক্ষেত্রে এআই ব্যবহারজনিত ঝুঁকি নিয়ে চিন্তিত হওয়ার যথেষ্ট কারণ রয়েছে।

এবার একটু বাংলাদেশের গণ্ডি থেকে বেরিয়ে দেখার চেষ্টা করি যে, এআই আর কোন কোন জায়গায় কী কী বিপদের ক্ষেত্র ইতোমধ্যেই তৈরি করেছে। উদাহরণস্বরূপ বলা যায়, অ্যামাজন (Amazon) ২০২৪ সালে ৫৯.২ বিলিয়ন মার্কিন ডলার মুনাফা করা সত্ত্বেও ২০২২ থেকে ২০২৫ সাল পর্যন্ত অন্তত ২৭ হাজার কর্মীকে ছাঁটাই করেছে। অ্যামাজন কর্তৃপক্ষ সরাসরি উল্লেখ করে বলেছে, ‘আমরা আশা করছি যে জেনারেটিভ এআই এবং এজেন্টগুলোর ব্যবহারের ফলে আমাদের সামগ্রিক করপোরেট কর্মীবাহিনীর সংখ্যা হ্রাস পাবে। কারণ, কোম্পানির প্রতিটি ক্ষেত্রে এআই ব্যবহারের ফলে আমরা অভাবনীয় দক্ষতা অর্জন করছি’ [১১]। একইভাবে ওয়ালমার্ট (Walmart), যারা কিনা ২০২৪ সালে ১৯.৪ বিলিয়ন মার্কিন ডলার লাভ করেছে, তারা গত পাঁচ বছরে ধারাবাহিকভাবে বেচাবিক্রি ১৫০ বিলিয়ন মার্কিন ডলার বৃদ্ধি করলেও একই সময়ে ছাঁটাই করেছে প্রায় ৭০ হাজার কর্মী [১২]। এআই ব্যবহারের মাধ্যমে একদিকে কোম্পানির মুনাফা বৃদ্ধি আর অপরদিকে ক্রমসংকুচিত কর্মসংস্থানের এই উদাহরণের তালিকাটি দীর্ঘ থেকে দীর্ঘতর করা সম্ভব, যা হয়তো আমাদের সবার জন্য একটা চরম বিপদের আগমনী সংকেতই নির্দেশ করছে।

বাংলাদেশ এযাবৎকাল পর্যন্ত রপ্তানি অর্থনীতিতে এক ধরনের তুলনামূলক সুবিধা ভোগ করে এসেছে, যার অন্যতম প্রধান কারণ ছিল এখানকার স্বল্প মজুরিভুক্ত শ্রমিকরা। ধনী ও শিল্পোন্নত দেশগুলোর ভোগের চাহিদা আমাদের মতো দেশে ‘আউটসোর্সিং’ করার ফলেই বাংলাদেশে রপ্তানি পোশাকশিল্পের মাধ্যমে বিপুল পরিমাণ বৈদেশিক মুদ্রা আয় করা যাচ্ছে এবং এটি সম্ভব হয়েছে এমন এক ব্যবস্থার সুবিধা নিয়ে যেখানে লাগাতারভাবে বাতাস, পানি, মাটি এবং শ্রমকে তুলনামূলক স্বল্প খরচে ব্যবহার (সত্যিকার অর্থে শোষণ) করা হয়েছে। তবে এই সুবিধাটি সম্ভবত আর বেশিদিন স্থায়ী হবে না। এআই এবং রোবোটিকসের উত্থানের ফলে উৎপাদন কেন্দ্রগুলো পুনরায় গন্তব্য দেশগুলোতে (যেখানে পণ্যের প্রকৃত চাহিদা রয়েছে) স্থানান্তরিত হয়ে যেতে পারে। কারণ, সামগ্রিক ব্যয়-সাশ্রয়ী হিসাব-নিকাশে ‘সস্তা শ্রম’ এখন আর আগের মতো গুরুত্বপূর্ণ উপাদান হিসেবে বর্তমান থাকছে না। এটি অদূরভবিষ্যতে হতে যাওয়া কোনো আশঙ্কা নয়, বরং এমন একটা প্রক্রিয়া যা ইতোমধ্যেই শুরু হয়ে গেছে। যেমন: ২০১৭ সালে একটি চীনা পোশাক প্রস্তুতকারক কোম্পানি মার্কিন যুক্তরাষ্ট্রের আরকানসাসের লিটল রকে একটি সেলাই কারখানা তৈরিতে ২ কোটি ডলার বিনিয়োগ করে। তারা সেখানে ৩৩০টি রোবট নিযুক্ত করে, যা প্রতি ২২ সেকেন্ডে একটি টি-শার্ট তৈরি করতে সক্ষম। এভাবে দিনে ৮ লাখ টি-শার্ট উৎপাদনের সক্ষমতা অর্জন করে তারা গ্রাহকদের ভৌগোলিক অবস্থানের খুব কাছাকাছি থেকে পণ্য সরবরাহ করছে, যা তাদের পরিবহন খরচ কমিয়ে দিয়েছে। কোম্পানির চেয়ারম্যান ট্যাং সিনহং এক সংবাদ বিজ্ঞপ্তিতে বলেছেন, ‘সারা বিশ্বে এমনকি সস্তা শ্রমের বাজারগুলোও আমাদের সঙ্গে প্রতিযোগিতায় টিকতে পারবে না’ [১৩]।

ইতিহাসজুড়ে প্রযুক্তি এবং নিত্যনতুন আবিষ্কারগুলোর মূল লক্ষ্যই ছিল মানুষের পরিশ্রম কমানো। উদাহরণস্বরূপ উল্লেখ করা যায় যে, বৈদ্যুতিক সেলাই মেশিন সেলাইয়ের কষ্টসাধ্য কাজটিকে অনেক সহজ করে দিয়েছিল–সেখানে একজন অপারেটরকে শুধু নকশা অনুযায়ী সুঁইয়ের নিচে কাপড়টি ধরতে হতো, বাকি কাজ মেশিন নিজেই করে নিত। তবে এ ক্ষেত্রে অপারেটরকে অন্তত মেশিনটি চালাতে জানতে হতো। কিন্তু কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা বা এআই-এর আবির্ভাবের ফলে ‘সিউবট’ বা সেলাই রোবটের জন্য আর কোনো অপারেটর, ডিজাইনার এমনকি সুপারভাইজারেরও প্রয়োজন হবে না। মালিককে শুধু কিছু প্রাথমিক তথ্য দিতে হবে–যেমন: কোন দেশ বা সংস্কৃতির মানুষের জন্য পোশাকটি তৈরি করা হচ্ছে এবং কতটি পোশাকের উৎপাদন প্রয়োজন। এরপর সিস্টেমটি স্বয়ংক্রিয়ভাবে বিভিন্ন বয়সের উপযোগী একাধিক নকশা তৈরি করবে এবং নির্দিষ্ট পরিমাণে পোশাক উৎপাদন করবে। এই প্রক্রিয়াটি ডিজাইনার এবং বর্তমানের বিশাল সংখ্যক পোশাক শ্রমিকের প্রয়োজনীয়তা পুরোপুরি নাই করে দিতে পারে।

পোশাকশিল্পে যান্ত্রিকীকরণের আগের ধাপে, সেলাই মেশিন শ্রমিকদের কাজে কিছুটা স্বস্তি এনে দিয়েছিল, যদিও সেই দক্ষতার প্রকৃত সুফল শ্রমিকদের চেয়ে কারখানার মালিকরাই বেশি ভোগ করেছেন–যার ফলে অনেক শ্রমিক আজও ন্যূনতম মজুরি নিশ্চিত করতে হিমশিম খাচ্ছেন। তবে এবার এআই-চালিত অটোমেশনের কারণে ফলাফল আরও ভয়াবহ হতে পারে– পোশাকশিল্পের পুরো একটি অংশ কর্মহীন হয়ে পড়তে পারে এবং এর লভ্যাংশ কেবল কারখানার মালিকদের হাতেই কুক্ষিগত হতে পারে। তদুপরি, যেহেতু কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা প্রতিটি সম্ভাব্য যন্ত্রের সঙ্গে যুক্ত হচ্ছে, তাই অনেক ‘ব্লু-কলার’ বা কায়িক শ্রমের পেশা পুরোপুরিভাবে অপ্রয়োজনীয় হয়ে পড়বে এবং এর অর্থ এই নয় যে ‘হোয়াইট-কলার’ বা দাপ্তরিক কর্মীরা এই প্রভাব থেকে বেঁচে যাবেন। উল্লেখ্য, বাংলাদেশে ইতোমধ্যেই স্বয়ংক্রিয়করণের ফলে পোশাকশিল্পের উৎপাদন প্রক্রিয়ায় মানুষের শ্রমের প্রয়োজনীয়তা প্রায় ৩১ শতাংশ হ্রাস পেয়েছে [১৪]।

শুধু তো গার্মেন্টস খাত নয়! বাংলাদেশের জন্য যে কৃষি খাত দেশের মোট শ্রমজীবী মানুষের সবচেয়ে বড় অংশের (৪৫.৪ শতাংশ) কর্মসংস্থান নিশ্চিত করছে, সেটাও কিন্তু রয়েছে এআই চালিত রোবট আর ড্রোন প্রযুক্তির থাবার নিচে [১৫]। অথচ এই প্রযুক্তিগত উদ্ভাবনগুলো সহজেই হতে পারত আমাদের আজন্ম হাড়ভাঙা খাটুনি খাটা কৃষক, শ্রমিকদের জন্য শ্রম কমানো আর আয় বাড়ানো আশীর্বাদ। কিন্তু অতি আশঙ্কার সঙ্গে আমরা দেখছি যে, এই সব প্রযুক্তি বাংলাদেশের বাজারে ঢুকছে শ্রমের দাম কমানোর বিজ্ঞাপন নিয়ে। কৃষি প্রযুক্তি সংশ্লিষ্ট এক কোম্পানির  ঊর্ধ্বতন এক কর্মকর্তা এক সাক্ষাৎকারে বলেন, কৃষি শ্রমিকের মাধ্যমে জমিতে কীটনাশক ছিটাতে যেখানে খরচ হয় ৫০০ থেকে ১ হাজার টাকা, সেখানে ড্রোনের সাহায্যে প্রতি বিঘা জমিতে একই কাজ করতে ব্যয় হবে মাত্র ২০০ থেকে ৩০০ টাকা [১৬]।

শুধু তো গার্মেন্টস খাত নয়! বাংলাদেশের জন্য যে কৃষি খাত দেশের মোট শ্রমজীবী মানুষের সবচেয়ে বড় অংশের (৪৫.৪ শতাংশ) কর্মসংস্থান নিশ্চিত করছে, সেটাও কিন্তু রয়েছে এআই চালিত রোবট আর ড্রোন প্রযুক্তির থাবার নিচে। অথচ এই প্রযুক্তিগত উদ্ভাবনগুলো সহজেই হতে পারত আমাদের আজন্ম হাড়ভাঙা খাটুনি খাটা কৃষক, শ্রমিকদের জন্য শ্রম কমানো আর আয় বাড়ানো আশীর্বাদ।

এমন তো নয় যে, কৃষি শ্রমিকদের ৫০০ থেকে ১ হাজার টাকা মজুরির কাজ সারা বছর ধরেই করতে পারা যায়, বরং এই কাজের চাহিদা বছরের একটা নির্দিষ্ট সময়ে মৌসুমভিত্তিকভাবে তৈরি হয়। এই চরম অনিশ্চয়তার বাজারে বিদ্যমান শ্রমদামের এই ন্যূনতম হারটুকুও যদি নাই করে ফেলা হয় তাহলে এসব প্রযুক্তি ব্যবহারের লাভের গুড় নিশ্চিতভাবেই চলে যাবে কৃষিভিত্তিক করপোরেট ব্যবসায়িক প্রতিষ্ঠান আর কন্ট্রাক্ট ফার্মিংয়ে অর্থলগ্নিকারী গোষ্ঠীর হাতে। কারণ, বাংলাদেশের সাধারণ কৃষক এবং কৃষি শ্রমিকদের– যার ৮৩.৪ শতাংশই প্রান্তিক এবং ক্ষুদ্র কৃষক– তাদের নুন আনতে পান্তা ফুরানো জীবনে নিশ্চিতভাবেই এমন সঞ্চয় নেই যা দিয়ে ১৫ থেকে ৫০ লাখ টাকা দামের ড্রোন কিনে এর সুবিধা তারা কাজে লাগাতে পারবেন [১৫]।

অবস্থাদৃষ্টে মনে হচ্ছে না যে, বাংলাদেশের সরকারি মহল এবং নীতি-নির্ধারণকারীরা আদৌ এ বিষয়ে ন্যূনতম চিন্তা করছেন। বরং আমরা দেখছি কোনো রকম সুরক্ষানীতির ব্যবস্থা না করে বিভিন্ন কোম্পানির বিজ্ঞাপন, আর লবিস্ট গ্রুপের দ্বারা প্রলুব্ধ হয়ে স্রোতে গা ভাসানো নীতিতে তারা সিদ্ধান্ত প্রণয়ন প্রক্রিয়া অব্যাহত রেখেছেন। যেমন: খবরে প্রকাশ, কৃষি খাতে উৎপাদনশীলতা বাড়াতে চীনের ড্রোন প্রযুক্তি ব্যবহারে আগ্রহ প্রকাশ করেছে বাংলাদেশ। চীনের বাণিজ্যমন্ত্রী ওয়াং ওয়েনতাওর নেতৃত্বাধীন একটি প্রতিনিধি দলের সঙ্গে এক দ্বিপক্ষীয় বৈঠকে বাণিজ্য উপদেষ্টা শেখ বশিরউদ্দীন এ বিষয়ে প্রস্তাব তুলে ধরে বলেন, ‘ড্রোন প্রযুক্তির মাধ্যমে সার, বীজ বপন, কীটনাশক ছিটানো ও ফসল নিরীক্ষণে বিপ্লব আনা সম্ভব’ [১৭]।

এআই আর রোবট প্রযুক্তির এমন উত্থান এবং এর সঙ্গে পশ্চিমা ও ইউরোপীয় দেশগুলোতে একের পর এক ডানপন্থি, স্বৈরাচারী নেতাদের নির্বাচনী বিজয় পরিস্থিতিকে আরও জটিল করে তুলতে পারে; যা এআইকেন্দ্রিক অটোমেশনের সর্বোচ্চ সুবিধাগুলো ব্যবহার করে অধিক মুনাফার লোভে উৎপাদন কেন্দ্রগুলোকে পুনরায় সেই ধনী দেশগুলোতেই ফিরিয়ে নেওয়ার (Reshoring) প্রক্রিয়াকে ত্বরান্বিত করতে পারে যার মাধ্যমে এআই-এর প্রথম ঢেউয়ের ধাক্কাতেই ডুবে যেতে পারে বাংলাদেশের মতো দেশগুলোর অর্থনীতির ভেলা।

সক্রিয়তাই বিকল্প

কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার বাড়বাড়ন্তের এই কালে এর নেতিবাচক প্রভাব আর অপপ্রয়োগ নিয়ে উদ্বিগ্ন হওয়ার প্রয়োজন হতো না, যদি বর্তমান বৈশ্বিক ব্যবস্থা একটা ন্যায্য, মানবিক এবং অন্তর্ভুক্তিমূলক দৃষ্টিভঙ্গির ওপর দাঁড়িয়ে থাকত। এমন পৃথিবীর স্বপ্ন দেখতে কার-না ভালো লাগে যেখানে এআই-চালিত রোবটগুলোই গাড়ি চালাবে, খনি খনন থেকে শুরু করে গৃহস্থালির অধিকাংশ কাজ সম্পন্ন করবে, কলকারখানার চাকা ঘোরাবে– যার ফলে আমাদের ব্যক্তিগত কাজের সময় একদমই কমে যাবে। সেই সঙ্গে এআই-এর কারণে আসা বর্ধিত উৎপাদনশীলতার যুগে আমাদের আয় আরও বৃদ্ধি পাবে। খাদ্য, বস্ত্র, শিক্ষা, স্বাস্থ্যসহ জীবনের ন্যূনতম চাওয়া-পাওয়াগুলো পূরণ করতে আমাদের আর গলদঘর্ম হতে হবে না। সে ক্ষেত্রে মানুষের ভূমিকা হবে বড়জোর এআই-কে নির্দেশনা দেওয়া কিংবা মানবিকতা আর যান্ত্রিকতার মধ্যে একটা ভারসাম্যপূর্ণ ব্যবস্থার আয়োজনের মাধ্যমে একটি শক্তিশালী নিয়ন্ত্রক কাঠামোর অধীন সব কাজ পর্যবেক্ষণ এবং পরিচালনা করা। এমন একটি পৃথিবীতে মানুষের একে অপরের যত্ন নেওয়ার জন্য, সমৃদ্ধ ব্যক্তিগত ও সামাজিক জীবন উপভোগ করার জন্য এবং শিল্প, সাহিত্য ও অন্যান্য সৃজনশীল কাজে আরও গভীরভাবে নিমগ্ন হওয়ার জন্য অনেক বেশি সময় ও সুযোগ পাওয়া যাবে। ফলে আমাদের জীবন নিঃসন্দেহে উন্নত থেকে উন্নততর হবে।

কিন্তু এটি মানবতার জন্য চরম দুর্ভাগ্য যে, আমরা এমন এক যুগে বাস করছি, যেখানে রাষ্ট্র এবং করপোরেশনগুলো যেনতেনভাবে একে অপরকে ছাড়িয়ে যাওয়ার প্রতিযোগিতায় লিপ্ত। এআই-এর উন্নয়ন এখন যুক্তরাষ্ট্র ও চীনের মধ্যে একটি প্রতিদ্বন্দ্বিতায় পরিণত হয়েছে – যারা এই বিশ্বব্যাপী প্রতিযোগিতার দুটি প্রধান ভরকেন্দ্র এবং যাদের ক্রিয়াকলাপ পুরো বিশ্বকে প্রভাবিত করছে, যদিও কেউ আসলে জানে না যে এই ‘যুদ্ধ’ আমাদেরকে আদতে কোন দিকে নিয়ে যাচ্ছে। এআই-এর প্রায় প্রতি মুহূর্তেই পাল্টাতে থাকা সময়ে একটি গুরুত্বপূর্ণ বিষয় ছাড়া আর বাকি সবকিছুই হয়তো ঘটছে– আর এই বাদ পড়ে যাওয়া বিষয়টি হচ্ছে যে কোনো মূল্যে সাধারণ মানুষের স্বার্থ সর্বাংশে নিশ্চিত করার সদিচ্ছা। কোম্পানিগুলো ইতোমধ্যেই উচ্চ-উৎপাদনশীলতা এবং এআই-এর বিশ্বব্যাপী আধিপত্য বজায় রাখতে সপ্তাহে ছয় দিন এবং দিনে ১২ ঘণ্টা কাজ করার জন্য কর্মী নিয়োগ শুরু করেছে। গত বছরের ফেব্রুয়ারিতে, গুগল-এর সহ-প্রতিষ্ঠাতা সার্গেই ব্রিন ‘জেমিনি’ (Gemini) প্রকল্পে কাজ করা কর্মীদের বলেছিলেন, তিনি সপ্তাহের প্রতিটি কার্যদিবসেই অফিসে থাকার পক্ষে। তিনি আরও বলেন, সপ্তাহে ৬০ ঘণ্টা কাজ করা হলো উৎপাদনশীলতার জন্য ‘সুইট স্পট’ বা আদর্শ সময় [১৮]।

এই পরিবর্তনগুলো নিশ্চিতভাবেই কোনো ভালো সময় শুরুর লক্ষণ নয় এবং নিশ্চিতভাবেই টাকা-পয়সা আর ক্ষমতার কেন্দ্র থেকে শুরু হওয়া এই সব শোষণ আর শাসনের নয়া বন্দোবস্ত ধীরে ধীরে পরিধির দিকে ছড়াবে। আর তা বন্ধ করতে দরকার এআই বিষয়ক আমাদের বোঝাপড়া আরও সংহত করা, দেশে দেশে সর্বজনের স্বার্থের ব্যাপারে আরও সরব হওয়া, বৈশ্বিক সংহতি গড়ে তোলা, সেই সঙ্গে দেশীয় এবং বৈশ্বিক পর্যায়ে সাধারণ মানুষের স্বার্থ সুরক্ষা নিশ্চিত করতে রাজনৈতিকভাবে সোচ্চার হওয়া ও প্রয়োজনীয় আইন এবং অর্থনৈতিক সুরক্ষামূলক নীতি প্রণয়ন করা। কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার এই উত্থান হয়তো বিশ্বজুড়ে মানুষে মানুষে মেলবন্ধনের হয়তো আরেকটি সুযোগ এনে দিয়েছে, যেমনটি এনে দিয়েছিল জলবায়ু পরিবর্তনজনিত প্রাকৃতিক দুর্যোগের চলমান বিপদের শঙ্কা। আমরা এখনো নিশ্চিত নই, এই সুযোগই কী আমাদের জন্য শেষ সুযোগ কি না!

মানুষ হিসেবে মানুষের প্রতি দরদ, ভালোবাসা, সহমর্মিতা, সহযোগিতা, নির্ভরতার চর্চা থাকলে এআই-এর এই উত্থানের কালে আমাদের ভয়ের কোনো কারণ ছিল না। কিন্তু এই সবকিছুর নিদারুণ অনুপস্থিতিতে যে শঙ্কার আভাস আমরা পাচ্ছি তা মোকাবিলায় আমাদের সক্রিয়তার কোনো বিকল্প নেই। কাজেই কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা নিয়ে রোমান্টিসিজমে গা না ভাসিয়ে যত দ্রুত আমরা সতর্ক হব, বোঝাপড়ার চর্চা শুরু করব, আলাপ-আলোচনা-গবেষণায় মনোযোগী হব, ততই এআই-এর সঙ্গে আমাদের সামনের দিনের পথচলা সহজ আর মসৃণ হবে, ততই এআই-এর নিয়ে আসা সব সুবিধা সাধারণ মানুষের কল্যাণে কাজে লাগানো নিশ্চিত করা যাবে। আর এর অন্যথা ঘটলে যুদ্ধ, দুর্যোগ আর অবিশ্বাসের বিষে ভবিষ্যৎ পৃথিবী দূষিত করার চরমতম মুহূর্তে এআই-এর ডানায় চেপে কিছু মানুষ হয়তো সহজেই খুঁজে নেবে অন্য কোনো গ্রহে চলে যাওয়ার রাস্তা, কিন্তু সেই ডানায় চড়ার অধিকার যে অগণিত সাধারণ মানুষের থাকবে না–সেটা আমরা নিশ্চিত ধরে নিতে পারি।

মওদুদ রহমান: প্রকৌশলী, লেখক। ইমেইল: mowdudur@gmail.com

তথ্যসূত্র:

[১] United Nations Conference on Trade and Development (UNCTAD). (2025, April 7). AI market projected to hit $4.8 trillion by 2033, emerging as dominant frontier technology.

[২] IBM. (2024). What is Artificial Intelligence (AI)?. IBM Think. https://www.ibm.com/think/topics/artificial-intelligence

[৩] Turing, A. M. (1950). Computing machinery and intelligence. Mind, 59(236), 433–460. https://courses.cs.umbc.edu/471/papers/turing.pdf

[৪] Oxfam International. (2024, September 23). World’s top 1% own more wealth than 95% of humanity, as “the shadow of global oligarchy hangs over UN General Assembly,” says Oxfam. https://www.oxfam.org/en/press-releases/worlds-top-1-own-more-wealth-95-humanity-shadow-global-oligarchy-hangs-over-un

[৫] প্রথম আলো ডেস্ক, (২০২৫, ১৩ ডিসেম্বর), দেশের মোট সম্পদের এক-চতুর্থাংশই ১% ধনীর হাতে, প্রথম আলো। https://www.prothomalo.com/business/economics/hyn9utgkmf

[৬] Goldman Sachs (2023). AI investment forecast to approach $200 billion globally by 2025. Available at: https://www.goldmansachs.com/insights/articles/ai-investment-forecast-to-approach-200-billion-globally-by-2025

[৭] European Commission, Joint Research Centre. (2023). The 2023 EU Industrial R&D Investment Scoreboard.

[৮] Bengio, Y. (2023, October). The catastrophic risks of AI — and a safer path [Video]. TED Conferences. https://www.ted.com/talks/yoshua_bengio_the_catastrophic_risks_of_ai_and_a_safer_path

[৯] প্রথম আলো। (২০২১, জুন ২২)। ক্যাসিনোতে প্রাইভেট কক্ষ ভাড়া নিয়ে সাজানো জুয়া খেলেছিল হ্যাকাররা। https://www.prothomalo.com/business/bank/%E0%A6%95%E0%A7%8D%E0%A6%AF%E0%A6%BE%E0%A6%B8%E0%A6%BF%E0%A6%A8%E0%A7%8B%E0%A6%A4%E0%A7%87-%E0%A6%AA%E0%A7%8D%E0%A6%B0%E0%A6%BE%E0%A6%87%E0%A6%AD%E0%A7%87%E0%A6%9F-%E0%A6%95%E0%A6%95%E0%A7%8D%E0%A6%B7-%E0%A6%AD%E0%A6%BE%E0%A7%9C%E0%A6%BE-%E0%A6%A8%E0%A6%BF%E0%A7%9F%E0%A7%87-%E0%A6%B8%E0%A6%BE%E0%A6%9C%E0%A6%BE%E0%A6%A8%E0%A7%8B-%E0%A6%9C%E0%A7%81%E0%A7%9F%E0%A6%BE-%E0%A6%96%E0%A7%87%E0%A6%B2%E0%A7%87%E0%A6%9B%E0%A6%BF%E0%A6%B2-%E0%A6%B9%E0%A7%8D%E0%A6%AF%E0%A6%BE%E0%A6%95%E0%A6%BE%E0%A6%B0%E0%A6%B0%E0%A6%BE

[১০] প্রথম আলো। (২০২৩, জুলাই ৮)। বাংলাদেশের লাখ লাখ মানুষের ব্যক্তিগত তথ্য ‘ফাঁস’। https://www.prothomalo.com/bangladesh/atmxapf7sc

[১১] Lucas, A. (2025, June 5). Corporate layoffs: Here are the companies making job cuts in 2024 and 2025. CNBC. https://www.cnbc.com/2025/06/05/corporate-layoffs-companies-making-job-cuts.html

[১২] Financial Times, 2025, https://www.ft.com/content/5be70b28-018d-42d7-af8d-ea5a4bed4d44

[১৩] TY Garments USA. (2018). Automated couture: Using robots to make clothing. [Press release/Corporate Report]. https://tyusa.net/news/f/automated-couture-using-robots-to-make-clothing

[১৪] The Daily Star. (2024, December 23). Garment industry job losses due to automation: Automation replaced 31% of garment workers: Study. https://www.thedailystar.net/business/news/automation-replaced-31-garment-workers-study-3782526>

[১৫] Ahmed, Akhter U., M. Mehrab Bakhtiar, Moogdho M. Mahzab, Md. Al-Hasan, Sadat Anowar, Julie Ghostlaw, Mir Raihanul Islam, Razin Kabir, Md. Aminul Karim, Md. Aminul Islam Khandaker, Nabila Shaima, Raisa Shamma, Sonjida Mesket Simi. 2024. Food Security and Nutrition in Bangladesh: Evidence-Based Strategies for Advancement. Dhaka, Bangladesh: International Food Policy Research Institute.

[১৬] নকিব, ই. (২০২৫, ডিসেম্বর ২০), মাঠে সার-কীটনাশক দিচ্ছে ড্রোন, সময় লাগে কম, খরচেও সাশ্রয়ী, প্রথম আলো। https://www.prothomalo.com/business/g14eykhirv

[১৭] নিজস্ব প্রতিবেদক। (২০২৫, মে ৩১)। কৃষি খাতে চীনের ড্রোন প্রযুক্তি ব্যবহার করতে চায় বাংলাদেশ। বণিক বার্তা। https://bonikbarta.com/economy/vIRF9rLaE2mtZlRX

[১৮] Nolan, B. (2024, August 1). Bay Area AI startups are turning to China’s outlawed ‘996’ work model. Fortune. https://fortune.com/2024/08/01/bay-area-ai-startups-996-work-culture-china/