03/07/2026
AI কি একদিন নিজের কাছ থেকেই হারতে শুরু করবে?
২০২৪ সালে Oxford ও Cambridge-এর কয়েকজন গবেষক একটি চমকপ্রদ গবেষণা পরিচালনা করেন। তারা প্রথমে একটি AI model-কে train করেন। এরপর সেই মডেলের output-কে আবার নতুন একটি model-এর training data হিসেবে ব্যবহার করেন। একই প্রক্রিয়া বারবার চালিয়ে generation-এর পর generation নতুন model তৈরি করা হয়।
কিন্তু ৯ম generation-এ গিয়ে দেখা গেল অদ্ভুত এক ঘটনা। প্রশ্ন ছিল মধ্যযুগের স্থাপত্য নিয়ে, অথচ AI উত্তর দিতে শুরু করল jackrabbit-এর লেজ সম্পর্কে। অর্থাৎ ধীরে ধীরে মডেল তার মূল জ্ঞান হারিয়ে অর্থহীন উত্তর দিতে শুরু করে। এই ঘটনাকেই গবেষকরা Model Collapse নাম দেন এবং গবেষণাটি Nature জার্নালে প্রকাশিত হয়।
এবার একটু ভেবে দেখুন। আজ AI এত দক্ষভাবে কোড লিখতে পারে, জটিল সমস্যার সমাধান দিতে পারে, কিংবা কয়েক ঘণ্টার কাজ কয়েক মিনিটে শেষ করে দিতে পারে এই দক্ষতা সে কোথা থেকে পেল? উত্তর খুবই সহজ। মানুষের কাছ থেকে।
গত দুই-তিন দশক ধরে বিশ্বের কোটি কোটি প্রোগ্রামার GitHub-এ কোড লিখেছেন, Stack Overflow-তে প্রশ্নের উত্তর দিয়েছেন, ব্লগে টিউটোরিয়াল প্রকাশ করেছেন, ডকুমেন্টেশন তৈরি করেছেন। এই বিশাল মানবসৃষ্ট জ্ঞানভাণ্ডারই AI-এর training data হয়েছে। এক অর্থে, মানুষ না জেনেই বছরের পর বছর AI-এর জন্য শেখার উপকরণ তৈরি করে এসেছে।
কিন্তু ভবিষ্যতের চিত্রটা ভিন্ন হতে পারে। ইতোমধ্যেই নতুন কোড, আর্টিকেল, ছবি, documentation সবকিছুর বড় একটি অংশ AI তৈরি করছে। আরও পাঁচ বা দশ বছর পরে যদি ইন্টারনেটের ৯০–৯৫ শতাংশ কনটেন্ট AI-generated হয়ে যায়, তাহলে নতুন AI model শেখার জন্য কী ব্যবহার করবে?
সমস্যাটা এখানেই। তখন AI মূলত আগের AI-এর তৈরি করা কনটেন্ট থেকেই শিখবে। অর্থাৎ সে নিজেরই লেখা পড়ে নতুন জ্ঞান তৈরি করার চেষ্টা করবে। আর গবেষকদের Model Collapse পরীক্ষাটি ইঙ্গিত দেয় যে এই ধরনের ধারাবাহিক self-training দীর্ঘমেয়াদে তথ্যের গুণগত মান কমিয়ে দিতে পারে।
মানুষের তৈরি নতুন, মৌলিক এবং বাস্তব অভিজ্ঞতাভিত্তিক কনটেন্ট যত কমবে, AI-এর শেখার জন্য উচ্চমানের data-ও তত কমে যাবে। ফলে বর্তমানের মতো দ্রুত উন্নতির গতি একসময় ধীর হয়ে যেতে পারে।
বড় বড় প্রযুক্তি প্রতিষ্ঠানগুলো এই বিষয়টি অনেক আগেই বুঝতে পেরেছে। তাই Google Reddit-এর সঙ্গে কোটি কোটি ডলারের চুক্তি করেছে মানুষের লেখা আলোচনা ও মন্তব্য ব্যবহারের জন্য। OpenAI সংবাদ প্রকাশকদের সঙ্গে লাইসেন্সিং চুক্তি করছে সাংবাদিকদের লেখা কনটেন্ট ব্যবহারের জন্য। অন্যদিকে Scale AI-এর মতো প্রতিষ্ঠান গবেষক, PhD holder এবং বিভিন্ন বিষয়ে বিশেষজ্ঞদের দিয়ে নতুন করে উচ্চমানের training data তৈরি করাচ্ছে।
অর্থাৎ আগে মানুষ যে জ্ঞান ইন্টারনেটে বিনামূল্যে প্রকাশ করত, এখন সেই authentic human content-ই সবচেয়ে মূল্যবান সম্পদে পরিণত হচ্ছে।
AI কোম্পানিগুলো এই সমস্যার সমাধানে কয়েকটি পথ অনুসরণ করছে। প্রথমত, synthetic data তৈরি করা হচ্ছে, তবে মানুষের মাধ্যমে তা যাচাই করে। দ্বিতীয়ত, বিভিন্ন প্রতিষ্ঠানের কাছ থেকে লাইসেন্স নিয়ে আসল কনটেন্ট সংগ্রহ করা হচ্ছে। তৃতীয়ত, ডাক্তার, আইনজীবী, প্রকৌশলী, গবেষকসহ বিভিন্ন ক্ষেত্রের বিশেষজ্ঞদের দিয়ে একেবারে নতুন জ্ঞান তৈরি করানো হচ্ছে।
খেয়াল করলে দেখা যাবে, এই তিনটি পথই শেষ পর্যন্ত মানুষের কাছেই ফিরে আসে। AI যতই শক্তিশালী হোক না কেন, মানুষের সৃজনশীলতা, বাস্তব অভিজ্ঞতা এবং নতুন চিন্তার বিকল্প এখনও তৈরি হয়নি।
তবে এটাও সত্য যে AI অনেক পুনরাবৃত্তিমূলক ও সাধারণ কাজ দ্রুত করে ফেলতে পারে এবং ভবিষ্যতে আরও করবে। তাই প্রতিযোগিতা করার বদলে AI-কে নিজের সহকারী হিসেবে ব্যবহার করাই হতে পারে সবচেয়ে বুদ্ধিমানের কাজ।
আপনি যা জানেন, তা লিখে রাখুন। নিজের অভিজ্ঞতা, গবেষণা ও চিন্তা থেকে নতুন কনটেন্ট তৈরি করুন। বিশেষ করে স্থানীয় সমস্যা, ভাষা, সংস্কৃতি ও বাস্তবতা নিয়ে কাজ করুন যেখানে এখনও AI-এর পর্যাপ্ত তথ্য নেই। কারণ মৌলিক চিন্তা মানুষের, আর সেটিকে আরও সুন্দরভাবে উপস্থাপন করার শক্তিশালী মাধ্যম হতে পারে AI।
আজকের পৃথিবীতে শুধু AI ব্যবহার করতে জানাই যথেষ্ট নয়; এমন জ্ঞান তৈরি করাও গুরুত্বপূর্ণ, যেখান থেকে ভবিষ্যতের AI শিখতে পারবে। ভবিষ্যতের সবচেয়ে মূল্যবান সম্পদ হয়তো প্রযুক্তি নয়, বরং মানুষের তৈরি সত্যিকারের নতুন জ্ঞান।
