জেনারেটিভ এআই হলো কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার একটি শাখা যা গভীর শিক্ষণ (নিউরাল নেটওয়ার্ক) মডেল ব্যবহার করে, যা বিশাল ডেটাসেটের উপর প্রশিক্ষিত হয়ে নতুন বিষয়বস্তু তৈরি করে। এই মডেলগুলো লেখা, ছবি, অডিও বা অন্যান্য ডেটার মধ্যে প্যাটার্ন শিখে যাতে ব্যবহারকারীর নির্দেশনার প্রতিক্রিয়ায় মৌলিক আউটপুট (যেমন নিবন্ধ, ছবি বা সঙ্গীত) তৈরি করতে পারে।
অন্য কথায়, জেনারেটিভ এআই বিদ্যমান ডেটা বিশ্লেষণ বা শ্রেণীবদ্ধ করার পরিবর্তে “শূন্য থেকে” মিডিয়া তৈরি করে। এখানে প্রদর্শিত চিত্রটি দেখায় কিভাবে জেনারেটিভ মডেলগুলো (মধ্যবর্তী বৃত্ত) নিউরাল নেটওয়ার্কের মধ্যে অবস্থান করে, যা মেশিন লার্নিং এবং বিস্তৃত এআই ক্ষেত্রের অংশ।
উদাহরণস্বরূপ, আইবিএম জেনারেটিভ এআইকে বর্ণনা করে গভীর শিক্ষণ মডেল হিসেবে যা “প্রশিক্ষিত ডেটার ভিত্তিতে উচ্চমানের লেখা, ছবি এবং অন্যান্য বিষয়বস্তু তৈরি করে”, এবং এটি উন্নত নিউরাল অ্যালগরিদমের উপর নির্ভর করে যা বিশাল ডেটাসেটে প্যাটার্ন সনাক্ত করে নতুন আউটপুট তৈরি করে।
জেনারেটিভ এআই কীভাবে কাজ করে
একটি জেনারেটিভ এআই সিস্টেম তৈরি করার জন্য সাধারণত তিনটি প্রধান ধাপ থাকে:
- প্রশিক্ষণ (ফাউন্ডেশন মডেল): একটি বড় নিউরাল নেটওয়ার্ক (যাকে প্রায়শই ফাউন্ডেশন মডেল বলা হয়) বিশাল পরিমাণ কাঁচা, লেবেলবিহীন ডেটার উপর প্রশিক্ষিত হয় (যেমন ইন্টারনেটের টেক্সট, ছবি বা কোডের টেরাবাইট)। প্রশিক্ষণের সময়, মডেলটি অনুপস্থিত অংশ পূরণ করে শিখে (যেমন, লক্ষ লক্ষ বাক্যের পরবর্তী শব্দ পূরণ করা)। বহুবার পুনরাবৃত্তির মাধ্যমে এটি ডেটার জটিল প্যাটার্ন এবং সম্পর্ক ধরার জন্য নিজেকে সামঞ্জস্য করে। ফলস্বরূপ, একটি নিউরাল নেটওয়ার্ক তৈরি হয় যা ইনপুটের প্রতিক্রিয়ায় স্বয়ংক্রিয়ভাবে বিষয়বস্তু তৈরি করতে পারে।
- ফাইন-টিউনিং: প্রাথমিক প্রশিক্ষণের পরে, মডেলটি নির্দিষ্ট কাজের জন্য কাস্টমাইজ করা হয় ফাইন-টিউনিংয়ের মাধ্যমে। এতে লেবেলযুক্ত উদাহরণ বা মানব প্রতিক্রিয়া থেকে রিইনফোর্সমেন্ট লার্নিং (RLHF) অন্তর্ভুক্ত থাকতে পারে, যেখানে মানুষ মডেলের আউটপুট মূল্যায়ন করে এবং মডেল গুণগত মান উন্নত করতে নিজেকে সামঞ্জস্য করে। উদাহরণস্বরূপ, একটি চ্যাটবট মডেল গ্রাহকের প্রশ্ন এবং আদর্শ উত্তর দিয়ে ফাইন-টিউন করা যেতে পারে যাতে এর প্রতিক্রিয়া আরও সঠিক এবং প্রাসঙ্গিক হয়।
- উৎপাদন: প্রশিক্ষিত ও টিউন করা মডেল একটি প্রম্পট থেকে নতুন বিষয়বস্তু তৈরি করে। এটি শিখে নেওয়া প্যাটার্ন থেকে নমুনা নিয়ে কাজ করে – যেমন, লেখার জন্য একবারে একটি শব্দ পূর্বাভাস দেয়া, বা ছবির জন্য পিক্সেল প্যাটার্ন উন্নত করা। বাস্তবে, “মডেল বিদ্যমান ডেটার প্যাটার্ন সনাক্ত করে নতুন বিষয়বস্তু তৈরি করে”। ব্যবহারকারীর প্রম্পট পেলে, এআই ধাপে ধাপে টোকেন বা ছবি পূর্বাভাস দিয়ে আউটপুট তৈরি করে।
- রিট্রিভাল এবং পরিমার্জন (RAG): অনেক সিস্টেম রিট্রিভাল-অগমেন্টেড জেনারেশন ব্যবহার করে নির্ভুলতা বাড়ায়। এখানে মডেল উৎপাদনের সময় বাহ্যিক তথ্য (যেমন ডকুমেন্ট বা ডেটাবেস) নিয়ে আসে যাতে তার উত্তর আপ-টু-ডেট তথ্যের উপর ভিত্তি করে হয়, যা প্রশিক্ষণের সময় শেখা তথ্যকে সম্পূরক করে।
প্রতিটি ধাপ অত্যন্ত কম্পিউটেশনাল: একটি ফাউন্ডেশন মডেল প্রশিক্ষণে হাজার হাজার GPU এবং কয়েক সপ্তাহ সময় লাগে। প্রশিক্ষিত মডেল পরে একটি সার্ভিস হিসেবে (যেমন চ্যাটবট বা ছবি API) ব্যবহার করা যায় যা চাহিদা অনুযায়ী বিষয়বস্তু তৈরি করে।
মূল মডেল প্রকার এবং স্থাপত্য
জেনারেটিভ এআই বিভিন্ন আধুনিক নিউরাল স্থাপত্য ব্যবহার করে, যা বিভিন্ন মিডিয়ার জন্য উপযুক্ত:
- বড় ভাষা মডেল (LLMs) / ট্রান্সফর্মার: এগুলো আজকের লেখাভিত্তিক জেনারেটিভ এআই-এর মূল (যেমন OpenAI-এর GPT-4, Google Bard)। তারা ট্রান্সফর্মার নেটওয়ার্ক ব্যবহার করে মনোযোগ প্রক্রিয়ার মাধ্যমে সঙ্গতিপূর্ণ, প্রসঙ্গ-সচেতন লেখা (বা কোড) তৈরি করে। LLM গুলো বিলিয়ন শব্দের উপর প্রশিক্ষিত এবং বাক্য সম্পূর্ণ করা, প্রশ্নের উত্তর দেওয়া বা প্রবন্ধ লেখা মানবসদৃশ সাবলীলতা অর্জন করে।
- ডিফিউশন মডেল: ছবি (এবং কিছু অডিও) তৈরির জন্য জনপ্রিয় (যেমন DALL·E, Stable Diffusion)। এই মডেলগুলো এলোমেলো শব্দ থেকে শুরু করে ধাপে ধাপে “ডিনয়েজ” করে একটি সঙ্গতিপূর্ণ ছবি তৈরি করে। নেটওয়ার্ক একটি দূষণ প্রক্রিয়া উল্টে শিখে এবং তাই টেক্সট প্রম্পট থেকে অত্যন্ত বাস্তবসম্মত ভিজ্যুয়াল তৈরি করতে পারে। ডিফিউশন মডেলগুলো পুরনো এআই আর্ট পদ্ধতির তুলনায় ছবির বিস্তারিত নিয়ন্ত্রণে উন্নত হওয়ায় ব্যাপকভাবে ব্যবহৃত হচ্ছে।
- জেনারেটিভ অ্যাডভারসারিয়াল নেটওয়ার্ক (GANs): একটি প্রাচীন ছবি-তৈরির পদ্ধতি (২০১৪ সালের আশেপাশে) যেখানে দুটি নিউরাল নেটওয়ার্ক প্রতিযোগিতা করে: একটি জেনারেটর ছবি তৈরি করে এবং অন্যটি ডিসক্রিমিনেটর সেগুলো বিচার করে। এই প্রতিদ্বন্দ্বিতামূলক প্রক্রিয়ায় GANs অত্যন্ত বাস্তবসম্মত ছবি তৈরি করে এবং স্টাইল ট্রান্সফার বা ডেটা অগমেন্টেশনের মতো কাজে ব্যবহৃত হয়।
- ভ্যারিয়েশনাল অটোএনকোডার (VAEs): আরেকটি পুরনো গভীর শিক্ষণ মডেল যা ডেটাকে সংকুচিত স্পেসে এনকোড করে এবং নতুন ভ্যারিয়েশন তৈরি করতে ডিকোড করে। VAEs ছিল প্রথম দিকের গভীর জেনারেটিভ মডেল ছবি ও ভাষণের জন্য (২০১৩ সালের আশেপাশে) এবং প্রাথমিক সাফল্য দেখিয়েছিল, যদিও আধুনিক জেনারেটিভ এআই প্রধানত ট্রান্সফর্মার ও ডিফিউশনে স্থানান্তরিত হয়েছে সর্বোচ্চ মানের আউটপুটের জন্য।
- (অন্যান্য): অডিও, ভিডিও এবং মাল্টিমোডাল বিষয়বস্তু জন্য বিশেষায়িত স্থাপত্যও রয়েছে। অনেক আধুনিক মডেল এই প্রযুক্তিগুলো একত্রিত করে (যেমন ট্রান্সফর্মার ও ডিফিউশন) যাতে লেখা ও ছবি একসাথে পরিচালনা করা যায়। আইবিএম উল্লেখ করে যে আজকের মাল্টিমোডাল ফাউন্ডেশন মডেল একক সিস্টেম থেকে একাধিক ধরনের বিষয়বস্তু (লেখা, ছবি, শব্দ) তৈরি করতে সক্ষম।
এই স্থাপত্যগুলো একসাথে আজকের জেনারেটিভ টুলসের বিস্তৃত পরিসর চালায়।
জেনারেটিভ এআই-এর প্রয়োগসমূহ
জেনারেটিভ এআই অনেক ক্ষেত্রেই ব্যবহৃত হচ্ছে। প্রধান ব্যবহার ক্ষেত্রগুলো হলো:
- মার্কেটিং ও গ্রাহক অভিজ্ঞতা: স্বয়ংক্রিয়ভাবে মার্কেটিং কপি (ব্লগ, বিজ্ঞাপন, ইমেইল) লেখা এবং ব্যক্তিগতকৃত বিষয়বস্তু তৈরি করা। এটি উন্নত চ্যাটবট চালায় যা গ্রাহকদের সাথে কথা বলতে পারে বা এমনকি কার্যক্রম গ্রহণ করতে পারে (যেমন অর্ডারে সহায়তা)। উদাহরণস্বরূপ, মার্কেটিং দল একসাথে একাধিক বিজ্ঞাপন ভেরিয়েন্ট তৈরি করতে পারে এবং সেগুলো জনসংখ্যা বা প্রসঙ্গ অনুযায়ী সাজাতে পারে।
- সফটওয়্যার উন্নয়ন: কোড তৈরি ও সম্পূর্ণকরণ স্বয়ংক্রিয়করণ। GitHub Copilot-এর মতো টুলস LLM ব্যবহার করে কোড স্নিপেট সাজেস্ট করে, বাগ ঠিক করে বা প্রোগ্রামিং ভাষার মধ্যে অনুবাদ করে। এটি পুনরাবৃত্তিমূলক কোডিং কাজ দ্রুততর করে এবং অ্যাপ্লিকেশন আধুনিকীকরণে সাহায্য করে (যেমন পুরনো কোডবেস নতুন প্ল্যাটফর্মে রূপান্তর)।
- ব্যবসায়িক অটোমেশন: ডকুমেন্ট খসড়া তৈরি ও পর্যালোচনা। জেনারেটিভ এআই দ্রুত চুক্তি, রিপোর্ট, চালান এবং অন্যান্য কাগজপত্র লিখতে বা সংশোধন করতে পারে, যা মানবসম্পদ, আইন, অর্থ ও অন্যান্য ক্ষেত্রে ম্যানুয়াল পরিশ্রম কমায়। এটি কর্মীদের জটিল সমস্যা সমাধানে মনোযোগ দিতে সাহায্য করে।
- গবেষণা ও স্বাস্থ্যসেবা: জটিল সমস্যার জন্য নতুন সমাধান প্রস্তাব। বিজ্ঞান ও প্রকৌশলে মডেলগুলো নতুন ওষুধের অণু বা উপকরণ ডিজাইন করতে পারে। উদাহরণস্বরূপ, এআই সিন্থেটিক অণু কাঠামো বা চিকিৎসা চিত্র তৈরি করে প্রশিক্ষণ ব্যবস্থা উন্নত করতে পারে। আইবিএম উল্লেখ করে যে স্বাস্থ্যসেবা গবেষণায় জেনারেটিভ এআই ব্যবহার করে সিন্থেটিক ডেটা (যেমন চিকিৎসা স্ক্যান) তৈরি করা হয় যখন প্রকৃত ডেটা সীমিত থাকে।
- সৃজনশীল শিল্প ও ডিজাইন: শিল্পকর্ম, গ্রাফিক্স এবং মিডিয়া তৈরি বা সহায়তা করা। ডিজাইনাররা জেনারেটিভ এআই ব্যবহার করে মৌলিক শিল্পকর্ম, লোগো, গেম অ্যাসেট বা বিশেষ প্রভাব তৈরি করে। DALL·E, Midjourney বা Stable Diffusion-এর মতো মডেল চাহিদা অনুযায়ী চিত্র অঙ্কন বা ছবি পরিবর্তন করতে পারে। তারা নতুন সৃজনশীল সরঞ্জাম দেয়, যেমন একটি ছবির একাধিক ভ্যারিয়েশন তৈরি করে শিল্পীদের অনুপ্রেরণা দেয়।
- মিডিয়া ও বিনোদন: অডিও ও ভিডিও বিষয়বস্তু তৈরি। এআই সঙ্গীত রচনা করতে পারে, প্রাকৃতিক শোনার মতো ভাষণ তৈরি করতে পারে বা সংক্ষিপ্ত ভিডিও খসড়া করতে পারে। উদাহরণস্বরূপ, এটি নির্দিষ্ট শৈলীতে ভয়েসওভার তৈরি করতে পারে বা টেক্সট বর্ণনার ভিত্তিতে সঙ্গীত ট্র্যাক তৈরি করতে পারে। যদিও পূর্ণাঙ্গ ভিডিও তৈরি এখনও বিকাশমান, টেক্সট প্রম্পট থেকে অ্যানিমেশন ক্লিপ তৈরি করার টুলস ইতোমধ্যে রয়েছে এবং গুণগত মান দ্রুত উন্নত হচ্ছে।
এই উদাহরণগুলো প্রযুক্তির সামান্য অংশ মাত্র; প্রযুক্তি এত দ্রুত বিকশিত হচ্ছে যে নতুন প্রয়োগ (যেমন ব্যক্তিগতকৃত টিউটরিং, ভার্চুয়াল রিয়েলিটি বিষয়বস্তু, স্বয়ংক্রিয় সংবাদ লেখা) ক্রমাগত আবির্ভূত হচ্ছে।
জেনারেটিভ এআই-এর সুবিধাসমূহ
জেনারেটিভ এআই কয়েকটি গুরুত্বপূর্ণ সুবিধা নিয়ে আসে:
- দক্ষতা ও অটোমেশন: এটি সময়সাপেক্ষ কাজগুলো স্বয়ংক্রিয় করে। উদাহরণস্বরূপ, এটি কয়েক সেকেন্ডে ইমেইল, কোড বা ডিজাইন আইডিয়া খসড়া করতে পারে, কাজের গতি বাড়ায় এবং মানুষকে উচ্চতর স্তরের কাজে মনোযোগ দিতে সাহায্য করে। প্রতিষ্ঠানগুলো উল্লেখ করে যে দলগুলো বিষয়বস্তু ও ধারণা অনেক দ্রুত তৈরি করে উল্লেখযোগ্য উৎপাদনশীলতা অর্জন করেছে।
- সৃজনশীলতা বৃদ্ধি: এটি সৃজনশীলতা বাড়ায় বিভিন্ন ধারণা নিয়ে চিন্তা ও বিকল্প অনুসন্ধানের মাধ্যমে। একজন লেখক বা শিল্পী এক ক্লিকে একাধিক খসড়া বা ডিজাইন বিকল্প তৈরি করতে পারে, যা লেখক বা শিল্পীর ব্লক কাটিয়ে উঠতে সাহায্য করে। এই “সৃজনশীল অংশীদার” ক্ষমতা এমনকি অপ্রশিক্ষিতরাও নতুন ধারণা নিয়ে পরীক্ষা-নিরীক্ষা করতে পারে।
- উন্নত সিদ্ধান্ত গ্রহণ সহায়তা: বিশাল ডেটাসেট দ্রুত বিশ্লেষণ করে জেনারেটিভ এআই এমন অন্তর্দৃষ্টি বা অনুমান তুলে ধরতে পারে যা মানুষের সিদ্ধান্ত গ্রহণে সহায়ক। উদাহরণস্বরূপ, এটি জটিল রিপোর্ট সংক্ষেপ করতে পারে বা ডেটার মধ্যে পরিসংখ্যানগত প্যাটার্ন প্রস্তাব করতে পারে। আইবিএম উল্লেখ করে যে এটি ডেটা থেকে সহায়ক সারাংশ বা পূর্বাভাসমূলক ধারণা তৈরি করে স্মার্ট সিদ্ধান্ত গ্রহণ সক্ষম করে।
- ব্যক্তিগতকরণ: মডেলগুলো আউটপুট ব্যক্তিগত পছন্দ অনুযায়ী সাজাতে পারে। উদাহরণস্বরূপ, তারা ব্যক্তিগতকৃত মার্কেটিং বিষয়বস্তু তৈরি করতে পারে, পণ্য সুপারিশ করতে পারে বা প্রতিটি ব্যবহারকারীর প্রসঙ্গ অনুযায়ী ইন্টারফেস মানিয়ে নিতে পারে। এই রিয়েল-টাইম ব্যক্তিগতকরণ ব্যবহারকারীর সম্পৃক্ততা বাড়ায়।
- ২৪/৭ উপলব্ধতা: এআই সিস্টেম ক্লান্ত হয় না। তারা সারাদিন-রাত প্রশ্নের উত্তর দিতে পারে (যেমন চ্যাটবট) ক্লান্তি ছাড়াই। এটি ধারাবাহিক কর্মক্ষমতা এবং তথ্য বা সৃজনশীল সহায়তার অবিচ্ছিন্ন প্রবাহ নিশ্চিত করে।
সারাংশে, জেনারেটিভ এআই সময় বাঁচায়, উদ্ভাবন উস্কে দেয় এবং দ্রুত ও ব্যাপকভাবে সৃজনশীল বা বিশ্লেষণাত্মক কাজ পরিচালনা করতে পারে।
জেনারেটিভ এআই-এর চ্যালেঞ্জ ও ঝুঁকি
এর শক্তি সত্ত্বেও, জেনারেটিভ এআই-এর কিছু গুরুত্বপূর্ণ সীমাবদ্ধতা ও ঝুঁকি রয়েছে:
- ভুল বা গড়া আউটপুট (“হ্যালুসিনেশন”): মডেলগুলো বিশ্বাসযোগ্য শোনানো কিন্তু মিথ্যা বা অর্থহীন উত্তর তৈরি করতে পারে। উদাহরণস্বরূপ, একটি আইনি গবেষণা এআই ভুল মামলার উদ্ধৃতি দিতে পারে আত্মবিশ্বাসের সঙ্গে। এই “হ্যালুসিনেশন” হয় কারণ মডেল সত্যিই তথ্য বুঝতে পারে না – এটি কেবল সম্ভাব্য ধারাবাহিকতা পূর্বাভাস দেয়। ব্যবহারকারীদের অবশ্যই এআই আউটপুট সতর্কতার সঙ্গে যাচাই করতে হবে।
- পক্ষপাত ও ন্যায়পরায়ণতা: যেহেতু এআই ঐতিহাসিক ডেটা থেকে শেখে, তাই এটি সেই ডেটার সামাজিক পক্ষপাত গ্রহণ করতে পারে। এর ফলে অন্যায় বা আপত্তিকর ফলাফল হতে পারে (যেমন পক্ষপাতমূলক চাকরির সুপারিশ বা স্টেরিওটাইপযুক্ত ছবি ক্যাপশন)। পক্ষপাত রোধ করতে প্রশিক্ষণ ডেটার যত্নসহকারে নির্বাচন এবং নিয়মিত মূল্যায়ন প্রয়োজন।
- গোপনীয়তা ও বৌদ্ধিক সম্পত্তি উদ্বেগ: যদি ব্যবহারকারীরা সংবেদনশীল বা কপিরাইটযুক্ত উপাদান মডেলে প্রবেশ করান, তবে এটি আউটপুটে ব্যক্তিগত তথ্য প্রকাশ করতে পারে বা বৌদ্ধিক সম্পত্তি লঙ্ঘন করতে পারে। মডেলগুলোকে পরীক্ষা করে তাদের প্রশিক্ষণ ডেটার অংশ ফাঁস হওয়ার ঝুঁকি থাকে। ডেভেলপার ও ব্যবহারকারীদের ইনপুট সুরক্ষিত রাখতে এবং আউটপুট মনিটর করতে হবে।
- ডিপফেক ও মিথ্যা তথ্য: জেনারেটিভ এআই অত্যন্ত বাস্তবসম্মত মিথ্যা ছবি, অডিও বা ভিডিও (ডিপফেক) তৈরি করতে পারে। এগুলো দুষ্ট উদ্দেশ্যে ব্যবহার করা যেতে পারে যেমন কারো ছদ্মবেশ ধারণ, মিথ্যা তথ্য ছড়ানো বা প্রতারণা। ডিপফেক সনাক্তকরণ ও প্রতিরোধ নিরাপত্তা ও মিডিয়া সততার জন্য ক্রমবর্ধমান উদ্বেগের বিষয়।
- ব্যাখ্যার অভাব: জেনারেটিভ মডেলগুলো প্রায়শই “কালো বাক্স”। কেন তারা নির্দিষ্ট আউটপুট তৈরি করেছে বা তাদের সিদ্ধান্ত প্রক্রিয়া কী ছিল তা বোঝা সাধারণত অসম্ভব। এই অস্বচ্ছতা নির্ভরযোগ্যতা নিশ্চিত করা বা ত্রুটি অনুসন্ধান কঠিন করে তোলে। গবেষকরা ব্যাখ্যাযোগ্য এআই প্রযুক্তি নিয়ে কাজ করছেন, তবে এটি এখনও একটি বড় চ্যালেঞ্জ।
অন্যান্য সমস্যা হলো ব্যাপক কম্পিউটেশনাল সম্পদ প্রয়োজন (যা শক্তি খরচ ও কার্বন পদচিহ্ন বাড়ায়) এবং বিষয়বস্তু মালিকানার আইনি/নৈতিক প্রশ্ন। সব মিলিয়ে, যদিও জেনারেটিভ এআই শক্তিশালী, এর ঝুঁকি কমাতে সতর্ক মানব তদারকি ও শাসন প্রয়োজন।
জেনারেটিভ এআই-এর ভবিষ্যত
জেনারেটিভ এআই দ্রুত অগ্রসর হচ্ছে। গ্রহণযোগ্যতা দ্রুত বাড়ছে: জরিপে দেখা গেছে প্রায় এক-তৃতীয়াংশ প্রতিষ্ঠান ইতিমধ্যে কোনো না কোনোভাবে জেনারেটিভ এআই ব্যবহার করছে, এবং বিশ্লেষকরা অনুমান করেন ২০২৬ সালের মধ্যে প্রায় ৮০% কোম্পানি এটি প্রয়োগ করবে। বিশেষজ্ঞরা আশা করেন এই প্রযুক্তি বিশ্ব অর্থনীতিতে ট্রিলিয়ন ডলার যোগ করবে এবং শিল্পগুলোকে রূপান্তর করবে।
উদাহরণস্বরূপ, Oracle রিপোর্ট করে যে ChatGPT-এর আত্মপ্রকাশের পর, জেনারেটিভ এআই “একটি বৈশ্বিক ঘটনা হয়ে উঠেছে” এবং “অসাধারণ উৎপাদনশীলতা বৃদ্ধির মাধ্যমে অর্থনীতিতে ট্রিলিয়ন ডলার যোগ করার প্রত্যাশা রয়েছে।”
আগামী দিনে আমরা আরও বিশেষায়িত ও শক্তিশালী মডেল দেখতে পাবো (বিজ্ঞান, আইন, প্রকৌশল ইত্যাদির জন্য), আউটপুটের নির্ভুলতা বজায় রাখার উন্নত কৌশল (যেমন উন্নত RAG এবং উন্নত প্রশিক্ষণ ডেটা), এবং দৈনন্দিন সরঞ্জাম ও সেবায় জেনারেটিভ এআই-এর সংমিশ্রণ।
উদীয়মান ধারণাগুলোর মধ্যে রয়েছে এআই এজেন্ট – সিস্টেম যা জেনারেটিভ এআই ব্যবহার করে স্বয়ংক্রিয়ভাবে বহু-ধাপের কাজ সম্পাদন করে – যেমন একটি এজেন্ট যেটি এআই-উৎপাদিত সুপারিশ ব্যবহার করে একটি ভ্রমণের পরিকল্পনা করে এবং তারপর হোটেল ও ফ্লাইট বুক করে। একই সময়ে, সরকার ও প্রতিষ্ঠানগুলো জেনারেটিভ এআই-এর জন্য নৈতিকতা, নিরাপত্তা এবং কপিরাইট সংক্রান্ত নীতি ও মানদণ্ড তৈরি শুরু করেছে।
>>>আপনি জানতে চান:
সারাংশে, জেনারেটিভ এআই বলতে এমন এআই সিস্টেম বোঝায় যা ডেটা থেকে শিখে নতুন, মৌলিক বিষয়বস্তু তৈরি করে। গভীর নিউরাল নেটওয়ার্ক এবং বড় ফাউন্ডেশন মডেল দ্বারা চালিত, এটি লেখা লিখতে, ছবি তৈরি করতে, অডিও রচনা করতে এবং আরও অনেক কিছু করতে পারে, যা রূপান্তরমূলক প্রয়োগসমূহকে সক্ষম করে।
যদিও এটি সৃজনশীলতা ও দক্ষতায় বিশাল সুবিধা দেয়, তবুও এটি ত্রুটি ও পক্ষপাতের মতো চ্যালেঞ্জ নিয়ে আসে যা ব্যবহারকারীদের মোকাবেলা করতে হয়। প্রযুক্তি পরিপক্ক হওয়ার সাথে সাথে এটি শিল্পজুড়ে একটি অপরিহার্য সরঞ্জাম হয়ে উঠবে, তবে এর সম্ভাবনা নিরাপদে কাজে লাগাতে দায়িত্বশীল ব্যবহার অপরিহার্য।
