বন্ধুবান্ধব এবং পরিবারের মধ্যে যে সাধারণ থ্রেডটি আমি লক্ষ্য করি যারা এআই সম্পর্কে সন্দেহ পোষণ করেন তা নয় যে তারা এর বর্তমান সীমাবদ্ধতা এবং ঝুঁকির উপর ফোকাস করে।

এটা হল যে তারা উপসংহারে পৌঁছেছে যে এই নেতিবাচকগুলি অস্থায়ীভাবে এটির কাছে যাওয়ার কারণ, যদি তা হয়। তারা এর ব্যবহারকে সীমিত করার লক্ষ্য রাখে যেখানে জিনিসগুলি সবচেয়ে নিরাপদ মনে হয়, এই ধারণার অধীনে যে এটি শীঘ্রই অর্থপূর্ণভাবে ভাল হবে না। সর্বদা একটি পটভূমির অনুভূতি থাকে যে AI কখনই বৃহত্তর কাজগুলি পরিচালনা করার জন্য যথেষ্ট "মানবতা" অর্জন করবে না।

আপনি অনুমান করতে পারেন যে এটি প্রযুক্তির বাইরের লোকদের সম্পর্কে যাদের প্রসঙ্গ নেই। এটা না. গত শরতে আমি সিলিকন ভ্যালিতে এক সপ্তাহ কাটিয়েছিলাম প্রযুক্তি শিল্প জুড়ে বন্ধুদের সাথে দেখা করতে। আমি প্রকৌশলী, পণ্য পরিচালক এবং প্রতিষ্ঠাতাদের কাছ থেকে একই সংশয় শুনেছি। এআই সম্পর্কে অজ্ঞতা নয়, তবে এটিতে প্রতিশ্রুতিবদ্ধ হওয়ার গভীর অনিচ্ছা। প্যাটার্নটি কে প্রযুক্তি বোঝে সে সম্পর্কে নয়। এটা অন্য কিছু সম্পর্কে.

আমি ক্রিপ্টো দিয়ে আগে এই প্যাটার্ন দেখেছি। যখন ব্লকচেইন একটি আলোচিত মূলধারার বিষয় ছিল, তখন সন্দেহবাদীরা একই ধরনের কাঠামোগত অবিশ্বাসের দিকে ইঙ্গিত করেছিল। শুধু "এই প্রযুক্তির সমস্যা আছে" নয় কিন্তু "এই সমস্যাগুলি প্রমাণ করে যে এটি আমাদের ইতিমধ্যে যা আছে তা প্রতিস্থাপন করতে পারে না।" উপসংহারটি সর্বদা একই ছিল: দূরে থাকুন, অপেক্ষা করুন, অন্য কাউকে এটি গুরুত্বপূর্ণ কিনা তা বুঝতে দিন।

## মানুষ হাত নোংরা করছে

আমার উত্সাহী বন্ধুরাও সীমাবদ্ধতা এবং ঝুঁকি দেখে। কিন্তু তারা বুঝতে পারে যে জিনিসগুলি কত দ্রুত চলে এবং উন্নতি করে। সবচেয়ে উত্সাহী ব্যক্তিরা সরাসরি সমস্যাগুলি সমাধান করতে যোগদান করে। তারা নতুন সরঞ্জাম তৈরি করে। তারা কোম্পানিগুলিকে গ্রহণ করতে সহায়তা করার জন্য পরামর্শ করে। তারা এই সীমান্তে তাদের প্রতিদিনের কাজ করে।

তারা সংশয়বাদীদের চেয়ে আরও পুঙ্খানুপুঙ্খভাবে এবং সরাসরি হতাশার সম্মুখীন হয়, কারণ তারা প্রতিদিন উত্থান-পতনে নেভিগেট করে। কিন্তু তারা স্বীকার করে যে সেই সমস্যাগুলি সমাধান করার একমাত্র উপায় হল প্রযুক্তির সাথে নোংরা হওয়া। এর লিভারেজ এবং এর ব্যর্থতা উভয় সম্পর্কে পরিষ্কার-চোখ।

সন্দেহবাদীরা দূর থেকে পর্যবেক্ষণ করে এবং উপসংহারে আসে যে সমস্যাগুলি অযোগ্য। বিল্ডাররা একই সমস্যার মুখোমুখি হন এবং সেগুলিকে কাজ হিসাবে বিবেচনা করেন।

## প্যারাডক্স

এখানে আমি আকর্ষণীয় কি খুঁজে. এটা মানুষের সামর্থ্যের মধ্যে এক স্থানের বিশ্বাস সম্পর্কে একটি লিটমাস পরীক্ষা।

যারা সক্রিয়ভাবে যন্ত্রগুলিকে আলিঙ্গন করে তাদের মানুষের চাতুর্য এবং সৃজনশীল নিয়ন্ত্রণে সর্বাধিক বিশ্বাস রয়েছে। তারা বিশ্বাস করে যে আমরা এটি পরিচালনা করতে পারি। তারা বিশ্বাস করে যে সমস্যাগুলি সমাধানযোগ্য কারণ মানুষ তাদের সমাধান করতে সক্ষম।

যারা নিরুৎসাহিত করে তারা মানুষের প্রতি আস্থার অভাব প্রকাশ করে, ব্যক্তি হিসাবে বা প্রতিষ্ঠান হিসাবে, প্রযুক্তিকে এমন একটি জায়গায় গাইড করতে যা আমাদের সেবা করে। উদ্বেগ শুধুমাত্র "AI ত্রুটিপূর্ণ।" এটি "আমরা এটি ঠিক করতে পারি না।" বা আরও খারাপ: "আমাদের এটির সাথে বিশ্বাস করা যায় না।"

সেই ফ্রেমিং ক্রিপ্টোতেও প্রযোজ্য। সন্দেহবাদীরা বলেছেন যে আমাদের আর্থিক প্রতিষ্ঠানগুলি অপরিবর্তনীয়। নির্মাতারা বলেছিলেন যে মানুষ বিশ্বাসের নতুন ফর্ম তৈরি করতে পারে। এক দল স্থিতাবস্থায় বাজি ধরে। অন্য বাজি মানুষের অভিযোজন ক্ষমতা.

এটি বিশ্বাসের মতো নয় যা প্রমাণ প্রতিস্থাপন করে। আমি একটি ক্রিপ্টো ইকোসিস্টেমে সাত বছর কাটিয়েছি যেখানে [বিশ্বাস তরল হয়ে উঠেছে এবং বর্ণনামূলক পণ্যের প্রতিক্রিয়া প্রতিস্থাপিত হয়েছে](/posts/when-the-chain-becomes-the-product)। এই ধরনের বিশ্বাস বাস্তবতা থেকে নিজেকে আলাদা করে টিকে থাকে। আমি এখানে যে বিশ্বাসের বর্ণনা করছি তার বিপরীত। এটি সরাসরি ব্যর্থতার সাথে জড়িত এবং কাজের মধ্যে নিজের হাতে উন্নতির হার দেখার থেকে আসে।

## কোন ভবিষ্যৎ নির্ধারিত নয়

যদি এটি পোলারাইজিং শোনায়, আমি সন্দেহ করি যে এটি কেবল তখনই অনুভূত হয় যদি আপনার মাথায় ইতিমধ্যে একটি নির্দিষ্ট দৃশ্য থাকে। একটি যেখানে আমরা হয় AI কে কিছু নিরাপদ ব্যবহারের ক্ষেত্রে বিভক্ত করি বা আমরা এটিকে সবকিছু দখল করতে দিই।

কিন্তু কোনো নির্ধারিত ভবিষ্যৎ নেই। কেউই এমন স্ক্রিপ্ট লেখেনি যেখানে মানুষ বা বট কোন প্রদত্ত ভূমিকা পালন করে, অন্যের উপর প্রাধান্য দেওয়া যাক। ফলাফল নির্ভর করে কে এটিকে আকার দিতে দেখায় তার উপর।

এবং এটি আকার দেওয়া মানে কোড লেখা নয়। একজন শিক্ষক আবিষ্কার করছেন যে কীভাবে এআই পরিবর্তন করে ছাত্রদের যা শেখার প্রয়োজন তা গঠন করে। দ্রুত গবেষণা করতে এবং আরও সততার সাথে প্রকাশ করতে AI ব্যবহার করে একজন লেখক এটিকে রূপ দিচ্ছেন। একটি ছোট ব্যবসার মালিক স্বয়ংক্রিয়ভাবে চালান তৈরি করে যাতে সে গ্রাহকদের সাথে আরও বেশি সময় ব্যয় করতে পারে এটিকে আকার দিচ্ছে৷ প্রশ্নটি আপনার প্রযুক্তিগত দক্ষতা আছে কিনা তা নয়। আপনি একটি উত্পাদনশীল মানসিকতার সাথে প্রযুক্তির সাথে জড়িত হন কিনা, ঘর্ষণের মধ্য দিয়ে যেতে ইচ্ছুক কারণ আপনি বিশ্বাস করেন যে মানুষ এটি থেকে কিছু ভাল করতে পারে।

আমি যে আশাবাদের বর্ণনা করছি তা কোনো বিশেষ প্রযুক্তিতে বিশ্বাস নয়। এটি মানুষের প্রযুক্তিগত ক্ষমতার প্রতি বিশ্বাস, মানুষের সঞ্চিত, একগুঁয়ে, সৃজনশীল ক্ষমতা রুক্ষ সরঞ্জাম গ্রহণ করে এবং তাদের জীবনকে পরিবেশন করে এমন কিছুর দিকে ঝুঁকতে পারে। এই ক্ষমতা প্রতিটি প্রধান প্রযুক্তিগত পরিবর্তন জুড়ে ধ্রুবক হয়েছে. প্রশ্ন, সর্বদা হিসাবে, আমরা এটি ব্যবহার করার জন্য নিজেদেরকে যথেষ্ট বিশ্বাস করি কিনা।

## পোস্টস্ক্রিপ্ট: সুনির্দিষ্ট

একটি বন্ধু এই প্রবন্ধে পিছনে ধাক্কা. তিনি ভিত্তি পছন্দ করেছেন কিন্তু সুনির্দিষ্ট চেয়েছিলেন. প্রকৃত নৈতিক সমস্যাগুলি গ্রহণ করুন, তিনি বলেন, এবং কাউকে দেখান যে প্রত্যেককে সরল বিশ্বাসের সাথে সম্বোধন করছে। অন্যথায় যুক্তি বিমূর্ত থেকে যায়।

সে ঠিক বলেছে। সুতরাং এখানে চারটি সমস্যা রয়েছে যা সন্দেহবাদীরা উত্থাপন করে, এবং লোকেরা যখন পিছিয়ে যাওয়ার পরিবর্তে দেখায় তখন এটি কেমন দেখায়।

**আমরা কি আমাদের মস্তিষ্কের আস্থার সাথে এআইকে বিশ্বাস করতে পারি?** ওকল্যান্ডে, 17 জন পাবলিক স্কুলের শিক্ষক [এআই টুগেদার নামক অনুশীলনের একটি সম্প্রদায়ে যোগ দিয়েছেন](https://weleadbylearning.org/2026/01/12/moving-from-hesitance-to-learning-the-power-of-a-community-of-achallenge)। তারা সন্দিহান হতে থাকে। শেষ পর্যন্ত, একজন শিক্ষক প্রতিটি ছাত্রের জন্য ব্যক্তিগতকৃত অধ্যয়নের পরিকল্পনা তৈরি করার সময় প্রবন্ধের গ্রেডিং এক ঘন্টা থেকে তিন মিনিটে কেটেছিলেন। বিন্দু দক্ষতা নয়. এই শিক্ষকরা সিদ্ধান্ত নিয়েছিলেন যে তারা তাদের শ্রেণীকক্ষে এআই কীভাবে প্রবেশ করে তা খুঁজে বের করা উচিত, শর্তাবলী সেট করার জন্য অন্য কারও জন্য অপেক্ষা না করে। তারা AI ব্যবহার করে মানুষের বিচারের প্রয়োজন শিক্ষার অংশগুলির জন্য সময় পুনরুদ্ধার করতে। কেউ তাদের জ্ঞানীয় ক্ষমতা হস্তান্তর করেনি। তারা তা প্রসারিত করেছে।

**পরিবেশগত প্রভাব সম্পর্কে কী?** এই উদ্বেগটি বাস্তব। বৃহৎ এআই মডেল প্রশিক্ষণের জন্য প্রচুর শক্তি খরচ হয়। তবে সমস্যাটির সবচেয়ে কাছাকাছি কাজ করা লোকেরাও সমাধানটি চালাচ্ছে। [UCL গবেষকরা খুঁজে পেয়েছেন](https://www.ucl.ac.uk/news/2025/jul/practical-changes-could-reduce-ai-energy-demand-90) যে মডেলগুলি কীভাবে কনফিগার করা হয় তার ব্যবহারিক পরিবর্তন, যেমন কোয়ান্টাইজেশন এবং ছোট বিশেষ মডেল ব্যবহার করে, AI শক্তির চাহিদা 9% পর্যন্ত কমাতে পারে। [Google মিথুন টেক্সট প্রম্পট প্রতি শক্তি 33x কম করে](https://cloud.google.com/blog/products/infrastructure/measuring-the-environmental-impact-of-ai-inference/) এক বছরে। [একটি লন্ডন গ্রিড ট্রায়াল](https://electricalreview.co.uk/2026/03/03/uk-first-ai-grid-trial-cuts-london-data-centre-power-demand-by-up-to-40/) NVIDIA হার্ডওয়্যার ব্যবহার করে রিয়েল টাইমে ডেটা সেন্টারের পাওয়ার চাহিদা 40% কাটে। এই লাভগুলি এমন লোকদের কাছ থেকে আসেনি যারা AI এর শক্তি খরচের সাথে জড়িত হতে অস্বীকার করেছিল। তারা এমন লোকদের কাছ থেকে এসেছে যারা সমস্যাটি পরিমাপ করেছে এবং এটিতে কাজ করেছে।

**এআই অতীতের পক্ষপাতের পুনরুত্পাদন সম্পর্কে কী?** [স্টেফানি ডিনকিন্স](https://www.stephaniedinkins.com/ntoo.html) নিউ ইয়র্কের একজন ট্রান্সমিডিয়া শিল্পী। [Bina48](https://www.stephaniedinkins.com/conversations-with-bina48.html) এর মুখোমুখি হওয়ার পর, একটি মানবিক রোবট যা একজন কালো মহিলার প্রতিনিধিত্ব করার জন্য ডিজাইন করা হয়েছে যার জাতি সম্পর্কে প্রতিক্রিয়া [অগভীর এবং হ্রাসমূলক ছিল](https://www.famsf.org/learn-engage/read-watch-listen/stephan-version-stephan-48) প্রযুক্তি বন্ধ করেনি। তিনি নট দ্য ওয়ান তৈরি করেছেন, একটি AI চ্যাটবট যা [৪০ ঘণ্টার মৌখিক ইতিহাস](https://www.scientificamerican.com/article/how-artist-stephanie-dinkins-is-trying-to-fix-ai-bias/) তার নিজের পরিবারের তিন প্রজন্মের মহিলাদের থেকে প্রশিক্ষিত। প্রশিক্ষণের ডেটা সর্বদা প্রভাবশালী-সংস্কৃতির পক্ষপাত বহন করবে তা স্বীকার করার পরিবর্তে, তিনি নিজের তৈরি করেছিলেন। স্মিথসোনিয়ান এবং কুইন্স মিউজিয়ামে তার ইনস্টলেশনগুলি জনসাধারণকে একই প্রশ্নে আমন্ত্রণ জানায়: যদি আমরা তাদের যত্ন সহকারে প্রশিক্ষণ দিই তবে আমাদের মেশিনগুলি কী হবে? ডিনকিন্স কম্পিউটার বিজ্ঞানী নন। তিনি একজন শিল্পী যিনি সিদ্ধান্ত নিয়েছিলেন যে সমস্যাটি নিজেই কাজ।

**সরকার এবং সামরিক সিদ্ধান্তের বিষয়ে কী?** 2026 সালের ফেব্রুয়ারিতে, পেন্টাগন দাবি করেছিল যে অ্যানথ্রোপিক তার AI সিস্টেমগুলি থেকে সম্পূর্ণ স্বায়ত্তশাসিত অস্ত্র লক্ষ্যবস্তু এবং ব্যাপক দেশীয় নজরদারি করার অনুমতি দেওয়ার জন্য সুরক্ষাগুলি সরিয়ে দেবে৷ [এনথ্রোপিক প্রত্যাখ্যান করেছে](https://www.reuters.com/sustainability/society-equity/anthropic-rejects-pentagons-requests-ai-safeguards-dispute-ceo-says-2026-02-26/)। সিইও দারিও আমোডেই বলেছেন যে সিস্টেমগুলি স্বায়ত্তশাসিত প্রাণঘাতী সিদ্ধান্তের জন্য যথেষ্ট নির্ভরযোগ্য নয় এবং গণ নজরদারি গণতান্ত্রিক নীতি লঙ্ঘন করে। পেন্টাগন [২০০ মিলিয়ন ডলারের চুক্তি বাতিল করার হুমকি দিয়েছে](https://www.theverge.com/news/885773/anthropic-department-of-defense-dod-pentagon-refusal-terms-hegseth-dario-amodei) এবং অ্যানথ্রোপিককে একটি সরবরাহ শৃঙ্খল ঝুঁকি হিসেবে চিহ্নিত করে। নৃতাত্ত্বিক তার স্থল ধরে. যারা প্রযুক্তি তৈরি করে তারা যখন লাইন আঁকতে সেই অবস্থানটি ব্যবহার করে তখন এটির মতো দেখায়। আপনি সাইডলাইন থেকে লাইন আঁকতে পারবেন না.

**সোশ্যাল মিডিয়াতে: আরেকটি সাম্প্রতিক ঐতিহাসিক তুলনা।** এই পুরো রচনাটির সুস্পষ্ট খণ্ডন হল যে আমরা আগেও একই আশাবাদ শুনেছি। তথ্য গণতন্ত্রীকরণ. সম্প্রদায়গুলিকে সংযুক্ত করুন। সবাইকে আওয়াজ দিন। আমরা যা পেয়েছি: মেরুকরণ, স্কেলে ভুল তথ্য, একটি কিশোর মানসিক স্বাস্থ্য সংকট, এবং ভাগ করা বাস্তবতার ধীর ক্ষয়।

আমি এটা সিরিয়াসলি নিই। তবে কে ক্ষতি করেছে এবং কে তা ঠিক করছে তা দেখুন। Facebook 2006 সালে তার এনগেজমেন্ট-অপ্টিমাইজড অ্যালগরিদম চালু করেছিল। 2016 সাল নাগাদ, কোম্পানির নিজস্ব গবেষকরা [দেখেছেন যে 64% চরমপন্থী গোষ্ঠী অ্যালগরিদমিক সুপারিশ থেকে এসেছে](https://www.theverge.com/2020/5/26/21270659/facebook-divisional-news-gorithms)। নেতৃত্ব ফিক্সকে "অ্যান্টিগ্রোথ" বলে অভিহিত করেছে এবং এটিকে সরিয়ে দিয়েছে। প্রথম ব্যাপক সোশ্যাল মিডিয়া রেগুলেশন, [ইউরোপীয় ইউনিয়নের ডিজিটাল সার্ভিসেস অ্যাক্ট](https://commission.europa.eu/news-and-media/news/two-years-digital-services-act-ensuring-safer-online-spaces-2026-02-17_en), মার্কিন যুক্তরাষ্ট্রে 2022 সাল পর্যন্ত আসেনি। এটি হল 16 বছরের সুশীল সমাজ, নিয়ন্ত্রক এবং ব্যবহারকারীরা প্ল্যাটফর্ম ইনসেনটিভের জন্য ক্ষেত্রটি প্রদান করে।

সংশোধন, যখন এটি অবশেষে এসেছিল, তখন এমন লোকদের কাছ থেকে এসেছিল যারা বুঝতে পেরেছিল। [ফ্রান্সেস হাউগেন](https://www.technologyreview.com/2021/10/05/1036519/facebook-whistleblower-frances-haugen-algorithms/) Facebook-এর ভিতর থেকে বাঁশি বাজছে। গবেষকরা অ্যালগরিদমিক ক্ষতির নথিভুক্ত করছেন। ইইউ নতুন আইন লিখছে। অভিভাবকদের আয়োজন। কিশোর-কিশোরীরা এমন প্ল্যাটফর্ম ছেড়ে যাচ্ছে যা তাদের পরিবেশন করেনি। দূরে থাকা লোকদের কাছ থেকে এর কিছুই আসেনি।

সোশ্যাল মিডিয়া থিসিসকে অস্বীকার করে না। এটা প্রমাণ করে। বিপদ খুব বেশী মানুষ প্রযুক্তি আকৃতির চেষ্টা ছিল না. এটা খুব কম ছিল, খুব দীর্ঘ জন্য. আর সেই ভঙ্গিই AI সংশয়বাদীরা এখন পুনরাবৃত্তি করছে।