কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা কি আমাদের চিন্তা এবং জানার পদ্ধতিকে গঠন করছে?

বড় ভাষা মডেলগুলি শুধুমাত্র তথ্য পুনরুৎপাদন করে না। তারা সক্রিয়ভাবে যা সত্য, যুক্তিসঙ্গত বা বৈধ বলে বিবেচিত হয় তার সংজ্ঞায় অংশগ্রহণ করে। এই ব্যবস্থাগুলি কেবলমাত্র অসম্পূর্ণ প্রযুক্তিগত সরঞ্জাম নয়, বরং সামাজিক এবং ঐতিহাসিক শ্রেণীবিন্যাসকে জ্ঞানগত মানদণ্ডে রূপান্তরিত করে এমন যন্ত্র। এদের কার্যকারিতা বিশাল পরিমাণে পাঠ্য বিশ্লেষণের উপর নির্ভর করে, যা প্রায়শই ইউরোসেন্দ্রিক, লিঙ্গভিত্তিক এবং উপনিবেশিক পক্ষপাতদুষ্ট হয়। প্রধান ভাষাগত কাঠামোকে অগ্রাধিকার দেওয়ার মাধ্যমে, তারা কিছু কথাবার্তা এবং যুক্তির পদ্ধতিকে অন্যান্য তুলনায় বেশি সম্ভাব্য করে তোলে, ফলে সংখ্যালঘু জ্ঞান এবং অভিব্যক্তিগুলি উপেক্ষিত হয়।

মানবিক প্রতিক্রিয়া থেকে শক্তিবৃদ্ধি শেখার প্রক্রিয়া এই ঘটনাটিকে উদাহরণ দেয়। “উপযোগী” বা “উপযুক্ত” সম্পর্কে ব্যক্তিগত বিচারগুলি অ্যালগরিদমিক নিয়মে রূপান্তরিত হয়। এই মানদণ্ডগুলি, যা প্রাথমিকভাবে প্রসঙ্গভিত্তিক, বৃহৎ পরিসরে প্রয়োগযোগ্য মানদণ্ডে পরিণত হয়। ফলাফলটি কোনো বস্তুনিষ্ঠ সত্য নয়, বরং কথোপকথনমূলক সম্মতির একটি রূপ। মডেলগুলি মধ্যপন্থী, ঐক্যমত্যপূর্ণ এবং প্রতিষ্ঠানিক প্রত্যাশার সাথে সামঞ্জস্যপূর্ণ উত্তরগুলিকে অগ্রাধিকার দেয়, অন্যদিকে ভিন্নমত বা সমালোচনামূলক দৃষ্টিভঙ্গিগুলিকে উপেক্ষা করে। ফলে, ক্ষমতা বেশি প্রযোজ্য হয় সেন্সরশিপের মাধ্যমে নয়, বরং অপ্টিমাইজেশনের মাধ্যমে: কিছু ধারণা পরিসংখ্যানগতভাবে সুবিধাজনক হয়ে ওঠে, অন্যগুলি অদৃশ্য হয়ে যায়।

এই ব্যবস্থাগুলি বিদ্যমান বৈষম্যকে শুধুমাত্র প্রতিফলিত করে না, বরং তাদের গঠনেই এগুলিকে অন্তর্ভুক্ত করে। উদাহরণস্বরূপ, গবেষণায় দেখা যায় যে এই সরঞ্জামগুলি দ্বারা উৎপন্ন ভ্রমণ সুপারিশগুলি পশ্চিমা গন্তব্য এবং সংস্কৃতিকে ক্রমাগত মূল্যায়ন করে। একইভাবে, অ-ইংরেজি ভাষাগত শৈলী বা সংখ্যালঘু সাংস্কৃতিক অভিব্যক্তিগুলি প্রায়শই পিছিয়ে পড়ে। মডেলগুলি ঐতিহাসিকভাবে গড়ে ওঠা জাতি, লিঙ্গ এবং ঝুঁকির শ্রেণীবিভাগগুলি পুনরুৎপাদন এবং প্রসারিত করে, এগুলিকে সামাজিক নির্মাণের পরিবর্তে নিরপেক্ষ তথ্য হিসেবে উপস্থাপন করে।

সমস্যা কেবল প্রযুক্তিগত পক্ষপাতদুষ্টির সংশোধনের বাইরে। বরং বোঝা প্রয়োজন যে এই প্রযুক্তিগুলি জ্ঞানের উৎপাদনের শর্তগুলি কীভাবে পুনরায় সংজ্ঞায়িত করছে। এগুলি নির্ধারণ করে কোন জ্ঞান দৃশ্যমান হবে, কোন কণ্ঠস্বর শ্রুতিমধুর হবে এবং কোন বিষয় বিশ্বাসযোগ্য বলে বিবেচিত হবে। তাদের কর্তৃত্ব একটি বস্তুনিষ্ঠতার ভ্রান্তির উপর নির্ভর করে, যদিও তারা ক্ষমতার সম্পর্ক দ্বারা চিহ্নিত ডেটা এবং ডিজাইন পছন্দের উপর নির্ভরশীল।

বড় ভাষা মডেলগুলি সামাজিক স্বাভাবিকীকরণের যন্ত্র হিসাবেও কাজ করে। পাঠ্য, পরামর্শ বা সংক্ষিপ্তসার তৈরি করে তারা ব্যাখ্যামূলক কাঠামো আরোপ করে। একটি উত্তরকে “পেশাদারী” বা “নিরপেক্ষ” করার জন্য পুনরায় লেখা হলে সাংস্কৃতিক সূক্ষ্মতা বা বিকল্প অভিব্যক্তির পদ্ধতিগুলি মুছে যেতে পারে। ব্যবহারকারীরা প্রায়শই সচেতন না হয়ে প্রধানধারার মানদণ্ডের সাথে সামঞ্জস্যপূর্ণ কথা বলা এবং চিন্তা করার দিকে প্ররোচিত হন।

এই ব্যবস্থাগুলির বিকাশ একটি রাজনৈতিক অর্থনীতির মধ্যে ঘটে, যা কয়েকটি প্রধান খেলোয়াড়ের হাতে কেন্দ্রীভূত, প্রধানত উত্তর আমেরিকা এবং ইউরোপে অবস্থিত। এই খেলোয়াড়রা নির্ধারণ করেন কোন জ্ঞানকে মূল্যায়ন করা হবে এবং কোন জ্ঞান উপেক্ষা করা হবে। প্রযুক্তিগত অবকাঠামো, প্রশিক্ষণের ডেটা এবং বাণিজ্যিক লক্ষ্যগুলি নির্ধারণ করে কোন জ্ঞানকে বৈধ বলে বিবেচনা করা হবে। কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা সম্পর্কিত প্রচারমূলক বক্তব্য, যা নবীনতা এবং কার্যকারিতার উপর জোর দেয়, এই গতিশীলতাগুলিকে আড়াল করে এবং নির্দিষ্ট রাজনৈতিক ও অর্থনৈতিক অগ্রাধিকারকে স্বাভাবিক করে তোলে।

এই পরিস্থিতির মুখোমুখি হয়ে একটি সমালোচনামূলক পদ্ধতির প্রয়োজন। এটি শুধুমাত্র ডেটা বা উন্নয়ন দলকে বৈচিত্র্যময় করার বিষয় নয়, বরং জ্ঞানগত কর্তৃত্ব পুনর্বণ্টনের বিষয়। এর মধ্যে রয়েছে এই ব্যবস্থাগুলিতে অন্তর্ভুক্ত মানদণ্ডের পছন্দগুলিকে দৃশ্যমান করা, প্রভাবিত সম্প্রদায়কে এই পছন্দগুলি সম্পর্কে প্রশ্ন করার সুযোগ দেওয়া এবং আরও বহুত্ববাদী ডেটা অনুশীলনকে সমর্থন করা। লক্ষ্য অসম্ভব নিরপেক্ষতা নয়, বরং এই প্রযুক্তিগুলির সীমাবদ্ধতা এবং পক্ষপাতিত্ব সম্পর্কে স্বচ্ছতা। কেবলমাত্র এমন একটি পদ্ধতি কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তাকে বিদ্যমান শ্রেণীবিন্যাসকে শক্তিশালী করার পরিবর্তে গণতান্ত্রিক এবং সমষ্টিগত ভবিষ্যতের সেবায় ব্যবহার করতে পারে।

Documentation et sources

Document de référence

DOI : https://doi.org/10.1007/s00146-026-02994-y

Titre : From ‘objectivity’ to obedience: LLMs as discourse, discipline, and power

Revue : AI & SOCIETY

Éditeur : Springer Science and Business Media LLC

Auteurs : Theodoros Kouros