ইন্ডিয়া এআই সামিট মঞ্চ থেকে, গুগল ডিপমাইন্ডের সিইও ডেমিস হাসাবিস সবাইকে AI এর দুটি বড় ঝুঁকি সম্পর্কে সতর্ক করেছেন
গুগল ডিপমাইন্ডের সহ-প্রতিষ্ঠাতা এবং সিইও ডেমিস হাসাবিস কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা (এআই) দ্বারা সৃষ্ট দুটি জরুরি ঝুঁকি সম্পর্কে সতর্ক করেছেন। টেক জায়ান্টের এআই সিইও প্রকাশ করেছেন যে এই দুটি ঝুঁকি হল খারাপ অভিনেতা যারা উপকারী প্রযুক্তি এবং স্বায়ত্তশাসিত সিস্টেমগুলিকে এমন কাজ করে যা তাদের ডিজাইনাররা কখনই চাননি। হাসাবিস বিদ্যমান প্রতিষ্ঠানগুলিকে অভিভূত করার আগে ন্যূনতম মান নির্ধারণের জন্য আন্তর্জাতিক সহযোগিতার আহ্বান জানিয়েছে। ইন্ডিয়া এআই ইমপ্যাক্ট সামিটে বক্তৃতা করে, হাসাবিস বলেন, এআই সিস্টেমের ক্রমবর্ধমান স্বায়ত্তশাসন তাদের উপযোগিতা এবং সম্ভাব্য ঝুঁকি উভয়ই বাড়িয়ে দিতে পারে। “যেহেতু সিস্টেমগুলি আরও স্বায়ত্তশাসিত, আরও স্বাধীন হয়ে উঠবে, সেগুলি আরও দরকারী, আরও এজেন্টের মতো হবে তবে তাদের ঝুঁকি এবং এমন কিছু করার সম্ভাবনাও থাকবে যা আমরা ডিজাইন করার সময় হয়তো আমাদের উদ্দেশ্য ছিল না,” ব্লুমবার্গ টেলিভিশনের সাক্ষাৎকারে তিনি এ কথা বলেন। তিনি যোগ করেছেন যে বিদ্যমান বৈশ্বিক প্রতিষ্ঠানগুলি প্রযুক্তির আন্তঃসীমান্ত প্রভাব লক্ষ্য করে, এআই বিকাশের গতি এবং স্কেল পরিচালনা করার জন্য এখনও সজ্জিত নাও হতে পারে।
“এটি ডিজিটাল, তাই এর অর্থ হল এটি বিশ্বের প্রত্যেককে প্রভাবিত করবে, সম্ভবত, এবং এটি সীমানা অতিক্রম করতে যাচ্ছে,”হাসাবিস উল্লেখ করেছেন, নীতিনির্ধারক এবং প্রযুক্তিবিদদের একত্রিত করার ফোরামগুলি প্রয়োজনীয়। “আন্তর্জাতিক সহযোগিতার কিছু উপাদান থাকতে হবে, বা এই প্রযুক্তিগুলি কীভাবে স্থাপন করা উচিত তার চারপাশে কমপক্ষে ন্যূনতম মান থাকতে হবে,”তিনি যোগ করেছেন।
গুগল এআই সিইও ডেমিস হাসাবিস ভারতে AGI সম্পর্কে যা বলেছেন এআই ইমপ্যাক্ট সামিট
হাসাবিস বলেছেন যে কৃত্রিম সাধারণ বুদ্ধিমত্তা (এজিআই), যার বিষয়ে ওপেনএআই সিইও মো স্যাম অল্টম্যান ‘খুব উত্তেজিত’, নাগালের বাইরে থেকে যায়। তিনি বর্তমান এআই সিস্টেমের তিনটি মূল সীমাবদ্ধতার উল্লেখ করেছেন এবং বলেছেন, “আমি মনে করি না আমরা এখনও সেখানে আছি।”তার মন্তব্য ওপেনএআই-এর AGI অর্জনের দীর্ঘ-উচিত উচ্চাকাঙ্ক্ষার বিপরীতে দাঁড়িয়েছে। ওপেনএআই সিইও স্যাম অল্টম্যান এমন যুক্তি দিয়েছেন “সুপার ইন্টেলিজেন্ট সরঞ্জামগুলি বৈজ্ঞানিক আবিষ্কার এবং উদ্ভাবনকে ব্যাপকভাবে ত্বরান্বিত করতে পারে যা আমরা নিজেরাই করতে সক্ষম এবং এর ফলে, ব্যাপকভাবে প্রাচুর্য এবং সমৃদ্ধি বৃদ্ধি করে।”হাসাবিস প্রথম ফাঁকটিকে অবিচ্ছিন্ন শিক্ষার অনুপস্থিতি হিসাবে চিহ্নিত করেছেন। বর্তমান মডেলগুলি মূলত প্রশিক্ষণের পরে স্থির করা হয় এবং বাস্তব সময়ে মানিয়ে নিতে পারে না। “আপনি যা চান তা হ’ল সেই সিস্টেমগুলি ক্রমাগত অভিজ্ঞতা থেকে অনলাইনে শিখতে পারে, তারা যে প্রেক্ষাপটে রয়েছে তা থেকে শিখতে পারে, হয়ত পরিস্থিতি এবং তাদের জন্য আপনার যে কাজগুলি রয়েছে তা ব্যক্তিগতকৃত করতে পারে।”তিনি উল্লেখ করেছেন।দ্বিতীয় সীমাবদ্ধতা, তিনি বলেন, দীর্ঘমেয়াদী যুক্তিতে। “তারা স্বল্পমেয়াদে পরিকল্পনা করতে পারে, কিন্তু দীর্ঘ মেয়াদে, যেভাবে আমরা বছরের পর বছর পরিকল্পনা করতে পারি, এই মুহূর্তে তাদের সত্যিই সেই ক্ষমতা নেই,”হাসাবিস তুলে ধরেন।তৃতীয়টি হল অসঙ্গতি। হাসাবিস উল্লেখ করেছেন যে বর্তমান সিস্টেমগুলি সহজ কাজগুলিতে হোঁচট খেয়ে জটিল কাজে পারদর্শী হতে পারে। “আজকের সিস্টেমগুলি আন্তর্জাতিক গণিত অলিম্পিয়াডে স্বর্ণপদক পেতে পারে, সত্যিই কঠিন সমস্যা, কিন্তু আপনি যদি একটি নির্দিষ্ট উপায়ে প্রশ্নটি উত্থাপন করেন তবে কখনও কখনও প্রাথমিক গণিতগুলিতে ভুল করতে পারে৷ একটি সত্যিকারের সাধারণ বুদ্ধিমত্তা সিস্টেমে এই ধরনের জ্যাগডনেস থাকা উচিত নয়,” হাসাবিস ব্যাখ্যা করলেন।এই সংরক্ষণ থাকা সত্ত্বেও, হাসাবিস একটি 2024 সাক্ষাত্কারে বলেছিলেন যে তিনি আশা করেন যে সত্যিকারের AGI পাঁচ থেকে দশ বছরের মধ্যে আসবে।
