তৃতীয় পর্ব 

আগের দুটি পর্বের আলোচনা থেকে এটা পরিষ্কার যে আর্টিফিসিয়াল ইন্টেলিজেন্স কোন আলাদিনের আশ্চর্য প্রদীপ নয়। আর্টিফিসিয়াল ইন্টেলিজেন্স বাস্তবে একগুচ্ছ কম্প্যুটার প্রোগ্রাম যা কম্প্যুটার হার্ডওয়ার, বা সমপর্যায়ের কোন যন্ত্রে বুদ্ধি সঞ্চারিত করে। সেইভাবে বলতে গেলে যে কোনো কম্প্যুটার প্রোগ্রাম, বা সফটওয়ার কম্প্যুটারে বুদ্ধি সঞ্চারিত করার জন্যই ব্যবহৃত হয়। তবে অন্যান্য ক্ষেত্রে সফটওয়ারগুলি তৈরি হয় মানুষের পক্ষে দুরূহ কাজগুলি করার জন্য – যেমন কঠিন বিজ্ঞান বিষয়ক সমস্যার সমাধান, আবহাওয়ার পূর্বাভাষ ইত্যাদি। কিন্তু আর্টিফিসিয়াল ইন্টেলিজেন্সের সঙ্গে যুক্ত সফটওয়ারগুলির বিশেষত্ব হল- প্রথম থেকেই এই সফটওয়ারগুলি তৈরি হয়েছে মানুষ যে সমস্ত কাজে দক্ষতা অর্জন করেছে সেই কাজগুলি মানুষের মতোই, বা আরও দক্ষতার সঙ্গে করার জন্য। ফলে আর্টিফিসিয়াল ইন্টেলিজেন্সের প্রয়োগ অধিকাংশ ক্ষেত্রেই সেইসমস্ত কাজগুলিতে হচ্ছে যেগুলি বর্তমানে মানুষের শ্রমশক্তি অথবা দক্ষতার ব্যবহারে সম্পন্ন হয়। দেখা যাচ্ছে বিভিন্ন পেশাতেই মানুষের পরিবর্তে নিযুক্ত হচ্ছে আর্টিফিসিয়াল ইন্টেলিজেন্সসম্পন্ন যন্ত্র। এই পর্বে এই আলোচনাতে আসা যাক।

অটোমেশন – পৃথিবী জুড়ে উৎপাদন শিল্পে শ্রমিকের পরিচয় বদলে যেতে শুরু করেছে। অতীতে কারখানাগুলিতে যে সমস্ত কাজে মানব শ্রমিক দেখা যেত, সেই সমস্ত কাজে এখন নিযুক্ত হচ্ছে রোবট শ্রমিক। অবশ্য বিভিন্ন উৎপাদন শিল্পে গত শতকের পাঁচের দশক থেকেই রোবটকে কাজে লাগানো শুরু হয়েছিল। কিন্তু তা হত মূলত সেই সমস্ত কাজে যেগুলি মানুষের জন্য বিপজ্জনক বা যে সমস্ত কাজগুলি দ্রুততার সঙ্গে নির্ভুলভাবে সম্পন্ন করতে হয়। আর্টিফিসিয়াল ইন্টেলিজেন্সের দৌলতে রোবট বর্তমানে আরও বেশি ধরনের কাজ নিপুণতার সঙ্গে করতে সক্ষম। অতএব, যে কাজগুলিতে অতীতে শুধুমাত্র মানব শ্রমিকেরই প্রয়োজন ছিল, সেইসমস্ত কাজগুলিতে রোবটের ব্যবহার বাড়ছে। উৎপাদন শিল্পের অ্যাসেম্বলি লাইনে তো বটেই, তার সঙ্গে ওয়েল্ডিং, পেইন্টিং ইত্যাদি কাজেও রোবট ব্যবহার হচ্ছে। উৎপাদন শিল্পের বাইরে আরও বহু কাজে, যেমন ওয়ারহাউসগুলিতে (গুদামে) জিনিসপত্র ওঠানো নামানো করা, এক স্থান থেকে অন্য স্থানে নিয়ে যাওয়া বা সঠিক জায়গায় সঠিকভাবে সাজিয়ে রাখা, ইত্যাদি কাজও রোবট দক্ষতার সঙ্গে করতে পারছে। 

রোবটের জন্য প্রাথমিক ব্যয় বেশি হলেও, শিল্প-মালিকেরা কেন রোবটের ব্যবহার ক্রমশ বৃদ্ধি করছেন? তাঁদের উত্তর খুব পরিষ্কার। রোবট অক্লান্তভাবে দীর্ঘসময় কাজ করতে পারে, এবং নির্ভুলভাবে করতে পারে। রোবট অসুস্থ হয় না, বা অসন্তোষ প্রকাশ করে না। উৎপাদন শিল্পে কাজ করা শ্রমিকেরা তাঁদের অধিকার নিয়ে দাবিদাওয়া জানান, জোট বাঁধেন, আন্দোলন করেন। কিন্তু রোবটের ব্যবহারের ফলে শিল্পে শ্রমিক আন্দোলনের সম্ভাবনা অত্যন্ত কম। অতএব, ধনতান্ত্রিক দুনিয়ায় যে মালিক শ্রেণি অতীতে শ্রমিকের উপর ভয়ঙ্কর শোষণ নামিয়ে আনত, বর্তমান যুগে সেই মালিকপক্ষই প্রযুক্তিকে বেছে নিয়েছে অধিকতর মুনাফার প্রয়োজনে। ফলে উৎপাদন শিল্পের বহু কাজে এখন মানব শ্রমিকের প্রয়োজন ফুরিয়েছে। 

২০২১ সালে প্রকাশিত একটি তথ্য থেকে দেখা যায় যে, উৎপাদন শিল্পে প্রতি ১০,০০০ মানব শ্রমিকের সঙ্গে গড়ে ১২৬ টি রোবট ব্যবহার হচ্ছে, যা মাত্র পাঁচ বছর আগেকার সংখ্যা থেকে প্রায় দ্বিগুণ।  রোবট ব্যবহারে পৃথিবীর দেশগুলির মধ্যে সবচেয়ে এগিয়ে দক্ষিণ কোরিয়া, সিঙ্গাপুর এবং জাপান। উৎপাদন শিল্পে বিশেষজ্ঞেরা দাবি করছেন যে, রোবট ব্যবহারের ফলে উৎপাদন ৩০% বৃদ্ধি পাচ্ছে, অন্যদিকে ব্যয় কমছে ৫০%^[৪] ।  ম্যাসাচুসেটস ইন্সটিউট অফ টেকনোলজির কয়েকজন গবেষক তাঁদের সমীক্ষার মাধ্যমে দেখিয়েছেন যে, একটি শিল্পাঞ্চলে রোবট নিয়োগ হলে কর্মীদের মজুরি কমে, এবং একই সঙ্গে কমে যায় কর্মসংস্থানও। তবে কতটা কমছে সেই পরিমাপটা অনেকটাই কোথায়, কী ধরনের কাজে রোবট ব্যবহার হচ্ছে তার উপর নির্ভর করে। 

অটোমেশন শুধু কলে-কারখানায় নয়, তার বাইরেও বহু ক্ষেত্রে ঘটছে। ব্যাঙ্কিং ব্যবস্থায় ইতিমধ্যেই এটিএম এবং নেট ব্যাঙ্কিং-এর ব্যবহারের দরুন বহু সংখ্যায় কর্মীর সংকোচন ঘটেছে। দূরভাষ ব্যবস্থায়ও একইভাবে ঘটেছে কর্মীসংকোচন। মনে করা হচ্ছে, বাঁধাধরা নিয়মমাফিক কাজগুলির সবক্ষেত্রেই অটোমেশন সম্ভব, এবং অদূর ভবিষ্যতে তা ঘটবে। ফলে কাজ হারাবে বহু মানুষ। এমনকী, কয়েকটি কাজ, যেখানে বিশেষ দক্ষতার প্রয়োজন আছে, যেমন রেডিওলজিস্ট-এর কাজ, সেখানেও কাজটি আরও বেশি দক্ষতার সঙ্গে নির্ভুলভাবে করার জন্য কম্প্যুটারের প্রয়োগ হতে পারে।   

কোন কোন কাজ আগামীদিনে মানুষকে সরিয়ে রোবট বা কম্প্যুটারের হাতে চলে যাবে? বিশেষজ্ঞরা বলছেন “এনিথিং দ্যাট ক্যান বি লার্নড”, অর্থাৎ সেই সমস্ত ক্ষেত্রেই অটোমেশন সম্ভব যে কাজগুলিতে একজন মানুষকে প্রশিক্ষিত করে তোলা যায়। কত মানুষ এর ফলে কাজ হারাতে পারেন? গত ১০ বছরে এই বিষয়ে বহু গবেষণা হয়েছে, এবং গবেষণাপত্র প্রকাশিত হয়েছে। এগুলির মধ্যে উল্লেখযোগ্য ফ্রে এবং অসবোর্নের ২০১৭ সালে লিখিত একটি গবেষণা পত্র^[১] যেখানে গবেষকরা আশঙ্কা প্রকাশ করেছেন যে, আমেরিকায় বিভিন্ন পেশার সঙ্গে যুক্ত ৪৭% কাজ আগামীদিনে পুরোপুরি যন্ত্রের দ্বারা করানোর সম্ভাবনা অনেক বেশি। ফলে বহু অদক্ষ, ও মাঝারি দক্ষ শ্রমিক, ও কর্মচারির কাজ হারানোর সম্ভাবনা থাকবে। ফ্রে এবং অসবোর্নের গবেষণা মূলত আমেরিকার পরিস্থিতি বিশ্লেষণের উপর নির্ভরশীল। ম্যাকিনজি প্রকাশিত অন্য একটি গবেষণাপত্রে^[২] আশঙ্কা প্রকাশ করা হয়েছে যে, ২০৩০ সালের মধ্যে সারা বিশ্ব জুড়ে অটোমেশনের দরুন কাজ হারানো মানুষের সংখ্যা পৌঁছাতে পারে আশি কোটির কাছাকাছি। ম্যাকিনজি প্রকাশিত এই গবেষণাপত্রে পৃথিবীর বহু দেশেরই পরিস্থিতি বিশ্লেষণ করা হয়েছে, যার মধ্যে ভারতও আছে। এখানে সংখ্যাচিত্র ব্যবহার করে দেখানো হয়েছে যে, এই সমস্ত দেশগুলিতে যে সমস্ত মানুষ শারীরিক শ্রমের সঙ্গে যুক্ত, তাঁরা কাজ হারাবেন সবচেয়ে বেশি। তারপরেই অটোমেশনের জন্য কাজ হারাতে পারে অফিসের বাঁধাধরা কাজের সঙ্গে যুক্ত মানুষেরা। যদিও এই গবেষণাপত্রে বলা হয়েছে যে, অন্য বেশ কিছু পেশায় কাজের সংখ্যা বৃদ্ধি পাবে, যেমন শিল্পী, আই টি-র সঙ্গে যুক্ত পেশা, ম্যানেজার, ও এক্সিকিউটিভ ইত্যাদি। 

গত পাঁচ বছরে আরও অনেকেই বিভিন্ন তথ্যের উপর নির্ভর করে, এবং পরীক্ষা-নিরীক্ষার ভিত্তিতে তাঁদের মতামত প্রকাশ করেছেন। তাঁদের মধ্যে অনেকেই যেমন এই গবেষণাপত্রগুলিতে প্রকাশিত মতামতকে সমর্থন করেছেন, তেমনি অনেকে এই আশঙ্কাকে উড়িয়েও দিয়েছেন। যাঁরা মনে করেন অটোমেশনের দরুন কর্মসংস্থানে প্রভাব পড়বে না, তাঁদের মূল বক্তব্য হল যে, উৎপাদন শিল্পে রোবট এবং অটোমেশন ব্যবহারের জন্য মানুষ কাজ হারালেও, পরিষেবা ক্ষেত্রে কাজের সংখ্যা বৃদ্ধি পাবে, এবং কারখানা থেকে কাজ হারানো মানুষের পরিষেবা ক্ষেত্রে নিযুক্তি ঘটবে, যার ফলে সামগ্রিকভাবে কর্ম সংকোচন ঘটার সম্ভাবনা নেই^[৩]। তবে এই ঘটনা কয়েকটি উন্নত দেশে ঘটলেও সব জায়গায় যে সম্ভব হবে তার কোন নিশ্চয়তা পাওয়া যায়নি। উপরন্তু, উন্নত দেশগুলিতে পরিষেবার জন্যও বর্তমানে রোবট এবং স্বয়ংক্রিয় যন্ত্রের ব্যবহার বেড়েছে। যেমন, সুপারমার্কেটগুলিতে এখন ক্যাশিয়ারের প্রয়োজন ফুরিয়েছে। পণ্যের ওজন নির্ধারণ থেকে তার মূল্যের হিসাব পর্যন্ত – সবটাই হয় স্বয়ংক্রিয় যন্ত্রের মাধ্যমে।  

একটা দাবি ধনতান্ত্রিক পৃথিবীতে বারবার তুলে ধরা হচ্ছে। তা হল অতীতে যেমন প্রযুক্তির ব্যবহারে সাময়িকভাবে কিছু মানুষ কাজ হারালেও পরবর্তীকালে নতুন ধরনের কাজ তৈরি হয়েছে – অটোমেশনের যুগেও সেইরকম নতুন কাজ তৈরি হবে। তবে তার জন্য কাজ হারানো কর্মীদের “রিস্কিলিং”   প্রয়োজন, অর্থাৎ তাঁদের আবার নতুন করে ভিন্ন ধরনের কাজ শিখতে হবে।

আপস্কিলিং, রিস্কিলিং, এবং সারভাইভাল অফ দি ফিটেস্ট – নিজেকে নতুন পৃথিবীর জন্য প্রস্তুত করো, যোগ্য হয়ে ওঠ, নতুবা তোমার বেঁচে থাকা অর্থহীন – এটাই ধনতান্ত্রিক দুনিয়ায় নয়া মন্ত্র। কিন্তু কিভাবে সম্ভব এই “আপস্কিলিং”, বা “রিস্কিলিং”? আর্টিফিসিয়াল ইন্টেলিজেন্স এবং মেশিন লার্নিং-এর অগ্রগতির ফলে আজকের পৃথিবীতে যে প্রযুক্তির প্রয়োগ ঘটছে তার দ্রুত প্রসার অতীতে কখনোই ঘটেনি। বর্তমান সময়কে বলা হচ্ছে পৃথিবীর চতুর্থ শিল্প বিপ্লব। কিন্তু এই শিল্প বিপ্লবে প্রযুক্তির উদ্ভাবন এতটাই গতিতে এগোচ্ছে যে অতীতে সহস্রাধিক বছর ধরে মানুষ যেসব কাজে দক্ষতা অর্জন করেছিল, সেই সমস্ত কাজ কম্প্যুটার ও সফটওয়ার ব্যবহার করে নিষ্পন্ন করা যাচ্ছে। যে সকল কাজে যন্ত্র কাজে লাগানো যাবে বলে কখনো ভাবা যায়নি, সেই সমস্ত কাজও কম্প্যুটার বা যন্ত্রের মাধ্যমে করা সম্ভব হচ্ছে। ফলে কোনো একটি কাজে কর্মীদের প্রশিক্ষিত করে তোলার কিছুদিনের মধ্যেই যন্ত্র দিয়ে একই কাজ করা সম্ভব হয়ে উঠছে। সুতরাং এখন “লাইফ লং লার্নিং”–এর কথা বলা হচ্ছে অর্থাৎ সমস্ত জীবন ধরেই একজন কর্মীকে নতুন নতুন কাজে প্রশিক্ষিত হতে হবে, নতুবা তার নিত্য নতুন কাজ হারানোর ভয় থাকবে।  

দ্বিতীয়ত, এই প্রশিক্ষণ অবশ্যই ব্যয়সাপেক্ষ, কে বহন করবে এই ব্যয়? কোম্পানিগুলি কর্মীকে উপযুক্ত না মনে করলে তাকে বরখাস্ত করে দায়মুক্ত হয়। যেমন সদ্য, ২০২৩ সালের গোড়ায়ই আমাজন ১৮০০০ কর্মীকে বরখাস্ত করার পরে মে মাসে আরও ৯০০০ কর্মীকে বরখাস্ত করে। আমাজনের পক্ষ থেকে যে কারণের কথা মূলত উল্লেখ করা হয়, তা হল, “স্কিল ম্যাচিং” হচ্ছে না অর্থাৎ আমাজনের প্রয়োজন অনুযায়ী দক্ষতা এই কর্মীদের নেই। কিন্তু তাঁদের প্রশিক্ষিত করা বা অন্য কাজে লাগানোর কথা আমাজনের মতো বৃহৎ কোম্পানিও চিন্তার মধ্যেই আনেনি। রাষ্ট্র বা সরকারের তো এই প্রশিক্ষণের দায়ভার গ্রহণ করার কোনো পরিকল্পনাই নেই – আমাদের দেশে তো নেই, উন্নত দেশগুলিতেও নেই। সুতরাং, এই দায় বর্তাচ্ছে কর্মীর নিজের উপরেই – ব্যক্তিগত পর্যায়ে। 

কিন্তু আজকের যুগে কার পক্ষে “লাইফ লং লার্নিং”-এর মাধ্যমে নিজেকে প্রত্যেক মুহূর্তে প্রস্তুত রাখা সম্ভব? এখানে যে বানিজ্যিক সংস্থায় একজন ব্যক্তি কর্মরত সেই সংস্থা তার দায়িত্ব এড়াতে পারে না। দায়িত্ব এড়াতে পারে না রাষ্ট্রও। একটা কথা এখানে বলা প্রয়োজন। মানব সভ্যতার সূচনাপর্ব থেকে যদিও শিক্ষার সুযোগ থেকে বহু মানুষ বিভিন্ন সময়ে বঞ্চিত ছিল, কিন্তু শিক্ষা কখনোই আজকের যুগের মত পণ্য সামগ্রী হিসাবে বিবেচিত হয়নি। কিন্তু আজকের পৃথিবীতে শিক্ষাও মুনাফা অর্জনের এক উপায়। ফলে গরীব, এবং প্রান্তিক পরিবারের সন্তানদের পক্ষে সারা জীবন ধরে নিজেদের চেষ্টায় বারে বারে প্রশিক্ষিত হয়ে ওঠা সম্ভব নয়। সুতরাং, রাষ্ট্র অথবা পুঁজির মালিক দায়িত্ব গ্রহণ না করলে পিছিয়ে পড়বে এক বিরাট অংশের মানুষ। এখানে সারভাইভাল অফ দি ফিটেস্ট –এর অর্থ হল যার অর্থবল আছে, তার পক্ষেই বেঁচে থাকা সম্ভব। বাকিরা হয় অকিঞ্চিৎকর হয়ে পৃথিবীতে বেঁচে থাকবে, নাহলে বিনষ্ট হয়ে যাবে। 

চতুর্থ পর্বে আমরা ফিরে আসব আমাদের প্রশ্নে – “মেশিন কি মানুষের মত চিন্তা করতে পারে?” 

এই পর্বের তথ্যসূত্রঃ 
১)  কার্ল বেনেডিক্ট ফ্রে, মাইকেল এ. অসবোর্ন, দি ফিউচার অফ এমপ্লয়মেন্ট: হাও সাসেপটিবল আরে জবস টু কম্প্যুটারাইজেশান, ভলিউম ১১৪, ২০১৭, পৃষ্ঠা ২৫৪-২৮০, ISSN 0040-1625, https://doi.org/10.1016/j.techfore.2016.08.019 
২) জবস লস্ট, জবস গেইনড: ওয়ার্কফোর্স ট্র্যাঞ্জিসানস ইন আ টাইম অফ অটোমেশান, মান্যিকা এট আল, ম্যাকিনজে অ্যান্ড কোং প্রকাশিত, ডিসেম্বর ২০১৭ 
৩) ডউথ, উলফগ্যাং, সেবাস্টিয়ান ফাইন্ডাইজেন, জেনস সুদেকুম এবং নিকোল ওয়াসনার, ২০১৭ – “জার্মান রোবটস: দি ইমপ্যাক্ট অফ ইন্ডাস্ট্রিয়াল রোবটসন ওয়ার্কারস”, ইন্সটিটিউট ফর এমপ্লয়মেন্ট রিসার্চ ডিসকাশন পেপার – ৩০/২০১৭ 
৪) গ্লেসার, এ. ইন্ডাস্ট্রিয়াল রোবট, ইন্ডাস্ট্রিয়াল প্রেস: নিউ ইয়র্ক, ইউ এস এ, ২০০৯
 ৫) আ নিউ স্টাডি মেসারস রোবটস অন জবস, ইট’স সিগনিফিক্যন্ট, সারা ব্রাউন, জুলাই ২৯, ২০২০ 

লেখক যাদবপুর বিশ্ববিদ্যালয়ের  কম্পিউটার সায়েন্স অ্যান্ড ইঞ্জিনিয়ারিং বিভাগের অধ্যাপক