“`html

ওপেন সোর্স কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা টেকসই উন্নয়ন লক্ষ্যমাত্রা ত্বরান্বিত করতে পারে

ওপেন সোর্স কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা টেকসই উন্নয়ন লক্ষ্যমাত্রা ত্বরান্বিত করতে পারে ওপেন সোর্স কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা বিশ্বব্যাপী টেকসই উন্নয়ন লক্ষ্যমাত্রা অগ্রসর করার জন্য একটি প্রধান সুযোগ হিসেবে বিবেচিত হয়। ২০১৮ থেকে ২০২৪ সালের মধ্যে, এই লক্ষ্যগুলিকে সমর্থন করার জন্য এর ব্যবহার ৩০০% বৃদ্ধি পেয়েছে, কৃষি, বাস্তুতন্ত্র ব্যবস্থাপনা এবং জলবায়ু পরিবর্তনের বিরুদ্ধে লড়াইয়ের মতো ক্ষেত্রে উল্লেখযোগ্য অবদান রেখেছে। এই উন্মুক্ত মডেল, যা সকলকে সরঞ্জামগুলি অধ্যয়ন, সংশোধন এবং ভাগ করার সুযোগ দেয়, কার্যকর ও অন্তর্ভুক্তিমূলকভাবে অগ্রগতি ত্বরান্বিত করার জন্য ডিজাইন করা হয়েছে।

তবে এর প্রসার কিছু জটিল চ্যালেঞ্জ উন্মোচন করেছে। গঠনমূলক শাসন কাঠামোর অভাব অতিরিক্ত সম্পদ খরচ এবং নৈতিক দুর্বলতার দিকে নিয়ে যেতে পারে। উদাহরণস্বরূপ, অকার্যকর স্থানীয় অবকাঠামোতে অতিরিক্ত মডেলের বিকেন্দ্রীকৃত উন্নয়ন শিল্পের কার্বন পদচিহ্নকে আরও খারাপ করে। এছাড়া, ওপেন সোর্স সরঞ্জামগুলিতে সহজ প্রবেশাধিকার ডিপফেক এবং লক্ষ্যবস্তু ভুল তথ্য উৎপাদনের খরচ কমিয়ে দিয়েছে, যা তথ্যের নিরাপত্তা এবং বিশ্বাসযোগ্যতার জন্য হুমকি সৃষ্টি করেছে।

অন্য একটি চ্যালেঞ্জ হল ডিজিটাল কলোনিয়ালিজম, যেখানে উত্তর গ্লোবালের শক্তিশালী দেশ এবং প্রতিষ্ঠানগুলি ডেটা ও অবকাঠামো নিয়ন্ত্রণ করে, দক্ষিণের দেশগুলির স্বায়ত্তশাসনকে সীমিত করে। স্থানীয় প্রেক্ষাপটের জন্য ডিজাইন করা ডেটাসেট অন্যান্য জায়গায় ভুলভাবে প্রয়োগ করা হতে পারে, যা শাসন সমাধানের জন্য ত্রুটি এবং কম প্রাসঙ্গিকতার দিকে নিয়ে যেতে পারে।

এই চ্যালেঞ্জ মোকাবিলার জন্য চারটি প্রধান পদক্ষেপ প্রস্তাব করা হয়েছে। প্রথমটি হল মডেলের পুরো জীবনচক্র জুড়ে টেকসইতা একীভূত করা, হার্ডওয়্যার অবকাঠামো অপ্টিমাইজ করা এবং অতিরিক্ত উন্নয়নজনিত অপচয় এড়ানো। মডেল ডিস্টিলেশন-এর মতো কৌশলগুলি মডেলের আকার ৭০% পর্যন্ত কমিয়ে তাদের পরিবেশগত প্রভাব সীমিত করতে পারে। আরেকটি পথ হল তরল শীতলীকরণ এবং নবায়নযোগ্য শক্তি দ্বারা চালিত ডেটা সেন্টার গ্রহণ করা, যা শক্তির চাহিদা ২০% এবং পানির ব্যবহার ৫২% কমিয়ে দেয়।

দ্বিতীয় পদক্ষেপটি হল কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার টেকসই উন্নয়ন লক্ষ্যমাত্রার উপর প্রভাব পরিমাপ করার জন্য একটি পরিমাণগত মূল্যায়ন কাঠামো প্রতিষ্ঠা করা। এর জন্য স্থানীয় এবং বিশ্বব্যাপী ডেটা একীভূত করে কম্পোজিট সূচক তৈরি করা প্রয়োজন, যা ইতিবাচক এবং নেতিবাচক প্রভাবগুলির সঠিক মূল্যায়ন করতে সাহায্য করে। উদাহরণস্বরূপ, টেকসইতার মানদণ্ড ৪০টিরও বেশি সামাজিক, পরিবেশগত এবং অর্থনৈতিক সূচককে কভার করতে পারে, যা বাস্তব প্রভাবের একটি স্পষ্ট দৃষ্টিভঙ্গি প্রদান করে।

তৃতীয় পদক্ষেপটি নিয়ন্ত্রণ এবং স্বচ্ছতার উপর ভিত্তি করে। দুর্নীতিরোধ করার জন্য, বাধ্যতামূলক অডিট, অ্যাডভারসেরিয়াল টেস্টিং এবং অনুমোদিত ব্যবহারের সংজ্ঞা দেয় এমন স্পষ্ট লাইসেন্স বাস্তবায়ন করা অপরিহার্য। ডেভেলপারদের উচিত পক্ষপাত সীমিত করার জন্য অডিট করা ডেটাসেট ব্যবহার করা, অথবা সরকারগুলি ক্ষতিকর কন্টেন্টের প্রচার রোধ করার জন্য কঠোর নীতিমালা আরোপ করতে পারে। ব্যবহারকারীদেরও এই সরঞ্জামগুলি নৈতিকভাবে প্রয়োগ করার এবং খারাপ ব্যবহারের রিপোর্ট করার দায়িত্ব রয়েছে।

চতুর্থ পদক্ষেপটি বিশ্বব্যাপী সহযোগিতা এবং জ্ঞান ভাগাভাগিকে উৎসাহিত করে। প্রবেশাধিকারের গণতান্ত্রিকীকরণ সত্ত্বেও, অবকাঠামো, প্রতিভা এবং ডেটা সার্বভৌমত্বের ক্ষেত্রে অসমতা রয়ে গেছে। খোলা প্রবেশাধিকার প্ল্যাটফর্ম তৈরি করা, যা খুঁজে পাওয়া, অ্যাক্সেসিবিলিটি এবং পুনরায় ব্যবহারযোগ্যতার নীতিগুলি মেনে চলে, তা সম্পদের ন্যায্য অ্যাক্সেস নিশ্চিত করার জন্য গুরুত্বপূর্ণ। কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা শাসনের উপর একটি বিশ্বব্যাপী সংলাপের মতো প্রতিষ্ঠানগুলি বার্ষিক রিপোর্ট প্রকাশ এবং আন্তঃসরকারি আলোচনা আয়োজনের মাধ্যমে সহযোগিতা জোরদার করতে পারে।

আঞ্চলিক পর্যায়ে, বিশ্বব্যাপী প্ল্যাটফর্ম এবং স্থানীয় গবেষণা কেন্দ্রগুলির মধ্যে সহযোগিতা ভাগ করা ফাউন্ডেশন মডেলগুলিকে স্থানীয় ডেটার সাথে একত্রিত করতে সাহায্য করে। এটি উপযুক্ত সমাধান মোতায়েনকে সহজতর করে, একই সাথে ডেটা সুরক্ষা নিয়ন্ত্রণ মেনে চলে। অস্ট্রেলিয়ান ইনস্টিটিউট ফর আর্টিফিশিয়াল ইন্টেলিজেন্স বা ফ্রান্সের ন্যাশনাল ইনস্টিটিউট ফর আর্টিফিশিয়াল ইন্টেলিজেন্স ইভালুয়েশন অ্যান্ড সিকিউরিটির মতো প্রতিষ্ঠানগুলি এই স্থানীয়করণে মূল ভূমিকা পালন করে।

ওপেন সোর্স কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা, উপযুক্ত শাসনের সাথে মিলিত হয়ে, সিদ্ধান্ত গ্রহণকে রূপান্তরিত করতে পারে, এটিকে আরও অন্তর্ভুক্তিমূলক এবং প্রমাণভিত্তিক করে তুলতে পারে। এটি দ্রুত প্রাধান্য, বাধা এবং টেকসই রূপান্তরের পথ চিহ্নিত করতে সাহায্য করতে পারে, এমনকি জটিল চ্যালেঞ্জের মুখোমুখি হলেও। বিশ্বব্যাপী নাগরিকদের থেকে অর্জিত শিক্ষাগুলিকে একীভূত করার মাধ্যমে, এটি ২০৩০ পরবর্তী এজেন্ডাকে আরও প্রতিনিধিত্বমূলক এবং কার্যকর করে তুলতে পারে।

ওপেন সোর্স মডেলগুলি কংক্রিট সুবিধাও প্রদান করে। তুলনামূলক কর্মক্ষমতার জন্য তাদের খরচ প্রোপ্রাইেটারি মডেলগুলির চেয়ে ৫ থেকে ২৯ গুণ কম, যা তাদের অ্যাক্সেসিবিলিটি বৃদ্ধি করে। জলবায়ু বিষয়ক বিশেষায়িত প্রাকৃতিক ভাষা প্রক্রিয়াকরণ মডেলের মতো সরঞ্জামগুলি ভুল তথ্য মোকাবিলায় সাহায্য করে, অন্যদিকে স্বাস্থ্যসেবায় ব্যবহৃত মডেলগুলি কিছু অঞ্চলে থেরাপিস্টের ঘাটতি কমাতে পারে। অর্থনৈতিক ক্ষেত্রে, ছোট এবং মাঝারি ব্যবসাগুলি তাদের উৎপাদন অপ্টিমাইজ করার জন্য এই প্রযুক্তিগুলি গ্রহণ এবং কাস্টমাইজ করতে পারে।

তবে, উপযুক্ত শাসন ছাড়া ঝুঁকিগুলি থেকে যায়। ইলেকট্রনিক উপকরণ উৎপাদন এবং কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার জন্য প্রয়োজনীয় অবকাঠামো বিশ্বব্যাপী বিষাক্ত বর্জ্যে অবদান রাখে। এছাড়া, ওপেন সোর্স হিসেবে লেবেল করা মডেলগুলির প্রায় ৬০% এর কোনো লাইসেন্স নেই, যা তাদের নিরাপদ ব্যবহারের জটিলতা বৃদ্ধি করে। অনিয়ন্ত্রিত মডেলগুলির প্রসার ক্ষতিকারক অভিনেতাদের দ্বারা দুর্বলতা শনাক্ত করা সহজ করে, যা ফিশিং বা ঘৃণাত্মক বক্তব্যের প্রচারের ঝুঁকি বৃদ্ধি করে।

ওপেন সোর্স কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার সুবিধাগুলিকে সর্বাধিক করার জন্য, একটি সমন্বিত পদ্ধতির প্রয়োজন। এটি টেকসইতা, কঠোর মূল্যায়ন, নিরাপত্তা এবং সহযোগিতাকে একত্রিত করতে হবে, অনিশ্চয়তাগুলি কমাতে এবং নিশ্চিত করতে যে এই প্রযুক্তিটি প্রকৃতপক্ষে বিশ্বব্যাপী অগ্রগতি সাধনে সহায়তা করে।

ওপেন সোর্স কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা টেকসই উন্নয়ন লক্ষ্যমাত্রা ত্বরান্বিত করতে পারে ওপেন সোর্স কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা বিশ্বব্যাপী টেকসই উন্নয়ন লক্ষ্যমাত্রা অগ্রসর করার জন্য একটি প্রধান সুযোগ হিসেবে বিবেচিত হয়। ২০১৮ থেকে ২০২৪ সালের মধ্যে, এই লক্ষ্যগুলিকে সমর্থন করার জন্য এর ব্যবহার ৩০০% বৃদ্ধি পেয়েছে, কৃষি, বাস্তুতন্ত্র ব্যবস্থাপনা এবং জলবায়ু পরিবর্তনের বিরুদ্ধে লড়াইয়ের মতো ক্ষেত্রে উল্লেখযোগ্য অবদান রেখেছে। এই উন্মুক্ত মডেল, যা সকলকে সরঞ্জামগুলি অধ্যয়ন, সংশোধন এবং ভাগ করার সুযোগ দেয়, কার্যকর ও অন্তর্ভুক্তিমূলকভাবে অগ্রগতি ত্বরান্বিত করার জন্য ডিজাইন করা হয়েছে।

তবে এর প্রসার কিছু জটিল চ্যালেঞ্জ উন্মোচন করেছে। গঠনমূলক শাসন কাঠামোর অভাব অতিরিক্ত সম্পদ খরচ এবং নৈতিক দুর্বলতার দিকে নিয়ে যেতে পারে। উদাহরণস্বরূপ, অকার্যকর স্থানীয় অবকাঠামোতে অতিরিক্ত মডেলের বিকেন্দ্রীকৃত উন্নয়ন শিল্পের কার্বন পদচিহ্নকে আরও খারাপ করে। এছাড়া, ওপেন সোর্স সরঞ্জামগুলিতে সহজ প্রবেশাধিকার ডিপফেক এবং লক্ষ্যবস্তু ভুল তথ্য উৎপাদনের খরচ কমিয়ে দিয়েছে, যা তথ্যের নিরাপত্তা এবং বিশ্বাসযোগ্যতার জন্য হুমকি সৃষ্টি করেছে।

অন্য একটি চ্যালেঞ্জ হল ডিজিটাল কলোনিয়ালিজম, যেখানে উত্তর গ্লোবালের শক্তিশালী দেশ এবং প্রতিষ্ঠানগুলি ডেটা ও অবকাঠামো নিয়ন্ত্রণ করে, দক্ষিণের দেশগুলির স্বায়ত্তশাসনকে সীমিত করে। স্থানীয় প্রেক্ষাপটের জন্য ডিজাইন করা ডেটাসেট অন্যান্য জায়গায় ভুলভাবে প্রয়োগ করা হতে পারে, যা শাসন সমাধানের জন্য ত্রুটি এবং কম প্রাসঙ্গিকতার দিকে নিয়ে যেতে পারে।

এই চ্যালেঞ্জ মোকাবিলার জন্য চারটি প্রধান পদক্ষেপ প্রস্তাব করা হয়েছে। প্রথমটি হল মডেলের পুরো জীবনচক্র জুড়ে টেকসইতা একীভূত করা, হার্ডওয়্যার অবকাঠামো অপ্টিমাইজ করা এবং অতিরিক্ত উন্নয়নজনিত অপচয় এড়ানো। মডেল ডিস্টিলেশন-এর মতো কৌশলগুলি মডেলের আকার ৭০% পর্যন্ত কমিয়ে তাদের পরিবেশগত প্রভাব সীমিত করতে পারে। আরেকটি পথ হল তরল শীতলীকরণ এবং নবায়নযোগ্য শক্তি দ্বারা চালিত ডেটা সেন্টার গ্রহণ করা, যা শক্তির চাহিদা ২০% এবং পানির ব্যবহার ৫২% কমিয়ে দেয়।

দ্বিতীয় পদক্ষেপটি হল কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার টেকসই উন্নয়ন লক্ষ্যমাত্রার উপর প্রভাব পরিমাপ করার জন্য একটি পরিমাণগত মূল্যায়ন কাঠামো প্রতিষ্ঠা করা। এর জন্য স্থানীয় এবং বিশ্বব্যাপী ডেটা একীভূত করে কম্পোজিট সূচক তৈরি করা প্রয়োজন, যা ইতিবাচক এবং নেতিবাচক প্রভাবগুলির সঠিক মূল্যায়ন করতে সাহায্য করে। উদাহরণস্বরূপ, টেকসইতার মানদণ্ড ৪০টিরও বেশি সামাজিক, পরিবেশগত এবং অর্থনৈতিক সূচককে কভার করতে পারে, যা বাস্তব প্রভাবের একটি স্পষ্ট দৃষ্টিভঙ্গি প্রদান করে।

তৃতীয় পদক্ষেপটি নিয়ন্ত্রণ এবং স্বচ্ছতার উপর ভিত্তি করে। দুর্নীতিরোধ করার জন্য, বাধ্যতামূলক অডিট, অ্যাডভারসেরিয়াল টেস্টিং এবং অনুমোদিত ব্যবহারের সংজ্ঞা দেয় এমন স্পষ্ট লাইসেন্স বাস্তবায়ন করা অপরিহার্য। ডেভেলপারদের উচিত পক্ষপাত সীমিত করার জন্য অডিট করা ডেটাসেট ব্যবহার করা, অথবা সরকারগুলি ক্ষতিকর কন্টেন্টের প্রচার রোধ করার জন্য কঠোর নীতিমালা আরোপ করতে পারে। ব্যবহারকারীদেরও এই সরঞ্জামগুলি নৈতিকভাবে প্রয়োগ করার এবং খারাপ ব্যবহারের রিপোর্ট করার দায়িত্ব রয়েছে।

চতুর্থ পদক্ষেপটি বিশ্বব্যাপী সহযোগিতা এবং জ্ঞান ভাগাভাগিকে উৎসাহিত করে। প্রবেশাধিকারের গণতান্ত্রিকীকরণ সত্ত্বেও, অবকাঠামো, প্রতিভা এবং ডেটা সার্বভৌমত্বের ক্ষেত্রে অসমতা রয়ে গেছে। খোলা প্রবেশাধিকার প্ল্যাটফর্ম তৈরি করা, যা খুঁজে পাওয়া, অ্যাক্সেসিবিলিটি এবং পুনরায় ব্যবহারযোগ্যতার নীতিগুলি মেনে চলে, তা সম্পদের ন্যায্য অ্যাক্সেস নিশ্চিত করার জন্য গুরুত্বপূর্ণ। কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা শাসনের উপর একটি বিশ্বব্যাপী সংলাপের মতো প্রতিষ্ঠানগুলি বার্ষিক রিপোর্ট প্রকাশ এবং আন্তঃসরকারি আলোচনা আয়োজনের মাধ্যমে সহযোগিতা জোরদার করতে পারে।

আঞ্চলিক পর্যায়ে, বিশ্বব্যাপী প্ল্যাটফর্ম এবং স্থানীয় গবেষণা কেন্দ্রগুলির মধ্যে সহযোগিতা ভাগ করা ফাউন্ডেশন মডেলগুলিকে স্থানীয় ডেটার সাথে একত্রিত করতে সাহায্য করে। এটি উপযুক্ত সমাধান মোতায়েনকে সহজতর করে, একই সাথে ডেটা সুরক্ষা নিয়ন্ত্রণ মেনে চলে। অস্ট্রেলিয়ান ইনস্টিটিউট ফর আর্টিফিশিয়াল ইন্টেলিজেন্স বা ফ্রান্সের ন্যাশনাল ইনস্টিটিউট ফর আর্টিফিশিয়াল ইন্টেলিজেন্স ইভালুয়েশন অ্যান্ড সিকিউরিটির মতো প্রতিষ্ঠানগুলি এই স্থানীয়করণে মূল ভূমিকা পালন করে।

ওপেন সোর্স কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা, উপযুক্ত শাসনের সাথে মিলিত হয়ে, সিদ্ধান্ত গ্রহণকে রূপান্তরিত করতে পারে, এটিকে আরও অন্তর্ভুক্তিমূলক এবং প্রমাণভিত্তিক করে তুলতে পারে। এটি দ্রুত প্রাধান্য, বাধা এবং টেকসই রূপান্তরের পথ চিহ্নিত করতে সাহায্য করতে পারে, এমনকি জটিল চ্যালেঞ্জের মুখোমুখি হলেও। বিশ্বব্যাপী নাগরিকদের থেকে অর্জিত শিক্ষাগুলিকে একীভূত করার মাধ্যমে, এটি ২০৩০ পরবর্তী এজেন্ডাকে আরও প্রতিনিধিত্বমূলক এবং কার্যকর করে তুলতে পারে।

ওপেন সোর্স মডেলগুলি কংক্রিট সুবিধাও প্রদান করে। তুলনামূলক কর্মক্ষমতার জন্য তাদের খরচ প্রোপ্রাইেটারি মডেলগুলির চেয়ে ৫ থেকে ২৯ গুণ কম, যা তাদের অ্যাক্সেসিবিলিটি বৃদ্ধি করে। জলবায়ু বিষয়ক বিশেষায়িত প্রাকৃতিক ভাষা প্রক্রিয়াকরণ মডেলের মতো সরঞ্জামগুলি ভুল তথ্য মোকাবিলায় সাহায্য করে, অন্যদিকে স্বাস্থ্যসেবায় ব্যবহৃত মডেলগুলি কিছু অঞ্চলে থেরাপিস্টের ঘাটতি কমাতে পারে। অর্থনৈতিক ক্ষেত্রে, ছোট এবং মাঝারি ব্যবসাগুলি তাদের উৎপাদন অপ্টিমাইজ করার জন্য এই প্রযুক্তিগুলি গ্রহণ এবং কাস্টমাইজ করতে পারে।

তবে, উপযুক্ত শাসন ছাড়া ঝুঁকিগুলি থেকে যায়। ইলেকট্রনিক উপকরণ উৎপাদন এবং কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার জন্য প্রয়োজনীয় অবকাঠামো বিশ্বব্যাপী বিষাক্ত বর্জ্যে অবদান রাখে। এছাড়া, ওপেন সোর্স হিসেবে লেবেল করা মডেলগুলির প্রায় ৬০% এর কোনো লাইসেন্স নেই, যা তাদের নিরাপদ ব্যবহারের জটিলতা বৃদ্ধি করে। অনিয়ন্ত্রিত মডেলগুলির প্রসার ক্ষতিকারক অভিনেতাদের দ্বারা দুর্বলতা শনাক্ত করা সহজ করে, যা ফিশিং বা ঘৃণাত্মক বক্তব্যের প্রচারের ঝুঁকি বৃদ্ধি করে।

ওপেন সোর্স কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার সুবিধাগুলিকে সর্বাধিক করার জন্য, একটি সমন্বিত পদ্ধতির প্রয়োজন। এটি টেকসইতা, কঠোর মূল্যায়ন, নিরাপত্তা এবং সহযোগিতাকে একত্রিত করতে হবে, অনিশ্চয়তাগুলি কমাতে এবং নিশ্চিত করতে যে এই প্রযুক্তিটি প্রকৃতপক্ষে বিশ্বব্যাপী অগ্রগতি সাধনে সহায়তা করে।

“`

Crédits des sources

Source principale

DOI : https://doi.org/10.1038/s41467-026-73866-8

Titre : Steering open-source AI to accelerate the sustainable development goals

Revue : Nature Communications

Éditeur : Springer Science and Business Media LLC

Auteurs : Min Chen; Kai Wu; Prajal Pradhan; Cameron Allen; Stefano Nativi; Klaus Hubacek; Alexey Voinov; Felix Creutzig; Tatiana Filatova; Niklas Boers; Michael Meadows; Peilong Ma; Frank Biermann; Hans Joachim Schellnhuber; John Ludden; Maria Paradiso; Michael Batty; Huadong Guo; Min Cao; Peng Hou; Guonian Lü