যত
বেশি প্রতিষ্ঠান কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা নিয়ে পরীক্ষা-নিরীক্ষা করছে এবং ভাবছে কীভাবে এটি তাদের মুনাফা বাড়াতে পারে, ততই শ্রমিকদের ওপর এর প্রভাব নিয়ে বিতর্ক বেড়েছে। যুক্তরাষ্ট্রে দেখা যাচ্ছে, শেয়ারবাজারের মূল্য খুব বেড়ে যাচ্ছে, অথচ মোট (অ-কৃষি খাতের) চাকরির সুযোগ কমছে। এ কারণে সংবাদমাধ্যমে এমন ধারণা তৈরি হয়েছে যে, প্রযুক্তির কারণে চাকরি হারানোর ঝুঁকি বাড়ছে।
গণমাধ্যেমে এমন সংবাদ ছাড়া প্রায় কোনো সপ্তাহই পার হয় না—যেখানে বলা হয়, বিভিন্ন প্রতিষ্ঠান এআই দিয়ে হোয়াইট কলার জব (White-collar jobs বলতে বোঝায়— অফিসভিত্তিক, মানসিক বা প্রশাসনিক ধরণের পেশা, যেখানে শারীরিক শ্রমের চেয়ে বুদ্ধিবৃত্তিক কাজ বেশি হয়) করাচ্ছে, বিশেষ করে সেসব পদে যেখানে সাধারণত নতুন স্নাতকরা বা কর্মজীবনের নিম্নস্তরের কর্মীরা কাজ করেন।
যুক্তরাষ্ট্রের সিনেটের স্বাস্থ্য, শিক্ষা, শ্রম ও পেনশন কমিটি প্রকাশিত এক প্রতিবেদনে বলা হয়েছে, আগামী এক দশকে যুক্তরাষ্ট্রে কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা ও অটোমেশন প্রায় দশ কোটি চাকরি ধ্বংস করতে পারে।
এ ধরনের আশঙ্কা যারা প্রকাশ করেন তারা নামকরা অর্থনীতিবিদদের কথাও উদ্ধৃত করতে পারেন, যারা মনে করেন এআই বিপ্লব উৎপাদনশীলতা বৃদ্ধিতে মাঝারি প্রভাব ফেলবে, কিন্তু কর্মসংস্থানের ওপর এর প্রভাব স্পষ্টভাবে নেতিবাচক হবে। কারণ, এটি বহু কাজকে স্বয়ংক্রিয় করে দেবে।
আমরা এই দুই ধারণার সঙ্গেই একমত নই। আমাদের সাম্প্রতিক গবেষণা দেখিয়েছে, বাস্তবতা অনেক বেশি জটিল এবং এত ভয়ঙ্কর নয় যতটা এই হতাশাবাদী ধারনাগুলো বোঝায়। উৎপাদনশীলতার বৃদ্ধির ক্ষেত্রে, এআই দুটি ভিন্ন পথে কাজ করতে পারে— এক, পণ্য ও সেবা উৎপাদনের কাজগুলোকে স্বয়ংক্রিয় করা; দুই, নতুন ধারণা বা উদ্ভাবনের উৎপাদন প্রক্রিয়াকেও স্বয়ংক্রিয় করা।
এরিক ব্রিনজলফসন ও তার সহ-লেখকরা যুক্তরাষ্ট্রের এক সফটওয়্যার প্রতিষ্ঠানের কাস্টমার সার্ভিস কর্মীদের ওপর ‘জেনারেটিভ এআই’-এর প্রভাব পরীক্ষা করে দেখতে পান— যেসব কর্মী এআই অ্যাসিস্ট্যান্ট ব্যবহারের সুযোগ পেয়েছিলেন, তাদের উৎপাদনশীলতা প্রথম মাসেই প্রায় ১৪% বৃদ্ধি পায়। তিন মাস পর প্রায় ২৫% বেশি মাত্রায় পৌঁছে স্থিতিশীল হয়।
আরেকটি গবেষণাতেও দেখা গেছে, বিভিন্ন ধরনের হোয়াইট কলার ((White-collar jobs বলতে বোঝায়— অফিসভিত্তিক, মানসিক বা প্রশাসনিক ধরণের পেশা, যেখানে শারীরিক শ্রমের চেয়ে বুদ্ধিবৃত্তিক কাজ বেশি হয়) কর্মীদের মধ্যেও উৎপাদনশীলতা উল্লেখযোগ্যভাবে বেড়েছে। বিশেষ করে, যারা শুরুতে কম উৎপাদনশীল ছিল, তাদের ক্ষেত্রে প্রাথমিকভাবে সবচেয়ে বেশি উন্নতি দেখা গেছে—ফলে প্রতিষ্ঠানের ভেতরে অসমতা কমেছে।
মাইক্রো (ক্ষুদ্রস্তর) থেকে ম্যাক্রো (বৃহত্তর) স্তরে গেলে, আমরা (আঘিয়ন ও বুনেল) ২০২৪ সালের এক গবেষণাপত্রে আগামী এক দশকে কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার সম্ভাব্য প্রবৃদ্ধির ওপর প্রভাব নির্ধারণের জন্য দুটি পদ্ধতি বিবেচনা করেছি।
প্রথম পদ্ধতিতে এআই বিপ্লবের সঙ্গে অতীতের প্রযুক্তিগত বিপ্লবগুলোর মিল ব্যবহার করা হয়েছে, আর দ্বিতীয় পদ্ধতিটি ড্যারন আসিমোগলুর “
