এই সপ্তাহে কনফারেন্স অন ল্যাঙ্গুয়েজ মডেলিং (COLM) এ উপস্থাপিত একটি সমকক্ষ-পর্যালোচিত সমীক্ষা অনুসারে, AI টুলের উপর নির্ভর করে মাত্র দশ মিনিট ব্যয় করা একজন ব্যক্তির কঠিন কাজগুলিতে মনোনিবেশ করার এবং অবিরত থাকার ক্ষমতাকে উল্লেখযোগ্যভাবে হ্রাস করে।

"এআই অ্যাসিস্ট্যান্স রিডিউসেস পিসিসটেন্স অ্যান্ড হার্টস ইন্ডিপেন্ডেন্ট পারফরম্যান্স" শিরোনামের গবেষণাপত্রটি লেখক এবং গবেষক ব্রায়ান ক্রিশ্চিয়ান, কার্নেগি মেলন ইউনিভার্সিটি, ম্যাসাচুসেটস ইনস্টিটিউট অফ টেকনোলজি, ইউনিভার্সিটি অফ ওএলএক্সফোর্ড এবং ইউনিভার্সিটি অফ ম্যাসাচুসেটস-এর পণ্ডিতদের সাথে ইউসি বার্কলে সেন্টার ফর হিউম্যান-কম্প্যাটিবল এআই-এর রিসার্চ ফেলো সহ-লেখক। কাজের একটি পূর্ববর্তী খসড়া বসন্তে প্রচারিত হয়েছিল, তবে আপডেট করা, পিয়ার-পর্যালোচিত সংস্করণটি এই সপ্তাহে সম্মেলনে উপস্থাপন করা হয়েছিল, এবং ইউসি বার্কলের গবেষণা অফিস 9 অক্টোবর একটি বিশদ সারসংক্ষেপ প্রকাশ করেছে। For more context on this story, see our ongoing AI industry coverage.

যা পেয়েছেন গবেষকরা

লোকেদের ফোকাস এবং অধ্যবসায় কত দ্রুত হ্রাস পেয়েছে তা পরিমাপ করার জন্য, দলটি 1,222 জন অংশগ্রহণকারীকে অনলাইনে নিয়োগ দিয়ে এলোমেলোভাবে নিয়ন্ত্রিত ট্রায়ালের একটি সিরিজ চালায়।

প্রথম পরীক্ষায়, 354 জন অংশগ্রহণকারীকে 15টি মৌলিক ভগ্নাংশ সমস্যার সমাধান করতে বলা হয়েছিল। একটি দল সাহায্য ছাড়াই কাজ করেছিল, যখন একটি দ্বিতীয় গোষ্ঠীর পাশে ChatGPT খোলা ছিল এবং সাহায্যের জন্য এটি ব্যবহার করতে বা এমনকি সরাসরি উত্তর চাইতেও বিনামূল্যে ছিল। AI অ্যাক্সেস সহ গ্রুপটি আরও সঠিকভাবে শুরু হয়েছিল। তারপরে, 12 টি সমস্যার পরে, গবেষকরা হাতিয়ারটি সরিয়ে নিয়েছিলেন। প্রায় অবিলম্বে, সেই গ্রুপে নির্ভুলতা ভেঙে পড়ে।

প্যাটার্নটি 667 জন অংশগ্রহণকারীর দ্বিতীয়, বৃহত্তর গোষ্ঠীর সাথে পুনরাবৃত্তি হয়েছে। যখন AI সহায়তা প্রত্যাহার করা হয়েছিল, তখন AI ব্যবহারকারীরা ভুল উত্তর পেয়েছিলেন বা সম্পূর্ণ ছেড়ে দিয়েছিলেন, যখন যে দলটি বিনা সহায়তায় কাজ করেছিল তারা কাজটি আটকেছিল এবং আরও সফলভাবে শেষ করেছিল।

201 জন অংশগ্রহণকারীদের সাথে একটি তৃতীয় পরীক্ষা একটি SAT পড়ার বোঝার প্রম্পটের জন্য গণিত সমস্যাগুলিকে অদলবদল করেছে। ফলাফলটি আগের ট্রায়ালগুলির প্রতিধ্বনি করেছিল: যখন টুলটি অদৃশ্য হয়ে গিয়েছিল, তখন অধ্যবসায় এবং নির্ভুলতাও ছিল।

"আপনি প্রায় একটি পরিষ্কার গল্প চাইতে পারেননি," ক্রিশ্চিয়ান ইউসি বার্কলে দ্বারা প্রকাশিত মন্তব্যে বলেছেন।

তাত্ক্ষণিক উত্তরের 'মানব খরচ'

গবেষকরা যুক্তি দেন যে সমস্যাটি AI নিজেই নয় বরং এটি যে ধরনের সাহায্যের জন্য ডিফল্ট। যখন একটি সিস্টেম সেকেন্ডের মধ্যে উত্তর তৈরি করে, ব্যবহারকারীরা সেই গতিতে অভ্যস্ত হয়ে ওঠে এবং ধীরগতির কিছু অদক্ষ বোধ করতে শুরু করে। টুলের উপর নির্ভর করা দলটি যাকে "উৎপাদনশীল সংগ্রাম" বলে তা সরিয়ে দেয় — প্রচেষ্টামূলক ব্যস্ততা যা মানুষকে তাদের নিজস্ব শক্তি এবং আগ্রহগুলি আবিষ্কার করতে সহায়তা করে।

"আমরা এই সিস্টেমগুলিকে সহায়ক হওয়ার জন্য তৈরি করেছি, কিন্তু তারা কি এমনভাবে আমাদের সাহায্য করছে যা আসলে আমাদের সাহায্য করছে?" খ্রিস্টান ড. "আমরা দেখিয়েছি, পরিহাসমূলকভাবে, তারা প্রায়শই আমাদের এমনভাবে সাহায্য করে যা অসহায়।"

ক্রিশ্চিয়ান, যার 2020 সালের বই "দ্য অ্যালাইনমেন্ট প্রবলেম" ব্যাপকভাবে এআই সুরক্ষার একটি শীর্ষস্থানীয় অ্যাক্সেসযোগ্য কাজ হিসাবে বিবেচিত হয়, বলেছেন যে অনুসন্ধানটি অনেক লোকের অন্তর্দৃষ্টির প্রমাণ সরবরাহ করে। "এটি একটি আকর্ষণীয় অনুসন্ধান, কিন্তু একটি উপায়ে এটি একটি গল্পের জন্য গোলাবারুদ সরবরাহ করে যা আমাদের অনেকেরই আমাদের অন্ত্রে অনুভব হয়," তিনি বলেছিলেন। "আমিও এটা অনুভব করি।"

কেন এটি ভগ্নাংশের বাইরে গুরুত্বপূর্ণ

শিক্ষায় জ্ঞানীয় অফলোডিং সম্পর্কে ক্রমবর্ধমান উদ্বেগের মধ্যে এই অধ্যয়নটি শুরু হয়েছে। ফ্রন্টিয়ার এআই কোম্পানিগুলো নিজেরাই স্বীকার করেছে যে চ্যাটবটগুলিতে কাজগুলি অফলোড করার ফলে একটি বিষয় সম্পর্কে ব্যবহারকারীর বেসলাইন বোঝা কমাতে পারে, বার্কলের রিপোর্ট অনুসারে। খ্রিস্টান একটি সম্ভাব্য সমাধানের পরামর্শ দেন: এআই প্রতিক্রিয়াগুলি ডিফল্ট হতে পারে আরও শিক্ষামূলক হতে - একজন গৃহশিক্ষকের মতো আচরণ করা যা একটি উত্তর মেশিনের পরিবর্তে গাইড করে যা প্রতিস্থাপন করে।

"আমাদের এমন একটি ভবিষ্যতের দিকে কাজ করতে হবে যেখানে মানুষের ক্ষমতা যতটা সম্ভব, প্রতিস্থাপনের পরিবর্তে বৃদ্ধি করা হয়," তিনি বলেছিলেন।

তার উদ্বেগ পেশাদার গবেষণা প্রসারিত. খ্রিস্টান উদ্বিগ্ন যে বিজ্ঞানে AI সরঞ্জামগুলির উপর অত্যধিক নির্ভরতা ঠিক সেই অভ্যাসগুলিকে ক্ষয় করতে পারে যা একজন ভাল বিজ্ঞানী তৈরি করে: ডেটার কাছাকাছি থাকা, নিজেকে উপাদানে ডুবিয়ে রাখা এবং একটি দলের সাথে ঘনিষ্ঠভাবে কাজ করা। দশজনের একটি গবেষণা দল যা একটি অগ্রগতির পিছনে ধারণা তৈরি করে, তিনি উল্লেখ করেছেন, দুই বা তিনজন গবেষক এবং একটি চ্যাটবটের কাছে সঙ্কুচিত হতে পারে।

"এটি ভগ্নাংশ এবং SAT সমস্যা সম্পর্কে একটি গল্প নয়," ক্রিশ্চিয়ান বলেন। "এটি এমন কিছু যা মানুষের জ্ঞান এবং মানুষের দক্ষতার উপর থেকে নিচ পর্যন্ত এবং গ্রেড-স্কুলের ছাত্র থেকে শুরু করে বিশ্বের শীর্ষস্থানীয় বিশেষজ্ঞদের কাছে ঘটছে।"

একটি অধ্যয়ন যা মূলধারায় প্রবেশ করেছে

প্রাথমিক অনুসন্ধানগুলি WIRED এবং Psychology Today থেকে কভারেজ নিয়েছিল যখন প্রাথমিক খসড়া বসন্তে প্রকাশিত হয়েছিল এবং দ্য নিউ ইয়র্ক টাইমস গত সপ্তাহে কাগজ এবং অনুরূপ গবেষণা সম্পর্কে একটি গল্প প্রকাশ করেছিল, ইউসি বার্কলে অনুসারে। COLM-এ পিয়ার-পর্যালোচিত উপস্থাপনা - ভাষা মডেলিং গবেষণার ক্ষেত্রের অন্যতম প্রধান স্থান - এখন ফলাফলটিকে একটি আনুষ্ঠানিক স্ট্যাম্প দেয়।

শিক্ষাবিদ এবং নিয়োগকর্তাদের জন্য, বার্তাটি অস্বস্তিকর কিন্তু কংক্রিট: এমনকি তাত্ক্ষণিক AI উত্তরগুলির সংক্ষিপ্ত এক্সপোজার পরিমাপকভাবে পরিবর্তন করে যে উত্তরগুলি আর উপলব্ধ না থাকলে লোকেরা কীভাবে আচরণ করে। এবং এআই কোম্পানিগুলির জন্য, অধ্যয়নটি এমন সিস্টেম ডিজাইন করার জন্য চাপ বাড়ায় যা তারা যতবার সমাধান করে ততবার শেখায়।

খ্রিস্টান, তার অংশের জন্য, তার ডেস্কে একটি নোটবুক রাখে এবং প্রতিদিন তাতে লেখে। তিনি বার্কলেকে বলেছিলেন, অনুশীলনটি তাকে ভিত্তি করে রাখে - এবং তার নিজস্ব পাণ্ডিত্যের প্রান্তকে নিস্তেজ হতে রাখে।

---

Stay Ahead of AI

Get the latest AI news, analysis, and breakthroughs — all in one place.

Read more AI news →