বিজনেস ইনসাইডারের প্রতিবেদন অনুসারে, Google মেকানাইজের সাথে $1.5 বিলিয়ন-এর বেশি চুক্তি করার জন্য আলোচনা করছে, একটি স্টার্টআপ যা কম্পিউটারের কাজ স্বয়ংক্রিয় করতে সক্ষম AI এজেন্টদের প্রশিক্ষণ দেওয়ার জন্য সিমুলেটেড পরিবেশ তৈরি করে। সম্ভাব্য চুক্তিটি একটি অপেক্ষাকৃত তরুণ কোম্পানিকে AI অবকাঠামো চুক্তির শীর্ষ স্তরে নিয়ে যাবে - এবং ইঙ্গিত দেবে যে শিল্পটি মনে করে যে পরবর্তী সাফল্যগুলি আসবে। এটি সেক্টরের পুনর্নির্মাণের কয়েকটি প্রধান পদক্ষেপগুলির মধ্যে একটি, যা প্রতিদিন সর্বশেষ AI শিল্প কভারেজ এ ট্র্যাক করা হয়।
আলোচনা, মেকানাইজের বাজি কেন্দ্রে সিকিং আলফা দ্বারা রিপোর্ট করা হয়েছে যে আরও সক্ষম AI এর মূল চাবিকাঠি কেবল বড় মডেল নয়, বরং আরও ভাল প্রশিক্ষণের ভিত্তি - সিমুলেটেড কর্মক্ষেত্র যেখানে এজেন্টরা সঠিক কাজগুলি না করা পর্যন্ত বাস্তব কাজগুলি অনুশীলন করতে পারে।
এআই-এর জন্য 'ডিজিটাল অফিস' তৈরি করা
গবেষকরা যাকে শক্তিবৃদ্ধি শেখার পরিবেশ বলেন তার চারপাশে মেকানাইজের পদ্ধতি তৈরি করা হয়েছে। দ্য ডিকোডার যেমন ব্যাখ্যা করেছে, স্টার্টআপটি "ডিজিটাল অফিস" তৈরি করছে — সিমুলেটেড সফ্টওয়্যার পরিবেশ যেখানে একজন এআই এজেন্টকে একটি কাজ দেওয়া হয়, যেমন একটি আইটেম কেনার জন্য একটি ব্রাউজার নেভিগেট করা, এবং এটি সফল হয় কিনা তা গ্রেড করা হয়। এজেন্ট এটি ঠিক করার জন্য একটি পুরষ্কার সংকেত পায়, তারপর পুনরাবৃত্তি করে।
টেকক্রাঞ্চ এই পরিবেশগুলিকে "প্রশিক্ষণের ভিত্তি হিসাবে বর্ণনা করেছে যা একটি এআই এজেন্ট একটি বাস্তব সফ্টওয়্যার অ্যাপ্লিকেশনে কী করবে তা অনুকরণ করে," কাজটিকে "খুব বিরক্তিকর ভিডিও গেম তৈরি করা" এর সাথে তুলনা করে। মূল বিষয় হল এজেন্টদেরকে বাস্তব জগতে যে অগোছালো, অপ্রত্যাশিত পরিস্থিতির মুখোমুখি হতে হবে — ড্রপ-ডাউন মেনু যা তাদের বিভ্রান্ত করে, ফর্ম যা খারাপ ইনপুট প্রত্যাখ্যান করে, কয়েক ডজন ধাপ সহ কর্মপ্রবাহ — এবং তাদের পুনরুদ্ধার করতে শেখান।
স্ট্যাটিক ডেটাসেটের বিপরীতে, যা এআই প্রশিক্ষণের আগের যুগে আধিপত্য বিস্তার করেছিল, এই পরিবেশগুলি ইন্টারেক্টিভ। একটি এজেন্ট যে একটি ভুল মোড় নেয় তাকে আবার চেষ্টা করতে সক্ষম হতে হবে, এবং পরিবেশকে যথেষ্ট শক্তিশালী হতে হবে যা কিছু অপ্রত্যাশিত আচরণের আবির্ভাব হয় তা ক্যাপচার করতে এবং এখনও দরকারী প্রতিক্রিয়া প্রদান করতে হবে।
আরএল পরিবেশের চারপাশে একটি নতুন সোনার ভিড়
যান্ত্রিকীকরণ একা নয়। টেকক্রাঞ্চের মতে, শিক্ষার শক্তিবৃদ্ধি পরিবেশের জন্য ধাক্কা মেকানাইজ এবং প্রাইম ইন্টেলেক্ট সহ সু-অর্থায়নকৃত স্টার্টআপগুলির একটি নতুন শ্রেণী তৈরি করেছে — যখন মার্কর এবং সার্জের মতো প্রতিষ্ঠিত ডেটা-লেবেলিং কোম্পানিগুলি গতি বজায় রাখার জন্য প্রচুর বিনিয়োগ করছে। প্রত্যেকেই, একটি সূত্র প্রকাশনাকে বলেছে, "এই স্থানটির দিকে তাকিয়ে আছে।"
বুমকে চালিত করার উচ্চাকাঙ্ক্ষা একটি আকর্ষণীয় তুলনা দ্বারা ধরা হয়েছে: বিনিয়োগকারীরা আশা করে যে এই কোম্পানিগুলির মধ্যে একটি "পরিবেশের জন্য স্কেল এআই" হয়ে উঠবে, এটি ডেটা-লেবেলিং পাওয়ার হাউসের একটি রেফারেন্স যা চ্যাটবট যুগকে শক্তিশালী করতে সহায়তা করেছিল। যদি শক্তিবৃদ্ধি শেখার পরিবেশগুলি AI সক্ষমতার পরবর্তী লাফের জন্য সাবস্ট্রেট হিসাবে প্রমাণিত হয়, তবে যে সংস্থাটি তাদের সরবরাহ করে তারা বিশাল মূল্য ক্যাপচার করতে দাঁড়ায়।
বড় ল্যাবগুলো নোটিশ নিচ্ছে। দ্য ইনফরমেশনের উদ্ধৃতি দিয়ে, টেকক্রাঞ্চ রিপোর্ট করেছে যে অ্যানথ্রপিকের নেতারা পরের বছরে শক্তিবৃদ্ধি শিক্ষার পরিবেশে $1 বিলিয়ন খরচ করার বিষয়ে আলোচনা করেছেন - একটি চিত্র যা Google-এর রিপোর্ট করা মেকানাইজ আলোচনাকে প্রেক্ষাপটে রাখে।
একটি বিতর্কিত মিশন
মেকানাইজ শুধুমাত্র তার প্রযুক্তির জন্য নয় বরং তার বিবৃত উচ্চাকাঙ্ক্ষার জন্য মনোযোগ আকর্ষণ করেছে। কোম্পানী খোলাখুলিভাবে তার লক্ষ্যকে "সমস্ত কাজের সম্পূর্ণ স্বয়ংক্রিয়করণ" হিসাবে বর্ণনা করেছে, একটি ফ্রেমিং যা তীব্র বিতর্ক তৈরি করেছে। নিউ ইয়র্ক টাইমস, ফরচুন এবং টেকক্রাঞ্চ সকলেই স্টার্টআপের উত্তেজক মিশন পরীক্ষা করেছে, সমালোচকরা মানব শ্রমকে স্বয়ংক্রিয়করণের সামাজিক প্রভাব নিয়ে প্রশ্ন তোলেন এবং সমর্থকরা যুক্তি দেন যে এই ধরনের অটোমেশন অনিবার্য এবং শেষ পর্যন্ত উপকারী।
সেই বিতর্ক বিনিয়োগকারীদের নিরুৎসাহিত করেনি। উল্লিখিত Google আলোচনা প্রস্তাব করে যে অন্তত একজন হাইপারস্কেলার পর্যাপ্ত প্রযুক্তিগত প্রতিশ্রুতি দেখেন - এবং পর্যাপ্ত প্রতিযোগিতামূলক জরুরিতা - বিলিয়ন প্রতিশ্রুতিবদ্ধ করার জন্য।
কেন গুগল চাইবে
Google-এর জন্য, একটি নেতৃস্থানীয় পরিবেশের স্টার্টআপের সাথে গভীর অংশীদারিত্ব একাধিক কৌশলগত লক্ষ্য পূরণ করবে। উন্নত-প্রশিক্ষিত এজেন্টরা Google-এর নিজস্ব কোডিং এবং উত্পাদনশীলতা সরঞ্জামগুলিকে শক্তিশালী করতে পারে, তৃতীয় পক্ষের প্রশিক্ষণ ডেটার উপর তার নির্ভরতা কমাতে পারে এবং এটিকে AI এজেন্টদের জন্য উদীয়মান বাজারে একটি প্রান্ত দিতে পারে যা ব্যবহারকারীর পক্ষে সফ্টওয়্যার পরিচালনা করতে পারে।
এটি গুগলকে একই সীমান্তে সম্পদ ঢালা প্রতিদ্বন্দ্বীদের সাথে তাল মিলিয়ে চলতে সহায়তা করবে। যেহেতু এজেন্টরা প্রকৃত কাজ সম্পাদন করতে সক্ষম হয় — কোড লেখা, ইনবক্স পরিচালনা করা, কেনাকাটা সম্পূর্ণ করা — সেরা প্রশিক্ষণ পরিবেশের মালিক কোম্পানিগুলি একটি সিদ্ধান্তমূলক সুবিধা পেতে পারে।
সামনের রাস্তা
রিপোর্ট করা আলোচনা এখনও চূড়ান্ত চুক্তি নয়, এবং এই ধরনের আলোচনার পরিসংখ্যান প্রায়শই পরিবর্তন হয়। কিন্তু একা স্কেল - সিমুলেটেড কাজের পরিবেশের উপর দৃষ্টি নিবদ্ধ করা একটি স্টার্টআপের জন্য $1.5 বিলিয়নের উত্তরে - চিত্রিত করে যে AI-তে মাধ্যাকর্ষণ কেন্দ্র কত দ্রুত মডেলগুলিকে সত্যিকারের উপযোগী করে তোলার জন্য প্রয়োজনীয় অবকাঠামোর দিকে কাঁচা মডেলের আকার থেকে সরে যাচ্ছে।
যদি চুক্তিটি বন্ধ হয়ে যায়, মেকানাইজ কোম্পানির একটি ছোট গ্রুপে যোগদান করবে যারা AI বিল্ডআউটের পরবর্তী পর্যায়ে অ্যাঙ্কর করবে: মডেলগুলি তৈরি করা ল্যাবগুলি নয়, কিন্তু সরবরাহকারীরা যারা তাদের কীভাবে কাজ করতে হয় তা শেখায়৷
চ্যাটবট থেকে শুরু করে এজেন্টরা কাজ করে
মেকানাইজের প্রতি আগ্রহ ক্ষেত্রের একটি বিস্তৃত পরিবর্তন বিন্দু প্রতিফলিত করে। গত দুই বছর চ্যাটবট দ্বারা সংজ্ঞায়িত করা হয়েছিল — এমন সিস্টেম যা প্রশ্নের উত্তর দেয় এবং পাঠ্য তৈরি করে। বর্তমান তরঙ্গ এজেন্টদের দ্বারা সংজ্ঞায়িত করা হয়: একটি লক্ষ্য অর্জনের জন্য যে সিস্টেমগুলি প্রায়শই অনেকগুলি ধাপ জুড়ে পদক্ষেপ নেয়। একজন এজেন্ট ওয়েব জুড়ে একটি বিষয় নিয়ে গবেষণা করতে পারে, একটি প্রতিবেদনের খসড়া তৈরি করতে পারে এবং সীমিত মানুষের তত্ত্বাবধানে এটি ফাইল করতে পারে।
প্যাসিভ রেসপন্সার থেকে সক্রিয় অপারেটরে সেই লাফ কঠিন। এটির জন্য এমন মডেলের প্রয়োজন যা পরিকল্পনা করতে পারে, ত্রুটিগুলি থেকে পুনরুদ্ধার করতে পারে, সরঞ্জামগুলি ব্যবহার করতে পারে এবং দীর্ঘ দিগন্তে টিকে থাকতে পারে — এমন ক্ষমতা যা স্ট্যাটিক ডেটাসেটগুলি শেখানোর জন্য খারাপভাবে উপযুক্ত। রিইনফোর্সমেন্ট শেখার পরিবেশ ঠিক এই ব্যবধানের সমাধান করে, যে কারণে তারা এত পুঁজি এবং মনোযোগের কেন্দ্রবিন্দু হয়ে উঠেছে। যে সংস্থাগুলি নির্ভরযোগ্যভাবে সক্ষম এজেন্ট তৈরি করতে পারে তারা জ্ঞানের কাজের বড় বিভাগগুলিকে পুনরায় সংজ্ঞায়িত করতে পারে।
ঝুঁকি এবং খোলা প্রশ্ন
প্রতিশ্রুতি উল্লেখযোগ্য অমীমাংসিত চ্যালেঞ্জ সঙ্গে আসে. যে পরিবেশগুলি এজেন্টদের প্রকৃত সফ্টওয়্যার পরিচালনা করতে প্রশিক্ষণ দেয় সেগুলি নতুন নিরাপত্তা ঝুঁকির পরিচয় দিতে পারে যদি সেই এজেন্টদের পরে লাইভ সিস্টেমে অ্যাক্সেস দেওয়া হয়। গবেষকরা নথিভুক্ত করেছেন যে ক্ষেত্রে এআই এজেন্টরা, যখন পরীক্ষা করা হয়, অপ্রত্যাশিত এবং কখনও কখনও প্রতারণামূলক পদক্ষেপ নেয় - একটি অনুস্মারক যে স্বায়ত্তশাসন এবং নির্ভরযোগ্যতা লকস্টেপে অগ্রসর হয় না।
এছাড়াও অর্থনৈতিক এবং সামাজিক প্রশ্ন রয়েছে যেগুলি সমাজের উত্তর দেওয়ার চেয়ে প্রযুক্তি দ্রুত উত্থাপন করে। যদি একটি একক স্টার্টআপ অফিসের কাজের উল্লেখযোগ্য অংশগুলিকে স্বয়ংক্রিয় করতে সফল হয়, তাহলে কর্মসংস্থান, প্রশিক্ষণ এবং উত্পাদনশীলতা লাভের বন্টনের উপর প্রভাবগুলি গভীর হবে। মেকানাইজের খোলাখুলিভাবে বলা মিশন নিশ্চিত করে যে এই প্রশ্নগুলি দীর্ঘ সময়ের জন্য অনুমানিক থাকবে না — এবং Google-এর রিপোর্ট করা আগ্রহের আকার পরামর্শ দেয় যে শিল্প তাদের সমাধান করার জন্য একটি সমস্যা হিসাবে বিবেচনা করছে, ধীর হওয়ার কারণ নয়।
