অ্যানথ্রোপিক উচ্চ-দক্ষতাবিশিষ্ট চাকরিগুলিতে এআইয়ের প্রভাব প্রকাশ করেছে, প্রোগ্রামারদের সবচেয়ে বেশি ঝুঁকি

সাম্প্রতিক এক গবেষণায় Anthropic এখনকার AI কোন কোন চাকরি প্রতিস্থাপন করছে তা সুনির্দিষ্টভাবে চিত্রিত করেছে। সবচেয়ে বেশি প্রভাবিত গোষ্ঠীটি অপ্রত্যাশিত: তারা বয়সে বড়, শিক্ষাগতভাবে উচ্চতর এবং আয়ও বেশি (গড়ের চেয়ে 47% বেশি)। এছাড়াও, তাদের পোস্টগ্র্যাজুয়েট ডিগ্রি থাকার সম্ভাবনা এখনও AI-এর প্রভাবহীন জনগোষ্ঠীর চেয়ে প্রায় চারগুণ।

কিন্তু গবেষণা দেখায় যে, এআই এখনও তার তাত্ত্বিক ক্ষমতার সীমানা অতিক্রম করেনি, এবং বর্তমান বাস্তব প্রয়োগ শুধুমাত্র সম্ভাব্য পরিস্থিতির একটি ছোট অংশ। বিশেষ করে, কিছু কাজের জন্য এআই-এর তাত্ত্বিকভাবে বাস্তবায়নের সম্ভাবনা রয়েছে, কিন্তু এগুলি এখনও ব্যাপকভাবে বাস্তবায়িত হয়নি; এর প্রধান কারণগুলির মধ্যে রয়েছে মডেলের নিজস্ব কার্যকারিতার সীমাবদ্ধতা, আইনি ও বিধি-নিষেধ, বিশেষায়িত সফটওয়্যারের সামঞ্জস্যতা, মানব-পরীক্ষা প্রয়োজনীয়তা ইত্যাদি।

উল্লেখ্য যে, এই গবেষণা প্রকাশ করা কোম্পানিটি হল পরিচিত বড় মডেল Claude-এর বিক্রেতা। একটি AI বিক্রি করা কোম্পানি নিজের জন্য সবচেয়ে অনুকূল নয় এমন ডেটা প্রকাশ করেছে। Anthropic বাণিজ্যিক উদ্দেশ্যে এই সিদ্ধান্তগুলি দুর্বল করতে পারত, কিন্তু এটি এখনও প্রকাশের সিদ্ধান্ত নিয়েছে।

অ্যানথ্রোপিক প্রথমে বলেছে, “বর্তমানে, এআইয়ের কর্মসংস্থানের উপর প্রভাব সম্পর্কে প্রমাণ সীমিত। আমাদের লক্ষ্য হলো এআই কিভাবে কর্মসংস্থানকে প্রভাবিত করে তা পরিমাপের একটি পদ্ধতি তৈরি করা এবং ভবিষ্যতে বিশ্লেষণটি নিয়মিত আপডেট করা। এই পদ্ধতিটি কর্মবাহিনীর বাজারকে পুনর্গঠনের সমস্ত পথগুলি ধরে রাখতে পারবে না, কিন্তু প্রভাবগুলি স্পষ্ট হওয়ার আগেই একটি ভিত্তি তৈরি করে, আমরা ভবিষ্যতে অর্থনৈতিক সংঘাতগুলি শনাক্ত করতে সক্ষম হব, যা ঘটনার পরে কারণগুলির সাথে সংযোগ স্থাপনের চেয়ে বেশি নির্ভরযোগ্য। এআইয়ের প্রভাব চূড়ান্তভাবে অত্যন্ত স্পষ্ট হতে পারে। কিন্তু যখন প্রভাবগুলি অস্পষ্ট, তখন এই কাঠামোটি বিশেষভাবে উপযোগী, যা প্রকৃতপক্ষে প্রতিস্থাপনের আগেই সবচেয়ে ভঙ্গুর চাকরিগুলি শনাক্তকরণে সহায়তা করবে।”

তাদের গবেষণার যুক্তি খুব সরল। Anthropic একটি নতুন মেট্রিক তৈরি করেছে, যার নাম "অবজার্ভড এক্সপোজার (observed exposure)"—এটি AI-এর তাত্ত্বিকভাবে "কী করতে পারে" তা নয়, বরং বাস্তব পেশাগত পরিবেশে এটি "কী করছে" তা দেখে। বর্তমানে, এই মেট্রিকটি ব্যবসায়িক ব্যবহারকারীদের কাছ থেকে লক্ষ লক্ষ বাস্তব Claude ডায়ালগের ডেটা ব্যবহার করে পরিমাপ করা হয়। যদি আপনি একটি সাদা কলারের চাকরির জন্য চার বছর সময় এবং ২০০,০০০ ডলার খরচ করেন, তবে Claude-এর ডেভেলপাররা এখনই নিশ্চিত করেছেন: আপনার চাকরির এক্সপোজার, আপনার ডিগ্রির দিনে আপনার জন্য ড্রিঙ্ক তৈরি করা বারম্যানের চেয়েও বেশি।

উদাহরণস্বরূপ, কম্পিউটার এবং গণিত সংক্রান্ত চাকরিতে, বড় মডেলের থিওরেটিক্যাল অ্যাডাপ্টেবিলিটি 94%, কিন্তু বর্তমানে বাস্তব কভারেজ মাত্র 33%; অফিস এবং প্রশাসনিক চাকরিতে, থিওরেটিক্যাল ক্ষমতা 90%, বর্তমানে বাস্তব ব্যবহার 40%। AI-এর “কী করতে পারে” এবং “এখন কী করছে”-এর মধ্যে ব্যবধান এখনও অত্যন্ত বড়। গবেষকদেরও স্পষ্টভাবে উল্লেখ করা হয়েছে যে পরবর্তীতে কী ঘটবে: ক্ষমতা বৃদ্ধি এবং প্রয়োগের গভীরতা বৃদ্ধির সাথে সাথে, বাস্তব ব্যবহার ধীরে ধীরে থিওরেটিক্যাল ক্ষমতা পূরণ করবে।

ডেটা অনুসারে, উচ্চ এআই প্রকৃত প্রয়োগের শীর্ষ দশটি পেশার মধ্যে প্রোগ্রামারদের কাজের 74.5% কভার করা হয়েছে, যা শীর্ষে রয়েছে (কোডিং ডেভেলপমেন্ট-ভিত্তিক এআই-এর প্রায়শই ব্যবহারের সাথে মিলে যায়); কাস্টমার সার্ভিস স্পেশালিস্টরা অফিশিয়াল API ইন্টারফেসের প্রায়শই ব্যবহারের কারণে 70.1% কভারেজ নিয়ে দ্বিতীয় স্থানে রয়েছেন; ডেটা এন্ট্রি অপারেটরদের ক্ষেত্রে ডকুমেন্ট এন্ট্রি প্রক্রিয়াটি অত্যন্ত অটোমেটাইজড হওয়ায় 67% কভারেজ রয়েছে, যা তৃতীয় স্থান।

আরও নিচে দেখুন, মেডিকেল রেকর্ড স্পেশালিস্ট 66.7%; মার্কেট রিসার্চ অ্যানালিস্ট এবং মার্কেটিং স্পেশালিস্ট 64.8%; ওয়ালেসেল এবং ম্যানুফ্যাকচারিং সেলস রিপ্রেজেন্টেটিভ (টেকনিক্যাল এবং সায়েন্টিফিক পণ্য বাদে) 62.8%; ফাইন্যান্সিয়াল এবং ইনভেস্টমেন্ট অ্যানালিস্ট 57.2%; সফটওয়্যার কোয়ালিটি অ্যাসুরেন্স অ্যানালিস্ট এবং টেস্টার 51.9%; ইনফরমেশন সিকিউরিটি অ্যানালিস্ট 48.6%; কম্পিউটার ইউজার সাপোর্ট স্পেশালিস্ট 46.8%।

এগুলো কোনো ভবিষ্যদ্বাণী নয়, বরং বর্তমানে এআই প্ল্যাটফর্মে ঘটছে এমন বাস্তব কাজের প্রতিস্থাপন।

অন্যদিকে, যে প্রযুক্তি শ্বেতকায় পেশার পুনর্গঠন করছে, তা শ্রমশক্তির প্রায় এক-তৃতীয়াংশের জন্য প্রায় কোনও প্রভাব ফেলেনি। পিছনের গোষ্ঠীগুলির ক্ষেত্রে, 30% কর্মীর কোনও এআই প্রভাবই নেই, যাদের কাজের কার্যকলাপগুলি পরিসংখ্যানগত নমুনায় এতটাই কম ঘটে যে তা গণনার সীমানা ছাড়িয়ে গেছে, এবং তাদের কাজের এআই-ভিত্তিক কাজের কভারেজ ০%, যার মধ্যে রান্নাবান্না, মোটরসাইকেল মেরামত, সেভিংস, বারম্যান, ডিশওয়াশার, চেঞ্জিং রুম সার্ভিস প্রফেশনালদের মতো চরিত্রগুলি অন্তর্ভুক্ত। এছাড়াও, অনেকগুলি কাজ এখনও দীর্ঘদিন ধরে এআই-এর সক্ষমতার সীমানা বাইরেই রয়েছে, যেমন: গাছকাটা, কৃষি যন্ত্রপাতি চালনা—এগুলি শারীরিক কৃষি কাজ; এবং আদালতের প্রতিনিধিত্ব—এটি আইনি ব্যবহারিক কাজ।

বিভাজন এখন “উচ্চ দক্ষতা বনাম নিম্ন দক্ষতা” নয়, বরং “AI দ্বারা কভার করা হয়েছে কিনা”। বর্তমান চাকরির আকারকে ওজন হিসাবে নিয়ে পেশাগত স্তরে রিগ্রেশন বিশ্লেষণ করলে দেখা যায়: AI-এর প্রকৃত প্রভাব যত বেশি, চাকরির বৃদ্ধির প্রত্যাশা তত দুর্বল। কাজের কভারেজ 10 শতাংশ বৃদ্ধি পেলে, BLS-এর চাকরির বৃদ্ধির পূর্বানুমান 0.6 শতাংশ হ্রাস পায়। এই দুর্বল সম্পর্কটি এই সূচকের সাথে পেশাদার কর্মবাজারের মূল্যায়নের ডেটা-এর সঙ্গে সামঞ্জস্যপূর্ণতা নিশ্চিত করে; মনে রাখবেন, শুধুমাত্র প্রচলিত তত্ত্বগত দক্ষতা সহগ β-এর উপর নির্ভর করে এই সম্পর্কটি পরিলক্ষিত হয়না।

সবচেয়ে উদ্বেগজনক হল জনসংখ্যাগত প্রতিফলন। উচ্চ প্রকাশের প্রথম 25% গ্রুপ এবং শূন্য প্রকাশের 30% গ্রুপের পেশাদারদের চিত্রের তুলনায়, দুটি গ্রুপের মধ্যে উল্লেখযোগ্য পার্থক্য রয়েছে: উচ্চ প্রকাশের গ্রুপে মহিলাদের শতকরা হার 16 পয়েন্ট বেশি, সাদা বর্ণের মানুষের শতকরা হার 11 পয়েন্ট বেশি, এবং এশিয়ানদের শতকরা হার প্রায় দ্বিগুণ।

এছাড়াও, সর্বাধিক এআই প্রভাবিত গোষ্ঠীর গড় আয় সর্বনিম্ন প্রভাবিত গোষ্ঠীর তুলনায় 47% বেশি এবং সামগ্রিকভাবে শিক্ষাগত স্তরও উচ্চতর। এখানে, শূন্য প্রভাবিত গোষ্ঠীতে স্নাতকোত্তর ডিগ্রি ধারণকারীদের শতকরা হার মাত্র 4.5%, যেখানে উচ্চ প্রভাবিত গোষ্ঠীতে এটি 17.4%, যা প্রায় চারগুণেরও বেশি।

চরম পরিস্থিতির গণনা দেখায় যে যদি সর্বাধিক প্রভাবিত পদগুলির শীর্ষ 10% কর্মচারীদের বড় পরিসরে চাকরি থেকে বরখাস্ত করা হয়, তবে সর্বাধিক প্রভাবিত চতুর্থাংশের বেকারত্বের হার 3% থেকে 43% এ বৃদ্ধি পাবে এবং মোট বেকারত্বের হার 4% থেকে 13% এ বৃদ্ধি পাবে।

এবং এই মানুষগুলি হলেন যাদের ক্ষেত্রে আগে মনে করা হতো যে “শিক্ষা তাদের রক্ষা করবে”। একজন ওয়েব ব্যবহারকারী মন্তব্য করেছেন, “সত্যি বলতে কি, এটি অনেকটা আশ্চর্যজনক, কিন্তু যুক্তিসঙ্গতও, কারণ তাদের কাছে দ্রুত বিকশিত প্রযুক্তির ক্ষেত্রে সহজেই স্থানান্তরিত করা যায় এমন দক্ষতা থাকতে পারে।”

যুব শ্রমিকদের বিশেষভাবে মনোযোগ দেওয়া দরকার, ব্রিনজোলসন এবং অন্যান্যরা প্রতিবেদন করেছেন যে 22 থেকে 25 বছর বয়সীদের মধ্যে উচ্চ প্রভাবিত পেশার চাকরির সংখ্যা 6%~16% হ্রাস পেয়েছে। গবেষণা অনুসারে, চাকরির হ্রাসের মূল কারণ হল প্রতিষ্ঠানগুলির নিয়োগ ধীর হওয়া, যা পদত্যাগ বা চাকরি থেকে বরখাস্তের সংখ্যা বৃদ্ধির ফলে নয়।

এছাড়াও, এনথ্রোপিকের গবেষকরা পাওয়া গেছে যে, 2020 থেকে 2021 এর বিশেষ স্পাইক চক্রগুলি বাদ দিয়ে, 2024 সালে দুটি পদের যুবক নিয়োগের প্রবণতা স্পষ্টভাবে বিভক্ত হয়েছে: কোম্পানিগুলি যুবকদের জন্য উচ্চ AI-সংবেদনশীল পদগুলির নিয়োগের ইচ্ছা উল্লেখযোগ্যভাবে হ্রাস পেয়েছে। এর মধ্যে, কম সংবেদনশীল পেশাগুলির মাসিক নতুন নিয়োগের হার 2% এর স্থির পর্যায়ে বজায় রাখা হয়েছে, যখন উচ্চ সংবেদনশীল পদগুলির নতুন নিয়োগের অনুপাত প্রায় 0.5 পার্সেন্টপয়েন্ট হ্রাস পেয়েছে। সমন্বিত গণনা অনুসারে, ChatGPT-এর普及ের পর থেকে, উচ্চ-সংবেদনশীল পেশাগুলিতে যুবকদের নিয়োগের হার 2022-এর তুলনায় 14% হ্রাস পেয়েছে, এই ফলাফলটি প্রান্তিকভাবে 통计গতভাবে উল্লেখযোগ্য; 25-এরও বেশি বয়সীদের মধ্যে এইরকম নিয়োগের হ্রাস দেখা যায়নি।

প্রাথমিক পদবী কেবলমাত্র “কাজ” নয়, এগুলো প্রশিক্ষণের মাঠ: প্রাথমিক বিশ্লেষকরা এখানে পেশাদার বিশ্লেষকে পরিণত হয়, প্রাথমিক আইনজীবীরা এখানে যুক্তি গঠন শেখে। যদি এই স্তরটি অদৃশ্য হয়ে যায়, তবে ভবিষ্যতের পেশাদার পেশাজীবীরা কোথা থেকে আসবে? এই প্রশ্নটির এখনও কোনো উত্তর নেই।

একইসাথে, একজন ব্যবহারকারী বলেছেন, "যদি এআই সমস্ত জ্ঞানভিত্তিক শ্রমিক এবং প্রযুক্তিগত দক্ষতা সম্পন্ন ব্যক্তিদের প্রতিস্থাপন করে, তবে যখন মডেলের বর্তমান প্রশিক্ষণ ডেটা পুরনো হয়ে যাবে, তখন পরবর্তী প্রজন্মের প্রশিক্ষণ উপাদান কে তৈরি করবে? আবার, ইন্টারনেটে অসংখ্য অনুসন্ধানযোগ্য কনটেন্ট কে তৈরি করবে, যেগুলোই এআই মডেলের আউটপুটের মূল কাঁচামাল? এছাড়াও, যখন বেশিরভাগ এআই ব্যবহারকারীদের চাকরি চলে যাবে, তখন এআইয়ের চলমান এবং উন্নতির জন্য বিশাল কম্পিউটিং খরচ কারা বহন করবে?"

প্রসঙ্গ লিঙ্ক: https://www.anthropic.com/research/labor-market-impacts

এই লেখাটি ওয়েইচ্যাট গ্রুপ "AI ফ্রন্টলাইন" থেকে এসেছে, সংকলন: হুয়া ওয়েই