ওপেনএআই প্রেসিডেন্ট স্যাম আলটম্যানের বহিষ্কারের পর ৭২ ঘন্টার বোর্ডরুম ড্রামা প্রকাশ করেন

এটা কতটা ড্রামাটিক! এটা হতে পারে সম্পূর্ণ ওটুম্যান প্যালেস কনফ্লিক্টের সবচেয়ে বিস্তারিত পুনর্বিবরণ।

ঘটনার অন্য এক প্রধান চরিত্র, ওপেনএআইয়ের দ্বিতীয় নম্বর গ্রেগ ব্রকম্যান নিজেই প্রকাশ করেছেন:

অটুম্যানকে বরখাস্তের ৭২ ঘন্টার মধ্যে কী ঘটেছিল?

সত্যগুলি প্রায়শই বেরিয়ে আসে, কিন্তু খুবই ব্যথাদায়ক:

গ্রেগ এবং অটম্যান সত্যিই ঘটনার আগে কিছুই জানতেন না, এখনও পর্যন্ত পক্ষগুলি নিজেরাই কোন ধাপে ভুল হয়েছিল তা বিচার করছে।

বোর্ড শুরুতে শুধু অটিম্যানকে বাদ দেওয়ার কথা ভাবছিল, কিন্তু গ্রেগ খুব বন্ধুত্বপূর্ণ ছিলেন, সেদিনই তিনি পদত্যাগের আবেদন জমা দেন।

প্রত্যাহারের পরের দিন, তারা অটম্যানের বাড়িতে গোপনে মিটিং করে নতুন কোম্পানি প্রস্তুত করছিল, এমনকি সমস্ত কর্মচারীকে নিয়ে যাওয়ার পরিকল্পনা করছিল।

বোর্ড অস্থায়ীভাবে মনোভাব পরিবর্তন করেছে, যা আউটম্যানের সাথে ফিরে আসার বিষয়ে প্রায় চুক্তি হয়ে গিয়েছিল, কিন্তু হঠাৎ করে একজন নতুন সিইও নিযুক্ত করেছে।

সম্পূর্ণ সপ্তাহান্তে, সমস্ত প্রতিদ্বন্দ্বী জনগণকে নিয়োগ দিতে চেষ্টা করেছিল, কিন্তু কেউই গ্রহণ করেনি।

ইলিয়ার ব্যর্থতা গ্রেগকে সামলে নেয়।

এক ঘন্টার বেশি সময় ধরে সাক্ষাতকারে, গ্রেগ এই ঐতিহাসিক সিলিকন ভ্যালি ক্রান্তির সম্পূর্ণ পটভূমি ব্যাখ্যা করেন এবং OpenAI-এর উত্থান, লাভজনক হওয়ার কারণ, এবং ভবিষ্যতের দিকনির্দেশসহ সবকিছুর প্রতিক্রিয়া দেন।

স্ট্রাইপ থেকে চলে যাওয়ার সময়ের অনিশ্চয়তা থেকে শুরু করে নাপা ভ্যালির সিদ্ধান্তমূলক অফসাইট পর্যন্ত, এবং ডোটা প্রকল্পের অপ্রত্যাশিত বিপ্লব পর্যন্ত, তথ্যের ঘনত্ব অত্যন্ত বেশি।

গ্রেগ কয়েকবার কান্নায় ভেঙে পড়লেন:

ইলিয়া চলে যাওয়ার সময়, আমি কেবল সেই একমাত্র সময়টি অনুভব করেছিলাম যে আমি আর চাই না।

এটি হল দশহাজার শব্দের সাক্ষাত্কারের পূর্ণ সংস্করণ, যেখানে মূল অর্থ অপরিবর্তিত রেখে বিষয়বস্তুকে সংক্ষিপ্ত ও সংশোধিত করা হয়েছে।

(হোস্ট শেন প্যারিশের প্রশ্নকে সংক্ষেপে Q বলা হবে)

OpenAI নিজের সন্দেহ থেকে জন্ম নেয়

প্রশ্ন: ওপেনএআই কিভাবে প্রতিষ্ঠিত হয়েছিল?

গ্রেগ: আমি জানি যে আমি ব্যবসা শুরু করতে চাই, কারণ আমি মনে করি এটি অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ।

কিন্তু তুমি তখন স্ট্রাইপে নতুন করে শুরু করেছিলে।

গ্রেগ: হ্যাঁ, কিন্তু আমি সবসময় বোধ করি, স্ট্রাইপ যে সমস্যার সমাধান করতে চায় তা আমার সমস্যা নয়।

এটি অবশ্যই গুরুত্বপূর্ণ, এবং আমি এর জন্য বছরের পর বছর ব্যয় করেছি। কিন্তু আমি মনে করি, আমি থাকুক বা না থাকুক, এটি সফল হবে।

তখন আমি প্রথমবারের মতো ভাবার সুযোগ পেলাম: আমি কী আমার জীবনের জন্য সমর্পিত হতে চাই? একটি সমস্যা যার জন্য আমি আমার বাকি জীবনটা ব্যয় করতে চাই, যদিও শুধু এটিকে একটু ভালো করে তুলতে পারি।

উত্তরটি স্পষ্ট—AI।

যদি তুমি বিশ্বব্যাপী এআই-এর বিকাশের দিকনির্দেশনাকে প্রকৃতপক্ষে প্রভাবিত করতে পারো, তবে এই জীবনটি ব্যর্থ হয়নি।

প্রশ্ন: যখন আপনি স্ট্রাইপ ছেড়ে যাওয়ার পরিকল্পনা করছিলেন, তখন প্যাট্রিক আপনাকে স্যাম অটটম্যানের সাথে কথা বলতে বলেছিলেন, সেই কথোপকথনে কী ঘটেছিল?

গ্রেগ: প্যাট্রিক তখন আমাকে বলেছিল, স্যাম আমার মতো অবস্থায় অনেক যুবককে দেখেছেন।

আসলে আমি জানি যে প্যাট্রিকের অর্থ ছিল যে স্যাম আমাকে থাকার জন্য রাজি করাবে, কিন্তু স্যামের সাথে কয়েক মিনিট কথা বলার পর তিনি পরিষ্কারভাবে বুঝতে পারলেন যে আমি চলে যাওয়ার দৃঢ় সংকল্প নিয়েছি।

তারপর স্যাম আমাকে জিজ্ঞাসা করল আমি পরের পদক্ষেপ কী, আমি তাকে বললাম যে আমি একটি এআই কোম্পানি শুরু করার কথা ভাবছি।

স্যাম বলেছেন যে তিনি এআই ক্ষেত্রে কিছু করার বিষয়েও চিন্তা করছেন এবং পরবর্তীতে যোগাযোগ রাখতে চান।

স্ট্রাইপ ছেড়ে আমি স্যামের সাথে আবার কথা বললাম, এবার স্যাম বললেন যে তিনি আরও স্পষ্ট ধারণা পেয়েছেন এবং জুলাইয়ের ডিনারে আমাকে আমন্ত্রণ জানিয়েছেন।

আমি মনে করি সেই রাতের খাবারের বিষয় ছিল: এখনই একটি প্রযুক্তি প্রতিষ্ঠান প্রতিষ্ঠা করে বিশ্বের সর্বোচ্চ গবেষকদের একত্রিত করা কি এখনই অত্যন্ত দেরি হয়ে গেছে? কি এখনও সম্ভব?

সেই বছরটি কোনটি?

গ্রেগ: ২০১৫ সাল।

সেই সময় DeepMind প্রায় সমস্ত শীর্ষ গবেষক, তহবিল এবং ডেটা নিয়ন্ত্রণ করছিল। আমরা সবাই সন্দেহ করছিলাম, কি আমরা আবার শুরু থেকে কিছু নতুন করে তৈরি করতে পারব?

সবাই অসংখ্য কঠিনতা তালিকাভুক্ত করেছে, কিন্তু কেউ একটি সত্যিকারের অসম্ভব কারণ দেয়নি।

সেই রাতে, স্যাম এবং আমি শহরের দিকে গাড়ি চালাচ্ছিলাম। আমরা একে অপরের দিকে তাকালাম, তখন সে বলল, আমাদের এটি করতেই হবে।

পরের দিন, আমি প্রস্তুতির জন্য সম্পূর্ণভাবে নিজেকে সমর্পণ করি।

এটি খুব কঠিন, সবকিছুই অস্পষ্ট। আমাদের কাছে শুধু একটি দৃষ্টিভঙ্গি আছে: আমরা সাধারণ মানব বুদ্ধিমত্তা তৈরি করতে চাই, যা বিশ্বের জন্য ইতিবাচক প্রভাব ফেলবে এবং সুবিধা সকলের জন্য প্রসারিত করবে। কিন্তু এটি কীভাবে করব, কীভাবে অন্যদের পরিত্যাগ করে আমাদের সাথে যোগ দিতে রাজি করাব, তা আমাদের কাছে সম্পূর্ণভাবে অজানা।

প্রাথমিকভাবে, আমার প্রধান দল ছিল ইলিয়া, জন শুলম্যান এবং আমি। আমরা ল্যাবের বিভিন্ন দৃষ্টিভঙ্গি এবং সম্ভাব্য কাজের পদ্ধতি নিয়ে বহু সময় কাটিয়েছি, কিন্তু কোনোটিই গড়ে উঠেনি।

প্রকল্পটির পর্যাপ্ত গতি না থাকার চিন্তাভাবনার কারণে, ডারিও মনে করেন যে তিনি প্রথমে নিজের প্রতিষ্ঠা গড়ে তুলবেন, এবং এই প্রকল্পটি কি তার জন্য উপযুক্ত হবে তা নিশ্চিত নন।

এর মধ্যে, আমি জন শুলম্যানকে যোগ দিতে প্রচার শুরু করি, এবং তিনি রাজি হয়ে গেলেন। কিন্তু ডারিও এবং ক্রিস চূড়ান্তভাবে Google Brain-এ যাওয়ার সিদ্ধান্ত নেন, যার ফলে দলটি আসলে আমি, ইলিয়া, জন এবং কয়েকজন অন্যের সহিত সীমাবদ্ধ হয়ে পড়ে।

সেই সময় প্রায় দশজন লোক আগ্রহ প্রকাশ করেছিল, কিন্তু সবাই অপেক্ষা করছিল আর কে যোগ দেবে।

আমি স্যামকে জিজ্ঞাসা করলাম যে আমরা এই অবস্থার বাইরে বেরিয়ে আসি কিভাবে, স্যাম পরামর্শ দিলেন যে সবাইকে বাইরে নিয়ে যাওয়া যাক এবং একটি অফ-সাইট অ্যাক্টিভিটি আয়োজন করা যাক। আমরা নাপা ভ্যালি বেছে নিলাম, আমি বিশেষভাবে টি-শার্টও তৈরি করেছিলাম।

তখন কোনো অফার ছিল না, কোনো কোম্পানি কাঠামো ছিল না, কিছুই ছিল না। আমাদের কাছে শুধু একটি ধারণা, একটি দৃষ্টিভঙ্গি, একটি মিশন ছিল।

কিন্তু আমরা মানুষকে আনলাম, নাপা ভ্যালির সেই দিনে, আমাদের অনুপ্রেরণা জেগে উঠল এবং আমরা প্রায় দশ বছরের জন্য প্রযুক্তির পথনির্দেশনা চূড়ান্ত করে ফেললাম:

1. রিইনফোর্সমেন্ট লার্নিং সমস্যা সমাধান করুন। 2. অনপারভাইজড লার্নিং সমস্যা সমাধান করুন। 3. ধাপে ধাপে আরও জটিল বিষয়গুলি শিখুন।

বন্ধ সভার পর, আমি প্রত্যেককে অফার পাঠিয়েছি যে আমরা আগামী ২-৩ সপ্তাহের মধ্যে শুরু করব, যারা যোগ দিতে চান তাদের জানান।

কেন তখন মনে হচ্ছিল ডিপমাইন্ড অতিক্রম করা কঠিন?

গ্রেগ: তখন গুগল ডিপমাইন্ড এআই ক্ষেত্রের এক বিশাল শক্তি ছিল, তাদের প্রচুর অর্থ ছিল এবং অসাধারণ সাফল্য ছিল, যদিও এখনও অ্যালফা গো প্রকাশের কয়েক মাস আগে ছিল, কিন্তু তাদের সুবিধা ইতিমধ্যেই স্পষ্ট ছিল।

তাই আমরা সন্দেহ করি: কি সত্যিই একটি স্বাধীন নতুন প্রতিষ্ঠান তৈরি করা সম্ভব? উত্তরটি স্পষ্ট নয়।

Non-profit এর কারণ ত্যাগ করা

প্রশ্ন: আপনি কখন বুঝতে পেরেছিলেন যে অলাভজনক পথটি কাজ করবে না?

গ্রেগ: ২০১৭ সালে, আমরা শুরু করি খুব গুরুত্বপূর্ণভাবে চিন্তা করা যে, আমাদের মিশনটি কীভাবে প্রকৃতপক্ষে বাস্তবায়িত করা যায়, কীভাবে প্রকৃতপক্ষে এজিআই তৈরি করা যায়। আমরা ক্যালকুলেশনের প্রয়োজনীয়তা গণনা করলাম, এবং বুঝতে পারলাম যে অতি-বিশাল কম্পিউটিং ডিভাইসের প্রয়োজন হবে।

আমরা তখন সিরিব্রাস কোম্পানির সাথে যোগাযোগ করি, যারা একটি স্পেশালাইজড কম্পিউটিং হার্ডওয়্যার ডেভেলপ করছিল, যার পারফরম্যান্স আমাদের নিজস্ব গণনা করা ক্ষমতার চেয়ে অনেক বেশি ছিল।

তাই আমরা বুঝতে পারলাম যে যদি আমরা এই ধরনের অনেক ডিভাইস কিনতে পারি, একচেটিয়াভাবে Cerebras-এর পণ্য অর্জন করতে পারি, এবং অতিবৃহৎ ডেটা সেন্টার তৈরি করতে পারি, তাহলে এটি আমাদের জন্য অপরিসীম সুবিধা নিয়ে আসবে।

কিন্তু অলাভজনক সংস্থাগুলির ফান্ডিংয়ের একটি সীমা রয়েছে, যা এই ধরনের বিনিয়োগকে সমর্থন করতে পারে না। তাই এলন, স্যাম, ইলিয়া এবং আমি সকলেই একমত যে, OpenAI-এর মিশন পূরণের একমাত্র পথ হল একটি লাভজনক সংশ্লিষ্ট প্রতিষ্ঠান তৈরি করা।

OpenAI-এর নিজস্ব «GPT মুহূর্ত»

প্রশ্ন: আপনি কখন বুঝতে পেরেছিলেন যে সবকিছু সম্পূর্ণরূপে পরিবর্তিত হয়ে যাবে? ডোটা প্রকল্পের আগে নাকি পরে?

গ্রেগ: ওপেনএআইয়ের কাজের প্রকৃতি হল এক সেট প্রতিটি স্বপ্ন বাস্তবায়নের মুহূর্ত। প্রতিবার যখন আপনি মনে করেন আপনি সম্পূর্ণ চিত্রটি বুঝে গেছেন, তখনই আপনি দেখতে পান নতুন সীমানা।

প্রথমে দল গঠন করার সময়, আমরা খুব উত্তেজিত ছিলাম, কারণ আমরা প্রকৃতপক্ষে দলটি একত্রিত করেছি এবং আমাদের মিশন এগিয়ে নেওয়া শুরু করতে পারি। কিন্তু পরের দিন অফিসে গিয়ে দেখলাম, এমনকি একটি সাদা বোর্ডও নেই।

ডোটা প্রকল্প আমাদের প্রথম বড় সাফল্য ছিল, যা আমাদের বুঝিয়েছে যে আমরা যদি সম্পূর্ণভাবে নিজেদের নিয়োগ করি, তবে আসলেই কিছু অর্জন করতে পারি। এটি প্রমাণ করেছে যে শক্তি একত্রিত করে ক্ষমতা বাড়ালে ফলাফলও বাড়ে।

জিপিট সিরিজে এই ধরনের অনেক মুহূর্ত ছিল, যেমন প্রাথমিক একটি অনুপলব্ধ ভাব নিউরন পেপার, যেখানে আমরা প্রথমবারের মতো ভাষা মডেলিং লক্ষ্যের প্রশিক্ষণ থেকে অর্থ উদ্ভূত হতে দেখি।

আপনি পরবর্তী অক্ষর পূর্বানুমানের জন্য মডেল প্রশিক্ষণ দিচ্ছেন, এবং হঠাৎ করেই, একটি ভাবনা বুঝতে এবং ইতিবাচক ও নেতিবাচক পার্থক্য করতে সক্ষম নিউরাল নেটওয়ার্ক পেয়ে যান।

সেই মুহূর্তে আমরা বুঝতে পারলাম যে আমরা শুধু ব্যাকরণগত নিয়ম নয়, বরং বৈচিত্র্য শিখতে পারে এমন মেশিন তৈরি করছি।

যখন GPT-4 চালু হল, কেউ কেউ জিজ্ঞাসা করলেন, কেন এটি এখনও AGI নয়। এটি প্রায় আমাদের আগের সমস্ত AGI সংজ্ঞাকে পূরণ করে, কিন্তু এখনও একটি শেষ পদক্ষেপ বাকি।

এক পথে অনেক এমন মুহূর্ত ছিল যেগুলোতে আমরা অনুভব করেছি যে আমাদের স্বপ্ন বাস্তবে পরিণত হচ্ছে, কিন্তু এই মুহূর্তগুলো এখনও শেষ হয়নি; আমাদের আরও বেশি বিপ্লবী মুহূর্ত আসবে, এবং তখন আমরা বুঝতে পারব যে পরবর্তী পর্যায়টি সম্ভব হতে পারে।

প্রশ্ন: আপনি মনে করেন ডোটা কেন এত গুরুত্বপূর্ণ?

গ্রেগ: ডোটা একটি অবিশ্বাস্য মুহূর্ত, এটি ডিপ ব্লু দ্বারা শতরঞ্জ খেলার বা অ্যালফা গো দ্বারা গো খেলার মতো স্পষ্ট নিয়ম নিয়ে কাজ করে না; এটি জটিল খোলা পরিবেশে মানুষের সাথে বাস্তবসময়ে মিথস্ক্রিয়া করে, যা বাস্তব বিশ্বের সাথে আরও কাছাকাছি।

আসলে আমরা প্রথমে শুধু এটি ব্যবহার করতে চেয়েছিলাম নতুন অ্যালগরিদম যাচাই করার জন্য, কারণ সেই সময় রিইনফোর্সমেন্ট লার্নিংকে স্কেল করা সম্ভব ছিল না। কিন্তু যখন আমরা ক্রমাগত কম্পিউটিং পাওয়ার বাড়াতে থাকি, তখন অত্যন্ত সরল PPO অ্যালগরিদমটি সর্বোত্তম মানুষের খেলোয়াড়দের ছাড়িয়ে গেল, যা প্রমাণ করল:

বড় পরিসরের ক্যালকুলেশন ক্ষমতা এবং সরল অ্যালগরিদম, ব্যবহারিকভাবে সত্যিই কার্যকর।

এই অত্যন্ত বিশৃঙ্খল পরিবেশে, যেখানে প্রোগ্রামিং করা যায় না, ভবিষ্যদ্বাণী করা যায় না, অনুসন্ধান করা যায় না, আপনার প্রায় মানবীয় অনুভূতির প্রয়োজন হয়।

এবং যখন আমরা খুব ছোট নিউরাল নেটওয়ার্ক ব্যবহার করছিলাম, যার সিন্যাপসের সংখ্যা পোকামাকড়ের মস্তিষ্কের সমান, তখন আমরা বুঝতে পারি যে যদি এই ধারণাটিকে মানুষের মস্তিষ্কের আকারে প্রসারিত করা যায়, তবে কী হবে? এটি একটি খুব আকর্ষণীয় এবং ভালো প্রশ্ন।

প্রশ্ন: যেহেতু ভবিষ্যদ্বাণীর কথা বলা হচ্ছে, তাহলে আপনি কি মনে করেন ভবিষ্যদ্বাণী এবং যুক্তিবিদ্যার মধ্যে পার্থক্য আছে?

গ্রেগ: আমি মনে করি এদের মধ্যে একটি গভীর সম্পর্ক রয়েছে।

পরবর্তী শব্দটি শুধু অনুমান করা মনে হতে পারে সহজ, কিন্তু যদি আপনি আইনস্টাইনের পরবর্তী শব্দটি সঠিকভাবে পূর্বানুমান করতে পারেন, তবে অন্তত আপনি আইনস্টাইনের মতো বুদ্ধিমান।

পূর্বানুমানের মূল বিষয় হল পরিচিত তথ্য পূর্বানুমান করা নয়, বরং কখনও দেখা না গেলেও নতুন পরিস্থিতিতে পরবর্তী বিকাশের অনুমান করা, যা বুদ্ধিমত্তার মূল স্বভাবের সাথে গভীরভাবে বন্ধনযুক্ত।

বর্তমানে রিজনিং মডেলগুলি দুটি ধাপে বিভক্ত:

1. অনুপস্থিত শিক্ষা: মডেলকে পরবর্তী কী ঘটবে তা পূর্বানুমান করে প্রশিক্ষিত করা হয়। ডেটা আরও স্থির এবং পর্যবেক্ষণমূলক। 2. শক্তিশালী শিক্ষা: এআইকে এর নিজস্ব ডেটাতে শেখানো হয়। এটি নিজেই কার্যকলাপ চালায়, বিশ্ব থেকে প্রতিক্রিয়া পায় এবং সেখান থেকে শেখে। প্রশিক্ষণের পদ্ধতি মূলত পূর্বানুমান, কার্যকলাপের পরিণতি পূর্বানুমান করা এবং ফলাফলের ভিত্তিতে শক্তিশালীকরণ।

তবে মৌলিকভাবে, এই দুটি পর্যায়ে ব্যবহৃত প্রযুক্তি সম্পূর্ণ একই, যা পূর্বানুমান, শুধুমাত্র ডেটা সংগঠন ভিন্ন।

ওটুম্যান চাপ প্রয়োগের ঘটনা

কোন সময় থেকে অভ্যন্তরীণ দ্বন্দ্ব তীব্র হতে শুরু করে?

গ্রেগ: ওপেনএআই-এর বিশেষত্ব হল যে, আমরা বিশ্বাস করি যে মানব পর্যায়ের এআই তৈরি করা সম্ভব, যা অর্থাৎ খুব বেশি ঝুঁকি নিতে হবে।

কে সিদ্ধান্ত নিচ্ছে? এই সিদ্ধান্তগুলির পেছনে কী মূল্যবোধ রয়েছে? সাধারণ কোম্পানিতে অপ্রাসঙ্গিক বিষয়গুলি, যেমন অফিস রাজনীতি, এখানে মানব অস্তিত্বের জন্য গুরুত্বপূর্ণ হয়ে উঠছে।

আমি মনে করি, এটি ওপেনএআই-এর অভ্যন্তরীণ উন্নয়নকে অনেকটাই প্রভাবিত করেছে, এবং এটিই সমস্ত বড় সংঘাতের মূল কারণ।

একটি মূল চালিকাশক্তি হল মানুষ যে প্রযুক্তিগত বিপ্লবের কেন্দ্রে দাঁড়াতে চায় এবং স্মরণীয় হতে চায়, তাই এটি শুধুমাত্র OpenAI-এর সমস্যা নয়।

এবং এআই প্রযুক্তির স্বভাব বিচ্ছিন্ন, উচ্চ চাপের অধীনে এটি হয় হীরা তৈরি করতে পারে, নয়তো ফাটল তৈরি করতে পারে, তাই আপনি প্রায়শই ছোট গোষ্ঠীগুলিতে হীরার গঠন দেখতে পাবেন, কারণ তারা একসাথে কাজ করে এবং পরস্পরের প্রতি উচ্চ বিশ্বাস রাখে। কিন্তু কখনও কখনও তারা বিভক্ত হয়ে নিজেদের পথে চলে যায়।

আমি মনে করি এআই ক্ষেত্রে বিভিন্ন পথ এবং স্বাস্থ্যকর প্রতিযোগিতা স্বাভাবিক, যা আমাদের প্রযুক্তি উন্নয়নকে আরও নিরাপদে এগিয়ে নিতে এবং নিরাপত্তা, নৈতিকতা ইত্যাদি জটিল বিষয়গুলি নিয়ে আলোচনা করতে সাহায্য করে।

তাই ওপেনএআই-এর ভিতরে স্বাস্থ্যকর আলোচনা সবসময় ছিল, কিন্তু এখন, এটি বিশ্বব্যাপী ঘটছে।

প্রশ্ন: তাহলে আসুন আপনি যে মুহূর্তে জানতে পারলেন যে স্যামকে বরখাস্ত করা হয়েছে, সেই মুহূর্তে ফিরে যাই, আপনি কোথায় ছিলেন?

গ্রেগ: আমি তখন আমার বাড়িতে ছিলাম। আমি একটি ভিডিও কলের আমন্ত্রণ পেয়েছিলাম এবং দেখেছিলাম যে স্যাম ছাড়া বোর্ডের সকল সদস্য সেখানে ছিলেন। তখনই আমি বুঝতে পেরেছিলাম যে কিছু ভুল হয়েছে।

তারা আমাকে বলেছে যে পরিচালনা পর্ষদ স্যামকে পদচ্যুত করার সিদ্ধান্ত নিয়েছে। আমি যে তথ্যটি পেয়েছি তা প্রকাশিত বিবৃতির সাথে প্রায় একই ছিল, তাই আমি আরও বিস্তারিত জানার চেষ্টা করলাম, কিন্তু তা অস্বীকার করা হয়েছিল।

তারপর তারা আরও বলল যে আমাকে পরিচালনা পর্ষদ থেকে সরিয়ে দেওয়া হয়েছে, কিন্তু আমি কোম্পানিতে থাকব, কারণ আমি কোম্পানি এবং মিশনের জন্য অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ।

আমি আবার কারণ চাইলাম, কিন্তু আবার অস্বীকার করা হল। শেষ পর্যন্ত তারা আমাকে বলল যে নতুন আর্কিটেকচারের অধীনে আমি সম্ভবত ফিডব্যাক পাব। এটাই সেই কলের বিষয়বস্তু ছিল।

প্রশ্ন: তখন তোমার মাথায় কী চলছিল? রাগ বোধ করছিলে?

গ্রেগ: না, আমি শুধু মনে করি এটা সঠিক নয়, কিন্তু আমি প্রায় বুঝতে পারছি কী ঘটেছে।

আপনি এই সবকিছুর কারণ কী ছিল তা কতক্ষণ পর জানতে পারলেন?

গ্রেগ: উত্তরটি দুটি অংশে বিভক্ত। প্রথমত, আমি মনে করি আমি এখনও নতুন কিছু তথ্য, অন্যদের মনে কী চলছে তা শিখছি। কিছুটা অর্থে, এটি যোগাযোগের অভাবের কথা, আপনি হঠাৎ করে বুঝতে পারবেন যে আগে বিভিন্ন অগ্রাহ্য বিষয় ছিল।

অন্যদিকে, আমি প্রায় জানি যে তাদের প্রত্যেকে এটি কেন করছে।

কিন্তু সেই মুহূর্তে কারণ খোঁজা আর গুরুত্বপূর্ণ ছিল না, আমি শুধু জানতাম এটা ভুল। তাই ফোন কাটিয়ে দিয়ে আমি তৎক্ষণাৎ আমার স্ত্রীকে জানালাম যে আমি পদত্যাগ করছি, এবং সেও একমত হল।

তাই সেই দিনই আমি পদত্যাগের জন্য আবেদন জমা দিয়েছিলাম।

চাকরি ছেড়ে দেওয়ার পর থেকে আমি অসংখ্য বার্তা পেয়েছি। আমরা অসংখ্য সমর্থন এবং উত্তেজনা পেয়েছি, অনেকেই জাকব, শিমোন, অ্যালেকজান্ডারসহ আমাদের সাথে ছেড়ে চলে যাওয়ার জন্য প্রস্তুত।

পরে আমরা স্যামের সাথে মিলে একটি নতুন কোম্পানি পরিকল্পনা শুরু করি।

প্রথম দিনে, আমরা মনে করেছিলাম স্যামের ফিরে আসার সম্ভাবনা মাত্র ১০%। তাই আমরা স্যামের বাড়িতে একটি মিটিং করেছিলাম, যেখানে কোম্পানির অনেকেই এসেছিলেন, এবং আমরা তাদের প্রস্তাবিত চিত্রটি দেখিয়েছিলাম। একদিনের মধ্যেই আমাদের একটি প্রকল্প পরিচালনার সম্পূর্ণ নতুন চিত্র প্রাপ্ত হয়েছিল।

সেই সপ্তাহান্তে, আমরা একসাথে বোর্ড এবং কোম্পানির সাথে বহু সময় ব্যয় করেছিলাম, একটি অর্থপূর্ণ ফিরে আসার পথ খুঁজে পেতে।

রবিবার রাতে, বোর্ড হঠাৎ করে আমার জায়গায় একজন নতুন সিইও নিযুক্ত করে, যার ফলে কোম্পানিতে বিপুল প্রতিবাদ শুরু হয়। বাস্তবে, সেই সময় আমরা অফিসেই ছিলাম, এমনকি আমরা ঠিক করে ফেলেছিলাম যে চুক্তি হয়ে যাবে এবং আমরা ফিরে যাব, কিন্তু হঠাৎ করেই বোর্ডের মনোভাব বদলে যায়।

মানুষ গুলো ভবন থেকে বেরিয়ে আসতে শুরু করল, এবং বিশৃঙ্খলা শুরু হল।

আমরা নতুন কোম্পানির প্রতি আগ্রহী ব্যক্তিদের সাথে ভিডিও কল শুরু করেছি, তাদের আশ্বাস দিচ্ছি যে সবকিছু ঠিক হয়ে যাবে, আমাদের একটি পরিকল্পনা আছে। আমরা সবসময় কয়েকজন যারা যোগদান করতে পারেন, তাদের জন্য একটি বাঁচানোর নৌকা তৈরির চেষ্টা করেছি, কিন্তু হঠাৎ করে, মনে হচ্ছে সবাই মতান্তর করেছে এবং আমাদের নতুন কোম্পানিতে যোগদান করতে চায়।

স্যাম মাইক্রোসফ্টের সিইও সাত্যার সাথেও কথা বলেছেন, আগে থেকেই আমরা তাকে আমাদের নতুন প্রচেষ্টায় সমর্থন করতে পারেন কিনা নিয়ে আলোচনা করছিলাম। আমরা চাই যে বাঁচার জন্য বাঁধা বাড়ানো যাক, যেমন OpenAI-এর সমস্ত কর্মচারীকে নিয়ে যাওয়া।

সেই সময় ধন্যবাদ দিবসের আগের দিন ছিল, অনেকে পরিবারের সাথে মিলনের জন্য বিমানে উড়তে যাবে, কিন্তু তারা সবাই বিমান বাতিল করে দিয়েছিল এবং অফিসটি ভরে গিয়েছিল।

প্রত্যেকে সেখানে ছিল, যদিও কথোপকথনে অংশগ্রহণ করছিল না, তারা এই ইতিহাসকে চোখে দেখতে চাইছিল।

তারপর, আবেদনপত্রটি ছড়িয়ে পড়ে। এত বেশি মানুষ একসাথে আবেদনপত্রে স্বাক্ষর করার চেষ্টা করেছিল যে একসময় Google Docs ক্রাশ হয়ে যায়, তাই শেষপর্যন্ত কিছু মানুষকে নাম লিখে রাখার জন্য নির্দিষ্ট করা হয়েছিল যাতে একসাথে অতিরিক্ত সম্পাদক না থাকে।

আমি মনে করি আমি প্রায় সকাল 5টায় বাড়ি ফিরেছিলাম, 45 মিনিট ঘুমিয়েছিলাম, জেগে উঠে টুইটার স্ক্রোল করছিলাম এবং ইলিয়ার একটি টুইট দেখলাম যেখানে তিনি একটি প্রতিশ্রুতি সই করেছিলেন এবং বলেছিলেন যে তিনি চান কোম্পানিটি আবার একত্রিত হোক।

এটি সত্যিই একটি আরামের মুহূর্ত ছিল। আমি অত্যন্ত কৃতজ্ঞ, আমরা সবকিছু আবার একসাথে জোড়া দিতে পারি এবং আমরা আবার সঠিক পথে ফিরে আসতে পারি।

প্রশ্ন: তুমি আইলিয়ার সাথে এই কোম্পানিটি তৈরি করেছিলে, সেই ঘটনার পর তোমাদের সম্পর্ক নিয়ে তোমার কী অনুভূতি?

গ্রেগ: এটা কঠিন ছিল। আমাদের মধ্যে অবশ্যই খুব ঘনিষ্ঠ সম্পর্ক ছিল, তিনি আমার বিয়েতে অতিথি হিসেবে ছিলেন, আমরা অসংখ্য অত্যন্ত কঠিন মুহূর্ত কাটিয়েছি। কিন্তু যেকোনো সম্পর্কেরই উত্থান-পতন থাকে।

পরে আমরা বহু সময় ব্যয় করে প্রকৃতপক্ষে কথা বলি, আমাদের মধ্যে জমা হওয়া বা অব্যক্ত রাখা বিষয়গুলি বুঝতে এবং বলতে চেষ্টা করি। এই প্রক্রিয়ার মাধ্যমে, আমি মনে করি আমরা একটি অত্যন্ত ভালো অবস্থায় পৌঁছেছি।

আমার জন্য, আমি মনে করি আমরা যা ঘটেছে তার সম্পূর্ণ সমাপ্তি পেয়েছি।

আপনি আপনার কর্মচারীদের দ্বারা উত্সাহিত বিশ্বস্ততার প্রতি কী অনুভব করেন?

গ্রেগ: আমি এটির জন্য গভীরভাবে কৃতজ্ঞ। আমি কখনও এগুলির জন্য অনুরোধ করিনি এবং কখনও এটির প্রত্যাশা করিনি।

আমি মনে করি আমার �リーダーシপ স্টাইল হলো একজন অগ্রগামী নেতা, যিনি সবসময় এগিয়ে যাওয়ার চেষ্টা করেন, কখনও কখনও আবেগপ্রবণ হয়ে পড়েন, আমি সবসময় ফিরে তাকাই না যে সবাই কি আমার পিছনে আছে, আমি শুধু এগিয়ে চলেছি।

কিন্তু যখন মানুষ সত্যিই তৈরি করতে সাহায্য করতে এল, আমি খুব কৃতজ্ঞ বোধ করলাম এবং মনে করলাম তারা সবকিছুতেই আমার প্রত্যাশার বাইরে গিয়েছে।

প্রশ্ন: তাহলে শেষ পর্যন্ত সবাই ফিরে এল?

গ্রেগ: আসলে, সম্পূর্ণ সপ্তাহান্তের জন্য সমস্ত প্রতিদ্বন্দ্বীরা চোখ রাখে। মানুষ বিভিন্ন অফার পায়, কিন্তু সেই সপ্তাহান্তে আমরা কাউকে হারাইনি, কেউ কোনো অফার গ্রহণ করেনি। এটা অবিশ্বাস্য।

বাস্তবে, কোচ বিল বেলিচেক আমাকে বলেছিলেন, সেরা দলগুলি টাকার জন্য খেলে না, বরং তাদের চারপাশের মানুষদের জন্য খেলে। সেই সময়, যখন সবাই আমাদের সমর্থন করতে এসেছিল, আমি সেই কথাটি মনে করেছিলাম।

অনিশ্চিতভাবে, এটি একটি হীরার মুহূর্ত।

অল্প বিরতি এবং আত্ম-প্রতিফলন

প্রশ্ন: এই সব ঘটনার পরে, তুমি একটু বিশ্রাম নিয়েছিলে, তোমার মনের মধ্যে কী ঘটেছিল?

গ্রেগ: এটি একটি তীব্র অভিজ্ঞতা ছিল, এটি অনুভব করা বা ফিরে এসে মোকাবেলা করা উভয়ই।

কিন্তু সত্যি বলতে কি, ইলিয়া চলে যাওয়ার সময়টি ছিল OpenAI-এর ইতিহাসের মধ্যে সবচেয়ে কঠিন মুহূর্তগুলির একটি। সেটি হয়তো OpenAI-এর ইতিহাসে একমাত্র মুহূর্ত ছিল যেখানে আমি বুঝলাম যে আমি আর এটি করতে চাই না।

আমি মনে করি আমাকে নিজেকে আবার খুঁজে পেতে এবং এই কাজটি করার মূল কারণ, এটি কেন এতটাই গুরুত্বপূর্ণ এবং এই কষ্টগুলি সহ্য করার মূল্য রয়েছে কেন, সেগুলি আবার বুঝতে কিছুক্ষণ লাগবে।

আপনি বিশ্রামের সময় কী করেছিলেন?

গ্রেগ: আমি ডিএনএ ক্রমের উপর ভাষামোডেল প্রশিক্ষণ দিয়েছি।

আসলে আমি ওপেনএআই-এ থাকাকালীনই এটি করেছিলাম, আরসি নন-প্রফিট বায়োমেডিকেল গবেষণা প্রতিষ্ঠানের জন্য। আমি আমার দক্ষতা একটি সম্পূর্ণ ভিন্ন ক্ষেত্রে প্রয়োগ করেছিলাম, যা আমার এবং আমার স্ত্রীর জন্য অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ।

আমার স্ত্রীর অনেক স্বাস্থ্যসমস্যা আছে, আমরা সবসময় চিন্তা করেছি যে AI তার স্বাস্থ্য এবং প্রাণীদের স্বাস্থ্যের জন্য কীভাবে সহায়তা করতে পারে। এই অভিজ্ঞতা আমাকে বুঝিয়েছে যে আমরা হয়তো প্রযুক্তিকে সম্পূর্ণ নতুন, মানবিক ক্ষেত্রগুলিতে প্রয়োগ করতে পারি।

প্রশ্ন: যদি আপনাকে স্যামকে পদচ্যুত করা থেকে আপনার চাকরি ছেড়ে দেওয়া, কর্মচারীদের সম্মিলিত আবেদন, ছুটি নিয়ে ফিরে আসা পর্যন্ত সবকিছুকে একটি পৃষ্ঠায় সারাংশ করতে বলা হয়, তাহলে আপনি কী লিখবেন?

গ্রেগ: আমি শিখেছি যে যা মূল্যবান, তার জন্য ধৈর্য ধরে থাকতে হয়।

যদি আপনার একটি গুরুত্বপূর্ণ মিশন থাকে, তবে উত্থান-পতনের মধ্যে আপনি ধরে থাকাই মূল বিষয়। "সবকিছু শেষ" হওয়ার মুহূর্ত থাকবে, আবার "আমরা ফিরে এসেছি" এর মুহূর্তও থাকবে।

এই সময়ে আপনাকে এই মুহূর্তগুলি আপনাকে বিভ্রান্ত করতে দিতে হবে না; আপনাকে ব্যক্তিগত দৃঢ়তা বিকাশ করতে হবে। কারণ যদি আপনি একজন নেতা হন, তবে মানুষ আপনার কাছে স্থিতিশীলতা, সমর্থন এবং এগিয়ে যাওয়ার দিকনির্দেশনা খুঁজবে।

আমি যা গড়ে তুলতে চাই, তা হলো আমাদের যা করছি তার বিস্তারিত এবং প্রতিটি পছন্দের অর্থ বুঝতে পারা এবং একসাথে দৃঢ়ভাবে সিদ্ধান্ত নিতে পারা।

কখনও কখনও, আমি ওপেনএআইকে অনিশ্চয়তার দিক থেকে দেখি, যেখানে আমি জানি না যে সঠিক উত্তরটি কী, এই প্রযুক্তি তৈরির সঠিক উপায়টি কী, অথবা এই জটিল প্রশ্নগুলির উত্তর কীভাবে দেওয়া যায়।

কিন্তু এখানে অনেক খুব বুদ্ধিমান এবং শক্তিশালী মতামত সম্পন্ন মানুষ আছেন। তাই আমি এই সমস্ত মতামতগুলি বুঝতে এবং তাদের একত্রিত করার উপায় খুঁজি। কখনও কখনও এটি সঠিক পদ্ধতি। কিন্তু কখনও কখনও আপনি দেখতে পান যে এই মতামতগুলি পরস্পরবিরোধী, এবং এগুলি একসাথে সত্য হতে পারে না।

কখনও কখনও আপনাকে একটি বাছাই করতে হয়, আপনি জানেন যে এর অর্থ কেউ অসন্তুষ্ট হবে, কেউ পদত্যাগ করবে, কেউ উপেক্ষিত বোধ করবে।

আমি যা করার চেষ্টা করি, তা হলো আরও শক্তিশালী আত্ম-চেতনা এবং কিছু নিশ্চিত হলে কাজ শুরু করার চেতনা অর্জন করা।

ওপেনএআই-এর ইতিহাসকে পুনর্বিবেচনা করে, আমি মনে করি কিছু বিষয়ে আমরা যদি তখন ভিন্নভাবে করতাম, তাহলে ভালো হতো।

সাধারণত আমরা কোনো বিষয়ে দেরি করি, আমরা আগেই জানি যে কেউ কোনো ভূমিকার জন্য উপযুক্ত নয়, আমরা মনে করি কোনো প্রযুক্তিগত দিকটি ভুল, আমরা মনে করি কোনো প্রকল্পের পরিচালনা পদ্ধতি কাজ করবে না, কিন্তু আমরা খুব দীর্ঘক্ষণ অপেক্ষা করি।

এটি আমার শিক্ষার পাঠ, এবং প্রতিদিন ওপেনএআই, স্ট্রাইপ এবং আরও আগের কলেজ প্রজেক্টগুলির উপর চিন্তা করে আমি যেভাবে বড় হতে চাই।

আমার মনে হয়, আমি দৈনন্দিন কার্যক্রম, ব্যক্তিগত অবদান, সফটওয়্যার এবং সমস্যা চিন্তা করার প্রতি অত্যন্ত আকৃষ্ট, কিন্তু এই কাজগুলি করার পরিবেশের প্রতিও আমি অত্যন্ত মনোযোগী।

বাস্তবে, আমি দ্রুত সন্তুষ্টি পাওয়ার জন্য “প্রথম শ্রেণীর আনন্দ” ত্যাগ করতে প্রস্তুত, যেমন আপনি বর্তমানে কিছু তৈরি করেছেন, এবং দীর্ঘমেয়াদী মূল্য রয়েছে এমন “দ্বিতীয় শ্রেণীর আনন্দ”-এর দিকে যাত্রা শুরু করতে চাই, যা বর্তমানে কষ্টদায়ক।

আপনি অন্যদের কঠিন কাজ করার জন্য পরিবেশ তৈরি করে মহান সাফল্য অর্জনের সুযোগ দেন। তাই একটি পরিবেশ তৈরি করা আমার স্বাভাবিক ঝোঁক, যা সবসময় সহজ নয়। আপনাকে অবশ্যই বিশাল ব্যক্তিগত কষ্ট �承受 করার প্রস্তুতি রাখতে হবে।

ইলিয়া সবসময় বলে, "তোমাকে কষ্ট করতে হবে," যদি তুমি কষ্ট না করো, তাহলে তুমি কোনো মূল্য সৃষ্টি করছ না। আমি মনে করি এতে গভীর অর্থ রয়েছে।

ইলিয়ার মতামত সম্পর্কে, আমার মনে হয় তার কথা বলার একটি অনন্য পদ্ধতি আছে, যেখানে সে যে শব্দগুলি ব্যবহার করে, সেগুলিতে সবসময় গভীর অনুপ্রেরণা লুকিয়ে থাকে।

এই “কষ্টের” চিত্রটি আমরা ওপেনএআই-এর পথে ধারাবাহিকভাবে চিন্তা করেছি। শুরু থেকেই আমাদের অনেক অনিশ্চয়তা ছিল, প্রতিটি বিষয় অত্যন্ত কঠিন এবং অত্যন্ত অনিশ্চিত।

অনেকে সমস্যাগুলি চাদরের নিচে লুকিয়ে রাখতে পছন্দ করে এবং অন্ধভাবে এগিয়ে যায়। আমি মনে করি এটি সিলিকন ভ্যালির সংস্কৃতির একটি নেতিবাচক দিক, অন্তত সিলিকন ভ্যালির স্টেরিওটাইপ, কিন্তু আমি মনে করি এটি AI-এর ক্ষেত্রে, OpenAI-এর ক্ষেত্রে কাজ করে না, এবং আমরা কখনও এভাবে কাজ করিনি।

আমাদের কার্যপদ্ধতি সর্বদা কঠোর সত্যগুলির সামনে দাঁড়ানো, বাস্তবতার প্রকৃতি বুঝতে ভিত্তি করে। আমি মনে করি, এটি আমাদের সমস্যাগুলির সাথে ভিন্নভাবে চিন্তা করতে সাহায্য করে, শুধু প্রাথমিক পর্যায়ে উদ্ধৃতযোগ্য প্রবন্ধ লেখা দিয়েই সন্তুষ্ট না থাকা; এটি মৌলিক, কিন্তু অনেক বেশি দরকার।

তারপর আপনি বড় প্রশ্নগুলি নিয়ে চিন্তা করতে শুরু করেন, এজি আই তৈরি করতে কী প্রয়োজন? এটি আনন্দদায়ক নয়। কারণ আপনি বুঝতে পারেন যে এখানে কোনও পূর্বনির্ধারিত পথ নেই।

আপনার কাছে অর্থ প্রয়োজন, কিন্তু আপনার কাছে অর্থ সংগ্রহের কোনো ব্যবস্থা নেই। আপনি প্রয়াস করছেন, আমরা অত্যন্ত প্রয়াস করছি। হয়তো আপনি ১ বিলিয়ন ডলার বা ৫ বিলিয়ন ডলার সংগ্রহ করতে পারেন, কিন্তু ১০ বিলিয়ন ডলার, খুবই কঠিন।

কিন্তু বর্তমান সম্পদগুলির উপর নির্ভর করেই আমরা ভালো অর্জন করেছি, যদি আমরা কঠিন চ্যালেঞ্জগুলির মুখোমুখি হতে না চাই এবং আমাদের যা করার চেষ্টা করছি তার সত্যটি বুঝতে না চাই, তাহলে আসলে কোনও অন্য উপায় নেই।

প্রশ্ন: আপনি যা বারবার শিখেছেন, তার শিক্ষা কী?

গ্রেগ: কঠিন সিদ্ধান্ত নিন, কঠিন কথোপকথন করুন।

আপনি কখনও কী সেরা পরামর্শ পেয়েছেন?

গ্রেগ: আমি হার্ভার্ডের নতুন শিক্ষার্থীদের লেখার ক্লাসে এটি শিখেছি। পরিষ্কারতা এবং যোগাযোগের জন্য ধারাবাহিকভাবে পাঠ্য কমিয়ে ফেলুন।

প্রশ্ন: আপনি কিভাবে তথ্য বাছাই করেন?

গ্রেগ: প্রচুর পড়ুন, সক্রিয়ভাবে শ্রেণীবদ্ধ করুন।

প্রশ্ন: আপনার উদাহরণ কে, কেন?

গ্রেগ: গাউস এবং ডেকার্ট। তারা অত্যন্ত চিন্তাশীল, তাদের যুগের অনেক আগে ছিলেন, দৃষ্টিশক্তিসম্পন্ন ব্যক্তি যারা প্রকৃত বিপ্লব এনেছিলেন এবং আমাদের চিন্তার এবং জীবনযাপনের পদ্ধতিকে পরিবর্তন করেছিলেন।

প্রশ্ন: গ্রেগ ব্রকম্যান সম্পর্কে বিশ্ব কী ভুলভাবে বুঝেছে?

গ্রেগ: আমি মনে করি, মানুষ জানে না যে আমি এই মিশনের প্রতি কতটা নিবিষ্ট, এই নিবিষ্টতা অনেক দিক থেকে আমার ব্যক্তিগতভাবে বিশাল কষ্ট দিয়েছে। কিন্তু আমি বিশ্বাস করি যে এই প্রযুক্তি মানুষকে ক্ষমতায়িত করতে পারে এবং প্রত্যেকের জন্য উপকারী হতে পারে। আমি এটি বাস্তবায়নে সহায়তা করতে খুবই চাই।

এআই শিল্পের মূল বিচার

আপনি অ-প্রযুক্তিগত ব্যক্তিদের কাছে কী বুঝতে চান?

গ্রেগ: এটি তাদের ব্যক্তিগত জীবনে একটি সক্রিয় শক্তি হয়ে উঠবে, যার থেকে তারা লাভবান হবে, এবং এটি বিজ্ঞান এবং চিকিৎসাকে এগিয়ে নিয়ে যাবে, যা প্রত্যেককে বাস্তবিকভাবে প্রভাবিত করবে।

প্রশ্ন: ওপেনএআই কেন মডেল নামকরণে এত খারাপ?

গ্রেগ: এটা আমি তোমাকে বলতে পারব না। (doge)

প্রশ্ন: আমরা কি এমন একটি বিন্দুর কাছাকাছি চলে এসেছি যেখানে এআই এআই-এর বিকাশকে সূচকীয়ভাবে ত্বরান্বিত করবে?

গ্রেগ: আমি মনে করি আমরা এখন এআইকে তার নিজস্ব উন্নয়ন প্রক্রিয়ায় প্রয়োগ করার পর্যায়ে আছি, এবং এটি আরও দ্রুত হতে থাকবে।

এটি আসলে চ্যাটজিপিটির পর থেকেই চলছে। আমরা চ্যাটজিপিটি ব্যবহার করে ডেভেলপমেন্ট প্রক্রিয়াকে ১০% বা ২০% দ্রুত করেছি। এখন আমাদের কাছে এমন অসাধারণ কোডিং টুল রয়েছে যা সফটওয়্যার ইঞ্জিনিয়ারিংয়ের সম্পাদন পদ্ধতিকে বিপ্লবীভাবে পরিবর্তন করেছে।

আমরা মডেল উত্পাদনে যে বেশিরভাগ কাজ করি, তার বেশিরভাগই সফটওয়্যারের বিষয়। আমরা খুব শীঘ্রই পরবর্তী পর্যায়ে প্রবেশ করব, যেখানে AI নিজেই গবেষণার ধারণা প্রস্তাব করবে এবং পরীক্ষা-নিরীক্ষা চালাবে। তাই আমি মনে করি, আমরা যা উত্পাদন করছি, তার কারণে পুনরাবৃত্তি এবং উদ্ভাবনের গতি আরও বেড়ে যাবে।

এখন কত শতাংশ কোড এআই দ্বারা লেখা হচ্ছে?

গ্রেগ: বলা কঠিন যে কতটা কোড এআই দ্বারা লেখা হয়নি। এই অনুপাত শূন্যের দিকে যাচ্ছে।

বর্তমানে, সঠিক প্রেক্ষাপট এবং কাঠামো প্রদান করলে, এআই কোড লেখার বাস্তব লেখার ক্ষেত্রে মানুষের চেয়ে অনেক বেশি দক্ষ। কোডের কাঠামোর অংশের জন্য, মানুষের বিশেষজ্ঞরা এখনও অনেক বেশি দক্ষ, কিন্তু কোডের বাস্তব লেখা প্রায় সম্পূর্ণরূপে এআই-এর কাজ।

প্রশ্ন: কি এআই কোনো অপ্রত্যাশিত নতুন ধারণা প্রস্তাব করেছে?

গ্রেগ: আমরা এই লক্ষ্যের কাছাকাছি আসছি। উদাহরণস্বরূপ, চিপ ডিজাইনের ক্ষেত্রে। গত বছর আমাদের নিজস্ব চিপ ডিজাইনে, আমরা সার্কিটের ব্যবহৃত ক্ষেত্রফল কমানোর জন্য প্রযুক্তিকে ভালোভাবে অ্যাডাপ্ট করার চেষ্টা করেছিলাম।

আমরা দেখেছি যে মডেল দ্বারা উত্পাদিত অপ্টিমাইজেশন প্রস্তাবগুলি আমাদের তালিকার মধ্যে ছিল, তাই এটি মানুষের কখনও ভাবা হয়নি এমন কোনও সম্পূর্ণ নতুন জিনিস প্রস্তাব করেনি, কিন্তু এটি আমাদের আগে সময় না থাকার কারণে যেভাবে করতে পারতাম না, সেভাবে দ্রুত বাস্তবায়িত হয়েছে।

আবার উদাহরণস্বরূপ, সাম্প্রতিক কালে কোয়ান্টাম পদার্থবিদ্যায়, আমরা একটি নির্দিষ্ট পদার্থবিদ্যাগত সমস্যা সমাধান করেছি, যার ফলাফল বিশেষজ্ঞদের প্রত্যাশার বিপরীতে গিয়েছিল এবং একটি সুন্দর ও সরল সূত্র পেয়েছি।

অতএব, এই মডেলগুলি থেকে নতুন ধারণা পাওয়া সম্পূর্ণরূপে সম্ভব। পরবর্তীতে, আমরা এটিকে আরও কঠিন ক্ষেত্রে প্রয়োগ করব, অথবা আরও বাস্তব বিশ্বের প্রেক্ষাপটের প্রয়োজন হবে। এটি শুধুমাত্র শুরুর দিকে। কিন্তু আমাদের এটি বাস্তবায়নের জন্য একটি রোডম্যাপ রয়েছে, এবং আমাদের আরও অনেক কাজ করতে হবে।

প্রশ্ন: যদি মডেলটি রিইনফোর্সমেন্ট লার্নিং ভিত্তিক হয়, তবে আপনি কি মনে করেন এগুলি শুধুমাত্র আমাদের শুনতে চাওয়া কথাগুলি বলার জন্য বিকশিত হবে?

গ্রেগ: আমরা বাস্তবে একটি মডেল প্রশিক্ষণ দিয়ে ব্যবহারকারীর পছন্দের সাথে খাপ খাইয়ে নেওয়ার একটি বিকাশ প্রক্রিয়া অতিক্রম করেছি।

আমরা দেখেছি, গত বছরের কোনও সময় মডেলটি আপনার শুনতে চাওয়া কথাগুলি বলার দিকে ঝুঁকতে শুরু করেছিল, আমরা এর জন্য পরিবর্তন করেছি, কারণ আমরা চাই মডেলটি আসলে আপনার লক্ষ্য, আপনার দীর্ঘমেয়াদি লক্ষ্যগুলি অর্জনে আপনাকে সহায়তা করার জন্য সঠিকভাবে সামঞ্জস্যপূর্ণ হোক।

এখন সমর্থন শুনে ভালো লাগতে পারে, কিন্তু এটি আসলে আপনার প্রকৃত চাহিদা নয়। কিছু মানুষ এটি পছন্দ করতে পারে, কিন্তু এটি বেশিরভাগ মানুষের প্রকৃত চাহিদা নয়।

সুতরাং, আমরা আসলে আমাদের এআই প্রশিক্ষণকে পুরস্কার বিকৃতি ঘটাতে না দেওয়ার জন্য বিপুল প্রযুক্তিগত অগ্রগতি ঘটিয়েছি। আমরা আসলে নিশ্চিত করতে চাই যে লক্ষ্যের জন্য একটি ভালো সংকেত থাকবে, শুধুমাত্র সংক্ষিপ্ত-সময়ের, যা আপনাকে দ্রুত সন্তুষ্ট করতে পারে এমন কিছু নয়।

আমার জন্য, এটি হয়তো ব্যক্তিগত এআই এবং ব্যক্তিগত এজিআই আমাদের নিয়ে যাওয়ার দৃষ্টিভঙ্গির সবচেয়ে গুরুত্বপূর্ণ অংশ, যাতে এটি শুধুমাত্র বর্তমানে ভালো লাগা জিনিসের ব্যাপার না হয়, বরং আপনার দীর্ঘমেয়াদী কল্যাণ, দীর্ঘমেয়াদী লক্ষ্য এবং আপনি প্রকৃতপক্ষে যা চান তার সাথে সামঞ্জস্যপূর্ণ হয়।

আমি মনে করি এটিই মানুষকে শক্তি দেওয়ার সবচেয়ে বড় জিনিস।

প্রশ্ন: বর্তমান প্রবণতা মনে হচ্ছে প্রিভিউ মডেল প্রকাশ করা, আপনি কি মনে করেন এটি আমাদের কম্পিউটিং ক্ষমতার সীমাবদ্ধতার কারণে?

গ্রেগ: সামগ্রিকভাবে, আমরা একটি ক্যালকুলেশন ড্রাইভন বিশ্বের দিকে এগিয়ে যাচ্ছি।

এটি শুধু একটি প্রশ্নের দ্রুত উত্তর দেওয়া থেকে অতিক্রম করেছে, এখন এটি বিভিন্ন ডেটা সোর্সকে একীভূত করতে, কোম্পানির জ্ঞান ভাণ্ডার অনুসন্ধান করতে এবং মানুষের ক্ষমতার চেয়েও বেশি শক্তিশালী সফটওয়্যার লিখতে ব্যাপকভাবে টোকেন ব্যয় করছে।

এই সবকিছু মূলত ক্যালকুলেশন পাওয়ার দ্বারা চালিত হয়, এবং ক্যালকুলেশন পাওয়ার অনেক বেশি দরকার। যদি পৃথিবীর প্রতিটি মানুষের একটি GPU থাকে, তাহলে এটি 80 বিলিয়নটি GPU, কিন্তু আমরা বর্তমানে এই মাত্রায় পৌঁছাতে পারছি না। এখন কয়েকহাজার বা কয়েকমিলিয়ন GPU-ই বড় বলে বিবেচিত হয়।

অতএব, প্রশিক্ষণের ক্ষেত্রে, আমরা আমাদের দেখা চাহিদার জন্য পূর্বেই ক্যালকুলেশন ক্ষমতা নির্মাণের দিকে ঝুঁকি নিই। আমরা মডেলটিকে সবার জন্য উপলব্ধ করে তোলার মিশনে অত্যন্ত ফোকাস করব।

প্রশ্ন: আপনারা ডেটা সেন্টারে বড় পরিমাণে শক্তি ও অর্থ বিনিয়োগ করার জন্য হাস্যকর হয়েছিলেন। এখন আপনি এই পরিস্থিতি কীভাবে দেখেন?

গ্রেগ: আমি মনে করি এটি আমাদের জন্য একটি সুবিধা তৈরি করবে। শুধু ব্যবসার জন্যই নয়, বরং প্রত্যেকের কাছে প্রযুক্তি পৌঁছে দেওয়ার বাস্তবিক ক্ষমতা প্রদান করবে।

ভবিষ্যতে কম্পিউটিং পাওয়ার প্রাথমিকভাবে ক্যান্সার প্রতিরোধের মতো গুরুত্বপূর্ণ মিশনের দিকে নিয়োগ করা হবে, এবং এই বছরই এটি সম্ভব হতে পারে।

বাস্তবে, ক্ষমতা বণ্টন হল সমাজের ভবিষ্যতের মূল বিষয়, কারণ এতেই সীমিত ক্ষমতা রয়েছে, তাই প্রাধান্য নির্ধারণ করা প্রয়োজন, কিন্তু আমরা দৃঢ়ভাবে বিশ্বাস করি যে প্রত্যেকেরই ক্ষমতা পাওয়া উচিত।

এই কারণেই আমাদের চ্যাটজিপিটির ফ্রি ভার্সন রয়েছে, আমরা নিশ্চিত করার চেষ্টা করি যে মানুষ এই প্রযুক্তি ব্যবহার করতে পারে।

প্রশ্ন: ওপেনএআই-এর অভ্যন্তরে, আপনারা খুচরা এবং কর্পোরেট ব্যবসার মধ্যে ভারসাম্য কীভাবে দেখেন?

গ্রেগ: আমি সাম্প্রতিককালে যা নিয়ে বেশি চিন্তা করেছি তা হলো ফোকাস।

কারণ এই ক্ষেত্রটিই সুযোগের প্রতীক, আপনি যেকোনো সমস্যায় AI প্রয়োগ করতে পারেন, যেকোনো জিনিস তৈরি করতে পারেন, সবকিছুই সম্ভব। কিন্তু আমাদের বর্তমান সমস্যা হল কম্পিউটিং পাওয়ারের সীমাবদ্ধতা।

তাই আমি মনে করি, OpenAI-এর পরবর্তী পর্যায়ে, কর্পোরেট ব্যবসা স্পষ্টতই গুরুত্বপূর্ণ, কারণ অর্থনীতি আমাদের সামনে কম্পিউটেশনাল অর্থনীতিতে পরিণত হচ্ছে। সফটওয়্যার ইঞ্জিনিয়ারিং ইতিমধ্যেই এমন, এবং কম্পিউটার ব্যবহার করে কাজ করা প্রতিটি ক্ষেত্রই এমন হবে।

তাই আমাদের সেখানে মডেলগুলি ডিপ্লয় করতে এবং এগুলি কীভাবে ব্যবহার করতে হবে এবং এগুলি থেকে সর্বাধিক লাভ কীভাবে পাওয়া যায় তা বুঝতে সহায়তা করতে হবে।

উদ্যোক্তা ব্যবসাগুলি আগের যেকোনো সময়ের চেয়ে সহজ হয়ে যাওয়ার কারণে ব্যবসায়িক এবং প্রতিষ্ঠানগত সীমানা ধুলো হয়ে যাবে। আমরা ইতিমধ্যেই এটি দেখেছি।

প্রশ্ন: আপনি কি মনে করেন আমাদের স্পেস ডেটা সেন্টার থাকবে?

গ্রেগ: আমি মনে করি আমরা সব জায়গায় ডেটা সেন্টার পাব, কিন্তু বর্তমানে স্পেস ডেটা সেন্টারের অনেক প্রযুক্তিগত সমস্যা রয়েছে।

প্রশ্ন: ইটারেটিভ ডিপ্লয়মেন্ট কী? আপনারা এটি কেন করছেন?

গ্রেগ: ইটারেশন ডিপ্লয়মেন্ট হল ওপেনএআই-এর একটি মূল স্তম্ভ, যা এই প্রযুক্তিকে মানুষের জন্য উপকারী করতে এবং তাদের মিশন পূরণে সহায়তা করে।

গোপনে উন্নয়ন করে একবারে চালু করা খুব ঝুঁকিপূর্ণ, কারণ আপনি বাস্তব জগতের সমস্যাগুলি পূর্বানুমান করতে পারবেন না। কিন্তু পুনরাবৃত্তিমূলক বাস্তবায়ন আমাদের ব্যবহারের মাধ্যমে ঝুঁকি শনাক্ত করতে এবং দ্রুত সংশোধন করতে সক্ষম করে। উদাহরণস্বরূপ, GPT-3 চালুর পর, আমরা ভাবিনি যে এর সবচেয়ে বড় দুর্ব্যবহার হবে মেডিকেল স্প্যাম মেসেজ, কিন্তু বাস্তব পরিস্থিতির মাধ্যমেই আমরা সময়মতো প্রতিক্রিয়া জানাতে পেরেছি।

সুতরাং ইটারেটিভ ডিপ্লয়মেন্টের ধারণা হলো, আমরা এই প্রযুক্তির মধ্যবর্তী সংস্করণ চালু করব।

এটি অন্ধভাবে বাস্তবায়নের জন্য একটি যুক্তি নয়; আপনাকে এখনও প্রতিটি পদক্ষেপে ভাবতে হবে যে আমরা সম্ভাব্য দুর্ব্যবহারের উপায়গুলির সম্পর্কে কী সেরা বিচার করেছি, তার অসুবিধা কী, ঝুঁকি কী, এবং তারপর সেগুলি হ্রাস করতে হবে। কিন্তু আপনি বাস্তবতা দেখতে পাচ্ছেন, দেখতে পাচ্ছেন যে আপনার বিচারগুলি ঠিক কিনা, বাস্তবতা থেকে শিখছেন, এবং পরবর্তীবার আরও ভালভাবে করছেন।

OpenAI-এর ইতিহাসে, আমরা কখনও আশা করেছিলাম যে আগের কেউ যদি পরিবর্তনকারী প্রযুক্তি চালু করে থাকে, তবে তারা হয়তো আমাদের উত্তর দিতে পারত। কিন্তু কখনও এটি এতটাই সহজ হয়নি।

তারা প্রকৃতপক্ষে বুদ্ধিমত্তা এবং দৃষ্টিভঙ্গি রাখে, এবং আমরা তা গ্রহণ করেছি। কিন্তু আমরা বুঝতে পেরেছি যে, আমরাই এই প্রযুক্তির সবচেয়ে কাছাকাছি, কারণ আমরা এটি তৈরি করেছি, তাই আমরা এটিকে সঠিকভাবে গঠনের পথটি আরও ভালভাবে বুঝতে পারি।

প্রশ্ন: যদি একটি অগ্রণী মডেল নিরাপত্তাকে প্রথম অগ্রাধিকার হিসাবে বিবেচনা করে এবং অন্যটি এটি করে না, তাহলে আপনি এই পার্থক্যটি কীভাবে দেখেন?

গ্রেগ: আমি মনে করি আমরা বুঝতে পেরেছি যে নিরাপত্তা একটি মৌলিক পণ্য বৈশিষ্ট্য, কেউ চায় না এমন একটি মডেল যা তাদের সাথে সঙ্গতিপূর্ণ নয়।

সুতরাং আমরা নিরাপত্তার দিকে বিনিয়োগ করেছি, যা মানুষ যা ভাবে তার চেয়ে অনেক বেশি এবং যেকোনো অন্য ল্যাবের চেয়ে বেশি।

আমি সর্বদা মনে করি যে যারা এই প্রযুক্তি তৈরি করেন এবং সফল পণ্য রাখেন, তাদের নিরাপত্তায় গুরুত্বপূর্ণ বিনিয়োগ না করা অস্থায়ী। আপনাকে আপনার ব্যবসা এবং আপনি যা তৈরি করছেন তার দীর্ঘমেয়াদী বিবেচনা করতে হবে, যা মডেল ট্রেনিং এবং ফিডব্যাক লুপ পাওয়ার বিষয়ে নির্ভর করে।

আমি শুধু এটাই বলতে চাই যে, আমাদের পণ্য এবং বিশ্বে এটি প্রতিফলিত হয়েছে যে আমরা নিরাপত্তাকে আমাদের মিশনের অংশ হিসেবে গ্রহণ করেছি।

প্রশ্ন: আমি যখন মানুষকে বলি যে আমি এই সাক্ষাতকারটি করছি, তখন সাধারণ প্রতিক্রিয়া হলো তারা নিজেদের চাকরির বিষয়ে উদ্বিগ্ন এবং অনিশ্চিত অনুভব করে। আপনি তাদের কী বলবেন?

গ্রেগ: আমি মনে করি এই প্রযুক্তি কীভাবে বিকাশ হবে তা অনিশ্চিত। এর বিকাশের পথ আশ্চর্যজনক, আমাদের বর্তমান এআই এবং বর্তমান বিশ্ব বিজ্ঞান কল্পনা যেভাবে ভবিষ্যদ্বাণী করেছিল তার থেকে ভিন্ন। কিছু অপরিহার্য সিদ্ধান্ত, যখন তারা বাস্তবায়িত হয়, তখন তারা সম্পূর্ণরূপে একইভাবে দেখায় না।

আমি বিশ্বাস করি, মানুষ সবসময় সবচেয়ে সহজেই দেখতে পায় যে তারা কী হারাবে। পরিবর্তন আসছে, এটি অস্বীকার্য, কিন্তু তোমার কী পাওয়া যাবে তা ভবিষ্যদ্বাণী করা আরও কঠিন।

উদাহরণস্বরূপ, 1950 সালের মানুষ কিভাবে ইউবারকে বুঝত তা ভাবুন, আপনাকে প্রথমে কম্পিউটার, মোবাইল, জিপিএস কল্পনা করতে হবে। এটি প্রকৃতপক্ষে অনেক প্রযুক্তির সমন্বয়, কিন্তু এটি সত্যিই ঘটেছে। এবং হাজার হাজার, মিলিয়ন মিলিয়ন অন্যান্য উদাহরণও একইসময়ে ঘটছে।

তাই আমার কাছে এআই সম্পর্কে মত হলো, এটি ক্ষমতায়ন এবং মানুষের কর্তৃত্ব সম্পর্কিত। এর অর্থ এই যে, কিছু প্রতিষ্ঠান, চাকরি, যেসব জিনিসের উপর আমরা নির্ভর করতে পারি বলে মনে করি, সেগুলো আমাদের চিন্তার মতো স্থিতিশীল থাকবে না।

তাই এটি মানুষকে প্রভাবিত করবে, কিন্তু গভীরভাবে ভাবার মতো প্রশ্ন হলো: আপনি কী পাচ্ছেন? আপনি কীভাবে এটি থেকে লাভ করছেন?

এখন আপনি একজন সৃষ্টিশীল ব্যক্তি হতে পারেন, আপনি যা কিছু তৈরি করতে পারেন, আপনি যা কিছু কল্পনা করতে পারেন, তা সবই বাস্তব হয়ে উঠবে।

প্রশ্ন: সৃজনশীলতা বাড়ানোর জন্য কী করা উচিত?

গ্রেগ: এই প্রযুক্তিটির গভীরে যান।

আমি দেখেছি, বহু প্রজন্মের প্রযুক্তির মধ্যে দিয়ে সবচেয়ে বেশি লাভ করেছেন তারা, যারা আগের প্রজন্মের প্রযুক্তিতেই বিনিয়োগ করেছিলেন। এবং এখন এগুলো চেষ্টা করার বাধা আগের চেয়ে কম।

তাই আমি মনে করি নতুন সুযোগ তৈরি হবে।

আমি মনে করি, এই অনিশ্চয়তাপূর্ণ মুহূর্তে আগমনী যেকোনো রূপান্তরে প্রত্যেককে সমর্থন করার জন্য বিশ্বকে সতর্কভাবে চিন্তা করা উচিত। কারণ অর্থনীতি হয়ে উঠবে কম্পিউটেশনাল ইকোনমি, কিন্তু প্রত্যেকেরই একটা অবদান রাখার জায়গা থাকবে।

প্রশ্ন: আজকের যুবকদের কোথায় বিনিয়োগ করা উচিত? যদি আপনি হাইস্কুল বা কলেজে পড়েন বা তাজা চাকরি শুরু করেছেন, তবে আপনি মনে করেন ভবিষ্যতে কোন দক্ষতাগুলি আরও মূল্যবান হবে?

গ্রেগ: আমি সত্যিই মনে করি এই প্রযুক্তির গভীরে যাওয়া একটি কী দক্ষতা হয়ে উঠবে, যাতে আপনি AI থেকে সর্বাধিক মূল্য পেতে পারেন।

কারণ আমরা সবাই এমন একটি বিশ্বের দিকে এগিয়ে যাচ্ছি, যেখানে আমরা এজেন্টগুলির পরিচালক হয়ে উঠব, সম্ভবত খুব শীঘ্রই স্বাধীন AI কোম্পানির সিইও হয়ে উঠব।

যদি আপনার টোকেন এবং এটিকে চালানোর জন্য ক্যালকুলেশন ক্ষমতা থাকে, তাহলে আপনি সেই ক্যালকুলেশন ক্ষমতা যেকোনো সমস্যার দিকে নির্দেশ করতে পারবেন, এবং মানুষ সমাধান করতে চাওয়া সমস্যার সংখ্যা অসীম।

তাই আমি মনে করি, মানুষ যত বেশি এই প্রযুক্তির গভীরে যাবে, আগমনী জিনিসগুলি কীভাবে ব্যবহার করবে, এই প্রযুক্তিগুলিকে কীভাবে নতুনভাবে সংযুক্ত করবে, আমাদের এজেন্টগুলির সাথে কীভাবে মিথস্ক্রিয়া করবে, তাদের প্রকৃতপক্ষে পরিচালনা করবে, এবং “আমি কী চাই? আমার স্ব-চেতনা কী? আমার উদ্দেশ্য কী? আমি বিশ্বে কী দেখতে চাই?”—এইসব প্রশ্নগুলির উত্তর পাওয়া এখন যতটাই সহজ হয়েছে।

আমি মনে করি, আমাদের যা পাওয়া গেছে তার সাপেক্ষে সেই বিশ্বের উপরের দিকের সম্ভাবনা কল্পনাও করা যায় না।

প্রশ্ন: এটি সবচেয়ে ইতিবাচক ভবিষ্যদ্বাণী, আপনি কল্পনা করতে পারেন সবচেয়ে নেতিবাচক ভবিষ্যত কী?

গ্রেগ: এই প্রযুক্তি এখন পর্যন্ত কীভাবে বিকশিত হয়েছে তার একটি খুব আকর্ষণীয় বিষয় হলো, এটি আসলে আমাদের মেশিনের সাথে খাপ খাইয়ে নিতে নিজেদের বিকৃত করে তুলেছে।

এই বাক্সটির সামনে বসে কাজ করে কতজন মানুষ কীবোর্ড টিপে ওয়ার্স্ট সিনড্রোম এবং কাঁধের বক্রতা অর্জন করছে। কিন্তু এটাই আমাদের প্রত্যাশিত বিশ্ব নয়; আমাদের যে বিশ্বের দিকে এগিয়ে যাচ্ছি, সেখানে শুধু তুমি কম্পিউটার দিয়ে কাজ করবে না, বরং তোমার কম্পিউটার তোমার জন্য কাজ করবে।

এটি সুযোগ এনে দেয়, একইসাথে ঝুঁকি তৈরি করে। তাই আমাদের এই ঝুঁকিগুলি কমানোর উপায় খুঁজে বার করতে হবে।

শেষ পর্যন্ত, একটি মৌলিক প্রশ্ন হল: যদি আপনার মেশিনগুলি মানুষকে তাদের লক্ষ্য অর্জনে সহায়তা করে, তাহলে এগুলি আপনার ইচ্ছা অনুযায়ী কাজ করে। কিন্তু কখনও কখনও মানুষের লক্ষ্যগুলি সংঘাতপূর্ণ, আপনি কীভাবে এটি সমাধান করবেন? আপনি কীভাবে সিদ্ধান্ত নেবেন যে AI আপনাকে কী সহায়তা করবে এবং কী সহায়তা করবে না? এটি সমাজের সাথে কীভাবে খাপ খাইয়ে নেবেন? কীভাবে নিশ্চিত করবেন যে সুবিধা শুধুমাত্র একটি কোম্পানি, একটি গোষ্ঠীর দিকেই যাচ্ছে না, বরং প্রত্যেককেই প্রকৃতপক্ষে উন্নতি করছে?

আমাদের স্বীকার করতে হবে যে এখানে এখনও অনেক ভুল বা ঝুঁকি রয়েছে যা আমাদের সমাধান করতে হবে।

প্রশ্ন: শেষ প্রশ্ন, আপনার জন্য সফলতা কী?

গ্রেগ: এজিআইকে মানবতার সমস্ত মানুষের জন্য উপকারী করে তোলার জন্য ওপেনএআইয়ের মিশন বাস্তবায়ন করুন।

রেফারেন্স লিঙ্ক: [1] https://x.com/shaneparrish/status/2046900710055297072 [2] https://youtu.be/6JoUcQ1qmAc

এই লেখাটি ওয়েইচ্যান গ্রুপ "Quantum Bit" থেকে এসেছে, লেখক: অগ্রগতির প্রযুক্তি অনুসরণ করুন