এআই যুগে মূল্য তত্ত্বের পুনরুজ্জীবন, খোলা বাজারই নতুন চাহিদা এবং নতুন ইকোসিস্টেম তৈরি করবে

লেখক: চেন ইউয়ু, পেকিং বিশ্ববিদ্যালয়ের গুয়াংহুয়া ব্যবস্থাপনা বিভাগের অধ্যাপক এবং পেকিং বিশ্ববিদ্যালয়ের অর্থনৈতিক নীতি গবেষণা প্রতিষ্ঠানের পরিচালক

উৎস: শিয়াং গুয়াং থিনকট্যাং

পুরানো ভিত্তির উপর ভয়

প্রতিটি যুগের নিজস্ব ভিত্তি থাকে। মানুষ এর উপর দাঁড়িয়ে বাস করে, কাজ করে, বিচার করে, ভয় পায়, এবং এর উপর দাঁড়িয়ে ভবিষ্যতের কল্পনা করে।

কৃষি যুগের মানুষের জন্য কল্পনা করা কঠিন ছিল যে, একজন মানুষের জীবন ভূমি, ঋতু এবং দুর্ভিক্ষের চারপাশে ঘুরে বেড়াবে না। স্টিম ইঞ্জিন আবিষ্কৃত হলে, অনেকে প্রথমে দেখলেন হাতশিল্পীদের বেকারত্ব, কিন্তু রেলওয়ে, শহর, কারখানা ব্যবস্থা, আধুনিক অর্থনীতি এবং নতুন মধ্যবিত্ত শ্রেণির উদয় কল্পনা করা কঠিন ছিল। বিদ্যুৎ আবিষ্কৃত হলে, মানুষ দেখলেন আরও উজ্জ্বল রাত, কিন্তু বিদ্যুৎ-চালিত ফ্রিজ, চলচ্চিত্র শিল্প, আধুনিক হাসপাতাল, শহরের রাতের জীবন, ঘরোয়া বিদ্যুৎ-চালিত যন্ত্রপাতি এবং ইলেকট্রনিক কম্পিউটারের সম্পূর্ণ চিত্রটি কল্পনা করা কঠিন ছিল। ইন্টারনেট আবিষ্কৃত হলে, অনেকে মনে করলেন এটি শুধুমাত্র দ্রুততর ইমেইল এবং বড় গ্রন্থাগার, কিন্তু মোবাইল পেমেন্ট, শর্টভিডিও, ক্লাউড কম্পিউটিং, ফুডডেলিভারি প্ল্যাটফর্ম, রাইড-শেয়ারিং,অনলাইন শিক্ষা এবং বিশ্বব্যাপী বাস্তবসময়ের সহযোগিতা আসবে, সেটা ভবিষ্যদ্বাণী করা হয়নি।

নতুন প্রযুক্তি আসার সময়, সবচেয়ে বড় বাধা প্রায়শই প্রযুক্তিটি নয়, বরং পুরানো ভিত্তির উপর কল্পনাশক্তি।

আজ, কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তাকে পুরানো ভিত্তির মধ্যে বুঝা হয়েছে। অনেকের যুক্তি এইরকম: আগে দশজন প্রোগ্রামার, কনটেন্ট রাইটার, অনুবাদক, বিশ্লেষক এবং গ্রাহক সেবা কর্মচারী যা করত, এখন একজন মানুষ এবং একটি এআই দিয়েই সেটা করা যায়, তাই বাকি নয়জন বেকার হয়ে যায়। এই বিচারটি ঠাণ্ডা, বাস্তবসম্মত এবং বিপরীত-উটোপিয়ান মনে হলেও, এটি এখনও একটি পুরনো বিশ্বের চিন্তাভাবনা। এটি ভবিষ্যতকে আজকের কাজের তালিকার একটি খরচ কমানোর মতো বুঝে, প্রযুক্তির উন্নতিকে বিদ্যমান চাকরির মধ্যে প্রতিস্থাপনের মতো বুঝে, এবং অর্থনৈতিক জীবনকে ইতিমধ্যেই পূরণকৃত একটি টেবিলের মতো বুঝে।

কিন্তু সত্যিকারের মহান প্রযুক্তিগত বিপ্লব কখনও পুরনো টেবিলে কয়েকটি লাইন কমানো নয়, বরং টেবিলটিই পুনর্নির্মাণ করা।

কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার সবচেয়ে গুরুত্বপূর্ণ অর্থনৈতিক প্রভাব হল পুরনো কাজগুলিকে আরও সস্তায় করা নয়, বরং অতীতে অস্তিত্বহীন, অসম্ভব, খুব ব্যয়বহুল, বিক্ষিপ্ত, অত্যন্ত সংকীর্ণ বা সংগঠিত করা অত্যন্ত কঠিন পণ্য এবং পরিষেবাগুলিকে মানব সম্ভাব্যতার সেটে প্রবেশ করানো। এটি শুধুমাত্র বিদ্যমান শ্রমকে প্রতিস্থাপন করে না, বরং জ্ঞানগত, যোগাযোগ, পরীক্ষা-ভুল, মেলবন্ধন এবং সংগঠনমূলক খরচকে কমিয়ে অতীতে দমিত চাহিদাগুলিকে মুক্তি দেয়, অতীতে অসম্ভবপ্রায় লেনদেনগুলির সৃষ্টি করে এবং অতীতে নামহীন শিল্পগুলির উৎপাদন করে।

পুরনো ভিত্তির উপর থেকে এআই দেখলে মানুষ দেখে চাকরির কমে যাওয়া। নতুন প্রযুক্তি দ্বারা খোলা সীমানা থেকে এআই দেখলে মানুষ দেখে পণ্যের ও সেবার স্থানের বিস্ফোরণ।

এটিই কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার যুগে দামের তত্ত্ব আবার গুরুত্বপূর্ণ হয়ে উঠার কারণ।

AI উত্পাদন, পরীক্ষা-ভুল এবং মেলানোর খরচ কমায়, কিন্তু এটি সমস্যা শনাক্তকরণের চাহিদা বিলুপ্ত করে না; বরং এটি অজ্ঞাত চাহিদার ক্ষেত্রকে বাড়িয়ে দেয়। যত বেশি জিনিস উৎপাদনের সম্ভাবনা থাকবে, সমাজ তত বেশি জানতে চাইবে কোন জিনিসগুলি প্রকৃতপক্ষে মূল্যবান; যত বেশি ব্যক্তিগতকৃত সেবা প্রদানের সম্ভাবনা থাকবে, সমাজ তত বেশি জানতে চাইবে কে, কখন, কতটা প্রদানের জন্য প্রস্তুত, কার দায়িত্ব, এবং কীভাবে স্থায়ী লেনদেন গঠন করা যায়।

ভবিষ্যতের প্রশ্ন হবে না যে “মেশিন কি উৎপাদন করতে পারে”, বরং “মানুষ কী উৎপাদন করা উচিত তা কীভাবে খুঁজে পাবে”?

দামের তত্ত্বের পুনরাবির্ভাব এখান থেকেই শুরু হয়।

দুই ট্রিলিয়ন ডলার রাজস্বের অর্থনৈতিক অর্থ

চলুন আমরা একটি প্রায় অতিশয়োক্তিমূলক, কিন্তু অর্থনীতিতে অবাস্তব নয় এমন ধারণা দিয়ে শুরু করি।

পরবর্তী পনেরো বছরের মধ্যে, OpenAI, Anthropic বা এর মতো বড় মডেল ইনফ্রাস্ট্রাকচার কোম্পানিগুলি বছরে ২ ট্রিলিয়ন ডলার আয় করার সম্ভাবনা রাখে? লক্ষ্য করুন, এখানে মূল্যায়ন নয়, আয়ের কথা বলা হচ্ছে। মূল্যায়ন পাওয়া যায় মূলধন বাজারের কল্পনা, ডিসকাউন্ট রেট, ঝুঁকির পছন্দ এবং বুলবেসের মাধ্যমে; কিন্তু আয় হতে হবে প্রকৃত ক্রয়, প্রকৃত পেমেন্ট এবং প্রকৃত লেনদেনের মাধ্যমে।

এটি কোনো একটি কোম্পানির শেয়ার মূল্যের পূর্বানুমান নয়, এবং কোনো একটি ব্যবসায়িক মডেলের সমর্থনও নয়, বরং এটি একটি মূল্য তত্ত্বের অনুশীলন: যদি একটি আপস্ট্রিম স্মার্ট ইনফ্রাস্ট্রাকচার কোম্পানি দীর্ঘমেয়াদে বছরে দুই ট্রিলিয়ন ডলার আয় করতে পারে, তবে ডাউনস্ট্রিমে এমন একটি বড়, উচ্চতর পেমেন্ট ইচ্ছার সাথে নতুন পণ্য এবং নতুন সেবার ইকোসিস্টেম অবশ্যই থাকতে হবে।

অর্থনীতির কোনও জ্ঞান না থাকা মানুষ তুরন্ত বলবে: এটি বলছে যে বড় কোম্পানিগুলি বিশ্বকে নিয়ন্ত্রণ করছে এবং সমস্ত শিল্প থেকে ভাড়া সংগ্রহ করছে। এই বিচারটি সম্ভবত কিছুটা সত্য, কারণ প্ল্যাটফর্মের একচেটিয়াত্ব অবশ্যই সতর্কতার সাথে দেখা উচিত। কিন্তু যদি আমরা শুধুমাত্র “ভাড়া” বলে দুই ট্রিলিয়ন ডলারের আয়কে বুঝি, তবে আমরা আরও গুরুত্বপূর্ণ অর্থনৈতিক যুক্তি উপেক্ষা করব।

যেকোনো আপস্ট্রিম ইনফ্রাস্ট্রাকচার কোম্পানি যদি দীর্ঘমেয়াদে দুই ট্রিলিয়ন ডলার আয় করতে চায়, তাহলে একটি শর্ত থাকতে হবে: ডাউনস্ট্রিম এই পরিমাণ টাকা দীর্ঘমেয়াদে প্রদান করতে রাজি হবে। ডাউনস্ট্রিম কেন এই টাকা দেবে? কারণ AI একটি মধ্যবর্তী ইনপুট হিসেবে, ডাউনস্ট্রিমকে বড় আউটপুট, উচ্চতর গুণগতমান, কম খরচ, বেশি নতুন পণ্য, বা শক্তিশালী ভোক্তাদের প্রদানের ইচ্ছা তৈরি করে। ডাউনস্ট্রিমের মূল্যের বিশাল বিস্তার ছাড়া, আপস্ট্রিমের আয় দীর্ঘমেয়াদে বজায় থাকতে পারবে না।

এটি মধ্যবর্তী ব্যয়ের মৌলিক অর্থনীতি।

একটি ডাউনস্ট্রিম প্রতিষ্ঠান মডেল কল, স্মার্ট এজেন্ট, কম্পিউটেশনাল ক্ষমতা এবং অটোমেশন ক্ষমতা কিনছে উপরের প্রতিষ্ঠানের জন্য দান করার জন্য নয়, না শুধুমাত্র বিদ্যমান খরচ ভাগ করার জন্য, বরং কারণ এই বিনিয়োগগুলি তাদের স্বন্ত স্কেনারিও, ডেটা, প্রক্রিয়া, গ্রাহক, ব্র্যান্ড, দায়বদ্ধতা এবং সংগঠনগত ক্ষমতার সাথে একীভূত হলে আরও বেশি মূল্য সৃষ্টি করে। AI-এর প্রান্তিক উৎপাদনশীলতা যত বেশি, ডাউনস্ট্রিম প্রতিষ্ঠানগুলি যত বেশি দাম প্রদানের জন্য প্রস্তুত; ডাউনস্ট্রিম অ্যাপ্লিকেশনগুলি যতই সমৃদ্ধি লাভ করে, আপস্ট্রিম অবকাঠামোর আয়ও ততই বৃদ্ধির সম্ভাবনা।

একটি সাধারণ হিসাব পরিকল্পনা করা যাক। যদি AI ক্যালকুলেশন ক্ষমতা, মডেল কল এবং স্মার্ট সেবাগুলির নিম্ন-প্রবাহের চূড়ান্ত পণ্যে খরচের অংশ ১০% হয়, তাহলে দুই ট্রিলিয়ন ডলারের উপর-প্রবাহের আয়ের পিছনে সম্ভবত বিশ ট্রিলিয়ন ডলারের চূড়ান্ত পণ্য এবং সেবা বাজার রয়েছে। যদি খরচের অংশ ৫% হয়, তাহলে সম্ভবত চল্লিশ ট্রিলিয়ন ডলারের চূড়ান্ত ইকোসিস্টেম রয়েছে। বিভিন্ন শিল্পের খরচের অংশ অবশ্যই ভিন্ন, ভবিষ্যতের মূল্যনির্ধারণ কাঠামোও নিরন্তর পরিবর্তিত হবে, কিন্তু এই পরিকল্পনা একটি মৌলিক যুক্তি প্রকাশ করে: উপর-প্রবাহের “ডিজিটাল গ্রিড” কতটা “বিদ্যুৎ” সংগ্রহ করতে পারবে, তা নির্ভর করে নিম্ন-প্রবাহের দ্বারা এই বিদ্যুৎ দিয়ে কতটা নতুন মূল্য সৃষ্টি করা হয়েছে।

বিদ্যুৎ কোম্পানিগুলির আয় হয় কারণ বিদ্যুত কারখানা, পরিবার, শহর, হাসপাতাল এবং বিনোদন ব্যবস্থাগুলিকে চালায়। ক্লাউড কম্পিউটিং কোম্পানিগুলির আয় হয় কারণ ডাউনস্ট্রিম ডিজিটাল প্রতিষ্ঠানগুলি অনুসন্ধান, সোশ্যাল, ভিডিও, ফিনটেক, লজিস্টিকস এবং এন্টারপ্রাইজ সফটওয়্যার তৈরির জন্য ক্লাউড সেবা ব্যবহার করে।

যদি কোনোদিন এআই ইনফ্রাস্ট্রাকচারের আয় দুই ট্রিলিয়ন ডলার পৌঁছায়, তবে এটি কোনো কারণ ছাড়াই বিশ্ব থেকে কর হিসেবে পাওয়া নয়, বরং অসংখ্য ডাউনস্ট্রিম প্রতিষ্ঠান, ব্যক্তি এবং সংগঠন এটিকে চিন্তা, যুক্তি, ডিজাইন, মেলানো এবং স্বয়ংক্রিয়করণের ভিত্তি হিসেবে ব্যবহার করে বড় পরিসরের নতুন অর্থনৈতিক কর্মকাণ্ড সৃষ্টি করেছে।

এই তথ্যটি আমাদের পুনরায় মনে করিয়ে দেয়: আসলে যা গুরুত্বপূর্ণ তা হলো OpenAI বা Anthropic নিজেদের আকার নয়, বরং তাদের পিছনে কী ধরনের ডাউনস্ট্রিম অ্যাপ্লিকেশন লেয়ার উঠে আসতে পারে।

পরবর্তী পনেরো বছরে, অ্যাপ্লিকেশন লেয়ারের কোম্পানিগুলির মোট আকার অনেক বেশি হওয়ার সম্ভাবনা রয়েছে যেমন ইনফ্রাস্ট্রাকচার লেয়ার। ইনফ্রাস্ট্রাকচার লেয়ার জেনারিক বুদ্ধিমত্তা প্রদান করে, অ্যাপ্লিকেশন লেয়ার চাহিদা আবিষ্কার করে। প্রথমটি ক্ষমতা বিক্রি করে, দ্বিতীয়টি বিশেষায়িত মূল্য বিক্রি করে। ইনফ্রাস্ট্রাকচার লেয়ার ডিজিটাল যুগের বিদ্যুৎ, জল এবং রাস্তার মতো; অ্যাপ্লিকেশন লেয়ার ভোক্তা, সংগঠনের পরিদৃশ্য, শিল্পের প্রক্রিয়া, বিশ্বাসের সম্পর্ক এবং নির্দিষ্ট চাহিদার সাথে ঘনিষ্ঠভাবে জড়িত। স্বাস্থ্য, শিক্ষা,আইন, বীমা, আর্থিক, বিনোদন, মনস্তাত্ত্বিক সেবা, বৃদ্ধদের যত্ন, প্রতিষ্ঠানের ব্যবস্থাপনা, গবেষণা টুলস, শহরের সেবা, পারিবারিক সেবা, সাংস্কৃতিক অভিজ্ঞতা, ব্যক্তিগত বৃদ্ধি—এগুলির মধ্যে প্রতিটিরই বড় অ্যাপ্লিকেশন-লেয়ারের কোম্পানির উৎপত্তি হতে পারে।

গ্রাহকরা চূড়ান্তভাবে “মডেল প্যারামিটার” কিনছেন না, বরং সুস্থ হওয়া রোগ, বুঝতে পাওয়া উদ্বেগ, উন্নত শিক্ষার ক্ষমতা, সঞ্চিত সময়, উন্নত জীবনযাপন, পুনর্গঠিত কাজের প্রবাহ, সৃষ্টি করা অভিজ্ঞতা এবং সমাধান করা সমস্যা কিনছেন। প্রতিষ্ঠানগুলি চূড়ান্তভাবে “টোকেন” কিনছে না, বরং কম স্টক, বেশি রূপান্তর হার, ভালো ঝুঁকি নিয়ন্ত্রণ, দ্রুত গবেষণা-উন্নয়ন, বিস্তারিত গ্রাহক সেবা, স্থিতিশীল সরবরাহ শৃঙ্খল এবং স্পষ্ট সংগঠনগত সিদ্ধান্ত কিনছে।

অতএব, অ্যাপ্লিকেশন লেয়ার ইনফ্রাস্ট্রাকচার লেয়ার থেকে বড় হওয়া অসাধারণ নয়, বরং সাধারণ উদ্দেশ্যের প্রযুক্তির বিস্তারের পরে স্বাভাবিক ফলাফল। বিদ্যুত গুরুত্বপূর্ণ, কিন্তু বিদ্যুত চালিত শিল্প ব্যবস্থা আরও বড়; ক্লাউড সার্ভিসগুলি গুরুত্বপূর্ণ, কিন্তু ক্লাউডের উপর বিকশিত ডিজিটাল অর্থনীতি আরও বড়; বড় মডেলগুলি গুরুত্বপূর্ণ, কিন্তু বড় মডেলগুলির সমর্থনে তৈরি নতুন পণ্য, নতুন সেবা, নতুন সংগঠন এবং নতুন জীবনযাপনের শৈলীগুলি অনেক বেশি হতে পারে।

যদি ভবিষ্যতে একটি এআই ইনফ্রাস্ট্রাকচার কোম্পানি আসলে দুই ট্রিলিয়ন ডলার রেভিনিউ অর্জন করে, তাহলে আমাদের এটিকে প্রথমে একটি প্রলয় হিসাবে বুঝবো না, আবার এটিকে শুধুমাত্র প্রযুক্তির পূজা হিসাবেও বুঝবো না। আমাদের প্রথমে একটি মূল্য তত্ত্বের প্রশ্ন করা উচিত: এত বড় পরিশোধের ইচ্ছা কোথা থেকে আসছে? এটি কোন ডাউনস্ট্রিম উদ্ভাবনকে সমর্থন করছে? এটি কোন অতীতে বাণিজ্যিকভাবে অসম্ভব চাহিদাগুলিকে মুক্তি দিচ্ছে? এটি কোন অতীতে অস্তিত্বহীন পণ্য ও পরিষেবাগুলিকে সম্ভব করেছে?

এটাই অর্থনীতির সাধারণ জ্ঞান।

দুর্লভতা অদৃশ্য হয় না, শুধু আকার পরিবর্তন করে

অনেকে ভুলভাবে মনে করেন যে, প্রযুক্তিগত উন্নতির শেষ বিন্দু হল দুর্লভতার অন্তর্হান। যতক্ষণ পর্যন্ত AI যথেষ্ট শক্তিশালী, রোবট যথেষ্ট বেশি, কম্পিউটিং পাওয়ার যথেষ্ট সস্তা, এবং পণ্য যথেষ্ট প্রচুর, মূল্যনির্ধারণ ব্যবস্থা পিছিয়ে যাবে এবং বাজারটি অপ্রয়োজনীয় হয়ে যাবে।

এটি দুর্লভতার একটি ভুল বোঝাবুঝি।

দুর্লভতা কেবলমাত্র ভৌত পরিমাণের অভাব নয়। দুর্লভতা মানুষের ইচ্ছা, সময়, জ্ঞান, অবস্থান, সম্পর্ক, সুযোগের বিকল্প খরচ এবং ভবিষ্যতের অনিশ্চয়তার সাপেক্ষে। যতদিন মানুষের ইচ্ছা বিষম, পরিবর্তনশীল এবং প্রাসঙ্গিক, দুর্লভতা অদৃশ্য হবে না। এটি শুধুমাত্র “আছে কি নেই” থেকে “উপযুক্ত কি না”-এ, “পর্যাপ্ত কি না” থেকে “এখনই কি প্রয়োজন”-এ, এবং ভৌত অভাব থেকে গঠনগত অভাবের দিকে সরে যায়।

শিল্প যুগে, অপর্যাপ্ততা অনেকসময় পরিমাণের অভাব হিসেবে প্রকাশ পেত: খাদ্য অপর্যাপ্ত, পোশাক অপর্যাপ্ত, বাসস্থান অপর্যাপ্ত, ডাক্তার অপর্যাপ্ত, স্কুল অপর্যাপ্ত, পরিবহন অপর্যাপ্ত। বৃহৎ উৎপাদন এবং আধুনিক সংগঠনের কাজ ছিল এই মৌলিক পণ্য এবং সেবাগুলি বড় পরিমাণে পুনরুৎপাদন করা।

কিন্তু আরও সমৃদ্ধ এবং বুদ্ধিমান যুগে, অনেক কী দুর্লভতা শুধুমাত্র পরিমাণের সমস্যা নয়। একজন ব্যক্তির প্রয়োজন যেকোনো লাঞ্চ নয়, বরং তার আজকের শারীরিক অবস্থা, রক্তে শর্করার ওঠানামা, ব্যায়ামের খরচ, মানসিক প্রয়োজনীয়তা এবং সৌন্দর্যের পছন্দের সাথে খাপ খায় এমন লাঞ্চ। একটি শিশুর প্রয়োজন যেকোনো গণিতের ক্লাস নয়, বরং তার বর্তমান বুঝতে অসুবিধা, মনোযোগের অবস্থা, পরিবারের পরিবেশ এবং আত্মসম্মানের কাঠামোর সাথে খাপ খায় এমন শিক্ষার পথ। একজন বৃদ্ধের প্রয়োজন যেকোনো স্বাস্থ্যের পরামর্শ নয়, বরং যা তিনি সত্যিই বিশ্বাস করতে, সত্যিই বাস্তবায়ন করতে এবং সত্যিই ধরে রাখতে পারবেন—এমন সেবা-সম্পর্ক। একটি প্রতিষ্ঠানের প্রয়োজন যেকোনো AI সিস্টেম নয়, বরং তাদের নিজস্ব প্রক্রিয়া,激励, সংগঠনগত কাঠামো এবং গ্রাহকের সম্পর্কের সাথে এমনভাবে একীভূত হয়েছে—এমন বিশেষায়িত সমাধান।

এটিই পার্থক্যমূলক যুগের দুর্লভতা।

বিশেষভাবে বলতে গেলে, এআই যুগে কমন তিনটি ধরনের দুর্লভতা বৃদ্ধি পাবে।

প্রথম ধরনের হল সামঞ্জস্যতার অভাব।

কোনো ব্যক্তি, সংগঠন, সময় বা পরিস্থিতির জন্য পণ্য এবং পরিষেবা উপযুক্ত কিনা তা এখন আরও বেশি গুরুত্বপূর্ণ হয়ে উঠছে। স্ট্যান্ডার্ডাইজেশনের যুগে, প্রশ্নটি ছিল “পর্যাপ্ত সরবরাহ আছে কিনা?”। বৈষম্যমূলক যুগে, প্রশ্নটি হয়ে উঠেছে “এই সরবরাহটি কি আমার জন্য ঠিক ঠিক উপযুক্ত?”। AI ব্যক্তিগতকরণকে সম্ভব করেছে, কিন্তু সামঞ্জস্যের সমস্যাকেও আরও জটিল করে তুলেছে। কারণ, মানুষের শরীর, মনস্তত্ত্ব, সম্পর্ক, কাজ এবং পছন্দ-অপছন্দ সবই পরিবর্তনশীল। প্রকৃতপক্ষে, যা বিরল, তা হলো যেকোনো সরবরাহ নয়, বরং উপযুক্ত সরবরাহ।

দ্বিতীয় ধরন হল বিশ্বাসযোগ্য দুর্লভতা।

এআই পরামর্শ দিতে পারে, কিন্তু সেই পরামর্শগুলি বিশ্বাস করা, গ্রহণ করা এবং বাস্তবায়ন করা যায় কিনা, এটি আলাদা বিষয়। রোগী জানেন যে ঔষধ খাওয়া উচিত, কিন্তু এর মানে এই নয় যে তিনি দীর্ঘদিন ধরে ঔষধ খাবেন; ছাত্র জানেন যে পড়াশোনা করা উচিত, কিন্তু এর মানে এই নয় যে তিনি অবিরত থাকবেন; প্রতিষ্ঠান জানে যে রূপান্তরিত হওয়া উচিত, কিন্তু এর মানে এই নয় যে সংগঠনের ভিতরে এটি গ্রহণযোগ্য হবে; বৃদ্ধজন জানেন যেখানে খাদ্যাভ্যাস নিয়ন্ত্রণ করা উচিত, কিন্তু এর মানে এই নয় যে তিনি দশকেরও বেশি সময়ের জীবনযাপনেরঅভ্যাস পরিবর্তন করতে রাজি হবেন।অনেক সেবার মূল্য, তথ্যটির মধ্যেই নয়,বরংতথ্যকেকর্মেপরিণতকরারজন্যবিশ্বাসযুক্তসম্পর্কেরমধ্যে।ভবিষ্যতে,বিশ্বাস,প্রতিষ্ঠা,দায়িত্বএবংসঙ্গহবেএকটিমূল্যবানঅর্থনৈতিকসম্পদ।

তৃতীয় ধরন হল দিকনির্দেশনা দুর্লভতা।

এআই অসংখ্য পরিকল্পনা তৈরি করতে পারে, কিন্তু বাস্তব বিশ্বের মূলধন, সময়, সংগঠনের মনোযোগ এবং পরীক্ষার সুযোগ সীমিত। একটি কোম্পানি একসাথে একশোটি কৌশল বাস্তবায়ন করতে পারে না, একটি পরীক্ষাগার একসাথে একশোটি রিঅ্যাক্টর নির্মাণ করতে পারে না, একটি হাসপাতাল একসাথে সমস্ত প্রক্রিয়া পুনর্গঠন করতে পারে না, একটি শহর একসাথে সমস্ত শাসন পরিকল্পনা পরীক্ষা করতে পারে না। যখন সম্ভাবনাগুলি বিস্ফোরিত হয়, তখন প্রকৃতপক্ষে সবচেয়ে দুর্লভ হয়ে ওঠে দিকনির্ধারণের ক্ষমতা: কোন পথটি বেছে নেওয়া, কোন ঝুঁকি নেওয়া, এবং কোন আকর্ষণীয় সম্ভাবনাগুলি ত্যাগ করা।

অতএব, এআই-এর শক্তি হল বিশ্বকে সম্পূর্ণ একঘেয়ে সমৃদ্ধ করে তোলা নয়, বরং স্কেল এবং ব্যক্তিগতকরণকে প্রথমবারের মতো একসাথে সম্ভব করে তোলা। অতীতে কেবলমাত্র কয়েকজন ধনীদেরই যা উপভোগ করা যেত—ব্যক্তিগত ডাক্তার, ব্যক্তিগত শিক্ষক, ব্যক্তিগত পরামর্শদাতা, ব্যক্তিগত সহায়ক, ব্যক্তিগত মনস্তাত্ত্বিক সহযোগিতা, ব্যক্তিগত ডিজাইনার, ব্যক্তিগত গবেষণা দল—ভবিষ্যতে এগুলি নতুন খরচের কাঠামোর মাধ্যমে সাধারণ মানুষের জীবনে প্রবেশ করতে পারে। কিন্তু এগুলি সাধারণ জীবনে প্রবেশ করার পর, প্রশ্নটি আর “কি উৎপাদন করা যায়” নয়, “কিভাবে সামঞ্জস্যপূর্ণভাবে, কিভাবে বিশ্বাসযোগ্যভাবে, এবং কিভাবে দিকনির্দেশনা নির্বাচন করা যায়”।

এর অর্থ এই যে, বাজার অদৃশ্য হয়ে যাবে না। বরং, বাজারটি আরও সক্রিয়, আরও সূক্ষ্ম এবং জীবনের মাইক্রো স্তরে আরও গভীরভাবে প্রবেশ করবে। কারণ, যখন পণ্য এবং সেবাগুলি আরও বিশেষায়িত হয়ে উঠবে, তখন সমাজের বিভিন্ন মানুষ, বিভিন্ন সময় এবং বিভিন্ন পরিস্থিতিতে প্রকৃত মূল্য খুঁজে বার করার জন্য একটি মেকানিজমের প্রয়োজন হবে।

এই মেকানিজমটি হল দাম।

দাম হল আবিষ্কার প্রক্রিয়া, শুধু বণ্টন প্রক্রিয়া নয়

দামকে প্রায়শই একটি শীতল বণ্টন সরঞ্জাম হিসাবে ভুলবুঝি করা হয়। মনে হয় শুধুমাত্র যখন জিনিসগুলি যথেষ্ট নয়, তখনই দামের প্রয়োজন হয় যে কে পাবে এবং কে পাবে না; যখনই প্রযুক্তি যথেষ্ট উন্নত হয়ে যায়, দামকে বাতিল করা যেতে পারে এবং বণ্টনকে অ্যালগরিদমের হাতে ছেড়ে দেওয়া যেতে পারে।

কিন্তু মূল্যের সবচেয়ে গভীর কার্যকারিতা হল পরিচিত বস্তুগুলি বণ্টন করা নয়, বরং অজানা তথ্য আবিষ্কার করা।

একজন ব্যক্তি কোনো সেবার জন্য কতটা প্রিমিয়াম দিতে প্রস্তুত, তাতে অনেক কিছু লুকিয়ে থাকে যা অন্যরা আগে থেকে জানতে পারে না: তার পছন্দের তীব্রতা, সময়ের খরচ, আয়ের সীমাবদ্ধতা, জরুরিতা, বিকল্প বিকল্প, ঝুঁকির মূল্যায়ন, বিশ্বাসের মাত্রা এবং মানসিক অবস্থা। এই তথ্যগুলি সহজেই ডাটাবেসে লিখে রাখা যায় না, এবং সবসময়ই প্রশ্নাবলীর মাধ্যমে পাওয়া যায় না। অনেকসময়, মানুষও নিজেরা সম্পূর্ণরূপে জানে না যে তারা কী চায়, যতক্ষণ না কোনো পণ্য, কোনো মূল্য, কোনো তুলনা, বা কোনো অভিজ্ঞতা ঘটে।

দাম চাহিদা সম্পূর্ণরূপে নির্ধারিত হওয়ার পরে কাজ করে না। দাম চাহিদার গঠন এবং আবিষ্কারে অংশগ্রহণ করে।

এই বিষয়টি এআই যুগে বিশেষভাবে গুরুত্বপূর্ণ। কারণ এআই উৎপাদনযোগ্য পণ্যের সেটকে উল্লেখযোগ্যভাবে বাড়িয়ে দেবে এবং নতুন পণ্যের প্রোটোটাইপ তৈরির খরচকেও উল্লেখযোগ্যভাবে কমিয়ে দেবে। অতীতে, অনেক পণ্যের ধারণা বাজারের পরীক্ষা পাওয়ার আগেই গবেষণা-উন্নয়ন, সংগঠন এবং যোগাযোগের খরচের কারণে মারা যাচ্ছিল। এখন, আরও বেশি মানুষ দ্রুত প্রোটোটাইপ তৈরি করতে পারবে, আরও বেশি ছোট দল বাজারে প্রবেশ করতে পারবে, এবং আরও বেশি বিশেষায়িত চাহিদা পূরণের চেষ্টা করা যাবে। সমস্যাটি এখন পরিবর্তিত: ধারণার অভাব নয়, বরং ধারণা ছাঁটাইয়ের ক্ষমতার অভাব; সম্ভাবনার অভাব নয়, বরং কোনগুলির জন্যই প্রকৃত সম্পদ বিনিয়োগের মূল্যায়নের ক্ষমতার অভাব।

দাম হল এই ফিল্টারিং মেকানিজমের কেন্দ্র।

একজন উদ্যোক্তা একটি নতুন পণ্য প্রস্তাব করেন, যা আসলে ভবিষ্যতের চাহিদার একটি অনুমান। ভোক্তারা কিনছে বা অস্বীকার করছে, এটি এই অনুমানের পরীক্ষা। যদি দাম খুব বেশি হয় এবং পণ্যটি বিক্রি না হয়, তাহলে এর মান, পজিশনিং, খরচ বা লক্ষ্য জনগোষ্ঠীর সাথে সমস্যা আছে। যদি দাম বেশি হয়েও কিছু মানুষ কিনে, তাহলে এটি বোঝায় যে কিছুটা চাহিদা পর্যবেক্ষকদের কল্পনার চেয়েও বেশি। লাভ অনুকরণ এবং বিস্তারকে আকর্ষণ করে, ক্ষতি প্রত্যাহার এবং সংশোধনের দিকে ঠেলে দেয়। এই প্রক্রিয়াটি শুধুমাত্র একটি সহজ বিনিময় নয়, বরং অনিশ্চয়তার শর্তে সমাজের একটি বৃহৎ,বিতরণযুক্ত পরীক্ষা।

মূল্য না থাকলে, সমাজ এই পরীক্ষামূলক ফিডব্যাক হারিয়ে ফেলে।

এই পার্থক্যমূলক যুগে এটি বিশেষভাবে সত্য। ধরুন, এআই একহাজারটি নতুন শিক্ষামূলক সেবা, দশহাজারটি নতুন স্বাস্থ্য ব্যবস্থাপনা পদ্ধতি এবং একমিলিয়নটি ব্যক্তিগতকৃত মনোরঞ্জন অভিজ্ঞতা তৈরি করতে পারে। কোনগুলি প্রকৃত চাহিদা, আবার কোনগুলি শুধুমাত্র প্রযুক্তির দেখাবাজানো? কোন ভোক্তারা স্থায়ীভাবে পেমেন্ট করতে রাজি হবেন, আবার কোনগুলি শুধুমাত্র একবারের জন্য ট্রায়াল করবেন? কোন সেবাগুলি স্কেল করা যাবে, আবার কোনগুলি শুধুমাত্র নিচের বাজারেই সীমাবদ্ধ থাকবে? কোনগুলির জন্য মানবিক হস্তক্ষেপের প্রয়োজন, আবার কোনগুলি সম্পূর্ণভাবে অটোমেটেড করা যাবে? কোনগুলির জন্য মূলধনের বিনিয়োগের মূল্য আছে, আবার কোনগুলির জন্য দ্রুতই হাতছাড়া করা উচিত?

এই প্রশ্নগুলি শুধুমাত্র বিশেষজ্ঞদের বিচার বা কেন্দ্রীয় অ্যালগরিদম দ্বারা একবারে সিদ্ধান্ত নেওয়া যায় না। এগুলির জন্য মূল্য, ট্রেডিং, লাভ, ক্ষতি এবং প্রতিযোগিতা দ্বারা নিরন্তর ছাঁটাইয়ের প্রয়োজন।

দাম হল স্থানীয় জ্ঞানকে সংকুচিত করার একটি প্রক্রিয়া।

একজন ভোক্তা কোনো মুহূর্তে প্রদান করতে রাজি হয় কিনা শুধুমাত্র আয় এবং মূল্যের যান্ত্রিক ফাংশন নয়। এতে তার আজকের শারীরিক অবস্থা, গতকালের অভিজ্ঞতা, পরিবারের সম্পর্ক, পেশাগত চাপ, ভবিষ্যতের প্রত্যাশা, সামাজিক পরিচয় এবং সৌন্দর্যমূলক পছন্দ অন্তর্ভুক্ত হতে পারে। একটি প্রতিষ্ঠান কোনো AI সিস্টেমের জন্য প্রদান করতে রাজি হয় কিনা শুধুমাত্র প্রযুক্তিগত সূচকের বিষয় নয়, বরং এটি তাদের অভ্যন্তরীণ প্রক্রিয়া, কর্মচারীদের দক্ষতা, গ্রাহক কাঠামো, নিয়ন্ত্রণমূলক ঝুঁকি এবং প্রতিযোগিতামূলক চাপের একটি সমন্বিত প্রতিফলন। এইসব স্থানীয় জ্ঞানগুলি সাধারণত কেন্দ্রীয় সংস্থার কাছে সম্পূর্ণভাবে প্রেরণ করা যায় না। বাজারের মূল্যগুলি এইসব বিকেন্দ্রীভূত বিচারকে পরিলক্ষিত কর্মের সংকেতে রূপান্তরিত করে।

তাই, মূল্য ব্যবস্থা পুরনো যুগের অবশিষ্টাংশ নয়, বরং খোলা ভবিষ্যতের আবিষ্কার যন্ত্র।

যত বেশি শক্তিশালী এআই, তত বেশি সম্ভাবনা; যত বেশি সম্ভাবনা, তত বেশি গুরুত্বপূর্ণ ফিল্টারিং; যত বেশি গুরুত্বপূর্ণ ফিল্টারিং, তত বেশি গুরুত্বপূর্ণ মূল্য ব্যবস্থা।

প্রেরণা: কেন নতুন পণ্যগুলি স্বয়ংক্রিয়ভাবে প্রকাশ হয় না

শুধু প্রযুক্তি থাকলেই স্বয়ংক্রিয়ভাবে নতুন পণ্য এবং নতুন সেবা তৈরি হয় না।

ল্যাবের ক্ষমতা থেকে বাজারের পণ্যের মধ্যে দীর্ঘ এবং জটিল প্রক্রিয়া রয়েছে: কে স্কেনারিও চিহ্নিত করবে? কে ঝুঁকি নেবে? কে দল গঠন করবে? কে প্রক্রিয়া পুনর্গঠন করবে? কে ভোক্তাদের শিক্ষা দেবে? কে দায়িত্ব পালন করবে? কে ব্যর্থতার মুখোমুখি হবে? কে একটি প্রযুক্তিগত সম্ভাবনাকে স্থিতিশীল সেবা হিসাবে পরিণত করবে?

এর জন্য উৎসাহ প্রয়োজন।

দামের তত্ত্ব শুধু দামের স্তর নয়, এটি প্রলোভনের কাঠামোও ব্যাখ্যা করে। মানুষ কেন নতুন পণ্য অন্বেষণের জন্য সময়, মূলধন, প্রতিষ্ঠা এবং সংগঠনমূলক ক্ষমতা ব্যয় করে? কারণ তারা বিশ্বাস করে যে, যদি অন্বেষণটি সফল হয়, তবে তারা ফলাফল পাবে। যদি প্রতিটি নতুন সেবা যেই আসে, তারই সঙ্গে অবিলম্বে নিঃশুল্কভাবে কপি হয়ে যায়, যদি সমস্ত লাভকে অবৈধ বলে বিবেচনা করা হয়, যদি সমস্ত পার্থক্যমূলক চেষ্টাকে নিয়ন্ত্রণের মাধ্যমে মানক পণ্যের দিকে ফিরিয়ে আনা হয়, এবং যদি সমস্ত ব্যর্থতা উদ্যোক্তাদের উপর চাপিয়ে দেওয়া হয়, আর সফলতার লাভগুলি ছিনিয়ে নেওয়া হয়, তবে সবচেয়ে শক্তিশালী AI-ও স্বয়ংক্রিয়ভাবে সমৃদ্ধির অ্যাপলেয়ারসমূহকে জন্ম দিতে পারবেনা।

উদ্ভাবন হল প্রযুক্তিগত ফাংশনের প্রাকৃতিক ফলাফল নয়, বরং উদ্দীপনার কাঠামোর অধীনে অর্থনৈতিক আচরণ।

কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা পরীক্ষা-ভুলের খরচ কমিয়ে দেয়, কিন্তু ঝুঁকি বাতিল করে না। একজন উদ্যোক্তা এখনও দিকনির্দেশ নির্ধারণ করবেন, একটি প্রতিষ্ঠান এখনও প্রক্রিয়াগুলি পুনর্গঠন করবে, একজন চিকিৎসক এখনও দায়বদ্ধতা বহন করবেন, একটি শিক্ষা প্রতিষ্ঠান এখনও বিশ্বাস গড়ে তুলবে, এবং একটি অ্যাপলেয়ার কোম্পানি এখনও সেই স্থিতি খুঁজে বার করবে যেখানে গ্রাহকরা প্রকৃতপক্ষে পayment করতে চায়। AI সমাধানগুলি তৈরি করতে পারে, কিন্তু বাজারের সমাধানের মূল্যের পরীক্ষা প্রতিস্থাপন করতে পারে না। AI উন্নয়নের খরচ কমাতে পারে, কিন্তু চাহিদা থাকার গ্যারান্টি দিতে পারে না। AI কল্পনার সম্ভাবনা বাড়াতে পারে, কিন্তু বাণিজ্যিকরণকে স্বয়ংক্রিয়ভাবে 완成 करতে পারে না।

এই কারণেই দাম, স্বত্ব, লাভ এবং প্রতিযোগিতা এখনও গুরুত্বপূর্ণ।

লাভ হল দুষ্টতার অবশিষ্টাংশ নয়, বরং সঠিক দিক খুঁজে পাওয়ার পুরস্কার। ক্ষতি হল ক্রুর শাস্তি নয়, বরং ভুল দিকের সংকেত। প্রতিযোগিতা হল সম্পদের বর্জ্য নয়, বরং বিভিন্ন অনুমানের মধ্যে পরীক্ষা। মুক্তির প্রবেশাধিকার হল একটি বিমূর্ত নীতি নয়, বরং অজানা পণ্যগুলির জন্য সুযোগ তৈরির একটি প্রতিষ্ঠানগত শর্ত।

কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার যুগে, প্রকৃতপক্ষে কম পাওয়া যায় সম্ভবত তৈরি করার ক্ষমতা নয়, বরং কী তৈরি করা উচিত তা খুঁজে বার করার ক্ষমতা; প্রশ্নের উত্তর দেওয়ার ক্ষমতা নয়, বরং মূল্যবান প্রশ্ন তোলার ক্ষমতা; প্রদত্ত লক্ষ্যকে অপ্টিমাইজ করার ক্ষমতা নয়, বরং লক্ষ্য নির্বাচন, ঝুঁকি নেওয়া এবং বাস্তব জগতের কার্যকলাপ সংগঠিত করার ক্ষমতা।

এই ক্ষমতাগুলি চালানোর জন্য বাজারের উদ্দীপনা প্রয়োজন।

এই কারণেই অ্যাপ্লিকেশন লেয়ার স্বয়ংক্রিয়ভাবে প্রসুপ্ত হয় না। একটি দেশের শক্তিশালী মডেল, পর্যাপ্ত কম্পিউটিং পাওয়ার, সমৃদ্ধ ডেটা এবং বিশাল ইঞ্জিনিয়ার দল থাকতে পারে, তবুও এটি সত্যিকারের প্রসুপ্ত অ্যাপ্লিকেশন ইকোসিস্টেম হতে পারে না। যদি উদ্যোক্তাদের ফলাফল না পাওয়া যায়, যদি ব্যবহারকারীদের বিকল্পগুলি সীমিত হয়, যদি নিয়ন্ত্রণকারীরা নতুন সেবাগুলিকে পুরনো শ্রেণিবদ্ধকরণের মধ্যে জোর করে ঢোকায়, যদি প্ল্যাটফর্মের বড়দের প্রবেশাধিকার নিয়ন্ত্রণ করে, যদি ব্যর্থতার খরচ অত্যধিক হয়, যদি সমাজের মতবাদ লাভকে লুটপাটের সমানভাবে দেখে, তবে অনেকগুলি সম্ভাব্য পণ্য উত্থিত হওয়ার আগেই মৃত্যুবরণ করবে।

এআই যুগের প্রতিযোগিতা শুধু মডেলের ক্ষমতার প্রতিযোগিতা নয়, বরং প্রতিষ্ঠানগত উৎসাহের প্রতিযোগিতাও।

যে ব্যক্তি বেশি মানুষকে চেষ্টা করাতে পারে, যে ব্যক্তি ভুলগুলি দ্রুত প্রকাশ করতে পারে, যে ব্যক্তি সঠিক দিকের প্রতিফলন দিতে পারে, যে ব্যক্তি ক্ষুদ্র চাহিদাগুলিকেও সেবা দেওয়ার সুযোগ দিতে পারে, যে ব্যক্তি তরুণ প্রতিষ্ঠানগুলিকে পুরনো প্রতিষ্ঠানগুলির চ্যালেঞ্জ করতে দেয়, সেই ব্যক্তিই ভবিষ্যতের পণ্য এবং সেবা খুঁজে পাওয়ার সম্ভাবনা বেশি।

নতুন পণ্য এবং নতুন সেবার উদ্ভব

আমরা আজ পনেরো বছর পরের প্রধান এআই প্রয়োগগুলির নাম দিতে পারি না, যেমন উনিশ শতকের মানুষ বিশ শতকের বিদ্যুতের জীবনের নাম দিতে পারত না, এবং বিশ শতকের শেষের দিকের মানুষ মোবাইল ইন্টারনেটের জীবনের সম্পূর্ণ নাম দিতে পারত না।

এটি আমাদের কল্পনাশক্তির অভাবের কারণে নয়, বরং কারণ নতুন পণ্য এবং নতুন সেবাগুলি প্রায়শই বিদ্যমান শব্দগুলি থেকে রৈখিকভাবে প্রকাশিত হয় না। এগুলি প্রযুক্তি, খরচ, সংগঠন, পছন্দ এবং প্রতিষ্ঠানের মধ্যে পারস্পরিক ক্রিয়াকলাপের মধ্যে উদ্ভূত হয়।

কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার যুগে, সবচেয়ে গুরুত্বপূর্ণ নতুন পণ্যটি শুধুমাত্র “ভালো সার্চ ইঞ্জিন” বা “সস্তা প্রোগ্রামার” বা “বুদ্ধিমান কাস্টমার সাপোর্ট” হতে পারে না।

এগুলো শুধু পুরনো ভিত্তির উপর দীর্ঘায়িত রেখা। আরও গুরুত্বপূর্ণ হতে পারে নতুন ধরনের স্বাস্থ্য ব্যবস্থাপনা, নতুন ধরনের শিক্ষা সহায়তা, নতুন ধরনের গবেষণা সংগঠন, নতুন ধরনের আইনি সেবা, নতুন ধরনের ব্যক্তিগত প্রতিনিধি, নতুন ধরনের সাংস্কৃতিক অভিজ্ঞতা, নতুন ধরনের বৃদ্ধদের যত্ন ব্যবস্থা, নতুন ধরনের পারিবারিক উৎপাদন, নতুন ধরনের প্রতিষ্ঠানিক প্রক্রিয়া, নতুন ধরনের শহুরে পরিচালনা সেবা, নতুন ধরনের মানসিক সমর্থন এবং নতুন ধরনের সৃজনশীল সহযোগিতা।

অনেক সেবা আগে চাহিদা ছিল না বলে নয়, বরং খরচ খুব বেশি ছিল।

একটি সাধারণ পরিবারের আগে দিনরাত প্রাইভেট ডাক্তার, পুষ্টিবিদ, মনোবিজ্ঞানী, শিক্ষা কোচ, আইনজীবী, ক্যারিয়ার প্ল্যানার এবং পরিবারের আর্থিক পরামর্শদাতা রাখা সম্ভব ছিল না। একটি ছোট ব্যবসার আগে বিশ্বস্তরের কৌশলগত দল, ডেটা বিশ্লেষণ দল, আইনগত সঙ্গতি দল, বহুভাষিক মার্কেটিং দল এবং অটোমেশনযুক্ত অপারেশন সিস্টেম রাখা সম্ভব ছিল না। একটি জেলা হাসপাতালের আগে শীর্ষস্থানীয় চিকিৎসা জ্ঞান, রোগী ম্যানেজমেন্ট সিস্টেম এবং নিরন্তর স্বাস্থ্য মনিটরিং-এর সাথে রিয়েল-টাইম অ্যাক্সেস থাকা সম্ভব ছিল না। একটি সাধারণ শিশুর আগে প্রকৃতপক্ষে ব্যক্তিগতকৃত, নিরন্তর ফিডব্যাক, এবং বহুবিষয়কভাবে সংযুক্ত শিক্ষা সিস্টেম থাকা সম্ভব ছিল না।

AI এই সেবাগুলির বুদ্ধিমত্তা অংশকে সস্তা করে দিয়েছে। কিন্তু সস্তা বুদ্ধিমত্তা শুধু শুরু।

প্রকৃত পণ্যকরণের জন্য বুদ্ধিকে স্কেনারিওতে এমবেড করতে হবে, স্কেনারিওকে প্রক্রিয়ায় পরিণত করতে হবে, প্রক্রিয়াকে সার্ভিসে পরিণত করতে হবে, সার্ভিসকে বিশ্বাসের সম্পর্কে পরিণত করতে হবে, এবং বিশ্বাসের সম্পর্ককে টেকসই লেনদেনে পরিণত করতে হবে।

এটিই অ্যাপ্লিকেশন লেয়ারের বিশাল সুযোগ।

ভবিষ্যতের সবচেয়ে বড় কোম্পানিগুলি শুধু সবচেয়ে শক্তিশালী মডেল রাখা কোম্পানিগুলি হবে না, বরং সেই কোম্পানিগুলি হবে যারা বিশেষ পরিস্থিতি বুঝতে পারে, পরস্পরকে পূরক সম্পদগুলি সংগঠিত করতে পারে, বিশ্বাস গড়ে তুলতে পারে এবং AI-এর ক্ষমতাগুলিকে জীবনযাপনের সেবা এবং উৎপাদন প্রক্রিয়ায় রূপান্তরিত করতে পারে। ইনফ্রাস্ট্রাকচার লেয়ার জনসাধারণের জন্য ক্ষমতা বিক্রি করে, অ্যাপ্লিকেশন লেয়ার সমাধান, অভিজ্ঞতা, দায়িত্ব এবং সম্পর্ক বিক্রি করে। জনসাধারণের জন্য ক্ষমতা বড় হতে পারে, কিন্তু চূড়ান্ত চাহিদার কাছাকাছি উদ্ভাবনের সম্ভাবনা আরও বড়।

স্বাস্থ্য পরিচালনার উদাহরণ দিয়ে দেখা যাক। এআই চিকিৎসা গবেষণাপত্র পড়তে পারে, সূচকগুলি বিশ্লেষণ করতে পারে, পরামর্শ তৈরি করতে পারে, ওষুধ গ্রহণের জন্য স্মরণ করিয়ে দিতে পারে এবং ঝুঁকি পূর্বাভাস দিতে পারে।

কিন্তু প্রকৃত পণ্যটি হল “চিকিৎসা পরামর্শের টেক্সট” নয়, বরং একটি সেবা সিস্টেম যা দীর্ঘমেয়াদীভাবে মানুষের আচরণ পরিবর্তন করতে সক্ষম। এটি পারিবারিক চিকিৎসক, সম্প্রদায়ের কর্মী, পরিধানযোগ্য ডিভাইস, খাদ্যসেবা, বীমা উৎসাহ, পরিবারের সাথে যোগাযোগ, মানসিক সমর্থন এবং জরুরি প্রতিক্রিয়া অন্তর্ভুক্ত করতে পারে। এখানে অ্যালগরিদম আছে, সংগঠনও আছে; ডেটা আছে, দায়বদ্ধতাও আছে; স্বয়ংক্রিয়তা আছে, মানবিক বিশ্বাসও আছে। ভোক্তা একটি টেক্সটের জন্য নয়, বরং একটি স্বাস্থ্যকর, নিরাপদ এবং সম্মানজনক জীবনের জন্য পayment করেন।

শিক্ষার উদাহরণ দিয়ে দেখা যাক। এআই পাঠ্যবস্তু ব্যাখ্যা করতে পারে, অনুশীলনী তৈরি করতে পারে, রচনা পরীক্ষা করতে পারে এবং পথ সামঞ্জস্য করতে পারে। কিন্তু প্রকৃত শিক্ষামূলক পণ্য হলো “উত্তর জেনারেটর” নয়, বরং একটি সিস্টেম যা শিক্ষার্থীদের ক্ষমতা, আত্মবিশ্বাস, আগ্রহ এবং দীর্ঘমেয়াদী অভ্যাস গড়ে তুলতে সাহায্য করে। এটি শিশুর চিন্তার অবস্থা বুঝতে পারতে হবে, পাশাপাশি পরিবারের পটভূমি, সহপাঠীদের পরিবেশ, পরীক্ষা ব্যবস্থা এবং মানসিক চাপও বুঝতে হবে। এখানে মূল্য বুদ্ধিমত্তা থেকেই আসেনা, বরং সঙ্গীত, উৎসাহ, মূল্যায়ন এবং সামাজিক স্বীকৃতি থেকেও আসে।

ব্যবসায়িক পরিচালনার উদাহরণ দিয়ে দেখা যাক। এআই রিপোর্ট তৈরি করতে পারে, কোড লিখতে পারে, ভবিষ্যদ্বাণী করতে পারে এবং কৌশলগত পরামর্শ দিতে পারে।

কিন্তু প্রকৃত ব্যবসায়িক প্রয়োগ হল প্রতিটি কাজকে স্বয়ংক্রিয় করা নয়, বরং তথ্য প্রবাহ, সিদ্ধান্ত গ্রহণের ক্ষমতা, উদ্দীপনা এবং দায়িত্বের সীমানা পুনর্গঠন করা। একটি ব্যবসা AI কেনার মানে শুধুমাত্র একটি টুল কেনা নয়, বরং তাদের উৎপাদন ফাংশন এবং সংগঠনগত কাঠামো পুনর্গঠন করা। এই প্রক্রিয়াটি অত্যন্ত প্রেক্ষাপট-ভিত্তিক, এবং এটি মৌলিক মডেল কোম্পানিগুলির দ্বারা একা সম্পন্ন করা যায় না।

এই উদাহরণগুলি দেখায় যে এআই যুগের অ্যাপ্লিকেশন লেয়ার ইনফ্রাস্ট্রাকচার লেয়ারের সরল অনুবর্তী নয়। এটি চাহিদা শনাক্তকরণ, স্কেনারিও সংগঠন, বিশ্বাস গঠন এবং দায়বদ্ধতা গ্রহণের অগ্রযাত্রা।

অতএব, পনেরো বছরের মধ্যে, অ্যাপ্লিকেশন লেয়ারের কোম্পানিগুলির মোট আকার ইনফ্রাস্ট্রাকচার লেয়ারের চেয়ে অনেক বড় হবে, যা অর্থনৈতিক সাধারণ জ্ঞানের বিরুদ্ধে নয়, বরং এটি অর্থনৈতিক সাধারণ জ্ঞানের সাথে সঙ্গতিপূর্ণ। উপরের দিকের বিনিয়োগ যত শক্তিশালী হবে, নিচের দিকের ইকোসিস্টেমটি তত বড় হওয়ার সম্ভাবনা বেশি। বিদ্যুৎ কোম্পানি গুরুত্বপূর্ণ, কিন্তু বিদ্যুৎ দ্বারা চালিত শিল্পব্যবস্থা আরও বড়; ক্লাউড সার্ভিসগুলি গুরুত্বপূর্ণ, কিন্তু ক্লাউডের উপর বিকশিত ডিজিটাল অর্থনীতি আরও বড়; বড় মডেলগুলি গুরুত্বপূর্ণ, কিন্তু বড় মডেলগুলির সমর্থনে তৈরি নতুন পণ্য, নতুন সেবা, নতুন সংগঠন এবং নতুন জীবনযাত্রা, সম্ভবত অনেক বেশি।

স্মার্ট যুগের পরিকল্পনা মিথ্যাচারের বিরুদ্ধে

প্রতিবার সাধারণ প্রযুক্তির উত্থান একটি পরিকল্পনা মোহ সৃষ্টি করে। যেহেতু নতুন প্রযুক্তিগুলি এতটাই শক্তিশালী, তাহলে কেন কয়েকটি কেন্দ্রীয় প্রতিষ্ঠান এককভাবে পরিকল্পনা করবে না? যেহেতু AI বিপুল পরিমাণ ডেটা প্রক্রিয়া করতে পারে, তাহলে কেন বাজারের প্রয়োজন? যেহেতু অ্যালগরিদম চাহিদা পূর্বানুমান করতে পারে, তাহলে কেন মূল্যের প্রয়োজন? যেহেতু রোবটগুলি উৎপাদন করতে পারে, তাহলে কেন শুধুমাত্র চাহিদা অনুযায়ী বণ্টন করা হবে না?

এই কল্পনার আকর্ষণ হল এটি অর্থনৈতিক সমস্যাগুলিকে গণনামূলক সমস্যায় সরলীকরণ করে।

কিন্তু অর্থনৈতিক জীবনের কেন্দ্রবিন্দু কখনও শুধু গণনা নয়। এটি আবিষ্কার, উৎসাহ, বিশ্বাস, দায়িত্ব এবং বাছাইকেও অন্তর্ভুক্ত করে।

প্ল্যানিং সিস্টেম পরিচিত লক্ষ্যগুলি অপ্টিমাইজ করতে পারে, কিন্তু অপরিচিত লক্ষ্যগুলি আবিষ্কার করতে কঠিন। এটি পণ্যের মান, পছন্দ স্থির এবং ডেটা সম্পূর্ণ পরিবেশে দক্ষতা বাড়াতে পারে, কিন্তু পণ্য স্পেস খোলা, পছন্দ নিয়মিত পরিবর্তন হয় এবং চাহিদা এখনও গঠিত হয়নি এমন পরিবেশে অনুসন্ধান করতে কঠিন। এটি অতীতের আচরণের ভিত্তিতে ভবিষ্যতের কিছুটা ভবিষ্যদ্বাণী করতে পারে, কিন্তু নতুন পণ্যগুলি আবির্ভূত হওয়ার পরে মানুষের নিজেদের ইচ্ছাকে পুনরায় বুঝতে এটি প্রতিস্থাপন করতে পারে না।

এআই পরিকল্পনাকারীদের বুদ্ধিমান করতে পারে, কিন্তু স্থানীয় জ্ঞান বাতিল করতে পারে না।

একজন ভোক্তা এই মুহূর্তে এবং এই স্থানে কেন কোনো সেবার প্রয়োজন হয়, একজন ডাক্তার কীভাবে রোগীকে বিশ্বাস করান, একজন শিশু কেন হঠাৎ করে কোনো শিখন পদ্ধতির প্রতি আগ্রহী হয়ে ওঠে, একটি প্রতিষ্ঠানের ভিতরে কেন কোনো সিস্টেমের বিরুদ্ধে প্রতিরোধ দেখা দেয়, একজন বৃদ্ধ কেন ওষুধ গ্রহণ করতে অস্বীকার করেন, এবং একজন ব্যবহারকারী কেন কোনো অভিজ্ঞতার জন্য অতিরিক্ত মূল্য দিতে রাজি হয়—এই জ্ঞানগুলি অত্যন্ত প্রাসঙ্গিক, এবং প্রায়শই সম্পর্ক,অভ্যাস,সংস্কৃতি,ভাষা,শরীর এবং আবেগের মধ্যেই অন্তর্নিহিত।

যত বেশি পার্থক্যময় যুগ, তত বেশি অর্থনৈতিক জীবনকে কেন্দ্রীয় বিন্যাসের হাতে ছেড়ে দেওয়া উচিত নয়। কারণ কেন্দ্র যত শক্তিশালী হয়, তত বেশি জটিল চাহিদাগুলিকে প্রমিত শ্রেণীতে পুনরায় চাপা দেওয়ার সম্ভাবনা বাড়ে; যত বেশি পরিচালনযোগ্যতার প্রতি আকর্ষিত হওয়া হয়, তত বেশি নতুন পণ্যের অসংযমিত বিকাশকে বিসর্জন দেওয়ার সম্ভাবনা বাড়ে; যত বেশি নির্ধারিততার প্রতি পছন্দ থাকে, তত বেশি বাজারের অনুসন্ধানের সবচেয়ে মূল্যবান অজানা সম্ভাবনাগুলিকে দমন করা হয়।

কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা হেইয়েকের সমস্যাকে ধ্বংস করবে না। কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা হেইয়েকের সমস্যাকে আরও সূক্ষ্ম পর্যায়ে নিয়ে যাবে।

ভবিষ্যতে সত্যিকারের গুরুত্বপূর্ণ বিষয় হল একটি কেন্দ্রীয় সংস্থাকে সবকিছু জানানো নয়, বরং অসংখ্য স্থানীয় জ্ঞানকে মূল্য, লেনদেন, চুক্তি, প্রতিযোগিতা এবং উদ্যোগের মাধ্যমে সামাজিক পরীক্ষার প্রক্রিয়ায় প্রবেশ করানো। বাজার গণনার ক্ষমতার অভাবের কারণে বিদ্যমান নয়। বাজার ভবিষ্যতের খোলা প্রকৃতি, জ্ঞানের বিকেন্দ্রীকরণ, পছন্দের বৈচিত্র্য এবং উদ্দীপনার প্রয়োজনীয়তার কারণে বিদ্যমান।

বুদ্ধিমত্তার যুগের পরিকল্পনা মিথ্যাচারের আরও গভীর ভুল হল: এটি "চাহিদা"কে ইতিমধ্যে বিদ্যমান এবং পূরণের জন্য অপেক্ষা করছে এমন একটি তালিকা হিসাবে ধরে নেয়।

কিন্তু বড় পরিমাণে চাহিদা পূর্বনির্ধারিত হয় না। মানুষ নতুন পণ্য আসার পরেই নিজের ইচ্ছাকে বুঝতে পারে, সামাজিক অনুকরণের মধ্যে নিজের পছন্দকে পুনর্বিন্যাস করে, মূল্য তুলনার মধ্যে নিজের প্রদানের ইচ্ছা খুঁজে পায়, এবং ভোগ অভিজ্ঞতার মধ্যে শিখে যে কীটি আবার কিনতে মূল্যবান। ভবিষ্যতের অনেকগুলি গুরুত্বপূর্ণ চাহিদা আজও কোনও নাম পায়নি। যেহেতু এগুলির কোনও নাম নেই, সেহেতু কেন্দ্রীয় পরিকল্পনা দ্বারা পূর্বেই রেজিস্টার করা যায় না; যেহেতু এগুলির রেজিস্টার করা যায় না, সেহেতু এগুলির একবারেই অপটিমাইজেশন করা যায় না।

বাজারের মূল্য হল এটি এই অজ্ঞাত চাহিদাগুলিকে পরীক্ষার মাধ্যমে পৃষ্ঠে আনতে সক্ষম হওয়া।

মনোপলি ঝুঁকি এবং বাজারের শর্তাবলী

দামের তত্ত্বকে সমর্থন করা হল বাস্তব বাজারের প্রতি নির্দোষ প্রশংসা নয়।

কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার যুগে নতুন একচেটিয়া হওয়ার সম্পূর্ণ সম্ভাবনা রয়েছে। বেসিক মডেল, কম্পিউটিং পাওয়ার, ডেটা, চিপ, ক্লাউড প্ল্যাটফর্ম, বিতরণ প্রবেশদ্বার এবং অপারেটিং সিস্টেম সবই স্কেল অর্থনীতি এবং প্রবেশের বাধা তৈরি করতে পারে। আপস্ট্রিম প্ল্যাটফর্মগুলি মূল্যনির্ধারণ, ইন্টারফেস, ডেটা নিয়ন্ত্রণ এবং উল্লম্বভাবে একীভূতকরণের মাধ্যমে অ্যাপলেশন লেয়ারের লাভকে চাপ দিতে পারে এবং নিচের দিকের উদ্ভাবকদেরকে নির্ভরশীলদের পরিণত করতে পারে। যা ২ট্রিলিয়ন ডলারের আয় হিসাবে উল্লেখ করা হয়, তা বিশাল মূল্যসৃষ্টির ফলাফলও হতে পারে, আবার অংশটি প্ল্যাটফর্মভিত্তিক ভাড়াও অন্তর্ভুক্ত করতে পারে।

এটাই কারণ যে আমাদের কম মূল্য তত্ত্বের পরিবর্তে আরও গুরুত্বপূর্ণ মূল্য তত্ত্বের প্রয়োজন।

দাম প্রক্রিয়াটি কার্যকর হতে হলে প্রতিষ্ঠানগত শর্তগুলি প্রয়োজন: প্রবেশের স্বাধীনতা, সম্পত্তির সুরক্ষা, চুক্তি বাস্তবায়ন, প্রতিযোগিতামূলক ব্যবস্থা, একচেটিয়া বিরোধী নিয়ম, ডেটা বহনযোগ্যতা, ইন্টারফেস খোলা এবং দায়িত্বের স্পষ্টতা। এই শর্তগুলি না থাকলে, দাম ক্ষমতার দ্বারা বিকৃত হবে, লাভ ভাড়ায় পরিণত হবে, এবং প্ল্যাটফর্মটি বাজারের অবকাঠামো থেকে বাজারের ফিডাল লর্ডে পরিণত হবে।

অতএব, কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার যুগের প্রতিষ্ঠানগত কর্তব্য হল বাজারকে পরিকল্পনা দ্বারা প্রতিস্থাপন নয়, বরং অন্বেষণ প্রক্রিয়া হিসাবে বাজারের খোলামেলা সুরক্ষা করা।

আমাদের ইনফ্রাস্ট্রাকচার লেয়ারকে যথেষ্ট শক্তিশালী করতে হবে, কিন্তু এটি অ্যাপ্লিকেশন লেয়ারকে বন্ধ করে দেওয়া উচিত নয়। আমাদের মডেল কোম্পানিগুলিকে উদ্ভাবনী পুরস্কার পেতে দিতে হবে, কিন্তু তাদের যেকোনো ডাউনস্ট্রিম স্কেনারিওকে নিয়ন্ত্রণ করতে দেওয়া উচিত নয়। আমাদের উদ্যোক্তাদের জন্য সাধারণ বুদ্ধিমত্তার সুবিধা পাওয়ার সুযোগ দিতে হবে, এবং ব্যবহারকারী, ডেটা, ব্র্যান্ড এবং সেবা সম্পর্কের উপর নিয়ন্ত্রণ বজায় রাখতে হবে। আমাদের ভোক্তাদের বিকল্পের অধিকার, শ্রমিকদের রূপান্তরের সুযোগ, এবং নতুন প্রতিষ্ঠানগুলির পুরনো প্রতিষ্ঠানগুলির চ্যালেঞ্জ করার সুযোগ দিতে হবে।

বাজার একটি প্রাকৃতিকভাবে বিদ্যমান শূন্যতা নয়। বাজার হল একটি প্রতিষ্ঠানগত সাফল্য।

দামের তত্ত্বের পুনরাবির্ভাব মানে এই নয় যে বাস্তবে প্রতিটি দাম ন্যায্য, বা প্রতিটি লাভ মূল্য সৃষ্টি থেকে আসে। এটি বলে যে, একটি খোলা, প্রতিযোগিতামূলক এবং প্রবেশযোগ্য প্রতিষ্ঠানগত পরিবেশে, দাম, লাভ এবং ক্ষতি এখনও নতুন চাহিদা আবিষ্কার, নতুন পণ্য বাছাই এবং নতুন সেবা সংগঠিত করার সেরা পদ্ধতি।

এটি বিশেষভাবে গুরুত্বপূর্ণ, কারণ যদি ইনফ্রাস্ট্রাকচার লেয়ার অত্যধিক কেন্দ্রীয় হয়, তবে এআই যুগের অ্যাপ্লিকেশন লেয়ারের সমৃদ্ধি নিহত হয়ে যাবে।

উপরের বড় প্রতিষ্ঠানগুলি মডেল প্রদান করে, প্রবেশাধিকার নিয়ন্ত্রণ করে, নিচের ডেটা পর্যবেক্ষণ করে এবং সর্বোত্তম পারফর্ম করা অ্যাপগুলি যেকোনো সময় কপি করতে পারে, যার ফলে অ্যাপলেয়ার উদ্যোক্তাদের বিনিয়োগের উত্তেজনা কমে যায়। ব্যবহারকারীরা মনে করে যে তারা অনেকগুলি অ্যাপের সামনে দাঁড়িয়েছে, কিন্তু বাস্তবে এগুলি শুধুমাত্র কয়েকটি প্ল্যাটফর্মের বাগানের ভিন্ন ভিন্ন ইন্টারফেস। মূল্য এখনও বিদ্যমান, কিন্তু মূল্যের পিছনের প্রবেশের স্বাধীনতা এবং প্রতিযোগিতামূলক চাপকে দুর্বল করা হয়েছে।

তাই, দামের তত্ত্বকে রক্ষা করা হল বড় কোম্পানিগুলির পক্ষে কথা বলা নয়, বরং খোলা বাজারের পক্ষে কথা বলা। যা সত্যিকার অর্থে সুরক্ষিত হওয়া দরকার, তা হল অসংখ্য অ্যাপ্লিকেশন-লেভেলের পরীক্ষার জন্য সম্ভব হওয়া প্রতিষ্ঠাগত পরিবেশ।

মানুষের অবস্থান

কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা মানুষের অবস্থানকে পরিবর্তন করবে।

অনেক স্ট্যান্ডার্ডাইজড মানসিক কাজ সংকুচিত হয়ে যাবে। অতীতে যেসব চাকরি তথ্যের অসমতা, পেশাগত বাধা এবং পুনরাবৃত্ত অভিজ্ঞতার উপর নির্ভর করে আয় অর্জন করত, সেগুলি তাদের মূল্য হারাবে। রূপান্তরটি সহজ হবে না। একজন মধ্যবয়স্ক প্রোগ্রামার স্বয়ংক্রিয়ভাবে মনোবিজ্ঞানী কোচে পরিণত হবেন না, একজন প্রচলিত শিক্ষক স্বয়ংক্রিয়ভাবে AI শিক্ষা ডিজাইনারে পরিণত হবেন না, এবং একজন মৌলিক চিকিৎসক স্বয়ংক্রিয়ভাবে মানুষ-মেশিন সহযোগিতা ব্যবস্থার সাথে খাপ খাইয়ে নেবেন না। সমাজকে এই যন্ত্রণাকে স্বীকার করতে হবে, এবং শিক্ষা, প্রশিক্ষণ, সামাজিক আর্থিক নিরাপত্তা এবং পেশাগত প্রবাহের ব্যবস্থা পুনর্গঠন করতে হবে।

কিন্তু পরিবর্তনের কষ্টের কারণে মানুষের আর্থিক মূল্য অদৃশ্য হয়ে যাচ্ছে বলে ভুলভাবে ধারণা করা উচিত নয়।

যত বেশি এআই শক্তিশালী হয়, মানুষ তত বেশি অনিয়মিত অংশগুলিতে ভূমিকা রাখতে প্রয়োজন। ভবিষ্যতে মানুষের মূল্য বেশি হবে বিচার, বিশ্বাস, দায়িত্ব, সৌন্দর্য, আবেগ, যোগাযোগ, সংগঠন এবং ঝুঁকি নেওয়ার কারণে। এআই চিকিৎসা পরামর্শ দিতে পারে, কিন্তু রোগী কি বিশ্বাস করবেন এবং তা বাস্তবায়ন করবেন, তা মানবিক সম্পর্কের উপর নির্ভর করে। এআই পাঠ্যক্রম ডিজাইন করতে পারে, কিন্তু শিশুরা কি ধারাবাহিকভাবে অগ্রসর হবে এবং নিজেদের আত্মবিশ্বাস পুনর্গঠন করবে, তা মানবিক সহযোগিতার উপর নির্ভর করে। এআই পরিকল্পনা তৈরি করতে পারে, কিন্তু সংগঠনটি কি গ্রহণ করবে,কর্মচারীরা কি সহযোগিতা করবে,গ্রাহকরা কি বিশ্বাস করবে,নিয়ন্ত্রকরা কি গ্রহণ করবে,সবকিছুই মানবিক সমন্বয়ের উপর নির্ভরশীল। এআইঅনেকগুলি উদ্ভাবনমুখীদিকনির্দেশকরতেপারে,কিন্তুউদ্যোক্তাদেরঅবশ্যইদিকনির্ধারণকরতেহবে,এবংমূলধন,প্রতিষ্ঠাএবংজীবনকেএটিরউপরনির্ভরকরতেহবে।

মানুষের ভূমিকা সমস্ত কাজ থেকে প্রত্যাহার করা নয়, বরং মানকীকৃত বাস্তবায়ন থেকে দিকনির্দেশনা এবং বাস্তব বাস্তবায়নের দিকে সরে যাওয়া।

এটি এই বোঝায় না যে সবাই সহজেই আপগ্রেড হবে, বা প্রতিটি নতুন চাকরি সম্মানজনক হবে। বাজার নিজেই সমস্ত বণ্টন সমস্যা সমাধান করবে না। নীতি, শিক্ষা, সামাজিক নিরাপত্তা এবং প্রতিযোগিতার নিয়মগুলি অপরিহার্য। তবে উৎপাদনের সংগঠনের গভীর যুক্তির দিক থেকে, AI শুধুমাত্র একটি মানুষের জন্য কিছুই করার নেই এমন খালি জায়গা রেখে যাবে না। এটি কোন মানুষের ক্ষমতাগুলির মূল্যবানতা পরিবর্তন করবে।

যখন মেশিনগুলি পুনরাবৃত্তিমূলক জ্ঞানগত কাজের বেশি অংশ নিয়ে নেয়, তখন মানুষের অনুলিপি করা যায় না এমন স্থানীয় জ্ঞান, সম্পর্কের দক্ষতা, বিচার ক্ষমতা এবং দায়িত্ববোধ আরও বেশি গুরুত্বপূর্ণ হয়ে উঠবে।

এর অর্থ এই যে, আমরা আজকের পেশাগত নামগুলি ব্যবহার করে মানুষের ভবিষ্যত নির্ধারণ করতে পারি না। অনেক ভবিষ্যতের চাকরির এখনও নাম নেই। উনিশ শতকের মানুষ কখনও “সফটওয়্যার ইঞ্জিনিয়ার”, “ইউজার এক্সপেরিয়েন্স ডিজাইনার”, “লাইভস্ট্রিম অপারেটর”, “ডেটা সায়েন্টিস্ট”, “ক্লাউড আর্কিটেক্ট”, “শর্ট ভিডিও ক্রিয়েটর” শব্দগুলি তাদের পেশাগত কল্পনায় লিখতেন না, আজকের মানুষও AI-যুগের পেশাগত কাঠামোটি সম্পূর্ণভাবে তালিকাভুক্ত করতে পারছেন না। ভবিষ্যতের মানুষের কাজগুলি বেশিরভাগই পরিষেবা সম্পর্ক, পরিস্থিতি সংগঠন, ঝুঁকি বহন, চাহিদা ব্যাখ্যা, আচরণের পরিবর্তন, অভিজ্ঞতা ডিজাইন এবং বিশ্বাস উৎপাদনকে কেন্দ্র করেই ঘুরবে।

পুরনো পেশা অদৃশ্য হয়ে যাবে, নতুন পেশা আবির্ভূত হবে।

কিন্তু গভীরতর পরিবর্তনটি হল মানুষের শ্রম যা “নির্ধারিত কাজ পালন” থেকে “খোলা সম্ভাবনাগুলি সংগঠিত” করার দিকে সরে গেছে।

শেষ কথাঃ নতুন বিশ্বের জন্য একটি বাজার রেখে যান

ইতিহাস পুরনো যুগের পেশাগত শ্রেণীবিভাগ অনুসারে এগিয়ে যায় না।

যখন মেশিন কাপড় বুনত, তখন মানুষ বুননকারীদের জন্য কাঁদত; যখন রেলওয়ে মহাদেশ পার হত, তখন মানুষ ঘোড়াগাড়ির চালকদের জন্য উদ্বিগ্ন হত; যখন বিদ্যুতের বাতি শহরগুলিকে আলোকিত করত, তখন মানুষ বাতি জ্বালানোর কাজকর্মকে হারিয়ে ফেলার জন্য শোক প্রকাশ করত; যখন ইন্টারনেট কাগজের মিডিয়া এবং কাউন্টারগুলিকে গ্রাস করত, তখন মানুষ পুরনো শিল্পগুলির জন্য শোকগাথা লিখত। এই যন্ত্রণা সবই বাস্তব। কিন্তু যদি ইতিহাস শুধুমাত্র এই যন্ত্রণা দিয়েই গঠিত হত, তবে মানবজাতি ইতিমধ্যেই অতীতেই থেমে গিয়েছিল।

শুধু পুরানো চাকরি বন্ধ হওয়া নয়, বরং নতুন চাহিদা দেখা যাওয়া, নতুন পণ্য আবিষ্কার করা, নতুন সেবা সংগঠিত করা এবং নতুন জীবনযাপনের পদ্ধতি তৈরি করাই বিশ্বকে প্রকৃতপক্ষে পরিবর্তন করে।

কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তাও এভাবেই হবে।

আজ আমরা পুরানো ভিত্তির উপর দাঁড়িয়ে, ভবিষ্যতকে একটি চাকরির পরিষ্কার হওয়ার মতো কল্পনা করতে সহজ বোধ করি। আমরা প্রতিস্থাপিত লেখক, প্রোগ্রামার, গ্রাহক সেবা, অনুবাদক, বিশ্লেষকদের দেখতে পাই, কিন্তু অপ্রকাশিত স্বাস্থ্যসেবা, শিক্ষার রূপ, গবেষণা সংগঠন, সংস্কৃতির অভিজ্ঞতা, পারিবারিক উৎপাদন, প্রতিষ্ঠানের প্রক্রিয়া এবং ব্যক্তিগত জীবনযাপনের কথা দেখতে পাই না। ধ্বংস হওয়া জিনিসগুলির নাম আছে, কিন্তু সৃষ্টি হওয়া জিনিসগুলির প্রায়ই এখনও নাম নেই। তাই ভয় সবসময় কল্পনার চেয়ে আগে পৌঁছে।

অর্থনীতির দায়িত্ব হল সস্তা আশাবাদ বিক্রি করা বা প্রতিরক্ষামূলক নিঃশব্দতার প্রতি সাড়া দেওয়া নয়। অর্থনীতির দায়িত্ব হল মানুষকে স্মরণ করিয়ে দেওয়া: প্রযুক্তিগত বিপ্লবের মূল বিষয় হল পুরনো বিশ্বের প্রতিস্থাপনমূলক অংক নয়, বরং নতুন বিশ্বের সম্ভাব্য সেটের বিস্তার।

যখন কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা বুদ্ধিমত্তাকে একটি সস্তা ইনপুটে পরিণত করে, তখন সমাজের প্রকৃত প্রয়োজন হলো সমস্ত সম্ভাবনাকে কয়েকটি কেন্দ্রীয় সংস্থার হাতে পরিকল্পনার জন্য ছেড়ে দেওয়ার পরিবর্তে অসংখ্য মানুষকে অজানা চাহিদা অনুসন্ধানের স্বাধীনতা দেওয়া। আমাদের দামের প্রয়োজন, কারণ মানুষের পছন্দ অসংখ্য ও পরিবর্তনশীল; আমাদের বাজারের প্রয়োজন, কারণ জ্ঞানটি নির্দিষ্ট সময় ও স্থানে বিক্ষিপ্ত; আমাদের লাভের প্রয়োজন, কারণ উদ্ভাবনের জন্য উৎসাহের প্রয়োজন; আমাদের ক্ষতির প্রয়োজন, কারণভুল দিকগুলির অপসারণ প্রয়োজন; আমাদের প্রতিযোগিতার প্রয়োজন, কারণ কেউই পূর্বে জানতে পারেনি যে ভবিষ্যৎটি কোন্‌ পণ্য, কোন্‌ সেবা, বা কোন্‌ সংগঠনের ফরম্যাটের।

প্রতিটি পুরনো যুগ তার পেশা, সংগঠন এবং শিল্পকে সভ্যতার প্রাকৃতিক রূপ বলে ভাবে। কৃষি যুগ এমন, শিল্প যুগ এমন, ইন্টারনেট যুগও এমন। মানুষ মনে করে যে সে জীবনকে রক্ষা করছে, কিন্তু প্রায়শই সে অতীতের শ্রেণিবিন্যাসকেই রক্ষা করছে; মানুষ মনে করে যে সে মানবতাকে রক্ষা করছে, কিন্তু প্রায়শই সে পুরনো প্রযুক্তির শর্তে গঠিত পেশাগত পরিচয়কেই রক্ষা করছে।

কিন্তু ইতিহাস যা সত্যিকার অর্থে সংরক্ষণ করেছে, তা হল মহল্লার চালক, ল্যাম্প লাইটার বা টাইপিস্টের মতো বিশেষ পেশা নয়, বরং নতুন প্রযুক্তির সামনে মানুষের পুনরায় চাহিদা খুঁজে পাওয়া, উৎপাদন পুনর্গঠন করা এবং জীবনকে পুনর্গঠন করার ক্ষমতা।

এই ক্ষমতাই এআই যুগের সবচেয়ে বেশি রক্ষা করার মতো। এবং এর প্রতিষ্ঠানগত রূপ হল খোলা বাজারের মধ্যে দাম, লাভ, ক্ষতি, প্রতিযোগিতা এবং প্রবেশের স্বাধীনতা।

দামের তত্ত্বের পুনরুত্থান অতীতের দিকে ফিরে যাওয়া নয়, বরং ভবিষ্যতের পক্ষে যুক্তি দেওয়া।

ভবিষ্যৎ কখনই একটি অস্বল্প, অনির্বাচনী, অবিনিময়হীন এবং অবাণিজ্যিক স্থির স্বর্গে পরিণত হবে যেখানে AI শক্তিশালী হবে। ভবিষ্যৎ আরও সমৃদ্ধ এবং জটিল হবে; আরও প্রচুর এবং বৈচিত্র্যপূর্ণ হবে; আরও বুদ্ধিমান এবং স্থানীয় জ্ঞান এবং মানবীয় বিচারের উপর আরও নির্ভরশীল হবে। কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা সম্ভাবনাগুলিকে বিস্তার করে, কিন্তু মূল্য ব্যবস্থা আমাদের খুঁজে বের করতে সাহায্য করে যে সম্ভাবনাগুলি প্রকৃতপক্ষে মূল্যবান।

নতুন বিশ্বের জন্য বাজার রেখে দেওয়া হলো অজানা চাহিদার জন্য পথ, নতুন পণ্যের জন্য পরীক্ষা, যুবকদের জন্য বিপদ, এবং মানব কল্পনার জন্য একটি আউটলেট।

পুরনো ভিত্তি অবশ্যই ঢিলে হয়ে যাবে। প্রকৃত প্রশ্ন হল আমরা কি প্রতিটি ঘোড়াগাড়িকে ধরে রাখতে পারব, নাকি আমরা রেলওয়ে, গাড়ি, বিমান এবং যেসব জিনিসের এখনও নাম হয়নি তাদের আসতে দেব?

মানুষের খোলা ভবিষ্যতে মূল্য আবিষ্কারের প্রতিষ্ঠানগত ক্ষমতা হল কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার যুগে সবচেয়ে বেশি রক্ষা করার মতো জিনিস, কোনও পুরনো পেশা, পুরনো শিল্প বা পুরনো সংগঠনের নয়।

এটি পুরনো অর্থনীতির অবশিষ্টাংশ নয়।

এটি নতুন বিশ্বের প্রবেশদ্বার।

এটি মূল্য তত্ত্বের পুনরাবৃত্তি।