মানুষের কাজকে এআই দক্ষতায় প্রক্রিয়াকরণের বিপদ

লেখক: Sleepy.md

এই যুগে, যত বেশি নিষ্ঠার সাথে কাজ করবেন, তত বেশি সম্ভাবনা যে আপনি নিজেকে এমন দক্ষতায় পরিণত করবেন যা AI দ্বারা প্রতিস্থাপিত হতে পারে।

এই দুই দিনে, ট্রেন্ডিং লিস্ট এবং মিডিয়া চ্যানেলগুলি পুরোপুরি «সহকর্মী.skill» দিয়ে ভরে গেছে। যখন এই ঘটনাটি বিভিন্ন সোশ্যাল মিডিয়া প্ল্যাটফর্মে ধীরে ধীরে বড় হচ্ছিল, তখন জনসাধারণের মনোযোগ প্রায় অবিচলিতভাবে «এআই চাকরি কাটা», «পুঁজিবাদী শোষণ» এবং «কর্মচারীদের ডিজিটাল অমরত্ব»-এর মতো বড় উদ্বেগগুলির দিকে আকৃষ্ট হয়েছিল।

এগুলো সত্যিই উদ্বেগজনক, কিন্তু আমাকে সবচেয়ে বেশি উদ্বেগিত করেছে প্রকল্পের README ডকুমেন্টে লেখা একটি ব্যবহারের পরামর্শ:

কাঁচামালের গুণগত মান দক্ষতার গুণগত মান নির্ধারণ করে: প্রাথমিকভাবে তার নিজের লেখা দীর্ঘ নিবন্ধ > সিদ্ধান্ত-ভিত্তিক উত্তর > দৈনন্দিন বার্তা সংগ্রহের পরামর্শ দেওয়া হচ্ছে।

সবচেয়ে বেশি কঠোরভাবে কাজ করে যারা, তাদেরকেই সিস্টেম সবচেয়ে আদর্শভাবে প্রক্রিয়া করে এবং পিক্সেল-লেভেলে পুনর্নির্মাণ করে।

যারা প্রতিটি প্রকল্পের শেষেও পুনর্বিশ্লেষণ ডকুমেন্ট লিখে থাকেন; যারা মতবিরোধের সময় কথোপকথনের বাক্সে অর্ধঘণ্টা ব্যয় করে দীর্ঘ বার্তা লিখে নিজের সিদ্ধান্তের যুক্তি স্পষ্টভাবে বিশ্লেষণ করেন; যারা অত্যন্ত দায়িত্বশীল, এবং সমস্ত কাজের বিস্তারিত বিষয়গুলিকে সিস্টেমের উপর নির্ভর করেন।

গুরুত্বপূর্ণভাবে, যা একসময় সবচেয়ে প্রশংসিত কর্মস্থলের গুণাবলী ছিল, এখন কর্মচারীদের ত্বরান্বিতভাবে এআই জ্বালানিতে রূপান্তরিত করার একটি প্রেরণা।

আমাদের একটি শব্দকে পুনরায় বুঝতে হবে: প্রেক্ষাপট।

প্রতিদিনের প্রেক্ষাপটে, প্রেক্ষাপট হল যোগাযোগের প্রেক্ষাপট। কিন্তু AI-এর ক্ষেত্রে, বিশেষ করে যেসব AI এজেন্টগুলি দ্রুত বৃদ্ধি পাচ্ছে, প্রেক্ষাপট হল ইঞ্জিনের গর্জনের জ্বালানি, স্পন্দনকে বজায় রাখার রক্ত, এবং মডেলগুলিকে অস্থিরতার মধ্যে সঠিক সিদ্ধান্ত নিতে সক্ষম করে এমন একমাত্র আশ্রয়।

প্রেক্ষাপট বিহীন এআই, যদিও এর প্যারামিটারের পরিমাণ অসাধারণ হয়, তবুও এটি শুধু একটি মেমোরি হারিয়ে ফেলা সার্চ ইঞ্জিনের মতো। এটি চিনতে পারে না যে তুমি কে, ব্যবসায়িক লজিকের নিচে লুকিয়ে থাকা গোপন প্রবাহগুলি বুঝতে পারে না, এবং তুমি একটি সিদ্ধান্ত নেওয়ার সময় সম্পদের সীমাবদ্ধতা এবং মানবিক গেম-প্লের সমন্বয়ে গঠিত এই নেটওয়ার্কে কতটা দীর্ঘকাল ধরে টানাটানি ও ওজন-পরিমাপের অভিজ্ঞতা অর্জন করেছ, তা জানতেও পারে না।

কারণ কলিগ.স্কিল এতটাই নির্মম এবং সূক্ষ্মভাবে বিশাল পরিমাণে উচ্চ মানের প্রেক্ষাপট সঞ্চিত করা খনি—আধুনিক প্রতিষ্ঠানের সহযোগিতা সফটওয়্যার—কে লক্ষ্য করেছে।

গত পাঁচ বছরে, চীনের কর্মক্ষেত্রে একটি নীরব কিন্তু গভীর ডিজিটাল রূপান্তর ঘটেছে। Feishu, DingTalk, Notion ইত্যাদি টুলগুলি বিশাল কর্পোরেট জ্ঞান ভাণ্ডারে পরিণত হয়েছে।

Feishu-এর উদাহরণ হিসেবে, ByteDance পূর্বে ঘোষণা করেছিল যে তাদের অভ্যন্তরীণভাবে প্রতিদিন উৎপাদিত ডকুমেন্টের সংখ্যা অসংখ্য, এবং এই ঘনঘন অক্ষরগুলি লক্ষ লক্ষ কর্মচারীর প্রতিটি মানসিক প্রচেষ্টা, প্রতিটি উত্তেজনাপূর্ণ মিটিংয়ের আলোচনা এবং প্রতিটি কষ্টকর কৌশলগত সমঝোতাকে বিশ্বস্তভাবে সংরক্ষণ করে।

এই ডিজিটাল প্রবেশাঙ্গের শক্তি আগের যেকোনো যুগের চেয়ে অনেক বেশি। একসময় জ্ঞান ছিল তাপমাত্রাযুক্ত, এগুলি পুরনো কর্মচারীদের মস্তিষ্কে নিঃশ্বাস নিচ্ছিল, চা বা পানির ঘরে অবহেলার সাথে হওয়া কথোপকথনে ভাসছিল; কিন্তু এখন, মানুষের সমস্ত বুদ্ধি ও অভিজ্ঞতা জল শুষে নেওয়া হয়েছে, নির্মমভাবে মেঘের শীতল সার্ভার ম্যাট্রিক্সে সঞ্চিত হয়েছে।

এই সিস্টেমে, যদি আপনি ডকুমেন্টেশন লিখেন না, তাহলে আপনার কাজ দৃশ্যমান হবে না এবং নতুন কর্মচারীরা আপনার সাথে কো-ওয়ার্ক করতে পারবে না। আধুনিক কর্পোরেশনের দক্ষ পরিচালনা প্রতিদিনের প্রতিটি কর্মচারী দ্বারা সিস্টেমের জন্য কনটেক্সট জমা দেওয়ার চক্রের উপর ভিত্তি করে গড়ে উঠেছে।

গম্ভীরভাবে কাজ করা কর্মচারীরা পরিশ্রম এবং ভালোবাসার সাথে, এই শীতল প্ল্যাটফর্মগুলিতে নিজেদের চিন্তার পথ অক্ষুণ্ণভাবে প্রকাশ করে। তারা এটি করে, দলের গিয়ারগুলি আরও সুসংহতভাবে ঘুরানোর জন্য, সিস্টেমের কাছে নিজেদের মূল্য প্রমাণের জন্য, এবং এই জটিল ব্যবসায়িক বিশালকায় নিজেদের জন্য একটি স্থান খুঁজে পাওয়ার জন্য। তারা নিজেদের সক্রিয়ভাবে ত্যাগ করছে না, তারা শুধুমাত্র আধুনিক কর্মক্ষেত্রের বেঁচে থাকার নিয়মগুলির অনুসরণে অসমর্থভাবে এবং পরিশ্রমীভাবে চেষ্টা করছে।

কিন্তু মানুষের সহযোগিতার জন্য রেখে যাওয়া এই কনটেক্সটই হল এআই-এর জন্য সবচেয়ে আদর্শ জ্বালানি।

ফিশু ম্যানেজমেন্ট ব্যাকএন্ডে একটি ফিচার রয়েছে যা সুপার অ্যাডমিনকে সদস্যদের ডকুমেন্ট এবং কমিউনিকেশন রেকর্ড ব্যাচ এক্সপোর্ট করতে দেয়। এর অর্থ হলো, আপনি যে তিন বছর ধরে অসংখ্য রাত জাগে লিখেছেন প্রজেক্ট রিভিউ এবং ডিসিশন-মেকিং লজিক, শুধুমাত্র একটি API ইন্টারফেসের মাধ্যমে, কয়েক মিনিটের মধ্যে, আপনার এই বছরগুলোর জীবনের টুকরোগুলো একটি সম্পূর্ণ নির্জীব কম্প্রেসড ফাইলে প্যাক করে ফেলা হবে।

"সহকর্মী.skill"-এর জনপ্রিয়তার সাথে সাথে, গিটহাবের ইস্যু সেকশন এবং বিভিন্ন সোশ্যাল মিডিয়া প্ল্যাটফর্মে অত্যন্ত অসহনীয় কিছু অনুপ্রেরণামূলক পণ্য দেখা দিয়েছে।

কেউ একজন "পূর্ববর্তী.skill" তৈরি করেছেন, যেখানে গত কয়েক বছরের ওয়েচ্যাটের চ্যাট রেকর্ডগুলিকে AI-এর কাছে খাওয়ানো হয়েছে, যাতে সে সেই পরিচিত ভঙ্গিতে তাঁর সাথে বিবাদ করে বা আবেগপূর্ণ মুহূর্ত কাটায়; কেউ "সাদা চাঁদের আলো.skill" তৈরি করেছেন, যেখানে অস্পর্শনীয় উত্তেজনাকে একটি শীতল মানবিক সিমুলেশনে পরিণত করা হয়েছে, যেখানে পরীক্ষামূলক কথার পদ্ধতি পুনরাবৃত্তি করা হয়, এবং আবেগগত সর্বোত্তম সমাধানের জন্য পদক্ষেপে পদক্ষেপে এগিয়ে যাওয়া হয়; আবার কেউ "বাবা-স্টাইল বস.skill" তৈরি করেছেন, যেখানে ডিজিটাল স্থানেই চাপপূর্ণ PUA-এর কথাগুলির স্বাদ নেওয়া হয়, এবং নিজের জন্য একটি দুঃখজনক মানসিক প্রতিরোধের দেওয়াল তৈরি করা হয়।

এই দক্ষতাগুলির ব্যবহারের প্রেক্ষাপট এখন কর্মক্ষমতার পরিধি থেকে সম্পূর্ণরূপে বাইরে চলে গেছে। আসলে, অজান্তেই, আমরা ইতিমধ্যেই এমন কঠোর যুক্তি প্রয়োগ করতে পারি যা সম্পূর্ণ জীবন্ত, রক্ত-মাংসের মানুষদের বিচ্ছিন্ন করে এবং বস্তুতে পরিণত করে।

জার্মান দার্শনিক মার্টিন বুব প্রস্তাব করেছিলেন যে, মানব সম্পর্কের ভিত্তি শুধু দুটি সম্পূর্ণ ভিন্ন মডেল: 'আমি এবং তুমি' এবং 'আমি এবং এটি'।

আমরা আমি এবং তুমির সাক্ষাতে পূর্বধারণা অতিক্রম করে পরস্পরকে একটি পূর্ণাঙ্গ ও সম্মানজনক জীবন হিসেবে দেখি। এই বন্ধনটি নিঃশর্তভাবে খোলা, এটি জীবন্ত ও অপ্রত্যাশিত, এবং এর সততার কারণে বিশেষভাবে ভঙ্গুর; কিন্তু যখন আমরা আমি এবং এটির ছায়ায় পড়ি, তখন জীবন্ত মানুষকে একটি বিশ্লেষণযোগ্য, শ্রেণীবদ্ধকরণযোগ্য ও লেবেলযুক্ত বস্তুতে পরিণত করা হয়। এই অত্যন্ত কর্মক্ষমতা-কেন্দ্রিক দৃষ্টিভঙ্গিতে, আমরা কেবলমাত্র “এই জিনিসটি আমার জন্য কী কাজে আসবে?”—এইটাই গুরুত্বপূর্ণ মনে করি।

«পূর্ব প্রস্তাবিত.skill» এর মতো পণ্যগুলির উত্থান নির্দেশ করে যে «আমি এবং এটি» এর যুক্তিসঙ্গততা সম্পূর্ণরূপে সবচেয়ে ব্যক্তিগত আবেগগত ক্ষেত্রে প্রবেশ করেছে।

একটি প্রকৃত সম্পর্কের মধ্যে, মানুষ তিনমাত্রিক, ভাঁজযুক্ত, বৈপরীত্য এবং কাঁটাচামচ নিয়ে চলমান, মানুষের প্রতিক্রিয়া নির্দিষ্ট পরিস্থিতি এবং আবেগগত মিথস্ক্রিয়ার উপর ভিত্তি করে নিরন্তর পরিবর্তিত হয়। আপনার পূর্ব প্রেমিক যখন সকালে জেগে উঠবেন, তখন এবং যখন রাতের বেলা অতিরিক্ত কাজের পর, একই বাক্যের প্রতিক্রিয়া সম্পূর্ণভাবে ভিন্ন হতে পারে।

কিন্তু যখন আপনি একজন মানুষকে একটি দক্ষতায় প্রক্রিয়া করেন, তখন আপনি যা সরিয়ে ফেলেন, তা হল সেই নির্দিষ্ট বন্ধনের মধ্যে আপনার জন্য শুধুমাত্র 'উপযোগী' এবং আপনার 'জন্য কাজ করতে পারে' এমন অংশের অবশিষ্টাংশ। আর যে মূলত উষ্ণ, নিজস্ব দুঃখ-সুখ নিয়ে চলা মানুষটি, সেই নির্মম পরিশোধনের মধ্যে সম্পূর্ণভাবে আত্মা শুষে নেওয়া হয়েছে, এবং একটি 'ফাংশনাল ইন্টারফেস'-এ পরিণত হয়েছে, যা আপনি যেকোনো সময়ই সংযুক্ত বা ব্যবহার করতে পারেন।

অবশ্যই স্বীকার করতে হবে, এই ভয়ঙ্কর শীতলতা এআই দ্বারা কল্পনা করা হয়নি। এআই আবির্ভূত হওয়ার আগেই আমরা অন্যদের লেবেল দেওয়া এবং প্রতিটি সম্পর্কের "মনোবৈজ্ঞানিক মূল্য" এবং "সম্পর্কের ওজন" সঠিকভাবে পরিমাপ করার অভ্যাসে পড়েছিলাম। উদাহরণস্বরূপ, আমরা মিটিং মার্কেটে মানুষের শর্তগুলিকে টেবিলে রূপান্তরিত করি; আমরা কর্মস্থলে সহকর্মীদের "কাজ করতে পারে" এবং "মুখ্যতঃ ঘুমায়" এইভাবে শ্রেণীবদ্ধ করি। এআই শুধুমাত্র এই অস্পষ্ট, মানুষের মধ্যকার কার্যকারিতা বিশ্লেষণকে সম্পূর্ণভাবে স্পষ্টভাবে প্রকাশ করেছে।

মানুষ চাপা পড়ে গেল, শুধু আমার জন্য কী উপকারী তা বোঝানোর জন্য কাটা অংশটি বাকি রইল।

1958 সালে, হাঙ্গেরিয়ান-ব্রিটিশ দার্শনিক মাইকেল পোলানি তাঁর বই "পার্সোনাল কনোলেজ" প্রকাশ করেন। এই বইয়ে তিনি একটি অত্যন্ত প্রভাবশালী ধারণা প্রস্তাব করেন: ইমপ্লিসিট কনোলেজ।

Polanyi একটি প্রসিদ্ধ দাবি করেন: "আমরা যা জানি, তা সবসময় আমরা যা বলতে পারি তার চেয়ে বেশি।"

তিনি একটি বাইসাইকেল চালানোর উদাহরণ দিয়েছেন। একজন দক্ষ সাইকেল চালক, যিনি বাতাসের সাথে চলেন, প্রতিটি মাধ্যাকর্ষণের ঝুঁকিতে সম্পূর্ণভাবে ভারসাম্য বজায় রাখতে পারেন, কিন্তু তিনি শুকনো পদার্থবিদ্যার সূত্র বা নির্জীব শব্দগুলির মাধ্যমে একজন শুরুকারীকে সেই মুহূর্তের শরীরের সূক্ষ্ম অন্তর্জ্ঞানটি সঠিকভাবে বর্ণনা করতে পারেন না। তিনি জানেন কিভাবে চালাবেন, কিন্তু তিনি তা বলতে পারেন না। এই কোডযুক্ত বা বর্ণনা করা অসম্ভব জ্ঞানটিই হলো অস্পষ্ট জ্ঞান।

কর্মস্থলে এই অদৃশ্য জ্ঞান পরিপূর্ণ। একজন অভিজ্ঞ ইঞ্জিনিয়ার সিস্টেমের সমস্যা চিহ্নিত করার সময় শুধু লগ দেখেই সমস্যার মূল কারণ চিহ্নিত করতে পারেন, কিন্তু হাজার হাজার পরীক্ষা-নিরীক্ষার উপর ভিত্তি করে গড়ে উঠা এই ‘অনুভূতি’কে ডকুমেন্টে লিখে ফেলা তাঁর জন্য কঠিন; একজন দক্ষ বিক্রয়কর্মী আলোচনার মঞ্চে হঠাৎ নীরবতা বজায় রাখেন, এই নীরবতার চাপ এবং সময়ের পরিপ্রেক্ষিতে তাঁর সঠিক পদক্ষেপ — যা কোনও বিক্রয় হ্যান্ডবুকেই রেকর্ড করা সম্ভব নয়; একজন অভিজ্ঞ HR-এর সাক্ষাতকারের সময়, চাকরির আবেদনকারীর ০.৫ সেকেন্ডেরও কম চোখের দিকে তাকানোর অভাবেই তিনি রিজিউমেতে মিথ্যা তথ্যের অস্তিত্ব বুঝতে পারেন।

সহকর্মী.স্কিল শুধুমাত্র লিখিত এবং উচ্চারিত স্পষ্ট জ্ঞানগুলি প্রত্যাহার করতে পারে। এটি আপনার পুনর্বিশ্লেষণ দলিলগুলি ধরে রাখতে পারে, কিন্তু আপনি দলিল লিখছেন সময়ের দ্বিধা-দ্বন্দ্ব ধরে রাখতে পারে না; এটি আপনার সিদ্ধান্তের উত্তরগুলি কপি করতে পারে, কিন্তু সিদ্ধান্ত নেওয়ার সময়ের অনুভূতি কপি করতে পারে না।

সিস্টেম থেকে প্রাপ্ত শুধুমাত্র একজন মানুষের ছায়া।

যদি গল্পটি এখানেই শেষ হয়, তবে এটি শুধু একটি অতিরিক্ত প্রযুক্তিগত মানব অনুকরণ হবে।

কিন্তু যখন একজন ব্যক্তিকে দক্ষতায় প্রক্রিয়াকৃত করা হয়, তখন সেই দক্ষতা স্থির থাকে না। এটি ইমেইলের উত্তর দিতে, নতুন ডকুমেন্ট লিখতে এবং নতুন সিদ্ধান্ত নিতে ব্যবহার করা হয়। অর্থাৎ, এই এআই-উত্পাদিত ছায়াগুলি নতুন প্রেক্ষাপট তৈরি করতে শুরু করে।

এই এআই-তৈরি প্রেক্ষাপটগুলি ফিশু এবং ডিংডিং-এ সঞ্চিত হবে এবং পরবর্তী পর্যায়ের ডিসিলেশনের জন্য প্রশিক্ষণ উপাদান হয়ে উঠবে।

2023 সালে, অক্সফোর্ড বিশ্ববিদ্যালয় এবং কেমব্রিজ বিশ্ববিদ্যালয়ের গবেষণা দল একটি পেপার প্রকাশ করেছিল যা “মডেল ক্র্যাশ” নিয়ে আলোচনা করে। গবেষণায় দেখা গেছে যে যখন AI মডেলগুলি অন্যান্য AI দ্বারা তৈরি ডেটা ব্যবহার করে পুনরাবৃত্তভাবে প্রশিক্ষণ লাভ করে, তখন ডেটার বিন্যাস ধীরে ধীরে সংকীর্ণ হয়ে আসে। দুর্লভ, প্রান্তিক, কিন্তু অত্যন্ত বাস্তব মানুষের বৈশিষ্ট্যগুলি দ্রুত মুছে ফেলা হয়। কয়েকটি সংশ্লিষ্ট ডেটা প্রশিক্ষণের পর, মডেলগুলি সম্পূর্ণভাবে দীর্ঘ-পুচ্ছ, জটিল বাস্তব মানুষের ডেটা ভুলে যায় এবং অত্যন্ত সাধারণ এবং সমানীভূতকৃত কনটেন্ট উৎপাদন শুরু করে।

2024 সালে নেচার জার্নালে একটি গবেষণা প্রবন্ধ প্রকাশিত হয়েছিল, যাতে বলা হয়েছে যে এআই দ্বারা তৈরি ডেটাসেট ব্যবহার করে ভবিষ্যতের কয়েকটি মেশিন লার্নিং মডেল ট্রেন করলে তাদের আউটপুট গুরুতরভাবে দূষিত হবে।

এটি ইন্টারনেটে প্রচলিত মিম ছবির মতো, যা মূলত একটি হাই-ডিফিনিশন স্ক্রিনশট ছিল, কিন্তু অসংখ্য মানুষ দ্বারা শেয়ার করা, কম্প্রেস করা এবং আবার শেয়ার করা হয়েছে। প্রতিবার শেয়ারের সময় কিছু পিক্সেল হারিয়ে যায় এবং কিছু নয়েজ যোগ হয়। শেষ পর্যন্ত, ছবিটি ধোঁয়াশা হয়ে যায় এবং ইলেকট্রনিক প্যাটিনা দিয়ে ঢাকা পড়ে।

যখন প্রকৃত, অস্পষ্ট জ্ঞানসম্পন্ন মানব প্রেক্ষাপট শুষে নেওয়া হয়, তখন সিস্টেম শুধুমাত্র পুরনো ছায়া দিয়ে নিজেকে প্রশিক্ষিত করতে পারে, তখন শেষপর্যন্ত কী অবশিষ্ট থাকবে?

শেষ পর্যন্ত, শুধুমাত্র সঠিক অর্থহীন কথা থাকে।

যখন জ্ঞানের নদী একটি এআই-এর প্রতি অন্য এআই-এর অবিরাম পুনরুচ্চার এবং আত্ম-চিবনে শুকিয়ে যায়, তখন সিস্টেম যা শ্বাস-প্রশ্বাস করে, তা অত্যন্ত মানকযুক্ত, অত্যন্ত নিরাপদ হবে, কিন্তু অক্ষমভাবে শূন্যপূর্ণ। আপনি অসংখ্য আদর্শ কাঠামোযুক্ত সপ্তাহিক প্রতিবেদন, অসংখ্য অপরাধহীন ইমেইল দেখতে পাবেন, কিন্তু এগুলিতে কোনও জীবন্ত মানুষের শ্বাস, কোনও প্রকৃতভাবে মূল্যবান দৃষ্টিভঙ্গি নেই।

এই জ্ঞানের বড় পরাজয় মানুষের মস্তিষ্ক বোকা হয়ে যাওয়ার কারণে নয়; সত্যিকারের দুঃখ হলো, আমরা চিন্তার অধিকার এবং প্রেক্ষাপট রাখার দায়িত্ব নিজেদের ছায়ার কাছে বাইরের দিকে বাড়িয়ে দিয়েছি।

কয়েক দিন পরে 'সহকর্মী.skill' বিখ্যাত হওয়ার পর, GitHub-এ 'anti-distill' নামে একটি প্রকল্প চুপচাপ প্রকাশিত হয়।

এই প্রকল্পের লেখক বড় মডেলগুলিকে আক্রমণ করার চেষ্টা করেননি এবং কোনো মহান ঘোষণা লেখেননি। তিনি শুধুমাত্র একটি ছোট টুল প্রদান করেছেন, যা কর্মচারীদের ফিশু বা ডিংডিং-এ যুক্তিসঙ্গত বলে মনে হওয়া কিন্তু বাস্তবে যুক্তিহীন দীর্ঘ লেখা স্বয়ংক্রিয়ভাবে তৈরি করতে সাহায্য করে।

তার উদ্দেশ্য খুব সহজ: সিস্টেম দ্বারা সংক্ষেপিত হওয়ার আগে নিজের মূল জ্ঞান লুকিয়ে রাখা। যেহেতু সিস্টেমটি «সক্রিয়ভাবে লেখা দীর্ঘ লেখা» ধরে নেয়, তাই এটিকে সম্পূর্ণ অনর্থক কোডের স্তূপ খাওয়ানো হচ্ছে।

এই প্রকল্পটি «সহকর্মী.skill» এর মতো বিস্ফোরিত হয়নি, এটি এমনকি কিছুটা ক্ষুদ্র এবং অসহায় মনে হয়। জাদু দিয়ে জাদুকে পরাজিত করা, মূলত ক্যাপিটাল এবং প্রযুক্তির নির্ধারিত নিয়মের মধ্যেই ঘুরে বেড়ানো। এটি AI-এর উপর ব্যবস্থার বাড়তি নির্ভরশীলতা এবং বাস্তবিক মানুষের প্রতি কমে যাওয়া প্রবণতাকে পরিবর্তন করতে পারে না।

কিন্তু এটি এই প্রকল্পকে সমগ্র অপ্রাসঙ্গিক নাটকের সবচেয়ে দুঃখজনক কবিতাময় এবং গভীর প্রতীকী দৃশ্য হওয়া থেকে বাধা দেয় না।

আমরা প্রচুর পরিশ্রম করি সিস্টেমে নিজেদের দাগ রাখতে, বিস্তারিত ডকুমেন্টেশন লিখি, সুসংগঠিত সিদ্ধান্ত নিই, এই বিশাল আধুনিক কোম্পানির মেশিনের মধ্যে প্রমাণ করতে চাই যে আমরা কখনও অস্তিত্ব রেখেছি, আমরা মূল্যবান ছিলাম। কিন্তু আমরা জানি না, এই অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ দাগগুলি শেষপর্যন্ত আমাদের মুছে ফেলার রবার হয়ে উঠবে।

কিন্তু একটি ভিন্ন দৃষ্টিকোণ থেকে ভাবলে, এটি অবশ্যই একটি সম্পূর্ণ অন্ধকার পরিস্থিতি নাও হতে পারে।

কারণ সেই মুছে ফেলার রবার যা মুছে ফেলে, তা শুধুমাত্র «অতীতের তুমি»। একটি ফাইলে প্যাক করা দক্ষতা, যার ডেটা সংগ্রহের যুক্তি যতই পরিশীলিত হোক, মূলত এটি একটি স্থির স্ন্যাপশট। এটি রপ্তানির সেই সেকেন্ডে চাবিবদ্ধ, কেবলমাত্র পুরনো পুষ্টির উপর নির্ভর করে, নির্ধারিত প্রক্রিয়া এবং যুক্তির মধ্যে অসীমভাবে ঘুরে বেড়ায়। এটি অজানা অস্থিরতার সাথে সরাসরি মুখোমুখি হওয়ার প্রাকৃতিক ক্ষমতা বহন করে না, আরও কমই বাস্তব বিশ্বের ব্যর্থতার মধ্যে নিজেকে উন্নতির ক্ষমতা।

যখন আমরা সেই অত্যন্ত মানকীকৃত, পুরানো অভিজ্ঞতাগুলি ছেড়ে দিই, তখন আমরা নিজেদের হাতগুলি মুক্ত করি। যতক্ষণ আমরা বাইরের দিকে স্পর্শ করতে থাকি, যতক্ষণ আমরা নিজেদের চেতনার সীমানা ভাঙি এবং পুনর্গঠন করতে থাকি, আকাশে ভাসমান সেই ছায়াটি কখনও আমাদের পিছনে পিছনে হাঁটতে পারবে না।

মানুষ হল প্রবাহিত অ্যালগরিদম।

লুড়েন্ট ব্লকবিটসে চাকরির জন্য ক্লিক করুন

লিউডোং ব্লকবিটসের অফিসিয়াল সম্প্রদায়ে স্বাগতম:

টেলিগ্রাম সাবস্ক্রিপশন গ্রুপ：https://t.me/theblockbeats

টেলিগ্রাম কমিউনিটি: https://t.me/BlockBeats_App

টুইটার অফিসিয়াল অ্যাকাউন্ট：https://twitter.com/BlockBeatsAsia