টিমনিট গেব্রুর ২০২০ সালের পেপারটি বড় এআই ঝুঁকির পূর্বাভাস দিয়েছিল যা এখন বাস্তবায়িত হয়েছে

যদি আপনি সময়কে ২০২০ সালে ফিরিয়ে আনেন, তবে বেশিরভাগ এআই পেশাদাররা আলোচনা করছিলেন যে GPT-3 কতটা শক্তিশালী।

সেই সময়, জেনারেটিভ এআই এখনকার মতো বিশ্বব্যাপী ফোকাস হয়নি, চ্যাটজিপিটি এখনও দুই বছর পরে চালু হবে, এবং বড় মডেলগুলি এখনকার মতো বিশ্বব্যাপী বিনিয়োগের তরঙ্গ তৈরি করেনি। তবুও, সেই বছরই, একজন গুগলের শীর্ষ এআই গবেষক একটি অপ্রকাশিত গবেষণাপত্রের কারণে কোম্পানির সাথে তীব্র সংঘর্ষে জড়িয়ে পড়েন এবং চাকরি হারান।

তখন অনেকে মনে করেছিল, এটি শুধু সিলিকন ভ্যালির আরেকটি কর্মস্থল ব্যবস্থাপনা, শিক্ষাগত প্রকাশনা এবং কর্পোরেট সংস্কৃতি নিয়ে বিতর্ক; কিন্তু আজ পিছনে ফিরে তাকালে, মানুষ বুঝতে পারছে যে সেই গবেষণাপত্রের সতর্কবাণীগুলির প্রায় সবকটিই বাস্তব জগতে বাস্তবায়িত হয়েছে।

যিনি বরখাস্ত করা হয়েছিলেন, তিনি হলেন এআই নৈতিকতা গবেষণার ক্ষেত্রের সবচেয়ে প্রভাবশালী ব্যক্তিদের মধ্যে একজন—টিমনিট গেব্রু।

2020 সালের ডিসেম্বরে, তিমনিট গেব্রু সোশ্যাল মিডিয়ায় ঘোষণা করেন যে তিনি গুগল থেকে বরখাস্ত হয়েছেন।

বার্তাটি দ্রুত এআই গবেষণা সম্প্রদায়ে বিস্ফোরিত হয়েছিল। কারণ সেই সময় Gebru শুধু একজন সাধারণ গবেষক ছিলেন না, বরং গুগলের নৈতিক এআই দলের (Ethical AI Team) সহ-পরিচালক এবং বিশ্বব্যাপী এআই ন্যায্যতা এবং অ্যালগরিদমিক পক্ষপাতিত্ব গবেষণার পরিচিত পণ্ডিতদের মধ্যে একজন।

এথিওপিয়ায় জন্মগ্রহণকারী গেব্রু কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তায় বর্ণবাদ, লিঙ্গভিত্তিক বৈষম্য এবং সামাজিক ন্যায়বিচারের বিষয়গুলির দীর্ঘদিন মনোযোগ দিয়েছেন। গুগলে যোগদানের আগে, তিনি স্ট্যানফোর্ড বিশ্ববিদ্যালয়ে গবেষণা করেছেন। ২০১৮ সালে, তিনি যে গবেষণাপত্রটি প্রকাশ করেন, যা অ্যালগরিদমিক পক্ষপাতের বিষয়ে, অনেকের কাছে কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার ন্যায়বিচারের গবেষণার একটি গুরুত্বপূর্ণ মোড়কে হিসাবে বিবেচিত হয়েছে। একই বছর, গুগল তাকে নিয়োগ দেয় এবং "দায়িত্বপূর্ণ AI (Responsible AI)"-এর প্রতি কোম্পানির গুরুত্বারোপকে উল্লেখযোগ্যভাবে প্রদর্শন করে।

তবে মাত্র দুই বছর পরেই উভয় পক্ষ বিচ্ছিন্ন হয়ে যায়।

সেই সময়, গুগল বাইরের দিকে বলেছিল যে জেব্রু স্বেচ্ছায় পদত্যাগ করেছেন, কিন্তু জেব্রু নিজে সম্পূর্ণ ভিন্ন সংস্করণ দিয়েছেন: তিনি বলেছেন, তিনি ছুটিতে থাকাকালীন কোম্পানির ইমেইল পেয়েছিলেন, যাতে তাঁকে জানানো হয়েছিল যে তাঁর চাকরি তৎক্ষণাৎ বাতিল হয়েছে এবং সমস্ত অভ্যন্তরীণ সিস্টেমের অ্যাক্সেস এবং ইমেইল অ্যাক্সেসও একসাথে বন্ধ করে দেওয়া হয়েছে।

তার মতে, এটি অনিশ্চিত নয় এমন একটি চাকরি থেকে বরখাস্ত।

এরপর, গুগলের চেয়ে বেশি ৪০০০ জন কর্মচারী এবং শিল্পের বিশেষজ্ঞরা একটি প্রকাশ্য চিঠিতে কোম্পানির পদ্ধতির প্রতি প্রশ্ন তোলেন এবং জিওব্রুকে পুনরায় নিয়োগের দাবি জানান—এবং এই সবের শুরু হয়েছিল ১৪ পৃষ্ঠার একটি শিক্ষাগত গবেষণাপত্র দিয়ে।

এই পেপারটির নাম “On the Dangers of Stochastic Parrots” (স্টোকাস্টিক প্যারাক্টের বিপদ), যার লেখকদের মধ্যে রয়েছে তিমনিট গেব্রু, ওয়াশিংটন বিশ্ববিদ্যালয়ের ভাষাবিদ এমিলি বেন্ডার, এবং অন্য দুইজন গবেষক, যা এখন পর্যন্ত 14,000-এরও বেশি বার উদ্ধৃত হয়েছে।

পরে, "র‍্যান্ডম তোতা" নামটি প্রচলিত হয়ে পড়ে। (পেপারের লিঙ্ক: https://s10251.pcdn.co/pdf/2021-bender-parrots.pdf)

পেপারটি বলে যে, বড় ভাষা মডেলগুলি মূলত পরিসংখ্যানগত নিয়মের উপর ভিত্তি করে ভাষার প্যাটার্ন পুনরুৎপাদন করে: এগুলি প্রবাহিত, প্রাকৃতিক এবং এমনকি যুক্তিসঙ্গত টেক্সট তৈরি করতে পারে, কিন্তু এগুলি ভাষার অর্থকে বাস্তবিকভাবে বুঝতে পারে না—এটি একটি মানুষের কথা বলার অনুকরণ শিখেছে এমন একটি তোতা-এর মতো, যা বুদ্ধিমানের মতো দেখায়, কিন্তু এই অনুকরণটি শুধুমাত্র বিশাল ইন্টারনেট টেক্সটের উপর ভিত্তি করে। আর ইন্টারনেট নিজেই পক্ষপাত, বৈষম্য এবং ঘৃণাপূর্ণ কনটেন্টের সমাহার। তাই, বড় মডেলগুলি খুবই সম্ভবত এইসব সমস্যাগুলিকেও শিখে ফেলবে এবং তাদের উৎপাদিত কনটেন্টের মধ্যে এগুলিকে আরও বড়ভাবে বড়দাড়িয়ে ফেলবে।

যেহেতু, এটি ২০২০ সালের কথা, যখন GPT-3 শুধুমাত্র প্রকাশিত হয়েছিল, ChatGPT এখনও জন্মগ্রহণ করেনি, এবং বড় মডেলের তরঙ্গও এখনও শুরু হয়নি, এই পেপারটি ইতিমধ্যেই আজকের সম্পূর্ণ শিল্পের সবচেয়ে বড় সমস্যাগুলির মধ্যে একটির পূর্বাভাস দিয়েছিল।

শীর্ষ এআই নৈতিকতা সম্মেলনে এই পেপার জমা দেওয়ার পর, গুগলের প্রশাসন পেপারটি প্রত্যাহার করতে বা গুগলের গবেষকদের নাম সরিয়ে ফেলতে অনুরোধ জানায়। কিন্তু জেব্রু এটি প্রত্যাখ্যান করেন এবং কোম্পানিকে স্পষ্ট কারণ ব্যাখ্যা করতে বলেন এবং উভয়পক্ষের মধ্যে আরও আলোচনা চান।

এর সাথে সাথে, তিনি গুগলের অভ্যন্তরীণ কর্মচারী গ্রুপে একটি তীব্র ভাষায় লেখা ইমেইলও পাঠিয়েছিলেন।

ইমেইলে, গেব্রু গুগলকে ক্ষুদ্রাংশের নিয়োগ বাড়ানো এবং অভ্যন্তরীণ অসমতা মোকাবেলা করার ক্ষেত্রে বাস্তবিক পদক্ষেপ নেওয়ার অভাবের সমালোচনা করেন। তিনি লিখেছেন: “যখন আপনি প্রতিবন্ধী গোষ্ঠীর পক্ষে কথা বলতে শুরু করেন, তখন আপনার অবস্থা আরও খারাপ হয়ে যায়। আপনি অন্যান্য নেতৃত্বকে অস্বস্তিজনক করে তুলবেন।” তিনি আরও বলেছেন: যদি কোম্পানি সরিয়ে নেওয়ার কারণটি সবসময় ব্যাখ্যা না করে, তবে সময় এলে তিনি চাকরি ছেড়ে দেবেন।

ঘটনাবলী তার প্রত্যাশার বাইরে চলে গেল। জেব্রু বলেন, গুগল পরবর্তীতে জবাব দিয়েছিল যে তিনি যে দাবি করেছিলেন তা পূরণ করা হবে না এবং তার “পদত্যাগ” স্বীকার করে নিয়েছে, যা তার সমস্ত অ্যাক্সেস তাৎক্ষণিকভাবে বাতিল করে দিয়েছে।

তখন, এই ঘটনাটি দ্রুত বিশ্বব্যাপী এআই ক্ষেত্রের সবচেয়ে বিতর্কিত বিষয়গুলির মধ্যে একটিতে পরিণত হয়।

এই ঘটনাটিকে আজও আলোচনার বিষয় করে রাখা হয়েছে শুধু চাকরি থেকে বরখাস্তের কারণে নয়, বরং সেই পেপারের বিষয়বস্তুর কারণে—কারণ আজকের দিনে ফিরে তাকালে, এতে উত্থাপিত প্রায় প্রতিটি উদ্বেগই এখন AI শিল্পের সামনে দাঁড়িয়েছে।

(1) প্রথম সতর্কবার্তা: মডেল অযৌক্তিক কথা বলবে

2020 এর সময়, GPT-3 প্রকাশিত হয়েছিল। সেই সময় মডেলের টেক্সট জেনারেট করার ক্ষমতার কারণে মানুষ অবাক হয়েছিল, কিন্তু এর বিশ্বস্ততা নিয়ে কমই গুরুত্বপূর্ণ আলোচনা হয়েছিল।

গেবু এবং বেন্ডার বলেন: মডেলের আকার বৃদ্ধি পেতে থাকলে, মানুষ প্রবাহিত প্রকাশকে প্রকৃত বোঝার সাথে ভুল করে ফেলবে। মডেলগুলি যেন চিন্তা করছে, কিন্তু বাস্তবে এগুলি শুধুমাত্র পরবর্তী সবচেয়ে সম্ভাব্য শব্দটি পূর্বানুমান করছে, তাই এগুলি অবশ্যই যুক্তিসঙ্গত মনে হওয়ার সত্ত্বেও সম্পূর্ণভাবে ভুল তথ্য উৎপন্ন করবে।

আজকের দিনে, এই সমস্যাটির একটি সবাই পরিচিত নাম রয়েছে: AI হ্যালুসিনেশন। চ্যাটজিপিটি, জেমিনি, ক্লাউড বা অন্য যেকোনো উন্নত মডেলের ক্ষেত্রেই এই হ্যালুসিনেশন সমস্যা এখনও সম্পূর্ণরূপে সমাধান করা হয়নি।

কিছুটা অর্থে, এই প্রবন্ধটি “হ্যালুসিনেশন” শব্দটি শিল্পের জনপ্রিয় হওয়ার আগেই এটিকে সঠিকভাবে পূর্বাভাস দিয়েছিল।

(২) দ্বিতীয় সতর্কবার্তা: পক্ষপাতিত্ব অদৃশ্য হবে না, বরং বৃদ্ধি পাবে

পেপারটি আরও উল্লেখ করে যে, ইন্টারনেট নিজেই একটি নিরপেক্ষ ডেটা উৎস নয়, এবং প্রশিক্ষণ ডেটাতে স্বাভাবিকভাবেই বিভিন্ন বর্ণ, লিঙ্গ, সংস্কৃতি এবং ভৌগলিক পক্ষপাত অন্তর্ভুক্ত থাকে। মডেলগুলি শুধু এই পক্ষপাতগুলি শেখে না, বরং অপ্টিমাইজেশন মেকানিজমের কারণে এগুলিকে আরও শক্তিশালী করতে পারে।

পরে, বিভিন্ন বাস্তব সমস্যা এই উদ্বেগকে যাচাই করেছে:

অ্যামাজন একসময় এআই ব্যবহার করে চাকরির আবেদনকারীদের রিজিউমে স্কোরিং করার চেষ্টা করেছিল, কিন্তু সিস্টেমটি "women" এর মতো কীওয়ার্ড সহ রিজিউমেগুলির স্কোর স্বয়ংক্রিয়ভাবে কমিয়ে দিত।

একটি চিকিৎসা ঝুঁকি মূল্যায়ন সিস্টেম, যা মার্কিন যুক্তরাষ্ট্রের অনেক বড় হাসপাতালে ব্যবহৃত হয়, দীর্ঘদিন ধরে কৃষ্ণাঙ্গ রোগীদের চিকিৎসা প্রয়োজনীয়তা কম মূল্যায়ন করেছে।

এপল কার্ডও মহিলাদের প্রদানকৃত ক্রেডিট লিমিট পুরুষদের তুলনায় অনেক কম হওয়ার কারণে নিয়ন্ত্রক মনোযোগ আকর্ষণ করেছিল।

এই উদাহরণগুলি দেখায় যে, অ্যালগরিদমগুলি স্বয়ংক্রিয়ভাবে সমতা অর্জন করে না, বরং বাস্তব জগতের অসমতাগুলিকে আরও অদৃশ্যভাবে প্রতিষ্ঠিত করতে পারে।

(3) তৃতীয় সতর্কবার্তা: এআইয়ের শক্তি খরচ হবে একটি নতুন সমস্যা

২০২০ সালে, ক্যালকুলেশন খরচ আজকের মতো এতটাই মনোযোগ পায়নি, কিন্তু সেই পেপারটি ইতিমধ্যেই অতিবৃহৎ মডেল ট্রেনিংয়ের পরিবেশগত প্রভাব নিয়ে আলোচনা করছিল। গবেষকদের হিসাব অনুযায়ী, একটি বড় ভাষাগত মডেল ট্রেন করার ফলে উৎপন্ন কার্বন নি:সরণ পাঁচটি গাড়ির সম্পূর্ণ জীবনচক্রের নি:সরণের সমান—তখন, এই দাবিটি অনেকের কাছে অত্যধিক নিষ্ঠুর বলে মনে হয়েছিল।

তবে, এআই ভিত্তিপ্রকল্পের জন্য অস্ত্র প্রতিযোগিতার পর্যায়ে প্রবেশের সাথে সাথে সমস্যাগুলি দ্রুত প্রকাশ পায়: গুগলের প্রকাশিত ডেটা অনুযায়ী, 2024 সালে কোম্পানির গ্রিনহাউস গ্যাস নির্গমন 2019 এর তুলনায় 48% বৃদ্ধি পায়; মাইক্রোসফটও একই সময়ে প্রায় 29% বৃদ্ধি পায়। এই দুটি কোম্পানি উভয়ই স্পষ্টভাবে বলেছে যে এআই ডেটা সেন্টার এবং কম্পিউটিং অবকাঠামো এটির একটি গুরুত্বপূর্ণ কারণ।

কিছুটা বিড়ম্বনার বিষয় হলো, কয়েক বছর আগে এই প্রযুক্তি বিগসগুলি কার্বন নিউট্রাল লক্ষ্যের প্রচারে উত্সাহী ছিল।

(4) চতুর্থ সতর্কবার্তা: কেউ বাস্তবিকই জানে না যে প্রশিক্ষণ ডেটার মধ্যে কী আছে

অনেকের কাছে প্রশিক্ষণ ডেটা মনে হয় শুধু একটি প্রকৌশল সমস্যা। কিন্তু জেবু মনে করেন, ডেটার আকার বড় হয়ে যাওয়ার সাথে সাথে প্রশিক্ষণ ডেটার সম্পূর্ণ অডিট করা প্রায় অসম্ভব হয়ে পড়বে।

তার মতামত আবার প্রমাণিত হয়েছে: 2023 সালে, গবেষকরা পাওয়া গিয়েছিল যে LAION-5B নামক একটি প্রচলিত ডেটাসেটে, যা চিত্র তৈরি মডেলগুলি প্রশিক্ষণের জন্য ব্যাপকভাবে ব্যবহার করা হয়, শিশুদের নির্যাতনের অসংখ্য ছবি রয়েছে, যার মধ্যে Stable Diffusion সহ অনেকগুলি প্রধান মডেল অন্তর্ভুক্ত ছিল।

পূর্বানুমান অনুযায়ী, অনেক ডেভেলপার আগে এই বিষয়গুলির অস্তিত্ব জানতেন না। অর্থাৎ, মডেল ডেভেলপারদের নিজেদেরও অবশ্যই বুঝতে হবে যে মডেল “খায়” কী—এবং এটিই প্রবন্ধটি প্রথমে উত্থাপন করা প্রশ্নগুলির মধ্যে একটি।

(5) পঞ্চম সতর্কবার্তা: ইন্টারনেট ধীরে ধীরে এআই কন্টেন্ট দ্বারা অধিকৃত হবে

গুগলের দৃষ্টিতে, এটিই সম্ভবত পুরো প্রবন্ধের সবচেয়ে সংবেদনশীল অংশ। গেব্রু এবং বেন্ডার মনে করেন যে, বড় মডেলগুলির বিকাশ শেষপর্যন্ত ভাষা এবং সংস্কৃতির কথাবার্তা কয়েকটি প্রযুক্তি বিগ কর্পোরেশনের হাতে কেন্দ্রীভূত করে দেবে। কারণটি খুব সহজ: অতিবড় মডেলগুলি প্রশিক্ষণের জন্য বিপুল পরিমাণে অর্থ, কম্পিউটিং ক্ষমতা এবং ডেটা সম্পদের প্রয়োজন, এবং প্রকৃতপক্ষে প্রতিযোগিতায় অংশগ্রহণের ক্ষমতা রাখা কয়েকটি কোম্পানিরই আছে।

ধীরে ধীরে, ইন্টারনেটের প্রধান কণ্ঠস্বর কয়েকটি কোম্পানি দ্বারা প্রশিক্ষিত পরিসংখ্যানগত গড়ের রূপ নেবে, এবং তারপর বিশ্বব্যাপী “নিরপেক্ষ সহায়ক” হিসাবে প্রচারিত হবে। এর সমান্তরালে, যেসব ভাষা এবং সংস্কৃতি প্রশিক্ষণ ডেটাতে কম উপস্থিত ছিল, তারা আরও বেশি প্রান্তিকীকরণের শিকার হবে।

আরও গুরুতর বিষয় হলো, যখন এআই দ্বারা তৈরি কনটেন্ট আবার ইন্টারনেটে প্রবেশ করে এবং পরবর্তী প্রশিক্ষণ ডেটা হয়ে ওঠে, তখন সমস্যাটি নিজেকে বারবার শক্তিশালী করে—যা বর্তমানে গবেষকদের মধ্যে “মডেল ক্রাশ” নামে পরিচিত।

2024 সালের একটি গবেষণায় পাওয়া গেছে যে ইংরেজি ইন্টারনেটে যোগ করা কন্টেন্টের প্রায় 57% ইতিমধ্যেই AI-জেনারেটেড বা AI-সহায়িত জেনারেটেড; যেখানে কম সম্পদযুক্ত ভাষার জন্য গবেষণায় দেখা গেছে যে প্রশিক্ষণ ডেটা যতই AI-জেনারেটেড কন্টেন্ট থেকে আসছে, কিছু ভাষার অনুবাদের মান স্পষ্টভাবে হ্রাস পাচ্ছে।

অর্থাৎ, এই পেপারটি শুধুমাত্র “মডেল ক্রাশ” ঘটনাটি পূর্বাভাস দিয়েছিল, এমনকি এই ধারণাটি আনুষ্ঠানিকভাবে উত্থাপিত হওয়ার আগেই এর গঠন প্রক্রিয়াটি চিহ্নিত করেছিল।

ঘটনাটি ঘটার পরে, অনেকে পরে জেব্রুকে “এআই-বিরোধী” হিসাবে বর্ণনা করেছিল। কিন্তু এটা সত্য নয়; তিনি কখনও এআই উন্নয়ন বন্ধ করার পক্ষে কথা বলেননি। শুরু থেকে শেষ পর্যন্ত, তিনি অন্য একটি বিষয়কে প্রশ্নবিদ্ধ করেছিলেন:

কে বাস্তবে এআই-এর দিকনির্দেশ নির্ধারণ করছে?

তার মতে, বড় মডেলের উন্নয়নকে প্রচার করা গবেষক এবং পরিচালনা কর্মচারীদের প্রায়শই সমান পটভূমি থাকে, সমান ব্যবসায়িক লক্ষ্যের জন্য কাজ করে এবং সমান প্রতিযোগিতামূলক চাপের দ্বারা প্রভাবিত হয়। এই উদ্দীপনা ব্যবস্থার অধীনে, নিরাপদ, ন্যায্য এবং নৈতিক সমস্যাগুলির চেয়ে পণ্য দ্রুততরভাবে প্রকাশ, ব্যবহারকারীদের সংখ্যা দ্রুততরভাবে বৃদ্ধি এবং বাজারের প্রতিযোগিতা দ্রুততরভাবে জয় করা প্রায়শই বেশি অগ্রাধিকার পায়।

এই প্রক্রিয়াকে ধীর করার চেষ্টা করা সকলেই সম্ভবত বাধাস্বরূপ হিসেবে বিবেচিত হবে। বিষয়টির হাস্যকর দিক হলো, জেবু ঠিক গুগলের ভিতরেই এই মতামত প্রকাশ করেছিলেন, এবং গুগল তাঁকে চাকরি থেকে বরখাস্ত করে এই মতামতকে সবচেয়ে নাটকীয়ভাবে বাস্তবায়ন করেছে।

আরও দুঃখজনক বিষয় হলো, ঘটনার কিছুক্ষণ পরেই অন্য একজন নৈতিক এআই দলের সহ-পরিচালক মারগারেট মিচেলকেও বরখাস্ত করা হয়— মাত্র ৯০ দিনের মধ্যে গুগলের এই গর্বের নৈতিক এআই দলটি প্রায় ধ্বংস হয়ে গেল।

গুগল ছেড়ে ২০২১ সালে গেব্রু ডিস্ট্রিবিউটেড এআই রিসার্চ ইনস্টিটিউট (DAIR) প্রতিষ্ঠা করেন। বড় প্রযুক্তি কোম্পানিগুলির বিপরীতে, এই প্রতিষ্ঠানটি বাণিজ্যিক স্বার্থের বাইরে এআই গবেষণা করতে চায়, এবং এর লক্ষ্যটি সরাসরি: সেই সমস্যাগুলির গবেষণা করা যেগুলি প্রযুক্তি মহাকাশচুম্বীগুলি সম্ভবত মোকাবেলা করতে চায় না। গত কয়েক বছরে, DAIR-এর গবেষণা কেন্দ্রীভূত হয়েছে ডেটা উৎস, অ্যালগরিদমিক ন্যায়বিচার, ভাষাগত বৈচিত্র্য এবং এআই শিল্পের ক্ষমতার কেন্দ্রীভবনের মতো বিষয়গুলির উপর।

এবং জেনারেটিভ এআই-এর বিস্ফোরক বিকাশের সাথে সাথে, আরও বেশি গবেষক পুনরায় “র‍্যান্ডম প্যারাকটির বিপদ” শীর্ষক প্রবন্ধটির দিকে মনোযোগ দিচ্ছেন: কারণ তারা দেখেছেন, যে সমস্যাগুলি বছরখানেক আগে প্রবন্ধে অতিরিক্ত উদ্বেগ হিসেবে বিবেচিত হয়েছিল, এখন শিল্পের প্রতিদিনের আলোচনার বিষয় হয়ে উঠেছে।

ছয় বছর পার হয়ে গেছে, তিমনিট গেব্রু এবং গুগলের মধ্যে ঘটে যাওয়া বিতর্কের সত্য সম্পর্কে বাহিরের কেউ কখনও সকলের সম্মতিক্রমে একটি উত্তর পাবেন না।

গুগল মনে করে যে এটি একটি সাধারণ শিক্ষাগত পর্যালোচনা এবং পদত্যাগের ঘটনা; তবে গেব্রু মনে করেন যে তিনি তাঁর গবেষণার ফলাফল প্রকাশের জন্য চাপ প্রয়োগ করা হয়েছিল। তবে একটি বিষয় এখন আর অস্বীকার করা যাচ্ছে না:

যে পেপারটি তাকে গুগল ছেড়ে যেতে বাধ্য করেছিল, তা বিতর্ক শেষ হওয়ার সাথে সাথে তার অর্থহীন হয়ে যায়নি।

বর্তমানে এই কথাগুলি—প্রতিবিম্ব, পক্ষপাত, ডেটা দূষণ, পরিবেশগত খরচ, মডেল ক্রাশ এবং ক্ষমতার কেন্দ্রীয়করণ—এই সমস্ত বিষয়গুলি AI শিল্পের জন্য একটি অপরিহার্য আলোচনার বিষয় হয়ে উঠেছে।

কখনও কখনও ইতিহাস একটি অপ্রত্যাশিত উপায়ে মূল্যায়ন দেয়।

২০২০ সালে, অনেকে মনে করেছিল তিমনিত গেব্রু খুব নিষ্ঠুর;

২০২৬ সালে, মানুষ বুঝতে শুরু করে যে, সে হয়তো অন্যদের চেয়ে আগেই সমস্যাটি দেখেছিল।

রেফারেন্স লিঙ্ক: https://www.tumblr.com/dreaminginthedeepsouth/817865966907228160/darren-oconnor-timnit-gebru-was-fired-from

এই লেখাটি ওয়েইচ্যাট গ্রুপ "CSDN" থেকে এসেছে, সংকলন: জেং লিয়ুয়ান