কেন পরিশ্রমী কর্মচারীদের সবচেয়ে বেশি এআই দ্বারা প্রতিস্থাপনের ঝুঁকি রয়েছে

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

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

এগুলো সত্যিই উদ্বেগজনক, কিন্তু আমার সবচেয়ে বেশি উদ্বেগ হচ্ছে প্রকল্পের README ডকুমেন্টে একটি ব্যবহারের পরামর্শ লেখা থাকার কারণে:

কাঁচামালের গুণগত মান স্কিলের গুণগত মান নির্ধারণ করে: সুপারিশ করা হয় তার নিজের লেখা দীর্ঘ নিবন্ধগুলি প্রথমে সংগ্রহ করুন > সিদ্ধান্ত-ভিত্তিক উত্তরগুলি > দৈনন্দিন বার্তাগুলি।

সবচেয়ে বেশি কঠোরভাবে কাজ করা মানুষদেরকেই সিস্টেম সবচেয়ে আদর্শভাবে ডিস্টিল করে এবং পিক্সেল-লেভেলে রিপ্রোডিউস করে।

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

গুরুত্বপূর্ণভাবে, যা একসময় সবচেয়ে প্রশংসিত কর্মস্থলীয় গুণ ছিল, এখন কর্মচারীদের ত্বরান্বিতভাবে AI জ্বালানিতে রূপান্তরিত করার একটি প্রবর্ধক হয়ে উঠেছে।

আমাদের একটি শব্দকে পুনরায় বুঝতে হবে: প্রেক্ষাপট।

দৈনন্দিন 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 আঁকড়ে ধরা।

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 যুক্তির নিচে লুকিয়ে থাকা গোপন প্রবাহগুলি বুঝতে পারে না, এবং তুমি একটি সিদ্ধান্তের জন্য সিদ্ধান্ত নেওয়ার সময়, সম্পদের সীমাবদ্ধতা এবং মানবিক গেম-প্লের মধ্যে জড়িয়ে পড়া এই নেটওয়ার্কের উপর কতটা দীর্ঘকাল টানাটানি এবং ভারসাম্যহানির অভিজ্ঞতা লাভ করেছ, তা জানেও না।

কারণ কলিগ.স্কিল অত্যন্ত নির্মম এবং সূক্ষ্মভাবে আধুনিক প্রতিষ্ঠানের সহযোগিতা সফটওয়্যার—যেখানে অসংখ্য উচ্চ মানের প্রসঙ্গ জমা হয়েছে—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।

ফিশু উদাহরণস্বরূপ, বাইটডান্স 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 বসবাস করত এবং চা-পানির ঘরে অবহেলার সাথে হওয়া কথোপকথনে ভাসত; কিন্তু এখন, মানুষের সমস্ত বুদ্ধি ও অভিজ্ঞতা জল শুষে নেওয়া হয়ে নির্দয়ভাবে মেঘের ঠাণ্ডা সার্ভার ম্যাট্রিক্সে সঞ্চিত হচ্ছে।

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 কার্যক্রম প্রতিদিনের প্রতিটি কর্মচারী দ্বারা সিস্টেমের দিকে 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 সুষ্ঠুভাবে জড়িয়ে যাওয়ার জন্য, সিস্টেমের কাছে নিজেদের মূল্য প্রমাণ করার জন্য, এবং এই জটিল ব্যবসায়িক বিশাল প্রাণীর ভিতরে নিজেদের জন্য একটি স্থান খুঁজে পাওয়ার জন্য। তারা নিজেদের সক্রিয়ভাবে হারিয়ে দিচ্ছে না, তারা শুধুমাত্র আধুনিক কর্মক্ষেত্রের বেঁচে থাকার নিয়মগুলির অনুকূলে অসহজভাবে এবং পরিশ্রমীভাবে চেষ্টা করছে।

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

ফেইশুর ম্যানেজমেন্ট ব্যাকএন্ডে একটি ফিচার রয়েছে যা সুপার অ্যাডমিনকে সদস্যদের ডকুমেন্ট এবং কমিউনিকেশন রেকর্ড ব্যাচ এক্সপোর্ট করতে দেয়। এর মানে হলো, আপনি তিন বছর ধরে অসংখ্য রাত জাগে লিখে যে প্রজেক্ট রিভিউ এবং ডিসিশন-মেকিং লজিক তৈরি করেছেন, শুধুমাত্র একটি API ইন্টারফেসের মাধ্যমে, কয়েক মিনিটের মধ্যেই, আপনার এই বছরগুলোর জীবনের স্লাইসগুলোকে একটি সম্পূর্ণ শীতল কম্প্রেসড ফাইলে প্যাক করা হয়ে যায়।

'কলিগার.স্কিল' এর জনপ্রিয়তার সাথে সাথে, গিটহাবের ইস্যু সেকশন এবং বিভিন্ন সোশ্যাল মিডিয়া প্ল্যাটফর্মে অত্যন্ত অসহনীয় কিছু অনুপ্রেরিত পণ্য দেখা দিয়েছে।

কেউ একজন "পূর্ব প্রেমিক.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 আদর করে; কেউ "সাদা চাঁদের আলো.skill" তৈরি করেছেন, যেখানে অস্পর্শনীয় উত্তেজনাকে একটি শীতল মানব সিমুলেশনে পরিণত করা হয়েছে, যেখানে পরীক্ষামূলক কথার কৌশলগুলি পুনরাবৃত্তি করা হয়, আবেগগত সর্বোত্তম সমাধানের জন্য পদক্ষেপে পদক্ষেপে; আবার কেউ "বাবা-স্টাইল বস.skill" তৈরি করেছেন, যেখানে চাপপূর্ণ PUA-এর কথাগুলি ডিজিটাল স্থানে আগে থেকেই চিবিয়ে নেওয়া হয়, যাতে তাঁরা নিজেদের জন্য একটি দুঃখজনক মানসিক প্রতিরক্ষা গড়ে তোলেন।

এই দক্ষতাগুলির ব্যবহারের প্রেক্ষাপট এখন কর্মক্ষমতার পরিধি থেকে সম্পূর্ণরূপে বাইরে চলে গেছে। আসলে, আমরা অজান্তেই যন্ত্রের প্রতি নিষ্ঠুর যুক্তি প্রয়োগ করে রক্ত-মাংসের পূর্ণ জীবন্ত মানুষদের বিচ্ছিন্ন ও বস্তুগত করে ফেলার দক্ষতা অর্জন করেছি।

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

আমি এবং তুমির মিলনে, আমরা পূর্বাগ্রহকে অতিক্রম করে পরস্পরকে একটি সম্পূর্ণ এবং সম্মানজনক জীবন হিসেবে দেখি। এই বন্ধনটি নিঃশর্তভাবে খোলা, এটি জীবন্ত অপ্রত্যাশিততায় ভরপুর, এবং এর সততার কারণে বিশেষভাবে ভঙ্গুর; কিন্তু যখন আমরা "আমি এবং এটি"র ছায়ায় পড়ি, তখন জীবন্ত মানুষকে একটি বিশ্লেষণযোগ্য, শ্রেণিবদ্ধকরণযোগ্য, লেবেলযুক্ত বস্তুতে পরিণত করা হয়। এই অত্যন্ত কর্মকাণ্ডমূলক দৃষ্টিভঙ্গির অধীনে, আমরা কেবলমাত্র "এই জিনিসটি আমার জন্য কী কাজে লাগবে?"—এইটাই মনে রাখি।

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

একটি বাস্তব সম্পর্কে, মানুষ তিনমাত্রিক, ভাঁজযুক্ত, বিপরীত ও অসমতা 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 'কার্যকর' হওয়া অংশের অবশিষ্টাংশ। আর মূলত উষ্ণ, নিজস্ব দুঃখ-সুখ নিয়ে চলা মানুষটি, এই নির্মম পরিশোধনের মধ্যে সম্পূর্ণভাবে আত্মাহীন হয়ে যায়, এবং একটি আপনার যেকোনো সময় সংযুক্ত বা ব্যবহার করা যায় এমন 'ফাংশনাল ইন্টারফেস'-এ পরিণত হয়।

অবশ্যই স্বীকার করতে হবে যে, 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-এর মার্কেটে মানুষের শর্তগুলিকে টেবিলে রূপান্তরিত করি; আমরা কর্মস্থলে সহকর্মীদের "কাজ করতে পারে" এবং "ফাঁকি দেয়" হিসাবে শ্রেণীবদ্ধ করি। এআই শুধুমাত্র এই অদৃশ্য, মানুষের মধ্যেকার কার্যকারিতা নিষ্কাশনকে সম্পূর্ণভাবে স্পষ্টভাবে প্রকাশ করেছে।

মানুষ চাপা পড়ে গেল, শুধুমাত্র “এটি আমার জন্য কী কাজে লাগবে” এই প্রশ্নটির কাটা অবশিষ্ট রইল।

১৯৫৮ সালে, হাঙ্গেরিয়ান-ব্রিটিশ দার্শনিক মাইকেল পলানি প্রকাশ করেন “ব্যক্তিগত জ্ঞান” শীর্ষক বইটি। এই বইয়ে তিনি একটি অত্যন্ত প্রভাবশালী ধারণা প্রস্তাব করেন: অস্পষ্ট জ্ঞান।

পলানির একটি প্রসিদ্ধ দাবি রয়েছে: "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 ভ্রমণ করেন, প্রতিটি মাধ্যাকর্ষণের ঝুঁকির মধ্যে সম্পূর্ণভাবে ভারসাম্য বজায় রাখতে পারেন, কিন্তু তিনি শুকনো পদার্থবিদ্যার সূত্র বা ফ্যাকাশে শব্দের মাধ্যমে একজন শুরুকারীকে সেই মুহূর্তের শরীরের সূক্ষ্ম অন্তর্জ্ঞানটি সঠিকভাবে বর্ণনা করতে পারেন না। তিনি জানেন কিভাবে চালাবেন, কিন্তু তিনি বলতে পারেন না। এই কোডযুক্ত বা বর্ণনা করা যায় না এমন জ্ঞানকেই অস্পষ্ট জ্ঞান বলা হয়।

কর্মস্থলে এই অস্পষ্ট জ্ঞান পরিপূর্ণ। একজন অভিজ্ঞ ইঞ্জিনিয়ার সিস্টেমের সমস্যা চিহ্নিত করার সময় শুধু লগ দেখেই সমস্যার কারণ চিহ্নিত করতে পারেন, কিন্তু হাজার হাজার পরীক্ষা-ভুলের উপর গড়ে উঠা এই ‘অনুভূতি’কে কোনো ডকুমেন্টে লিখে ফেলা তাঁর পক্ষে কঠিন; একজন দক্ষ বিক্রয়কর্মী আলোচনার মঞ্চে হঠাৎ নীরবতা বজায় রাখেন, এই নীরবতার চাপ এবং সময়ের সঠিক ব্যবহার—এগুলোকে কোনো বিক্রয় হ্যান্ডবুকেই রেকর্ড করা যায় না; একজন অভিজ্ঞ HR-এর সাক্ষাতকারের সময়, চাকরির আবেদনকারীর ০.৫ সেকেন্ডেরও কমসময়ের চোখের দৃষ্টির অভাবেই তিনি রিজিউমেতে মিথ্যা তথ্যের অস্তিত্বটি বুঝতে পারেন।

「সহকর্মী.স্কিল» শুধুমাত্র লিখিত এবং বলা হওয়া স্পষ্ট জ্ঞানগুলিই প্রতিষ্ঠা করতে পারে। এটি আপনার রিভিউ ডকুমেন্টগুলি ধরে রাখতে পারে, কিন্তু ডকুমেন্ট লেখার সময় আপনার সংকট ধরে রাখতে পারে না; এটি আপনার সিদ্ধান্তের উত্তরগুলি কপি করতে পারে, কিন্তু সিদ্ধান্ত নেওয়ার সময় আপনার অনুভূতি কপি করতে পারে না।

সিস্টেম থেকে প্রাপ্ত শুধুমাত্র একজন মানুষের ছায়া।

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

কিন্তু যখন একজন ব্যক্তিকে শুধুমাত্র দক্ষতায় সংকুচিত 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-জেনারেটেড ছায়াগুলি নতুন প্রেক্ষাপট তৈরি করতে শুরু করে।

এই এআই-তৈরি প্রেক্ষাপটগুলি ফিশু এবং ডিনগানে সঞ্চিত হবে এবং পরবর্তী পর্যায়ের ডিসিলেশনের জন্য ট্রেনিং উপাদান হয়ে উঠবে।

২০২৩ সালের মধ্যেই অক্সফোর্ড বিশ্ববিদ্যালয় এবং কেমব্রিজ বিশ্ববিদ্যালয়ের গবেষক দল একটি পেপার প্রকাশ করেছিল যা “মডেল ক্র্যাশ” সম্পর্কে আলোচনা করে। গবেষণা দেখিয়েছে যে, যখন AI মডেলগুলি অন্যান্য AI দ্বারা তৈরি ডেটা ব্যবহার করে পুনরাবৃত্তভাবে প্রশিক্ষণ লাভ করে, তখন ডেটার বিন্যাস ধীরে ধীরে সংকীর্ণ হয়ে যায়। বিরল, প্রান্তিক, কিন্তু অত্যন্ত বাস্তবিক মানুষের বৈশিষ্ট্যগুলি দ্রুত মুছে ফেলা হয়। কয়েকটি সংশ্লিষ্ট ডেটা প্রশিক্ষণের পর, মডেলগুলি সম্পূর্ণভাবে দীর্ঘ-পুচ্ছ, জটিল বাস্তব মানব ডেটা ভুলে যায় এবং অত্যন্ত সাধারণ এবং সমানভাবে সমন্বিত কনটেন্টই উত্পাদন করে।

2024 সালে নেচার জার্নালে একটি গবেষণা প্রবন্ধ প্রকাশিত হয়েছিল, যা বলে যে এআই দ্বারা তৈরি ডেটাসেট ব্যবহার করে ভবিষ্যতের কয়েকটি মেশিন লার্নিং মডেল প্রশিক্ষণ দেওয়া তাদের আউটপুটকে গুরুতরভাবে দূষিত করবে।

এটি ঠিক ওই ইন্টারনেটে প্রচলিত মিম ছবির মতো, যেটি 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। শেষপর্যন্ত, ছবিটি ধোঁয়াশা হয়ে যায় এবং ইলেকট্রনিক প্যাটিনা দিয়ে ঢাকা পড়ে।

যখন প্রকৃত, অস্পষ্ট জ্ঞান সম্পন্ন মানুষের প্রেক্ষাপট শুষে নেওয়া হয়, তখন সিস্টেম শুধুমাত্র পুরনো ছায়ার উপর ভিত্তি করে নিজেকে প্রশিক্ষিত করতে পারে, তখন শেষপর্যন্ত কী অবশিষ্ট থাকবে?

শেষ পর্যন্ত, শুধু সঠিক অর্থহীন কথাই থাকে।

যখন জ্ঞানের নদী একটি AI-এর প্রতি অন্য একটি AI-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 এবং অসংখ্য কোনও ত্রুটি বিহীন ইমেইল দেখতে পাবেন, কিন্তু এগুলিতে কোনও জীবন্ত মানুষের শ্বাস, কোনও প্রকৃতপক্ষে মূল্যবান দৃষ্টিভঙ্গি নেই।

এই জ্ঞানের বৃহৎ পতন মানুষের মস্তিষ্ক বোকা হয়ে যাওয়ার কারণে নয়; সত্যিকারের দুঃখ হলো, আমরা চিন্তা করার অধিকার এবং প্রেক্ষাপট বজায় রাখার দায়িত্ব নিজেদের ছায়ার কাছে বাইরের দিকে স্থানান্তরিত করেছি।

'同事.skill' এর জনপ্রিয়তা বৃদ্ধির কয়েক দিন পর, GitHub-এ 'anti-distill' নামে একটি প্রকল্প চুপিচুপি প্রকাশিত হয়।

এই প্রকল্পের লেখক বড় মডেলগুলিকে আক্রমণ করার চেষ্টা করেননি এবং কোনো মহান ঘোষণা লেখেননি। তিনি শুধু 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। জাদুর দ্বারা জাদুকে পরাজিত করা, মূলত ক্যাপিটাল এবং প্রযুক্তির নিয়মের মধ্যেই ঘুরে বেড়ানো। এটি AI-এর উপর ব্যবস্থাটির বাড়তি নির্ভরশীলতা এবং বাস্তবিক মানুষের প্রতি কমে যাওয়া মনোযোগের বড় প্রবণতাকে পরিবর্তন করতে পারে না।

কিন্তু এটি এই প্রকল্পকে পুরো অসংগঠিত 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 কর্পোরেট 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 ফাইল হিসেবে প্যাক করা দক্ষতা, যার ডেটা সংগ্রহের লজিক যতই পরিশীলিত হোক, মূলত একটি স্থির স্ন্যাপশট। এটি এক্সপোর্ট করার সেই সেকেন্ডে চিরতরে বন্ধ হয়ে যায়, এবং পুরনো পুষ্টির উপর নির্ভর করে, নির্ধারিত প্রক্রিয়া ও লজিকের মধ্যে অসীমভাবে ঘুরে বেড়ায়। এটি অজানা অস্থিরতার সাথে সরাসরি মুখোমুখি হওয়ার প্রাকৃতিক ক্ষমতা বহন করে না, আর বাস্তব জগতের ব্যর্থতার মধ্যে নিজেকে উন্নত করারও ক্ষমতা রাখে না।

যখন আমরা সেই অত্যন্ত মানকীকৃত, প্রতিষ্ঠিত অভিজ্ঞতাগুলি ছেড়ে দিই, তখন আমরা নিজেদের হাতগুলি মুক্ত করি। যতক্ষণ আমরা বাইরের দিকে স্পর্শ করতে থাকি, যতক্ষণ আমরা নিজেদের চেতনার সীমানা ভাঙি এবং পুনর্গঠন করি, ততক্ষণ মেঘের উপরে অবস্থিত ছায়াটি শুধুমাত্র আমাদের পিছনে পিছনে হাঁটতে থাকবে।

মানুষ হল প্রবাহিত অ্যালগরিদম।