একটি খুবই আকর্ষণীয় সিমুলেশন স্টাডি vừa চোখে পড়ল: যদি আপনি AI এজেন্টদের দিয়ে সাধারণ ক্রেতাদের আচরণ সিমুলেট করান – এবং তারপর বাস্তব দুনিয়ায় কিছু চালুর আগে তাদের উপর মার্কেটিং ক্যাম্পেইন পরীক্ষা করেন, তাহলে কী হয়? গবেষকরা একটি ছোট ভার্চুয়াল শহর বানিয়েছেন এবং সেখানে AI এজেন্টদের বসিয়েছেন। মাত্র ১১টি এজেন্ট এবং ১০টি লোকেশন। প্রতিটি এজেন্টের ছিল: • একটি বাজেট • একটি শক্তির মাত্রা • খাবার ও কেনাকাটার প্রয়োজন • স্মৃতি • সামাজিক সংযোগ • নিজস্ব পারসোনা তারপর DeepSeek-V3 তাদের পরিকল্পনা, কথোপকথন এবং ক্রয় সিদ্ধান্ত তৈরি করেছে। তারপর এজেন্টরা কাজ করতে গেছে, খেয়েছে, একে অন্যের সঙ্গে কথা বলেছে, বিষয়গুলো মনে রেখেছে, বন্ধুদের কোথাও আমন্ত্রণ করেছে – এবং স্বাধীনভাবে সিদ্ধান্ত নিয়েছে কোথায় টাকা খরচ করবে। মূল পরীক্ষাটি ছিল খুবই সহজ: একটি ফ্রাইড চিকেন দোকান সপ্তাহের মাঝামাঝি সময়ে ২০% ডিসকাউন্ট দিল। তারপর গবেষকরা দেখলেন কী ঘটে। • ডিসকাউন্টের পরেও (!) Day 2 থেকে Day 3-এ দোকানের আয় ৫১% বেড়েছে। • Day 1-এ ৩০% থাকা তাদের মার্কেট শেয়ার Day 3-এ ৪১%-এ পৌঁছেছে। • কিন্তু মোট মার্কেট আসলে খুব একটা বাড়েনি। অর্থাৎ ডিসকাউন্ট খুব বেশি নতুন চাহিদা তৈরি করেনি – বরং মূলত প্রতিদ্বন্দ্বী থেকে গ্রাহকদের কেড়ে নিয়েছে। • স্থানীয় ডাইনারের মার্কেট শেয়ার কমে গেছে এবং তাদের আয় ৭% হ্রাস পেয়েছে। • কফি শপ মোটামুটি স্থিতিশীল ছিল। আরও আকর্ষণীয় বিষয় হলো, সবচেয়ে শক্তিশালী প্রভাবটি তাৎক্ষণিকভাবে ঘটেনি। লেখকরা এটাকে এজেন্টদের সামাজিক নেটওয়ার্কের মাধ্যমে তথ্য ছড়িয়ে পড়া হিসেবে ব্যাখ্যা করেছেন: তারা কথা বলেছে, একসাথে পরিকল্পনা করেছে, বন্ধুদের আমন্ত্রণ করেছে – এবং তাদের পারস্পরিক যোগাযোগের মাধ্যমে সেই জায়গার প্রতি আগ্রহ বেড়েছে। সিমুলেশনটি এমন কিছুও তৈরি করেছে যা আনুগত্য (loyalty)-এর মতো দেখায়: কিছু এজেন্ট প্রমোশন চলাকালীন বারবার সেই ফ্রাইড চিকেন দোকানে ফিরে এসেছে, অন্যদিকে ডাইনার কোনো ডিসকাউন্ট না দিয়েও তুলনামূলকভাবে বিস্তৃত আপিল ধরে রেখেছে। তাত্ত্বিকভাবে, এ ধরনের সিস্টেম মার্কেটারদেরকে এইগুলো পরীক্ষা করতে দিতে পারে: • ডিসকাউন্ট • প্রমোশন • মূল্য পরিবর্তন • নতুন প্রোডাক্ট লঞ্চ • প্রতিযোগিতামূলক পরিস্থিতি সিনথেটিক কনজিউমারদের উপর, বাস্তব বাজারে যাওয়ার আগে। কিন্তু এখানে একটি অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ কিন্তু আছে। এটা এখনো কেবল একটি প্রুফ অফ কনসেপ্ট, এমন প্রমাণ নয় যে AI নির্ভরযোগ্যভাবে বাস্তব মানব আচরণ ভবিষ্যদ্বাণী করতে পারে। সিমুলেশনে মাত্র ১১টি এজেন্ট ছিল। তাদের সিদ্ধান্ত অনেকটাই নির্ভর করে প্রম্প্ট ডিজাইন, নির্বাচিত LLM, পরিবেশের নিয়ম এবং এমনকি ভার্চুয়াল শহরটি কীভাবে গঠিত তার ওপর। আমার মতে, বিষয়টি অবশ্যই নজরে রাখার মতো। কারণ ভবিষ্যতে যদি এসব সিমুলেশন বাস্তব ডেটার ওপর ঠিকমতো ক্যালিব্রেট করা যায়, তাহলে CustDev, প্রাইসিং এক্সপেরিমেন্ট এবং ক্যাম্পেইন টেস্টিং-এর একটা অংশ হয়তো আগে AI এজেন্টদের উপরই হবে – এবং তারপর মানুষের উপর।