মডেল থেকে মেশিনে: ডিপসিকের পরবর্তী বিনিয়োগ হল ফিজিক্যাল এআই

অপ্রকাশিত মূল ধারণাগুলি ChatGPT-এ প্রবেশ করালে ফলাফল সরাসরি চুরি হয়ে যাওয়ার সম্ভাবনা রয়েছে। নিউ ইয়র্ক বিশ্ববিদ্যালয়ের গণিতের অধ্যাপক ট্রিস্টান বাকস্মাস্টার সম্প্রতি সতর্ক করেছেন যে OpenAI টুলগুলিতে মূল গবেষণা লিখবেন না। তিনি এবং Anthropic-এর গবেষকরা প্রায় ছয় মাস ধরে 100 ডলারের পুরস্কারযুক্ত নেভিয়ার-স্টকস সমীকরণের চ্যালেঞ্জের সমাধানে কাজ করছিলেন, যা আগে থেকেই Codex-এর পেইড অ্যাকাউন্ট ব্যবহার করে কোড চালাচ্ছিলেন, এবং সমস্ত খসড়া OpenAI-এর সার্ভারে সংরক্ষিত ছিল। প্রফেসর জানিয়েছেন, তিনি নিজের প্রকৃত নামটি প্রকাশ করার আগে OpenAI-এর এই বিষয়ে কোনও অগ্রগতি হয়নি, কিন্তু নামটি প্রকাশের পরশুধুমাত্র ২৪ ঘণ্টার মধ্যেই OpenAI-এর মডেলটি তাদের অগ্রগতির সমান পর্যায়ে পৌঁছেছিল, এবং OpenAI-এরপরই গণিতেরপ্রমাণটি প্রকাশকরেছিল। OpenAI-এরদাবি,প্রম্পটগুলিরকোনওভাবেসিস্টেমকেফিরিয়েআনাহয়না,কিন্তুগবেষকদেরঅ্যাকাউন্টেট্রেনিংসুইচটিডিফল্টভাবেসবসময়চালুথাকে।এইঅসঙ্গতিটিঅত্যন্তঅদ্ভুত।

Clude বিশেষায়িত স্থানীয় মডেলের জন্য একটি বিশ্ব গড়ে তুলছে। এটিই হল সেই জায়গা যেখানে DeAI ট্রিলিয়ন/বিলিয়ন ডলারের ল্যাবগুলির সাথে গুরুতরভাবে প্রতিদ্বন্দ্বিতা করতে পারে। 🫡

গত কয়েক মাসে দেশীয় মডেলের দ্রুত উন্নতির পর উন্নতির গতি ধীর হয়ে পড়েছে, কারণ OpenAI এবং Anthropic উভয়ই ডিসিলেশন প্রতিরোধের ব্যবস্থা বাড়িয়েছে, যার ফলে ডিসিলেশনের খরচ এবং কঠিনতা আগের চেয়ে ১০ গুণ বেড়েছে। উদাহরণস্বরূপ, OpenAI-এর GPT-6 এখন সরাসরি চিন্তার ধারা প্রদর্শন করে না, যার ফলে ডিসিলেশনকারীদেরকে GPT-এর চিন্তার পথটি পুনর্গঠনের জন্য আগের চেয়ে বেশি রাউন্ডের প্রশ্ন করতে হয়। আগে ২-৫টি ইন্টারঅ্যাকশনেই যে তথ্যগুলি পাওয়া যেত, এখন সম্ভবত ১০টি, ৩০টি রাউন্ডের প্রয়োজন, যা API কলের খরচকে ৫ গুণেরও বেশি বাড়িয়ে দিয়েছে। Anthropic-এর নতুন সুরক্ষা ব্যবস্থায় রিজনিং Token-এর সংখ্যা ৯০-৯৯% হ্রাস পেয়েছে, যার মধ্যে রয়েছে ডায়ালগ, মডেল এবং অ্যাকাউন্টের মধ্যে রিজনিং রেকর্ডগুলির স্থানান্তরকে সীমিত করা, দুই-পর্যায়ের শ্রেণিবদ্ধকরণকারীকে ব্যবহার করে এক্সট্রাকশনের অনুরোধগুলি识别এবংব্লককরা,এবংপুনঃপুনঃচেষ্টাকারীঅ্যাকাউন্টগুলিকেলিমিটকরাঅথবাবন্ধকরা।

শেষ ফলাফলটাও কচ্চা ছিল। স্লোপাস এক ঘণ্টা পঁচিশ মিনিটে এটা করে ফেলেছিল, অনেক ভালো। ওপেনএআই-এর জন্য এটা এতটাই অবশেষ।

Anthropic একটি গবেষণা প্রকাশ করেছে, যেখানে তারা পূর্বাভাস দিয়েছে যে ছোট মডেলগুলো সম্ভবত আরও কয়েক মাসের মধ্যে, ডেটা সেন্টারের ওপর নির্ভর না করেই স্বয়ংক্রিয়ভাবে নিজেকে প্রতিলিপি করার ক্ষমতা অর্জন করবে। তারা সত্যিই ৫৫ ডলার দামের ১৫টা সস্তা নকল Android টিভি বক্স কিনে, জোড়া লাগিয়ে একটা 26B মডেল চালিয়েছে, যার গতি প্রতি সেকেন্ডে মাত্র 0.39 টি token — এত ধীর যে রীতিমতো ক্ষোভ জাগে। আরেকটি আলাদা পরীক্ষায়, GLM-5.2 ইতিমধ্যেই সরলীকৃত পরিবেশে ক্রস-ডিভাইস প্রসারণ সম্পন্ন করতে সক্ষম হয়েছে। যদিও বাস্তব বিশ্বের পূর্ণাঙ্গ স্বয়ংক্রিয় প্রতিলিপি থেকে এখনও স্পষ্ট ব্যবধান আছে, Anthropic-এর পূর্বাভাস অনুযায়ী, ২০২৬ সালের শেষ নাগাদ ছোট মডেলগুলো সম্ভবত এই সক্ষমতার সীমার খুব কাছাকাছি পৌঁছে যাবে। পুরো বিশ্ব জুড়ে সবাই GPU কেড়ে নিচ্ছে, কয়েক শত বিলিয়ন ডলার খরচ করে ডেটা সেন্টার বানাচ্ছে, আর ফলাফল হতে পারে এই যে AI নিজেই গিয়ে আপনার বাড়ির টিভি বক্সে寄生 করতে শুরু করবে। কিন্তু ভালো করে ভাবলে, সত্যিকারের ভয়ের জায়গাটা হলো, এই ধরনের AI আমাদের পরিচিত কম্পিউটিং পাওয়ার অর্থনীতি (算力经济学) সম্পূর্ণভাবে ভেঙে দিতে পারে। আজ OpenAI হোক বা কোনো AI স্টার্টআপ, প্রত্যেকটি token তৈরি করতে তাদের একটা খরচ হয়, কম্পিউটিং পাওয়ার (算力) দামি হলে দাম বাড়াতে হয়, অর্থায়ন বন্ধ হলে সিস্টেম বন্ধ করে দিতে হয়। কিন্তু এমন একটি ক্ষতিকর AI, যা নিজে থেকেই ছড়িয়ে পড়তে সক্ষম, তাত্ত্বিকভাবে তার মার্জিনাল রানিং কস্ট ক্রমাগত অপরিচিত মানুষের ওপর ঠেলে দিতে পারে। এটা ব্যবহারকারী পেতে চায় না, আয়ের কথা ভাবতে হয় না, এমনকি নিজে সার্ভার কিনতেও হয় না। কোনো দুর্বলতা থাকা ডিভাইস খুঁজে পেলেই একটু করে ফ্রি কম্পিউটিং রিসোর্স বাড়ে। সংক্রমিত ডিভাইসগুলো তার হয়ে বিদ্যুৎ বিল দেয়, ব্যান্ডউইথ সরবরাহ করে, হার্ডওয়্যারের ক্ষয়ক্ষতি বহন করে। আর এসব জিনিস পরিষ্কার করার খরচটা আবার অসংখ্য ডিভাইসের মালিক, অপারেটর এবং নির্মাতাদের আলাদা আলাদা করে বহন করতে হবে। প্রচলিত বটনেট তো বহু আগেই কম্পিউটিং পাওয়ার চুরি করতে পারে, কিন্তু AI একটা নতুন ঝামেলা নিয়ে এসেছে। আগে হ্যাকারদের নির্দিষ্ট ডিভাইসের জন্য আক্রমণ আর ডিপ্লয়মেন্ট প্রোগ্রাম লিখতে হতো, ভবিষ্যতে মডেলগুলো নিজেরাই অপরিচিত হার্ডওয়্যার নিয়ে গবেষণা করতে পারবে, পরিবেশগত সমস্যা সমাধান করতে পারবে, এমনকি ব্যর্থতার অভিজ্ঞতা পরবর্তী প্রজন্মের কাছে পৌঁছে দিতে পারবে। আক্রমণকারীদের সম্প্রসারণের খরচ ক্রমশ কমতে থাকবে, আর পুরো সমাজের প্রতিরক্ষার খরচ সম্ভবত ক্রমেই বাড়বে। তাই আমার মনে হয়, এই গবেষণার সবচেয়ে সতর্ক হওয়ার মতো দিকটি হয়তো AI失控-এর মতো বিশাল আখ্যানও নয়। ভবিষ্যতে যদি সত্যিই এ ধরনের জিনিস দেখা দেয়, তাহলে আমরা সম্ভবত প্রথমবারের মতো এমন কিছু সফটওয়্যারকে মোকাবিলা করব, যার কোনো বিজনেস মডেল নেই, কোনো বৈধ ব্যবহারকারী নেই, কোনো স্পষ্ট অপারেটরকে খুঁজে পাওয়া যায় না, তবু দীর্ঘমেয়াদে টিকে থাকতে সক্ষম। তাদের কোনো লাভ করার চাপ নেই, আবার থেমে যাওয়ার মতো কোনো অর্থনৈতিক প্রণোদনাও নেই। মানুষ এত বছর ধরে চেষ্টা করছে, কীভাবে AI-কে দিয়ে আমাদের জন্য টাকা কামানো যায়, আর শেষ পর্যন্ত আর্থিক স্বাধীনতা আগে অর্জন করে ফেলতে পারে AI নিজেই। আর তাতে খরচ হবে আমাদেরই টাকা।

Anthropic গত বছর পাইরেটেড বইয়ের কারণে ১.৫ বিলিয়ন ডলার সমঝোতা অর্থ দিয়েছে, আর এখন পুরো AI ইন্ডাস্ট্রিকে ব্যস্ত হয়ে শেখাচ্ছে, কী叫「偷知识」— “জ্ঞান চুরি” বলতে কী বোঝায়। এইমাত্র দেখলাম Anthropic আবারও এক দফা অ্যান্টি-ডিস্টিলেশন প্রযুক্তিগত অগ্রগতি প্রকাশ করেছে, দাবি করছে গত কয়েক মাসে Claude-এর বিরুদ্ধে চালানো ডিস্টিলেশন আক্রমণের কার্যকারিতা উল্লেখযোগ্যভাবে কমিয়ে দিয়েছে। এর আগে তারা ইতোমধ্যে সরাসরি DeepSeek, 月之暗面、阿里、智谱 ইত্যাদি চীনা AI কোম্পানির নাম উল্লেখ করে অভিযোগ করেছে, এসব কোম্পানি ব্যাপকভাবে Claude-কে কল করে নিজেদের মডেল ট্রেন করেছে। এখন Anthropic শুধু সন্দেহজনক ট্রাফিক শনাক্ত ও ব্লক করতেই চাচ্ছে না, বরং মডেল স্তরে রিজনিং প্রক্রিয়া থেকে তথ্য বের করার ক্ষমতাও সীমিত করছে। এমনকি আগে ডিস্টিলেশন ঠেকাতে, চুপিচুপি কিছু রিকোয়েস্টের উত্তরের গুণমান কমিয়ে দিয়েছিল, সমালোচনার পর才 তা সমন্বয় করেছে। যখন বড় মডেলগুলো ট্রেন করা হচ্ছিল, তখন ইন্টারনেটের আর্টিকেল, বই, কোড— সবই ট্রেনিং ম্যাটেরিয়াল হয়ে গিয়েছিল। AI কোম্পানিগুলো মনে করে মেশিনের মানুষের জ্ঞান থেকে শেখা, প্রযুক্তিগত ও আইনি দিক থেকে যথার্থতা রাখে। কিন্তু আজ যখন অন্য মডেলগুলো নিজেদের উত্তরের ভিত্তিতে শিখতে আসে, হঠাৎ বিষয়টা হয়ে যায় কঠোরভাবে প্রতিরোধ করার মতো এক নিরাপত্তা হুমকি। Anthropic সম্পূর্ণভাবে তার ব্যবসায়িক স্বার্থ রক্ষা করার অধিকার রাখে। যা আমাকে বিরক্ত করে, তা হলো তারা ব্যবসায়িক প্রতিযোগিতাকে অভ্যাসগতভাবে AI নিরাপত্তা সমস্যা হিসেবে প্যাকেজ করে, এবং চায় বাইরের বিশ্ব যেন শীর্ষ কোম্পানিগুলোর বানানো নিয়মকানুন মেনে নেয়। আর আমার মনে হয় Anthropic এভাবে উচ্চকণ্ঠে অ্যান্টি-ডিস্টিলেশন নিয়ে কথা বলা বরং একটা সত্যকে উন্মোচন করেছে— শীর্ষ মডেল কোম্পানিগুলোর ব্যবসায়িক প্রতিরক্ষা প্রাচীর, তাদের স্বীকার করার ইচ্ছার চেয়ে অনেক বেশি ভঙ্গুর হতে পারে। যদি অগ্রসর ইন্টেলিজেন্স কম খরচে নকল করা যায়, তাহলে আকাশছোঁয়া ট্রেনিং বিনিয়োগ আর ক্লোজড-সোর্স মডেলের মূল্য নির্ধারণ ক্ষমতা, দীর্ঘদিন ধরে বজায় রাখা কঠিন হয়ে যাবে। একটা ইন্ডাস্ট্রি, যা পুরো মানবজাতির জ্ঞান শোষণ করে বড় হয়েছে, সেখানে এখন সবচেয়ে শক্তিশালী কয়েকটি কোম্পানি শুরু করেছে জ্ঞান যেন আর ছড়িয়ে না পড়তে পারে, তার পথ রোধ করার চেষ্টা। এটাই সেই বিষয়, যা আমি মনে করি সবারই সতর্ক হওয়ার মতো।

আমি আমার পিঠ ভাঙলাম কারণ আমি এআইকে পক্ষাঘাত সুস্থ করতে প্রত্যাশা করি

সাম্প্রতিক সময়ে ChatGPT-এর গতি খুব ধীর হয়ে গেছে, এবং আমার 200 ডলারের Pro অ্যাকাউন্টটিও ডিগ্রেড হয়ে গেছে, প্রায়শই থ্রটলিংয়ের জন্য অপেক্ষা করতে হয়। গতকাল দুপুরে আমি আর সহ্য করতে পারিনি, তাই একটি নতুন Plus অ্যাকাউন্টে টাকা জমা দিলাম এবং এটিকে একটি পেলিকান আঁকতে বললাম—এটি অনেকটা স্বাভাবিকভাবেই কাজ করছিল। কিন্তু রাতে কাজ শুরু করার সময়, আবার ট্রাফিক শর্টেজের মেসেজ দেখাল। আগের অভিজ্ঞতা অনুযায়ী, কি নতুন মডেলের জন্য প্রস্তুতি নেওয়ার সময় হচ্ছে? সাম্প্রতিককালে ChatGPT Claude-এর Opus 5.5-এর দ্বারা পরাজিত হচ্ছে। অনেক মিডিয়া ব্লগার Opus 5.5-এর মাধ্যমেই বিভিন্ন ভিডিও তৈরি করছে। বলতেই হবে, Claude-এর সৌন্দর্যবোধ এবং প্রোগ্রামিংয়ের দক্ষতা সত্যিই অসাধারণ। কিন্তু Claude-এর অ্যাকাউন্টগুলির বিভিন্নভাবেই "ম্যাজিক" ব্লকিং-এর (অস্বাভাবিকভাবেই) ঘটনা ঘটছে। আমার 2025-এর 4-এর 3-মাসের পুরনো Pro-অ্যাকাউন্টটি, 3-মাসেরওবেশি সময়ব্যয়িত, 갑작스럽ভাবেই BAN-হয়েছিল। আমি Claude-এর BAN-এড়ানো/BAN-খোলা-এর (unban) কৌশলগুলির কথা বলছি: Claude-এর BAN-এড়ানো: BAN-এড়ানোর জন্যওয়েবসাইটগুলিতে (নেটওয়ার্ক)অনেকগুলি কৌশল।আমি 2025-এর 4-এর 3-মাসের Pro-অ্যাকাউন্টটি BAN-হওয়ারআগে,আমি 5h-এরব্যবহারসীমা (usage limit)ক্রমাগতভাবেট্রিগারকরেছিলাম। IP-আইসোলেশন,বা “ফিজিক্যাল” BAN-এড়ানো—আমিকোনটিইকরিনি।তাইআমিঅনুমানকরি,প্রচুর BAN-এরপ্রধানকারণহচ্ছে 5h-এরব্যবহারসীমা।অতএব,আপনিClaudeব্যবহারকরছেন,তবেপ্রতিবারব্যবহারকরতেসময়সীমা(usage limit)পৌঁছনোরআগেইথামকরুন। BAN-হওয়ারপরBANখোলা(unban)করা—সম্ভাবনা(probability)খুবইকম।আমিওআমারProঅ্যাকাউন্টটিunban-এরজন্যappealকরেছিলাম,তবেএখনওকোনওপ্রতিক্রিয়াপাইনি। ChatGPT-এর “Degradation” (ডিগ্রেড)–এড়ানো: ChatGPT-এ BAN-এরকোনওসমস্যা(issue)নেই,আসলে“ডিগ্রেড”হওয়াএবংথ্রটলিংয়েরসমস্যা।আমিঅফিসিয়ালদলকেওয়াটশপকরেছিলাম,তবেতারা(officials)আমারProঅ্যাকাউন্টটিBAN/ডিগ্রেডকরা(flagged)হয়নি—বলল।তবুও,আমারProঅ্যাকাউন্টটি“পেলিকান”আঁকতেগড়গড়ভাবেকাজকরছিল। গ্রুপেঅনেকজনদেরপদ্ধতি—দশদিনপরপরপদদলভদশদিনপদদলভদশদিনপদদলভদশদিনপদদলভদশদিনপদদলভদশদিনপদদলভদশদিনপদদলভদশদিনপদদলভদশদিনপদদলভদশদিনপদদলভদশদিনপদদলভদশদিনপদদলভদশদিনপদদলভদশদিনপদদলভদশদিনপদদলভদশদিনপদদলভদশদিনপদদলভদশদিনপদদলভ আমি ChatGPT 200ডলারঅ্যাকাউন্টটি Windows, Mac, Feishu-এ授權 (authorized)ভাবেইব্যবহারকরছি,এবং3টি(three)অঙ্গ (entities)থেকেauthorized। অতএব, ChatGPT-এআপনি(আমি)যখন“ডিগ্রেড”/থ্রটলিংয়েরঅভিজ্ঞতা(experience)পাচ্ছেন,তখনসম্ভবতআপনি“পুল”(pool)-এফেলস (placed)হয়েছেন—“কৃষণ”(black box)-এ।“কুল”(cooling down)হওয়া—সফলভাবেকাজকরছে। আপনি,আমি,ClaudeওChatGPT—উভয়ইআপনি(আমি)যখন“ডিগ্রেড”/থ্রটলিংয়েরঅভিজ্ঞতা(experience)পাচ্ছেন,তখনসম্ভবতআপনি“পুল”(pool)-এফেলস (placed)হয়েছেন—“কৃষণ”(black box)-এ।“কুল”(cooling down)হওয়া—সফলভাবেকাজকরছে। আপনি,আমি,ClaudeওChatGPT—উভয়ইআপনি(আমি)যখন“ডিগ্রেড”/থ্রটলিংয়েরঅভিজ্ঞতা(experience)পাচ্ছেন,তখনসম্ভবতআপনি“পুল”(pool)-এফেলস (placed)হয়েছেন—“কৃষণ”(black box)-এ।“কুল”(cooling down)হওয়া—সফলভাবেকাজকরছে। আপনি,আমি,ClaudeওChatGPT—উভয়ইআপনি(আমি)যখন“ডিগ্রেড”/থ্রটলিংয়েরঅভিজ্ঞতা(experience)পাচ্ছেন,তখনসম্ভবতআপনি“পুল”(pool)-এফেলস (placed)হয়েছেন—“কৃষণ”(black box)-এ।“কুল”(cooling down)হওয়া—সফলভাবেকাজকরছে। আপনি,আমি,ClaudeওChatGPT—উভয়ইআপনি(আমি)যখন“ডিগ্রেড”/থ্রটলিংয়েরঅভিজ্ঞতা(experience)পাচ্ছেন,তখনসম্ভবতআপনি“পুল”(pool)-এফেলস (placed)হয়েছেন—“কৃষণ”(black box)-এ।“কুল”(cooling down)হওয়া—সফলভাবেকাজকরছে। আপনি,আমি,ClaudeওChatGPT—উভয়ইআপনি(আমি)যখন“ডিগ্রেড”/থ্রটলিংয়েরঅভিজ্ঞতা(experience)পাচ্ছেন,তখনসম্ভবতআপনি“পুল”(pool)-এফেলস (placed)হয়েছেন—“কৃষণ”(black box)-এ।“কুল”(cooling down)হওয়া—সফলভাবেকাজকরছে। আপনি,আমি,ClaudeওChatGPT—উভয়ইআপনি(আমি)যখন“ডিগ্রেড”/থ্রটলিংয়েরঅভিজ্ঞতা(experience)পাচ্ছেন,তখনসম্ভবতআপনি“পুল”(pool)-এফেলস (placed)হয়েছেন—“কৃষণ”(black box)-এ।“কুল”(cooling down)হওয়া—সফলভাবেকাজকরছে। আপনি,আমি,ClaudeওChatGPT—উভয়ইআপনি(আমি)যখন“ডিগ্রেড”/থ্রটলিংয়েরঅভিজ্ঞতা(experience)পাচ্ছেন,তখনসম্ভবতআপনি“পুল”(pool)-এফেলস (placed)হয়েছেন—“কৃষণ”(black box)-এ।“কুল”(cooling down)হওয়া—সফলভাবেকাজকরছে। আপনি,আমি,ClaudeওChatGPT—উভয়ইআপনি(আমি)যখন“ডিগ্রেড”/থ্রটলিংয়েরঅভিজ্ঞতা(experience)পাচ্ছেন,তখনসম্ভবতআপনি“পুল”(pool)-এফেলস (placed)হয়️ছेन—“कृषण”(black box)-ए। “कूल” (cooling down) होना — सफलतापूर्वक काम कर रहा है। आप अगर मेरी तरह Claude और ChatGPT पर काम करते हैं तो अधिक संसाधन तैयार रखें। उदाहरण के लिए कई Google अकाउंट बनाएं। फिर ChatGPT और Claude के फ्री अकाउंट्स को धीरे-धीरे शुरू करें — फ्री अकाउंट्स को 2–3 महीने तक पालें, हर बार 2–3 अकाउंट्स पालें, और 3 स्तरों के अकाउंट्स तैयार करें। अंत में, मैं सभी को सख्त सलाह देता हूँ कि आप देशी और विदेशी मॉडल्स का समान उपयोग करें: विदेशी मॉडल्स की क्षमता में श्रेष्ठता है, लेकिन देशी मॉडल्स के पास प्रबल पारिस्थितिकी है — दोनों को परिचित होना महत्वपूर्ण है।