30/03/2026
এআইয়ের ব্যবহার করুন। কিন্তু বুঝে ব্যবহার করুন, যেন এআই কি আমাদের দক্ষতা কেড়ে নিতে না পারে ?
সমস্যাটা এআই না। সমস্যাটা হলো এআইয়ের উপর অন্ধভাবে নির্ভর করা। ক্যালকুলেটর আসার পরেও আমরা বাচ্চাদের অঙ্ক শেখাই। কারণ অঙ্কের লজিকটা মাথায় না থাকলে ক্যালকুলেটরের ভুল ধরা যাবে না। এআইয়ের বেলায়ও একই কথা।
মনে আছে আমাদের সময়ের টেক্সট বইগুলোর কথা? কেন একটা জিনিস শিখছি, অথবা এই জিনিস শিখে কি হবে, অথবা এই জিনিসটার ফাইনাল আউটকাম কি হতে পারে সেগুলোর না জেনেই আমরা একটা বিষয়ে রপ্ত করার চেষ্টা করি।
আমাদের সময় কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা ছিল না বলে আমাদেরকে অফিসে যে কাজগুলোকে বোরিং মনে হতো, সেগুলোকেই করতে হতো অল্প বয়সে। এখন বুঝি এগুলোই খুব দরকারী যখন একজন মানুষ তার ক্যারিয়ার গড়ে তোলে।
মিটিংয়ের মিনিটস লেখা, ডেটা মিলিয়ে দেখা, স্লাইড তৈরি এবং প্রুফরিড করা - এই কাজগুলো করতে করতে একজন মানুষ আসলে শিখছে। কোথায় ভুল হয়, কোন নম্বরটা অস্বাভাবিক, কোন আর্গুমেন্টটা দুর্বল - এই সূক্ষ্ম জিনিসগুলো তার মাথায় গেঁথে যাচ্ছে।
এখন এআই এই কাজগুলো করে দিচ্ছে। সেকেন্ডে। দেখতে ভালোই লাগছে। কিন্তু সমস্যাটা অন্য জায়গায়। মানুষ আর শিখছে না।
একটা উদাহরণ দিই। একজন জুনিয়র কনসালট্যান্ট ঘণ্টার পর ঘণ্টা বসে একটা প্রপোজাল ডেক ঠিক করছে। সে ভুল করছে, ঠিক করছে, আবার ভুল করছে। এই প্রসেসটার ভেতর দিয়ে সে শিখছে কীভাবে চিন্তা করতে হয়, কীভাবে আর্গুমেন্ট সাজাতে হয়। এখন সে এআইকে বলছে ড্রাফট বানিয়ে দিতে। ড্রাফট হচ্ছে। কিন্তু শেখাটা হচ্ছে না।
রিসার্চ বলছে একটা ভয়ের কথা। যারা নতুন অথবা অপরিচিত কাজে এআইয়ের উপর বেশি নির্ভর করে, তারা সেই বিষয়ের গভীর ধারণা তৈরি করতে পারে না। পরে যখন সমস্যা হয়, তখন ধরতে পারে না। ট্রাবলশুট করতে পারে না। এটা একটা ভয়ংকর সমস্যা।
পাইলটদের উদাহরণটা মনে করুন। অটোপাইলটে বেশি নির্ভর করতে করতে পাইলটদের ম্যানুয়াল ফ্লাইংয়ের দক্ষতা কমে যাচ্ছে।
হোয়াইট কলার কর্মীদের বেলায়ও একই ঘটনা ঘটছে। এআই রুটিন কাজ নিয়ে নিলে মানুষের জাজমেন্ট, প্যাটার্ন রিকগনিশন, প্রফেশনাল ইন্টুইশন - এগুলো ধীরে ধীরে দুর্বল হয়ে যায়।
আসল বিপদটা হলো এই দুর্বলতা সহজে ধরা পড়ে না। এআই একটা ফাইন্যান্সিয়াল রিপোর্ট বানাল, ভেতরে একটা সূক্ষ্ম অনুমানের ভুল আছে। কিন্তু যে দেখছে সে কখনো নিজে এই কাজ করেনি, তাই কিছু "অস্বাভাবিক" মনে হচ্ছে না। ভুলটা পাস হয়ে গেল। ভবিষ্যতে কোম্পানিটা বিপদে পড়ল।
এটাকে অর্থনীতিবিদরা বলছেন ডি-স্কিলিং। প্রযুক্তি যখন মানুষের দক্ষতার জায়গা নিয়ে নেয়, তখন সেই কাজটা সাধারণ চেকবক্সে পরিণত হয়। বিচারবুদ্ধি লাগে না, অভিজ্ঞতা লাগে না।
ডাটা সায়েন্স/ডাটা অ্যানালাইটিক্স/মেশিন লার্নিং সহজে শিখতে চাইলে, হাতে-কলমে বুঝতে হবে। সেই বোঝাটা আরও সহজ হয় যখন একটা রিয়েল ওয়ার্ল্ড প্রবলেম আপনি নিজের হাতে সলভ করবেন। সে ধরনের অনেকগুলো প্রজেক্ট নিয়ে দেখতে পারেন ১০টি বই।
বই কিনতে হবে না, অনলাইনে পড়া যায়, রোডম্যাপ সহ। প্রতিটা বইয়ের সহযোগী ৫০০+ ভিডিওর প্লেলিস্ট পাবেন ইউটিউবে।
https://aiwithr.github.io/resources/
