এআই-এর এই মুহূর্তে সবচেয়ে গুরুত্বপূর্ণ ধারণা (এপ্রিল 2026)
প্রায় এক সপ্তাহ ধরে এটি নিয়ে চিন্তা করার পরে, এবং সেই সময়ে আরএসএ সম্মেলনে যোগ দেওয়ার পরে, আমি মনে করি কিছু প্রধান এআই ধারণা রয়েছে যা অন্য যে কোনও কিছুর চেয়ে বেশি পরিবর্তন করতে চলেছে।
- স্বায়ত্তশাসিত উপাদান উন্নতি
- অভিপ্রায়-ভিত্তিক প্রকৌশলে রূপান্তর
- অস্বচ্ছতা থেকে স্বচ্ছতার দিকে সরানো
- সর্বাধিক কাজ যে উপলব্ধি ভারা হয়
- দক্ষতা জনসাধারণের জ্ঞানের মধ্যে ছড়িয়ে পড়ে
এটি বর্তমান-থেকে-আদর্শ-রাষ্ট্র ধারণা, অ্যালগরিদম, সাধারণ যাচাইযোগ্যতা ইত্যাদির সাথে সংযোগ করে।
কিন্তু একটি জিনিস যা সত্যিই এটিকে বাস্তব করে তুলেছে তা হল কার্পাথির অটোরিসার্চ প্রকল্প।
তিনি AI গবেষণার উপর দৃষ্টি নিবদ্ধ করেছিলেন, যেমন “AI গবেষণার গবেষণা অংশের অটোরসার্চ”, যার মানে স্বয়ংক্রিয়ভাবে মডেল প্যারামিটার টুইকিং, ভঙ্গুর পরিবেশ এবং বিকল্পগুলির সংমিশ্রণ ইত্যাদির চারপাশে সমস্ত স্থূল জিনিস করা।
তার মুক্তি আপনাকে একটি ধারনা দিতে দেয় PROGRAM.md ফাইল, এবং সিস্টেম সেই সমস্ত স্থূলতা নিজেই পরিচালনা করবে, এবং আপনি ঘুমাতে যান এবং আপনার যা ছিল তার চেয়ে ভাল ফলাফল তৈরি করতে এটি এমএল অপ্টিমাইজেশন ব্যবহার করে।
অটোরিসার্চ বাড়ানো
কিন্তু এখন “এক্সের জন্য অটোরিসার্চ” আছে, যার অর্থ এটি একটি দৃষ্টান্ত হয়ে উঠছে। একটা আন্দোলন। একটি টুল, মূলত.
তিনি অনেক লোক ভাবছেন:
আমি কি এই জিনিসটির সাথে একই জিনিস প্রয়োগ করতে পারি যা আমি কাজ করছি?
এটা অসাধারণ।
আমি যা কাজ করছি তার সাথে অটোরিসার্চের সমন্বয়
তাই আমার জিনিস এই পুরো সাধারণ যাচাইকরণ ধারণা হয়েছে; বা, সাধারণ পাহাড়ে আরোহণ। সফটওয়্যার 2.0 এবং সাম্প্রতিক একটি টুইট তে কার্পথি অনেক দিন আগে বলেছিল এমন কিছুকে আবারও তুলে ধরে, যেখানে তিনি সফ্টওয়্যারের ভবিষ্যত সম্পর্কে কথা বলেছেন সবকিছুই যাচাইযোগ্য।
তাই আমি PAI-এর মধ্যে অ্যালগরিদমের ভিতরে যা করি তা হল আমি সবকিছুকে আদর্শ রাষ্ট্রের মানদণ্ডে ভাঙার চেষ্টা করি যা মূলত আমি যে ফলাফলটি চাই তার জন্য আদর্শ অবস্থা তৈরি করে।
এবং সেখান থেকে অ্যালগরিদম এর দিকে পাহাড়ে উঠতে পারে।
সবকিছু জন্য Evals
এর সাথে সম্পর্কিত সবকিছুর জন্য Evals ধারণা। এটা অনেকটা আমার সাধারণ যাচাইযোগ্যতা বা সাধারণ হিল-ক্লাইম্বিংয়ের মতো। এটি ধারণা যে আমরা যা করি তা পরিমাপযোগ্য হয়ে ওঠে, তবে আরও গুরুত্বপূর্ণ: উন্নতিযোগ্য.
এবং যে জিনিসটি সবকিছুর জন্য ইভাল সম্ভব করে তা হল স্বচ্ছতা।
সার্বজনীন উন্নতি চক্র
এটি প্রতিটি কোম্পানি, সংস্থা, সরকার এবং ব্যক্তির জন্য আদর্শ অপারেটিং মডেল হয়ে উঠতে চলেছে। চক্র এই মত দেখায়:
আপনি লক্ষ্য-ভিত্তিক কাঠামো—মিশন, উদ্দেশ্য, কর্মপ্রবাহ, এসওপি-তে যা কিছু অর্জন করার চেষ্টা করছেন তার সব কিছুর ম্যাপ আউট করেন। এজেন্ট সেই কর্মপ্রবাহ চালায়। সবকিছুই ব্যাপকভাবে লগ-ইন করা হয়—আউটপুট, কথোপকথন, ফলাফল, গুণমান। যখনই সেই লগগুলিতে ত্রুটি, ব্যর্থতা বা গুণমানের সমস্যাগুলি ধরা পড়ে, তখন সেগুলি সেই সত্তার জন্য একটি সমস্যা সংগ্রহের পয়েন্টে প্রবাহিত হয়।
সেই সংগ্রহের পয়েন্ট যেখানে স্ব-উন্নতি অ্যালগরিদম ফিড হয়। এজেন্টরা সেখান থেকে টেনে নেয়, সমস্যা সমাধানের জন্য অটোরিসার্চ-এর মতো এক্সিকিউশন তৈরি করে, সমাধান নিয়ে পরীক্ষা করে, ইভালের মাধ্যমে যাচাই করে এবং অপ্টিমাইজ করে। একবার তারা সমাধানটি খুঁজে পেলে, এটি আবার না ঘটবে তা নিশ্চিত করতে তারা SOPs আপডেট করে। তারপর চক্র পুনরাবৃত্তি।
এটি যে কোনও কিছু চালানোর জন্য জীবনচক্র। আপনার লক্ষ্য মানচিত্র. এজেন্টদের সাথে চালান। সবকিছু লগ করুন. ব্যর্থতা সংগ্রহ করুন। স্বায়ত্তশাসিতভাবে উন্নতি করুন। এসওপি আপডেট করুন। পুনরাবৃত্তি করুন-প্রতিবার দ্রুত।
AI এর আসল শক্তি বর্তমান অবস্থা থেকে আদর্শ অবস্থায় চলে যাচ্ছে। আপনি কোথায় আছেন তা নির্ধারণ করুন, আপনি কোথায় হতে চান তা নির্ধারণ করুন এবং AI-কে ফাঁকটি বন্ধ করতে দিন। সহজ ধারণা, কিন্তু যে কোনো কাজ করার আগে একটি ধাপ আছে: আপনাকে সক্ষম হতে হবে আপনি আসলে কি চান তা প্রকাশ করুন. এবং এটি সক্রিয় আউট এই অবিশ্বাস্যভাবে কঠিন. আপনি যদি ভাল দেখতে কেমন তা বর্ণনা করতে না পারেন, তাহলে কোন পরিমাণ টুলিং আপনাকে সাহায্য করবে না।
এটি কোম্পানিগুলির জন্য একটি বিশাল সমস্যা। একজন সিইওকে জিজ্ঞাসা করুন তাদের আদর্শ নিরাপত্তা প্রোগ্রাম কেমন দেখাচ্ছে এবং আপনি হাত নেড়ে পাবেন। একটি দলের নেতৃত্বকে জিজ্ঞাসা করুন তাদের প্রকল্পের জন্য “সম্পন্ন” এর অর্থ কী এবং আপনি একটি অনুচ্ছেদ পাবেন যা তিনজন ব্যক্তি তিনটি ভিন্ন উপায়ে ব্যাখ্যা করে। উচ্চারণ ব্যবধান শুধুমাত্র বিশেষজ্ঞ এবং এআই-এর মধ্যে নয় – এটি নেতা এবং তাদের নিজস্ব সংস্থার মধ্যে। বেশিরভাগ সংস্থাগুলি স্পষ্টভাবে বলতে পারে না যে তারা কী করার চেষ্টা করছে, আপনি পরিমাপ বা অপ্টিমাইজ করতে পারেন এমন উপাদানগুলিতে এটিকে ভেঙে দিন।
আমি অ্যালগরিদমের ভিতরে যা তৈরি করছি তা হল ঠিক এটি- যেকোন অনুরোধকে বিচ্ছিন্ন, পরীক্ষাযোগ্য আদর্শ রাষ্ট্রের মানদণ্ডে প্রকৌশলী করার একটি উপায়। আট থেকে বারোটি শব্দ প্রতিটি, বাইনারি পাস/ফেল। একবার আপনার কাছে এটি হয়ে গেলে, আপনি পাহাড়ে উঠতে পারেন। ইভাল করতে পারবেন। আপনি উন্নতি স্বয়ংক্রিয় করতে পারেন. কিন্তু আপনি যা চান তা বলতে সক্ষম হওয়ার সাথে পুরো জিনিসটি শুরু হয়। এটি নতুন ইঞ্জিনিয়ারিং দক্ষতা – কোডিং নয়, প্রম্পট নয়। অভিপ্রায় স্পষ্টভাবে যথেষ্ট যে এটি যাচাইযোগ্য হয়ে ওঠে।
কোম্পানিগুলি তাদের নিজস্ব দেয়ালের ভিতরে কী ঘটছে তা দেখতে কখনই সক্ষম হয়নি। এই প্রক্রিয়াটি আসলে কত খরচ হয়? কতক্ষণ এটা সত্যিই লাগে? আউটপুট মান কি? কে কাজ করছে বনাম কে কাজের চারপাশে ভারা করছে?
বেশিরভাগ প্রতিষ্ঠান ভাইব এবং স্প্রেডশীটে চলে। AI যে সব দৃশ্যমান করে তোলে। প্রকৃত কাজ, প্রকৃত খরচ, প্রকৃত গুণমান—সবকিছুই এমনভাবে পরিমাপযোগ্য হয়ে ওঠে যা আগে কখনও ব্যবহারিক ছিল না। এবং একবার আপনি এটি দেখতে পারেন, আপনি এটি উন্নত করতে পারেন। এটি ব্যবসা, সরকার, তিন জনের দল-এর ক্ষেত্রে প্রযোজ্য – যেকোন কিছুর দিকে আপনি এটি নির্দেশ করতে চান৷
এবং প্রথম জিনিসগুলির মধ্যে একটি স্বচ্ছতা প্রকাশ করে যে কতটা কাজ সত্যিই কাজ ছিল না।
AI প্রকাশ করছে যে 75-99% জ্ঞানের কাজ ওভারহেড ভারা হচ্ছে। নিরাপত্তা পরীক্ষা, উন্নয়ন, পরামর্শ-এ বেশিরভাগ সময় টুলিং, ওয়ার্কফ্লো, টেমপ্লেট এবং জ্ঞানের ভিত্তি বজায় রাখার জন্য যায়। প্রকৃত কঠিন চিন্তা একটি ক্ষুদ্র শতাংশ, মানুষের একটি ক্ষুদ্র শতাংশ দ্বারা করা হয়, সময়ের একটি ক্ষুদ্র শতাংশ।
AI একেবারে ভারা অংশ পিষে. এজেন্ট দক্ষতা দেখিয়েছে যে আপনি সেই সমস্ত প্রসঙ্গ, পদ্ধতি এবং টুলিংকে একটি দক্ষতায় প্যাকেজ করতে পারেন এবং এআই বেশিরভাগ পেশাদারদের চেয়ে ভাল বা ভাল হিসাবে সম্পাদন করে। কাজটি কঠিন ছিল না – ভারা বজায় রাখা ছিল।
বিশেষজ্ঞরা যা জানেন এবং যা লেখা আছে তার মধ্যে একটি উচ্চারণ ব্যবধান রয়েছে। বেশিরভাগ দক্ষতা মানুষের মাথায় থাকে। ক্লিফ, 62 বছর বয়সী যিনি সবকিছু কীভাবে কাজ করে তা জানেন কিন্তু কখনও এর কোনো নথিভুক্ত করেননি। যখন ক্লিফ অবসর নেয়, তখন সেই জ্ঞান তার সাথে মারা যায়।
এখন যা ঘটছে তা হল যে দক্ষতা মস্তিষ্ক থেকে দক্ষতা, এসওপি, প্রসঙ্গ ফাইল, ওপেন সোর্স প্রকল্পে ছড়িয়ে পড়ছে। আর একবার ধরা পড়লে তা আর বের হয়ে আসে না। এটা পুকুরে প্রস্রাবের মত। প্রকাশিত প্রতিটি দক্ষতা, প্রতিটি প্রক্রিয়া নথিভুক্ত, প্রতিটি বিশেষজ্ঞের সংক্ষিপ্ত বিবরণ-এটি স্থায়ীভাবে সম্মিলিত জ্ঞানের ভিত্তিতে প্রবেশ করে। এবং এটি প্রতিটি AI উদাহরণকে আরও স্মার্ট করে তোলে। একটাও না। তাদের সব. একই সাথে।
এটি একটি একমুখী র্যাচেট। মানুষের একটি একক ডোমেনে গভীর দক্ষতা বিকাশ করতে 20-30 বছর সময় লাগে। তারা জিনিস ভুলে যায়, তারা অবসর নেয়, তারা কোম্পানি ছেড়ে যায়। AI সমস্ত ক্যাপচার করা দক্ষতা তাত্ক্ষণিকভাবে শোষণ করে, কখনও ভুলে যায় না এবং অসীমভাবে নকল করা যায়। মানুষের দক্ষতা সংগ্রহ এবং এআই দক্ষতা সংগ্রহের মধ্যে ব্যবধান প্রতিদিনই প্রশস্ত হচ্ছে।
স্বায়ত্তশাসিত উন্নতি সবকিছুর গতি পরিবর্তন করে
অনেক ক্ষেত্রে উন্নতির গতি আমরা যা দেখেছি তার বাইরেও ত্বরান্বিত হতে চলেছে। যখন আপনি ভাল দেখতে কেমন তা নির্ধারণ করতে পারেন, এটির বিপরীতে পরিমাপ করুন এবং স্বয়ংক্রিয়ভাবে পুনরাবৃত্তি করুন- যে জিনিসগুলি ম্যানুয়াল টিউনিংয়ের জন্য কয়েক মাস সময় লাগত রাতারাতি ঘটে। অটোরিসার্চ এমএল গবেষণার জন্য এটি দেখিয়েছে। কিন্তু এটি নিরাপত্তা প্রোগ্রাম, পরামর্শ প্রদানযোগ্য, সামগ্রী পাইপলাইন, নিয়োগ প্রক্রিয়ার ক্ষেত্রে প্রযোজ্য। একটি নির্দিষ্ট আদর্শ রাষ্ট্রের সাথে যেকোনো কিছু স্বায়ত্তশাসিতভাবে উন্নতিযোগ্য হয়ে ওঠে।
প্রতিটি সত্তা—কোম্পানি, সরকার, দল, ব্যক্তি—এই একই চক্র চালাবে: লক্ষ্য মানচিত্র, এজেন্টদের সাথে সম্পাদন করা, সবকিছু লগ করা, ব্যর্থতা সংগ্রহ করা, স্বায়ত্তশাসিতভাবে উন্নতি করা, এসওপি আপডেট করা। যে সংস্থাগুলি প্রথমে এটি গ্রহণ করবে তারা এত দ্রুত উন্নতি করবে যে যারা এটি গ্রহণ করে না তারা প্রতিযোগিতা করতে অক্ষম হবে।
অভিপ্রায় বাধা হয়ে দাঁড়ায়
নতুন দুষ্প্রাপ্য দক্ষতা কোডিং বা প্রম্পটিং নয়-এটি আপনি আসলে যা চান তা বলতে সক্ষম। এবং এটা হতে হবে উচ্চ মানের অভিপ্রায় ধারণার গুণমান সর্বদা সবচেয়ে গুরুত্বপূর্ণ জিনিস। তবে দ্বিতীয়টি সবচেয়ে গুরুত্বপূর্ণ হল এটিকে স্পষ্ট করার ক্ষমতা, এটিকে আপনার আসল লক্ষ্য হিসাবে সংজ্ঞায়িত করা এবং এটির চারপাশে সমগ্র কোম্পানিকে অভিমুখী করা। অধিকাংশ নেতা এটা করতে পারেন না। অধিকাংশ কোম্পানি এটা করতে পারে না। যারা প্রথমে এটি খুঁজে বের করে তারা এই সমস্ত অপ্টিমাইজেশন টুলকে প্রকৃত লক্ষ্যে নির্দেশ করতে পারে যখন বাকি সবাই এখনও OKR-এর বিষয়ে হাত নাড়ছে।
সবকিছু স্বচ্ছ হয়ে যায়
আমরা বিশ্বকে অস্বচ্ছ কম্পন থেকে স্বচ্ছ এবং অপ্টিমাইজেবল উপাদানে যেতে দেখতে পাচ্ছি। প্রতারক এবং দারোয়ানদের লুকানোর জন্য ক্রমবর্ধমান কয়েকটি জায়গা থাকবে।
আপনি যখন পণ্য বা পরিষেবা বিক্রি করছেন তখন এটি প্রতিযোগিতা করা আরও কঠিন করে তোলে। কারণ এজেন্টরা প্রথম যে জিনিসটি জিজ্ঞাসা করবে তা হল, “আপনার মেট্রিক্স কি?” আপনার মার্কেটিং কপি না. আপনার গ্রাহক উদ্ধৃতি না. আপনার প্রকৃত, যাচাইযোগ্য কর্মক্ষমতা ডেটা। যদি আপনার কাছে এটি না থাকে তবে আপনি এমন একজনের কাছে হেরে যাবেন যার আছে।
ভারা commoditized পায়
নির্দিষ্ট ক্ষেত্র এবং পেশার চারপাশের জাদুকরী ভারা হিসাবে প্রকাশ করা হবে যা বেশিরভাগ লোকেরা বুঝতে পারেনি। যেমন কিভাবে একটি নির্দিষ্ট ডেভ পরিবেশে দাঁড়ানো যায় এবং কিছু কোড লেখার জন্য জিনিসগুলিকে যথেষ্ট দীর্ঘস্থায়ী রাখা যায়। আইন, পরামর্শ এবং অন্যান্য উচ্চ-বেতনের পেশাগুলির সাথে একই।
বিশেষজ্ঞ জ্ঞান পাবলিক অবকাঠামো হয়ে
যে জ্ঞান শুধুমাত্র বিশেষজ্ঞদের কাছে ছিল তা শীঘ্রই সকলের দ্বারা সম্ভব হবে – এবং সবচেয়ে গুরুত্বপূর্ণভাবে AIs দ্বারা। একটি ক্ষেত্রের 50 বছরের অভিজ্ঞতার লোকেদের সুবিধা বেশি দিন এক হবে না। কারণ সেই বিষয়বস্তু তারা বা তাদের সহকর্মীরা বিশ্বের অন্য কোথাও থেকে বের করে নিয়ে আসবে।
এই সম্পর্কে সবচেয়ে উন্মাদ বিষয় হল যে তারা সবাই একে অপরকে বড় করে তোলে।
এটা শুধু যে আমরা এই সব বিভিন্ন উপাদান উন্নত করতে সক্ষম হতে যাচ্ছেন না; এটা সত্য যে উন্নতির গতি নিজেই উন্নত হবে.
প্রতিটি কোম্পানি, প্রতিটি সরকার, প্রতিটি সংস্থা একই চক্রে একত্রিত হতে চলেছে: আপনি কী করার চেষ্টা করছেন তা সংজ্ঞায়িত করুন, এজেন্টদের সাথে সম্পাদন করুন, সবকিছু লগ করুন, ব্যর্থতা সংগ্রহ করুন এবং সিস্টেমটিকে নিজেকে উন্নত করতে দিন। যারা প্রথমে সেখানে পৌঁছাবে তারা এত দ্রুত যৌগিক হবে যে অন্য সবাই ধরতে সক্ষম হবে না।
এই সমস্ত ধারণার মধ্যে, এটি কেড়ে নেওয়া সবচেয়ে গুরুত্বপূর্ণ।
এটা যে কতটা উন্মাদ তা আমি আপনাকে প্রকাশ করতে পারব না।
