আমি যখন মনুষ্যবিহীন খুচরা শব্দটি উল্লেখ করি, তখন আমি অকারণে ক্যালেন্ডারটি দেখতে চাই।
2017 সালের দিকে তীব্র গরমের অল্প সময়ের পরে, যা বাকি ছিল তা ছিল মুরগির পালকের টুকরো, কিন্তু আমাদের পূর্বপুরুষরা সত্যিই ধনী ছিল। তখনকার লোকেরা বলছিলেন যে এটিই খুচরোর ভবিষ্যত।
প্রকৃতপক্ষে, কেউই ধারণাগত নয়৷ কেরানিরা যারা মূলত ক্যাশিয়ারদের জন্য দায়ী ছিলেন তারা এখন সেই কাজের জন্য দায়ী যা মেশিনটি অস্থায়ীভাবে কাজ করতে পারে না, যেমন তাজা খাবার প্রস্তুত করা এবং তাকগুলি পূরণ করা৷
তাহলে, এটাকে কি "মানবহীন ক্যাশিয়ার" বলা যায়? এটাও সঠিক নয়। ইন্ডাস্ট্রি জায়ান্ট অ্যামাজন সম্প্রতি উন্মোচিত হয়েছে। এটা নয় যে "ক্যাশিয়ার" নেই, কিন্তু তারা পর্দার আড়ালে AI এর জন্য নীরবে কাজ করে।
আপনি যখন এটি নিয়ে যাবেন এবং চলে যাবেন, তখন কেউ আপনার জন্য বোঝা বহন করবে।
জাস্ট ওয়াক আউট, মানবহীন সুপারমার্কেটগুলির জন্য অ্যামাজনের স্মার্ট ক্যাশিয়ার প্রযুক্তি, 2016 সালে একটি অভিজ্ঞতার দোকানে আত্মপ্রকাশ করেছিল এবং 2018 সালে আনুষ্ঠানিকভাবে জনসাধারণের জন্য উন্মুক্ত করা হয়েছিল৷
সেই সময়ে, এই প্রযুক্তিটি আশ্চর্যজনক ছিল৷ আপনার অ্যাকাউন্টটি আগে থেকেই নিবন্ধন এবং বাঁধাই করার পরে, আপনাকে কেবল QR কোড স্ক্যান করতে হবে এবং সুপারমার্কেটে যেতে হবে, আপনি যা চান তা নিতে হবে, সারিবদ্ধ হওয়ার দরকার নেই, ক্যাশিয়ারের প্রয়োজন নেই৷ একে একে পণ্যগুলি স্ক্যান করুন, বেরিয়ে যান এবং পরে পণ্যগুলির জন্য অপেক্ষা করুন৷ আপনার অ্যাকাউন্ট স্বয়ংক্রিয়ভাবে ডেবিট হয়ে যাবে৷
গ্রাহকরা যে পণ্যগুলি তাক থেকে সরিয়ে নেয় তা বোঝার জন্য, জাস্ট ওয়াক আউট ক্যামেরা, সেন্সর, কম্পিউটার দৃষ্টি, গভীর শিক্ষা এবং অন্যান্য প্রযুক্তি ব্যবহার করে।
কয়েক বছর কেটে গেছে, এবং "পুরানো" প্রযুক্তি যা ধীরে ধীরে তার হ্যালো হারিয়েছে তা আবার তরঙ্গ তৈরি করেছে।
2 এপ্রিল, স্থানীয় সময়, অ্যামাজন আনুষ্ঠানিকভাবে ঘোষণা করেছে যে 40টিরও বেশি অ্যামাজন ফ্রেশ স্টোরের মধ্যে 27টি স্মার্ট শপিং কার্ট পরিষেবা ড্যাশ কার্ট দিয়ে জাস্ট ওয়াক আউট প্রতিস্থাপন করার পরিকল্পনা করছে।
আমাজন ব্যাখ্যা করেছে যে গ্রাহকের চাহিদা পরিবর্তিত হওয়ার কারণে এই সমন্বয় করা হয়েছে। সারিবদ্ধ না হয়ে শুধু হাঁটা ভাল, তবে গ্রাহকরাও জানতে চান তারা কেনাকাটা করার সময় কত খরচ করেছেন।
জাস্ট ওয়াক আউটের ত্রুটি হল যে দোকান থেকে বেরিয়ে যাওয়ার পর গ্রাহকদের তাদের রসিদ পেতে যে সময় লাগে তা পরিবর্তনশীল, কয়েক মিনিট থেকে কয়েক ঘন্টা পর্যন্ত, গ্রাহকদের সহজেই অনিশ্চিত করে তোলে।
বিপরীতে, ড্যাশ কার্ট গ্রাহকদের কেনাকাটা করার সময় আইটেমগুলি স্ক্যান করার অনুমতি দেয় এবং রিয়েল টাইমে স্ক্রীনে তাদের খরচের মোট পরিমাণ দেখতে দেয়, গ্রাহকদের চেকআউটে সারিবদ্ধ হওয়া, আইটেম বাছাই করা, লেনের উপর দিয়ে হাঁটতে এবং বাইরে হাঁটার প্রয়োজন ছাড়াই। সুপারমার্কেট
উপরন্তু, জাস্ট ওয়াক আউট মোতায়েন করার সময়, হার্ডওয়্যার সজ্জা খরচ এবং ক্লাউড কম্পিউটিং অপারেটিং খরচ কম নয়, এবং কর্মচারীদের সাইটে শেলফের ক্রম বজায় রাখার প্রয়োজন হয়, তাই এই প্রযুক্তিটি বিমানবন্দর স্টোরের মতো ছোট দোকানগুলির জন্য আরও উপযুক্ত।
আমাজন আশা করেনি যে জাস্ট ওয়াক আউট তার কিছু কর্মচারীকে যুক্তিসঙ্গতভাবে ছাঁটাই করবে, তার প্রযুক্তিগত পোশাক খুলে ফেলবে এবং পর্দার পিছনের শ্রমের প্রতি দৃষ্টি আকর্ষণ করবে।
যে সমস্ত গ্রাহকরা বাতাসের মত আসা-যাওয়া করে তারা ভাবতে পারেন যে জাস্ট ওয়াক আউট স্বয়ংক্রিয়। কিন্তু আসলে, এটি এখনও ম্যানুয়াল যাচাইকারী এবং ডেটা লেবেলার ছাড়া করতে পারে না।
মিডিয়া দ্য ইনফরমেশন গত বছর প্রকাশ করেছে যে 2022 সালের মাঝামাঝি পর্যন্ত, অ্যামাজনের 1,000 এরও বেশি ভারতীয় কর্মী জাস্ট ওয়াক আউট প্রকল্পে অংশ নিয়েছিলেন।
তাদের কাজের মধ্যে প্রধানত দুটি কাজ রয়েছে: একটি হল ভিডিও দেখা এবং সঠিক চেকআউট নিশ্চিত করার জন্য ম্যানুয়ালি অর্ডার চেক করা; অন্যটি হল ভিডিওতে ছবিগুলিকে লেবেল করা এবং মেশিন লার্নিং মডেলকে প্রশিক্ষণ দেওয়া৷
এমনকি 2022 সালে, প্রতি 1,000টি অর্ডারের জন্য এখনও 700টি ম্যানুয়াল যাচাইকরণের প্রয়োজন হবে, যা Amazon এর 20 থেকে 50 গুণের অভ্যন্তরীণ প্রত্যাশার চেয়ে অনেক বেশি।
অ্যামাজনের একজন মুখপাত্র সেই সময়ে প্রতিক্রিয়া জানিয়েছিলেন যে এটি প্রকৃতপক্ষে মানব পর্যালোচকদের নিয়োগ করেছে, কিন্তু প্রকাশ করা নম্বরটি ভুল ছিল এবং প্রকৃত সংখ্যা প্রকাশ করতে অস্বীকার করেছিল।
এটা বলা যেতে পারে যে "ক্যাশিয়ার" এখনও ছোট সংখ্যায় বিদ্যমান, কিন্তু তারা কেবল দূরবর্তীভাবে কাজ করছে।
এই সময়, অ্যামাজন জাস্ট ওয়াক আউটকে টেনে নেওয়ার সাথে সাথে আবারও সন্দেহ দেখা দেয় এবং কিছু লোক এমনকি এটিএম মেশিনে বসে থাকা একজন ব্যক্তির অ্যাকাউন্ট সেট করার মেমের সাথে তুলনা করে।
অ্যামাজন আবার প্রতিক্রিয়া জানায়। প্রত্যেকে যদি জাস্ট ওয়াক আউটের মানব অংশগ্রহণকে ভারতীয় কর্মচারীরা গ্রাহকদের কেনাকাটা লাইভ সম্প্রচার দেখার চারপাশে বসে বলে ব্যাখ্যা করে তবে এটি সম্পূর্ণ ভুল হবে।
এই মানব কর্মচারীদের বলা উচিত "মেশিন লার্নিং ডেটা অ্যাসিস্ট্যান্ট।" তাদের প্রধান কাজ হল ইমেজ টীকা করা এবং অন্তর্নিহিত মেশিন লার্নিং মডেল উন্নত করা, কিন্তু তারা মাঝে মাঝে সাইড জব, রেকর্ড করা ভিডিও ক্লিপ চেক করা এবং অল্প সংখ্যক অর্ডার যাচাই করে যা করতে পারে না। AI দ্বারা নিশ্চিত করা।
সর্বোপরি, জিনিসপত্র কেনার সময় লোকেরা সর্বদা বাছাই করে এবং প্রায়শই দুর্ঘটনা ঘটে, তাই তারা AI এর মতো নিয়মের মধ্যে কাজ করতে পারে না।
প্রকৃতপক্ষে, এআই শিল্পে ডেটা টীকাকারগুলি খুব সাধারণ, কিন্তু যখন এমন পরিস্থিতিতে রাখা হয় যা বুদ্ধিমত্তার উপর জোর দেয় যেমন মনুষ্যবিহীন সুপারমার্কেট, এটি কিছুটা প্রতি-স্বজ্ঞাত বলে মনে হয়।
জাস্ট ওয়াক আউটের চমক জাল নয়, তবে মানুষের অংশগ্রহণ কমবেশি কম হয়েছে। বর্তমান এআই হাইপ বুমের ক্ষেত্রেও এটি একটি সাধারণ সমস্যা।
প্রতিটি সফল এআই-এর পিছনে, ব্যয়-কার্যকর মানুষের একটি দল রয়েছে।
এআই শিল্পে সর্বদা একটি ধূসর এলাকা রয়েছে: মানুষের বুদ্ধিমত্তা।
আমাজনের একটি ক্রাউডসোর্সিং প্ল্যাটফর্ম রয়েছে যাকে বলা হয় মেকানিক্যাল তুর্ক, যেটি কোম্পানীগুলিকে AI সিস্টেমগুলিকে প্রশিক্ষণ ও পরিচালনা করতে সাহায্য করার জন্য একটি বৈশ্বিক কর্মশক্তির কাছে ডেটা টীকা এবং চিত্র স্বীকৃতির মতো কাজগুলিকে আউটসোর্স করে৷
এই কাজগুলো মানুষের জন্য খুবই সহজ, কিন্তু কম্পিউটারের পক্ষে স্বাধীনভাবে সম্পন্ন করা কঠিন, তাই এগুলোকে "হিউম্যান ইন্টেলিজেন্স টাস্ক" (HITs)ও বলা হয়।
"মেকানিক্যাল তুর্ক" নামটি 18 শতকে একই নামের দাবা খেলার ডিভাইস থেকে এসেছে। সেই সময়ে, মেশিনটি একটি সংবেদনশীল হয়ে ওঠে কারণ এটি মানুষের সাথে দাবা খেলতে পারে এবং সারা বিশ্বে প্রদর্শিত হয়েছিল। পরে এটি প্রকাশ করা হয়েছিল একটি প্রতারণা হতে পারে, এটি পরিচালনা করার জন্য মানুষের ভিতরে লুকিয়ে থাকে।
▲ ছবি: উইকি থেকে
ঠিক একই নামের সাথে, আধুনিক সময়ের এবং অতীতের স্ক্যামগুলি ইতিহাসের একটি সূক্ষ্ম লুপ গঠন করে৷ মানুষের বুদ্ধি এখনও আপাতদৃষ্টিতে স্বয়ংক্রিয় শেলটির ভিতরে একটি গুরুত্বপূর্ণ ভূমিকা পালন করে৷
যদিও এআই এখন সত্যিই দাবা এবং গোকে হত্যা করছে, এবং প্রচুর পরিমাণে ডেটা থেকে মুখের বৈশিষ্ট্য এবং ট্রাফিক লাইট শনাক্ত করতে শিখছে, অনেক নতুন ক্ষেত্রে, এআই-এর এখনও মানুষের বুদ্ধিমত্তার সমর্থন প্রয়োজন, যদিও এই কাজগুলি খুব মৌলিক বলে মনে হয় এবং নেই প্রান্তিক
গত বছর আমরা রিপোর্ট করেছি যে চ্যাটজিপিটি সহিংসতা, যৌনতা এবং বর্ণবাদে পূর্ণ হওয়া থেকে রোধ করার জন্য, OpenAI একটি AI কে প্রশিক্ষণ দিয়েছে যা ক্ষতিকারক বিষয়বস্তু শনাক্ত করতে পারে, এবং তারপরে এই AIটিকে একটি ডিটেক্টর হিসাবে ব্যবহার করেছে এবং সনাক্তকরণের ভূমিকা পালন করতে এটিকে ChatGPT-এ তৈরি করেছে। ফিল্টারিং
এই প্রক্রিয়াটির জন্য ডেটা টীকা প্রয়োজন, যা কেনিয়ার শ্রমিকরা সহিংসতা, ঘৃণা এবং যৌন নির্যাতনের মতো ক্ষতিকারক সামগ্রী লেবেল করার জন্য করে। তারা তাদের পরিবারকে সমর্থন করার জন্য সস্তা বেতন উপার্জন করে এবং ইন্টারনেটের অন্ধকার কোণে শারীরিক ও মানসিক আঘাত সহ্য করে।
মানুষের কল্পনা অন্তহীন, এবং এটি অনুমান করা হয় যে AI নিজেই ভবিষ্যদ্বাণী করতে পারে না যে AI এখনও ভবিষ্যতে কোথায় কাজ করবে এবং কোথায় এটির জন্য মানুষের সহায়তা প্রয়োজন।
এমনকি প্রাপ্তবয়স্ক ট্র্যাককেও জনপ্রিয়তা অর্জন করতে হবে৷ AI ইতিমধ্যেই একটি নির্দিষ্ট স্রষ্টার স্বর অনুকরণ করতে পারে এবং অনুরাগীদের কাছে অস্পষ্ট পাঠ্য বার্তা পাঠাতে পারে৷ একই সময়ে শত শত ভক্তের সাথে যোগাযোগ রেখে সময় এবং শ্রম বাঁচাতে নির্মাতারা স্বাভাবিকভাবেই খুশি।
কিছু প্রাপ্তবয়স্ক বিষয়বস্তু MCN এজেন্সি প্ল্যাটফর্ম দ্বারা প্রতারণা হিসাবে আবিষ্কৃত হওয়া এড়াতে AI-উত্পাদিত সামগ্রী পরীক্ষা করার জন্য মানব কর্মীদের নিয়োগ করেছে।
প্রতিটি সফল AI-এর পিছনে দাঁড়িয়ে আছে একদল সাশ্রয়ী মানুষ। AI ভুল করে, মানুষ সেগুলি সংশোধন করে, AI খাওয়ানোর জন্য অপেক্ষা করে এবং মানুষ প্রচুর পরিমাণে ডেটা প্রক্রিয়া করে।
ডেমিস হাসাবি, গুগল ডিপমাইন্ডের সহ-প্রতিষ্ঠাতা এবং সিইও, একটি সাম্প্রতিক সাক্ষাত্কারে বলেছেন যে জেনারেটিভ এআই স্টার্টআপ এবং পণ্যগুলিতে বিনিয়োগ করা বিলিয়ন ডলার প্রচুর বুদবুদ তৈরি করেছে।
তিনি বিশ্বাস করেন যে AI কে "বিজ্ঞানের চূড়ান্ত হাতিয়ার" হিসাবে ব্যবহার করা উচিত, যেমন আলফাফোল্ড মডেল যা প্রোটিন গঠনের ভবিষ্যদ্বাণী করে৷ মানবতা বৈজ্ঞানিক আবিষ্কারের একটি নতুন নবজাগরণের সূচনা করতে চলেছে, কিন্তু লোকেরা হাইপ করতে এবং সব ধরণের আলোচনা করতে ইচ্ছুক৷ অসত্য জিনিসের।
আমি জানি না তিনি গুগলের প্রতিদ্বন্দ্বী ওপেনএআই-এর প্রতি ইঙ্গিত করছেন কিনা, তবে তার কথাগুলি সত্যিই খুব জ্ঞানদায়ক।
AI প্রতিটি ক্ষেত্রে ভাল পারফরম্যান্স করতে পারে কিনা এবং এটি কার্যকারিতাকে সত্যিই উন্নত করে কিনা তা নির্দিষ্ট বিষয়গুলির বিশদ বিশ্লেষণের প্রয়োজন।
একই সময়ে, অত্যধিক প্রচার এবং প্রত্যাশার মধ্যে, এআই মানব শ্রমের জন্য সস্তায় আউটসোর্সিং পরিষেবাগুলির একটি নতুন তরঙ্গও স্থাপন করছে৷ অনেক কোম্পানি AI নাম পাওয়ার জন্য পণ্যের বিবরণ এবং ভোক্তাদের অভিজ্ঞতাকে উপেক্ষা করেছে৷
যখন আমরা একটি AI প্রোডাক্ট খুলি এবং এটি ব্যবহার করি, তখন মনে হতে পারে আমরা জাদু অনুভব করছি, কিন্তু বিশাল ব্ল্যাক বক্সের পিছনে, বিশ্বের সবচেয়ে স্মার্ট মন জড়ো করা হয়েছে, সেইসাথে নীরব বেনামী মানুষ, ঠিক যেমন লুকিয়ে আছে দাবা যন্ত্র তখন মানুষ।
মানুষ এবং এআইকে তারা যা করতে ভাল তা করতে দিন
অতীতে, মনুষ্যবিহীন খুচরা বিক্রেতার মতো স্বয়ংক্রিয় পরিষেবাগুলির কথা বলার সময়, সর্বদা একটি কথা ছিল যে অবশিষ্ট কর্মচারীরা আরও দক্ষ হতে পারে, সিস্টেমের মাধ্যমে স্বয়ংক্রিয়ভাবে শেলফের অবস্থা ট্র্যাক করতে পারে এবং সময়মত পণ্যগুলি পুনরায় পূরণ করতে পারে এবং আরও বেশি সময় থাকতে পারে। গ্রাহকদের সাথে ডিল করুন এবং আরও ভাল পরিষেবা প্রদান করুন।
কিন্তু যখন AI বুদ্ধিমান কিন্তু সম্পূর্ণরূপে বুদ্ধিমান নয়, তখন বাস্তবতা আদর্শের মতো পূর্ণ নয়।
এআই ভয়েস অর্ডারিং পরিষেবা আরেকটি নেতিবাচক উদাহরণ।
"ড্রাইভ-থ্রু" অর্ডারিং পরিষেবা বিদেশে খুব জনপ্রিয়৷ গাড়ি চালান এমন গ্রাহকরা গাড়ি থেকে না নেমে বা দোকানে প্রবেশ না করে সরাসরি জানালা দিয়ে খাবার অর্ডার করতে, অর্থ প্রদান করতে এবং গ্রহণ করতে পারেন৷ যদি এআই ওয়েটার অর্ডার নেয় এবং মানুষ রান্না করার জন্য মাথা নিচু করে তবে পুরো প্রক্রিয়াটি কি দ্রুত হবে?
একটি ব্যবহারিক দৃষ্টিকোণ থেকে, AI অনেকটা মানুষকে আটকে রাখার মতো।
ওয়েন্ডি'স, উত্তর আমেরিকার একটি সুপরিচিত বার্গার ব্র্যান্ড, গত বছর একটি উচ্চ প্রোফাইলের সাথে ঘোষণা করেছিল যে এটি অর্ডার প্রক্রিয়াকে প্রবাহিত করতে এবং লেনের লাইনে দাঁড়ানোর ব্যথা কমাতে জুন মাসে একটি নতুন কর্মচারী চ্যাটবটকে চাকরিতে রাখবে৷ 2021 থেকে শুরু করে, তারা Google-এর সাথে অংশীদার হয়েছে।
ওয়েন্ডির পরিসংখ্যানে দেখা গেছে যে AI অর্ডার করার সময়কে 22 সেকেন্ড কমিয়ে দিতে পারে, যার নির্ভুলতার হার 86%।
কিন্তু বিপরীতভাবে এটি সম্পর্কে চিন্তা করলে, ত্রুটির হার 14% এ পৌঁছে যায়, যা প্রতি সাতটি আদেশে একটি ত্রুটির সমতুল্য, এবং মানব কর্মচারীদের অবশ্যই জগাখিচুড়ি পরিষ্কার করতে হবে।
একজন মানব কর্মচারী যদি অনেক ভুল করে থাকে, তাহলে সে হয়ত অনেক আগেই প্যাক আপ করে বাড়ি চলে যেত। কিন্তু AI-এর মুখে, কোম্পানিগুলো যতক্ষণ সম্ভব তা সহ্য করতে পারে। এটি একটি সুবর্ণ চিহ্ন যে তারা তা বজায় রাখতে পারে। বার
AI এর উচ্চ ত্রুটির হারের কারণটি সহজ। গ্রাহকরা রোবট নয় এবং প্রোগ্রামটি অনুসরণ করবে না। তারা অনুশোচনা করতে পারে, নিজেদের পুনরাবৃত্তি করতে পারে বা বিশেষ দাবি করতে পারে, যার ফলে AI এর অর্থ ভুল বোঝা সহজ হয়। এছাড়া উচ্চারণ, গাড়ির শব্দ ইত্যাদিও বিরক্তিকর কারণ।
ব্লুমবার্গও গত বছরের ডিসেম্বরে রিপোর্ট করেছিল যে রোবট অর্ডার করার একটি সরবরাহকারী ফিলিপাইন এবং অন্যান্য জায়গায় মানব সহকারী নিয়োগ করেছে, যাতে তারা 70% এরও বেশি অর্ডার চেক করতে পারে যাতে এআই সিস্টেম ত্রুটি না করে।
এইভাবে চিন্তা করে, চীনে কিছু স্ব-পরিষেবা চেকআউট পরিষেবাগুলি মানুষকে সম্পূর্ণরূপে তাদের হাত মুক্ত করার অনুমতি না দিয়েই সুবিধার সঠিক পরিমাণ।
উদাহরণস্বরূপ, Uniqlo RFID ট্যাগের উপর ভিত্তি করে একটি স্ব-পরিষেবা স্ক্যানিং চেকআউট সিস্টেম ব্যবহার করে৷ যখন আমরা কাপড়গুলিকে বাক্সে রাখি, তখন মূল্য বেরিয়ে আসে এবং আমরা অর্থ প্রদানের জন্য কোডটি স্ক্যান করি৷
যদিও এটি জাস্ট ওয়াক আউটের মতো সম্পূর্ণ নয়, তবে চেকআউটের গতি দ্রুত এবং আরও উইন্ডো রয়েছে। যাইহোক, আপনাকে এখনও পিক পিরিয়ডের সময় সারিবদ্ধ হতে হবে, এবং প্যাকেজিং এবং ক্যাশিয়ার পরিষেবা প্রদানের জন্য কাছাকাছি স্টোর ক্লার্কও রয়েছে।
খুচরা শিল্পে, আপনি যদি AI এর উত্তেজনা ধরতে এবং মিডিয়া এবং জনসাধারণের দৃষ্টি আকর্ষণ করতে চান তবে আপনাকে টার্মিনালে কঠোর পরিশ্রম করতে হবে না।
কনভেনিয়েন্স স্টোর চেইন 711 একটি ভিন্ন পন্থা নিয়েছে৷ AI কে সরাসরি ভোক্তাদের সাথে লেনদেন করার পরিবর্তে, এটি AI কে "মস্তিষ্কের কার্যকলাপে" নিয়োজিত করতে দেয়৷
2024 সালের বসন্ত থেকে শুরু করে, 7Eleven নতুন পণ্যের জন্য পাঠ্য এবং চিত্র তৈরি করতে এবং এমনকি নতুন পণ্য প্রস্তাবনা তৈরি করতে স্টোর বিক্রয় ডেটা এবং সোশ্যাল মিডিয়া ভোক্তাদের প্রতিক্রিয়া বিশ্লেষণ করতে AI ব্যবহার করার পরিকল্পনা করেছে।
প্রায় 9,000 711 কর্মচারীর মধ্যে, প্রায় 1,000 ব্যবস্থাপক অভ্যন্তরীণ AI সিস্টেম ব্যবহার করা শুরু করেছেন এবং তারপর ধীরে ধীরে পণ্য বিকাশ এবং বিপণন কর্মীদের কাছে প্রসারিত হয়েছে।
এই টপ-টু-বটম অর্ডারটি মনুষ্যবিহীন খুচরা বিক্রেতার ঠিক বিপরীত, কিন্তু ভোক্তা সমীক্ষাকে ত্বরান্বিত করা, পণ্যের বিকাশের সময় সংক্ষিপ্ত করা এবং এমনকি কম অভ্যন্তরীণ বুদ্ধিমত্তার মিটিং করাও খরচ হ্রাস এবং দক্ষতার উন্নতির প্রকাশ।
কখনও কখনও, AI একটি চটকদার কৌশল হিসাবেও ব্যবহৃত হয়, গ্রাহকদের অর্থ প্রদানের জন্য অপেক্ষা করে।
MUJI দ্বারা লঞ্চ করা "AI ফ্রেঞ্চ ফ্রাইস" দাবি করে যে 3 ট্রিলিয়ন সিমুলেশনের পরে AI মনে করে মানুষ পছন্দ করবে। এগুলি তিন প্রকারে বিভক্ত: চীনা, পশ্চিমী এবং দক্ষিণ-পূর্ব এশিয়ান। কৌতূহল দ্বারা চালিত মানুষ এটি চেষ্টা করে এবং জানতে পারে যে এটি চিপস এবং সিজনিংয়ের স্বাদ। অন্তত কেউ এআই এর সৃজনশীলতার জন্য অর্থ প্রদান করতে এবং বোকা বানানোর জন্য ইচ্ছুক।
সুপারমার্কেটে কেনাকাটা করা হোক বা ফাস্ট ফুড রেস্তোরাঁয় খাবার অর্ডার করা হোক না কেন, খুচরা বিক্রির তুচ্ছ এবং এলোমেলো দিকগুলি এখনও AI দ্বারা পুরোপুরি অনুপ্রবেশ করা হয়নি।
অন্য কথায়, মানুষের মধ্যে মিথস্ক্রিয়া সম্পূর্ণরূপে স্বয়ংক্রিয় করা এত সহজ নয়। আমাদের বিমূর্ততা AI দ্বারা উপলব্ধি করা যায় না।
খারাপ খবর হল যে AI এর কারণে মানুষের আরও বেশি জীবন রয়েছে, কারণ তাদের AI-কে পরবর্তী পরিস্থিতি মোকাবেলায় সহায়তা করতে হবে। ভাল খবর হল যে AI আপাতত মানুষের প্রতিস্থাপন করবে না, কারণ মানুষ AI এর জন্যও কাজ করতে পারে, এমনকি AI এর থেকেও সস্তা।
# aifaner: aifaner (WeChat ID: ifanr) এর অফিসিয়াল WeChat পাবলিক অ্যাকাউন্ট অনুসরণ করতে স্বাগতম। যত তাড়াতাড়ি সম্ভব আপনাকে আরও উত্তেজনাপূর্ণ সামগ্রী সরবরাহ করা হবে।