সেই একগুঁয়ে বৃদ্ধ যিনি এলএলএম ট্রেন্ডের সামনের সারিতে দাঁড়িয়েছিলেন এবং ভিন্ন সুর গেয়েছিলেন, তিনি হয়তো মেটা ছেড়ে চলে যাচ্ছেন।
সিলিকন ভ্যালির খ্যাতনামা ব্যক্তিরা তাদের নিজস্ব ব্যবসা শুরু করার জন্য দেশত্যাগ করা একটি সাধারণ ঘটনা, কিন্তু ইয়ান লেকুন, যিনি চলে যেতে চলেছেন, তিনি ভিন্ন। তিনি একজন হেভিওয়েট ব্যক্তিত্ব যিনি জুকারবার্গকে ব্যক্তিগতভাবে তার সাথে দেখা করতে পারেন। তিনি গভীর শিক্ষার তিনজন দানবীরের একজন, টুরিং পুরস্কার বিজয়ী এবং মেটা এআই রিসার্চের প্রতিষ্ঠাতা।
আরও গুরুত্বপূর্ণ বিষয় হল, তিনি এত বছর ধরে বিশেষভাবে অদ্ভুত কিছু করে আসছেন: বিশ্বের ব্যস্ততম এলএলএম রুটের প্রবেশপথে দাঁড়িয়ে, একটি সাইনবোর্ড ধরে বলছেন, "এই লোকেরা ভুল পথ ধরেছে।"
ফিনান্সিয়াল টাইমস এখন রিপোর্ট করছে যে তিনি নিজের স্টার্টআপ শুরু করার জন্য চাকরি ছেড়ে দিচ্ছেন এবং ইতিমধ্যেই বিনিয়োগকারীদের সাথে যোগাযোগ শুরু করেছেন। মনে রাখবেন যে এটি বর্তমানে কেবল জল্পনা; নিশ্চিতভাবে বলা যে লেকুন নিজের ব্যবসা শুরু করার জন্য চাকরি ছেড়ে দিয়েছেন তা স্পষ্টতই ভুল।
যাইহোক, সংবাদ প্রকাশের সময় পর্যন্ত, ইয়ান লেকুন নিজেও এই অপ্রতিরোধ্য প্রতিবেদনের মুখে একটিও কথা বলেননি, এবং এই নীরবতা নিজেই অনেক কিছু বলে।
ঝুগে লিয়াং-এর খড়ের তৈরি কুটিরে তিনবার যাওয়া থেকে শুরু করে তাদের বিদায় পর্যন্ত, সেই বারো বছরে ঠিক কী ঘটেছিল?
২০১৩ সালে কি জুকারবার্গ সঠিক বাজি ধরেছিলেন?
লেকুন এবং মেটার গল্প শুরু হয় ২০১৩ সালে।
সেই সময়কাল গভীর শিক্ষার ক্রমবর্ধমান বিকাশের সাথে মিলে যায়। ২০১২ সালে, জিওফ্রে হিন্টন এবং তার ছাত্র অ্যালেক্স ক্রিজেভস্কি এবং ইলিয়া সুটস্কেভারের অ্যালেক্সনেট ILSVRC-2012-তে প্রায় ১৫.৩% এর একটি উল্লেখযোগ্য শীর্ষ-৫ ত্রুটির হার অর্জন করে, যা একটি অগ্রগতি যা সমগ্র শিক্ষাগত এবং শিল্প সম্প্রদায়কে নিউরাল নেটওয়ার্কের সম্ভাবনা উপলব্ধি করতে সাহায্য করে।
এরপর শুরু হয় টেক জায়ান্টদের মধ্যে প্রতিভার যুদ্ধ—গুগল হিন্টনের স্টার্টআপ, ডিএনএনরিসার্চকে অধিগ্রহণের জন্য প্রচুর অর্থ ব্যয় করে এবং সেই পথে হিন্টনকে নিজেই শিকার করে; মাইক্রোসফ্ট রিসার্চও উন্মত্তভাবে তার এআই টিমকে সম্প্রসারণ করছিল।
জুকারবার্গ আর স্থির থাকতে পারলেন না।
ফেসবুক (এখন মেটা) সেই সময়ে পিসি ইন্টারনেট থেকে মোবাইল ইন্টারনেটে রূপান্তরিত হচ্ছিল, এবং নিউজ পুশ অ্যালগরিদম এবং ফটো রিকগনিশন থেকে শুরু করে কন্টেন্ট মডারেশন পর্যন্ত সর্বত্র প্রযুক্তির প্রয়োজন ছিল।
সমস্যা হলো ফেসবুকের কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা (এআই) ক্ষমতা গুগল বা মাইক্রোসফটের সমান নয়। জুকারবার্গের এমন একজনের প্রয়োজন যিনি কোম্পানিকে এগিয়ে নিয়ে যেতে পারবেন, আদর্শভাবে শিক্ষাক্ষেত্রে একজন বড় নাম যার প্রভাবে শীর্ষ প্রতিভাদের আকর্ষণ করা সম্ভব।
সে ইয়ান লেকুনের উপর নজর রাখল।
লেকুন সেই সময় নিউ ইয়র্ক বিশ্ববিদ্যালয়ের একজন অধ্যাপক ছিলেন, এক দশকেরও বেশি সময় ধরে সেখানে কাজ করেছিলেন। তিনি অবশ্যই কোনও নতুন ছিলেন না; ১৯৮৯ সালের প্রথম দিকে, তিনি বেল ল্যাবসে হাতে লেখা অঙ্কগুলি সনাক্ত করার জন্য কনভোলিউশনাল নিউরাল নেটওয়ার্ক (সিএনএন) তৈরি করেছিলেন, যা পরে কম্পিউটার দৃষ্টিভঙ্গির ভিত্তিপ্রস্তর হয়ে ওঠে।
কিন্তু তখন গভীর শিক্ষা ভালোভাবে গৃহীত হয়নি, এবং লেকুন দীর্ঘ সময় ধরে পাশে বসে ছিলেন, অসহায়ভাবে তার গবেষণাকে প্রান্তিককরণের দিকে তাকিয়ে ছিলেন। ২০১২ সালে হিন্টন গভীর শিক্ষা ব্যবহার করে ইমেজনেট প্রতিযোগিতা জিতেছিলেন, এবং তিনি প্রমাণ করেছিলেন যে নিউরাল নেটওয়ার্ক পদ্ধতিটি কার্যকর ছিল।
লেকুন অবশেষে তার আটকে থাকা নিঃশ্বাস ত্যাগ করতে সক্ষম হলেন।
পরবর্তীকালে, জুকারবার্গ ব্যক্তিগতভাবে তার সাথে দেখা করেন। তারা ঠিক কী নিয়ে আলোচনা করেছিলেন তা বাইরের লোকদের অজানা, তবে তিনি শেষ পর্যন্ত যে শর্তগুলি দিয়েছিলেন তা বেশ লোভনীয় ছিল:
প্রথমত, সম্পদের স্বাধীনতার উপর জোর দিয়ে তহবিল প্রদান করা; দ্বিতীয়ত, স্বাধীনতা প্রদান করা, লেকুনকে এনওয়াইইউতে তার অধ্যাপকত্ব বজায় রাখার এবং শিক্ষকতা ও গবেষণা চালিয়ে যাওয়ার অনুমতি দেওয়া; তৃতীয়ত, কর্তৃপক্ষ প্রদান করা, তাকে নিয়োগ এবং গবেষণা নির্দেশাবলীর উপর সম্পূর্ণ নিয়ন্ত্রণ সহ ফেসবুক এআই গবেষণা ইনস্টিটিউট প্রতিষ্ঠায় অংশগ্রহণের অনুমতি দেওয়া।
বহু বছর ধরে দমবন্ধ বোধ করা একজন পণ্ডিতের জন্য এটি ছিল একটি স্বপ্নের সুযোগ।
২০১৩ সালের শেষের দিকে, লেকুন আনুষ্ঠানিকভাবে নতুন প্রতিষ্ঠিত ফেসবুক এআই রিসার্চ (FAIR) ল্যাবের প্রধান হিসেবে ফেসবুকে যোগদান করেন।
তিনি নিউ ইয়র্ক, মেনলো পার্ক এবং লন্ডনে FAIR ল্যাব প্রতিষ্ঠা করেন, যেখানে তার নিউ ইয়র্ক অফিস ছিল তার স্থায়ী বাসস্থান।
দলটি প্রথমে ছোট ছিল, কিন্তু সকলেই শীর্ষস্থানীয় বিশ্ববিদ্যালয় এবং গবেষণা প্রতিষ্ঠান থেকে নিয়োগ করা হয়েছিল – এই সময়ে লেকুনের প্রভাব স্পষ্ট ছিল, কারণ গভীর শিক্ষায় কাজ করা যে কেউ "কনভোলিউশনাল নিউরাল নেটওয়ার্কের জনক" উপাধিটি জানেন।
জুকারবার্গ সম্পদ সরবরাহ করেছিলেন, এবং লেকুন ফলাফল প্রদান করেছিলেন।
ফেসবুকে যোগদানের পর থেকে, লেকুনের কাজকে তিনটি ভাগে ভাগ করা যেতে পারে: প্রথমত, ফেসবুক পণ্যগুলিতে গভীর শিক্ষার সংহতকরণ; দ্বিতীয়ত, শিক্ষাক্ষেত্রে অত্যাধুনিক গবেষণার প্রচার; এবং তৃতীয়ত, পরবর্তী প্রজন্মের কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা প্রতিভা বিকাশ।
এর পণ্য লাইনে, ডিপফেস ফেসিয়াল রিকগনিশন সিস্টেম ২০১৪ সালে ৯৭.৩৫% নির্ভুলতা হার অর্জন করেছে এবং ডিপ লার্নিং-অপ্টিমাইজড পুশ অ্যালগরিদম বিজ্ঞাপন ক্লিক-থ্রু রেটও উন্নত করেছে।
ইতিমধ্যে, লেকুন শিক্ষাক্ষেত্রে তার ছাপ রেখে গেছেন: গবেষণাপত্র প্রকাশনা, শীর্ষ সম্মেলনে মূল বক্তৃতা প্রদান এবং শিক্ষার্থীদের জন্য কর্মশালায় নেতৃত্বদান। হিন্টন এবং বেনজিওর সাথে টুরিং পুরষ্কার ভাগ করে নেওয়ার পরেই তিনি অবশেষে স্বীকৃতি অর্জন করেন।
এছাড়াও, LeCun দ্বারা প্রতিষ্ঠিত FAIR ল্যাবে, সৌমিথ চিন্তালা PyTorch ফ্রেমওয়ার্কের উন্নয়নের নেতৃত্ব দেন এবং 2017 সালে এটি ওপেন-সোর্স করেন, যা এখন পর্যন্ত Meta-এর কয়েকটি আইকনিক বৈশিষ্ট্যের মধ্যে একটি।
পাইটর্চের গতিশীল গণনা গ্রাফ এবং নেটিভ পাইথন ইন্টারফেস ডিবাগিংকে সুবিধাজনক করে তোলে, যার ফলে একাডেমিক সম্প্রদায়ের সমর্থন দ্রুত পরিবর্তিত হয়। এই পদক্ষেপ কার্যকরভাবে বিশ্বব্যাপী AI গবেষকদের ফেসবুক ইকোসিস্টেমে নিয়ে আসে।
তবে, হয়তো ভাগ্যই ছিল, সৌমিথও কিছুদিন আগে মেটা থেকে তার বিদায়ের ঘোষণা দিয়ে বলেছিলেন যে তিনি "তার বাকি জীবন পাইটর্চ করতে চাননি।"
আরও গুরুত্বপূর্ণ বিষয় হল, এটি প্রতিভা বিকাশকে উৎসাহিত করে। FAIR-এর একটি নিয়ম আছে: গবেষকরা গবেষণাপত্র প্রকাশ করতে, একাডেমিক সম্প্রদায়ের সাথে সহযোগিতা করতে এবং বহিরাগত শিক্ষার্থীদের পরামর্শ দিতে স্বাধীন। উচ্চ-স্তরের সম্পদ এবং একাডেমিক স্বাধীনতার এই সমন্বয় স্বাভাবিকভাবেই শীর্ষ গবেষকদের একটি দলকে আকর্ষণ করে।
২০২০ সালের দিকে, FAIR বিশ্বের শীর্ষস্থানীয় AI গবেষণা প্রতিষ্ঠানগুলির মধ্যে একটিতে পরিণত হয়েছিল, প্রথম স্তরে গুগলের ডিপমাইন্ডের সাথে স্থান করে নিয়েছিল। জুকারবার্গের এই জুয়া ইতিমধ্যেই প্রথম সাত বা আট বছরে যথেষ্ট লাভ এনে দিয়েছে।
বিড়ালরা কি চ্যাটজিপিটির চেয়ে বেশি বুদ্ধিমান? এই টুরিং পুরস্কার বিজয়ী গম্ভীর।
চ্যাটজিপিটির বিশ্বব্যাপী আধিপত্যের প্রাথমিক দিনগুলিতে, ইয়ান লেকুন এবং মার্ক জুকারবার্গও ঘনিষ্ঠ সম্পর্ক উপভোগ করেছিলেন।
২০২৩ সাল থেকে, মেটা তার LLaMA সিরিজের মডেলগুলি ওপেন-সোর্স করছে, যা শিল্পে আলোড়ন সৃষ্টি করেছে।
ওপেনএআই এবং গুগল একটি বন্ধ পদ্ধতি গ্রহণ করে, এপিআই-এর মাধ্যমে অর্থ উপার্জন করে; তবে মেটা সরাসরি মডেলের ওজন বাদ দেয়, যে কাউকে সেগুলি ব্যবহার করার অনুমতি দেয়। এই পদক্ষেপের পিছনের হিসাবটি বেশ স্পষ্ট: কোনও প্রতিযোগীকে আধিপত্য বিস্তার করতে দেওয়ার পরিবর্তে, ওপেন সোর্স ব্যবহার করে ডেভেলপার ইকোসিস্টেমকে জয় করা ভাল, যার ফলে LLaMA-কে এআই জগতের অ্যান্ড্রয়েড করা যায়।
অন্তত আপাতদৃষ্টিতে, মেটাতে প্রধান এআই বিজ্ঞানীর পদে অধিষ্ঠিত লেকুন এই পদ্ধতির সবচেয়ে দৃঢ় সমর্থক।
ওপেন-সোর্স LLaMA মেটাকে বৃহৎ মডেল প্রতিযোগিতায় পা রাখতে সক্ষম করেছিল এবং লেকুনের এআই আদর্শগুলিকে কিছুটা হলেও বাস্তবায়িত করার সুযোগ করে দিয়েছিল—যদিও এই উপলব্ধিটি LLM প্রযুক্তিগত পথের মাধ্যমে অর্জিত হয়েছিল, যার সাথে তিনি সম্পূর্ণরূপে একমত ছিলেন না।
ঠিকই বলেছেন, লেকুন সবসময়ই মনে করে এসেছে যে এলএলএম একটা অচলাবস্থা। এটাই সমস্যার মূল কথা।
লেকুন একাধিকবার প্রকাশ্যে এলএলএম পদ্ধতির সমালোচনা করেছেন। তার মতে, এলএলএম কেবল পরিসংখ্যানগত সম্পর্কের উপর ভিত্তি করে পরবর্তী শব্দটি ভবিষ্যদ্বাণী করে এবং বিশ্ব সম্পর্কে তার কোনও ধারণা নেই। আপনি যদি এটিকে সাধারণ জ্ঞানের প্রশ্ন জিজ্ঞাসা করেন, তবে এটি আপনার জন্য একটি সম্পূর্ণরূপে বিশ্বাসযোগ্য মিথ্যা তৈরি করতে পারে – এটিকে "হ্যালুসিনেশন" বলা হয়, যা কেবল এমন কিছু জানার ভান করা যা এটি জানে না।
লেকুনের সাথে যারা পরিচিত তারা জানেন যে তার প্রিয় উদাহরণ হল বিড়াল এবং রোবট:
"আমাদের কাছে ভাষা মডেল আছে যারা পরীক্ষা দিতে পারে এবং আড্ডা দিতে পারে, কিন্তু ঘরের কাজ করার রোবট কোথায়? আমরা বিড়ালের মতো দক্ষ রোবটও দেখিনি।"
"আপনার বিড়ালের অবশ্যই যেকোনো AI সিস্টেমের চেয়ে জটিল মডেল রয়েছে। প্রাণীদের এমন একটি স্থায়ী স্মৃতি ব্যবস্থা রয়েছে যা বর্তমান LLM-এ নেই; এমন একটি ব্যবস্থা যা আজকের LLM-এ অসম্ভব এমন জটিল ক্রিয়াগুলির ক্রম পরিকল্পনা করতে পারে।"
সে অংকটা করে ফেলল: চার বছর বয়সী একটি শিশু কয়েক বছর ধরে দৃষ্টির মাধ্যমে ১০ থেকে ১৫ বাইটের মতো তথ্য অর্জন করে, যা একটি LLM (লিমিটেড লার্নিং মেশিন) অসংখ্য ইন্টারনেট টেক্সট পড়ার মাধ্যমে যে পরিমাণ তথ্য সংগ্রহ করতে পারে তার চেয়ে অনেক বেশি। যাইহোক, শিশুটি ইতিমধ্যেই মৌলিক শারীরিক অন্তর্দৃষ্টি এবং ভাষা আয়ত্ত করেছে; LLM দ্বারা প্রচুর পরিমাণে তথ্য গ্রহণ করা সত্ত্বেও, বুদ্ধিমত্তা খুব সীমিত থাকে।
"শুধুমাত্র লেখা খাওয়ালে মানুষের মতো বুদ্ধিমত্তা অর্জন করা যাবে না। সেই পথ কখনোই কাজ করবে না," তিনি বলেন।
বর্তমান সময়ের সবচেয়ে আলোচিত প্রবণতার মুখে, এই ধরনের ভিন্নমত স্পষ্টতই অজনপ্রিয়। কেউ কেউ তাকে অহংকারী বলে সমালোচনা করেন, আবার কেউ কেউ বলেন যে তিনি তার পথে আটকে আছেন। এমনকি মেটার ভেতরেও এমন কণ্ঠস্বর রয়েছে যে এলএলএম পদ্ধতির প্রতি লেকুনের প্রতিরোধের কারণেই কোম্পানিটি বৃহৎ মডেল প্রতিযোগিতায় সাময়িকভাবে পিছিয়ে পড়েছে।
কিন্তু লেকুন তাতে পাত্তা দিল না।
তার নিজস্ব রোডম্যাপ আছে: ওয়ার্ল্ড মডেল, জয়েন্ট এমবেডেড প্রেডিকশন আর্কিটেকচার (JEPA), ইত্যাদি। এই ধারণাগুলি খুব একাডেমিক শোনাচ্ছে, কিন্তু মূল ধারণাগুলি আসলে বেশ স্বজ্ঞাত—
AI-কে লেখা মুখস্থ করার পরিবর্তে পৃথিবী পর্যবেক্ষণ করে শিখতে দিন। শিশুর বিকাশের মতোই, তাকে প্রথমে মাধ্যাকর্ষণ এবং কার্যকারণের মতো মৌলিক শারীরিক ধারণাগুলি বুঝতে হবে এবং তারপর ধীরে ধীরে বিমূর্ত জ্ঞান তৈরি করতে হবে।
তার কল্পনা করা এআই আর্কিটেকচারটি মডুলার: একটি উপলব্ধি মডিউল, একটি বিশ্ব মডেল মডিউল, একটি মেমরি মডিউল এবং একটি অ্যাকশন মডিউল, প্রতিটির নিজস্ব কার্যকারিতা রয়েছে। LLM-এর বিপরীতে, যা সমস্ত জ্ঞান এবং যুক্তিকে একটি বিশাল নেটওয়ার্কে আবদ্ধ করে, এটিকে এমন একটি "নর্ড"-এর মতো করে তোলে যে সবকিছু জানে কিন্তু আসলে কিছুই জানে না।
বিশেষ করে, একটি বিশ্ব মডেল হল AI কে অভ্যন্তরীণভাবে বহির্বিশ্বের একটি ভবিষ্যদ্বাণীমূলক মডেল শিখতে সক্ষম করা। ঠিক যেমন একটি শিশু বড় হওয়ার সাথে সাথে মাধ্যাকর্ষণ এবং বস্তুর স্থায়িত্ব সম্পর্কে সাধারণ জ্ঞান বিকাশ করে, তেমনি AI-এর উচিত বিশ্ব পর্যবেক্ষণ করে ভৌত আইন এবং কার্যকারণ সম্পর্কের ধারণা তৈরি করা।
একটি বিশ্ব মডেলের সাহায্যে, AI তার মনে ভবিষ্যৎ অনুকরণ করতে পারে, এইভাবে কর্ম পরিকল্পনা করার ক্ষমতা অর্জন করে।
এই বিশ্ব মডেল বাস্তবায়নের জন্য JEPA হল নির্দিষ্ট স্থাপত্য।
এটি একটি স্ব-তত্ত্বাবধানে শেখার পদ্ধতি ব্যবহার করে, যা AI-কে দুটি সম্পর্কিত ইনপুট (যেমন একটি ভিডিওতে দুটি সংলগ্ন ফ্রেম) দেয় এবং মডেলটি এই দুটি ইনপুটকে একটি বিমূর্ত উপস্থাপনা স্থানে এনকোড করে। তারপর, এটি প্রেক্ষাপট উপস্থাপনার উপর ভিত্তি করে লক্ষ্য উপস্থাপনা ভবিষ্যদ্বাণী করার জন্য একজন ভবিষ্যদ্বাণীকারীকে প্রশিক্ষণ দেয়।
এই পদ্ধতিতে সরাসরি সমস্ত বিবরণ তৈরি করা এড়ানো হয়, পরিবর্তে মূল বিমূর্ত বিষয়গুলির উপর মনোযোগ দেওয়া হয় – যা মানুষের শেখার পদ্ধতির সাথে আরও সামঞ্জস্যপূর্ণ। লেকুন ভবিষ্যদ্বাণী করেছিলেন যে যদি দলের পথ সুগমভাবে এগিয়ে যায়, তাহলে তিন থেকে পাঁচ বছরের মধ্যে একটি উন্নত দৃষ্টান্ত আবির্ভূত হবে, যা বর্তমান এলএলএম-ভিত্তিক পদ্ধতিকে অপ্রচলিত করে তুলবে।
প্রশ্ন হলো, মেটা কি তিন থেকে পাঁচ বছর অপেক্ষা করতে পারবে?
হঠাৎ করে পুনর্গঠনের ফলে ফেয়ার্সের স্বর্ণযুগের অবসান ঘটে।
যখন লেকুন FAIR প্রতিষ্ঠা করেছিলেন, তখন তার প্রতিশ্রুতি ছিল "দীর্ঘমেয়াদী, মৌলিক AI গবেষণা করবেন" এবং জুকারবার্গ সম্মত হন।
কিন্তু এই "দীর্ঘমেয়াদী" ঠিক কতদিনের জন্য? "মৌলিক গবেষণা" কোম্পানির জন্য কতটা সরাসরি সুবিধা বয়ে আনতে পারে? এই প্রশ্নগুলি প্রাথমিক পর্যায়ে সমস্যা নয়, কারণ গভীর শিক্ষা নিজেই একটি জনপ্রিয় প্রবণতা, এবং FAIR যা কিছু করে তা পণ্যের সুবিধায় পরিণত হবে বলে আশা করা হচ্ছে।
তবে, জেনারেটিভ এআই আবির্ভূত হতে শুরু করলে, প্রতিযোগিতা তীব্রতর হয় এবং পরিস্থিতির পরিবর্তন হতে থাকে। বিশেষ করে, লামা ৪-এর ব্যর্থতা জুকারবার্গের জন্য এক বিরাট ধাক্কা ছিল। জুকারবার্গ যা চেয়েছিলেন তা হল এমন প্রযুক্তি যা এখন ব্যবহার করা যেতে পারে, এমন ধারণা নয় যা পাঁচ বছর পরে কার্যকর হতে পারে।
এইভাবে, একটি অপ্রত্যাশিত পুনর্গঠন ঘটে।
এই বছর, মেটা "সুপার ইন্টেলিজেন্স ল্যাব" প্রতিষ্ঠা করে একটি বড় পদক্ষেপ নিয়েছে, যার মাধ্যমে FAIR, বেসিক মডেল টিম এবং বিভিন্ন অ্যাপ্লিকেশন AI টিমকে এক জায়গায় একত্রিত করা হয়েছে। আপাতদৃষ্টিতে, এটি সম্পদকে একীভূত করার বিষয়ে, কিন্তু বাস্তবে, এটি একটি সম্পূর্ণ ক্ষমতা পুনর্গঠন।
এই পুনর্গঠনের মূল যুক্তি স্পষ্ট: গবেষণাকে সরাসরি পণ্য পরিবেশন করা এবং বিজ্ঞানীদের বাণিজ্যিক লক্ষ্যের পথ দেখানো।
FAIR টিম, যারা পূর্বে "তুলনামূলকভাবে নিরবচ্ছিন্নভাবে" গবেষণা পরিচালনা করত, এখন তাদের পণ্যের গতি অনুসরণ করতে হবে, গবেষণার দিকনির্দেশনা ব্যক্তিগত AI সহকারীদের সেবা প্রদানের জন্য তৈরি করা হয়েছে। তদুপরি, Meta FAIR-এর গবেষণা প্রকাশনাগুলির জন্য আরও কঠোর অভ্যন্তরীণ পর্যালোচনা প্রক্রিয়া বাস্তবায়ন করেছে।
গবেষকরা গবেষণাপত্র বা ওপেন-সোর্স কোড প্রকাশের আগে, তাদের অতিরিক্ত অভ্যন্তরীণ ক্রস-রিভিউ এবং ব্যবস্থাপনা অনুমোদনের মধ্য দিয়ে যেতে হবে কারণ মেটা চিন্তিত যে তার কষ্টার্জিত ফলাফল প্রতিযোগীরা কাজে লাগাবে।
লেকুন এই পরিবর্তনগুলির তীব্র বিরোধিতা করেছিলেন।
একাধিক প্রতিবেদন অনুসারে, তিনি গবেষণার স্বাধীনতার পক্ষে যুক্তি দিয়ে অভ্যন্তরীণভাবে নতুন পিয়ার রিভিউ সিস্টেমের তীব্র বিরোধিতা করেছিলেন। বিষয়টির সাথে পরিচিত সূত্রের বরাত দিয়ে দ্য ইনফরমেশন জানিয়েছে যে লেকুন "এতটাই ক্ষুব্ধ ছিলেন যে তিনি এই বছরের সেপ্টেম্বরে প্রতিবাদে পদত্যাগ করার কথা ভেবেছিলেন"।
কিন্তু সম্ভবত নেতৃত্ব হারানো মেনে নিতে তার আরও কঠিন মনে হয়েছিল।
পুনর্গঠনের সময়, জুকারবার্গ একটি সাহসী কর্মী নিয়োগ করেছিলেন: তিনি বাইরে থেকে আলেকজান্ডার ওয়াংকে খুঁজে বের করেছিলেন এবং তাকে মেটার প্রধান এআই অফিসার করেছিলেন, যিনি সরাসরি সিইওর কাছে রিপোর্ট করতেন।
আলেকজান্ডার ওয়াং কে? ২৮ বছর বয়সী এমআইটি ড্রপআউট যিনি স্কেল এআই প্রতিষ্ঠা করেছিলেন, একটি কোম্পানি যা ডেটা লেবেলিংয়ে বিশেষজ্ঞ, প্রধান প্রযুক্তি কোম্পানিগুলির এআই মডেলগুলির জন্য প্রশিক্ষণ ডেটা সরবরাহ করে।
জুকারবার্গ যা মূল্যবান তা হল ওয়াংয়ের পণ্য চিন্তাভাবনা এবং ব্যবসায়িক বিচক্ষণতা। জেনারেটিভ এআই-এর দৌড়ে, মেটার আইভরি টাওয়ারে আদর্শবাদীদের প্রয়োজন নেই, বরং বাস্তববাদীদের প্রয়োজন যারা দ্রুত প্রযুক্তিকে পণ্যে রূপান্তর করতে পারে।
এই নিয়োগের ধাক্কা এই যে, টিউরিং পুরস্কার বিজয়ী, গভীর শিক্ষার তিনজন জায়ান্টের একজন এবং বারো বছর ধরে মেটার প্রধান এআই বিজ্ঞানী লেকুন, নতুন স্থাপত্যের অধীনে তার কণ্ঠস্বর উল্লেখযোগ্যভাবে দুর্বল হয়ে পড়েছে, এমনকি তাকে ওয়াং-এর কাছে রিপোর্ট করতেও হয়েছে।
এই বছরের জুলাই মাসে, জুকারবার্গ তরুণ এবং প্রতিশ্রুতিশীল ঝাও শেংজিয়াকে সুপার ইন্টেলিজেন্স ল্যাবের প্রধান এআই বিজ্ঞানী হিসেবে নিযুক্ত করেন, যিনি নতুন ল্যাবের গবেষণার দিকনির্দেশনা নির্ধারণের জন্য দায়ী।
মজার বিষয় হল, লেকুন সেই সময়ে একটি বিবৃতি জারি করে বলেছিলেন যে তার ভূমিকা এবং লক্ষ্য অপরিবর্তিত রয়েছে এবং তিনি নতুন দলের সাথে কাজ করার জন্য অধীর আগ্রহে অপেক্ষা করছেন। তার বেঁচে থাকার প্রবৃত্তি অবশ্যই পূর্ণরূপে প্রকাশিত হয়েছিল। তবে, গবেষণার দিকনির্দেশনা এবং নেতৃত্ব পুনর্গঠন সম্পর্কিত তার মতবিরোধ স্পষ্টতই একটি উন্মুক্ত গোপন বিষয় ছিল।
সাম্প্রতিক ছাঁটাইয়ের ঘটনাগুলোই আসলে চূড়ান্ত পরিণতি হতে পারে। প্রতিবেদনে দেখা গেছে যে মেটা সম্প্রতি তার এআই টিমকে ছাঁটাই করেছে, যার ফলে FAIR গবেষণা বিভাগ এবং পণ্য-সম্পর্কিত এআই টিম ক্ষতিগ্রস্ত হয়েছে, এমনকি বিশিষ্ট চীনা ব্যক্তিত্ব তিয়ান ইউয়ানডংও ক্ষতিগ্রস্ত হয়েছে।
ছাঁটাইয়ের ইঙ্গিত স্পষ্ট: মেটা আর এমন মৌলিক গবেষণার জন্য অর্থ প্রদান করতে ইচ্ছুক নয় যা "স্বল্পমেয়াদী রিটার্ন দেখায় না"। গবেষণার দিকনির্দেশনা যা সরাসরি পণ্যের বৈশিষ্ট্যগুলিতে অনুবাদ করা যায় না, এবং ব্যবহারকারীর বৃদ্ধি বা বিজ্ঞাপনের আয় তাৎক্ষণিকভাবে বাড়াতে পারে না, সেগুলি বাদ দেওয়ার লক্ষ্যবস্তুতে পরিণত হয়েছে।
ফেয়ারের স্বর্ণযুগের অবসান ঘটেছে।
এই সমস্ত কারণের পরিপ্রেক্ষিতে, এটা সম্পূর্ণ অপ্রত্যাশিত নয় যে ফাইন্যান্সিয়াল টাইমস প্রকাশ করেছে যে তিনি একটি ব্যবসা শুরু করার প্রস্তুতি নিচ্ছেন।
সাম্প্রতিক বছরগুলিতে সিলিকন ভ্যালিতে একাডেমিক হেভিওয়েটদের একা একা কাজ করা একটি নতুন স্বাভাবিক বিষয় হয়ে দাঁড়িয়েছে। হিন্টন অবসর গ্রহণের পর থেকে বক্তৃতা দিচ্ছেন এবং এআই নিয়ন্ত্রণের পক্ষে কথা বলছেন, এবং বেঙ্গিওর নিজস্ব ল্যাব এবং স্টার্টআপ প্রকল্প রয়েছে। যদি লেকুন সত্যিই বাইরে যান এবং নিজের ব্যবসা শুরু করেন, তবে এটি আসলে একটি ভাল জিনিস হতে পারে। শেষ পর্যন্ত, এই বিষয়ে কোনও সঠিক বা ভুল নেই।
লেকুন মেটার বাইরে তার জীবনের কাজ চালিয়ে যেতে সক্ষম হয়েছিলেন।
মেটা যে দৃষ্টিভঙ্গি "তাকিয়ে রেখেছিল", সে তার সাথে নিয়ে গেল, তাকে তার নিজস্ব বিশ্ব মডেল তৈরি করতে, নিজের উপায়ে এটি সঠিক প্রমাণ করতে এবং আর পণ্য পরিচালকদের সাথে তর্ক করতে বা তার ২৮ বছর বয়সী জুনিয়র সহকর্মীর কাছে রিপোর্ট করতে মুক্ত করে।
যদি এটি সফল হয়, তাহলে তা হল "আমি তোমাকে অনেক আগেই বলেছিলাম যে এলএলএম একটি অচলাবস্থা"; যদি এটি ব্যর্থ হয়, তাহলে বেশিরভাগ মানুষ তোমাকে নিয়ে হাসবে, বলবে, "ঐ বৃদ্ধ একগুঁয়ে লোকটিকে দেখো।"
মেটার জন্য, জুকারবার্গকে শেয়ারহোল্ডারদের কাছে একটি গল্প বলতে হবে এবং তার পণ্যের প্রতিটি কোণে সবচেয়ে ব্যবহারিক উৎপাদক AI অন্তর্ভুক্ত করতে হবে, যা প্রকৃতপক্ষে একজন সিইওর করা উচিত।
তবে, লেকুনের অনুপস্থিতি বড় ধাক্কা না হলেও, এর অর্থ ভিন্নমত পোষণকারী কণ্ঠস্বর কম হতে পারে। সম্ভবত একদিন, যখন মানুষ বুঝতে পারবে যে এলএলএম সত্যিই তার সীমায় পৌঁছেছে, তখন সেই একগুঁয়ে বৃদ্ধ লোকটি তার বিরোধী চিহ্ন ধরে যা বলেছিল তা ফিরে দেখা বেশ আকর্ষণীয় হবে।
#iFanr-এর অফিসিয়াল WeChat অ্যাকাউন্ট অনুসরণ করতে আপনাকে স্বাগতম: iFanr (WeChat ID: ifanr), যেখানে যত তাড়াতাড়ি সম্ভব আরও উত্তেজনাপূর্ণ কন্টেন্ট আপনার কাছে উপস্থাপন করা হবে।