জেনারেটিভ কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা (AI) 2023 সালে অনেক শিল্পকে রূপান্তরিত করতে প্রস্তুত। গভীর শিক্ষা এবং নিউরাল নেটওয়ার্কে অগ্রগতির দ্বারা চালিত, জেনারেটিভ AI কম্পিউটারগুলিকে পাঠ্য, ছবি, ভিডিও এবং অডিওর মতো অভিনব বিষয়বস্তু তৈরি করতে দেয় যা মানব-সৃষ্ট কাজ থেকে আলাদা নয়। . যদিও জেনারেটিভ এআই অপরিসীম প্রতিশ্রুতি দেখায়, এটি নৈতিকতা, বৈধতা এবং সামাজিক প্রভাবের চারপাশে চ্যালেঞ্জিং প্রশ্নও উত্থাপন করে যা ভেবেচিন্তে বিবেচনা করা প্রয়োজন।
এই নিবন্ধটি জেনারেটিভ এআই-এর বর্তমান অবস্থার একটি সংক্ষিপ্ত বিবরণ প্রদান করে, এটি কীভাবে একটি প্রযুক্তিগত স্তরে কাজ করে, বিভিন্ন ডোমেনে এর অ্যাপ্লিকেশনগুলির উদাহরণ, কীভাবে এটিকে দায়িত্বের সাথে ব্যবহার করতে হয় তার নির্দেশিকা এবং ভবিষ্যতে এই প্রযুক্তিটি কী হতে পারে তার উপর একটি নজর। দ্রুত বিকশিত হতে থাকে।
আপনি একজন ব্যবসায়িক নেতা হোন যে কীভাবে জেনারেটিভ AI ব্যবহার করতে হয়, একজন নীতিনির্ধারক যে এটিকে কীভাবে পরিচালনা করতে হয়, বা একজন দৈনন্দিন ব্যবহারকারী তার ক্ষমতা বোঝার চেষ্টা করছেন, এই নিবন্ধটি 2023 সালে জেনারেটিভ AI-এর বর্তমান ল্যান্ডস্কেপের জন্য একটি তথ্যমূলক নির্দেশিকা হিসাবে কাজ করে।
জেনারেটিভ এআই কি?
জেনারেটিভ এআই মেশিন লার্নিং মডেলগুলিকে বোঝায় যেগুলি তাদের আউটপুট হিসাবে নতুন, সিন্থেটিক সামগ্রী তৈরি করতে সক্ষম। প্রথাগত AI সিস্টেমের বিপরীতে যা বিশ্লেষণ বা শ্রেণীবিভাগের কাজের উপর দৃষ্টি নিবদ্ধ করে, জেনারেটিভ AI মডেলগুলি সম্পূর্ণ নতুন শিল্পকর্ম যেমন টেক্সট, ছবি, অডিও, ভিডিও এবং আরও অনেক কিছু তৈরি করে। জেনারেটিভ এআই-এর মূল বৈশিষ্ট্য হল যে এটি কেবল বিদ্যমান বিষয়বস্তুকে পুনর্বিন্যাস বা রূপান্তর করে না, তবে প্রকৃতপক্ষে প্রশিক্ষণ ডেটা থেকে শেখা নিদর্শনগুলির উপর ভিত্তি করে অভিনব, মূল বিষয়বস্তু তৈরি করে।
আশ্চর্যজনক ওয়েবসাইট তৈরি করুন
সেরা বিনামূল্যে পৃষ্ঠা নির্মাতা Elementor সঙ্গে
এখুনি শুরু করুনজেনারেটিভ এআই-এর কিছু উল্লেখযোগ্য উদাহরণের মধ্যে রয়েছে:
- টেক্সট জেনারেশন মডেল যেমন GPT-3 যা প্রদত্ত প্রম্পট বা বিষয়ে মানুষের মতো লেখা লিখতে পারে।
- ইমেজ জেনারেশন মডেল যেমন DALL-E 2 যা টেক্সট বর্ণনা থেকে ফটোরিয়ালিস্টিক ছবি তৈরি করতে পারে।
- ভিডিও প্রজন্মের মডেল যা পাঠ্য বর্ণনামূলক ইনপুটের উপর ভিত্তি করে সিন্থেটিক ভিডিও ক্লিপ তৈরি করতে পারে।
- টেক্সট-টু-স্পিচের পাশাপাশি মিউজিক জেনারেট করার মতো কাজের জন্য অডিও জেনারেশন।
- অবজেক্ট ডিজাইন করতে গভীর শিক্ষা ব্যবহার করে 3D মডেল জেনারেশন।
জেনারেটিভ এআই-এর প্রশিক্ষণ প্রক্রিয়ায় মডেলটিকে হাতে থাকা টাস্ক সম্পর্কিত একটি বিশাল ডেটাসেট খাওয়ানো জড়িত। উদাহরণস্বরূপ, একটি ইমেজ জেনারেশন মডেলকে লক্ষ লক্ষ ছবিতে প্রশিক্ষণ দেওয়া হবে। মডেলটি তখন নিউরাল নেটওয়ার্ক এবং গভীর শিক্ষার মতো কৌশলগুলির মাধ্যমে প্রশিক্ষণের ডেটার মধ্যে নিদর্শন এবং সম্পর্কগুলি চিনতে শেখে। এটি এটিকে একটি পাঠ্য বা অন্যান্য ইনপুট দেওয়ার সময় প্রশিক্ষণের ডেটার মতো একেবারে নতুন, বাস্তবসম্মত আউটপুট তৈরি করতে দেয়।
জেনারেটিভ এআই-এর মূল সুবিধা হল এর বহুমুখীতা এবং মানুষের সৃজনশীলতা বৃদ্ধি করার ক্ষমতা। সম্ভাব্য ব্যবহারের ক্ষেত্রে বিষয়বস্তু তৈরি, নকশা, সমস্যা সমাধান এবং আরও অনেক কিছু। যাইহোক, এটি ডেটা পক্ষপাত, অপব্যবহার এবং বৈধতার সমস্যাগুলির ঝুঁকি নিয়েও আসে। সামগ্রিকভাবে, জেনারেটিভ এআই অপার সম্ভাবনা সহ এমএল-এ একটি উত্তেজনাপূর্ণ নতুন সীমান্তের প্রতিনিধিত্ব করে।
জেনারেটিভ এআই এর বিকাশ
জেনারেটিভ এআই ধীরে ধীরে অগ্রসর হয়েছে, এআই এর ক্ষেত্রে পূর্বের অগ্রগতির উপর ভিত্তি করে। প্রথম দিকে, মেশিন লার্নিং সিস্টেমগুলিকে সুস্পষ্ট প্রোগ্রামিংয়ের প্রয়োজন ছাড়াই অভিজ্ঞতা থেকে শিখতে এবং উন্নত করতে সক্ষম করে।
মেশিন লার্নিং কৌশল পরিপক্ক হওয়ার সাথে সাথে নিউরাল নেটওয়ার্ক আবির্ভূত হয়। ঢিলেঢালাভাবে মানুষের মস্তিষ্কের অনুকরণে তৈরি, নিউরাল নেটগুলি চিত্র শনাক্তকরণ, প্রাকৃতিক ভাষা প্রক্রিয়াকরণ এবং বিষয়বস্তু তৈরির মতো কাজের জন্য শক্তিশালী হাতিয়ার হয়ে বিশাল ডেটাসেট হজম করতে পারে।
জেনারেটিভ এআই জেনারেটিভ অ্যাডভারসারিয়াল নেটওয়ার্ক (GANs) উদ্ভাবনের সাথে বড় পদক্ষেপ নিয়েছে। একটি GAN দুটি প্রতিযোগী উপাদান ব্যবহার করে: একটি জেনারেটর এবং একটি বৈষম্যকারী। জেনারেটর নতুন সিন্থেটিক আউটপুট তৈরি করে, যখন বৈষম্যকারী নকল শনাক্ত করার চেষ্টা করে বাস্তব প্রশিক্ষণ ডেটার বিরুদ্ধে তাদের বিশ্লেষণ করে। এই প্রতিকূল সহযোগিতা জেনারেটরকে ক্রমবর্ধমান বাস্তবসম্মত এবং মানুষের মতো ডেটা তৈরিতে পুনরাবৃত্তিমূলকভাবে উন্নতি করতে দেয়।
এই এবং অন্যান্য উদ্ভাবন পর্দার আড়ালে কাজ করে, জেনারেটিভ এআই বিভিন্ন ভোক্তা এবং ব্যবসায়িক অ্যাপ্লিকেশনে প্রবেশ করেছে। ব্যক্তিগতকৃত সুপারিশ সিস্টেম থেকে শুরু করে লেখা, শিল্প এবং সঙ্গীতের জন্য সৃজনশীল সরঞ্জাম, গড় ব্যক্তি এখন অন্তর্নিহিত প্রযুক্তিতে দক্ষতার প্রয়োজন ছাড়াই জেনারেটিভ এআই থেকে উপকৃত হতে পারে।
সংক্ষেপে, জেনারেটিভ এআই-এর অগ্রগতি মেশিন লার্নিং, নিউরাল নেটওয়ার্ক এবং GAN-এর মূল মাইলফলক দ্বারা চালিত হয়েছে। প্রযুক্তির দ্রুত অগ্রগতি অব্যাহত থাকায়, চিন্তাশীল শাসনের প্রয়োজনে এটি নতুন সৃজনশীল সম্ভাবনাকে আনলক করবে।
জেনারেটিভ এআই এর প্রয়োগ
ভাষা প্রক্রিয়াকরণ এবং লেখা
ভাষা প্রক্রিয়াকরণ এবং লেখার ক্ষেত্রে জেনারেটিভ এআই গেমটিকে সত্যিই পরিবর্তন করছে। ChatGPT (যা GPT-3 মডেল ব্যবহার করে) এবং Copy.ai-এর মতো সরঞ্জামগুলি সামগ্রী তৈরি করতে, কর্মপ্রবাহকে স্ট্রিমলাইন করতে, ইমেল এবং নথির খসড়া তৈরি করতে, নিবন্ধ লেখার জন্য এবং প্রশ্নের উত্তর দেওয়ার জন্য অপরিহার্য হয়ে উঠছে৷ এই সরঞ্জামগুলি নাটকীয়ভাবে উত্পাদনশীলতা এবং সৃজনশীলতা বাড়াতে পারে।
কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা রাইটিং এবং ন্যাচারাল ল্যাঙ্গুয়েজ প্রসেসিং (NLP) নিয়ে আমাদের গবেষণার মাধ্যমে, আমরা কিছু সেরা টুল খুঁজে পেয়েছি যা এই টেক্সট-ভিত্তিক AI মডেলগুলিকে কাজে লাগায়। এর মধ্যে রয়েছে:
- AI লিখন সহকারী এবং সফ্টওয়্যার যা খসড়া তৈরি, সম্পাদনা, পুনর্লিখন এবং আরও অনেক কিছুতে সহায়তা করে
- এআই প্যারাফ্রেজিং এবং সংক্ষিপ্তকরণ টুল যা পাঠ্যকে আরও স্বাভাবিকভাবে রিফ্রেজ করে
- গ্রাহক পরিষেবা, বিক্রয় এবং অন্যান্য কথোপকথনের জন্য এআই চ্যাটবট
- এআই বিষয়বস্তু এবং চুরির চেকার যা নকলের জন্য স্ক্যান করে
- AI কোডিং সহকারী যেগুলি প্রস্তাবিত এবং স্বয়ংসম্পূর্ণ কোড
- AI ওয়েবসাইট নির্মাতাদের যাদের ম্যানুয়াল কাজ কম প্রয়োজন
- AI SEO টুল যা ওয়েবপেজ এবং কন্টেন্ট অপ্টিমাইজ করে
- বিজ্ঞাপন, ইমেল, সামাজিক পোস্ট তৈরি করার জন্য এআই মার্কেটিং টুল
আপনি দেখতে পাচ্ছেন, ন্যাচারাল ল্যাঙ্গুয়েজ প্রসেসিং (NLP) এবং ভাষা-ভিত্তিক AI সব ধরণের অ্যাপ্লিকেশনের জন্য ব্যবসার দ্বারা দ্রুত গ্রহণ করা হচ্ছে। কিন্তু ভাষা হল জেনারেটিভ এআই-এর একটি ক্ষমতা। এটিতে পাঠ্যের সাথে কাজ করার বাইরেও অন্যান্য বর্তমান এবং সম্ভাব্য ব্যবহারের ক্ষেত্রে রয়েছে।
ভিজ্যুয়াল আর্ট এবং এনহান্সমেন্ট
ভিজ্যুয়াল সৃজনশীলতা এবং বর্ধিতকরণের ক্ষেত্রে জেনারেটিভ এআই সত্যিই জিনিসগুলিকে নাড়া দেয়। স্ট্যাবল ডিফিউশনের মতো ফাউন্ডেশন মডেলের সাথে, এআই এখন কেবল পাঠ্য প্রম্পট ব্যবহার করে অনন্য চিত্র এবং শিল্প তৈরি করতে পারে। এটি চোয়াল-ড্রপিং আর্টওয়ার্ক, বাস্তবসম্মত ভিডিও তৈরি করছে এবং ফটো এডিটিংয়ে সহায়তা করছে। মিডজার্নি এবং ফটোশপের মতো সরঞ্জামগুলি এই ধরণের AI ব্যবহারে নেতৃত্ব দিচ্ছে।
আমরা ভিজ্যুয়ালগুলির জন্য শীর্ষ AI সরঞ্জামগুলি সম্পর্কে অনেক কিছু লিখেছি। এর মধ্যে রয়েছে:
- এআই ডিজাইন টুল যা লোগো, গ্রাফিক্স, ইলাস্ট্রেশন এবং আরও অনেক কিছু তৈরি করে
- এআই আর্ট জেনারেটর যা পাঠ্য থেকে মূল আর্টওয়ার্ক তৈরি করে
- এআই ভিডিও জেনারেটর যা বাস্তবসম্মত চেহারার ভিডিও ক্লিপ তৈরি করে
- AI ফটো বর্ধক যা গুণমান উন্নত করে, আপস্কেল করে এবং চিত্রগুলিকে সংশোধন করে
- এআই ইমেজ আপসকেলার যা রেজোলিউশন এবং তীক্ষ্ণতা বাড়ায়
আপনি দেখতে পাচ্ছেন, জেনারেটিভ এআই ভিজ্যুয়াল সৃজনশীলতা এবং মিডিয়া উত্পাদনের ক্ষেত্রে যা সম্ভব তা পুনরায় আকার দিচ্ছে। অ্যাপ্লিকেশনগুলি কেবল পাঠ্য এবং ভাষা নিয়ে কাজ করার বাইরেও যায়। এআই সব ধরনের ডিজিটাল মিডিয়া এবং ভিজ্যুয়াল কন্টেন্ট তৈরি এবং উন্নত করার জন্য নতুন সম্ভাবনা আনলক করছে।
অডিও জেনারেশন এবং স্পিচ প্রসেসিং
জেনারেটিভ এআই অডিওর জগতেও পরিবর্তন আনছে। এটি এখন আপনি যা চান সেই শৈলীতে সঙ্গীত তৈরি করতে পারে। অথবা আপনি লিখিত শব্দগুলিকে প্রাকৃতিক শব্দযুক্ত বক্তৃতায় রূপান্তর করতে পাঠ্য থেকে বক্তৃতা সরঞ্জাম হিসাবে ব্যবহার করতে পারেন। এটি দৃষ্টি প্রতিবন্ধী ব্যবহারকারীদের জন্য সামগ্রীকে আরও অ্যাক্সেসযোগ্য করে তোলে। ফ্লিপ সাইডে, স্পিচ-টু-টেক্সট টুলগুলি অডিও ফাইল প্রতিলিপি করতে পারে, সেগুলিকে অনুসন্ধানযোগ্য এবং বিশ্লেষণ করা সহজ করে তোলে।
শীর্ষস্থানীয় কিছু অডিও-কেন্দ্রিক এআই টুল হল:
- এআই ভয়েস জেনারেশন টুল যা পাঠ্য থেকে বাস্তবসম্মত ভয়েস তৈরি করে
- AI মিউজিক স্রষ্টা যারা আসল গান, বীট এবং আরও অনেক কিছু তৈরি করে
- এআই টেক্সট-টু-স্পিচ টুল যা স্বাভাবিকভাবে উচ্চস্বরে পাঠ্য পাঠ করে
সংক্ষেপে, জেনারেটিভ এআই অডিও, সঙ্গীত এবং বক্তৃতার সাথে কাজ করার জন্য যা সম্ভব তা পুনরায় আকার দিচ্ছে। এটি প্রাকৃতিক সাউন্ডিং ভয়েস, অনন্য সঙ্গীত এবং সঠিকভাবে অডিও ট্রান্সক্রাইব করতে পারে। এটি শ্রবণ সামগ্রী তৈরি এবং ব্যবহার করার সম্ভাবনাকে প্রসারিত করে।
জেনারেটিভ এআই কিভাবে কাজ করে?
জেনারেটিভ এআই সিস্টেমগুলি বৃহৎ ডেটাসেটগুলি পরীক্ষা করতে এবং সাধারণ নিদর্শন এবং ব্যবস্থাগুলি সনাক্ত করতে গভীর শিক্ষা নামে একটি জটিল গণনামূলক কৌশল ব্যবহার করে। এই জ্ঞান তারপর নতুন এবং বিশ্বাসযোগ্য আউটপুট তৈরি করতে ব্যবহার করা হয়. মডেলগুলি নিউরাল নেটওয়ার্ক নামে পরিচিত মেশিন লার্নিং পদ্ধতির একীকরণের মাধ্যমে এটি সম্পন্ন করে। নিউরাল নেটওয়ার্কগুলি শিথিলভাবে অনুকরণ করে যে কীভাবে মানুষের মস্তিষ্ক সময়ের সাথে তথ্য শোষণ করে এবং এটি থেকে শেখে।
উদাহরণস্বরূপ, প্রচুর পরিমাণে কথাসাহিত্য লেখার ইনপুট করার মাধ্যমে, সময়ের সাথে সাথে একটি জেনারেটিভ এআই একটি গল্পের মূল উপাদানগুলিকে চিনতে এবং পুনরায় তৈরি করতে পারে - প্লট কাঠামো, চরিত্র, থিম, বর্ণনার সরঞ্জাম ইত্যাদি।
জেনারেটিভ এআই মডেলগুলি যত বেশি ডেটা গ্রহণ করে এবং উত্পাদন করে তত বেশি উন্নত হয়। এই ক্রমাগত উন্নতি ভিত্তিগত গভীর শিক্ষা এবং নিউরাল নেটওয়ার্ক কৌশল থেকে উদ্ভূত হয়। যেহেতু এই মডেলগুলি আরও কন্টেন্ট তৈরি করে, তাদের আউটপুটগুলি ক্রমবর্ধমান বাস্তববাদী এবং মানুষের মতো বৃদ্ধি পায়। পুনরাবৃত্তিমূলক শিক্ষার মাধ্যমে, সিস্টেমগুলি ভাষাগত এবং প্রাসঙ্গিক সচেতনতাকে শক্তিশালী করে।
সংক্ষেপে, জেনারেটিভ এআই বড় ডেটাসেট থেকে অন্তর্দৃষ্টি বের করতে গভীর শিক্ষা এবং নিউরাল নেটওয়ার্কের মতো গণনামূলক পদ্ধতিগুলিকে কাজে লাগায়। তারপরে এটি এই শিক্ষাগুলিকে উপন্যাস তৈরি করতে ব্যবহার করে, দৃঢ়প্রত্যয়ী বিষয়বস্তু যা সময়ের সাথে সাথে গুণমানে অগ্রসর হয়। এই উদীয়মান প্রযুক্তি অনেক শিল্প এবং অ্যাপ্লিকেশন জুড়ে অনেক প্রতিশ্রুতি ধারণ করে।
কীভাবে জেনারেটিভ এআই দায়িত্বের সাথে ব্যবহার করবেন
জেনারেটিভ এআই মানুষের মতো বিষয়বস্তু তৈরি করার ক্ষমতা সহ আশ্চর্যজনক সম্ভাবনা রয়েছে। কিন্তু এই প্রযুক্তির শক্তি নৈতিক সমস্যা এবং অপব্যবহারের ঝুঁকি নিয়ে আসে। এটা অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ যে আমরা এই চ্যালেঞ্জগুলিকে দায়িত্বের সাথে মোকাবেলা করি। ক্ষতি কমানোর সময় জেনারেটিভ এআই-এর সম্পূর্ণ সম্ভাবনার মধ্যে ট্যাপ করার এটাই সর্বোত্তম উপায়। আপনি কনজিউমার এআই টুলস ব্যবহার করছেন, একটি বৃহত্তর মডেল তৈরি করছেন বা নিজের তৈরি করছেন না কেন, নৈতিকভাবে এআই ব্যবহার করার ক্ষেত্রে আমাদের সবার ভূমিকা রয়েছে।
AI সম্পর্কে সর্বনাশ-এবং-বিষণ্ণ ভবিষ্যদ্বাণীর বাইরে, এটি ব্যবহারে জড়িত ঝুঁকিগুলিকে সংজ্ঞায়িত করা বাস্তব কিন্তু কঠিন।
অগত্যা আকাশ পড়ছে না। তবে আমাদের চিন্তাভাবনা করে বিবেচনা করতে হবে যে কীভাবে এই প্রযুক্তিটিকে এমন একটি দিকে নিয়ে যাওয়া যায় যা সমাজকে উপকৃত করে এবং সম্ভাব্য ক্ষতি থেকে রক্ষা করে। আমরা যদি জেনারেটিভ এআই-এর উত্থান-পতন উপভোগ করতে চাই, তাহলে দায়িত্বশীল এবং নৈতিক উপায়ে এটি ব্যবহার করা আমাদের সবার উপর।
সহজাত ঝুঁকি এবং সমালোচনা
যেকোনো শক্তিশালী প্রযুক্তির মতো, জেনারেটিভ এআই তার নিজস্ব চ্যালেঞ্জ এবং সম্ভাব্য ডাউনসাইড নিয়ে আসে। একটি বড় উদ্বেগের বিষয় হল যে এই AI মডেলগুলি সহজাতভাবে তাদের তৈরি করা তথ্য যাচাই করে না। তারা ভুল বা বিভ্রান্তিকর তথ্যের উপর ভিত্তি করে সামগ্রী তৈরি করতে পারে, ফলস্বরূপ মিথ্যা তথ্য ছড়িয়ে দিতে পারে। আরও খারাপ, তারা যখন ভুল করে, এটা সবসময় স্পষ্ট নয় যে তারা করেছে।
এটি সাংবাদিকতা বা একাডেমিয়ার মতো ক্ষেত্রের জন্য বিশেষভাবে উদ্বেগজনক যেখানে নির্ভুলতা অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ। এমনকি নৈমিত্তিক লেখার ক্ষেত্রেও, AI "হ্যালুসিনেট" বা তথ্য তৈরি করতে পারে, বিশেষ করে যখন এটি তার আউটপুট সম্পূর্ণ করতে সংগ্রাম করে।
আরেকটি ঝুঁকি হল বিষয়বস্তুর সত্যতা। যেহেতু AI-উত্পন্ন সামগ্রীগুলি আরও সাধারণ হয়ে উঠেছে, AI সনাক্তকরণ সরঞ্জামগুলি এটিকে পতাকাঙ্কিত করার জন্য তৈরি করা হচ্ছে৷ প্রকাশক বা ব্যক্তিরা ব্যাপকভাবে AI ব্যবহার করেন তারা বড় খ্যাতির ক্ষতির সম্মুখীন হতে পারে, বিশেষ করে যদি AI সামগ্রীতে স্পষ্টভাবে লেবেল না থাকে।
মূল বিষয় হল সচেতন হওয়া যে জেনারেটিভ AI-তে মানুষের বিচার নেই। এটি অসাবধানতাবশত ভুল তথ্য ছড়িয়ে দিতে পারে বা চুরি করতে পারে। আমাদের এই মডেলগুলোকে দায়িত্বশীল ও স্বচ্ছভাবে ব্যবহার করতে হবে। তথ্য যাচাই এবং উত্স উদ্ধৃত করা এখনও গুরুত্বপূর্ণ, এমনকি যখন এআই সামগ্রী তৈরিতে জড়িত থাকে।
জেনারেটিভ এআই-এর উদাহরণ
2023 সালে, জেনারেটিভ AI জনপ্রিয়তায় বিস্ফোরিত হয়েছে মূলত OpenAI-এর Chat GPT এবং DALL-E-এর মতো সাফল্যের জন্য ধন্যবাদ। প্রাকৃতিক ভাষা প্রক্রিয়াকরণের মতো অন্তর্নিহিত প্রযুক্তিতে দ্রুত অগ্রগতিও ভোক্তা এবং নির্মাতাদের জন্য জেনারেটিভ এআই অ্যাক্সেসযোগ্য করে তুলেছে।
গুগল, মাইক্রোসফ্ট, অ্যামাজন, মেটা এবং আরও অনেক কিছুর সাথে কয়েক মাসের মধ্যে তাদের নিজস্ব জেনারেটিভ এআই সরঞ্জামগুলি প্রকাশ করে প্রধান প্রযুক্তি সংস্থাগুলি দ্রুত মহাকাশে ঝাঁপিয়ে পড়েছে।
যদিও টেক্সট এবং ইমেজ মডেলগুলি সুপরিচিত, সেখানে অনেক ধরনের জেনারেটিভ এআই রয়েছে। সাধারণত একজন ব্যবহারকারী একটি পছন্দসই আউটপুট তৈরি করতে মডেলটিকে গাইড করার জন্য একটি প্রম্পট প্রদান করে - পাঠ্য, চিত্র, ভিডিও, সঙ্গীত বা অন্যথায়।
উল্লেখযোগ্য উদাহরণগুলির মধ্যে রয়েছে:
- ChatGPT - OpenAI দ্বারা একটি AI ভাষার মডেল যা প্রম্পটে মানুষের মতো পাঠ্য প্রতিক্রিয়া তৈরি করে।
- DALL-E 2 - এছাড়াও OpenAI দ্বারা, এই মডেলটি পাঠ্য বর্ণনা থেকে চিত্র এবং শিল্প তৈরি করে।
- Google Bard - একটি জেনারেটিভ AI চ্যাটবট ChatGPT-এর প্রতিদ্বন্দ্বী, Google-এর PaLM ভাষা মডেল দ্বারা চালিত৷
- মিডজার্নি - মিডজার্নি ইনকর্পোরেটেড দ্বারা বিকশিত, এটি চিত্র এবং শিল্প তৈরি করার অনুরোধ করে।
- GitHub Copilot - একটি AI কোডিং সহকারী যা কোড সম্পূর্ণ করার পরামর্শ দেয়।
- Llama 2 - চ্যাটবটের মত কথোপকথনমূলক এআই-এর জন্য মেটার ওপেন সোর্স ভাষার মডেল।
- xAI - ওপেনএআই ছেড়ে যাওয়ার পর এলন মাস্ক দ্বারা প্রতিষ্ঠিত একটি নতুন জেনারেটিভ এআই কোম্পানি।
সংক্ষেপে, জেনারেটিভ AI-তে বড় অগ্রগতি শিল্প জুড়ে নতুন সৃজনশীল সরঞ্জাম এবং অভিজ্ঞতাকে সক্ষম করছে। কিন্তু চিন্তাশীল শাসন অত্যাবশ্যক রয়ে গেছে যেহেতু অ্যাপ্লিকেশনগুলি প্রসারিত হচ্ছে।
মোড়ক উম্মচন
জেনারেটিভ এআই শুধু একটি প্রযুক্তিগত অগ্রগতির চেয়ে বেশি; এটি সৃজনশীলতা, দক্ষতা এবং উদ্ভাবনের জন্য একটি অনুঘটক হিসাবে কাজ করে। আমরা এর সম্ভাবনার গভীরে অনুসন্ধান করার সাথে সাথে একটি সত্য স্পষ্ট হয়ে ওঠে: জেনারেটিভ এআই কেবল আমাদের ভবিষ্যতকে রূপ দিচ্ছে না; এটি ইতিমধ্যে আমাদের বর্তমান বাস্তবতার একটি অবিচ্ছেদ্য অংশ।
