৬ অক্টোবর OpenAI এআই-উৎপাদিত গণিতের একটি বড় সংগ্রহ প্রকাশ করেছে। এতে পাণ্ডুলিপি, দাবি করা ফলাফলের একটি সারসংক্ষেপ এবং কিছু ফলাফলের আনুষ্ঠানিক প্রমাণের ফাইল রয়েছে। OpenAI-এর ঘোষণায় বলা হয়েছে, একটি অভ্যন্তরীণ মডেল ফলাফলগুলো তৈরি করেছে এবং গণিতবিদদের সেগুলো বুঝতে সাহায্য করতে প্রতিষ্ঠানটি কর্মশালার পরিকল্পনা করছে। এই প্রকাশনা গণিতবিদদের সামনে বড় মূল্যায়নের কাজও রাখছে: কোন ফলাফল বিশ্বাসযোগ্য এবং ব্যবহারযোগ্য, তা নির্ধারণ করা।

এআই বর্তমান বৈজ্ঞানিক মহল যত দ্রুত গ্রহণ করতে পারে, তার চেয়ে দ্রুত গবেষণার সম্ভাব্য ফল তৈরি করতে পারে। এই প্রকাশনা সেই ঝুঁকির উদাহরণ, পুরো গবেষণা ব্যবস্থার ওপর মাপা কোনো ফল নয়। আমার মতে, প্রতিষ্ঠানগুলোর যাচাই, ব্যাখ্যা ও স্বাধীন অনুসরণী কাজকে গুরুত্বপূর্ণ গবেষণার কাজ হিসেবে দেখা উচিত এবং এর জন্য লোকবল ও অর্থ বরাদ্দ করা উচিত। সম্ভাব্য ফলের দীর্ঘ তালিকা আমাদের হয়ে এসব কাজ করতে পারে না।

বড় পরিবর্তন

  • কী বদলেছে: একটি প্রতিষ্ঠান একই সঙ্গে গবেষণা মহলের সামনে এআই-উৎপাদিত শত শত গণিতের পাণ্ডুলিপি রাখতে পারে। নথিগুলো পরিদর্শনের জন্য উন্মুক্ত, তবে প্রতিটি ফলাফলের দাবি আলাদাভাবে মূল্যায়ন করা দরকার।
  • কেন গুরুত্বপূর্ণ: কোনো দাবির ওপর ভিত্তি করে কাজ করতে চান এমন গবেষকদের তার অনুমান, প্রমাণ এবং আগের কাজের সঙ্গে সম্পর্ক যাচাইয়ে সময় দিতে হয়। সম্ভাব্য ফলের সংখ্যা যাচাইয়ের সক্ষমতার চেয়ে দ্রুত বাড়লে গুরুত্বপূর্ণ সংশোধন বা কার্যকর ধারণা একই সারিতে চাপা পড়ে যেতে পারে।
  • কী লক্ষ্য রাখবেন: এখন সিদ্ধান্তগুলো শুধু প্রকাশ নয়, স্বাধীন যাচাই ও ব্যাখ্যার সহায়তা নিয়েও। OpenAI কর্মশালার প্রতিশ্রুতি দিয়েছে; একটি স্বাধীন উপদেষ্টা গোষ্ঠী সম্প্রদায়-নেতৃত্বাধীন অর্থায়ন ও সুস্পষ্ট উৎসতথ্যের সুপারিশ করেছে। এই সিদ্ধান্তগুলোই ঠিক করবে কারা কাজটি মূল্যায়ন ও প্রসারিত করতে পারবেন।

পাণ্ডুলিপির সংখ্যা পর্যালোচকদের কাছে কী দাবি করে

৬ অক্টোবরের রিপোজিটরি সারসংক্ষেপে চার-মাত্রিক কাকেয়া সেট নিয়ে একটি দাবি রয়েছে: প্রতিটি দিকে একটি একক-দৈর্ঘ্যের রেখাংশ আছে—এমন যেকোনো সেটের হাউসডর্ফ মাত্রা চার। সংগ্রহের একটি পাণ্ডুলিপিতে যুক্তিটি উপস্থাপন করা হয়েছে। এটি কোম্পানির প্রকাশ করা, এখনও যাচাইাধীন একটি গাণিতিক দাবি। সারসংক্ষেপ পড়ে বা পত্রিকার সংখ্যা গুনে এর যথার্থতা প্রতিষ্ঠা করা যায় না।

৬ অক্টোবরের একটি নির্দিষ্ট রিপোজিটরি স্ন্যাপশট আলাদাভাবে পরীক্ষা করেBIG CHANGE ৩৭২টি ফল-পরিবারে ৭২২টি পাণ্ডুলিপি গুনেছে। একটি পরিবারে একাধিক সম্পর্কিত পত্র থাকতে পারে। সংখ্যাটি সংগ্রহের একটি সংস্করণের ফাইল বোঝায়; এর অর্থ ৭২২টি আবিষ্কার স্বাধীনভাবে প্রতিষ্ঠিত হয়েছে, তা নয়। আগের ওই নিবন্ধে দেখানো হয়েছে, পাঠকেরা কীভাবে পাণ্ডুলিপি থেকে আনুষ্ঠানিক বিবৃতি ও সেটি যাচাইয়ের বিন্যাস পর্যন্ত পৌঁছাতে পারেন। এখানে প্রশ্ন হলো, দাবির প্রবাহ বাড়তে থাকলে একটি ক্ষেত্র কীভাবে সেই কাজের জন্য যথেষ্ট যোগ্য পাঠক জোগাড় করবে।

আনুষ্ঠানিকীকরণ কাজে লাগতে পারে। নির্দিষ্ট সংজ্ঞা, নির্ভরতা ও স্বতঃসিদ্ধের অধীনে প্রস্তাবিত প্রমাণ সুনির্দিষ্টভাবে এনকোড করা বিবৃতিকে প্রতিষ্ঠা করে কি না, কম্পিউটার তা যাচাই করতে পারে। তবু বিবৃতিটি পাঠকের ধারণায় পত্রিকার দাবির সঙ্গে মেলে কি না, অনুমানগুলো উপযুক্ত কি না এবং ফলটি আগের কাজের সঙ্গে কীভাবে সম্পর্কিত—তা কাউকে পরীক্ষা করতে হবে। সংগ্রহের কিছু পত্র আনুষ্ঠানিকীকৃত নয়; একটি বিবৃতির Lean ফাইল পুরো পাণ্ডুলিপির পর্যালোচনা নয়। রিপোজিটরি পরিদর্শন পরীক্ষক চালানোর দাবি না করে এসব সীমাবদ্ধতা ব্যাখ্যা করে।

সেপ্টেম্বরের নাভিয়ে–স্টোকস ঘোষণা দেখায়, এই পার্থক্যের প্রভাব রিপোজিটরির তালিকার বাইরেও কেন যায়। OpenAI জানিয়েছিল, তাদের অভ্যন্তরীণ সিস্টেম Clay-এর আনুষ্ঠানিক বিবৃতিরC ও D বিকল্পের সঙ্গে সম্পর্কিত, বল প্রয়োগে সসীম-শক্তির ভাঙন-নির্মাণ খুঁজে পেয়েছে; তারা একটি পত্র ও Lean আনুষ্ঠানিকীকরণও প্রকাশ করে। ১১ সেপ্টেম্বর Clay বলেছিল সমস্যাটি ‘আপাতদৃষ্টিতে’ মীমাংসিত হয়েছে এবং মূল্যায়ন ও কৃতিত্ব নির্ধারণ তাড়াহুড়ো করে করা হবে না। ওই জবাবে Clay কোনো পুরস্কার দেয়নি। BIG CHANGE-এর গাণিতিক ধারাবাহিকতা নিয়ে আগের বিবরণ প্রযুক্তিগত প্রেক্ষাপট দেয়। এখানে মূল বিষয় ঘোষিত ফল ও বিবেচনাপূর্ণ সিদ্ধান্তের মধ্যবর্তী সময়।

যাচাইয়ের জন্য আলাদা সম্পদ ও স্বীকৃতি দিন

স্বাধীন গণিত ও কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তাবিষয়ক উপদেষ্টা গোষ্ঠী র যুক্তি, প্রকাশনার পর মানুষের বোঝার কাজ শুরু হয়। তাদের ২৯ সেপ্টেম্বরের সুপারিশে গবেষণাগারগুলোকে সাহিত্য ও কৃতিত্ব যাচাই, পাঠযোগ্য প্রমাণ, মডেল ব্যবহারের তথ্য ও ব্যর্থ প্রচেষ্টার বিবরণ দিতে এবং সম্ভব হলে আনুষ্ঠানিকীকরণের আহ্বান জানানো হয়েছে। ফলাফল বোঝা ও প্রয়োগে সম্প্রদায়-নেতৃত্বাধীন কাজের জন্য অর্থায়নসহ সহায়তাও চাওয়া হয়েছে। ৬ অক্টোবরের জবাবেগোষ্ঠীটি বলেছে, তাদের উপদেষ্টা ভূমিকা OpenAI-এর প্রক্রিয়ার অনুমোদন বা ফলাফলের প্রভাব সম্পর্কে বিচার হিসেবে নেওয়া উচিত নয়।

আমি এই সহায়তাকে গবেষণার অর্থায়ন ও মূল্যায়নের স্বাভাবিক অংশ করতাম। প্রতিটি দাবির সঙ্গে তার সংস্করণ, এআই-এর অবদান, অনুমান, সহায়ক উপকরণ এবং সংশোধন জানানোর পথ থাকা উচিত। দাবির সম্ভাব্য গুরুত্ব ও ভুলের পরিণতি অনুযায়ী স্বাধীন বিশেষজ্ঞরা কাজের অগ্রাধিকার ঠিক করতে পারেন। যে ফলাফলের ওপর অন্য প্রমাণ নির্ভর করে, তার পর্যালোচনায় সীমিত হিসাবের চেয়ে আলাদা পরিশ্রম দরকার। ব্যাখ্যা, পুনরুৎপাদন, ব্যর্থ যাচাই ও সতর্ক সংশোধনকে অবদান হিসেবে গণ্য করা উচিত, এমনকি সেগুলো প্রথম ফল ঘোষণা না করলেও।

এতে প্রতিষ্ঠানগুলোর কাছে আরও কিছু চাওয়া হয়, তবে ধরে নেওয়া হয় না যে শিক্ষাবিদেরা সর্বত্র বিরূপ বা ধীর। গাণিতিক পর্যালোচনা কৃতিত্ব রক্ষা করে ও ভুল ধরে; কোনো ফল আরও কাজের ভিত্তি হলে দায়িত্বশীল সংযম মূল্যবান। সম্ভাব্য ফল তৈরি করা এবং তার ওপর ন্যায্য আস্থা অর্জনে ভিন্ন ধরনের শ্রম লাগে বলেই সক্ষমতার সমস্যা দেখা দেয়। সতর্ক প্রতিষ্ঠান ভালোভাবে কাজ করলেও বড় প্রকাশনা তাদের ওপর চাপ ফেলতে পারে।

ব্যবহারিক প্রয়োগ তার পরিসরে মূল্য যাচাই করতে পারে

গবেষণার ওপর ভিত্তি করে পণ্য বানানো প্রতিষ্ঠানগুলো প্রাথমিক ব্যবহারিক পরীক্ষা দিতে পারে। কোনো বাস্তবায়ন দেখাতে পারে যে একটি ধারণা নির্দিষ্ট কাজে সহায়ক; ব্যর্থ বাস্তবায়ন ভুল অনুমানও প্রকাশ করতে পারে। অন্যরা যেন পরীক্ষা করতে পারে, সে জন্য পদ্ধতি ও সীমাসহ এসব পর্যবেক্ষণ প্রকাশ করা উচিত। শুধু বাণিজ্যিক সাফল্য কোনো গাণিতিক উপপাদ্য বা সাধারণ বৈজ্ঞানিক দাবি প্রমাণ করে না।

শাখাভেদে এই পার্থক্য বদলে যায়। গণিতে কার্যকর পণ্য কোনো প্রমাণ মীমাংসা করে না; যোগ্য পর্যালোচনা এবং প্রযোজ্য ক্ষেত্রে আনুষ্ঠানিক যাচাই সুনির্দিষ্ট উপপাদ্যটি দেখে। গণনামূলক বিজ্ঞানে অন্যদের ফল পুনরুৎপাদন ও সংবেদনশীলতা যাচাইয়ের জন্য পর্যাপ্ত কোড, তথ্য ও সেটিং দরকার। জীববিজ্ঞান ও চিকিৎসায় আলাদা প্রমাণ-পর্যায় প্রয়োজন—প্রয়োজনে পরীক্ষাগারের কাজ থেকে প্রাণী ও মানব-গবেষণা পর্যন্ত। পদার্থবিজ্ঞানে তত্ত্ব বা সিমুলেশনের পূর্বাভাস যাচাই করতে পর্যবেক্ষণ বা পরীক্ষা দরকার। কোনো প্রতিষ্ঠান সব পর্যায়েই অবদান রাখতে পারে, তবে এক পর্যায়ের প্রমাণকে নীরবে পরের পর্যায়ের প্রমাণ হিসেবে চালানো যায় না।

BIG CHANGE-এর আগের মতামতধর্মী নিবন্ধ ব্যক্তিগত AI আবিষ্কার ও জনবিজ্ঞান ফলাফল ও সরঞ্জামে প্রবেশাধিকার কে নিয়ন্ত্রণ করে তা বিবেচনা করেছিল। প্রকাশ্য রিলিজেও আরেকটি প্রাতিষ্ঠানিক প্রশ্ন থাকে: গবেষকদের কাছে সম্ভাব্য ফলকে নির্ভরযোগ্য জ্ঞানে রূপ দেওয়ার সময়, স্বাধীনতা ও প্রণোদনা আছে কি? এর উত্তর দেখা উচিত অর্থায়িত পুনরুৎপাদন, জনসমক্ষে ব্যাখ্যা এবং স্বীকৃত সংশোধনে—শুধু পরের পাণ্ডুলিপির সংখ্যায় নয়।

সূত্র ও আরও পড়ুন