কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা (Artificial Intelligence) বছরের পর বছর উন্নত হয়েছে এবং Facebook AI ডেভেলপমেন্ট ও কনসেপ্ট ক্যামেরা এবং নিউজ ফিড বিশ্লেষণ সহ বিভিন্ন ফিচারে সংহত করেছে। আর্টিফিশিয়াল ইন্টেলিজেন্স সাধ্যের কথা মানুষের জীবন সহজ করা—Sources অপ্টিমাইজ করে এবং অভিজ্ঞতা সরল করে। সোশ্যাল মিডিয়ায় AI ব্যবহার করা হয়েছে.next-gen কমিউনিকেশন ও ইন্টারঅ্যাকশন মিডিয়াম تعرف করাতে, যা তাদের প্রিয়জনের সাথে স্মার্টলি কানেক্ট থাকতে সাহায্য করে। কিন্তু আবার, Facebook-এর AI নিউজ ফিড ফিল্টার করতে, ব্যবহারকারীর গোপনীয়তা রক্ষা করতে এবং বিশ্বের সবচেয়ে বড় সোশ্যাল মিডিয়া প্ল্যাটফর্মে ঘৃণা বক্তব্য (hate speech) বাধা দিতে মজে thấtব্যাপার হয়েছে। Facebook-এর F8 কینোট ইভেন্টের Day 2-এ AI এবং AI নিরাপত্তা ইভেন্টের অধিকাংশ অংশ আচ্ছাদন করল, যেটি Facebook CTO Mike Schroepfer নেতৃত্ব দিয়েছেন। দেখি Facebook ভবিষ্যতে AI-র সাথে কী করতে চায়।
Facebook-এ কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা
Facebook-এর কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার মূল ব্যবহার হলো নিউজ ফিড পরীক্ষা করা। AI টেকনোলজি ব্যবহার করা হয় যাতে যেকোনো কন্টেন্ট যেটা ঘৃণা বক্তব্য, হিংসা, জাতিবাদ, রাজনৈতিক তথ্য, এবং যেকোনো কিছু যা Facebook-এর মূল্যবোধ ও বিশ্বব্যাপী কানুন লঙ্ঘন করে, সেটা ফিল্টার হয়। AI ব্যবহারকারীর সার্চ, পছন্দ এবং আপডেটও পড়ে, যা Facebook কে সক্ষম করে ব্যবহারকারীদের সঠিক ধরনের বিজ্ঞাপন এবং ফিল্টার করা ফ্রেন্ড সাজেশন ও স্পন্সরড পোস্ট তাদের ফিডে যোগ করতে। এটি Facebook-এর বিজনেস মডেলকে সমর্থন করে।
Facebook AI কীভাবে ব্যবহার করে
Facebook উন্নত Natural Language Processing (NLP) ব্যবহার করে তার AI ট্রেন করে এবং সেটাকে সব ফরম্যাটের বিভিন্ন ধরণের কন্টেন্টের পার্থক্য বুঝতে সাহায্য করে। NLP মাল্টিলিংয়ুয়াল এম্বেডিং ব্যবহার করে যা AI কে বিভিন্ন ভাষার কন্টেন্ট বুঝতে এবং বিশ্বব্যাপী নিউজ ফিড থেকে ক্ষতিকর কন্টেন্ট সরাতে সক্ষম করে।
কঠিনতা
মাল্টিলিংয়ুয়াল এম্বেডিং থাকা সত্ত্বেও, Facebook AI-এর জন্য সকল কন্টেন্ট ধরতে অত্যন্ত কঠিন। বিশ্বে ছয় হাজারটিরও বেশি ভাষা রয়েছে যা প্রায় সমান সংখ্যক প্রজাতিগত পটভূমির মানুষ লিখে ও বলে। এত বিশাল ভাষাগত জ্ঞান দিয়ে AI ট্রেন করা অত্যন্ত কঠিন। Facebook-এর AI সিস্টেমে আপলোড করা লেবেলড ডেটা থেকে শেখে। ডেটার পরিমাণ বিশাল এবং এফেক্টিভ ট্রেনিং-এর জন্য সেটা লেবেল করা ডেভেলপারদের জন্য কঠিন কাজ। এবং ডেটার পরিমাণ যত বড় হয়, মানব ভুলের সুযোগও ততটুকু বড় হয়।
ফটো এবং ভিডিও ডেটা শিখা আরেকটি মাথাব্যথা
Instagram অধিগ্রহণের পর ফটো বুঝতে Facebook ব্যাপকভাবে উন্নত হয়েছে। Facebook Computer Vision এবং Panoptic Feature Pyramid Network (Panoptic FPN) কনসেপ্ট এম্বেড করেছে সকল ইমেজের আর্কিটেকচার বুঝতে। Panoptic FPN এখন ইমেজ স্ট্রাকচার ছাড়া ইমেজ ব্যাকগ্রাউন্ডও বুঝতে পারে, যা Facebook-এর AI কে ওয়েবে উপলব্ধ ইমেজ রূপে ক্ষতিকর কন্টেন্ট ফিল্টার করতে আরও সক্ষম করেছে।
কিন্তু ভিডিও কন্টেন্ট বুঝতে Facebook AI-র জন্য একটি বড় ড্রব্যাক এবং এর মেশিন লার্নিং ভিডিও আপলোড ও শেয়ার হওয়া ঘৃণা বক্তব্য এবং হিংসা বাধা দিতে একাধিক লেভেলে ব্যর্থ হয়েছে। যদিও Facebook দাবি করে যে তারা হ্যাশট্যাগকে ডেটা লেবেল হিসেবে ব্যবহার করার চেষ্টা করেছে AI কে ভিডিও কন্টেন্ট থেকে শিখতে সাহায্য করার জন্য, অথবা কমপক্ষে হ্যাশট্যাগ থেকে দেওয়া ইনফরমেশন দিয়ে ডেটার প্রাসঙ্গিকতা নির্ধারণ করার জন্য; তবে এটি চরমপন্থী.Labelまで达标。 (Note: The original text seems to have a mix of English and Chinese characters at the end "Label直到达标" which doesn't make sense in context. I'll translate the meaning naturally.)
Facebook AI কোথায় ব্যর্থ হয়?
Facebook AI একটি Supervised Learning (সুপারভাইজড লার্নিং) ফ্রেমওয়ার্কে চলে, যেখানে AI মানব ডেভেলপার দ্বারা লেবেল করা ডেটাসেট থেকে শেখে। গত কয়েক বছরে Facebook-এ জনসংখ্যা প্রায় পৃথিবীর মোট জনসংখ্যার এক-তৃতীয়াংশে পৌঁছেছে। এর মানে লেখা, অডিও, এবং ভিডিও ফরম্যাটে ভয়ানক পরিমাণ ডেটা Facebook-এ ক্ষণেকেই আপলোড হচ্ছে। একই সময়, AI-র কাজ হলো এই কন্টেন্ট রিয়েল-টাইমে ইভ্যালুয়েট করা। যেহেতু মানবвовহার জড়িত, তাই গভীর গবেষণাও ডেটা লেবেলিং-এ ল্যাগ বা AI-র পড়া ডেটাসেটে ত্রুটি আনতে পারে। এতে কন্টেন্ট ডিটেকশনে ত্রুটি হতে পারে এবং AI সকল ইউজার কন্টেন্টের জন্য একইভাবে কাজ নাও করতে পারে।
Self-Supervised AI: Facebook-এর ব্যাকআপ প্ল্যান ক্ষতিকর কন্টেন্ট সরাতে
F8 2019-র Day 2-এ CTO Mike Schroepfer ঘোষণা করেন যে Facebook গবেষক ও ডেভেলপারদের নেতৃত্ব দিয়ে সেলফ-সুপারভাইজড লার্নিং সাপোর্ট করার সিস্টেম ডিজাইন করছে। এমন একটি AI সিস্টেম ডেটাসেট এবং লেবেলিং ছাড়াই ইনফরমেশন বুঝতে পারবে, যা এটিকে স্বABASED (self-reliant) এবং স্বজ্ঞ (self-aware) বানাবে। সেলফ-সুপারভাইজড AI-কে বিশাল পরিমাণ ডেটা খাওয়ানো যাবে। তবে, সমগ্র ডেটা কাঁচা হবে এবং যেন তেন খাওয়ানো হবে না। AI মেশিনের জন্য ট্রেনিং মডিউল ডিজাইন করার জন্য ব্যবহারকারীদের কন্টেন্ট বা ডেটা থেকে কিছু অংশ সরিয়ে মেশিনকে বাকি অংশ নিজে বুঝতে দিতে হবে। এই ধরনের ট্রেনিং মেশিনকে Facebook-এ চলমান কন্টেন্টের প্রাসঙ্গিকতা বাড়াতে এবং নীতিমালা ও কানুনের সাথে তা আরও ভালোভাবে স্ক্রুটিনাইজ করতে সক্ষম করবে।
Inclusive Training for AI: Facebook-এর AR বিজনেসকে আরও নৈতিক ও নিরাপদ করা
Portal এবং Spark AR-এ Facebook AR এবং VR টেক বিজনেসে বড় ভেঞ্চুর পরিকল্পনা করছে। কিন্তু স্মার্ট টেকের জন্য স্মার্ট AI দরকার যাতে সমৃদ্ধ ব্যবহারকারী অভিজ্ঞতা দেয়া যায়। Portal ক্যামেরা অগমেন্টেড রিয়েলিটি কনসেপ্টে ডিজাইন করা হয়েছে এবং চেহারা স্বীকৃতি ও স্মার্ট ভিডিও চ্যাট প্ল্যাটফর্মের চাবি হবে। কিন্তু পাওয়া গেছে এই ক্যামেরা এবং AR/VR হেডসেট মানুষের কমান্ড বুঝতে পক্ষপাতমূলক। লেন্সগুলো স্কিন টোন এবং জেন্ডার আলাদা করে চেনে এবং সকল ব্যবহারকারীর একই অভিজ্ঞতা দিতে ব্যর্থ হয়। এছাড়া এটি বর্ণবাদ ও লিঙ্গ বিভেদরত করছে। বিশ্বব্যাপী সমালোচনার পর, এটি Facebook যা চায় সেটা নয়।
তাই Facebook ঘোষণা করেছে যে এটি ইনক্লूसিভ AI তৈরি করবে এই সমস্যা দূর করার জন্য। এর জন্য Nigerian-American Lade Obamehinti Facebook-এর AR/VR সেকশনের স্ট্র্যাটেজি ডিপার্টমেন্টের নেতৃত্ব করছেন। গবেষকরা আলাদা আলাদা লাইট সেটিং-এ আলাদা আলাদা স্কিন টোনवाले মানুষের সাথে AI ক্যামেরা টেস্ট করবেন, যাতে AI-এর লার্নিং মডিউলে কোনো ত্রুটি বা ফ্লাকচুয়েশন ছাড়া ইনক্লুজিভিটি এম্বেড করা যায়।
Facebook কেন AI-র ওপর কাজ করতে হবে?
Facebook লোকদের ডেটা অপব্যবহারের শিকার হয়ে দিয়েছে এবং সেই ডেটা অফিসিয়ালদের নাকের নিচে মার্কেটার এবং বিজ্ঞাপনদাতাদের বিক্রি হয়েছে। তারপর Facebook একটি পাওয়ার সার্জ সফার করল এবং লক্ষ লক্ষ ব্যবহারকারীর পাসওয়ার্ড প্লেইন টেক্সটে এক্সপোজ হয়েছে। এবং তারপর, ক্রাইস্টচার্চ, নিউজিল্যান্ডের একজন ব্যক্তি Facebook-এ লাইভ স্ট্রিম করল যেটায় সে একটি মসজিদে লোকদের গুলি করে হত্যা করল একাধিকবার। ভিডিওটি স্ট্রিম হয়েছে এবং এটি FB নিউজ ফিডে পর্যাপ্ত সময় রয়েছে যাতে লোকরা ডাউনলোড করতে পারে।
Facebook ইতিমধ্যে প্রচুর প্রতিবাদ এবং বিলিয়ন ডলারের ক্ষতি সফার কর चुका। এই কারণেই Mark Zuckerberg F8 ইভেন্টের Day 1-এ "privacy" শব্দটি লক্ষ লক্ষ বার ব্যবহার করলেন। Facebook লিভারেজ হারিয়েছে এবং বিশ্বব্যাপী ব্যবহারকারী ও নীতিনির্মাতাদের ধৈর্যের সীমা লাঙ্ঘন করেছ। যদি Facebook তার AI কে কন্টেন্ট বুঝতে সক্ষম না করে, তবে আগামী বছরে শাটডাউন মোকাবিলা করতে হতে পারে।
হয়তো ইএই একমাত্র কারণ যার জন্য Facebook তার CTO কে সারাদিন স্টেজে বসিয়ে রাখল, ব্যবহারকারীদের আশ্বস্ত করার জন্য যাতে তারা জানতে পারে Facebook তাদের রক্ষার জন্য সব উপায় করছে।
এই কৌশল কি সফল হবে?
Zuckerberg নিজে স্বীকার করেছেন যে এই পরিবর্তনগুলো রাতারাতি হবে না। Facebook কে তার বিজনেস মডেল সম্পূর্ণরূপে পরিবর্তন করতে হতে পারে তার AI-র ত্রুটি সম্পূর্ণ দূর করতে এবং ঘৃণা কন্টেন্ট Vĩnh viễn Facebook থেকে সরাতে। গবেষণা চলছে, এবং এরকম ট্রেনিং মডিউল ডেভেলপমেন্ট 이른 স্টেজে রয়েছে। তবে একটা কথা বলা যায় যে Facebook এথা বিষয়গুলো গम्भীরতापूर्वক নিচ্ছে। এবং যদি এটি প্রায়োরিটি রেখে চলা হয়, তবে কোম্পানিটি আমسال F8-এ কর্তৃপক্ষের দিয়ে প্রতিশ্রুতিগুলো পূরণ করতে সক্ষম হতে পারে।
Facebook-এর জন্য নতুন টেকনোলজি এবং ভালো AI ট্রেনিং মডিউল लेकर আসার 고ে সয়ে। বিশেষ করে যেহেতু Facebook এবং এর সম্পূর্ণ স্বামিত্বাধীন প্ল্যাটফর্ম ও প্রোডাক্টের ব্যবহারকারীর সংখ্যা দিন দিন বেড়েই চলছে। যেহেতু Facebook চ্যাট ও কমিউনিকেশন সার্ভিসের পাশাপাশি বিজ্ঞাপন ও ইনফ্লুয়েন্সিং পোর্টালে রূপান্তরিত হয়েছে, এর সার্ভারের ডেটা ক্যাটেগরাইজেশন এবং ডেটা লেবেলিং-এর সীমা লাঙ্ঘন করিয়েছে। Facebook Inc.-এর এই কৌশলগুলো কোম্পানিকে সাহায্য করবে কিনা? এই প্রশ্নের উত্তর সাদা নয়। তখন পর্যন্ত, আমরা কী করতে পারি—অপেক্ষা করুন এবং দেখুন Mr. Zuckerberg তার কথা কীভাবে পূরণ করেন।
