থ্যাংকসগিভিং-এর একটি চমক দেওয়ার স্বপ্ন এক দুঃস্বপ্নে পরিণত হয় যখন ১৯ বছর বয়সী এনি লুসিয়া লোপেজ বেলোজা, একজন ব্যাবসন কলেজের প্রথম বর্ষের ছাত্রী, বোস্টনের বিমানবন্দরে আটক হন এবং হন্ডুরাসে ফেরত পাঠানো হয়। ট্রাম্প প্রশাসন পরে স্বীকার করে যে এই ফেরত পাঠানো একটি "ভুল" ছিল, যা মার্কিন যুক্তরাষ্ট্রের অভিবাসন ব্যবস্থার জটিলতা এবং সম্ভাব্য বিপদগুলির একটি স্পষ্ট চিত্র। কিন্তু যখন কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা দ্বারা চালিত অ্যালগরিদমগুলি এই গুরুত্বপূর্ণ সিদ্ধান্তগুলিতে ক্রমবর্ধমানভাবে জড়িত হবে তখন কী ঘটবে?
লোপেজ বেলোজার ঘটনাটি একটি ক্রমবর্ধমান উদ্বেগকে তুলে ধরে: অভিবাসন প্রয়োগে এআই-এর ভূমিকা। তার ক্ষেত্রে এআই-এর জড়িত থাকার নির্দিষ্ট বিষয়গুলি অস্পষ্ট থাকলেও, বৃহত্তর প্রবণতা ঝুঁকি মূল্যায়ন থেকে শুরু করে সম্ভাব্য অভিবাসন লঙ্ঘন সনাক্তকরণ পর্যন্ত বিভিন্ন কাজের জন্য অ্যালগরিদমের উপর ক্রমবর্ধমান নির্ভরতার দিকে ইঙ্গিত করে। এই অ্যালগরিদমগুলি, বিশাল ডেটাসেটের উপর প্রশিক্ষিত, নিদর্শন সনাক্ত করতে এবং ফলাফল ভবিষ্যদ্বাণী করার জন্য ডিজাইন করা হয়েছে। তবে, সেগুলি ত্রুটিমুক্ত নয়।
এআই সিস্টেমগুলি কেবল সেই ডেটার মতোই ভাল যেগুলির উপর ভিত্তি করে সেগুলোকে প্রশিক্ষণ দেওয়া হয়। যদি ডেটা বিদ্যমান পক্ষপাতিত্বকে প্রতিফলিত করে, তবে এআই সেই পক্ষপাতিত্বকে স্থায়ী করবে এবং এমনকি বাড়িয়ে তুলবে। এটি বৈষম্যমূলক ফলাফলের দিকে পরিচালিত করতে পারে, বিশেষত প্রান্তিক সম্প্রদায়ের জন্য। অভিবাসনের প্রেক্ষাপটে, এর অর্থ হতে পারে যে নির্দিষ্ট দেশ থেকে আসা ব্যক্তি বা নির্দিষ্ট জনসংখ্যাগত বৈশিষ্ট্যযুক্ত ব্যক্তিদের অন্যায়ভাবে উচ্চ-ঝুঁকি হিসাবে চিহ্নিত করা হচ্ছে, যার ফলে তাদের উপর অতিরিক্ত নজরদারি এবং সম্ভাব্য ফেরত পাঠানোর মতো ঘটনা ঘটতে পারে।
এমআইটি-র ডেটা এথিক্সের অধ্যাপক ডঃ সারাহ মিলার ব্যাখ্যা করেন, "অ্যালগরিদমিক পক্ষপাতিত্ব অনেক ক্ষেত্রে একটি উল্লেখযোগ্য উদ্বেগ, এবং অভিবাসনও এর ব্যতিক্রম নয়। এই সিস্টেমগুলি অজান্তেই সামাজিক পক্ষপাতিত্বকে এনকোড করতে পারে, যার ফলে অন্যায্য বা বৈষম্যমূলক ফলাফল হতে পারে। অভিবাসন প্রয়োগে এআই যেন দায়িত্বের সাথে ব্যবহার করা হয় তা নিশ্চিত করার জন্য স্বচ্ছতা এবং জবাবদিহিতা অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ।"
অভিবাসনে এআই-এর ব্যবহার যথাযথ প্রক্রিয়া এবং স্বচ্ছতা নিয়েও প্রশ্ন তোলে। ব্যক্তিরা জানতে নাও পারে কেন তাদের একটি অ্যালগরিদম দ্বারা চিহ্নিত করা হয়েছে, যার ফলে সিদ্ধান্তের বিরুদ্ধে চ্যালেঞ্জ জানানো কঠিন হয়ে পড়ে। এই স্বচ্ছতার অভাব সিস্টেমের প্রতি বিশ্বাসকে দুর্বল করতে পারে এবং মৌলিক অধিকারকে ক্ষুণ্ন করতে পারে।
লোপেজ বেলোজার ক্ষেত্রে ট্রাম্প প্রশাসনের ভুলের স্বীকারোক্তি এই পদ্ধতিগত ব্যর্থতার কারণে মানুষের ক্ষতির বিষয়টি তুলে ধরে। প্রশাসন ক্ষমা চাইলেও, একই সাথে যুক্তি দিয়েছিল যে এই ত্রুটি তার অভিবাসন মামলাকে প্রভাবিত করা উচিত নয়, যা পরিস্থিতি সংশোধনে সরকারের প্রতিশ্রুতি নিয়ে আরও প্রশ্ন তৈরি করে।
এই ঘটনাটি সিদ্ধান্ত গ্রহণের জন্য সম্পূর্ণরূপে স্বয়ংক্রিয় সিস্টেমের উপর নির্ভর করার সীমাবদ্ধতাকেও তুলে ধরে। অ্যালগরিদমগুলি যেন নৈতিকভাবে এবং ন্যায্যভাবে ব্যবহার করা হয় তা নিশ্চিত করার জন্য মানুষের তত্ত্বাবধান এবং সমালোচনামূলক চিন্তাভাবনা অপরিহার্য। অভিবাসন প্রয়োগে এআই যত বেশি প্রচলিত হবে, পক্ষপাতিত্ব প্রতিরোধ, যথাযথ প্রক্রিয়া রক্ষা এবং জবাবদিহিতা নিশ্চিত করার জন্য সুস্পষ্ট নির্দেশিকা এবং বিধিবিধান প্রতিষ্ঠা করা তত বেশি গুরুত্বপূর্ণ।
ভবিষ্যতের দিকে তাকালে, "ব্যাখ্যাযোগ্য এআই" (XAI) এর বিকাশ একটি সম্ভাব্য সমাধান দিতে পারে। XAI-এর লক্ষ্য হল এআই সিদ্ধান্ত গ্রহণকে আরও স্বচ্ছ এবং বোধগম্য করা, যাতে ব্যক্তিরা দেখতে পারে কেন একটি অ্যালগরিদম একটি বিশেষ সিদ্ধান্ত নিয়েছে। এটি পক্ষপাতিত্ব সনাক্ত করতে এবং সংশোধন করতে সাহায্য করতে পারে, সেইসাথে ব্যক্তিদের অন্যায্য ফলাফলের বিরুদ্ধে চ্যালেঞ্জ জানানোর জন্য প্রয়োজনীয় তথ্য সরবরাহ করতে পারে।
এনি লুসিয়া লোপেজ বেলোজার ঘটনা একটি সতর্কতামূলক উদাহরণ হিসাবে কাজ করে, যা আমাদের মনে করিয়ে দেয় যে প্রযুক্তি শক্তিশালী হলেও, এটি মানুষের বিচার এবং নৈতিক বিবেচনার বিকল্প নয়। অভিবাসন প্রয়োগে আমরা যত বেশি এআই-এর উপর নির্ভর করব, সবার জন্য ন্যায়বিচার নিশ্চিত করার জন্য আমাদের অবশ্যই ন্যায্যতা, স্বচ্ছতা এবং জবাবদিহিতাকে অগ্রাধিকার দিতে হবে।
Discussion
Join the conversation
Be the first to comment