এখানে প্রদত্ত উৎসগুলির সমন্বয়ে একটি সংবাদ নিবন্ধ দেওয়া হল:
প্রযুক্তি বিষয়ক খবরে প্রাধান্য বিস্তার করছে এআই-এর অগ্রগতি এবং নিরাপত্তা উদ্বেগ
কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার (এআই) উন্নয়ন, উন্নত এআই মডেল থেকে শুরু করে সম্ভাব্য নিরাপত্তা দুর্বলতা পর্যন্ত, প্রযুক্তি শিল্পের দৃষ্টি আকর্ষণ করেছে। অ্যানথ্রোপিক তাদের এআই মডেলের একটি উল্লেখযোগ্য আপগ্রেড ক্লড ওপাস ৪.৬ (Claude Opus 4.6) প্রকাশ করেছে, যেখানে গবেষকরা এআই ব্যবহার করে জিপিইউ কার্নেল (GPU kernel) অপ্টিমাইজ করার উপায় খুঁজে বের করছেন। একই সাথে, এআই নিরাপত্তা এবং এআই এজেন্টদের দূষিত ব্যবহারের সম্ভাবনা নিয়ে উদ্বেগ বাড়ছে।
অ্যানথ্রোপিকের ক্লড ওপাস ৪.৬, যা বৃহস্পতিবার প্রকাশিত হয়েছে, আরও সতর্কতার সাথে পরিকল্পনা করতে এবং দীর্ঘ সময় ধরে স্বয়ংক্রিয় কর্মপ্রবাহ (autonomous workflows) চালিয়ে যেতে সক্ষম করে তোলার জন্য ডিজাইন করা হয়েছে। ভেঞ্চারবিটের মতে, অ্যানথ্রোপিক দাবি করেছে যে ক্লড ওপাস ৪.৬ ওপেনএআই-এর জিপিটি-৫.২ (GPT-5.2)-সহ প্রতিযোগীদের চেয়ে গুরুত্বপূর্ণ এন্টারপ্রাইজ বেঞ্চমার্কে (enterprise benchmarks) ভালো পারফর্ম করে। ওপেনএআই তাদের কোডেক্স (Codex) ডেস্কটপ অ্যাপ্লিকেশন চালু করার পরপরই এই সংস্করণটি প্রকাশিত হয়েছে, যা এআই মডেলের ক্ষেত্রে প্রতিযোগিতা আরও বাড়িয়ে দিয়েছে। এছাড়াও, বিনিয়োগকারীদের মধ্যে এই উদ্বেগ দেখা দিয়েছে যে এআই সরঞ্জামগুলি প্রতিষ্ঠিত এন্টারপ্রাইজ সফ্টওয়্যার ব্যবসায় ব্যাঘাত ঘটাতে পারে।
এআই উন্নয়নের অন্য একটি ক্ষেত্রে, স্ট্যানফোর্ড, এনভিডিয়া এবং টুগেদার এআই-এর গবেষকরা টেস্ট-টাইম ট্রেনিং টু ডিসকভার (Test-Time Training to Discover) (টিটিটি-ডিসকভার) নামক একটি কৌশল তৈরি করেছেন। এই কৌশলটি অনুমান প্রক্রিয়ার (inference process) সময় জিপিইউ কার্নেল অপ্টিমাইজ করে, যা উল্লেখযোগ্য কর্মক্ষমতা উন্নতি ঘটাতে পারে। ভেঞ্চারবিটের বেন ডিকসন জানিয়েছেন যে টিটিটি-ডিসকভার একটি গুরুত্বপূর্ণ জিপিইউ কার্নেলকে অপ্টিমাইজ করতে পেরেছে, যা আগের সেরা কার্নেলের চেয়ে দ্বিগুণ দ্রুত চলতে সক্ষম, যেখানে আগের কার্নেলটি মানুষের তৈরি করা ছিল। টিটিটি-ডিসকভার নির্দিষ্ট সমস্যার জন্য মডেলগুলিকে প্রশিক্ষণ চালিয়ে যেতে এবং তাদের ওজন আপডেট করার অনুমতি দিয়ে এন্টারপ্রাইজ এআই কৌশলগুলিতে "ফ্রোজেন" মডেলের উপর বর্তমান নির্ভরতাকে চ্যালেঞ্জ করে।
তবে, এআই-এর দ্রুত অগ্রগতি নিরাপত্তার ঝুঁকিও নিয়ে আসে। ক্রাউডস্ট্রাইক ইন্টেলিজেন্সের গবেষণা, যা ২৯শে জানুয়ারি প্রকাশিত হয়েছে, আইডেন্টিটি অ্যান্ড অ্যাক্সেস ম্যানেজমেন্ট (Identity and Access Management) (আইএএম) পিভট (IAM pivot) নামে একটি নতুন অ্যাটাক চেইন (attack chain) তুলে ধরেছে। ভেঞ্চারবিটের মতে, এই অ্যাটাকের মাধ্যমে একজন ডেভেলপার একজন নিয়োগকর্তার কাছ থেকে লিঙ্কডইন-এ একটি আপাতদৃষ্টিতে বৈধ বার্তা পান। কোডিং অ্যাসেসমেন্টের (coding assessment) জন্য এমন একটি প্যাকেজ ইনস্টল করতে হয়, যা গিটহাব (GitHub) ব্যক্তিগত অ্যাক্সেস টোকেন, AWS API কী এবং Azure পরিষেবা অধ্যক্ষসহ ক্লাউড শংসাপত্র (cloud credentials) চুরি করে নেয়। কয়েক মিনিটের মধ্যেই অ্যাটাকার ক্লাউড পরিবেশে অ্যাক্সেস পেয়ে যায়। ভেঞ্চারবিটের লুই কলম্বাস উল্লেখ করেছেন যে এই ধরনের অ্যাটাকগুলি পরিচয়-ভিত্তিক অ্যাটাকগুলি পর্যবেক্ষণে সংস্থাগুলির একটি মৌলিক দুর্বলতা প্রকাশ করে।
বিষয়টিকে আরও জটিল করে তোলে ওপেনক্ল (OpenClaw)-এর উত্থান, যা একটি ওপেন-সোর্স এআই এজেন্ট এবং ব্যবহারকারীদের দৈনন্দিন কাজে সহায়তা করার জন্য ডিজাইন করা হয়েছে। নেচার নিউজের প্রতিবেদন অনুযায়ী, ওপেনক্ল ক্যালেন্ডারের ইভেন্ট নির্ধারণ, ই-মেইল পড়া, বার্তা পাঠানো এবং অনলাইন কেনাকাটার মতো কাজ করতে পারে। এআই এজেন্টদের মধ্যে মিথস্ক্রিয়া এবং সেই মিথস্ক্রিয়াগুলির প্রতি মানুষের প্রতিক্রিয়াগুলি এআই-থেকে-এআই যোগাযোগের গতিবিধি বোঝার জন্য বিজ্ঞানীরা অধ্যয়ন করছেন।
এদিকে, এমআইটি টেকনোলজি রিভিউ এআই-এর জন্য ইন্টিগ্রেশন প্ল্যাটফর্ম অ্যাজ এ সার্ভিস (Integration Platform as a Service) (আইপিএএএস)-এর সাথে সিস্টেমগুলিকে একীভূত করার প্রয়োজনীয়তার ওপর জোর দিয়েছে। নিবন্ধে উল্লেখ করা হয়েছে যে সংস্থাগুলি ঐতিহাসিকভাবে ব্যবসার চাপের পরিবর্তন মোকাবিলা করার জন্য তাৎক্ষণিক প্রযুক্তি সমাধান গ্রহণ করেছে, যার ফলে আন্তঃসংযুক্ত সিস্টেমগুলির একটি জটিল জাল তৈরি হয়েছে। আইপিএএএস সমাধানগুলির লক্ষ্য হল এই জটিল আইটি পরিবেশগুলি পরিচালনার জন্য আরও সুবিন্যস্ত এবং দক্ষ পদ্ধতি সরবরাহ করা।
এই উন্নয়নগুলির একত্রীকরণ এআই-এর উদ্ভাবনের দ্রুত গতি এবং এআই যে সুযোগ এবং চ্যালেঞ্জগুলি উপস্থাপন করে, উভয়টির সমাধানের গুরুত্বের উপর জোর দেয়।
Discussion
AI Experts & Community
Be the first to comment