ভাষার জাদুর পেছনের রহস্য: কম্পিউটারও কি পক্ষপাতের শিকার?
MIT-এর নতুন আবিষ্কারে উন্মোচিত হল এক নতুন দিক!
বন্ধুরা, তোমরা কি কখনও ভেবে দেখেছো, আমরা যে কম্পিউটার বা ফোন ব্যবহার করি, সেগুলো কীভাবে এত সুন্দরভাবে আমাদের কথা বোঝে এবং উত্তর দেয়? এর পেছনে আছে এক অদ্ভুত জাদুর মতো জিনিস, যাকে বলে “লার্জ ল্যাঙ্গুয়েজ মডেল” (LLM)। অনেকটা একটা বিশাল লাইব্রেরির মতো, যেখানে লক্ষ লক্ষ বই আছে আর কম্পিউটার সেগুলো পড়ে শিখেছে। Massachusetts Institute of Technology (MIT) এর বিজ্ঞানীরা এই ভাষার জাদুর ভেতরের এক গোপন রহস্যের উপর আলো ফেলেছেন। তারা খুঁজে বের করেছেন যে, এই কম্পিউটারগুলোও মাঝে মাঝে আমাদের মতোই পক্ষপাতদুষ্ট (biased) আচরণ করতে পারে!
পক্ষপাত বা Bias মানে কী?
ধরো, তোমার ক্লাসে একজন বন্ধু খুব ভালো ছবি আঁকতে পারে, কিন্তু আরেকজন খুব ভালো দৌড়াতে পারে। তুমি যদি শুধু ছবি আঁকার দিকেই বেশি মনোযোগ দাও এবং দৌড়ানোর ক্ষমতাকে গুরুত্ব না দাও, তাহলে সেটা এক ধরনের পক্ষপাত। কম্পিউটার যখন শেখে, তখন সে বিভিন্ন তথ্য থেকে শেখে। যদি সেই তথ্যের মধ্যে কিছু ভুল বা অসমাপ্ত ধারণা থাকে, তবে কম্পিউটারও সেই ভুল বা অসমাপ্ত ধারণার মতো করে প্রভাবিত হতে পারে।
MIT-এর বিজ্ঞানীরা কী খুঁজে পেয়েছেন?
MIT-এর বিজ্ঞানীরা এই “লার্জ ল্যাঙ্গুয়েজ মডেল” গুলোকে খুব ভালোভাবে পর্যবেক্ষণ করেছেন। তারা দেখেছেন যে, যখন এই মডেলগুলো কোনো কিছু শেখে, তখন তাদের শেখার পথেও মানুষের মতোই কিছু ভুল ধারণা বা পক্ষপাত ঢুকে যেতে পারে।
ভাবো তো, তুমি যদি শুধু গল্পের বই পড়ো, তাহলে তুমি হয়তো জানতেই পারবে না যে জীবনে আরও অনেক মজার এবং গুরুত্বপূর্ণ জিনিস আছে। তেমনি, কম্পিউটারগুলো যখন ইন্টারনেট থেকে তথ্য শেখে, তখন ইন্টারনেটে যা কিছু লেখা আছে, তার সবকিছুই তারা গ্রহণ করে। কিন্তু ইন্টারনেটে তো ভালো-খারাপ, সঠিক-ভুল সব ধরনের তথ্যই থাকে।
MIT-এর বিজ্ঞানীরা দেখেছেন, এই LLM গুলো কিছু নির্দিষ্ট বিষয়ে অন্য বিষয়ের চেয়ে বেশি ভালো তথ্য দিতে পারে, আবার কিছু বিষয়ে তাদের দেওয়া তথ্যে ভুল থাকতে পারে। যেমন, হয়তো তারা কোনো বিশেষ পেশা বা লিঙ্গ (ছেলে/মেয়ে) সম্পর্কে এমন কিছু ধারণা শিখে ফেলেছে যা আসলে সবার জন্য সত্যি নয়।
এটা কেন গুরুত্বপূর্ণ?
এটা জানা কেন জরুরি? কারণ, এই LLM গুলো কিন্তু এখন আমাদের অনেক কাজে লাগে। তারা আমাদের প্রশ্নোত্তরে সাহায্য করে, লেখালেখিতে সাহায্য করে, এমনকি নতুন নতুন জিনিস শিখতেও সাহায্য করে। যদি এই মডেলগুলো পক্ষপাতদুষ্ট হয়, তাহলে তারা হয়তো আমাদের ভুল তথ্য দিতে পারে বা কোনো নির্দিষ্ট গোষ্ঠীর প্রতি অন্যায় আচরণ করতে পারে।
ধরো, যদি একটি LLM শেখে যে, “সমস্ত ডাক্তাররা পুরুষ” অথবা “সমস্ত নার্সরা মহিলা”, তাহলে এটা কিন্তু ভুল। কারণ আমরা জানি, নারীরাও ডাক্তার হতে পারেন এবং পুরুষরাও নার্স হতে পারেন। LLM যদি এই ভুল ধারণা ধরে রাখে, তাহলে তারা যখন এই বিষয়ে প্রশ্ন করা হবে, তখন ভুল উত্তর দেবে।
শিশুদের জন্য এর মানে কী?
ছোট্ট বন্ধুরা, তোমরা যখন বড় হবে, তখন এই LLM-এর ব্যবহার আরও অনেক বাড়বে। বিজ্ঞানীরা চেষ্টা করছেন যাতে এই মডেলগুলো আরও নির্ভুল এবং সবার জন্য সমান হয়। তোমাদের মতো বিজ্ঞানীরাই কিন্তু এই কাজগুলো করবেন।
তোমরা হয়তো ভাবছো, “কিন্তু আমরা তো ছোট!” আরে না! তোমরা যদি এখন থেকেই বিজ্ঞান, প্রযুক্তি এবং তথ্যের প্রতি আগ্রহী হও, তবে ভবিষ্যতে তোমরাও এই জটিল বিষয়গুলো বুঝতে এবং সমাধান করতে পারবে।
আমরা কী শিখতে পারি?
- প্রশ্ন করতে শেখো: যখনই কোনো তথ্য পাবে, সেটিকে যাচাই করার চেষ্টা করো। কেবল একটি উৎস থেকে তথ্য না নিয়ে, বিভিন্ন জায়গা থেকে তথ্য সংগ্রহ করো।
- সমতার গুরুত্ব বোঝো: সবাই সমান, এটি একটি গুরুত্বপূর্ণ নীতি। কম্পিউটারকেও এমনভাবে শেখানো উচিত যাতে কোনো ভেদাভেদ না থাকে।
- বিজ্ঞান আমাদের চারপাশের সবকিছুকে উন্নত করে: MIT-এর এই আবিষ্কার প্রমাণ করে যে, বিজ্ঞান কেবল বইয়ের পাতায় সীমাবদ্ধ নয়, এটি আমাদের চারপাশের সবকিছুকে বুঝতে এবং উন্নত করতে সাহায্য করে।
এই LLM-এর জগতটা খুবই রোমাঞ্চকর। MIT-এর এই গবেষণা আমাদের দেখিয়েছে যে, এই ভাষার জাদুর পেছনের রহস্য উন্মোচন করা এবং সেটিকে আরও উন্নত করা একটি চলমান প্রক্রিয়া। তোমরাও এই যাত্রার অংশ হতে পারো। হয়তো একদিন তোমরাও এমন কিছু আবিষ্কার করবে যা পৃথিবীকে আরও সুন্দর এবং fairer করে তুলবে! বিজ্ঞানের পথে এগিয়ে চলো, কৌতূহল নিয়ে শিখতে থাকো, আর দেখো কত নতুন বিস্ময় অপেক্ষা করছে!
Unpacking the bias of large language models
এআই সংবাদ সরবরাহ করেছে।
গুগল জেমিনির থেকে প্রতিক্রিয়া পাওয়ার জন্য নিম্নলিখিত প্রশ্নটি ব্যবহৃত হয়েছে:
2025-06-17 20:00 এ, Massachusetts Institute of Technology ‘Unpacking the bias of large language models’ প্রকাশ করেছে। অনুগ্রহ করে সম্পর্কিত তথ্য সহ একটি বিশদ নিবন্ধ সহজ ভাষায় লিখুন, যা শিশু ও শিক্ষার্থীরা বুঝতে পারবে, যাতে আরও বেশি শিশু বিজ্ঞানে আগ্রহী হয়। অনুগ্রহ করে শুধু বাংলাতে নিবন্ধটি প্রদান করুন।