আলেকজান্দ্র এআই এর সম্ভাবনা এবং এর ‘ঘাটতি’ নিয়ে ওয়াং

12 ই জুন, আলেকজান্দ্র ওয়াং তার সবচেয়ে উচ্চাভিলাষী মুনশটটি এখনও তাড়া করতে স্কেলের প্রধান নির্বাহী কর্মকর্তা হিসাবে পদত্যাগ করেছেন: মেটা’র নতুন “সুপারিনটেলিজেন্স” বিভাগের প্রধান হিসাবে মানব-এআইকে স্মার্ট-এআইআই বিল্ডিং। তার পদক্ষেপের অংশ হিসাবে, মেটা স্কেল এআই -তে সংখ্যালঘু অংশের জন্য 14.3 বিলিয়ন ডলার বিনিয়োগ করবে, তবে আসল পুরষ্কারটি তার সংস্থা নয় – এটি নিজেই ওয়াং।

২৮ বছর বয়সী ওয়াং মেটা এর এআই প্রচেষ্টায় জরুরিতার অনুভূতি নিয়ে আসবে বলে আশা করা হচ্ছে, যা এই বছর জর্জরিত হয়েছে বিলম্ব এবং আন্ডারহেলমিং পারফরম্যান্স। একবার ওপেন-ওয়েট এআইয়ের অবিসংবাদিত নেতা, ইউএস টেক জায়ান্ট জনপ্রিয় বেঞ্চমার্কগুলিতে ডিপসেকের মতো চীনা প্রতিদ্বন্দ্বীদের দ্বারা ছাড়িয়ে গেছে। যদিও ওয়াং, যিনি ১৯ বছর বয়সে এমআইটি থেকে বাদ পড়েছিলেন, তার কিছু সহকর্মীর একাডেমিক চপগুলির অভাব রয়েছে, তবে তিনি তাদের এআই সিস্টেমগুলি উন্নত করতে মেটা প্রতিদ্বন্দ্বীদের যে ধরণের ডেটা ব্যবহার করেন এবং অপ্রতিরোধ্য উচ্চাকাঙ্ক্ষা উভয়ই অন্তর্দৃষ্টি দেয়। গুগল এবং ওপেনই উভয়ই মেটা চুক্তির মাধ্যমে স্কেল এআইয়ের সাথে চুক্তিগুলি বিচ্ছিন্ন করছে বলে জানা গেছে। স্কেল মন্তব্য করতে অস্বীকার করেছে, তবে অন্তর্বর্তী সিইও জোর দিয়েছেন যে সংস্থাটি একটিতে স্বাধীনভাবে কাজ চালিয়ে যাবে ব্লগ পোস্ট।

বড় লক্ষ্যগুলি ওয়াংয়ের জিনিস। 24 এর মধ্যে, তিনি কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা শিল্পের জায়ান্টদের জন্য একটি প্রধান খেলোয়াড় লেবেলিং ডেটা হিসাবে স্কেল তৈরি করে বিশ্বের কনিষ্ঠতম স্ব-নির্মিত বিলিয়নেয়ার হয়ে উঠবেন। “উচ্চাকাঙ্ক্ষা বাস্তবতার আকার দেয়,” স্কেলের অন্যতম মূল মূল্যবোধ পড়ে – একটি মূলমন্ত্রী ওয়াং তৈরি করেছে। এই ড্রাইভটি তাকে ওপেনএআইয়ের সিইও স্যাম আল্টম্যানের কাছ থেকে প্রশংসা অর্জন করেছে, যিনি বেঁচে আছে মহামারী চলাকালীন কয়েক মাস ধরে ওয়াংয়ের অ্যাপার্টমেন্টে।

তবে তার নিরলস উচ্চাকাঙ্ক্ষা বাণিজ্য-বন্ধ নিয়ে এসেছে। তিনি ডেটাটিকে “প্রথম শ্রেণির সমস্যা” হিসাবে বিবেচনা করার জন্য স্কেলের সাফল্যের কৃতিত্ব দেন তবে এই ফোকাসটি সর্বদা 240,000 এরও বেশি চুক্তির কর্মীদের কোম্পানির সেনাবাহিনীতে প্রসারিত হয়নি, যাদের মধ্যে কেউ কেউ মুখোমুখি হয়েছেন বিলম্ব, হ্রাস, বা বাতিল অর্থ প্রদান কাজ শেষ করার পরে। লুসি গু, যিনি স্কেল সহ-প্রতিষ্ঠা করেছিলেন, তবে ওয়াংয়ের সাথে মতবিরোধের পরে 2018 সালে চলে গিয়েছিলেন, বলেছেন এটি তাদের “সংঘর্ষের বিষয়”।

গুও বলেছেন, “আমি ছিলাম, ‘আমাদের সময়মতো বেতন দেওয়া হয়েছে তা নিশ্চিত করার দিকে আমাদের মনোনিবেশ করা দরকার,” “ওয়াং যখন প্রবৃদ্ধির সাথে আরও বেশি উদ্বিগ্ন ছিলেন, গুও বলেছেন। স্কেল বলেছে দেরিতে অর্থ প্রদানের উদাহরণগুলি অত্যন্ত বিরল এবং এটি ক্রমাগত উন্নতি করে।

এই বৃদ্ধি-সমস্ত-ব্যয়বহুল মানসিকতা বাড়ছে। একটি অনুযায়ী পরমাণু বোমার পর থেকে সুপারিনটেলিজেন্ট আল “সবচেয়ে অনিশ্চিত প্রযুক্তিগত বিকাশের পরিমাণ হবে” নীতিমালা কাগজ ওয়াং মার্চ মাসে গুগলের প্রাক্তন প্রধান নির্বাহী কর্মকর্তা এরিক শ্মিট এবং এআই সুরক্ষা কেন্দ্রের পরিচালক ড্যান হেন্ডরিক্সের সাথে সহ-রচনা করেছিলেন। মেটায় ওয়াংয়ের নতুন ভূমিকা তাকে এই প্রযুক্তি সম্পর্কে একটি গুরুত্বপূর্ণ সিদ্ধান্ত গ্রহণকারী করে তোলে যা ত্রুটির কোনও জায়গা ছাড়েনি।

টাইম স্কেলের প্রধান নির্বাহী কর্মকর্তা পদে পদার্পণ করার আগে এপ্রিল মাসে ওয়াংয়ের সাথে কথা বলেছিল। তিনি তার নেতৃত্বের স্টাইলটি নিয়ে আলোচনা করেছিলেন, এজিআই এবং এআইয়ের “ঘাটতি” এর জন্য মার্কিন যুক্তরাষ্ট্র কতটা প্রস্তুত।

এই সাক্ষাত্কারটি ঘনীভূত এবং স্পষ্টতার জন্য সম্পাদিত হয়েছে।

আপনার নেতৃত্বের স্টাইলটি খুব ইন-দ্য-ওয়েড হিসাবে বর্ণনা করা হয়েছে। উদাহরণস্বরূপ, জানা গেছে যে আপনি প্রতিটি নতুন কর্মচারীর সাথে 1-1 কল নেবেন এমনকি হেডকাউন্ট শত শতগুলিতে পৌঁছানোর পরেও। স্কেল বাড়ার সাথে সাথে নেতৃত্বের বিষয়ে আপনার দৃষ্টিভঙ্গি কীভাবে বিকশিত হয়েছে?

নেতৃত্ব একটি খুব বহুমুখী শৃঙ্খলা, তাই না? একটি স্তর আছে – আপনি কি আপনার সামনে ঠিক যে জিনিসগুলি সম্পাদন করতে পারেন? দ্বিতীয় স্তরটি হ’ল: আপনি যে জিনিসগুলি এমনকি সঠিক জিনিসগুলি করছেন? আপনি কি সঠিক দিক নির্দেশ করছেন? এবং তারপরে তিনটি স্তরের তিনটি স্টাফ রয়েছে যা সম্ভবত সবচেয়ে গুরুত্বপূর্ণ – সংস্থার সংস্কৃতি কী? সমস্ত ধরণের জিনিস।

আমি অবশ্যই মনে করি নেতৃত্বের প্রতি আমার দৃষ্টিভঙ্গি বিশদটির প্রতি খুব উচ্চ মনোযোগের মধ্যে একটি, খুব ইন-ওয়েড হওয়া, বেশ মনোনিবেশিত হওয়া, একটি উচ্চ স্তরের জরুরিতার উত্সাহ দেওয়া, সত্যই নিশ্চিত করার চেষ্টা করা হচ্ছে যে সংস্থাটি যত তাড়াতাড়ি সম্ভব এবং জরুরিভাবে গুরুত্বপূর্ণ সমস্যাগুলির দিকে এগিয়ে চলেছে।

তবে লেয়ারিংও, আপনি কীভাবে একটি স্বাস্থ্যকর সংস্কৃতি বিকাশ করবেন? আপনি কীভাবে এমন একটি সংস্থা বিকাশ করবেন যেখানে লোকেরা এমন অবস্থানগুলিতে রাখা হয় যেখানে তারা তাদের সেরা কাজ করতে সক্ষম হয় এবং তারা ক্রমাগত এই পরিবেশগুলির মধ্যে শিখছে এবং বাড়ছে। যখন আপনি এমন একটি মিশনের দিকে ইঙ্গিত করেন যা জীবনের চেয়ে বড়, তখন আপনার কাছে সত্যই দুর্দান্ত এমন জিনিসগুলি সম্পাদন করার ক্ষমতা রয়েছে।

2018 সালে চীন ভ্রমণের পর থেকে, আপনি চীনের এআই উচ্চাকাঙ্ক্ষা দ্বারা উত্থাপিত হুমকির বিষয়ে স্পষ্টবাদী হয়ে উঠেছে। এখন, বিশেষত ডিপসেকের প্রেক্ষিতে, ওয়াশিংটনে এই দৃষ্টিভঙ্গি অনেক বেশি প্রভাবশালী হয়ে উঠেছে। এআই বিকাশ সম্পর্কিত আপনার কি অন্য কোনও গ্রহণ রয়েছে যা এখন এক ধরণের প্রান্ত হতে পারে তবে পাঁচ বছর বা তার মধ্যে মূলধারায় পরিণত হবে?

আমি মনে করি, এজেন্ট ওয়ার্ল্ড – এমন একটি যেখানে ব্যবসা এবং সরকারগুলি এজেন্টদের সাথে তাদের অর্থনৈতিক ক্রিয়াকলাপ ক্রমবর্ধমান করে চলেছে; মানুষগুলি আরও বেশি করে কেবল সেই এজেন্টদের পরিচালক এবং অধ্যক্ষদের মতো এক ধরণের অনুভব করে; যেখানে আমরা এজেন্টগুলিতে আরও অর্থনৈতিক ক্রিয়াকলাপ স্থানান্তর এবং অফলোড করতে শুরু করছি। এটি অবশ্যই ভবিষ্যত, এবং আমরা কীভাবে একটি সমাজ হিসাবে ন্যূনতম বিঘ্নের সাথে এই রূপান্তরটি খুব, খুব অ-তুচ্ছ।

আমি মনে করি আপনি যখন এটি সম্পর্কে কথা বলেন তখন এটি অবশ্যই ভীতিজনক বলে মনে হয় এবং আমি মনে করি এটি এমন একটি ইঙ্গিতের মতো যে এটি এমন কিছু হতে পারে না যা সম্পাদন করা খুব সহজ বা করা খুব সহজ। আমার বিশ্বাস, আমি মনে করি যে আমাদের তৈরি করতে হবে এমন অনেকগুলি জিনিস রয়েছে, যা আমাদের সঠিক হতে হবে, আমাদের করতে হবে, যাতে এই রূপান্তরটি মসৃণ হয় তা নিশ্চিত করার জন্য।

আমি মনে করি এই ধরণের এজেন্ট ওয়ার্ল্ডের দিকে প্রচুর উত্তেজনা এবং শক্তি রয়েছে। এবং আমরা মনে করি এটি আমাদের বিশ্বের প্রতিটি দিককে স্পর্শ করে। সুতরাং উদ্যোগগুলি এজেন্ট উদ্যোগে পরিণত হবে। সরকারগুলি এজেন্ট সরকার হয়ে উঠবে। যুদ্ধযুদ্ধ এজেন্ট যুদ্ধে পরিণত হবে। এটি আমরা যা কিছু করি তা গভীরভাবে কাটতে চলেছে এবং কয়েকটি মূল টুকরো রয়েছে, উভয় অবকাঠামো যা তৈরি করা দরকার, পাশাপাশি মূল নীতিগত সিদ্ধান্ত এবং মূল সিদ্ধান্তগুলি (প্রায়) অর্থনীতির মধ্যে কীভাবে এটি বাস্তবায়িত হয় তা সমস্ত গুরুত্বপূর্ণ।

মার্কিন সরকার “এজিআই” (কৃত্রিম সাধারণ বুদ্ধি) এর সম্ভাবনাটি কতটা প্রস্তুত এবং কতটা গুরুত্ব সহকারে নিচ্ছে সে সম্পর্কে আপনার মূল্যায়ন কী?

আমি মনে করি এআই প্রশাসনের পক্ষে খুব, খুব শীর্ষে, এবং আমি মনে করি যে অনেক মূল্যায়ন করার চেষ্টা করছে: অগ্রগতির হার কী? বেশিরভাগ লোককে এজিআই বলে আমরা কত দ্রুত অর্জন করতে যাচ্ছি? ধীর সময়সীমা, দ্রুত সময়সীমার? এটি যেখানে দ্রুত সময়সীমার ক্ষেত্রে, সেখানে সঠিক জিনিসগুলি মেরামত করার জন্য কী? আমি মনে করি এগুলি প্রধান কথোপকথন।

আপনি যদি প্যারিস এআই অ্যাকশন সামিট থেকে ভাইস প্রেসিডেন্ট জেডি ভ্যান্সের বক্তৃতায় যান তবে তিনি স্পষ্টভাবে এই বিষয়ে কথা বলেছেন, এই ধারণাটি যে বর্তমান প্রশাসন আমেরিকান কর্মীর দিকে মনোনিবেশ করেছে এবং তারা নিশ্চিত করবে যে এআই আমেরিকান কর্মীর পক্ষে উপকারী।

আমি মনে করি যেমন এআই অগ্রগতি অব্যাহত রেখেছে – আমার অর্থ, শিল্পটি একটি বিচ্ছেদের গতিতে চলেছে – লোকেরা নোট নেবে এবং পদক্ষেপ নেবে।

একটি কাজ যা বিঘ্নের জন্য উপযুক্ত বলে মনে হয় তা হ’ল ডেটা টীকা নিজেই। আমরা ডেটাসেট ওপেনএ সোরার ক্যাপশনিংয়ের জন্য ব্যবহৃত ইন-হাউস এআই মডেলগুলি দেখেছি এবং একই সময়ে, যুক্তিযুক্ত মডেলগুলি সংজ্ঞায়িত চ্যালেঞ্জগুলির উপর সিন্থেটিক স্ব-প্লে ডেটাতে প্রশিক্ষণ দেওয়া হচ্ছে। আপনি কি মনে করেন যে এই প্রবণতাগুলি এআইয়ের ডেটা টীকা ব্যবসায়কে স্কেল করতে ব্যাহত হওয়ার হুমকি হয়ে দাঁড়িয়েছে?

আমি আসলে এটি একেবারে বিপরীত বলে মনে করি। আপনি যদি এআই সম্পর্কিত কাজগুলির অবদানের আশেপাশে এআই সম্পর্কিত কাজের বৃদ্ধির দিকে নজর রাখেন – এর জন্য প্রচুর শব্দ রয়েছে তবে আমরা তাদের “অবদানকারী” বলি – এটি সময়ের সাথে সাথে তাত্পর্যপূর্ণভাবে বৃদ্ধি পেয়েছে। মডেলগুলি আরও ভাল হওয়ার সাথে সাথে কাজটি দূরে চলে যায় কিনা তা নিয়ে প্রচুর কথোপকথন রয়েছে। বাস্তবতাটি হ’ল কাজটি বছরের পর বছর বহু গুণ বাড়তে থাকে এবং আপনি এটি আমাদের বৃদ্ধিতে দেখতে পারেন।

সুতরাং আমার প্রত্যাশা আসলে, যদি আপনি কোনও এজেন্ট অর্থনীতির দিকে এগিয়ে কোনও লাইন আঁকেন তবে আরও বেশি লোক আসলে আমরা বর্তমানে এআই ডেটা কাজ বিবেচনা করব তা করার দিকে এগিয়ে চলেছে – এটি অর্থনীতির ক্রমবর্ধমান বড় অংশ হয়ে উঠবে।

কেন আমরা এআই ডেটা কাজ স্বয়ংক্রিয় করতে সক্ষম হইনি?

এআই ডেটা কাজ স্বয়ংক্রিয়করণ একটি টোটোলজির সামান্য বিট, কারণ এআই ডেটা কাজগুলি মডেলগুলিকে আরও ভাল করে তোলার জন্য বোঝানো হয় এবং তাই যদি মডেলগুলি যে জিনিসগুলির জন্য ডেটা উত্পাদন করছিল সেগুলিতে যদি ভাল হয় তবে আপনার এটির প্রথম স্থানে প্রয়োজন হবে না। সুতরাং, মৌলিকভাবে, এআই ডেটা সমস্ত ক্ষেত্রগুলিতে যেখানে মডেলগুলির ঘাটতি রয়েছে সেগুলিতে মনোনিবেশ করা হয়। এবং এআই যেমন অর্থনীতির মধ্যে আরও বেশি জায়গায় প্রয়োগ করা হয়, আমরা কেবল সেখানে আরও ঘাটতি খুঁজে পেতে যাচ্ছি।

আপনি পিছনে দাঁড়াতে পারেন এবং স্কুইন্ট এবং এআই মডেলগুলি সত্যিই স্মার্ট বলে মনে হচ্ছে তবে আপনি যদি আপনার কাজের বেশ কয়েকটি কী ওয়ার্কফ্লো করার জন্য এটি ব্যবহার করার চেষ্টা করেন তবে আপনি বুঝতে পারবেন যে এটি বেশ ঘাটতি। এবং তাই আমি মনে করি যে একটি সমাজ হিসাবে, মানবতা কখনই এমন অঞ্চলগুলিতে খুঁজে পাওয়া বন্ধ করবে না যেখানে এই মডেলগুলির উন্নতি করা দরকার এবং এটি এআই ডেটা কাজের জন্য অবিচ্ছিন্ন প্রয়োজনকে চালিত করবে।