কি হয়েছে
বিজনেস ইনসাইডার রিপোর্ট করেছে যে ভ্যালন, একটি নিউ ইয়র্ক-ভিত্তিক বন্ধকী-পরিষেবা সফ্টওয়্যার কোম্পানি যার প্রায় 320 জন কর্মী রয়েছে, এখন AI ছাড়াই কাজ করার জন্য বেশিরভাগ নতুন নিয়োগের প্রয়োজন যতক্ষণ না তাদের পরিচালকরা বিশ্বাস করেন যে তারা কখন AI সিস্টেম ভুল হয় তা চিনতে পারবেন। ইঞ্জিনিয়ারদের ছাড় দেওয়া হয়েছে কারণ তাদের কোড রিলিজের আগে পিয়ার-রিভিউ করা হয়। সিইও এবং সহ-প্রতিষ্ঠাতা অ্যান্ড্রু ওয়াং বলেছেন, কর্মীরা AI সরঞ্জামগুলিতে বিস্তৃত অ্যাক্সেস পাওয়ার পরে নীতিটি শুরু হয়েছিল।
বিজনেস ইনসাইডার রিপোর্ট করেছে যে ভ্যালন জুলাই মাসে কর্মীদের এআই সিস্টেমে বিস্তৃত অ্যাক্সেস দেওয়ার পরে নীতিটি চালু করেছিল। ওয়াং বলেছেন যে তিনি ব্যবহার পর্যালোচনা করেছেন এবং কর্মচারীরা সাধারণ অ্যাসাইনমেন্টের জন্যও সবচেয়ে ব্যয়বহুল মডেল নির্বাচন করেছেন। তিনি আউটলেটকে বলেছিলেন যে কর্মীরা সাধারণত এআই প্রায় সবসময়ই সঠিক বলে এই আচরণটিকে সমর্থন করে।
ওয়াং সেই প্রতিক্রিয়াটিকে প্রমাণ হিসাবে ব্যাখ্যা করেছিলেন যে কিছু কর্মী আউটপুট নিয়ে প্রশ্ন তোলার বা ত্রুটি সনাক্ত করার জন্য প্রয়োজনীয় রায় বিকাশের সম্ভাবনা কম হয়ে উঠছে। নীতিটি তাই শুধুমাত্র জুনিয়র কর্মচারীদের পরিবর্তে সিনিয়র নিয়োগ সহ ব্যবসার প্রায় প্রতিটি অংশে নতুন নিয়োগের ক্ষেত্রে প্রযোজ্য। ইঞ্জিনিয়ারদের বাদ দেওয়া হয়েছে কারণ তাদের কোড রিলিজের আগে পিয়ার পর্যালোচনার মধ্য দিয়ে যায়, যখন ওয়াং বলেছিলেন যে অর্থ এবং মানব সম্পদের মতো ফাংশনগুলির তুলনামূলক সুরক্ষার অভাব রয়েছে।
বিজনেস ইনসাইডারের মতে, নতুন কর্মচারীরা AI ব্যবহার শুরু করতে পারে যখন তাদের ম্যানেজার আত্মবিশ্বাসী হয় যে তারা তাদের দায়িত্ব বুঝতে পারে এবং ভুল AI-উত্পন্ন কাজ সনাক্ত করতে পারে। নিবন্ধে বলা হয়েছে যে পরিবর্তনটি নতুন নিয়োগকারীদের সমস্যা সমাধানের জন্য AI-এর উপর নির্ভর করার পরিবর্তে আরও অভিজ্ঞ সহকর্মীদের কাছ থেকে সাহায্য চাইতে বাধ্য করেছে। ওয়াং আউটলেটকে বলেছিলেন যে তিনি বিশ্বাস করেন যে এটি তাদের কাজ সম্পর্কে গভীর বোঝার বিকাশে সহায়তা করছে। কোম্পানির বার্ষিক টোকেন ব্যয়ও Wang দ্বারা অনুমান করা হয়েছে যে এই বছরে প্রায় $4 মিলিয়ন থেকে $5 মিলিয়ন, প্রায় $15 মিলিয়ন থেকে $20 মিলিয়ন। এই পরিসংখ্যানগুলি বিজনেস ইনসাইডার দ্বারা রিপোর্ট করা ব্যবস্থাপনা অনুমান, স্বাধীনভাবে নিরীক্ষিত ফলাফল নয়।
বিজনেস ইনসাইডার আরও রিপোর্ট করেছে যে ওয়াং ভ্যালনের ব্যবসার সাথে নীতির আপাত দ্বন্দ্ব স্বীকার করেছে: কোম্পানিটি এআই এজেন্টদের দ্বারা চালিত মর্টগেজ-সার্ভিসিং সফ্টওয়্যার তৈরি করে এবং নিজেকে এআই ব্যবহারের সীমান্তে বলে বর্ণনা করে। ওয়াং বলেন, কর্মরত কর্মীরা এই ব্যবস্থাকে স্বাগত জানিয়েছেন কারণ তারা নতুন নিয়োগের কাছ থেকে নিম্নমানের AI-উত্পাদিত কাজ হিসাবে চিহ্নিত করেছেন তা সংশোধন করছেন। প্রতিবেদনে বলা হয়েছে যে LinkedIn নীতি নিয়ে আলোচনা করার পর ওয়াং এআই উত্সাহীদের কাছ থেকে কিছু সমালোচনার সম্মুখীন হয়েছেন, কিন্তু তিনি বলেছেন যে তিনি অভ্যন্তরীণ প্রতিরোধ দেখেননি। উত্সটি প্রভাবিত কর্মীদের সংখ্যা, নির্দিষ্ট এআই সিস্টেম জড়িত, সীমাবদ্ধতার দৈর্ঘ্য, বা এটি তুলে নেওয়ার জন্য একটি আনুষ্ঠানিক পর্যালোচনা প্রক্রিয়া চিহ্নিত করে না। নীতি এবং এর ফলাফল এখানে স্বাধীনভাবে নিশ্চিত করা হয় না।
উত্স বিবরণ: businessinsider.com ↗
কেন এটা গুরুত্বপূর্ণ
নীতিটি উদ্বেগের জন্য একটি দৃঢ় কর্মক্ষেত্রের প্রতিক্রিয়া প্রতিফলিত করে যে জেনারেটিভ AI প্রাথমিক-ক্যারিয়ার শিক্ষাকে কমাতে পারে, পর্যালোচনার বোঝা বাড়াতে পারে এবং কর্মীদের যথেষ্ট যাচাই-বাছাই ছাড়াই যুক্তিসঙ্গত ফলাফল গ্রহণ করতে উত্সাহিত করতে পারে। এটি আরও দেখায় যে কিছু AI-কেন্দ্রিক সংস্থাগুলি মানবিক বিচার এবং ভূমিকা-নির্দিষ্ট জ্ঞানকে দায়িত্বশীল AI ব্যবহারের পূর্বশর্ত হিসাবে বিবেচনা করছে।
ব্যবহারিক সমস্যাটি কেবল এআই একটি সঠিক উত্তর তৈরি করতে পারে কিনা তা নয়। বিজনেস ইনসাইডার-এর অ্যাকাউন্ট কেন্দ্র করে যে কর্মীরা সেই উত্তরটি মূল্যায়ন করার জন্য যথেষ্ট ভালভাবে কাজ বোঝে কিনা। নতুন নিয়োগকারীরা যারা প্রাথমিক কাজগুলি অবিলম্বে আউটসোর্স করে তারা দ্রুত অ্যাসাইনমেন্টগুলি সম্পূর্ণ করতে পারে যখন অন্তর্নিহিত পদ্ধতি, অনুমান এবং সতর্কতা চিহ্নগুলি অনুপস্থিত থাকে যা অভিজ্ঞ কর্মীরা ভুল ধরতে ব্যবহার করেন। ভ্যালনের নীতি AI গ্রহণের ক্রমানুসারে একটি কোম্পানির প্রচেষ্টার প্রতিনিধিত্ব করে: প্রথমে টাস্ক জ্ঞান তৈরি করুন, তারপর পরিচালকের তত্ত্বাবধানে অটোমেশন চালু করুন। এই পদ্ধতিটি বিশেষত ভূমিকাগুলির ক্ষেত্রে প্রাসঙ্গিক যেখানে কাজ সফ্টওয়্যার কোডে প্রয়োগ করা একই প্রযুক্তিগত পর্যালোচনা নাও পেতে পারে।
প্রতিবেদনটি এআই ব্যবহারকে একটি কম দৃশ্যমান সাংগঠনিক খরচের সাথে সংযুক্ত করে: পর্যালোচনা এবং পরিষ্কার করা। ওয়াং বলেছেন যে প্রতিষ্ঠিত কর্মীরা নতুন নিয়োগের কাছ থেকে এআই-জেনারেটেড কাজ নিয়ে কাজ করছেন, এবং বিজনেস ইনসাইডার সেপ্টেম্বর 2025 সালের বেটারআপ এবং স্ট্যানফোর্ড সোশ্যাল মিডিয়া ল্যাব সমীক্ষার উদ্ধৃতি দিয়েছে যেখানে 1,150 পূর্ণ-সময়ের মার্কিন ডেস্ক কর্মীদের মধ্যে 40% বলেছেন যে তারা আগের মাসে একজন সহকর্মীর কাছ থেকে AI-জেনারেটেড কাজ পেয়েছেন। উত্তরদাতারা বলেছেন যে প্রতিটি উদাহরণ পরিচালনা করতে গড়ে প্রায় দুই ঘন্টা সময় লেগেছে। সমীক্ষাটি ভ্যালনকে বিশেষভাবে পরিমাপ করে না, এবং উত্সটি প্রতিষ্ঠিত করে না যে এর ফলাফলগুলি সমস্ত কর্মক্ষেত্রে প্রযোজ্য, তবে এটি একটি প্রসঙ্গ সরবরাহ করে যে কেন একজন নিয়োগকর্তা উৎপাদনশীলতা লাভের পরিবর্তে একটি উত্পাদনশীলতা সমস্যা হিসাবে আনচেক করা AI আউটপুটকে দেখতে পারেন। রিপোর্ট করা খরচ অনুমান একটি দ্বিতীয় মাত্রা যোগ. ভ্যালনের পরিসংখ্যান সঠিক হলে, নতুন নিয়োগের জন্য মডেল অ্যাক্সেস সীমিত করা টোকেন খরচ তীব্রভাবে হ্রাস করতে পারে, বিশেষ করে যখন কর্মীরা রুটিন কাজের জন্য ব্যয়বহুল মডেল ব্যবহার করেন।
এটি প্রমাণ করে না যে নীতিটি অর্থনৈতিকভাবে উচ্চতর: সঞ্চয় অতিরিক্ত ব্যবস্থাপকের সময়, ধীর অনবোর্ডিং, বা অভিজ্ঞ সহকর্মীদের উপর বেশি নির্ভরতার দ্বারা অফসেট হতে পারে। বা রিপোর্ট দেখায় না যে কম ব্যবহার ভাল কাজ উত্পাদন করে। তাৎপর্য হল যে এআই গভর্নেন্সকে একটি প্রশিক্ষণ এবং জবাবদিহিতার সিদ্ধান্ত হিসাবে তৈরি করা হচ্ছে, শুধুমাত্র সরঞ্জামের প্রাপ্যতা বা মডেল ক্ষমতার প্রশ্ন হিসাবে নয়।
ইন্টারেক্টিভ মেকানিজম: এটা আসলে কিভাবে কাজ করে
এই বিকাশের পিছনে অন্তর্নিহিত প্রযুক্তিটি ইন্টারেক্টিভভাবে অন্বেষণ করুন।
crm_get_transaction(id='4092').Why can ethical evaluation not be reduced to one model score?
পরবর্তী কি দেখতে
মূল অনুত্তরিত প্রশ্নগুলি হল নীতিটি কর্মীদের কর্মক্ষমতা উন্নত করে কিনা, নতুন নিয়োগ কতক্ষণ সীমাবদ্ধ থাকে এবং AI ব্যয়ে রিপোর্ট করা হ্রাস টিকে থাকে কিনা। বিজনেস ইনসাইডার স্বাধীনভাবে ভ্যালনের অভ্যন্তরীণ ব্যবহারের ডেটা, খরচ অনুমান, বা কর্মচারী বোঝার উপর দাবি করা প্রভাব যাচাই করেনি।
প্রথম পরীক্ষা হবে ভ্যালন কম টোকেন খরচের বাইরে কোনো সুবিধা পরিমাপ করতে পারে কিনা। দরকারী সূচকগুলির মধ্যে অনবোর্ডিং সময়, ত্রুটির হার, পুনরায় কাজ, ব্যবস্থাপকের পর্যালোচনার সময়, কর্মচারী ধারণ এবং AI অ্যাক্সেস মঞ্জুর হওয়ার পরে কর্মক্ষমতা অন্তর্ভুক্ত থাকবে। বিজনেস ইনসাইডার ওয়াং-এর মূল্যায়ন রিপোর্ট করে যে নতুন নিয়োগকারীরা গভীর উপলব্ধি অর্জন করছে, কিন্তু এটি কোন তুলনামূলক তথ্য, আনুষ্ঠানিক পরীক্ষা, বা স্বাধীন মূল্যায়ন প্রদান করে না। এই ব্যবস্থাগুলি ব্যতীত, নীতিটি শেখার উন্নতি করে নাকি প্রধানত সফ্টওয়্যার সিস্টেম থেকে সিনিয়র কর্মীদের কাজকে স্থানান্তরিত করে কিনা তা স্পষ্ট নয়।
নীতির সীমানাও গুরুত্বপূর্ণ হবে। সূত্রটি বলেছে যে বেশিরভাগ নতুন নিয়োগ করা হয় এবং প্রকৌশলীদের ছাড় দেওয়া হয়, তবে এটি ব্যাখ্যা করে না যে ম্যানেজাররা কীভাবে প্রস্তুতির মূল্যায়ন করে, ঠিকাদার বা বিদ্যমান কর্মচারীরা একই ধরনের সীমাবদ্ধতার সম্মুখীন হয় কিনা বা প্রতিটি AI টাস্কের জন্য বিধিনিষেধ প্রযোজ্য কিনা। অনুমোদনের আগে কর্মচারীরা গবেষণা, খসড়া তৈরি, অনুবাদ বা প্রশাসনিক কাজের জন্য AI ব্যবহার করতে পারে কিনা এবং অনবোর্ডিংয়ের পরে নীতিটি বহাল থাকবে কিনা তাও অজানা। এই বিবরণগুলি নির্ধারণ করবে যে ভ্যালন একটি টেকসই শাসন মডেল বা একটি অস্থায়ী প্রশিক্ষণের নিয়ম তৈরি করেছে কিনা।
একটি বিস্তৃত প্রশ্ন হল অন্যান্য কোম্পানিগুলি AI-উত্পন্ন কর্মক্ষেত্রের উপাদানের বিস্তার সম্পর্কে উদ্বেগ হিসাবে তুলনামূলক সীমা গ্রহণ করে কিনা। বিজনেস ইনসাইডার রিপোর্ট করেছে যে বাইরের কিছু এআই উত্সাহী ওয়াংয়ের পদ্ধতির সমালোচনা করেছিলেন, যখন ভ্যালনের কর্মচারীরা এটিকে সমর্থন করেছিলেন বলে জানা গেছে। এই প্রতিক্রিয়াটি উপাখ্যানমূলক এবং বিস্তৃত অনুভূতি স্থাপন করতে পারে না। সবচেয়ে অর্থপূর্ণ ফলো-আপ হবে ভ্যালন বা অন্যান্য নিয়োগকর্তাদের কাছ থেকে প্রমাণ হবে যে কখন এআই অ্যাক্সেস নতুন কর্মীদের শিখতে সাহায্য করে, কখন এটি দক্ষতা বিকাশকে দুর্বল করে এবং সফ্টওয়্যার ইঞ্জিনিয়ারিংয়ের বাইরে কোন পর্যালোচনা নিয়ন্ত্রণগুলি যথেষ্ট। এই ধরনের প্রমাণ পাওয়া না যাওয়া পর্যন্ত, ভ্যালনের নীতিটি কর্মক্ষেত্রে AI পরিচালনার জন্য একটি সাধারণ প্রেসক্রিপশনের পরিবর্তে একটি উল্লেখযোগ্য কোম্পানি-স্তরের পরীক্ষা হিসাবে ভালভাবে বোঝা যায়।