এটা একটা বাস্তবতা: ব্রাজিলের কোম্পানিগুলি তাদের ব্যবসায়িক কৌশলগুলিতে কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তাকে অন্তর্ভুক্ত করেছে - ২০২৪ সালের শেষের দিকে পরিচালিত গবেষণা অনুসারে, এর মধ্যে কমপক্ষে ৯৮%। তবে সমস্যা হল যে মাত্র ২৫% প্রতিষ্ঠান কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা বাস্তবায়নের জন্য নিজেদের প্রস্তুত বলে ঘোষণা করেছে। বাকিরা অবকাঠামোগত সীমাবদ্ধতা, ডেটা ব্যবস্থাপনা এবং বিশেষায়িত প্রতিভার ঘাটতির শিকার। কিন্তু এর অর্থ এই নয় যে বাকি ৭৫% তাদের প্রকল্পগুলি এগিয়ে নেওয়ার জন্য আদর্শ পরিস্থিতির জন্য অপেক্ষা করছে: বিপরীতে, এই কোম্পানিগুলি প্রযুক্তি বাস্তবায়ন চালিয়ে যাচ্ছে।
সমস্যা হলো, প্রতি পাঁচটি কোম্পানির মধ্যে মাত্র একটি তাদের ব্যবসায় AI সংহত করতে সক্ষম - সম্প্রতি প্রকাশিত একটি বিশ্বব্যাপী প্রতিবেদন অনুসারে Qlik ESG-এর সাথে অংশীদারিত্বে তৈরি করেছে। তাছাড়া, মাত্র ৪৭% কোম্পানি ডেটা গভর্নেন্স নীতি বাস্তবায়নের কথা জানিয়েছে। এই পরিসংখ্যান বিশ্বব্যাপী - এবং ব্রাজিলের পরিসংখ্যান আরও বেশি হলে অবাক হওয়ার কিছু থাকবে না। এবং যদিও বর্তমানে AI সাইলোতে প্রয়োগ করা হয়, এবং প্রযুক্তির "প্রবেশ বিন্দু" সাধারণত গ্রাহক পরিষেবা, তবুও আর্থিক, নিয়ন্ত্রক এবং সুনামের ঝুঁকি এখনও বিদ্যমান।
যেসব কোম্পানি যথাযথ প্রস্তুতি ছাড়াই AI বাস্তবায়ন করতে পছন্দ করে, তারা অনেক বাধার সম্মুখীন হয়। কেস স্টাডিতে দেখা গেছে যে দুর্বলভাবে পরিচালিত অ্যালগরিদমগুলি পক্ষপাতদুষ্টতা বা গোপনীয়তার সাথে আপস করতে পারে, যার ফলে সুনাম এবং আর্থিক ক্ষতি হয়। AI শাসন কেবল একটি প্রযুক্তিগত সমস্যা নয়, বরং এটি বাস্তবায়ন এবং যথাযথ পরিশ্রমেরও একটি বিষয়: একটি সুনির্দিষ্ট কৌশল ছাড়া, সুযোগের সাথে সামঞ্জস্য রেখে ঝুঁকি বৃদ্ধি পায় - গোপনীয়তা লঙ্ঘন এবং ডেটার অপব্যবহার থেকে শুরু করে অস্বচ্ছ বা পক্ষপাতদুষ্ট স্বয়ংক্রিয় সিদ্ধান্ত যা অবিশ্বাস তৈরি করে।
নিয়ন্ত্রক চাপ এবং সম্মতি: এআই গভর্নেন্সের ভিত্তি
এআই গভর্নেন্স প্রতিষ্ঠার প্রয়োজনীয়তা কেবল ব্যবসায়িক দিক থেকেই উদ্ভূত হয়নি: নতুন নিয়মকানুন উদ্ভূত হচ্ছে, এবং অগ্রগতি দ্রুত হয়েছে, ব্রাজিল সহ।
২০২৪ সালের ডিসেম্বরে, ফেডারেল সিনেট বিল ২৩৩৮/২০২৩ অনুমোদন করে , যা দায়িত্বশীল ব্যবহারের জন্য নির্দেশিকা সহ AI-এর জন্য একটি নিয়ন্ত্রক কাঠামো প্রস্তাব করে। বিলটি ইউরোপীয় ইউনিয়নের মতো ঝুঁকি-ভিত্তিক পদ্ধতি গ্রহণ করে , যা মৌলিক অধিকারের ক্ষতি করার সম্ভাবনা অনুসারে AI সিস্টেমগুলিকে শ্রেণীবদ্ধ করে। অতিরিক্ত ঝুঁকি তৈরিকারী অ্যাপ্লিকেশন, যেমন স্বায়ত্তশাসিত অস্ত্র অ্যালগরিদম বা গণ নজরদারি সরঞ্জাম, নিষিদ্ধ করা হবে , জেনারেটিভ এবং সাধারণ-উদ্দেশ্য AI সিস্টেমগুলিকে বাজারে পৌঁছানোর আগে পূর্ব ঝুঁকি মূল্যায়নের মধ্য দিয়ে যেতে হবে।
উদাহরণস্বরূপ, স্বচ্ছতার প্রয়োজনীয়তাও রয়েছে, যার মধ্যে ডেভেলপারদের মডেলদের প্রশিক্ষণ দেওয়ার সময় কপিরাইটযুক্ত সামগ্রী ব্যবহার করা হয়েছে কিনা তা প্রকাশ করতে হবে। একই সাথে, দেশে AI শাসন সমন্বয়ে জাতীয় ডেটা সুরক্ষা কর্তৃপক্ষ (ANPD) কে একটি কেন্দ্রীয় ভূমিকা অর্পণ করার বিষয়ে আলোচনা চলছে, যা বিদ্যমান ডেটা সুরক্ষা কাঠামোকে কাজে লাগাবে। এই আইনী উদ্যোগগুলি ইঙ্গিত দেয় যে কোম্পানিগুলির শীঘ্রই AI এর বিকাশ এবং ব্যবহার সম্পর্কে স্পষ্ট বাধ্যবাধকতা থাকবে - অনুশীলনের প্রতিবেদন করা এবং ঝুঁকি হ্রাস করা থেকে শুরু করে অ্যালগরিদমিক প্রভাবের জন্য হিসাব করা পর্যন্ত।
মার্কিন যুক্তরাষ্ট্র এবং ইউরোপে, নিয়ন্ত্রকরা অ্যালগরিদমের উপর নজরদারি বাড়িয়েছে, বিশেষ করে জেনারেটিভ এআই টুল জনপ্রিয় হওয়ার পর, যা জনসাধারণের মধ্যে বিতর্কের জন্ম দিয়েছে। এআই অ্যাক্ট ইতিমধ্যেই ইইউতে কার্যকর হয়েছে এবং এর বাস্তবায়ন ২রা আগস্ট, ২০২৬ তারিখে শেষ হওয়ার কথা রয়েছে, যখন উচ্চ-ঝুঁকিপূর্ণ এআই সিস্টেম এবং সাধারণ-উদ্দেশ্যের এআই মডেলের প্রয়োজনীয়তা সহ স্ট্যান্ডার্ডের বেশিরভাগ বাধ্যবাধকতা প্রযোজ্য হবে।
স্বচ্ছতা, নীতিশাস্ত্র এবং অ্যালগরিদমিক জবাবদিহিতা
আইনি দিক ছাড়িয়ে, এআই গভর্নেন্সে নীতিগত এবং দায়িত্বশীল নীতিগুলি অন্তর্ভুক্ত থাকে যা কেবল "আইনের সাথে সম্মতি" এর বাইরেও যায়। কোম্পানিগুলি বুঝতে পারছে যে, গ্রাহক, বিনিয়োগকারী এবং সামগ্রিকভাবে সমাজের আস্থা অর্জনের জন্য, এআই কীভাবে ব্যবহার করা হচ্ছে সে সম্পর্কে স্বচ্ছতা অপরিহার্য। এর জন্য অ্যালগরিদমিক প্রভাবের পূর্ব মূল্যায়ন, কঠোর ডেটা মান ব্যবস্থাপনা এবং স্বাধীন মডেল অডিটিং এর মতো অভ্যন্তরীণ অনুশীলনের একটি সিরিজ গ্রহণ করা প্রয়োজন।
সংগৃহীত তথ্যে অন্তর্ভুক্ত বৈষম্যমূলক পক্ষপাত এড়িয়ে, প্রশিক্ষণের তথ্য সাবধানে ফিল্টার এবং নির্বাচন করে ডেটা গভর্নেন্স নীতি বাস্তবায়ন করাও অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ।
একবার একটি AI মডেল কার্যকর হয়ে গেলে, কোম্পানিকে তার অ্যালগরিদমের পর্যায়ক্রমিক পরীক্ষা, যাচাইকরণ এবং অডিট পরিচালনা করতে হবে, সিদ্ধান্ত এবং ব্যবহৃত মানদণ্ড নথিভুক্ত করতে হবে। এই রেকর্ডের দুটি সুবিধা রয়েছে: এটি সিস্টেমটি কীভাবে কাজ করে তা ব্যাখ্যা করতে সাহায্য করে এবং ব্যর্থতা বা অনুপযুক্ত ফলাফলের ক্ষেত্রে জবাবদিহিতা সক্ষম করে।
শাসনব্যবস্থা: প্রতিযোগিতামূলক মূল্য সহ উদ্ভাবন
একটি সাধারণ ভুল ধারণা হল যে AI শাসন উদ্ভাবনকে সীমিত করে। বিপরীতে, একটি সুশাসন কৌশল নিরাপদ উদ্ভাবনকে সক্ষম করে, AI-এর পূর্ণ সম্ভাবনাকে দায়িত্বশীলভাবে উন্মোচন করে। যেসব কোম্পানি তাদের শাসন কাঠামো আগেভাগে গঠন করে, তারা ঝুঁকিগুলি সমস্যায় পরিণত হওয়ার আগেই হ্রাস করতে পারে, পুনর্নির্মাণ বা কেলেঙ্কারি এড়াতে পারে যা প্রকল্পগুলিকে বিলম্বিত করবে।
ফলস্বরূপ, এই সংস্থাগুলি তাদের উদ্যোগ থেকে দ্রুত আরও বেশি মূল্য অর্জন করে। বাজারের প্রমাণ এই পারস্পরিক সম্পর্ককে আরও শক্তিশালী করে: একটি বিশ্বব্যাপী জরিপে দেখা গেছে যে AI শাসনের সক্রিয় নেতৃত্ব তত্ত্বাবধানকারী সংস্থাগুলি উন্নত AI ব্যবহারের ফলে উচ্চতর আর্থিক প্রভাবের কথা জানিয়েছে।
তদুপরি, আমরা এমন এক সময়ে আছি যখন ভোক্তা এবং বিনিয়োগকারীরা প্রযুক্তির নৈতিক ব্যবহার সম্পর্কে ক্রমবর্ধমানভাবে সচেতন - এবং শাসনের প্রতি এই প্রতিশ্রুতি প্রদর্শন একটি কোম্পানিকে প্রতিযোগিতামূলক কোম্পানি থেকে আলাদা করতে পারে।
বাস্তবিক অর্থে, পরিপক্ক শাসনব্যবস্থা সম্পন্ন সংস্থাগুলি কেবল নিরাপত্তার ক্ষেত্রেই নয়, উন্নয়ন দক্ষতার ক্ষেত্রেও উন্নতির কথা জানিয়েছে - নির্বাহীরা শুরু থেকেই স্পষ্ট মানদণ্ডের কারণে AI প্রকল্প চক্রের সময় হ্রাসের দিকে ইঙ্গিত করেছেন। অর্থাৎ, যখন নকশা পর্যায়ে গোপনীয়তা, ব্যাখ্যাযোগ্যতা এবং মানের প্রয়োজনীয়তাগুলি প্রাথমিকভাবে বিবেচনা করা হয়, তখন পরে ব্যয়বহুল সংশোধন এড়ানো যায়।
তাই, শাসনব্যবস্থা টেকসই উদ্ভাবনের জন্য একটি নির্দেশিকা হিসেবে কাজ করে, যেখানে বিনিয়োগ করতে হবে এবং কীভাবে সমাধানগুলিকে দায়িত্বের সাথে স্কেল করতে হবে তা নির্দেশ করে। এবং কোম্পানির কর্পোরেট কৌশল এবং মূল্যবোধের সাথে AI উদ্যোগগুলিকে একত্রিত করে, শাসনব্যবস্থা নিশ্চিত করে যে উদ্ভাবন সর্বদা বৃহত্তর ব্যবসায়িক এবং সুনামের লক্ষ্য পূরণ করে, বিচ্ছিন্ন বা সম্ভাব্য ক্ষতিকারক পথ অনুসরণ না করে।
সর্বোপরি, প্রতিযোগিতামূলক অবস্থান নির্ধারণের জন্য একটি কৌশলগত পদক্ষেপ হল AI শাসন কৌশল তৈরি করা। আজকের বাস্তুতন্ত্রে, যেখানে দেশ এবং কোম্পানিগুলি প্রযুক্তিগত প্রতিযোগিতায় আবদ্ধ, সেখানে যারা আত্মবিশ্বাস এবং বিশ্বাসযোগ্যতার সাথে উদ্ভাবন করে তারাই পথ দেখায়। দক্ষ শাসন ব্যবস্থা প্রতিষ্ঠাকারী বৃহৎ কোম্পানিগুলি একটির জন্য অন্যটিকে ত্যাগ করার পরিবর্তে, AI এর সুবিধা সর্বাধিক করে তোলার সাথে ঝুঁকি প্রশমনের ভারসাম্য বজায় রাখতে সক্ষম হয়।
পরিশেষে, AI গভর্নেন্স এখন আর ঐচ্ছিক নয় বরং একটি কৌশলগত বাধ্যতামূলক বিষয়। বৃহৎ কোম্পানিগুলির জন্য, একটি গভর্নেন্স কৌশল তৈরি করার অর্থ হল আগামী বছরগুলিতে কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার ব্যবহারকে নির্দেশিত করবে এমন মান, নিয়ন্ত্রণ এবং মূল্যবোধ সংজ্ঞায়িত করা। এর মধ্যে উদীয়মান নিয়ম মেনে চলা থেকে শুরু করে অভ্যন্তরীণ নীতিশাস্ত্র এবং স্বচ্ছতা প্রক্রিয়া তৈরি করা, ঝুঁকি হ্রাস করা এবং ভারসাম্যপূর্ণভাবে মূল্য সর্বাধিক করার লক্ষ্যে সবকিছুই জড়িত। যারা তাৎক্ষণিকভাবে কাজ করে তারা ধারাবাহিক উদ্ভাবন এবং একটি দৃঢ় খ্যাতির পুরষ্কার পাবে, ক্রমবর্ধমান AI-চালিত বাজারে নিজেদেরকে এগিয়ে রাখবে।
