২০২৬ সালের দৈনন্দিন এআই (AI) গাইড
অদৃশ্য বুদ্ধিমত্তার যুগ
কম্পিউটারের সাথে কথা বলার নতুনত্ব এখন ফিকে হয়ে এসেছে। ২০২৬ সালে, পুরো মনোযোগ এখন কেবল উপযোগিতার দিকে। একটি মেশিন টোস্টার নিয়ে কবিতা লিখতে পারে কি না, তা নিয়ে আমাদের আর মাথাব্যথা নেই। আমরা বরং দেখতে চাই, এটি মানুষের সাহায্য ছাড়াই স্প্রেডশিট মেলাতে বা ক্যালেন্ডার ম্যানেজ করতে পারে কি না। এটি এমন এক যুগ যেখানে নতুনত্বের চেয়ে ব্যবহারিকতাই সাফল্যের মাপকাঠি। অতীতের চাকচিক্যময় ডেমোগুলো এখন পর্দার আড়ালে নীরবে কাজ করে যাচ্ছে। বেশিরভাগ মানুষ বুঝতেই পারে না যে তারা এই টুলগুলো ব্যবহার করছে, কারণ এগুলো তাদের ব্যবহৃত সফটওয়্যারের ভেতরেই গেঁথে আছে। লক্ষ্য এখন আর চতুর উত্তরের মাধ্যমে ব্যবহারকারীকে মুগ্ধ করা নয়, বরং একঘেয়ে কাজের ঝামেলা কমিয়ে ফেলা।
এই পরিবর্তনটি পরীক্ষামূলক পর্যায়ের সমাপ্তি নির্দেশ করে। কোম্পানিগুলো এখন আর জিজ্ঞেস করছে না যে এই সিস্টেমগুলো কী করতে পারে। তারা বরং ভাবছে, তাদের কী করা উচিত। দ্রুত পরিবর্তনশীল কর্মক্ষেত্রে টিকে থাকার জন্য এই পার্থক্যটি বোঝা অত্যন্ত জরুরি। এর ফলাফল সুনির্দিষ্ট—সময় বাঁচানো এবং ভুল কমানো। বিশাল পরিমাণ তথ্য বিশ্লেষণ করার সময়ও প্রজেক্টের মূল লক্ষ্য থেকে বিচ্যুত না হওয়ার ক্ষমতা এর মাধ্যমেই পাওয়া যায়। আমরা এআই-কে একটি গন্তব্য হিসেবে দেখার ধারণা থেকে বেরিয়ে এসে, আধুনিক কর্মক্ষেত্রের একটি অদৃশ্য স্তর হিসেবে একে গ্রহণ করছি।
চ্যাট বক্সের বাইরে
প্রযুক্তির বর্তমান অবস্থা এখন এজেন্টিক ওয়ার্কফ্লোর (agentic workflows) ওপর নির্ভরশীল। এর মানে হলো, সিস্টেমটি শুধু টেক্সট তৈরি করে না, বরং কাজ সম্পন্ন করার জন্য প্রয়োজনীয় পদক্ষেপগুলোও নেয়। আপনি যদি একে একটি মিটিং আয়োজনের কথা বলেন, তবে এটি আপনার ক্যালেন্ডার চেক করবে, অংশগ্রহণকারীদের ইমেইল পাঠাবে, সবার জন্য সুবিধাজনক সময় খুঁজে বের করবে এবং রুম বুক করবে। এটি বিভিন্ন সফটওয়্যার ইন্টারফেসের সাথে ইন্টারঅ্যাক্ট করে এই কাজগুলো করে। এটি আগের বছরের সাধারণ চ্যাটবটগুলোর চেয়ে অনেক আলাদা। এই সিস্টেমগুলো এখন রিয়েল-টাইম ডেটা অ্যাক্সেস করতে পারে এবং সমস্যার সমাধানে কোড এক্সিকিউট করতে পারে। এগুলো ডিফল্টভাবেই মাল্টি-মোডাল। তারা একটি ভাঙা যন্ত্রাংশের ছবি দেখে ম্যানুয়াল খুঁজে বের করে রিপ্লেসমেন্ট নম্বর বলে দিতে পারে। তারা মিটিং শুনে প্রজেক্ট ম্যানেজমেন্ট বোর্ডে পরবর্তী পদক্ষেপগুলো আপডেট করতে পারে।
এটি কেবল একটি অ্যাপের বিষয় নয়। এটি এমন এক বুদ্ধিমত্তার স্তর যা আপনার বর্তমান সব টুলের ওপর কাজ করে। এটি আপনার ইমেইল, ডকুমেন্ট এবং ডেটাবেসের মধ্যে সংযোগ স্থাপন করে। এই ইন্টিগ্রেশন এমন অটোমেশন সম্ভব করে যা আগে অসম্ভব ছিল। এখানে এমন সব বিষয়ের ওপর জোর দেওয়া হয়েছে যা একজন পাঠক বাস্তবে চেষ্টা করতে পারেন, যেমন কাস্টমার সাপোর্টের জন্য অটোমেটেড ট্রায়াজিং সেট করা বা ইনভেন্টরি অডিট করতে ভিশন মডেল ব্যবহার করা। এগুলো কোনো কাল্পনিক ধারণা নয়, বরং এখনই ব্যবহারযোগ্য টুল। পরিবর্তনটি এমন যে, টুলটি এখন আপনার সাথে কথা বলার চেয়ে আপনার হয়ে কাজ করার দিকে বেশি মনোযোগী। মডেলগুলো এখন অনেক বেশি নির্ভরযোগ্য হওয়ায় এই পরিবর্তন সম্ভব হয়েছে। তারা এখন কম ভুল করে এবং জটিল নির্দেশনা অনুসরণ করতে পারে। তবে, এগুলো এখনো নিখুঁত নয়। এদের জন্য স্পষ্ট সীমানা এবং সুনির্দিষ্ট লক্ষ্য প্রয়োজন। তা না হলে, এগুলো অকার্যকর লুপে আটকে যেতে পারে।
- একাধিক প্ল্যাটফর্ম জুড়ে স্বয়ংক্রিয় শিডিউলিং এবং সমন্বয়।
- ব্যক্তিগত এবং পাবলিক উৎস থেকে রিয়েল-টাইম ডেটা সংগ্রহ ও বিশ্লেষণ।
- বাস্তব জগতের সমস্যা সমাধানের জন্য ভিজ্যুয়াল এবং অডিটরি প্রসেসিং।
- ডেটা বিশ্লেষণ এবং রিপোর্টিংয়ের জন্য অটোমেটেড কোড এক্সিকিউশন।
অটোমেশনের অর্থনৈতিক বাস্তবতা
এই পরিবর্তনের বৈশ্বিক প্রভাব সব জায়গায় সমান নয়। উন্নত অর্থনীতিতে, উচ্চ-স্তরের উৎপাদনশীলতার ওপর জোর দেওয়া হচ্ছে। কোম্পানিগুলো কয়েক দশক ধরে অফিস কাজের বোঝা হয়ে থাকা প্রশাসনিক কাজগুলো সামলাতে এই টুলগুলো ব্যবহার করছে। এটি ছোট টিমগুলোকে বড় প্রতিষ্ঠানের সাথে প্রতিযোগিতায় টিকে থাকতে সাহায্য করছে। উদীয়মান বাজারে প্রভাবটি ভিন্ন। এই টুলগুলো চিকিৎসা এবং আইনের মতো ক্ষেত্রে বিশেষজ্ঞ পর্যায়ের জ্ঞান পৌঁছে দিচ্ছে, যেখানে মানুষের অভাব রয়েছে। গ্রামীণ এলাকার একটি স্থানীয় ক্লিনিক এখন ডায়াগনস্টিক অ্যাসিস্ট্যান্ট ব্যবহার করে এমন সব রোগ শনাক্ত করতে পারছে যা আগে চিকিৎসাহীন থেকে যেত। এটি চিকিৎসকদের বিকল্প নয়, বরং তাদের কাজের পরিধি বাড়ানোর একটি উপায়। Gartner-এর মতো প্রতিষ্ঠানের রিপোর্ট অনুযায়ী, যেসব সেক্টর ডেটা প্রসেসিংয়ের ওপর বেশি নির্ভরশীল, সেখানে এর গ্রহণের হার বেশি। আপনি আধুনিক কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার ট্রেন্ড সম্পর্কে আরও পড়তে পারেন এই সেক্টরগুলো কীভাবে খাপ খাইয়ে নিচ্ছে তা জানতে।
তবে, দক্ষতা এবং কর্মসংস্থানের মধ্যে একটি টানাপোড়েন রয়েছে। এই টুলগুলো নতুন সুযোগ তৈরি করলেও কিছু পদকে অপ্রয়োজনীয় করে তুলছে। ব্যবহারিকতার ওপর জোর দেওয়ার মানে হলো, যেসব চাকরিতে এক জায়গা থেকে অন্য জায়গায় ডেটা সরানোর কাজ হয়, সেগুলো ঝুঁকির মুখে। সরকারগুলো এই পরিবর্তনের গতির সাথে তাল মিলিয়ে চলতে হিমশিম খাচ্ছে। কেউ কেউ শ্রমিকদের সুরক্ষার জন্য রেগুলেশনের কথা ভাবছে, আবার কেউ কেউ প্রতিযোগিতামূলক সুবিধা পেতে প্রযুক্তির দিকে ঝুঁকছে। বাস্তবতা হলো, বৈশ্বিক শ্রমবাজার নতুন করে সাজানো হচ্ছে। মানুষের কাছ থেকে প্রত্যাশিত কাজের মান এখন অনেক বেড়ে গেছে। সাধারণ কাজগুলো এখন মেশিনের দখলে। এটি মানুষকে এমন সব কাজে মনোযোগ দিতে বাধ্য করছে যেখানে সহানুভূতি, জটিল বিচারবুদ্ধি এবং শারীরিক দক্ষতার প্রয়োজন। যারা এই টুলগুলো ব্যবহার করতে পারে এবং যারা পারে না, তাদের মধ্যে ব্যবধান বাড়ছে। এটি এমন একটি চ্যালেঞ্জ যার জন্য কেবল প্রযুক্তিগত সমাধান যথেষ্ট নয়। এর জন্য শিক্ষা এবং সামাজিক সুরক্ষা ব্যবস্থা নিয়ে নতুন করে ভাবা প্রয়োজন।
BotNews.today কন্টেন্ট গবেষণা, লেখা, সম্পাদনা এবং অনুবাদের জন্য এআই টুল ব্যবহার করে। আমাদের দল তথ্যকে দরকারী, স্পষ্ট এবং নির্ভরযোগ্য রাখতে প্রক্রিয়াটি পর্যালোচনা ও তত্ত্বাবধান করে।
অটোমেটেড অফিসে একটি মঙ্গলবার
সারার কথা ভাবুন, যে একটি মাঝারি আকারের ফার্মে প্রজেক্ট লিড হিসেবে কাজ করে। তার সকালটা খালি ইনবক্স দিয়ে শুরু হয় না। শুরু হয় একটি সামারি দিয়ে। তার সিস্টেম ইতিমধ্যে দুইশটি ইমেইল বাছাই করে ফেলেছে। প্রজেক্ট আপডেটের জন্য তিনটি রুটিন অনুরোধের উত্তর দিয়ে দিয়েছে। ক্লায়েন্টের কাছ থেকে আসা একটি ইমেইল চিহ্নিত করেছে যেখানে প্রজেক্টের স্কোপে সামান্য পরিবর্তন রয়েছে। সারাকে তথ্যের জন্য খুঁজতে হয় না। সিস্টেমটি ইতিমধ্যে প্রাসঙ্গিক চুক্তিটি বের করে ক্লায়েন্টের অনুরোধের সাথে সাংঘর্ষিক অংশটি হাইলাইট করে রেখেছে। এখানেই মানবিক তদারকি তার কাজের সবচেয়ে গুরুত্বপূর্ণ অংশ হয়ে ওঠে। সে কেবল এআই-এর পরামর্শ মেনে নেয় না। সে চুক্তিটি পড়ে, ক্লায়েন্টের সাথে সম্পর্ক বিবেচনা করে এবং সিদ্ধান্ত নেয় কীভাবে কথোপকথনটি সামলাতে হবে।
সকাল গড়াতেই সারাকে এক্সিকিউটিভ টিমের জন্য একটি রিপোর্ট তৈরি করতে হয়। আগে, তিনটি ভিন্ন বিভাগ থেকে ডেটা সংগ্রহ করতে তার চার ঘণ্টা সময় লাগত। এখন, সে সিস্টেমকে বলে সেলস ডেটাবেস থেকে সর্বশেষ পরিসংখ্যান নিয়ে মার্কেটিং খরচের সাথে তুলনা করতে। সিস্টেম কয়েক সেকেন্ডের মধ্যে একটি ড্রাফট তৈরি করে ফেলে। সারা তখন সংখ্যার পেছনে থাকা কারণগুলো বিশ্লেষণ করে, কেবল সংখ্যাগুলো নয়। সে একটি নির্দিষ্ট অঞ্চলে অবনতি লক্ষ্য করে যা মেশিনটি ধরতে পারেনি কারণ সেটি বড় ট্রেন্ড খুঁজছিল। সে রিপোর্টে তার নিজস্ব অন্তর্দৃষ্টি যোগ করে। মানুষ এই অংশটিই অবমূল্যায়ন করে। তারা ভাবে মেশিনই সব কাজ করে। বাস্তবে, মেশিন কেবল একঘেয়ে কাজগুলো করে, আর আসল কাজটা মানুষের জন্য রেখে দেয়। এই ট্রেন্ডটি MIT Technology Review এবং Wired-এর মতো প্রকাশনায় বিস্তারিত আলোচনা করা হয়।
আপনার কি কোনো এআই গল্প, টুল, প্রবণতা, বা প্রশ্ন আছে যা আপনার মনে হয় আমাদের কভার করা উচিত? আপনার প্রবন্ধের ধারণা আমাদের পাঠান — আমরা তা শুনতে আগ্রহী।বিকেলে, সারার টিমের সাথে মিটিং আছে। সিস্টেমটি কথা শোনে এবং নোট নেয়। এটি শুধু ট্রান্সক্রাইব করে না, বরং অ্যাকশন আইটেমগুলো চিহ্নিত করে প্রজেক্ট ম্যানেজমেন্ট সফটওয়্যারে সঠিক ব্যক্তিদের অ্যাসাইন করে। যদি কেউ বলে যে সে কাজে পিছিয়ে আছে, সিস্টেম টিমের বাকি সদস্যদের কাজের চাপের ওপর ভিত্তি করে রিসোর্স পুনর্বন্টনের কিছু উপায় প্রস্তাব করে। সারা এই পরামর্শগুলো পর্যালোচনা করে চূড়ান্ত সিদ্ধান্ত নেয়। এখানে বৈপরীত্য হলো, সারা আগের চেয়ে বেশি উৎপাদনশীল হলেও সে অনেক বেশি ক্লান্ত। কাজের গতি বেড়েছে কারণ বাধা কমেছে। কাজের মাঝে এখন আর কোনো অবসর নেই। ব্যর্থতার জায়গাগুলোও দৃশ্যমান। সেই দিনই পরে, সিস্টেমটি একটি সংবেদনশীল এইচআর ইমেইল অটোমেট করার চেষ্টা করে। এটি এমন একটি টোন ব্যবহার করে যা পরিস্থিতির জন্য খুব শীতল। সারা ঠিক সময়ে তা ধরে ফেলে। যদি সে পুরোপুরি অটোমেশনের ওপর নির্ভর করত, তবে একজন মূল্যবান কর্মীর সাথে তার সম্পর্ক নষ্ট হতো। এটিই দক্ষতার গোপন মূল্য। এর জন্য প্রয়োজন ক্রমাগত সতর্কতা। মানুষ সিস্টেমের সামাজিক প্রেক্ষাপট বোঝার ক্ষমতাকে অতিরিক্ত মূল্যায়ন করে। তারা বুঝতে পারে না যে প্রক্রিয়ায় তাদের কতটা সম্পৃক্ত থাকা প্রয়োজন।
মেশিন যুগের কঠিন প্রশ্ন
আমাদের অবশ্যই জিজ্ঞেস করতে হবে, যখন আমরা আমাদের সমালোচনামূলক চিন্তাভাবনা একটি অ্যালগরিদমের কাছে আউটসোর্স করি, তখন কী ঘটে? যদি একটি সিস্টেম আমাদের জন্য প্রতিটি ডকুমেন্টের সারসংক্ষেপ করে দেয়, তবে কি আমরা পুরো টেক্সটের গভীরে থাকা সূক্ষ্ম বিষয়গুলো ধরার ক্ষমতা হারিয়ে ফেলি? এই দক্ষতার একটি গোপন মূল্য আছে। এটি আমাদের মনোযোগ এবং গভীরতার মূল্য। আমরা গভীর সম্পৃক্ততার বিনিময়ে অগভীর সচেতনতা কিনছি। এটি কি এমন কোনো বিনিময় যা আমরা করতে রাজি? আরেকটি সমস্যা হলো, এই সিস্টেমগুলো যে ডেটার ওপর প্রশিক্ষিত, তার মালিক কে? যখন আপনি একটি ব্যক্তিগত মিটিংয়ের সারসংক্ষেপ করার জন্য কোনো টুল ব্যবহার করেন, তখন সেই ডেটা প্রায়শই মডেলটিকে উন্নত করতে ব্যবহৃত হয়। আপনি মূলত একটি কোম্পানিকে আপনার মেধা সম্পদ নেওয়ার জন্য অর্থ প্রদান করছেন। Gartner-এর মতো প্রতিষ্ঠানগুলো প্রায়শই এই গোপনীয়তার প্রভাব সম্পর্কে সতর্ক করে।
এমন এক যুগে সত্যের কী হবে যেখানে কন্টেন্ট মুহূর্তের মধ্যে তৈরি করা যায়? যদি একটি বিশ্বাসযোগ্য রিপোর্ট বা বাস্তবসম্মত ছবি তৈরি করা খুব সহজ হয়ে যায়, তবে আমরা কীভাবে কোনো কিছু যাচাই করব? প্রমাণের বোঝা এখন ভোক্তার ওপর। সেকেন্ডারি ভেরিফিকেশন ছাড়া আমরা এখন আর যা দেখি বা পড়ি তা বিশ্বাস করতে পারি না। এটি একটি উচ্চ জ্ঞানীয় চাপ তৈরি করে। আমরা সময় বাঁচাচ্ছি বলে মনে করছি, কিন্তু সেই সময় আমরা প্রাপ্ত তথ্যের সত্যতা নিয়ে সন্দেহ করতে ব্যয় করছি। উৎপাদনশীলতার এই লাভ কি সামাজিক বিশ্বাসের ক্ষতির চেয়ে বড়? আমাদের শক্তির ব্যয়ের কথাও বিবেচনা করতে হবে। এই মডেলগুলো চালানোর জন্য প্রচুর শক্তির প্রয়োজন। আমরা যখন এগুলোর ব্যবহার বাড়াচ্ছি, তখন কি আমরা ইমেইল লেখার সামান্য দ্রুততর উপায়ের জন্য পরিবেশগত স্থিতিশীলতাকে বিসর্জন দিচ্ছি? এগুলো কেবল প্রযুক্তিগত সমস্যা নয়। এগুলো নৈতিক এবং সামাজিক দ্বিধা যা আমরা সুবিধার খাতিরে উপেক্ষা করছি। আমরা এই সিস্টেমগুলোর বুদ্ধিমত্তাকে অতিরিক্ত মূল্যায়ন করি এবং তাদের পরিবেশগত ও সামাজিক প্রভাবকে অবমূল্যায়ন করি।
আর্কিটেকচার এবং বাস্তবায়নের বিবরণ
যারা সাধারণ ইন্টারফেসের বাইরে যেতে চান, তাদের মনোযোগ এখন ইন্টিগ্রেশন এবং স্থানীয় নিয়ন্ত্রণের ওপর। কাস্টম ওয়ার্কফ্লো তৈরির জন্য এপিআই (API)-এর ব্যবহার এখন স্ট্যান্ডার্ড হয়ে দাঁড়িয়েছে। বেশিরভাগ পাওয়ার ইউজার এখন কন্টেক্সট উইন্ডো লিমিট এবং টোকেন খরচকে তাদের প্রাথমিক সীমাবদ্ধতা হিসেবে দেখছেন। একটি বড় কন্টেক্সট উইন্ডো সিস্টেমটিকে সেশনের সময় আপনার নির্দিষ্ট ডেটা বেশি মনে রাখতে সাহায্য করে, যা বারবার প্রম্পট দেওয়ার প্রয়োজনীয়তা কমায়। তবে, এর সাথে উচ্চ ল্যাটেন্সি এবং খরচ যুক্ত থাকে। অনেকে এই ব্যবধান কমাতে রিট্রিভাল-অ্যাজুমেন্টেড জেনারেশন (RAG) ব্যবহার করছেন। এই কৌশলটি একটি মডেলকে উত্তর তৈরি করার আগে একটি ব্যক্তিগত ডেটাবেস থেকে তথ্য খুঁজে বের করার সুযোগ দেয়, যা আউটপুটকে আপনার নির্দিষ্ট তথ্যের ওপর ভিত্তি করে নিশ্চিত করে।
গোপনীয়তা সচেতন ব্যবহারকারীদের জন্য লোকাল স্টোরেজ একটি অগ্রাধিকার হয়ে উঠছে। আপনার নিজস্ব হার্ডওয়্যারে একটি মডেল চালানো মানে আপনার ডেটা কখনো আপনার বিল্ডিংয়ের বাইরে যাচ্ছে না। যারা সংবেদনশীল তথ্য নিয়ে কাজ করেন, সেইসব আইনি এবং চিকিৎসা পেশাজীবীদের জন্য এটি অপরিহার্য। এর সীমাবদ্ধতা হলো, লোকাল মডেলগুলো প্রায়শই বড় টেক ফার্মগুলোর বিশাল ক্লাস্টারের চেয়ে কম সক্ষম। তবে, ডকুমেন্ট ক্লাসিফিকেশন বা ডেটা এক্সট্রাকশনের মতো নির্দিষ্ট কাজের জন্য, একটি ছোট, ফাইন-টিউনড লোকাল মডেল প্রায়শই বেশি কার্যকর। বাজারের গিক সেকশন এখন “সবকিছুর জন্য একটি মডেল” ধারণা থেকে সরে আসছে। পরিবর্তে, তারা ছোট, বিশেষায়িত মডেলের চেইন তৈরি করছে যা একসাথে কাজ করে। এটি খরচ কমায় এবং পুরো সিস্টেমের গতি বাড়ায়।
- ডেটা গোপনীয়তার জন্য ম্যাক স্টুডিও (Mac Studio) বা ডেডিকেটেড এনভিডিয়া জিপিইউ (NVIDIA GPUs)-এর মতো হার্ডওয়্যার ব্যবহার করে লোকাল এলএলএম (LLM) হোস্টিং।
- সার্ভিস বিঘ্নিত না করে উচ্চ ভলিউমের অটোমেটেড কাজ পরিচালনার জন্য এপিআই রেট লিমিটিং কৌশল।
- কার্যকর দীর্ঘমেয়াদী মেমোরি এবং ডকুমেন্ট রিট্রিভালের জন্য ভেক্টর ডেটাবেস ইন্টিগ্রেশন।
- কাস্টম সিস্টেম প্রম্পট যা কঠোর আচরণগত সীমানা এবং আউটপুট ফরম্যাট নির্ধারণ করে।
ইউটিলিটি পর্যায়ের চূড়ান্ত মূল্যায়ন
২০২৬ সালের জন্য মূল কথা হলো, এআই আর কোনো ভবিষ্যতবাদী ধারণা নয়। এটি আধুনিক টুলকিটের একটি স্ট্যান্ডার্ড অংশ। যারা সফল হচ্ছেন, তারা একে জাদুর কাঠি হিসেবে দেখছেন না, বরং একটি বহুমুখী হাতুড়ি হিসেবে দেখছেন। আপনাকে পরীক্ষা-নিরীক্ষা করতে ইচ্ছুক হতে হবে, তবে যা কাজ করছে না তা বাদ দিতেও দ্বিধা করা চলবে না। ব্যবহারিকতাই একমাত্র মাপকাঠি যা গুরুত্বপূর্ণ। যদি কোনো টুল আপনার সময় না বাঁচায় বা কাজের মান উন্নত না করে, তবে তা কেবল নয়েজ। আপনার দিনের বেশিরভাগ সময় খেয়ে ফেলা সাধারণ কাজগুলোর ওপর মনোযোগ দিন। একঘেয়ে কাজগুলো অটোমেট করুন, কিন্তু সৃজনশীল এবং কৌশলগত সিদ্ধান্তের ওপর শক্ত নিয়ন্ত্রণ রাখুন। ভবিষ্যত তাদেরই, যারা মেশিনগুলোকে পরিচালনা করতে পারে, নিজেরা মেশিন না হয়েই।
সম্পাদকের মন্তব্য: আমরা এই সাইটটি একটি বহুভাষিক এআই সংবাদ এবং নির্দেশিকা কেন্দ্র হিসাবে তৈরি করেছি তাদের জন্য যারা কম্পিউটার বিশেষজ্ঞ নন, কিন্তু তবুও কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা বুঝতে চান, এটিকে আরও আত্মবিশ্বাসের সাথে ব্যবহার করতে চান এবং যে ভবিষ্যত ইতিমধ্যেই আসছে, তা অনুসরণ করতে চান।
কোনো ত্রুটি বা সংশোধনের প্রয়োজন এমন কিছু খুঁজে পেয়েছেন? আমাদের জানান।
