সিলিকন ভ্যালির প্রযুক্তিবিদ এবং এআই ডেভেলপারদের মধ্যে ব্যাপক সাড়া ফেলেছে 'জেভ' (Jev) নামক একটি নতুন এআই মডেল। গত সেপ্টেম্বর মাসে স্টার্টআপ প্রতিষ্ঠান 'টাইপসেফ এআই' (TypeSafe AI) এই মডেলটি বাজারে আনার পর এটি দ্রুত ভাইরাল হয়ে যায়। মূলত দ্রুত সিদ্ধান্ত গ্রহণ এবং শ্রেণীবিন্যাস বা ক্লাসিফিকেশনের কাজ করার জন্য এই মডেলটি তৈরি করা হয়েছে। উদাহরণস্বরূপ, অনলাইন গ্রাহকদের নির্দিষ্ট ডেটার ভিত্তিতে আলাদা করা বা বিভিন্ন নথিকে নির্দিষ্ট ক্যাটাগরিতে ভাগ করার মতো কাজগুলো জেভ অত্যন্ত দ্রুত এবং সাশ্রয়ীভাবে করতে পারে। ভের্সেল-এর এআই গেটওয়েতে আসার প্রথম ২৪ ঘণ্টার মধ্যেই এর বিপুল গ্রহণযোগ্যতা দেখা যায়, যেখানে তাদের পেইড টিমের প্রায় ১৩ শতাংশ এই মডেলটি পরীক্ষা করে দেখেছে।
জেভ-এর এই অভাবনীয় সাফল্যের ঠিক তিন সপ্তাহ পর, ৬ অক্টোবর ওপেনএআই তাদের প্রতিদ্বন্দ্বী পণ্য 'ডিসিশনস এপিআই' (Decisions API) উন্মোচন করে। এই দুই পরিষেবার মূল লক্ষ্য হলো ব্যবসায়িক প্রতিষ্ঠানের দৈনন্দিন হাজার হাজার রুটিন সিদ্ধান্ত গ্রহণ প্রক্রিয়াকে স্বয়ংক্রিয় করা। এই ধরণের কাজে গতি, খরচ এবং ভুলের হার অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ হয়ে দাঁড়ায়। টাইপসেফ তাদের জেভ মডেলটিকে বিশেষভাবে এই কাজের জন্য প্রশিক্ষণ দিয়েছে, অন্যদিকে ওপেনএআই-এর ডিসিশনস এপিআই তাদের বিদ্যমান 'জিপিটি-৬ লুনা' (GPT-6 Luna) মডেলের ওপর ভিত্তি করে তৈরি।
টাইপসেফ-এর সিইও ডিয়োগো আলমেইদা, যিনি একসময় ওপেনএআই-তে চ্যাটজিপিটি-র প্রযুক্তি উন্নয়নে কাজ করেছিলেন, তিনি লক্ষ্য করেন যে সাধারণ এআই মডেলগুলো মানুষের প্রশ্নের উত্তর দিতে পারলেও রুটিন কাজ স্বয়ংক্রিয় করার ক্ষেত্রে যথেষ্ট কার্যকর নয়। এই ঘাটতি পূরণ এবং এআই খাতের সম্ভাব্য মন্দা বা 'এআই উইন্টার' এড়াতেই তিনি জেভ তৈরির পরিকল্পনা করেন। তাঁর ধারণা ছিল, ভবিষ্যতে এআই-এর কাছে অধিকাংশ অনুরোধ মানুষ নয়, বরং স্বয়ংক্রিয় কোডের মাধ্যমে আসবে। যেমন, একটি কাস্টমার সার্ভিস প্রোগ্রাম incoming মেসেজটি বিলিং সংক্রান্ত নাকি প্রযুক্তিগত সমস্যা তা জেভ-এর মাধ্যমে দ্রুত শনাক্ত করে সংশ্লিষ্ট টিমের কাছে পাঠিয়ে দিতে পারবে।
প্রথাগত মেশিন লার্নিং ক্লাসিফায়ারগুলো গত কয়েক দশক ধরে স্প্যাম ফিল্টারিংয়ের মতো কাজ করে আসলেও সেগুলো ছিল যথেষ্ট অনমনীয় এবং জটিল। আবার বর্তমানের লার্জ ল্যাঙ্গুয়েজ মডেল (LLM) অনেক বেশি কার্যকর ও নমনীয় হলেও সেগুলো চালাতে প্রচুর কম্পিউটিং পাওয়ার লাগে, যা অত্যন্ত ব্যয়বহুল এবং ধীরগতির। জেভ-এর বিশেষত্ব হলো এটি এলএলএম-এর মতো সহজ নির্দেশনার সুবিধা দেয়, কিন্তু কাজ করে অনেক দ্রুত এবং সস্তায়। এটি উত্তরের প্রতিটি অংশ আলাদা করে তৈরি না করে সরাসরি ফলাফল বা প্রবাবিলিটি প্রদান করে, যা সময় বাঁচায়। তবে এই মডেলটিকে নির্ভরযোগ্য করতে টাইপসেফ-এর দুই বছর কঠোর পরিশ্রম করতে হয়েছে।
ডেভেলপারদের মতে, জেভ-এর গতি চমকপ্রদ। কেউ কেউ একে মনোবিজ্ঞানী ড্যানিয়েল কাহনেম্যানের 'সিস্টেম ওয়ান' (দ্রুত সিদ্ধান্ত গ্রহণ) মডেলের সাথে তুলনা করেছেন। এই মডেলটির নামকরণ করা হয়েছে অর্থনীতিবিদ উইলিয়াম স্ট্যানলি জেভনসের নামানুসারে। জেভনসের তত্ত্ব অনুযায়ী, যেমন সাশ্রয়ী বাষ্পীয় ইঞ্জিন কয়লার ব্যবহার বাড়িয়েছিল, তেমনি এআই-এর খরচ কমলে ব্যবসায়িক অটোমেশনের পরিধি আরও বাড়বে।
ওপেনএআই-এর নিকুঞ্জ হান্ডা স্বীকার করেছেন যে, জেভ-এর সাফল্যই তাদের ডিসিশনস এপিআই তৈরির অনুপ্রেরণা জুগিয়েছে। তাদের এই নতুন সার্ভিসটি সাধারণ এপিআই-এর তুলনায় ১০ গুণ দ্রুত সিদ্ধান্ত দিতে পারে এবং এটি টেক্সটের পাশাপাশি ছবিও প্রসেস করতে পারে, যা জেভ বর্তমানে পারে না। তবে খরচের দিক থেকে জেভ এখনও এগিয়ে; যেখানে ওপেনএআই প্রতি মিলিয়ন টোকেনে ০.১০ ডলার চার্জ করে, জেভ চার্জ করে মাত্র ০.০৪২ ডলার। টাইপসেফ-এর বিনিয়োগকারীদের দাবি, দীর্ঘ দুই বছরের গবেষণার ফলে জেভ-এর নির্ভরযোগ্যতা ওপেনএআই-এর মতো 'ফাস্ট ফলোয়ার' ক্লোনগুলোর চেয়ে অনেক বেশি হবে। বর্তমানে এই লড়াইয়ে কে জয়ী হবে তা অনিশ্চিত হলেও, শ্রেণীবিন্যাস ব্যবস্থার আধুনিকায়নের প্রয়োজনীয়তা প্রমাণিত হয়েছে।
