কীভাবে Computer জ্ঞানমূলক কাজের রূপ পরিবর্তন করছে

এই সপ্তাহে, হার্ভার্ড বিজনেস স্কুলের গবেষকদের সাথে সহযোগিতায়, আমরা বাস্তব বিশ্বে মানুষ কীভাবে আসলে Perplexity Computer ব্যবহার করে তা নিয়ে একটি নতুন গবেষণা প্রকাশ করেছি। এবং কীভাবে - এর অস্তিত্বের প্রথম তিন মাসে - এটি ইতিমধ্যেই জ্ঞানমূলক কাজের রূপ পরিবর্তন করছে। আমরা যা পেয়েছি এবং কেন আমাদের মনে হয় এটি মনোযোগ দেওয়ার মতো, তার একটি সংক্ষিপ্ত সংস্করণ এখানে দেওয়া হলো।

আমরা কেন এই গবেষণাটি করেছি

গত কয়েক দশক ধরে, কম্পিউটার আমাদের কাজের আরও কাছাকাছি চলে এসেছে। কমান্ড লাইন থেকে GUI থেকে টাচস্ক্রিন পর্যন্ত প্রতিটি নতুন ইন্টারফেস আরও বেশি কাজ নিজের দায়িত্বে নিয়েছে এবং ব্যবহারকারীর ওপর থেকে বোঝা কমিয়েছে।

ইন্টারফেসগুলো যত সহজ হয়েছে, আমাদের প্রশ্নগুলোও তত সহজ হয়েছে। কিন্তু ব্যবহারকারীদের এখনও অনুরোধগুলোকে ধাপে ধাপে ভাগ করতে হতো, ম্যানুয়ালি ইনপুট দিতে হতো এবং ফলাফলগুলো আবার একসাথে যুক্ত করতে হতো।

Perplexity Computer সেই অবস্থার পরিবর্তন করে। এটি ফাইল এবং টুলের জুড়ে ২০টিরও বেশি ফ্রন্টিয়ার মডেলকে পরিচালনা করে, একটি অনুরোধকে এজেন্টদের দলে রূপান্তরিত করে যা লক্ষ্য বুঝতে পারে, কাজ ভাগ করে নেয় এবং অ্যাসিঙ্ক্রোনাসভাবে কাজ করে। ব্যবহারকারী প্রক্রিয়া নয়, ফলাফলের জন্য অনুরোধ করেন।

মানুষ যখন বাস্তবে সেইভাবে কাজ করা শুরু করে তখন কী ঘটে তা আমরা জানতে চেয়েছিলাম।

আমরা যা পেয়েছি

ব্যবহারকারীরা উত্তরের জন্য নয়, কাজের জন্য অনুরোধ করছেন।

সার্চ উত্তর প্রদান করে। Computer সেগুলোর বাস্তবায়ন করে। প্রায় অভিন্ন অনুরোধে, Search-এর ক্ষেত্রে যেখানে ৩৩ সেকেন্ড লেগেছিল, সেখানে Computer গড়ে ২৬ মিনিটের মেশিন ওয়ার্ক সম্পন্ন করেছে - একই কাজে ৪৮ গুণ বৃদ্ধি। সেই মিনিটগুলো অনুসন্ধান করা, সম্পাদনা করা, কোড চালানো এবং সংযুক্ত টুলগুলোতে পৌঁছানোর কাজে ব্যয় হয় - Search-এর তুলনায় প্রতি সেশনে Computer বাহ্যিক অ্যাপ এবং কানেক্টরের সাথে প্রায় বারো গুণ বেশি কল করেছে। ব্যবহারকারীর প্রচেষ্টা দুই প্রান্তে কেন্দ্রীভূত: উদ্দেশ্য নির্ধারণ করা এবং ফলাফল পর্যালোচনা করা। মাঝখানের অংশটি এজেন্টরা পরিচালনা করে।

এটি উল্লেখযোগ্যভাবে দ্রুত এবং সাশ্রয়ী।

কাজের ১০,০০০টি জোড়ায় জোড়ায় মেলানো নমুনার ওপর ভিত্তি করে - Search এবং Computer উভয়েই একই ধরনের অনুরোধ করা হয়েছে - Computer আনুমানিক সময় ৮৭% এবং খরচ ৯৪% কমিয়েছে। যে ওয়ার্কফ্লোটি ২৬৯ মিনিট সময় নিত, তা কমে ৩৬ মিনিটে নেমে এসেছে।

এই সাশ্রয় ১৮টি ডোমেইনে বজায় ছিল: সফটওয়্যার, ফিন্যান্স, মার্কেটিং, স্বাস্থ্যসেবা, আইনি, শিক্ষা এবং আরও অনেক কিছু। ব্যবহারকারী ইন্টারভিউতে, মধ্যম সারির ব্যক্তিরা তাদের কাজ ২৫ গুণ দ্রুত হওয়ার কথা জানিয়েছেন। কেউ কেউ ৩০০ গুণেরও বেশি গতি বৃদ্ধির কথা জানিয়েছেন।

অনুরোধগুলো আরও বড় এবং বিস্তৃত হয়েছে।

বাস্তবায়ন সম্পন্ন হওয়ায়, উচ্চাভিলাষী প্রকল্পগুলো অনুসরণ করার বাধা হ্রাস পায়। Computer-এর অনুরোধগুলির ২৩% ছিল এমন সব বিষয়ের জন্য যা মানুষ কখনই Search-কে করতে বলেনি - সফটওয়্যার, ওয়েব ডেভেলপমেন্ট, ডকুমেন্টেশন এবং ডেটা ভিজ্যুয়ালাইজেশনে গুচ্ছবদ্ধ - প্রশ্ন নয়, কাজ।

সমস্ত Computer অনুরোধের অর্ধেকই কম্পিউটারকে কিছু তৈরি করতে বলেছিল - Search-এর তুলনায় যা দ্বিগুণ অংশ - এবং ৭৬% অনুসন্ধানের বিপরীতে বিশ্লেষণ, মূল্যায়ন বা সৃষ্টির প্রয়োজন ছিল, যেখানে Search-এ তা ছিল ৫৫%। Search-এর ৫৩% এর তুলনায় ৭১% ক্ষেত্রে বিমূর্ত, অ-রুটিন কাজ জড়িত ছিল। একটি সাধারণ Computer কাজ দক্ষতার ২.৪টি ক্ষেত্র জুড়ে বিস্তৃত ছিল, যেখানে Search কেবল ১.৭৪টিতে নির্ভর করেছিল, এবং ৩ বা তার বেশি ডোমেইনের প্রয়োজন হওয়ার সম্ভাবনা প্রায় তিন গুণ বেশি ছিল।

লোকেরা তাদের নিজেদের ক্ষেত্রের বাইরেও কাজ করেছে। আটটি পেশাগত গ্রুপের ৮,০০০ ব্যবহারকারীর মধ্যে, Computer-এর মাধ্যমে লোকেরা ৫৯% সময় তাদের প্রাথমিক পেশার বাইরের কাজ করেছে, যেখানে Search-এর ক্ষেত্রে তা ছিল ৫০%।

মানের কোনো পতন হয়নি।

विभिन्न ডোমেইনে আরও কঠিন কাজ হাতে নেওয়া সত্ত্বেও মান কমে যায়নি। মাল্টি-মডেল অরকেস্ট্রেশন Computer-কে প্রতিটি ধাপের জন্য সবচেয়ে উপযুক্ত মডেলের সাথে মেলাতে দেয়, যাতে গবেষণা, বিশ্লেষণ এবং ডিজাইন বিস্তৃত একটি অনুরোধ সবকিছুর জন্য একটি মডেলের পরিবর্তে প্রতিটি পর্যায়ে সঠিক মডেল দ্বারা পরিচালিত হয়। অনুরোধগুলো আরও জটিল হওয়া সত্ত্বেও এই রুটিং কাজটিকে একই মানের স্তরে থাকতে দেয়।

কেন এটি আকর্ষণীয়

এআই দ্রুত। সেই অংশটি প্রত্যাশিত।

আরও আকর্ষণীয় বিষয়টি হলো মানুষ ফিরে পাওয়া সময় দিয়ে কী করতে বেছে নিয়েছে। যখন বাস্তবায়ন সস্তা হয়ে ওঠে, তখন হিসাব-নিকাশ বদলে যায়। যে কাজটি আগে করার মতো ছিল না তা হঠাৎ করেই করার মতো হয়ে ওঠে। যে কাজের জন্য আগে একজন বিশেষজ্ঞের প্রয়োজন হতো তা এখন আপনি নিজেই আত্মবিশ্বাসের সাথে চেষ্টা করতে পারেন।

জ্ঞানমূলক কাজে বাধা খুব কম সময়ই তথ্য খুঁজে পাওয়ার মধ্যে ছিল; এটি ছিল বাস্তবায়নের ক্ষমতা। Perplexity Computer এই ক্ষমতা গ্রহণ করে, এবং ফলস্বরূপ, মানুষ আরও উঁচুতে লক্ষ্য নির্ধারণ করছে। তারা অপারেটর থেকে সুপারভাইজারে রূপান্তরিত হয় - ওয়ার্কফ্লো চালাতে কম সময় ব্যয় করে এবং লক্ষ্য নির্ধারণ ও আউটপুট পরীক্ষা করার পেছনে বেশি সময় ব্যয় করে।

সামনে কী আছে

আমরা এখনও প্রাথমিক পর্যায়ে আছি। Computer-এর বয়স মাত্র তিন মাস, মানুষ এর সাথে কাজ করতে অভ্যস্ত হয়ে উঠছে, এবং ওয়ার্কফ্লো ও ব্যবহার নিঃসন্দেহে সময়ের সাথে সাথে খাপ খাইয়ে নেবে।

কিন্তু এই ডেটা ইতিমধ্যেই আচরণে ব্যক্তিগত স্তরের পরিবর্তন প্রদর্শন করে।

দল এবং সংস্থার স্তরে এটি কীভাবে একত্রিত হয় তা একটি উন্মুক্ত প্রশ্ন, এবং পরবর্তীতে আমরা যেটিতে সবচেয়ে বেশি আগ্রহী।

আপনি সম্পূর্ণ পদ্ধতি, চার্ট এবং সতর্কতা সহ এই গবেষণা সম্পর্কে আরও পড়তে পারেন টেকনিক্যাল ব্লগে এবং গবেষণা পত্রে।