আমরা দ্রুত অত্যন্ত সাধারণ, ক্রমবর্ধমান স্বায়ত্তশাসিত এজেন্ট দ্বারা সংজ্ঞায়িত একটি কম্পিউটিং ল্যান্ডস্কেপে রূপান্তরিত হচ্ছি। বড় ভাষা মডেল (LLMs) দ্বারা চালিত যা গতিশীলভাবে পরিকল্পনা তৈরি করতে এবং বাহ্যিক সরঞ্জামগুলি আহ্বান করতে পারে, এই সিস্টেমগুলি আমাদের পক্ষে জটিল, বহু-পদক্ষেপের কাজগুলি নির্বিঘ্নে পরিচালনা করার জন্য AI-এর সম্ভাবনা প্রদান করে। তবে, এই সম্ভাবনা বাস্তবায়নের জন্য একটি মূল চ্যালেঞ্জ সমাধান করা প্রয়োজন: এজেন্ট সক্ষমতা সক্ষম করা যখন নিশ্চিত করা যে এজেন্টরা যথাযথভাবে কাজ করে। আজ, আমরা একটি বিস্তৃত নতুন কর্মশালা প্রতিবেদন শেয়ার করছি, "এজেন্টিক গোপনীয়তা এবং নিরাপত্তায় উন্মুক্ত এবং উদীয়মান সমস্যা: একটি প্রাসঙ্গিক কোণ", যা অসংখ্য প্রতিষ্ঠানের 50 টিরও বেশি একাডেমিক এবং শিল্প নেতাদের একত্রিত করার একটি সহযোগিতামূলক প্রচেষ্টার ফলাফল। আমরা 2025 সালের শেষের দিকে নিউ ইয়র্ক সিটিতে অনুষ্ঠিত Google প্রাসঙ্গিক এজেন্ট গোপনীয়তা এবং নিরাপত্তা (CAPS) কর্মশালায় মিলিত হয়েছিলাম।
এজেন্টিক AI-এর মূল চ্যালেঞ্জ হল যে, একটি এজেন্টের উপযোগী হওয়ার জন্য, এটির ব্যক্তিগত ডেটাতে অ্যাক্সেস এবং বিস্তৃত প্রসঙ্গ জুড়ে পরিণামমূলক পদক্ষেপ নেওয়ার ক্ষমতার প্রয়োজন হতে পারে। তবে, এই অ্যাক্সেস এজেন্টদের আচরণগত নমনীয়তার সাথে ঐতিহ্যগত সফ্টওয়্যারে ব্যবহৃত পদ্ধতির থেকে অর্থপূর্ণভাবে ভিন্ন পদ্ধতির প্রয়োজন। ঐতিহ্যগত নির্ধারক সফ্টওয়্যারের বিপরীতে, এজেন্টরা তিনটি গুরুত্বপূর্ণ মাত্রায় ভিন্ন: অগঠিত ইন্টারফেস এবং ইনপুট অস্পষ্টতা, সম্ভাব্য নিয়ন্ত্রণ প্রবাহ, এবং স্বায়ত্তশাসন এবং প্রতিনিধিত্ব।
প্রদত্ত যে উপযোগী এজেন্টদের ডেটা ভাগ করে নেওয়ার এবং কাজগুলি সম্পূর্ণ করার প্রয়োজন হতে পারে, আমরা বিশ্বাস করি যে বিশ্বস্ত এজেন্টদের ভবিষ্যত তাদের যুক্তি করার, বোঝার এবং তাদের কর্মের সামাজিক নিয়ম এবং উপযুক্ততা দ্বারা সীমাবদ্ধ হওয়ার ক্ষমতার উপর নির্ভর করে— তারা যে নির্দিষ্ট প্রসঙ্গে কাজ করে তার জন্য। আমাদের প্রতিবেদন প্রাসঙ্গিক অখণ্ডতা (CI) তত্ত্বের উপর ভিত্তি করে, যা গোপনীয়তাকে কেবল গোপনীয়তা বা নিয়ন্ত্রণ হিসাবে নয়, বরং প্রতিষ্ঠিত এবং ন্যায়সঙ্গত সামাজিক নিয়ম অনুসারে "উপযুক্ত তথ্য প্রবাহ" হিসাবে সংজ্ঞায়িত করে। উদাহরণস্বরূপ, আপনি আপনার উপহার কেনাকাটার তালিকা একটি ভার্চুয়াল শপিং সহায়কের সাথে ভাগ করে নিতে ইচ্ছুক হতে পারেন, কিন্তু আপনার পরিবার এবং বন্ধুদের সাথে নয়।
উৎস: Google AI Blog · সারাংশ: HeadlinesBriefing