গতকাল ঘুম থেকে উঠতেই তিনজন মানুষ আমাকে জিজ্ঞেস করেছিলেন, আমি কি OpenAI-র সেই ঘোষণা দেখেছি যে পার্টিশন নীতি পছন্দের স্বতঃসিদ্ধ বোঝায় না। দিনভর এই সংখ্যা বাড়তেই থাকে, এবং আমি বুঝতে পারি কেন। এই সমস্যায় আমার আগ্রহ সুপরিচিত। এমনকি অন্তত দুজন জিজ্ঞেস করেছেন, আমার Problems পাতায় যেমন প্রতিশ্রুতি দিয়েছিলাম, সেভাবে Sam Altman-কে এক বোতল হুইস্কি পাঠাব কি না। উত্তর হল না, এবং আমি ব্যাখ্যা করতে চাই কেন আপনাদের OpenAI-র ওপর খুব রাগ করা উচিত।
প্রথমে একটি কথা পরিষ্কার করি। আমি এআই ব্যবহারের পুরোপুরি বিরোধী নই। আমি বুঝি এটি একটি হাতিয়ার, এবং অনেকেই এটিকে উপযোগী মনে করেন। আমার মনে হয়, এই প্রযুক্তি আমাদের ক্ষেত্রকে কীভাবে বদলে দিচ্ছে এবং আমরা একে কীভাবে ব্যবহার করতে চাই, তা আরও ভালোভাবে বুঝে নেওয়া দরকার, তারপর এর সঙ্গে নিজেদের জড়ানোর জন্য ছুটে যাওয়া উচিত। এ কারণেই আমি সাধারণত গণিতের জন্য এআই ব্যবহার এড়িয়ে চলি, যদিও তথ্য সংক্ষেপ করা, একটি ইনফোগ্রাফিক তৈরি বা ইমেইল প্রুফরিড করার জন্য LLM ব্যবহার করতে আমার আপত্তি নেই। গবেষণায় এর ব্যবহারের কাঠামো এখনও অনুপস্থিত। এই হাতিয়ারগুলোর প্রতিক্রিয়ায় arXiv রেট লিমিটিং চালু করেছে, এবং এখন প্রায় সব গবেষণাপত্রে একটি এআই-বিষয়ক বিবৃতি থাকা উচিত। আমাদের এটিও ঠিক করতে হবে যে লেখকের অবদান কীভাবে মূল্যায়ন করা হবে। চ্যাট লগ কি প্রকাশ করতে হবে, অথবা অন্তত রিভিউয়ার ও সম্পাদকদের জন্য সহজলভ্য রাখতে হবে?
কিন্তু পার্টিশন নীতিতে ফিরে আসি। OpenAI-র প্রকাশিত প্রিপ্রিন্টের একটি সংক্ষিপ্ত দৃষ্টিপাত আমি করেছি, তবে Lean কোডে নয়, কারণ সেটি বিশাল ছিল এবং Lean সম্পর্কে আমার জ্ঞান সীমিত। প্রিপ্রিন্টটি অস্পষ্ট, জটিল এবং অদ্ভুত কাঠামোর ছিল। পরিভাষাগুলো "একটু বেখাপ্পা" ছিল, এবং এতে এমন উপপাদ্য ছিল যা আমি প্রমাণিত হতে দেখব বলে আশা করিনি, আর সেগুলো অদ্ভুতভাবে উপস্থাপিত ছিল। Lemma 7.4 ও Lemma 8.1 এমন বিষয় যা এমন একটি গবেষণাপত্রে আশা করা যায় না।
উদ্ধৃতিগুলোও সমস্যাজনক ছিল। আমার Bristol মডেল-সম্পর্কিত একটি গবেষণাপত্র সাম্মিতিক এক্সটেনশনের মৌলিক পরিচিতির জন্য উদ্ধৃত হয়েছে, যা আমি বেছে নিতাম না। তিনটি অপ্রকাশিত, অপর্যালোচিত এবং arXiv-তে না থাকা লেকচার নোটও ব্যবহার করা হয়েছে, যার মধ্যে আমারও একটি রয়েছে, যা এমন একটি প্রস্তাবের উল্লেখ করে যা আমি নিশ্চিত প্রকাশিত কাজে আছে। একটি সমস্যা সমাধানের দাবিদার গুরুতর প্রিপ্রিন্টের কাছে এটি প্রত্যাশিত নয়।
আমার বিশেষজ্ঞতার বাইরে একটি দক্ষ সেট তত্ত্বের গবেষণাপত্র সাধারণত দ্রুত দেখে তার কৌশল বোঝা যায়। নিজের বিশেষ ক্ষেত্র, পছন্দের স্বতঃসিদ্ধে, আমি দ্রুত বুঝতে পারি লেখকরা কী করতে চেয়েছিলেন। কিন্তু OpenAI-র এই গবেষণাপত্রের ক্ষেত্রে তা অসম্ভব ছিল। এটি যদি কোনো জার্নালে জমা দেওয়া হতো, তবে মানের কারণে সরাসরি প্রত্যাখ্যান হওয়া উচিত ছিল। স্পষ্ট যোগাযোগের মান মেনে চলার দায়িত্ব লেখকের, আর OpenAI বোঝা কঠিন এমন শত শত "সমাধান" প্রকাশ করেছে।
উৎস: Hacker News · সারাংশ: HeadlinesBriefing