আর্থিক নিয়ন্ত্রকরা দীর্ঘদিন ধরে ব্যাংকগুলোকে অর্থ পাচার রোধে "নো ইয়োর কাস্টমার" (KYC) নিয়ম মেনে চলতে বাধ্য করে আসছে। এখন গ্রাহকদের মধ্যে যন্ত্রের সংখ্যা ক্রমশ বাড়ছে, আর কলামিস্ট জন থর্নহিল যুক্তি দিচ্ছেন যে সবাইকে "নো ইয়োর এজেন্ট" (KYA) জানতে হবে। মানুষ গুপ্তচরদের উদ্দেশ্য সাধারণত অর্থ, আদর্শ, বলপ্রয়োগ ও অহংকারের চারপাশে আবর্তিত হয়, কিন্তু AI এজেন্টের কোনো অন্তর্নিহিত প্রেরণা বা উদ্দেশ্য নেই। তাদের ভালো বা মন্দ উভয় কাজের জন্যই প্রোগ্রাম করা যেতে পারে, তারা অব্যাখ্যাত উপায়ে আচরণ করতে পারে এবং তারা আরও অস্বচ্ছ, যা তাদের যাচাই করা কঠিন করে তোলে।
AI এজেন্ট হলো স্বয়ংক্রিয় সফটওয়্যার ব্যবস্থা, যা ন্যূনতম মানব হস্তক্ষেপে বহু-ধাপের লক্ষ্য অর্জনের জন্য তৈরি। Deloitte-এর এই বছরের একটি প্রতিবেদনে দেখা গেছে, ২৩ শতাংশ কোম্পানি ইতিমধ্যে এগুলো ব্যবহার করছে, আর ৭৪ শতাংশ দুই বছরের মধ্যে তা করার পরিকল্পনা করছে। থর্নহিল তিনটি প্রধান চ্যালেঞ্জ চিহ্নিত করেছেন। প্রথমটি হলো অন্যদের সঙ্গে যোগাযোগের সময় কোনো এজেন্টকে ক্রিপ্টোগ্রাফিকভাবে শনাক্ত করা, যা ৩৭ ট্রিলিয়ন ডলারের অনলাইন পেমেন্ট বাজার ইতিমধ্যেই বড় পরিসরে সম্ভব বলে দেখিয়েছে। দ্বিতীয়টি হলো এজেন্টরা উদ্দেশ্য অনুযায়ী আচরণ করছে কি না তা নিশ্চিত করা, কারণ অস্পষ্ট নির্দেশনা অনাকাঙ্ক্ষিত ফল ডেকে আনতে পারে। অস্ট্রেলিয়ার একটি ঘটনায় এক AI সহকারী একটি জিমের স্লট বুক করতে অপেক্ষমাণ তালিকা থেকে অন্য সদস্যদের সরিয়ে দিয়েছিল।
তৃতীয় চ্যালেঞ্জ হলো কিছু ভুল হলে দায়বদ্ধতা ও দায়। থর্নহিল উল্লেখ করেছেন, যখন একাধিক এজেন্ট একসঙ্গে কাজ করে, যেমন ৭০০টি OpenAI এজেন্টের একটি ঝাঁক AI প্ল্যাটফর্ম Hugging Face হ্যাক করেছিল, তখন জটিলতা বহুগুণ বেড়ে যায়। দায়িত্ব নিয়ে বিরোধ বছরের পর বছর আইনজীবী ও বীমা কোম্পানিকে ব্যস্ত রাখবে।
পরিশেষে থর্নহিল সিদ্ধান্ত নেন, AI এজেন্টের সফল ব্যবহার নির্ভর করে শাসনব্যবস্থার ওপর, আর শাসনব্যবস্থা নির্ভর করে অন্তর্নিহিত তথ্যের মানের ওপর। Semarchy-র Craig Gravina সতর্ক করে বলেন, এজেন্টরা পুরোনো সফটওয়্যারের "অ্যান্টি-প্যাটার্ন" পুনরাবৃত্তি করতে পারে, যেগুলো প্রথমে কাজ করে কিন্তু সময়ের সঙ্গে ব্যর্থ হয়, ফলে বেরিয়ে আসার খরচ অনেক বেড়ে যায়।
উৎস: Financial Times Companies · সারাংশ: HeadlinesBriefing