২০২২ সালের ডিসেম্বরে চালু করা হয় চ্যাটজিপিটি। এরই মধ্যে এটিকে প্রযুক্তির ভবিষ্যৎ হিসেবে উল্লেখ করছেন বিশেষজ্ঞরা। যদিও কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার টুলটিকে ঠিকমতো স্বাগত জানাচ্ছেন না শিক্ষাবিদরা। একাডেমিক পর্যায়ে জার্নাল প্রকাশের দুটি প্রখ্যাত মাধ্যম সায়েন্স অ্যান্ড স্প্রিঙ্গার নেচার নতুন সম্পাদকীয় মানদণ্ড স্থির করেছে। এর মাধ্যমে একাডেমিক গবেষণায় চ্যাটজিপিটির মতো টুলগুলোর ব্যবহার নিয়ন্ত্রণ বা বন্ধ করা হবে। খবর টেকটাইমস।

ডাবলিনের ট্রিনিটি কলেজের অর্থনীতিবিষয়ক গবেষক ব্রিয়ান লুসি এবং ডাবলিন ইউনিভার্সিটির মাইকেল ডাউলিং সম্প্রতি তাদের গবেষণার বিস্তারিত প্রকাশ করেছেন দ্য কনভারসেশনে। তাদের দাবি, চ্যাটজিপিটি ফাইন্যান্স পেপার লেখার কাজে ব্যবহার হতে পারে আর সেটা অ্যাকাডেমিক জার্নাল হিসেবে পাসও করতে পারে।

প্রথমে তারা এআই টুলটিকে গবেষণা অধ্যয়নের চারটি মূল অংশ তৈরির কথা বলেন। এর মধ্যে গবেষণা সমস্যা, সম্পর্কিত সাহিত্য, ডাটাসেট, পরামর্শ পরীক্ষা রয়েছে। গবেষকরা চ্যাটজিপিটিকে নির্দেশ দেন, যা তৈরি করা হবে তা যেন একটি ভালো অর্থনৈতিক জার্নালে প্রকাশের উপযোগী হয়।

আরেকটি পরীক্ষণের ক্ষেত্রে তারা অন্তত ২০০টি প্রাসঙ্গিক গবেষণা অধ্যয়নের অ্যাবস্ট্র্যাক্ট চ্যাটজিপিটির উইন্ডোয় তুলে ধরেছেন, সে সঙ্গে এ প্রোগ্রামকে বলা হয়েছে এসব বিষয়কে বিবেচনায় নিয়ে গবেষণার চারটি ধাপ তৈরি করার। টুলটির কাছ থেকে যে উত্তরগুলো পাওয়া গেছে, সেগুলো তারা আবার পর্যালোচনা করেছেন। সেই সঙ্গে পরামর্শ দিয়েছেন এ প্রচেষ্টার ক্ষেত্রে যেসব দক্ষতা ব্যবহার হচ্ছে সেগুলো আরো উন্নত করার। তারপর দলটি ৩২ জন পর্যালোচকের একটি প্যানেলকে চ্যাটজিপিটির আউটপুট বিশ্লেষণ করার কথা বলেন। তাদের ব্যাখ্যা করতে বলা হয়, এটি ব্যাপক ও সঠিক কিনা, সেই সঙ্গে সেটা ফাইন্যান্স গবেষণার ক্ষেত্রে কোনো ভূমিকা রাখবে কিনা।

লুসি অ্যান্ড ডাউলিংয়ের দাবি, সব গবেষণাই ওই প্যানেলের কাছে গ্রহণযোগ্য হয়েছে। তার মানে হচ্ছে এআই টুলটি মানসম্মত প্রাতিষ্ঠানিক গবেষণা তৈরি করতে সক্ষম। যদিও সেটা এখনো পরীক্ষামূলক পর্যায়ে রয়েছে। তারা দেখতে পান টুলটি ভিন্ন ভিন্ন গবেষণা ক্ষেত্রে ভিন্ন রকম রেটিং পেয়েছে। বিশেষ করে ডাটাসেট ও গবেষণা প্রস্তাব ক্রমাগত ভালো রেটিং পেয়েছে। সাহিত্য পর্যালোচনা পরীক্ষণ পরামর্শের ক্ষেত্রে রেটিং কিছুটা কম এসেছে। তার পরও তা গ্রহণযোগ্য।

গবেষকরা দেখেছেন, চ্যাটজিপিটি বাহ্যিক পরীক্ষণের একটি সেট গ্রহণের ক্ষেত্রে খুবই ভালো। সেই সঙ্গে সেগুলো সংযুক্তও করতে পারে। কিন্তু জটিল ধাপগুলোয় এটি কিছুটা দুর্বল, বিশেষ করে যদি অনেক বেশি ধারণাগত প্রক্রিয়া থাকে, যেমন সাহিত্য পর্যালোচনা বা টেস্টিংয়ের ক্ষেত্রে।