কিভাবে AI সম্পদ সমস্ত আমেরিকানদের মধ্যে বিতরণ করা যেতে পারে

বার্নি স্যান্ডার্সের সর্বশেষ প্রস্তাব যে জনসাধারণের AI এর অর্ধেক মালিকানা থাকা উচিত তা যে কোনও সময় শীঘ্রই নীতিতে পরিণত হওয়ার সম্ভাবনা নেই, তবে এটি একটি বিস্তৃত বিতর্ককে প্রতিফলিত করে যা অর্থনীতিবিদ, প্রযুক্তি গবেষক এবং নীতিনির্ধারকদের মধ্যে গতি পাচ্ছে: AI যদি নতুন অর্থনৈতিক মূল্যে ট্রিলিয়ন ডলার তৈরি করে তবে আমেরিকানরা কীভাবে লাভ করবে? ধারণার অভাব নেই, তাদের বেশিরভাগই পরীক্ষা করা হয়নি। কিন্তু ঝুঁকি, এবং কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার ক্রমবর্ধমান জনগণের বিরোধিতা, প্রশ্নটিকে একটি গুরুত্বপূর্ণ করে তুলেছে।

এআই সম্পদ দ্রুত পুঁজিবাজারে জমা হয়েছে, কিন্তু অনেক আমেরিকান এখনও এই বৃদ্ধি থেকে কতটা উপকৃত হতে পারে তা নিয়ে সীমিত। সাম্প্রতিক জরিপ কাজ ইঙ্গিত করে যে বেশিরভাগ মার্কিন কর্মী এখন এআই সার্বভৌম সম্পদ তহবিলের মাধ্যমে কর্পোরেশনগুলিকে আরও দায়বদ্ধ রাখতে চান৷ অসমর্থিত প্রতিবেদন পাওয়া গেছে যে, একটি উচ্চ প্রত্যাশিত IPO-এর আগে, OpenAI সরকারকে 5% শেয়ার দেওয়ার বিষয়ে আলোচনা করছে। এদিকে, জেফ বেজোস সম্প্রতি সিএনবিসিকে বলেছেন যে অর্থনৈতিক খেলার ক্ষেত্র সমতল করার সর্বোত্তম নীতি ধারণাটি হল মার্কিন যুক্তরাষ্ট্রে রোজগারকারীদের নীচের অর্ধেকের জন্য ফেডারেল আয়কর বাদ দেওয়া।

সাম্প্রতিক সমীক্ষার তথ্য থেকে জানা যায় যে এই প্রশ্নটি এআই-এর প্রতি জনসাধারণের আবেগের দ্রুত পরিবর্তনের মধ্যে এম্বেড করা হয়েছে। এই সপ্তাহে প্রকাশিত একটি এমারসন কলেজের জরিপে দেখা গেছে যে আমেরিকানদের মাত্র 27% তাদের সম্প্রদায়ের মধ্যে বা কাছাকাছি ডেটা সেন্টার তৈরি করা সমর্থন করে, 63% বিরোধিতা করে। এক বছরেরও কম সময়ে জনসাধারণের আবেগ উল্লেখযোগ্যভাবে হ্রাস পেয়েছে। 2025 সালের ডিসেম্বরে পরিচালিত অনুরূপ সমীক্ষায় দেখা গেছে যে 33% বলেছেন যে তারা এই ধরনের উন্নয়নকে সমর্থন করবে, শুধুমাত্র 42% তাদের বিরোধিতা প্রকাশ করেছে। অনেক আমেরিকান মনে করে যে তাদের এআই থেকে লাভ করার কিছু নেই এবং হারানোর কিছুই নেই।

“যখন আমি ডেটা সেন্টারের প্রস্তাব দেখি, তখন আমি অগ্রগতি দেখতে পাচ্ছি না,” উইল হলিংসওয়ার্থ, উত্তর-পূর্ব ওহিওর বাসিন্দা, পোর্টেজ কাউন্টিতে প্রস্তাবিত 257 একর ডেটা সেন্টার ক্যাম্পাস সম্পর্কে এপ্রিল মাসে একটি পাবলিক মন্তব্য সভায় একটি বক্তৃতায় বলেছিলেন। “আমি একটি জুয়া দেখছি যেখানে বড় বড় প্রযুক্তি কোম্পানিগুলি সোনার হরতাল করে যখন পোর্টেজ কাউন্টি বিল পরিশোধ করে।”

“আমাদেরকে আমাদের শহরের আত্মা উৎসর্গ করতে বলা হচ্ছে যাতে একটি ট্রিলিয়ন ডলার কোম্পানি তার নিচের লাইনে এক শতাংশের একটি ভগ্নাংশ বাঁচাতে পারে,” হলিংসওয়ার্থ ভাইরাল হওয়া মন্তব্যে বলেছেন। “আমাদের এইভাবে আমাদের মজুদ নিষ্কাশন করতে বলা হচ্ছে [that] একটি চ্যাটবট একটি কবিতা বা এরকম কিছু লিখতে পারে [that] আমাদের শেরিফ বিগফুটের পাশে দাঁড়িয়ে তার একটি ছবি তুলতে পারে।”

অর্থনীতিবিদ, প্রযুক্তি শিল্প গবেষক এবং পাবলিক পলিসি বিশেষজ্ঞদের মধ্যে, হলিংসওয়ার্থের ধারণার সাথে সম্পর্কিত বেশ কয়েকটি পরামর্শ রয়েছে যে কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার বিকাশের সম্ভাব্য ফলাফলগুলি কর্পোরেশনগুলির পক্ষে নাটকীয়ভাবে তির্যক। এর মধ্যে এআই এবং অন্যান্য সাধারণ ইক্যুইটি মেকানিজমের আংশিক পাবলিক মালিকানা মডেল অন্তর্ভুক্ত রয়েছে।

কম্পিউটার বিজ্ঞানী জ্যারন ল্যানিয়ার, যিনি এখন মাইক্রোসফ্ট রিসার্চে চিফ টেকনিক্যাল অফিসার এবং চিফ ইউনিফাইং সায়েন্টিস্টের অফিসে কাজ করেন, কখনও কখনও “ডেটা অনার” নামে পরিচিত একটি মডেলের পক্ষে যুক্তি দিয়েছিলেন, যেখানে লোকেরা কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা সিস্টেম তৈরিতে সহায়তা করে এমন তথ্য এবং অবদানের জন্য ক্ষতিপূরণ দেওয়া হয়।

“আমি সেনেটর স্যান্ডার্সের সাথে কিছু সময় কাটিয়েছিলাম যখন তিনি স্ট্যানফোর্ডে এআই সম্প্রদায় পরিদর্শন করেছিলেন,” ল্যানিয়ার বলেছিলেন। “যদি [his proposal] এটি একটি ভাল ধারণা হবে সরকারের প্রকৃতির উপর নির্ভর করে যা জনগণের কাছে সুবিধাগুলি রুট করার জন্য দায়ী হবে৷” তিনি বলেছিলেন৷ সরকার যদি কেবল “আরেকটি কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা সংস্থা” হয়ে ওঠে, তবে তিনি যাকে “আরো বিকেন্দ্রীভূত অর্থনৈতিক মডেল” বলেছেন তা পছন্দ করেন৷

“ভাল ডেটা এবং তত্ত্বাবধান,” ল্যানিয়ার বলেছেন, মানুষের জীবনে উল্লেখযোগ্য প্রভাব ফেলতে পর্যাপ্ত প্রকৃত অর্থ হতে পারে।

“কিন্তু ভবিষ্যৎ যদি আদর্শিক সিলিকন ভ্যালি হতে চলেছে, যেখানে মানুষকে কাল্পনিকভাবে অকেজো হিসাবে বিবেচনা করা হয় কারণ তাদের অবদানগুলি বেনামী করা হয়েছে এবং AI সমস্ত কাজ করেছে এমন ভান করার পক্ষে খারিজ করা হয়েছে, তাহলে কিছু সমর্থন একটি অংশগ্রহণমূলক/গণতান্ত্রিক উপাদান সহ একটি সরকারী কাঠামোর মাধ্যমে আসা ভাল,” ল্যানিয়ার বলেছিলেন।

AI প্রশিক্ষণ ডেটার জন্য সরাসরি লোকেদের অর্থ প্রদান করা

চ্যালেঞ্জ হল এই ধরনের একটি সিস্টেম কিভাবে কাজ করবে তা বোঝা। AI মডেলগুলিকে লক্ষ লক্ষ বা বিলিয়ন উৎস থেকে বিপুল পরিমাণ ডেটার উপর প্রশিক্ষণ দেওয়া হয়। কোন পৃথক অবদান মূল্য তৈরি করেছে, এবং তাদের কতটা অর্থ প্রদান করা উচিত তা নির্ধারণ করা একই সমালোচনার মধ্যে পড়তে পারে যা অনুসন্ধানের ইতিহাসের জন্য লোকেদের ক্ষতিপূরণ দেওয়ার জন্য প্রচেষ্টা চালাতে পারে—যদিও সমষ্টিগতভাবে বিপুল পরিমাণ, প্রতিটি ব্যক্তির ডেটার অর্থনৈতিক মূল্য কম।

শিকাগো বিশ্ববিদ্যালয়ের কম্পিউটার বিজ্ঞানের একজন সহকারী অধ্যাপক রাউল কাস্ত্রো ফার্নান্দেজ, যিনি সম্প্রতি এআই-এর জন্য জনসাধারণকে ন্যায্যভাবে ক্ষতিপূরণ দেওয়ার বিষয়ে লিখেছেন, এই যুক্তি খণ্ডন করেছেন যে মানব অবদানকারীদের কাছ থেকে AI মডেল দ্বারা সংগৃহীত বিপুল পরিমাণ ডেটা পয়েন্ট সঠিকভাবে ট্র্যাক করা (এবং ক্ষতিপূরণ) সম্ভব নয়। ফার্নান্দেজ বলেন, “লাভ ভাগাভাগির সবচেয়ে শক্তিশালী সংস্করণটি ট্যাক্স নয় বরং মানুষের অবদানের সাথে জড়িত একটি ক্ষতিপূরণ ব্যবস্থা যা এআই সিস্টেমকে প্রথম স্থানে মূল্যবান করে তোলে,” ফার্নান্দেজ বলেন।

“তারা [the AI companies] কিছু গুরুত্বপূর্ণ তথ্য ইতিমধ্যেই স্কেলিং আইন ব্যবহার করে মূল্যায়ন করা হচ্ছে,” ফার্নান্দেজ বলেছেন৷ “একটি যুক্তিসঙ্গত প্রক্রিয়া প্রতিটি ব্যক্তির ‘টোকেন’-এর সঠিক মূল্য গণনা করার মতো কম এবং একটি যৌথ ব্যবস্থাপনা সিস্টেমের মতো, যা সঙ্গীত রয়্যালটির মতোই মনে হবে: এআই কোম্পানিগুলি মডেলের লাভের অংশ পুলে দেবে, মোট অংশটি মডেলের দ্বারা কতটা অর্থপ্রদান করা হবে এবং কতটা অর্থপ্রদান করা হবে তার প্রমাণ। প্ল্যাটফর্ম জুড়ে নির্মাতারা ডেটা অবদানের নিয়ন্ত্রিত মেট্রিক্স অনুসারে অন্যান্য মধ্যস্থতাকারীদের বেঞ্চমার্ক করে,” তিনি বলেছিলেন।

তবে নিকোলাস ভিনসেন্ট এবং ব্রেন্ট হেচট, যথাক্রমে সাইমন ফ্রেজার ইউনিভার্সিটি এবং নর্থওয়েস্টার্ন ইউনিভার্সিটির গবেষকরা এই পদ্ধতির বিরুদ্ধে সতর্কতা অবলম্বন করেছেন। কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা ব্যবস্থায় তাদের অবদানের জন্য মানুষকে পর্যাপ্তভাবে ক্ষতিপূরণ দেওয়া যায় কিনা তা পরীক্ষা করে 2023 সালের একটি গবেষণায়, ভিনসেন্ট এবং হেচট যুক্তি দেন যে প্রতিটি ব্যক্তির ডেটার সাথে মূল্যায়ন সংযুক্ত করা অত্যন্ত বিষয়গত এবং সম্ভাব্য বিরোধী হতে পারে।

“আপাতদৃষ্টিতে ছোটখাট ডিজাইনের পছন্দগুলি ডেটা মানগুলির বিতরণকে গুরুতরভাবে পরিবর্তন করতে পারে, যে কোনও মানব-এআই সিস্টেমের জন্য একটি গুরুতর উদ্বেগ যা অর্থপ্রদান বা অন্যান্য উদ্দেশ্যে এই জাতীয় মানগুলিকে একীভূত করতে চায়,” তারা বলে। “যদি একটি প্রযুক্তি লক্ষ লক্ষ বা বিলিয়ন মানুষের সম্মিলিত অবদানের উপর নির্ভর করে, আমরা ইতিমধ্যেই জানি যে প্রতিটি স্বতন্ত্র মান খুব ছোট হবে, তাহলে কেন কর্মক্ষমতার জন্য সময় এবং শক্তি নষ্ট করবেন? [potentially costly] ডেটা মান মূল্যায়ন?” তারা উপসংহারে.

21 শতকের জন্য শক্তিশালী নতুন ইউনিয়ন তৈরি করা

যাইহোক, সরাসরি অর্থপ্রদান একটি ন্যায্য ডেটা সোর্সিং প্রক্রিয়া অর্জনের একমাত্র উপায় নাও হতে পারে। ম্যাট প্রিভিট, RadicalxChange ফাউন্ডেশনের সভাপতি এবং এই নীতি পত্রের দুই লেখকের একজন, আইনী অধিকারের একটি নতুন শ্রেণী তৈরির পক্ষে কথা বলেন যা মানুষকে AI কীভাবে কাজ করে তা গঠন করতে ক্ষমতা দেয়, 21 শতকের একটি ইউনিয়নের সংস্করণ যেখানে “মানুষ ব্যক্তি পর্যায়ে এই অধিকারগুলি সই করতে পারে না৷ পরিবর্তে, সেই অধিকারগুলি ব্যবহার করার জন্য লোকেদের অবশ্যই অ্যাসোসিয়েশনগুলিতে যোগ দিতে হবে৷”

এটি নিয়ন্ত্রিত সমিতিগুলির একটি নতুন সেট তৈরি করবে যেগুলির “এআই কোম্পানিগুলির সাথে টেবিলে একটি অত্যন্ত গুরুতর আসন রয়েছে এবং শেয়ার, ক্ষতিপূরণ, শাসন এবং ক্ষমতা পাওয়ার ক্ষমতা রয়েছে,” প্রিভিট বলেছিলেন।

অর্থনীতিবিদ এবং প্রযুক্তিবিদ গ্লেন উইল, মাইক্রোসফ্টের নীতি গবেষক এবং RadicalxChange-এর প্রতিষ্ঠাতা, দাবি করেছেন যে লক্ষ্য অগত্যা সরকার বা কোম্পানিগুলির জনসাধারণের মালিকানা হতে হবে না। RadicalxChange-এর মতে, “হয় মালিকানাকে বিভক্ত ও বিভক্ত করার জন্য (অর্থাৎ, প্রচলিত মালিকানার অংশ বেশি বা অন্য লোকেদের দেওয়া); অথবা মালিকানাকে একত্রিত করার (অর্থাৎ রাষ্ট্রের মতো কিছু জনপ্রতিনিধির হাতে তুলে দেওয়া),” কিছু ভালো করতে সক্ষম হয়, কিন্তু তারা সর্বোত্তমভাবে “শুধুমাত্র ব্যান্ড-এইড” দেখেছে।

“মালিকানাকে বিভক্ত করা প্রচলিত মালিকানার একই পুরানো আহরণমূলক প্রণোদনাকে সহজভাবে ‘বণ্টন’ করে, যখন মালিকানাকে একীভূত করে ‘সমস্ত ডিম এক ঝুড়িতে রাখে’, প্রাতিষ্ঠানিক ক্যাপচার এবং অবৈধ প্রতিনিধিত্বের ঝুঁকি বাড়ায়, “RadicalxChange একটি নীতি পত্রে লিখেছেন যে শেয়ার করা মালিকানা কেন্দ্রিক নতুন মডেলগুলির জন্য যুক্তি দেখিয়েছে৷

নতুন কর্পোরেট ট্যাক্স, কম কাজের ঘন্টা

অন্যরা বলছেন যে নীতিনির্ধারকদের জন্য অপ্রত্যাশিত ধারণাগুলি অবলম্বন না করে আরও ন্যায়সঙ্গত এআই অর্থনীতি তৈরি করার জন্য ব্যবস্থা ইতিমধ্যেই রয়েছে। ডিন বেকারের মতে, একজন অর্থনীতিবিদ এবং সেন্টার ফর ইকোনমিক অ্যান্ড পলিসি রিসার্চের সহ-প্রতিষ্ঠাতা, এর মধ্যে রয়েছে শক্তিশালী কর্পোরেট ট্যাক্স, অ্যান্টিট্রাস্ট এনফোর্সমেন্ট এবং শ্রম সুরক্ষা।

যদিও বেকার বলেছিলেন যে তিনি এখনও নিশ্চিত নন যে AI দ্বারা মানব শ্রমের ব্যাপক স্থানচ্যুতি ঘটবে, তিনি যোগ করেছেন যে তিনি এখনও “পুরানো প্রতিকারের” উপর ফিরে আসবেন।

এই প্রতিকারগুলির মধ্যে “সব কোম্পানির জন্য একটি বলবৎযোগ্য উচ্চ হারের আয়কর অন্তর্ভুক্ত থাকতে পারে,” বেকার বলেন। তবে তিনি যোগ করেছেন যে অর্থপ্রদানের ফর্মটি নতুন হতে পারে। “এটি করার সর্বোত্তম উপায় হল কোম্পানিগুলিকে উদ্দেশ্য করে ট্যাক্স হারের সমান নন-ভোটিং শেয়ারগুলি হস্তান্তর করতে হবে (যেমন 25% করের হারে 25% শেয়ার),” তিনি বলেছিলেন।

উপরন্তু, বেকার বলেছেন যে যখন কঠোরভাবে প্রয়োগ করা হয়, তখন অ্যান্টিট্রাস্ট এনফোর্সমেন্ট AI লাভের একটি ন্যায্য অর্থনৈতিক বন্টনের জন্য একটি যুক্তিসঙ্গত পথ প্রদান করে। বেকার ব্লু-কলার কর্মীদের ছেড়ে সস্তা চীনা পণ্যের সাদৃশ্য প্রস্তাব করেছিলেন। “আমরা ব্লু-কলার কর্মীবাহিনীর বড় অংশকে ছিটকে দেওয়ার জন্য চীনা তৈরি পণ্য এনেছি। ইলন মাস্ক এবং মার্ক জুকারবার্গকে হাস্যকরভাবে ধনী রাখার জন্য আমাদের সুরক্ষাবাদ থাকা উচিত নয়,” তিনি বলেছিলেন।

সোশ্যাল মিডিয়ার উত্থান এবং বৈশ্বিক আউটসোর্সিংয়ের আগের যুগের প্রতি শিথিল মনোভাব সহ অতীতের নীতিগত ভুলগুলির পুনরাবৃত্তি না করা, কিছু শীর্ষ মার্কিন নীতিনির্ধারকদের রাডারে রয়েছে, যারা বাজি ধরেছেন যে AI এবং বিশেষ করে কর্মসংস্থানের দিকটি আগামী বছরগুলিতে একটি নির্বাচনী এবং সামাজিক সমস্যা হিসাবে আবির্ভূত হবে।

যদিও একটি সর্বজনীন মৌলিক আয়ের ধারণা — বা একটি “সর্বজনীন উচ্চ আয়” প্রোগ্রাম যেমন এলন মাস্ক এটিকে বলে — গণ বেকারত্বের বিরুদ্ধে লড়াই করার জন্য বছরের পর বছর ধরে বন্ধ করে দেওয়া হয়েছে, সেখানে AI দ্বারা তৈরি ভবিষ্যতের অর্থনৈতিক দক্ষতা বিতরণের জন্য একটি সহজ শ্রম বাজার ব্যবস্থা রয়েছে যা ইতিমধ্যেই বিশ্বব্যাপী নজির রয়েছে।

উত্তর হল কোন কাজ নয়, তবে কম কাজ।

“আমরা 90 বছর আগে 40-ঘন্টা কাজের সপ্তাহ প্রতিষ্ঠা করেছি এবং তারপর থেকে এটি পরিবর্তিত হয়নি,” বেকার বলেন। “অন্যান্য দেশগুলি কাজের সপ্তাহ, কাজের বছরকে ছোট করেছে। যদি কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা আমাদের উৎপাদনশীলতায় প্রতিশ্রুত বুম দিতে যাচ্ছে, তাহলে আসুন থ্রেশহোল্ডকে 32 ঘন্টা বা আরও কম করে দেই। আমরা ওভারটাইম প্রিমিয়াম দ্বিগুণ করে 100% করতে পারি, 50% নয়,” বেকার বলেন।