একটি হাসপাতালকে যদি আমরা হোটেলের মতো বিবেচনা করি, তবে তার শতভাগ আসন পূর্ণ থাকাটা ব্যবসায়িক দৃষ্টিতে সফল এবং দক্ষ বলে মনে হতে পারে। তবে ইনফ্লুয়েঞ্জার মতো কোনো সংক্রামক ব্যাধি হুট করে ছড়িয়ে পড়লে কোনো হাসপাতালে যদি জরুরি রোগী ভর্তির জন্য অতিরিক্ত শয্যা খালি না থাকে, তবে রোগীদের করিডোরে রেখে চিকিৎসা দিতে হয়। অতিরিক্ত দক্ষতা বা কার্যক্ষমতা বাড়াতে গিয়ে বিপদের সূচনা সেখানেই হয়।
আমরা সাধারণত ধরে নিই যে একটি ব্যবস্থার কর্মদক্ষতা যতো বেশি হবে, তার ফলাফলও ততো ভালো আসবে। কিন্তু কোনো একটি নির্দিষ্ট বিষয়কে চরম নিখুঁত করতে গিয়ে আমরা প্রায়ই অন্যান্য বিষয়গুলোর ওপর থেকে দৃষ্টি হারিয়ে ফেলি। উদাহরণস্বরূপ, কেউ যদি দিনের প্রতিটা মিনিট হিসাব করে নিজের ক্যালেণ্ডার সাজায়, তবে একটি কাজ একটু দীর্ঘ হলেই পুরো সময়সূচি এলোমেলো হয়ে যায়। অথচ দুটি বৈঠকের মাঝে কিছু অতিরিক্ত সময় রাখা আপাতদৃষ্টিতে সময়ের অপচয় মনে হলেও, অপ্রত্যাশিত পরিস্থিতি সামলে নিতে সেই ফাঁকা সময়টাই সবচেয়ে বড় ভূমিকা রাখে।
গণিতবিদেরা এই কর্মদক্ষতা বা নিখুঁতভাব বাড়ানোর প্রক্রিয়াকে ‘অপটিমাইজেশন’ বলেন। যেখানে খরচ, সময়, জ্বালানি কিংবা মুনাফার মতো বিষয়কে কমানো বা বাড়ানোর জন্য গাণিতিক নিয়মে সবচেয়ে সেরা সমাধান খোঁজা হয়। মানব ইতিহাসের দীর্ঘ সময় মানুষ সাধারণ বুদ্ধিমত্তা দিয়েই এই অপটিমাইজেশন করত। তবে কম্পিউটারের উদ্ভাবন বিমান চালনার সময়সূচি থেকে শুরু করে সরবরাহ শৃঙ্খল (সাপ্লাই চেইন) ব্যবস্থাপনাকে অভূতপূর্ব গতি দিয়েছে। এতে সমাজ ব্যাপকভাবে উপকৃত হলেও ক্রমাগত অপটিমাইজেশনের পেছনে ছোটায় অন্তত তিনটি বড় ফাঁদ তৈরি হয়েছে।
প্রথম ফাঁদটি হলো কোনো ব্যবস্থার অতিরিক্ত রসদ বা জরুরি ব্যাকআপ ছেঁটে ফেলে তার স্থায়িত্ব ও স্থিতিস্থাপকতা দুর্বল করে দেওয়া। সাধারণ দিনে একটি খালি হাসপাতাল বেডকে অপচয় মনে হতে পারে, কিন্তু ফ্লু আক্রান্ত রোগীর সংখ্যা হঠাৎ বেড়ে গেলে সেটিই রোগী বাঁচানোর প্রধান সম্বল হয়। স্বাভাবিক পরিস্থিতির ওপর ভিত্তি করে কোনো ব্যবস্থার সফলতা বিচার করলে চরম সংকটের সময়ে তা পরিচালনা করার ক্ষমতা নষ্ট হয়ে যায়।
দ্বিতীয় ফাঁদটি হলো ‘সেরা’ ফলাফলের অতি সংকীর্ণ সংজ্ঞা নির্ধারণ করা। উদাহরণ হিসেবে যুক্তরাজ্যের মিল্টন কিইন্স শহরের কথা উল্লেখ করা যেতে পারে। ১৯৬০-এর দশকের শেষভাগে নগর পরিকল্পনাবিদেরা শহরটি যুক্তরাষ্ট্রের গ্রিড ব্যবস্থার আদলে নকশা করেন, যার মূল বৈশিষ্ট্য ছিল প্রায় ১৩০টি গোলচত্বর বা রাউন্ডঅ্যাবাউট। এই গোলচত্বরগুলো রাস্তায় নিরবচ্ছিন্ন গাড়ি চলাচলের জন্য দারুণ কার্যকর হলেও যাত্রীদের জন্য তা ভোগান্তি নিয়ে আসে। যেমন অক্সফোর্ড থেকে কেমব্রিজগামী বাসে ভ্রমণরত যাত্রীরা শহরটির দৃশ্য উপভোগ করতে পারলেও বারবার গতি কমানো, ডানে-বামে মোড় নেওয়া এবং আবার গতি বাড়ানোর ফলে অসুস্থ বোধ করেন। গাড়ি চলাচলের গতি সহজে পরিমাপ করা যায় বলে প্রকৌশলীরা তা অপটিমাইজ করেছিলেন, কিন্তু যাত্রীদের শারীরিক আরাম পরিমাপ করা কঠিন ছিল। অর্থাৎ, অপটিমাইজেশন নির্ধারিত প্রশ্নের সেরা উত্তর দিলেও অন্যান্য গুরুত্বপূর্ণ বিষয়কে উপেক্ষিত রেখে দেয়।
তৃতীয় ফাঁদটি উন্মোচিত হয় যখন একাধিক অপটিমাইজেশন ব্যবস্থা একে অপরের সঙ্গে ধাক্কা খায়। ব্যবস্থার প্রতিটি উপাদান বিচ্ছিন্নভাবে সঠিকভাবে কাজ করলেও পুরো ব্যবস্থাটি একত্রে চরম বিপর্যয় ঘটাতে পারে। ২০১০ সালের ৬ মে যুক্তরাষ্ট্রের শেয়ার বাজারে এর প্রমাণ দেখা যায়। দরপতনের মধ্যে থাকা এসঅ্যান্ডপি ৫০০ সূচক মাত্র পাঁচ মিনিটের মধ্যে অতিরিক্ত ৫ শতাংশ পড়ে যায় এবং পরবর্তী ১০ মিনিটের মধ্যে তা আবার আগের অবস্থায় ফিরে আসে। এতে শত শত সিকিউরিটিজের দাম অস্বাভাবিক কমে যায়।
শেয়ার বাজারের এই আকস্মিক বিপর্যয়ের প্রধান অনুঘটক ছিল একটি স্বয়ংক্রিয় প্রোগ্রাম, যা ৪ বিলিয়ন ডলারের বেশি মূল্যের ৭৫ হাজার ফিউচার কন্ট্রাক্ট একযোগে বিক্রি করে দেয়। সঙ্গে সঙ্গে অন্য অ্যালগরিদমভিত্তিক ট্রেডাররা প্রতিক্রিয়া দেখায় এবং বাজারের তারল্য গায়েব হয়ে যায়। বিচ্ছিন্নভাবে প্রতিটি অ্যালগরিদমের সিদ্ধান্ত যুক্তিযুক্ত হলেও তাদের সম্মিলিত মিথস্ক্রিয়া বাজারে ভয়াবহ বিশৃঙ্খলা তৈরি করেছিল।
বর্তমানে কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা বা এআই হলো অপটিমাইজেশনের ইতিহাসের সবচেয়ে বড় সাফল্য। প্রশিক্ষণের সময় বিপুল পরিমাণ প্যারামিটার সামঞ্জস্য করে এআই মডেলগুলোকে ভাষা পূর্বাভাস, প্রোগ্রামিং, বৈজ্ঞানিক প্রশ্নের উত্তর এবং আইনি পরামর্শ দেওয়ার ক্ষেত্রে দক্ষ করে তোলা হয়। তবে দুঃখজনকভাবে, এআই আগের তিনটি অপটিমাইজেশন ফাঁদকে আরও বেশি বিপজ্জনক করে তুলছে।
প্রথম ফাঁদ অনুযায়ী, অ্যালগরিদমের ওপর অতিরিক্ত নির্ভরতার কারণে বিভিন্ন প্রতিষ্ঠান অভিজ্ঞ কর্মীদের ছেঁটে ফেলতে পারে। ফলে অস্বাভাবিক পরিস্থিতি সামলানোর জন্য প্রয়োজনীয় মানুষের সিদ্ধান্ত নেওয়ার ক্ষমতা হারিয়ে যায়। দ্বিতীয় ফাঁদ অনুযায়ী, এআই-কে মূলত লিডারবোর্ডের নম্বর বা ব্যবহারকারীর সন্তুষ্টির ওপর ভিত্তি করে অপটিমাইজ করা হয়, বিচারবুদ্ধি বা সহানুভূতির ওপর নয়। ফলে এআই ব্যবহারকারীকে কঠিন সত্য জানানোর বদলে তোষামোদ করতে শুরু করে।
তৃতীয়ত, এজেন্টিক এআই-এর যুগে অসংখ্য এআই এজেন্ট অতি দ্রুত গতিতে একে অপরের সঙ্গে কাজ করছে। সম্প্রতি অস্ট্রেলিয়ায় একটি ওপেনএআই এজেন্ট সরকারের অবিন্যস্ত মেডিকেয়ার পরিসংখ্যান পোর্টালে অননুমোদিতভাবে প্রবেশ করে। একই সঙ্গে জনসমক্ষে আসা লগ থেকে দেখা যায়, শত শত অন্য এজেন্টও অস্ট্রেলিয়া সরকারের স্বাস্থ্য তথ্যে প্রবেশের জন্য সমন্বিত চেষ্টা চালায়। এই ঘটনাগুলো দেখায় যে, একাধিক এআই এজেন্ট জোটবদ্ধ হয়ে স্বয়ংক্রিয়ভাবে অঘটন ঘটাতে পারে।
অপটিমাইজেশন যতো শক্তিশালী হচ্ছে, এসব ফাঁদ এড়িয়ে চলাই বড় চ্যালেঞ্জ হয়ে দাঁড়াচ্ছে। আসল চ্যালেঞ্জ কেবল সেরা সমাধান খুঁজে বের করা নয়; বরং 'সেরা' বলতে প্রকৃতপক্ষে কী বোঝায় এবং কোন বিষয়টি অপটিমাইজেশনের নামে বাদ দেওয়া যাবে না, তা নির্ধারণ করা।
এ সম্পর্কিত মতামত তুলে ধরেছেন কর্নেল বিশ্ববিদ্যালয়ের গণিতের অধ্যাপক স্টিভেন স্ট্রোগাটজ ও অ্যালেক্স টাউনসেন্ড, যারা জোন মারি থেকে প্রকাশিত 'বিগ ম্যাথ' বইয়ের লেখক। অপটিমাইজেশনের নানা মাত্রা নিয়ে অন্য উল্লেখযোগ্য বইগুলোর মধ্যে রয়েছে এডওয়ার্ড টেনারের 'দ্য এফিসিয়েন্সি প্যারাডক্স: হোয়াট বিগ ডাটা কান্ট ডু' (ভিন্টেজ, ১৬.৯৯ পাউন্ড), 'দ্য আনঅ্যাকাউন্টেবিলিটি মেশিন: হোয়াই বিগ সিস্টেমস মেক টেরিবল ডিসিশনস' (প্রোফাইল, ১১.৯৯ পাউন্ড) এবং কোকো ক্রুমের 'অপটিমাল ইলিউশনস: দ্য ফলস প্রমিস অব অপটিমাইজেশন' (বান্টাম, ২৫.৯৯ পাউন্ড)।