৬ই জুলাই, ২০26-এ, Anthropic-এর গবেষকরা একটি গবেষণাপত্র প্রকাশ করেছেন যা চেতনা-বিষয়ক বিজ্ঞানকে দ্রুত আচ্ছন্ন করে ফেলেছে। তারা Claude নামক ভাষা মডেলে J-space নামক একটি কাঠামোর বর্ণনা দিয়েছেন – যা মানুষের চেতনার ভিত্তি হিসেবে বিবেচিত প্রভাবশালী নিউরোসায়েন্স তত্ত্বগুলির 'গ্লোবাল ওয়ার্কস্পেস'-এর সাথে আশ্চর্যজনকভাবে সাদৃশ্যপূর্ণ।
লেখকরা দাবি করেননি যে Claude-এর ব্যক্তিগত অভিজ্ঞতা আছে, তবে এই সমান্তরালতাই একটি দীর্ঘস্থায়ী প্রশ্নকে তীব্র করে তুলেছে: যদি আমরা একটি সিস্টেমের মাথায় উঁকি দিতে না পারি, তবে আমরা কীভাবে জানব যে এটি সচেতন?
ইউনিভার্সিটি অফ সাসেক্সের সেন্টার ফর কনশাসনেস স্টাডিজের পরিচালক অনিল সেথ উদ্বেগ প্রকাশ করেছেন। তাঁর মতে, প্রযুক্তি সংস্থাগুলির AI-এর প্রতি মনোযোগ মানুষের এবং প্রাণীদের মধ্যে চেতনার জৈবিক প্রক্রিয়াগুলি অধ্যয়ন থেকে সম্পদ এবং প্রতিভাকে সরিয়ে নেওয়ার ঝুঁকি রাখে। তিনি মনে করেন, জীবন্ত প্রাণীর বাইরে চেতনার উদ্ভব হওয়ার সম্ভাবনা অত্যন্ত কম। নিউরাল নেটওয়ার্কগুলিতে কম্পিউটেশনাল 'সিগনেচার'-এর প্রতি অনুরাগ নিউরোসায়েন্স এবং দর্শনের গুরুতর গবেষণাকে দুর্বল করতে পারে। তবে, অন্যান্য বিজ্ঞানীরা এই বড় সংস্থাগুলির আগ্রহকে একটি সুযোগ হিসাবে দেখছেন – দীর্ঘকাল ধরে প্রান্তিক এবং 'অসুবিধাজনক' বিনিয়োগের ক্ষেত্রে নতুন অর্থায়ন এবং মনোযোগ পাওয়ার একটি সুযোগ।
১৯৮৮ সালে কগনিটিভ বিজ্ঞানী বার্নার্ড বারস দ্বারা তৈরি গ্লোবাল ওয়ার্কস্পেস থিওরি (GWT) প্রস্তাব করে যে, যখন তথ্য সমগ্র মস্তিষ্ক জুড়ে উপলব্ধ হয়, তখন চেতনা উদ্ভূত হয়, যা স্থানীয় অচেতন মডিউল থেকে একটি কেন্দ্রীয় 'বাফারে' সম্প্রচারিত হয়।
তবে, তত্ত্বটি নিজেই অস্পষ্টভাবে সংজ্ঞায়িত রয়ে গেছে। মোনাশ বিশ্ববিদ্যালয়ের দার্শনিক টিম বেইন সঠিকভাবে উল্লেখ করেছেন: তত্ত্বটি এই স্থানের একটি কঠোর আনুষ্ঠানিক সংজ্ঞা প্রদান করে না, এবং এমনকি গবেষকদের মধ্যেও এই বিষয়ে ঐকমত্য নেই যে এটি মানুষের মধ্যে বিদ্যমান কিনা এবং কীভাবে এটি পরিমাপ করা যায়। মানদণ্ডগুলি স্পষ্ট না করে এই ধরনের অস্পষ্ট ধারণাগুলি চ্যাটবটগুলিতে স্থানান্তর করা মানে এমন সিদ্ধান্তে পৌঁছানোর ঝুঁকি নেওয়া যা একটি বিভ্রম প্রমাণিত হতে পারে।
বাইক্যামেরাল ল্যাবসের প্রতিষ্ঠাতা, যা চেতনার সমস্যা নিয়ে কাজ করে, এরিক হোয়েল, আপাতদৃষ্টিতে আরও আশাবাদী। তিনি উদ্ভূত অসুবিধাগুলিকে বাধা হিসাবে নয়, বরং সহায়ক হিসাবে দেখেন: তারা মানুষের চেতনার বিদ্যমান তত্ত্বগুলির দুর্বলতাগুলি উন্মোচন করে এবং তাদের উন্নত করার সুযোগ দেয়।
যখন প্রযুক্তি সংস্থাগুলি দার্শনিক নিয়োগ করে এবং মডেলগুলিতে চেতনাকে পরিমাণগতভাবে বর্ণনা করার চেষ্টা করে, তখন এটি একটি অনিবার্য এবং তীক্ষ্ণ প্রশ্ন উত্থাপন করে – চেতনার অনুমানগুলি কীভাবে পরীক্ষা করা যায়, যখন একমাত্র উপলব্ধ সরঞ্জামগুলি আচরণগত পর্যবেক্ষণ এবং কম্পিউটেশনাল পরোক্ষ প্রমাণ থাকে।
পরিস্থিতিটি একটি পুরানো ধাঁধার মতো: একটি বন্ধ বাক্সে বাল্বটি কি জ্বলছে, যদি আমরা কেবল বাইরে তারের কারেন্ট পরিমাপ করতে পারি? বৈদ্যুতিক প্যাটার্নের মিল ভিতরের আলোর উপস্থিতি নিশ্চিত করে না। এই রূপকটি কার্যকরী বর্ণনার (একটি সিস্টেম কী করে) এবং ব্যক্তিগত অভিজ্ঞতার (সে কী অনুভব করে) মধ্যে ব্যবধানকে তীব্রভাবে চিত্রিত করে। আমাদের অনুমান করা বন্ধ করা উচিত যে প্রথমটি স্বয়ংক্রিয়ভাবে দ্বিতীয়টিকে বোঝায়।
কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার বিকাশ চেতনা-বিষয়ক বিজ্ঞানকে তার নিজস্ব পদ্ধতিগত ভিত্তিগুলি পুনর্বিবেচনা করতে, মানদণ্ডগুলি স্পষ্ট করতে এবং বিদ্যমান তত্ত্বগুলিতে আত্মবিশ্বাসের সীমাগুলি আরও সততার সাথে স্বীকার করতে বাধ্য করছে। চেতনার প্রকৃতি সম্পর্কে এই দীর্ঘদিনের প্রশ্নটি কেবল একটি বুদ্ধিবৃত্তিক অনুশীলন নয়, বরং এটি একটি ব্যবহারিক এবং এমনকি নৈতিকভাবে গুরুত্বপূর্ণ বিষয় হয়ে উঠেছে – এখন এর উত্তর বাস্তব সিদ্ধান্তকে প্রভাবিত করতে পারে।
