ক্লড এআই এর জলছাপ কি মুছে ফেলা সম্ভব?

লার্জ ল্যাঙ্গুয়েজ মডেল বা LLM এর সাথে আমরা কমবেশি সবাই পরিচিত, ঐযে চ্যাটজিপিটি কিংবা জেমিনির মতো এআই যে চ্যাটবটগুলো আমরা ব্যবহার করি ওগুলো আরকি। অ্যান্থ্রোপিকের এআই চ্যাটবটের নাম ক্লড। 

সম্প্রতি অ্যান্থ্রোপিক দাবী করেছে ভবিষ্যতে তৈরি করা মডেলে ওয়াটারমার্ক মানে জলছাপ থাকবে। কেউ যদি ক্লড দিয়ে কোনো লেখা কিংবা কন্টেন্ট তৈরি করে তাহলে তাতে এ ওয়াটারমার্ক থেকে যাবে। এ ওয়াটারমার্ক আবার অদৃশ্য, চোখে দেখে ধরতে পারবেন না। শুধু ক্লডই না, ভবিষ্যতের সব কোম্পানিই এধরণের ওয়াটারমার্কের নীতি অবলম্বন করবে। 

তাহলে ক্লড আসলে এই তথাকথিত অদৃশ্য ওয়াটারমার্ক তৈরি করেই বা কীভাবে? তা জানতে হলে আমাদের আগে জানতে হবে এসব মডেলগুলো আমাদের সাথে কথা বলে কীভাবে। 

সহজ ভাষায় এক্সপ্লেইন করতে চাইলে এটাকে খুবই স্মার্ট এবং ইনসেইনলি পাওয়ারফুল একটা অটোকমপ্লিট টুল বলা যায়। কীভাবে? আমরা যখন কোনো প্রশ্ন করি, মডেল তখন একটা একটা করে শব্দ লেখে। উদাহরণস্বরূপ, ধরেন একটা বাক্য “The weather today is cold and …” এই পর্যন্ত লিখেছে। পরবর্তী বাক্যটা কী লিখবে? বাক্যটা শেষ করার জন্য মডেল তার বিশাল ডাটাবেজ থেকে সম্ভাব্য শব্দ এবং এর সাথে একটা করে প্রবাবিলিটি স্কোর তৈরি করে। আমাদের বাক্যের ক্ষেত্রে ধরে নেই সেই লিস্ট অনেকটা এরকম-

• ওয়ার্ড: snowy প্রবাবিলিটি: 90% (ঠান্ডা আবহাওয়ার সাথে তুষারপাত খুবই সম্পর্কিত)

• ওয়ার্ড: rainy প্রবাবিলিটি: ৮৫% (বৃষ্টি হলে অধিকাংশ সময়েই আবহাওয়া ঠান্ডা হয়ে যায়, সম্পর্কিত)

• ওয়ার্ড: sunny প্রবাবিলিটি: ৩৬% (রোদ থাকলে সাধারণত পরিবেশ খানিকটা গরম হয়, তেমন একটা সম্পর্ক নাই)

• ওয়ার্ড: tachyon প্রবাবিলিটি: ১% (ঠান্ডা আবহাওয়ার সাথে ট্যকিয়ন কণার কোনও সম্পর্ক নেই, আমাদের অর্গানাইজেশনের তো প্রশ্নই আসে না)

সাধারণত যে শব্দের প্রবাবিলিটি স্কোর সর্বোচ্চ, সেটিই পরবর্তী শব্দ হিসেবে বাছাই করার কথা। তবে, সবসময় যে লিস্টের সর্বোচ্চ প্রবাবিলিটি স্কোরের শব্দই একটা মডেল সিলেক্ট করবে, বিষয়টা এমন না। যদি সব সময় সর্বোচ্চ স্কোরের শব্দ সিলেক্ট করে, তাহলে প্রত্যেকটা বাক্য বোরিং এবং আনন্যাচারাল হবে। এই সমস্যা সমাধানের জন্য মডেল অনেক সময় লিস্টের ওপরের দিকের শব্দগুলো থেকে একটি শব্দ র‍্যান্ডমলি সিলেক্ট করে নেয়। আর এখানেই আসে ওয়াটারমার্ক তৈরির একটা মজার পদ্ধতি। 

• স্টেপ 1: ক্লড যখন কোনও টেক্সট জেনারেট করে, তখন বিশেষ ধরনের সিক্রেট ক্রিপ্টোগ্রাফিক কি (key) ব্যবহার করে যেটা শুধুমাত্র ক্লডই জানে। এই সিক্রেট কি ব্যবহার করেই পরবর্তীতে ক্লড বুঝতে পারে যে কোনো টেক্সট আসলেই ক্লড দিয়ে জেনারেট কিনা

• স্টেপ 2: ওপরে যে নেক্সট ওয়ার্ড প্রেডিক্ট করার ক্ষেত্রে যে লিস্টের কথা বলেছিলাম, এবারে সেই একই লিস্ট কিন্তু লিস্টের প্রতিটা শব্দ র‍্যান্ডমলি দুইটা আলাদা ক্যাটাগরিতে ফেলবে। ধরে নেই ক্যাটাগরি দুইটা গ্রিন লিস্ট আর রেড লিস্ট। গ্রিন লিস্টের শব্দগুলো ব্যবহার করার ক্ষেত্রে মডেল এনকারেজ করে আর রেড লিস্টের গুলোকে ডিসকারেজ.

• স্টেপ 3: এবারে আমাদের সেন্টেন্সের কথাই ধরি চলুন – snowy এবং rainy একটা রেড লিস্ট আরেকটা গ্রিন লিস্টে আছে। দুইটাই কিন্তু ব্যবহার করতে পারে ক্লড, কোনও ভুল ছাড়াই। 50% সময়ে snowy এবং 50% সময়ে rainy। 

এখানে চলে আসে আমাদের স্টেপ 1 এর সেই সিক্রেট ক্রিপ্টোগ্রাফিক কি মহাশয়। তিনি এসে বলেন, “এই শোনো, rainy যদি আজ গ্রিন লিস্টে থাকে, তাহলে চলো আজকে 50% এর জায়গায় 55% ক্ষেত্রে এটাকে সিলেক্ট করি” একে বলে বায়াস এবং এটাই হয়ে গেল ওয়াটারমার্ক আমার আপনার চোখে “The weather today is cold and rainy.” একটা নরমাল ন্যাচারাল সেনটেন্স হলেও ক্লড এখানে স্ট্যাটিস্টিক্যাল ফিঙ্গারপ্রিন্ট অ্যাড করে দিল এবং এই কাজটা পুরোটা টেক্সট জুড়ে সে প্রতিটা শব্দ সিলেক্ট করার ক্ষেত্রেই করবে। পুরো প্যারাগ্রাফে যখন আমি বা আপনি রেড লিস্ট এবং গ্রিন লিস্টের শব্দ 50/50 ব্যবহার করব, ক্লড তখন 45/55 ইউজ করবে আর এটাই হবে আমার আপনার লেখা থেকে ক্লডের লেখার পার্থক্য।

এখন প্রশ্ন হলো, এই ওয়াটারমার্ক কি রিমুভ করা যায়? উত্তর হলো হ্যাঁ, কিন্তু এটা একটা লম্বা প্রসেস।  প্রথমেই ওয়াটারমার্ক রিমুভ করার আমাদের ভুল ধারণা দিয়ে শুরু করা যাক। আমরা ভাবতে পারি প্রতিটা সেন্টেন্সের একটা-দুইটা শব্দ চেঞ্জ করলে ওয়াটারমার্ক রিমুভ হয়ে যাবে, কিন্তু এটা একটা ভুল ধারণা। ওয়াটারমার্ক রয়েছে প্রতিটা শব্দে, কাজেই একটা দুইটা ওয়ার্ড চেঞ্জ করে এটা রিমুভ করা যাবে না। আপনাকে যেটা করতে হবে সেটা হলো পুরো টেক্সট আপনাকে আবার নিজের মতো করে লিখতে হবে। এক্ষেত্রে গ্রামারলি বা কুইলবটের মতো প্যারফ্রেজিং টুল ব্যবহার করা যেতে পারে. কিন্তু সেটাও খুব সতর্কতার সাথে ব্যবহার করতে হবে। 

ভালো কথা, এটা কিন্তু নতুন কোনো টেকনোলজি না। গুগল সেই 2024 সাল থেকেই synthID নাম দিয়ে এই একই কাজ করে আসছে। সামনে সব এআই কোম্পানিই এই ওয়াটারমার্ক ব্যবহার করবে, এর একটা বড় কারণ এবছরের আগস্টে ইউরোপীয় ইউনিয়নের নতুন পাশ করা আইন EU AI Act কার্যকর হবে। এই আইন অনুযায়ী সব এআইকে এবছরেরই ডিসেম্বরের মধ্যে এই ওয়াটারমার্ক বা কোনো লেবেলিং সিস্টেমের আওতায় নিয়ে আসতে হবে যাতে করে এআই জেনারেটেড কনটেন্ট সাধারণ জনগণ নিজেরাই শনাক্ত করতে পারে।