আপনার অনেকের মতো, আমরা কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা (AI) এবং ওয়েবের ভবিষ্যত সম্পর্কে প্রচুর কথোপকথন করছি৷ অনেক গোলমাল আছে, এবং ওয়েব ডেভেলপার হিসেবে আমাদের ঠিক কী জানা দরকার তা জানা কঠিন।
ওয়েব আমাদের দলের চেয়ে অনেক বড়, তাই আমরা বুঝতে চেয়েছিলাম আপনি AI সম্পর্কে কীভাবে চিন্তা করেন, আপনি কী শিখতে চান এবং এই উদীয়মান প্রযুক্তিগুলির সাথে আপনি কী করতে চান। এইভাবে, আমরা আপনাকে সেই আওয়াজটি ভাঙতে সর্বোত্তম সামগ্রী সরবরাহ করতে পারি।
গত কয়েক মাস ধরে, আমরা ল্যান্ডস্কেপ এবং আপনি AI সম্পর্কে কীভাবে চিন্তা করেন তা বোঝার জন্য ওয়েব অনুশীলনকারীদের সাথে কথা বলেছি। অবশ্যই, আমরা সবকিছু সম্পর্কে সবার সাথে কথা বলতে পারি না। আমরা ওয়েব ডেভেলপারদের সাথে কথোপকথনের একটি ছোট সেট করেছি, ওয়েব Google ডেভেলপার বিশেষজ্ঞ সহ, কীভাবে ডেভেলপাররা ব্যবহারকারী-মুখী বৈশিষ্ট্যগুলি সরবরাহ করতে এবং তাদের দৈনন্দিন কর্মপ্রবাহে উত্পাদনশীলতা বাড়াতে AI ব্যবহার করছে তার উপর দৃষ্টি নিবদ্ধ করে৷
আমরা বিশ্বাস করি যে আমরা যা শিখেছি তা ওয়েবে অন্যান্য লোকেদের জন্য ব্যাপকভাবে প্রযোজ্য হতে পারে। এবং, আমরা ভেবেছিলাম যে সম্প্রদায় আমরা যা শিখেছি তা শুনতে আগ্রহী হতে পারে।
আমরা আমাদের নতুন AI সংগ্রহ তৈরি করতে ওয়েব ডেভেলপার ল্যান্ডস্কেপের অন্যান্য গবেষণার সাথে এই প্রতিক্রিয়াটি নিয়েছি। এই সংগ্রহে, আপনি ওয়েব ডেভেলপার, কোডল্যাব এবং ডেমো এবং ওয়েবে এআই টুলস এবং মডেলগুলি সম্পর্কে চিন্তা করার জন্য অন্যান্য সংস্থানগুলির দিকে তৈরি ওভারভিউগুলি পাবেন৷
এবং এই মাত্র শুরু. আগামী মাসে আপনি আমাদের কাছ থেকে আরও অনেক কিছু দেখতে পাবেন।
জেনারেটিভ এআই সহ উন্নত উত্পাদনশীলতা
আমরা লক্ষ্য করেছি যে ওয়েব ডেভেলপাররা তাদের উৎপাদনশীলতা বাড়াতে এবং নতুন প্রযুক্তি শিখতে বা তাদের ওয়েব ডেভেলপমেন্ট প্রশ্নগুলির উত্তর খুঁজতে চ্যাট বটের সাথে ইন্টারঅ্যাক্ট করতে জেনারেটিভ এআই-এর সুবিধা নিতে চায়।
আমরা যে ডেভেলপারদের সাথে কথা বলেছি তারা হয় ইতিমধ্যেই তাদের দৈনন্দিন কর্মপ্রবাহে, ব্যবসা বা ব্যক্তিগত প্রকল্পের জন্য AI ব্যবহার করছে, অথবা এমন কাউকে চেনেন।
কোড প্রজন্ম
আমরা আপনার কাছ থেকে শিখেছি যে কোড তৈরির সরঞ্জামগুলি, যেমন জেমিনি এবং কপিলট, স্ট্যান্ডার্ড ইউনিট পরীক্ষা, মৌলিক স্বয়ংসম্পূর্ণ (যেখানে আপনি কী লিখতে জানেন, কিন্তু কেবল এটি লিখতে হবে) এবং সহজ ফাংশনগুলির জন্য দুর্দান্ত জ্ঞানের প্রয়োজন নেই কোডবেসের। আরও জটিল, অ্যালগরিদমিক কোড এবং একটি নির্দিষ্ট প্রকল্পের বিস্তৃত প্রেক্ষাপটের প্রয়োজন এমন ফাংশনগুলি লেখার ক্ষেত্রে এই সরঞ্জামগুলি কম উপযোগী হতে থাকে।
আরও সিনিয়র ডেভেলপাররা তাদের কোডবেসের দীর্ঘমেয়াদী মানের বিষয়ে একটি উদ্বেগের কথা উল্লেখ করেছেন, যার মধ্যে কোড ডুপ্লিকেশন এবং দীর্ঘমেয়াদী রক্ষণাবেক্ষণের সমস্যা রয়েছে। কেউ কেউ উদ্বিগ্ন ছিলেন যে কম অভিজ্ঞ দলের সদস্যরা ত্রুটি সনাক্ত করতে পারে না বা জেনেরেটিভ এআই সরঞ্জাম দ্বারা উত্পাদিত কোডটি কীভাবে সঠিকভাবে যাচাই করতে হয় তা জানে না।
ডেভেলপাররাও শেয়ার করেছেন যে ব্যবহার ক্ষেত্রে নির্দিষ্ট ডোমেন জ্ঞানের প্রয়োজন, যেমন অ্যাক্সেসযোগ্য উপাদান লেখা, তারা চেষ্টা করেছে কোড জেনারেশন টুলের দ্বারা এখনও সঠিকভাবে সংযোজন করা হয়নি।
এলএলএম দিয়ে শেখা
আমরা অনেক ডেভেলপারকে দেখেছি ChatGPT এবং Gemini ব্যবহার করে সফটওয়্যার ডেভেলপমেন্ট কনসেপ্ট শিখতে, যেমন একটি বড় ল্যাঙ্গুয়েজ মডেল (LLM) জিজ্ঞাসা করা কিভাবে একটি সাজানোর অ্যালগরিদম কাজ করে, বিভিন্ন প্রোগ্রামিং ল্যাঙ্গুয়েজকে র্যাম্প আপ করে বা জ্ঞানের ফাঁক বন্ধ করে।
আপনি মনে করেন প্রশ্ন এবং প্রতিক্রিয়াগুলির দ্রুত ইন্টারঅ্যাক্টিভিটির কারণে এলএলএমগুলি একটি দুর্দান্ত অভিজ্ঞতা প্রদান করে এবং কারণ এআই জিজ্ঞাসা করা প্রশ্নগুলির সমালোচনা করবে না এবং কেবল তাদের প্রয়োজনীয় উত্তর সরবরাহ করবে।
আবারও, আরও জুনিয়র বিকাশকারীদের সাথে সম্পর্কিত একটি উদ্বেগ রয়েছে, যেখানে মডেলটি হ্যালুসিনেটিং করছে এবং ভুল প্রতিক্রিয়া তৈরি করছে এমন উদাহরণগুলি ধরার জন্য জ্ঞানের একটি ন্যূনতম স্তরের প্রয়োজন।
একটি ব্যবসা উদ্বেগ হিসাবে আইপি সুরক্ষা
আমরা যাদের সাথে কথা বলেছি তাদের অনেক ডেভেলপার বলেছেন যে তাদের কোম্পানির এখনও তাদের উৎপাদনশীলতা বাড়ানোর জন্য জেনারেটিভ এআই ব্যবহার করে ডেভেলপারদের সম্পর্কে নীতি নেই। জেনারেটিভ AI সরঞ্জামগুলির ব্যবহার প্রায়শই বিকাশকারীরা এটি নিয়ে পরীক্ষা-নিরীক্ষা করে।
"আমার কোম্পানী সাধারণত AI বলতে ভুল বোঝে, তাই তারা সঠিক নীতি তৈরি করছে না।"
যাইহোক, কোম্পানির বুদ্ধিবৃত্তিক বৈশিষ্ট্য (IP) তৃতীয় পক্ষের কাছে ফাঁস করার বিষয়ে উদ্বেগের কারণে যে ব্যবসাগুলির একটি নীতি আছে তারা ব্যবহারকে নিরুৎসাহিত করে। ডেটা কীভাবে ব্যবহার করা হয় এবং সম্ভাব্য ঝুঁকিগুলি বোঝার জন্য এই সরঞ্জামগুলির পিছনে থাকা সংস্থাগুলির সাথে সরাসরি জড়িত হওয়ার পরে এই জাতীয় নীতিগুলি পরিবর্তন করা হয়েছে।
এন্টারপ্রাইজ অ্যাকাউন্ট এবং অংশীদারিত্বের সাথে যা ডেটা সুরক্ষা নিশ্চিত করার জন্য নিবেদিত, ব্যবসাগুলি বিকাশকারীর ব্যবহারকে উত্সাহিত করার সম্ভাবনা বেশি।
ব্যবহারকারীর মুখোমুখী পণ্য বৈশিষ্ট্যের জন্য জেনারেটিভ এআই
পণ্যের দিক থেকে, এটি আমাদের কাছে বিস্ময়কর ছিল না যে, যখন আমরা "AI/ML" শব্দটির সাথে আমাদের কথোপকথনের অনুরোধ করি, তখন প্রতিক্রিয়াটি প্রায়শই জেনারেটিভ AI-তে ফোকাস করা হত। বিকাশকারীরা তাদের ব্যবহারকারীদের জন্য অভিজ্ঞতা উন্নত করতে কীভাবে জেনারেটিভ AI ব্যবহার করা যেতে পারে তা নিয়ে কৌতূহলী, তবে সেই অভিজ্ঞতাগুলি কেমন দেখায় এবং সেগুলি উত্পাদনে সরবরাহ করার জন্য উপলব্ধ সরঞ্জামগুলি কী তা সম্পর্কে নিশ্চিত নয়৷
যে ডেভেলপাররা তাদের পণ্যে জেনারেটিভ এআই ফিচার তৈরি করেছেন বা তৈরি করছেন, তাদের জন্য ব্যবহারকারীর প্রশ্নের উত্তর দেওয়ার জন্য, চ্যাটবট বা ওয়ান-অফ ইন্টারফেসের সাথে জেনারেটিভ এআই ব্যবহার করা হল সবচেয়ে সাধারণ ব্যবহারের ক্ষেত্রে।
আউটপুট গুণমান হল শীর্ষ উদ্বেগ যা আমরা আপনার কাছ থেকে শুনেছি। বিশেষ করে, ডেভেলপাররা আশা করে যে প্রতিক্রিয়াগুলি সঠিক এবং LLM-কে উদ্দেশ্যমূলক লক্ষ্যের সাথে সম্পর্কহীন বিষয়বস্তু তৈরি করা থেকে বিরত রাখা। এটি বিশেষভাবে সত্য যখন LLM-এর আউটপুট সরাসরি ব্যবহারকারী-মুখী হয়, যেমন একটি চ্যাটবট।
"এআই সহ ডেমোগুলি বন্য। প্রতিবার আমি আমার প্রকল্পের ডেমো করি, আউটপুট সম্পূর্ণ আলাদা।"
আপনি বিভিন্ন ধরণের প্রম্পটের জন্য জেনারেটিভ এআই আউটপুট যাচাই করার জন্য টেস্ট স্যুট তৈরি করার জন্য অনেক প্রচেষ্টা করছেন, কিন্তু প্রতিক্রিয়াগুলি পরীক্ষা বা নিরীক্ষণ করার কোনও স্পষ্ট এবং প্রতিষ্ঠিত উপায় নেই। মূল্যায়নের বেশিরভাগ কাজই ম্যানুয়াল। অনেক ডেভেলপার নন-ডিটারমিনিস্টিক আউটপুট পরিচালনা করতে নতুন। একটি সম্প্রদায় হিসাবে, আমরা এখনও এমন সিস্টেম তৈরি করিনি যা তাদের সাথে ভাল কাজ করে।
একটি জেনারেটিভ এআই মডেল চালানোর খরচও একটি গুরুত্বপূর্ণ উদ্বেগের বিষয়, এবং বিকাশকারীরা তাদের ব্যবহারকারীদের জন্য সুবিধার বিপরীতে খরচটি যত্ন সহকারে মূল্যায়ন করছে।
স্ট্যান্ডার্ড বনাম কাস্টমাইজড মডেল
সাধারণত, আমরা যে ডেভেলপারদের সাথে কথা বলেছি তারা রেডিমেড মডেল এবং API এর উপর নির্ভর করে। এটি টাইম-টু-মার্কেট এবং ইঞ্জিনিয়ারিং সময় এবং জ্ঞানের ব্যবহারকে অপ্টিমাইজ করে, যা সীমিত ছিল।
"আমি ওয়েব ডেভেলপমেন্ট স্পেসে থাকতে চাই। আমি এমএল ইঞ্জিনিয়ার হতে চাই না।"
যদিও বিকাশকারীরা সচেতন এবং উন্নত কৌশলগুলির সম্ভাব্য মান দেখেন, যেমন পুনরুদ্ধার অগমেন্ট-জেনারেট (RAG) এবং ফাইন-টিউনিং, আপনি বরং তাদের কাজের ওয়েব বিকাশের দিকে মনোনিবেশ করবেন। শেষ পর্যন্ত, আপনি ডিফল্ট সরঞ্জামগুলি ব্যবহার করতে পছন্দ করেন বা তাদের ব্যবহারের ক্ষেত্রে অপ্টিমাইজ করা মডেলগুলি তৈরি করতে অন্যান্য দলগুলির উপর নির্ভর করেন৷
গোপনীয়তা এবং নিরাপত্তা উদ্বেগ
গোপনীয়তা এবং নিরাপত্তা ছিল শীর্ষ উদ্বেগ, বিশেষ করে কঠোর ডেটা প্রয়োজনীয়তা সহ উল্লম্বগুলির জন্য, যেমন চিকিৎসা শিল্প। অন-ডিভাইস AI সেইসব ব্যবহারের ক্ষেত্রে মোকাবেলা করার জন্য মূল হতে পারে, কিন্তু এই এলাকাটি অনেকাংশে অনাবিষ্কৃত রয়ে গেছে।
ক্লাউড এপিআই সহ আরও তৃতীয় পক্ষের কাছে ব্যবহারকারীর ডেটা প্রকাশ করা একটি উদ্বেগের বিষয়, এবং অনেক ডেভেলপার সম্ভাব্য গোপনীয়তা এবং সুরক্ষা ত্রুটিগুলি প্রশমিত করার জন্য অন-ডিভাইস মেশিন লার্নিং বা জেনারেটিভ এআই-এর মূল্য দেখতে পান।
ওয়েব ডেভেলপারদের জন্য এআই
AI সর্বত্র রয়েছে এবং অবিশ্বাস্য গতিতে বিকশিত হচ্ছে। কিভাবে আমরা আপ টু ডেট থাকতে পারি, বিদ্যমান টুলস এবং মডেলগুলিকে একত্রিত করতে পারি, বা আমাদের প্রয়োজনের জন্য সবচেয়ে উপযুক্ত নতুন মডেল তৈরি করতে ML ইঞ্জিনিয়ারদের সাথে কাজ করতে পারি?
আমরা আপনার কাছ থেকে যা শিখেছি তার উপর ভিত্তি করে, আমরা ওয়েব ডেভেলপারদের জন্য AI-তে নির্দেশিকা নিয়ে কাজ করছি। আমরা আপনাকে একটি উচ্চ স্তরে AI ধারণাগুলি বুঝতে সাহায্য করতে, উত্পাদনশীলতা লাভের জন্য জেনারেটিভ AI ব্যবহার করার সুযোগগুলি আবিষ্কার করতে এবং বিদ্যমান সরঞ্জাম, মডেল এবং API ব্যবহার করে আনন্দদায়ক ব্যবহারকারীর অভিজ্ঞতা তৈরি করতে AI ব্যবহার করার লক্ষ্য রাখি। আমরা আমাদের AI সংগ্রহে আরও কন্টেন্ট প্রকাশ করার সাথে সাথে আবার চেক ইন করা চালিয়ে যান।
যদিও বেশিরভাগ ওয়েব ডেভেলপাররা তাদের সবচেয়ে ভাল কাজ করার উপর তাদের ফোকাস রাখতে পছন্দ করেন (এটি ওয়েব ডেভেলপমেন্ট!), আমরা আপনাদের মধ্যে যারা ওয়েব ডেভেলপারদের প্রয়োজনীয় টুল, মডেল এবং API তৈরি করতে আরও গভীরে যেতে চান তাদের উৎসাহিত করি। আমরা আপনার কাছ থেকে শুনতে চাই এবং শিখতে চাই কিভাবে আমরা আপনাকে সফল হতে সাহায্য করতে পারি।
AI একটি দ্রুত গতিশীল এলাকা। সুতরাং, পরিস্থিতি পরিবর্তনের সাথে সাথে আমরা সম্প্রদায়ের সাথে জড়িত থাকব, আরও কথোপকথন এবং সমীক্ষা চালিয়ে যাব৷ আপনি যদি আমাদের সাথে আলোচনা করতে চান, আমাদের দলের সাথে অফিসের সময় নির্ধারণ করুন ।