AI কি ইতিহাসবিদদের প্রতিস্থাপন করবে? AI আর্কাইভ অনুসন্ধান করতে পারে, কিন্তু অতীত ব্যাখ্যা করতে পারে না

একজন ইতিহাসবিদ একবার আমাকে বলেছিলেন যে তাঁর কাজের সবচেয়ে কঠিন অংশ নথি খুঁজে পাওয়া নয় — বরং কোন নথি গুরুত্বপূর্ণ তা জানা। এমন একটি যুগে যেখানে AI কয়েক সেকেন্ডে লক্ষ লক্ষ ডিজিটালাইজড আর্কাইভ পৃষ্ঠা অনুসন্ধান করতে পারে, এই পার্থক্যটি সবকিছু হয়ে দাঁড়ায়।

তথ্য: মাঝারি এবং নিয়ন্ত্রণযোগ্য

আমাদের ডেটাবেসে তুলনীয় একাডেমিক ও গবেষণা ভূমিকায় যে প্যাটার্ন দেখা যায় তার ভিত্তিতে — প্রত্নতাত্ত্বিক, রাষ্ট্রবিজ্ঞানী এবং অন্যান্য সামাজিক বিজ্ঞান গবেষক — ইতিহাসবিদদের সামগ্রিক AI এক্সপোজার আনুমানিক ৩৫-৪৫% এবং অটোমেশন ঝুঁকি প্রায় ২৫-৩০/১০০।

এক্সপোজার নির্দিষ্ট ক্ষেত্রে কেন্দ্রীভূত: সাহিত্য পর্যালোচনা ও উৎস অনুসন্ধান (উচ্চ অটোমেশন সম্ভাবনা), পরিমাণগত ঐতিহাসিক ডেটা বিশ্লেষণ (উচ্চ), এবং প্রাথমিক খসড়া তৈরি (মাঝারি)। কিন্তু ঐতিহাসিক গবেষণার মূল কার্যক্রম — প্রাথমিক উৎসের প্রেক্ষাপটে ব্যাখ্যা, আখ্যানমূলক যুক্তি নির্মাণ, প্রতিদ্বন্দ্বী ব্যাখ্যার মূল্যায়ন এবং বিভিন্ন শ্রোতাদের কাছে ঐতিহাসিক বোঝাপড়া যোগাযোগ — নিম্ন-অটোমেশন রয়ে গেছে।

ব্যুরো অব লেবার স্ট্যাটিস্টিক্স ২০৩৪ সাল পর্যন্ত ইতিহাসবিদদের জন্য ৩% প্রবৃদ্ধি প্রক্ষেপণ করে, মধ্যম বেতন প্রায় $৬৭,০০০ এবং আনুমানিক ৩,৫০০ অনুশীলনকারী। এটি একটি ছোট পেশা, এবং এর মূল্য এর সংখ্যার বাইরে বিস্তৃত।

ডিজিটাল আর্কাইভ বিপ্লব

AI সত্যিই ঐতিহাসিক গবেষণাকে একটি নির্দিষ্ট মাত্রায় রূপান্তরিত করছে: অ্যাক্সেস। অপটিক্যাল ক্যারেক্টার রিকগনিশন এখন একাধিক ঐতিহাসিক লিপিতে হাতে লেখা নথি পড়তে পারে। মেশিন লার্নিং মডেল লক্ষ লক্ষ ডিজিটালাইজড পৃষ্ঠায় নির্দিষ্ট নাম, তারিখ বা ধারণা অনুসন্ধান করতে পারে। প্রাকৃতিক ভাষা প্রক্রিয়াকরণ শতাব্দীর পর শতাব্দীর পাঠ্যে ভাষাগত প্যাটার্ন শনাক্ত করতে পারে, সমাজ কীভাবে যুদ্ধ, লিঙ্গ, রোগ বা রাজনীতি সম্পর্কে কথা বলেছে তার পরিবর্তন প্রকাশ করে।

একটি প্রকল্প যা একসময় একটি একক আর্কাইভে মাসের পর মাস প্রয়োজন ছিল, এখন সারা বিশ্বের লাইব্রেরি থেকে ডিজিটালাইজড সংকলন ব্যবহার করতে পারে, AI দশ বছর আগে শারীরিকভাবে অসম্ভব ছিল এমন স্কেলে নথি বাছাই, শ্রেণীবদ্ধকরণ এবং ক্রস-রেফারেন্সিংয়ে সাহায্য করে।

এটি শক্তিশালী। এটি বিপজ্জনকও।

কেন AI-উৎপন্ন ইতিহাস অবিশ্বস্ত

ডিজিটালাইজড পাঠ্যে প্রশিক্ষিত AI সিস্টেমের একটি মৌলিক পক্ষপাত রয়েছে: তারা শুধু যা ডিজিটালাইজ করা হয়েছে তাই অনুসন্ধান করতে পারে। ক্ষমতাশালী প্রতিষ্ঠানের আর্কাইভ ভালোভাবে ডিজিটালাইজ করা আছে। প্রান্তিক সম্প্রদায়ের নথি, মৌখিক ইতিহাস, ভৌত নিদর্শন এবং কম প্রচলিত ভাষার নথি নেই। ঐতিহাসিক রেকর্ডে AI-সহায়তা অনুসন্ধান পদ্ধতিগতভাবে নির্দিষ্ট কণ্ঠস্বরকে অতি-প্রতিনিধিত্ব করে এবং অন্যদের কম-প্রতিনিধিত্ব করে।

তদুপরি, AI লাইনের মধ্যে পড়তে পারে না। একজন ঔপনিবেশিক কর্মকর্তার স্থানীয় জনগোষ্ঠীকে "সন্তুষ্ট" হিসাবে বর্ণনা করা একটি চিঠি AI দ্বারা নির্ভুলভাবে লিপিবদ্ধ এবং সূচীকৃত হতে পারে — কিন্তু ইতিহাসবিদ জানেন কেন কর্মকর্তার এটি বলার প্রয়োজন ছিল, সেই সময়ে রাজনৈতিকভাবে কী ঘটছিল যা এই ধরনের দাবিকে দরকারী করেছিল, এবং প্রকৃত জনগোষ্ঠী কেউ জিজ্ঞাসা করলে কী বলত।

ঐতিহাসিক ব্যাখ্যার জন্য প্রেক্ষাপট, ক্ষমতা, অনুপ্রেরণা এবং নীরবতা বোঝা প্রয়োজন — কী রেকর্ড করা হয়নি, এবং কেন। এটি বিচারমূলক কাজ যা AI সম্পাদন করতে পারে না।

ঐতিহাসিক চিন্তার ক্রমবর্ধমান গুরুত্ব

বিদ্রূপাত্মকভাবে, AI ঐতিহাসিক চিন্তাকে আরও মূল্যবান করে তুলতে পারে, কম নয়। AI যখন অতীত সম্পর্কে বিশাল পরিমাণ বিশ্বাসযোগ্য-শোনা পাঠ্য তৈরি করে, তখন উৎস সমালোচনামূলকভাবে মূল্যায়ন করার, নির্ভরযোগ্য প্রমাণকে বানোয়াট থেকে আলাদা করার এবং সুসমর্থিত যুক্তি তৈরি করার ক্ষমতা একটি গুরুত্বপূর্ণ নাগরিক দক্ষতা হয়ে ওঠে।

ইতিহাসবিদরাও AI নৈতিকতা (প্রযুক্তি ঐতিহাসিকভাবে কীভাবে মোতায়েন করা হয়েছে তা বোঝা), কর্পোরেট কৌশল (অতীত শিল্প রূপান্তর থেকে শিক্ষা) এবং জননীতি (সমসাময়িক সিদ্ধান্তের জন্য প্রমাণ-ভিত্তিক প্রেক্ষাপট প্রদান) এর মতো ক্ষেত্রে পরামর্শদাতা হিসেবে ক্রমবর্ধমানভাবে চাহিদাযুক্ত।

ইতিহাসবিদদের কী করা উচিত

ডিজিটাল হিউম্যানিটিজ পদ্ধতি শিখুন — টেক্সট মাইনিং, নেটওয়ার্ক বিশ্লেষণ, GIS ম্যাপিং এবং ডেটা ভিজুয়ালাইজেশন ঐতিহাসিক গবেষণা কী অর্জন করতে পারে তা প্রসারিত করে। একাডেমিক জার্নালের বাইরে জনসাধারণের সাথে জড়িত হন: পডকাস্ট, জাদুঘর পরামর্শ, প্রামাণ্যচিত্র উপদেশ এবং নীতিগত সাক্ষ্য সবই ঐতিহাসিক দক্ষতা কাজে লাগায়। এবং AI সরঞ্জামগুলিকে সম্পূর্ণরূপে গ্রহণ বা প্রত্যাখ্যান না করে সমালোচনামূলকভাবে মূল্যায়ন করুন — তাদের শক্তি এবং পক্ষপাত উভয়ই বোঝা নিজেই একটি ঐতিহাসিক দক্ষতা।

এই বিশ্লেষণটি AI সহায়তায় তৈরি করা হয়েছে, Anthropic শ্রম বাজার প্রতিবেদন এবং ব্যুরো অব লেবার স্ট্যাটিস্টিক্স প্রক্ষেপণের ডেটা ব্যবহার করে।