ভুল তথ্য দিলে ভুল ফলাফলই আসবে: জীবন-সুরক্ষা ব্যবস্থায় কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার সাফল্য কেন তথ্যের গুণমান দ্বারা নির্ধারিত হয়

কম্পিউটিং জগতে একটি পুরোনো প্রবাদ আছে, যা একেবারে প্রথমদিকের মেইনফ্রেমগুলোর সময় থেকে চলে আসছে। ভুল তথ্য দিলে ভুল ফলাফলই পাওয়া যায়। এর মানে হলো, একটি যন্ত্র কেবল ততটুকুই কাজ করতে পারে, যতটুকু আপনি তাকে দেন; এবং আপনি যদি তাকে ত্রুটিপূর্ণ তথ্য দেন, তবে সেও সম্পূর্ণ আত্মবিশ্বাসের সাথে আপনাকে ত্রুটিপূর্ণ উত্তরই দেবে। এই নীতিটি এখনকার চেয়ে বেশি গুরুত্বপূর্ণ আর কখনও ছিল না, কারণ অগ্নি সুরক্ষা ব্যবস্থা ডিজাইন, ইনস্টল এবং পরিদর্শনে ব্যবহৃত সরঞ্জামগুলোতে কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার আবির্ভাব ঘটতে শুরু করেছে। এই প্রযুক্তি সত্যিই অসাধারণ। এর পেছনের ডেটাই সবকিছু নির্ধারণ করে।

অগ্নি সুরক্ষায় ডেটার গুণমান কেন গুরুত্বপূর্ণ

অগ্নি সুরক্ষা এমন একটি শৃঙ্খলা যা খুঁটিনাটি বিষয়গুলো সঠিকভাবে করার উপর ভিত্তি করে গড়ে উঠেছে। একজন ডিজাইন পেশাদার যখন NFPA 13 অনুযায়ী একটি সিস্টেমের আকার নির্ধারণ করেন, তখন তিনি এমন এক জ্ঞানভাণ্ডারের উপর ভিত্তি করে কাজ করেন যা বাস্তব অগ্নিকাণ্ড, বাস্তব ব্যর্থতা এবং প্রকৃত প্রাণহানির ঘটনায় পরীক্ষিত। যখন আমরা একটি এআই টুলকে সেই কাজে সাহায্য করতে বলি, তখন আমরা তাকে সেই তথ্যের উপর নির্ভর করতে বলি যার উপর ভিত্তি করে তাকে প্রশিক্ষণ দেওয়া হয়েছে। যদি সেই তথ্য সাম্প্রতিক, নির্ভুল এবং আমাদের ব্যবহৃত কোডগুলোর উপর ভিত্তি করে তৈরি হয়, তবে টুলটি একটি প্রকৃত সহায়ক হতে পারে। যদি এটি পুরোনো, অসম্পূর্ণ বা ইন্টারনেটের যাচাইবিহীন কোণ থেকে সংগ্রহ করা হয়, তবে টুলটি একটি নীরব ও আত্মবিশ্বাসী ভুলের উৎস হয়ে ওঠে। আর জীবন-সুরক্ষার ক্ষেত্রে এই আত্মবিশ্বাসী ভুলই সবচেয়ে বিপজ্জনক।

জীবন-সুরক্ষা ব্যবস্থায় এআই-এর জন্য ডেটার গুণমান কী বোঝায়

আমাদের জগতে “ডেটার গুণমান” বলতে আসলে কী বোঝায়, তা ভেবে দেখুন। এর মানে হলো, স্ট্যান্ডার্ডের সংস্করণটি গুরুত্বপূর্ণ। NFPA 13-এর একটি বাতিল হয়ে যাওয়া সংস্করণের উপর প্রশিক্ষিত একটি মডেল এমন স্পেসিং নিয়ম বা বিপদের শ্রেণিবিভাগ উল্লেখ করতে পারে যা এখন আর প্রযোজ্য নয়। এর মানে হলো, উৎসটিও গুরুত্বপূর্ণ। একজন প্রস্তুতকারকের ইনস্টলেশন ম্যানুয়াল থেকে নেওয়া নির্দেশনার গুরুত্ব একটি ফোরামের মন্তব্য থ্রেডের চেয়ে ভিন্ন, তবুও একটি এআই সিস্টেম যা এই পার্থক্য বুঝতে পারে না, সে উভয়কেই সমানভাবে সত্য বলে ধরে নেবে। এর মানে হলো, প্রেক্ষাপটও গুরুত্বপূর্ণ। একটি নিয়ম যা হালকা বিপদের ক্ষেত্রে সঠিক, তা ভুল, এমনকি বিপজ্জনকও হতে পারে, যখন এমন একটি স্টোরেজ বিন্যাসে প্রয়োগ করা হয় যার জন্য এটি তৈরিই করা হয়নি। ডেটা থেকে পার্থক্যটি না শেখা পর্যন্ত যন্ত্রটি এই পার্থক্যটি জানে না।

কীভাবে NFPA এবং NFSA নির্ভরযোগ্য সূত্রের উপর ভিত্তি করে AI তৈরি করছে

এইখানেই ইন্ডাস্ট্রি এমন কিছু করতে শুরু করেছে যা লক্ষণীয়। NFPA এবং NFSA উন্মুক্ত ওয়েবের পরিবর্তে প্রামাণ্য উৎসের উপর ভিত্তি করে AI টুল তৈরি করা শুরু করেছে। NFPA তাদের CASI অ্যাসিস্ট্যান্টকে, যা NFPA LiNK-এর ভেতরে চালু করা হয়েছে, এমন একটি উত্তর হিসেবে বর্ণনা করে যার উপর ব্যবহারকারীরা আস্থা রাখতে পারে, কারণ এটি NFPA-এর অফিশিয়াল কন্টেন্টের উপর ভিত্তি করে তৈরি এবং এটি যে উৎস অনুচ্ছেদগুলোর উপর নির্ভর করেছে সেগুলোর উদ্ধৃতি প্রদান করে (NFPA, 2026)। NFSA ইঞ্জিনিয়ারিং এবং ডিজাইন সংক্রান্ত প্রশ্নের জন্য তাদের Chat EOD টুলের মাধ্যমে একই ধরনের পথ অনুসরণ করেছে। যখন কোনো টুল কোড এবং স্ট্যান্ডার্ডের প্রকৃত কাঠামো থেকে তার উত্তর সংগ্রহ করে, তখন ইনপুটের মান ব্যাপকভাবে বেড়ে যায় এবং আউটপুট এমন কিছুতে পরিণত হয় যা নিয়ে একজন পেশাদার কাজ শুরু করতে পারেন। এই ভিত্তি স্থাপনই হলো মূল বিষয়। এটি এমন একটি টুলের মধ্যে পার্থক্য যা অনুমান করে এবং এমন একটি টুলের মধ্যে পার্থক্য যা তাক থেকে আপনার হাতের নাগালে থাকা একই ডকুমেন্ট থেকে যুক্তি দিয়ে কাজ করে। এই প্রচেষ্টাগুলোর মূল্য এই নয় যে এগুলো AI দ্বারা চালিত। এর মূল্য হলো, কেউ এগুলোর পেছনে কী উপাদান রয়েছে সে বিষয়ে যত্ন নিয়েছে।

ডেটা দুর্বল হলে বিভ্রমের সমস্যা

এর সাথে তুলনা করুন যখন ডেটা দুর্বল হয় তখন কী ঘটে। একটি সাধারণ মডেলকে অগ্নি সুরক্ষা সংক্রান্ত কোনো প্রশ্ন করা হলে, এটি প্রায়শই এমন একটি উত্তর দেয় যা শুনতে প্রামাণিক এবং পড়তে ভালো লাগে। এটি হয়তো কোনো স্ট্যান্ডার্ডের নাম উল্লেখ করে। এটি হয়তো সঠিক শব্দভান্ডার ব্যবহার করে। এবং এটি এমনভাবে ভুলও করতে পারে যা কেবল একজন অভিজ্ঞ পেশাদারই ধরতে পারবেন। এটাই হলো হ্যালুসিনেশন সমস্যা, এবং এটি কোনো বিরল ত্রুটি নয়। একটি সিস্টেমকে তার ডেটার সমর্থনের বাইরে কথা বলতে বলার এটি একটি প্রত্যাশিত ফলাফল। সিস্টেমটি মিথ্যা বলছে না। সত্য সম্পর্কে এর কোনো ধারণা নেই। এটি বিভিন্ন প্যাটার্ন থেকে একটি বিশ্বাসযোগ্য প্রতিক্রিয়া তৈরি করছে, এবং যখন অন্তর্নিহিত প্যাটার্নগুলো দুর্বল বা ত্রুটিপূর্ণ হয়, তখন প্রতিক্রিয়াটিও দুর্বল বা ত্রুটিপূর্ণ হয়, যা সাবলীল ভাষায় আবৃত হয়ে সেই ফাঁকটি লুকিয়ে রাখে। আইন পেশার সাথে জড়িতরা এই বিষয়টি প্রকাশ্যে জানতে পারেন যখন দুজন আইনজীবী একটি এআই টুলের তৈরি করা মামলার উপর ভিত্তি করে আদালতে একটি নথি জমা দেন এবং বিচারক এর জন্য তাদের শাস্তি দেন (মাতা বনাম আভিয়ানকা)। মনগড়া উদ্ধৃতিগুলো দেখতে আসল মনে হচ্ছিল। কিন্তু সেগুলোর কোনো অস্তিত্বই ছিল না।

পেশাগত জবাবদিহিতা এবং সেবার মান

এর গুরুত্ব একে নিছক একটি প্রযুক্তিগত কৌতূহলের চেয়েও বেশি কিছু করে তুলেছে। আমাদের ক্ষেত্রে একটি ভুল শুধু পর্দাতেই সীমাবদ্ধ থাকে না। এটি একটি নকশায় পরিণত হয় যা অনুমোদন পায়, একটি সিস্টেমে রূপান্তরিত হয়, একটি ভবনে বসবাস শুরু হয়। যে পেশাদার প্রকৌশলী (PE) একটি নকশায় সিলমোহর দেন, তিনি এর জন্য পেশাগত দায়িত্ব গ্রহণ করেন এবং কোনো এআই টুল সেই দায়িত্ব ভাগ করে নেয় না। যদি টুলটিতে ব্যবহৃত ডেটা ত্রুটিপূর্ণও হয়, তবুও সেই ফলাফলের মালিক সেই পেশাদারই থাকেন। এটি একটি ভাবনার বিষয়, এবং এই টুলগুলো ব্যবহারের ক্ষেত্রে আমাদের প্রত্যেকের দৃষ্টিভঙ্গিকে এটি প্রভাবিত করা উচিত। আমরা যা তৈরি করি, যা-ই তা তৈরিতে আমাদের সাহায্য করুক না কেন, আমরা তার জন্য দায়বদ্ধ।

অগ্নি সুরক্ষায় এআই টুল ব্যবহারের উত্তম অনুশীলন

তাহলে, এই টুলগুলো আসার পর ভালো অনুশীলন কেমন হওয়া উচিত? এর শুরুটা হয় উত্তরটি কোথা থেকে এসেছে তা জানার মাধ্যমে। যে টুল তার উৎস দেখাতে পারে, প্রকৃত স্ট্যান্ডার্ড উল্লেখ করতে পারে এবং যে অনুচ্ছেদের উপর নির্ভর করেছে সেদিকে নির্দেশ করতে পারে, সেটি কেবল দাবি করে এমন টুলের চেয়ে অনেক বেশি কার্যকর। এরপর আসে যাচাইকরণ। একটি এআই সিস্টেমের প্রতিটি আউটপুটকে নিয়ন্ত্রক কোডের সাথে মিলিয়ে ঠিক সেভাবেই পরীক্ষা করা উচিত, যেভাবে আপনি একজন জুনিয়র সহকর্মীর কাজ পরীক্ষা করেন, কারণ আপনি মূলত সেটাই করছেন। আর এটি নির্ভর করে বিচারবুদ্ধির উপর—বছরের পর বছর ধরে কাজ করার ফলে অর্জিত সেই বিচারবুদ্ধি, যা একজন অভিজ্ঞ ডিজাইনারকে কোনো উত্তর ভুল মনে হলে, তার কারণ বলার আগেই তা বুঝতে সাহায্য করে। এই সহজাত প্রবৃত্তি যন্ত্র প্রতিস্থাপন করতে পারে না। যখন ডেটা আমাদের হতাশ করে, তখন এটিই শেষ রক্ষাকবচ।

ডেটার গুণমানই নির্ধারণ করে যে এআই জীবন রক্ষা করবে কিনা।

এসবের কোনোটিই প্রযুক্তি থেকে মুখ ফিরিয়ে নেওয়ার কারণ নয়। নির্ভরযোগ্য উৎসের উপর ভিত্তি করে তৈরি সরঞ্জামগুলো ইতিমধ্যেই দেখাচ্ছে যে সতর্ক ডেটা কী করতে পারে, এবং সেগুলো আরও উন্নত হবে। মূল বিষয়টি এগুলোর যেকোনোটির চেয়েও সহজ এবং পুরোনো। একটি সরঞ্জাম ততটাই ভালো, যতটা আপনি তাতে দেন। বেশিরভাগ ক্ষেত্রে একটি ভুল উত্তর হলো একটি অসুবিধা মাত্র। আমাদের ক্ষেত্রে এটি মানুষকে ঝুঁকির মধ্যে ফেলতে পারে। এ কারণেই আমাদের পেশার জন্য ডেটার গুণমান কোনো গৌণ বিষয় নয়। এই বিষয়টিই নির্ধারণ করে যে এই সরঞ্জামগুলো আমাদের জীবন রক্ষায় সাহায্য করবে, নাকি নীরবে সেই সেবার মানকে ক্ষুণ্ণ করবে যা আমরা কয়েক দশক ধরে গড়ে তুলেছি।

যন্ত্রগুলো উন্নত হতেই থাকবে। আমাদের দায়িত্ব একই থাকবে। অগ্নিনির্বাপণ প্রকৌশল সম্প্রদায় ইতোমধ্যেই জানিয়ে দিয়েছে যে তাদের মনোযোগ কোথায় থাকা উচিত। আমি ২০২৫ সালে বার্কলিতে অনুষ্ঠিত এসএফপিই এআই ইন ফায়ার ইঞ্জিনিয়ারিং সামিটে অংশ নিয়েছিলাম, যেখানে উপস্থিত পেশাদারদের মধ্যে যাচাইকরণ এবং বৈধতা একটি সাধারণ অগ্রাধিকার হিসেবে উঠে এসেছিল। আমরা যে ভবনগুলো রক্ষা করি, সেখানকার বাসিন্দারা আমাদের নিজেদের যাচাই করা কাজের উপর নির্ভর করেন, কোনো যন্ত্রের অন্ধ বিশ্বাসের উপর দেওয়া উত্তরের উপর নয়। ‘ভুল তথ্য দিলে ভুল ফলাফলই আসবে’—এই কথাটি সেই মেইনফ্রেম অপারেটরদের জন্য সত্যি ছিল, যারা এই উক্তিটি তৈরি করেছিলেন। এটি আজও ঠিক ততটাই সত্যি, এবং এই সত্যটি ভুলে যাওয়ার পরিণাম আগের চেয়ে অনেক বেশি।

 তথ্যসূত্র

চ্যাট ইওডি: ইন্ডাস্ট্রির দ্বারা, ইন্ডাস্ট্রির জন্য তৈরি। https://nfsa.org/2025/11/06/chat-eod-developed-by-the-industry-for-the-industry/

অগ্নি ও জীবন সুরক্ষায় ডিজিটাল রূপান্তরকে এগিয়ে নিতে এনএফপিএ ‘এনএফপিএ লিঙ্ক ৩.০’ উন্মোচন করেছে। https://www.nfpa.org/about-nfpa/press-room/news-releases/2026/nfpa-unveils-nfpa-link-3-0-advancing-digital-transformation-in-fire-and-life-safety

মাতা বনাম আভিয়ানকা মামলায় অ্যাটর্নি এআই-এর ভুল পদক্ষেপ থেকে বাস্তব শিক্ষা https://www.acc.com/resource-library/practical-lessons-attorney-ai-missteps-mata-v-avianca

২০২৫ সালের ফায়ার ইঞ্জিনিয়ারিংয়ে এআই শীর্ষ সম্মেলনের পর্যালোচনা। https://www.sfpe.org/blogs/amanda-tarbet/2025/08/01/2025-ai-in-fire-engineering-summ