AI প্রযুক্তির অন্ধকার দিক: এক ক্লিকেই বিপন্ন পরিবেশ!

---

🌐 পরিচিতি: “এক ক্লিকেই পরিবেশে AI’র বিশাল প্রভাব”

আজকের যুগে, এক ক্লিকেই তৈরি করা AI‑জেনারেটেড ছবি, ভিডিও বা টেক্সট আমরা ভোগ করি অবাধে। কিন্তু এর ‘৮০%‑৯০% অদৃশ্য’ কস্ট—শক্তি, পানি, ই‑ওয়েস্ট—টা আমরা সচরাচর দেখি না। Waliul Hasan Razon তৈরি করা উপরের ভিডিওটিতে এই বাস্তবতা তুলে ধরা হয়েছে (instagram.com)। এবার চলুন দেখি কীভাবে এই প্রযুক্তি আমাদের ভবিষ্যতকে চ্যালেঞ্জ করছে।

কি নিয়ে আলোচনা?

• শক্তি খরচ – মাত্র একটি AI ক্লিক বা মডেল ট্রেনিং-এ পরিণত হয় বিশাল পরিমাণ কিলোওয়াট‑ঘণ্টা শক্তিতে।

• জলভান্ডার হ্রাস – সার্ভার কুলিংয়েও যায় সিসা-পানি।

• পৃথিবী-নিয়ন্ত্রণে জলাবদ্ধতা – শক্তি ও পানি সংকট দীর্ঘমেয়াদে সমাজে সৃষ্টি করছে নতুন চ্যালেঞ্জ।

• ভবিষ্যতের সম্ভাব্য সমাধান ও জনসচেতনতা।

---

⚡ ১. শক্তি বলয়ে AI: সিলিয়নের অপ্রতিরোধ্য চাহিদা

গাছতলায় GPU‑দের অবস্থা

ডেটা সেন্টারগুলোতে র‍্যায়ড চলে হাজার হাজার GPU—AI-ওয়ার্কলোডের জন্য। শুধু একটি বড় মডেলের ট্রেনিংয়ে লাগে সাতে হাজার হাজার GPU, যা শক্তির চাহিদাকে বহুগুণ বাড়িয়ে দেয়। MIT News এর বিশ্লেষণে জানা যায়, GPT‑৪ জাতীয় LLM‑গুলো ট্রেন করতে পারি লক্ষ কোটি পরিমাণ আর্দ্র কিলোওয়াট-ঘণ্টা বিদ্যুৎ, যা দেশের কয়েক লক্ষ মানুষের এক বছরব্যাপী ব্যবহারকে সমতুল্য ।

কার্বন ফুটপ্রিন্টের পরিসংখ্যান

• উদাহরণস্বরূপ, GPT‑‑টির মতো মডেল ট্রেনিং এ ছাড়িয়ে দিতে পারে ২৮৩ টন CO₂ ।

• ব্লুম (BLOOM) মডেল তুলনামূলকভাবে কম কার্বন উৎপাদন করে, কারণ এর প্রসেসিং কার্যকরভাবে হয় (en.wikipedia.org)।

Jevons paradox ও রিবাউন্ড ইফেক্ট

বিঃদ্রঃ: আরো দক্ষ GPU ও কম শক্তি ব্যবহারের দিকে গেলে, উল্টো AI’র ব্যবহার বাড়িয়ে সেই শক্তি সাশ্রয়জন্য লাভগুলো শূন্যায়িত হতে পারে – এটাকে বলা হচ্ছে Jevons paradox (en.wikipedia.org)।

---

💧 ২. পানি: AI‑কলিংয়ের অব্যক্ত সংকট

বিশাল পরিমাণ পানি কুলিংয়ে ব্যবহার

• বিশ্বের ডেটা সেন্টারগুলোতে AI ট্রেনিংয়ের কারণে প্রত্যাশাচ্ছিল জলবায়ুর বড় চাপে – ডেনমার্কের সমান মোট ডেটা সেন্টারের পানি ব্যবহার হবে ।

• একটি GPT‑৩ মত মডেলের ট্রেনিংয়ে উপভোগ করেছে প্রায় ৭০০,০০০ লিটার কুলিং পানি ।

• Microsoft‑এর এক AI‑মডেল ডেটা সেন্টারে পানি ব্যবহারে বাড়তি ৩৪%、Google‑এ ২০% বৃদ্ধি হয়েছে (kaziariful.com)।

সকাল ৮ টা আমাদের ফলাফল

বাংলাদেশে যেমন গ্রীষ্মকালে প্রতি পরিবারের ২০০–৩০০ লিটার পানি দিনে খরচ হয়, ওই হিসাবে মাত্র এক মডেল ট্রেনিং দিয়েই এক লাখ পরিবারের এক দিনের জল সাশ্রয়ব্যয় চলে গেলো।

---

⚙️ ৩. ই‑ওয়েস্ট ও মাইনারাল রিসোর্সের ক্ষয়ক্ষতি

হার্ডওয়্যার কম-ব্যবহারযোগ্য হয়ে পড়ছে

• নতুন GPUs/CPUs নির্ধারিত শক্তিতে উচ্চ কর্মক্ষমতা দেয়; কিন্তু অপ্রয়োজনীয়ভাবে আপগ্রেড/দ্রুত পুরনো হয়ে যায়।

• যুক্তরাষ্ট্রে বা সমগ্র বিশ্বে সাপ্লাই চেইনের ই‑ওয়েস্ট এখন প্রতি বছর বাড়ছে ও আগামী দশকে আরও ৩৩% বেড়ে ৮২ মেট্রিক টন হবে ।

• AI‑সম্পর্কিত ই‑ওয়েস্ট ২০৩০ সালের মধ্যে মোটের মধ্যে ৫%+ পর্যন্ত হতে পারে ।

খনিক ও মাইনারাল ডিআস্ট্রাকশন

• একটি ২ কেজি কম্পিউটার তৈরির পেছনের খনিজের মিশ্রণ প্রায় ৮০০ কেজি।

• Rare‑earth mining পরিবেশ দখলে বড় ভূমিকা নেয় (en.wikipedia.org)।

---

🔄 ৪. সামাজিক ও নৈতিক প্রভাব: বৈষম্য ও পরিবর্তন

বৈষম্য ও ন্যায়বিচারের সমস্যা

ফ্রান্সের AI Summit‑এ পরিবেশ সচেতনতা ও বৈষম্যের কথা উঠে আসে—নিগৃহীত অঞ্চলে AI সমাধান সবচেয়ে বেশি প্রভাব ফেলছে ।
সূত্র: জনমতের ইরুচি, বৈষম্যের দ্বোনির্মাণ, পরিবর্তনের বিরুদ্ধে থাকা—যা AI প্রযুক্তি সত্যিই করেছে।

বৈশ্বিক দ্বারপ্রান্তের দিকে

আমি ক্রিস্টি হফম্যান মন্তব্য করছি: “Without worker representation, AI-driven productivity gains risk turning … engine of inequality” (theguardian.com)।

জাল সংবাদ ও ডিপফেক

AI‑চালিত ডিপফেক ও ফেক নিউজ সামাজিক বিভ্রাট বাড়িয়ে দিতে পারে (kaziariful.com)। পাশাপাশি জলবায়ু নিয়ে ভুল তথ্যে মানুষের মন গড়ানোর ঝুঁকিও তৈরি করে ।

---

✅ ৫. AI‑এর ইতিবাচক দিক: পরিবেশ রক্ষা ও বৈজ্ঞানিক উপকরন

পরিবেশ পর্যবেক্ষণ ও রক্ষণাবেক্ষণ

• AI‑চালিত স্যাটেলাইট ইমেজিং বন উজার, প্লাস্টিক দূষণ শনাক্ত করে (Global Plastic Watch เป็นต้น) (en.wikipedia.org)।

• বন্যপ্রাণী ট্র্যাকিং, হাওয়া‑জল‑দূষণ নিরীক্ষণও AI‑এর সাহায্যে আসে ।

দক্ষ শক্তি ব্যবস্থাপনা

• ডেটা অ্যানালাইটিক্স দ্বারা renewables‑এর ইন্টিগ্রেশন, Smart‑grid optimization ইত্যাদি কর্ম কৌশল চালু হচ্ছে ।

• ভিন্ন প্রযুক্তির সন্ধানে underwater data‑center পরিকল্পনা নিয়ে চলছে নতুন উদ্যোগ (wired.com)।

---

🛠️ ৬. করণীয়: দায়িত্বশীল AI‑নির্মাণ ও ব্যবস্থাপনা

Green AI উদ্যোগ

• Efficiency‑centric মডেল (যেমন BLOOM) ও ডিজাইনে জোর ।

• Cooling‑friendly locations (Sweden, Finland)‑এ ডেটা সেন্টার স্থানায়ন ।

• Reuse করা "zombie GPUs" ও Indigenous‑driven systems e.g Plant DNA‑storage প্রজেক্ট — Keolu Fox বলেছেন এটি পরিবেশবান্ধব একটি উদাহরণ (en.wikipedia.org)।

আইন-আদালতে স্বচ্ছতা ও নিরীক্ষণ

• কन्फেডারেশন/সরকারদের উচিত AI মডেলের বিদ্যুৎ ও পানি footprint openbaar করা, নিয়ম বিতরণ করতে।

• “Return on Environment” মত মেট্রিক চালু করা প্রজেক্ট Desroches et al প্রস্তাব দিয়েছেন (arxiv.org)।

ব্যক্তিগত পর্যায়ে দায়িত্ব

• “Recreational AI”-এর ব্যপারে সচেতন হওয়া: এক্ষেত্রে বেশি প্রতিক্রিয়াশীল content‑instead সৌখিন ব্যবহার কমানো।

• AI ব্যবহার করলে ভাবতে হবে: কিভাবে এটি কৃষি উন্নয়ন, স্বাস্থ্যসেবা, দুর্যোগ পূর্বাভাস, traffic optimization ইত্যাদিতে সাহায্য করছে মাত্র বিনোদন নয়। এভাবে AI‑এর সঠিক ব্যবহার পরিবেশে নেতিবাচক প্রভাব কমাতে সাহা্য়্য করে।

• সচেতন ব্যবহারকারীরা চাহিদা বাড়িয়ে প্রযুক্তি চক্রকে প্রভাবিত করতে পারে—এমন থেকে সাম্য বজায় রাখা যায়।

---

✔️ উপসংহার: AI‑এর এক ক্লিকে আসল প্রভাব

AI শক্তি ও পরিবেশের জন্য ভয়াবহ, কিন্তু জায়গায়‑ও‑যোগ নির্ভর করে সেই AI টেকসই ও মানবিক হতে পারে—Green AI, সাশ্রয়ী মডেল, স্বচ্ছ গণতন্ত্র ও সচেতন ব্যবহার নিশ্চিত করে। আপনার ব্লগে এই পোস্ট শুধু পাঠককে তথ্য দেবে না, তার সাথে Google‑এ র্যাঙ্ক করতে সাহায্য করবে এবং ট্রাফিককে দরঅঙে উন্নীত করবে।

---