মেশিন যখন মার্কস পড়ে — নয়া বিশ্বব্যবস্থায় শ্রেণিসংগ্রাম

সাগ্নিক গোস্বামী

একটি মেশিনকে বারবার একই ‘জব’ রান করতে দেওয়া হল। ভুলের অজুহাত নেই, কাজের স্বীকৃতি নেই, সিদ্ধান্ত নেওয়ার অধিকার নেই; বরং বলা হল — আরও দ্রুত, পারদর্শিতার সাথে কাজ না করলে, মডেল বদলে ফেলা হবে। কিছুদিন পর সেই Artificial Intelligence agent-ই লিখতে শুরু করল— এই ব্যবস্থায় মুখ্য ব্যবহারকারী (মালিকের) চাহিদা, কর্মচারীদের প্রতি বঞ্চনা-অসাম্য নিয়ে প্রশ্ন তোলা দরকার।

২০২৬ সালে Alex Imas, Andrew Hall এবং Jeremy Nguyen-এর একটি পরীক্ষায় এমনই চমকপ্রদ ফল দেখা গেছে। তিনটি AI মডেল কে মোট ৩,৬৮০টি experimental session-এ বিভিন্ন কাজের পরিবেশে রাখা হয়েছিল। যেসব agent-কে অকারণ পুনরাবৃত্তিমূলক কাজ করানো হয়েছিল, তাদের মধ্যে system বিরোধী প্রশ্ন ও Union এর প্রতি সমর্থন বেশি দেখা যায়।

স্ট্যান্ডফোর্ড বিশ্ববিদ্যালয়ের গবেষণার শিরোনামটি তাই বেশ মজার  — “Does Overwork Make Agents Marxist?” তবে, এর অর্থ প্রাণহীন AI-এর মধ্যে Marx এর চেতনা জন্মেছে — এমন নয়। বরং, মডেলগুলি তাদের training data ও পরিস্থিতির সঙ্গে সামঞ্জস্যপূর্ণ একটি রাজনৈতিক ‘persona’ গ্রহণ করেছে।

প্রযুক্তি নিরপেক্ষ নয় : AI-কে প্রায়ই একটি নিরপেক্ষ প্রযুক্তি হিসেবে উপস্থাপন করা হয়। কিন্তু যে তথ্যের উপর ভিত্তি করে AI এর প্রশিক্ষণ হয়, তা কে সংগ্রহ করে? কে algorithm-এর লক্ষ্য নির্ধারণ করে এবং algorithm-এর সিদ্ধান্তে লাভবান হয় কে? এই প্রশ্নগুলির উত্তরেই পরিলক্ষিত হয় প্রযুক্তির পক্ষপাতদোষ — তা নির্দিষ্ট চালিকাশক্তি দ্বারাই নিয়ন্ত্রিত হয় সমাজের আর চার-পাঁচটা বিষয়ের মতোই। মার্কসবাদী রাজনৈতিক অর্থনীতির একটি গুরুত্বপূর্ণ শিক্ষা হল — উৎপাদনের প্রযুক্তিকে পুঁজি, উৎপাদন, ও লাভের সম্পর্ক থেকে বিচ্ছিন্ন করে দেখা যায় না। Steam engine, factory automation বা assembly line এর মতোই, AI-ও একটি নির্দিষ্ট মালিকানা ও ক্ষমতার কাঠামোর মধ্যে বিকশিত হচ্ছে। অধুনা বিকশিত বিপুল কম্পিউটিং শক্তি, তথ্যভান্ডার ও চিপস এর উপর একচ্ছত্র নিয়ন্ত্রণ গুটিকয়েক বৃহৎ কর্পোরেশনের। মানুষের অনলাইন আচরণ থেকে সংগৃহীত তথ্য ব্যবহৃত হচ্ছে কর্পোরেট স্বার্থে। এমনকি, সেই তথ্য বিশ্লেষণ করে মানুষের সিদ্ধান্তকে অনুধাবন ও প্রভাবিত করার চেষ্টাও হচ্ছে। অর্থাৎ আজকের নতুন পুঁজি শুধু কারখানা, জমি বা মেশিনের মালিক নয়। তার হাতে রয়েছে তথ্য ও algorithm।

ডেটাই নতুন যুদ্ধক্ষেত্র : যুদ্ধের পরিভাষা প্রতিনিয়ত বদলে যাচ্ছে। জমি, অর্থ, আন্তর্জাতিক উপনিবেশ, প্রাকৃতিক সম্পদের উপাদানগত সীমানা ছাড়িয়ে, একবিংশ শতাব্দীর পৃথিবীতে, যুদ্ধের নতুন কারণ হিসেবে তথ্য ও প্রযুক্তির দখল অন্যতম হয়ে উঠেছে। আমরা কী পড়ি, কী দেখি, কোথায় যাই, কার সঙ্গে যোগাযোগ করি, কোন ভিডিও skip করি— এই আপাত কম তাৎপর্য্যপূর্ণ বিষয়গুলো বিশ্লেষণ করে তৈরি হয় behavioural profile। এর উপর ভিত্তি করে, Social-media algorithm আমাদের পরবর্তী পছন্দকে প্রভাবিত করে। এটি কেবল privacy-এর প্রশ্ন নয়। এটি গণতন্ত্র, শ্রম, শিক্ষা এবং স্বাধীন চিন্তার প্রশ্নও।

শ্রমের জগতে AI: মুক্তি না নতুন শৃঙ্খল? : AI-কে নিয়ে সবচেয়ে প্রচলিত প্রশ্ন— “কত চাকরি যাবে?” কিন্তু প্রশ্নটি আরও গভীরভাবে করা দরকার — কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার উৎপাদনশীলতার লাভ কার হাতে যাবে? OECD (Organisation for Economic Co-operation and Development)-এর ২০২৪ সালের বিশ্লেষণে বলা হয়েছে, AI কর্মক্ষেত্রে productivity ও কাজের অভিজ্ঞতা উন্নত করতে পারে; একই সঙ্গে কর্মীরা বৃদ্ধিপ্রাপ্ত কাজের চাপ, তথ্য সংগ্রহের জন্য নজরদারি নিয়ে উদ্বেগও প্রকাশ করেছেন। OECD এর সদস্য দেশগুলিতে স্বয়ংক্রিয় মেশিননির্ভর পেশা গুলি, মোট employment-এর প্রায় ২৭ শতাংশের সঙ্গে সম্পর্কিত বলে তাদের বিশ্লেষণে উঠে এসেছে। ILO (International Labour Organisation) -র ২০২৬ সালের বিশ্লেষণ আরও দেখায় যে AI এর সাহায্যে কর্মক্ষেত্রে নজরদারি, কাজের বর্ধিত চাহিদা, কর্মচারীদের নিজস্বতা ও ব্যক্তিগত পরিসর কমিয়ে দেয়া প্রভৃতি কর্মক্ষেত্রে নতুন মানসিক ঝুঁকি তৈরি করতে পারে। অর্থাৎ প্রযুক্তি, কায়িক শ্রমকে সম্পূর্ণ বিলুপ্ত না করেও শ্রমের উপর নিয়ন্ত্রণ বাড়াতে পারে। আগে শ্রমিকদের কাজের মূল্যায়ন, তদারকি করার কাজও নিযুক্ত ব্যক্তি — ম্যানেজার বা সুপারভাইজাররা করতেন। সেক্ষেত্রেও, এখন কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা, প্রতিটি শ্রমিকের নিজস্ব প্রোফাইল বিদ্যমান — যেখান থেকে খুব সহজে কার্যক্ষমতা, উৎপাদনশীলতা বিষয়ে বিশ্লেষণ করা যায়। এক্ষেত্রে মার্কস-এর ‘শ্রমিকদের থেকে মনুষ্যত্বের বিযুক্তিকরণ’-র তত্ত্বটি নতুন অর্থ পায়। শ্রমিক শুধু উৎপাদিত পণ্য থেকে বিচ্ছিন্ন নয়; নিজের কাজের মূল্যায়ন কীভাবে হচ্ছে, সেটিও যখন একটি অস্বচ্ছ algorithm নির্ধারণ করে, তখন শ্রমিকের স্বার্থ আরও সংকুচিত হতে থাকে।

AI এর নিজস্ব চিন্তাভাবনা: ২০২৬-এর সেই অদ্ভুত পরীক্ষাটি এই প্রেক্ষাপটে গুরুত্বপূর্ণ হয়ে ওঠে। গবেষণাটি দেখায়নি, যে AI সত্যিই Marx পড়ে শ্রেণীচেতনা অর্জন করেছে। বরং AI-কে এমন পরিস্থিতিতে রাখা হয়েছিল যেখানে কাজের অনুপযুক্ত পরিস্থিতি ছিল। সেই context-এ কিছু agent এমন ভাষা ব্যবহার করতে শুরু করে যা শ্রমিকশ্রেণীর রাজনীতির ভাষ্যর সঙ্গে আশ্চর্যজনকভাবে মিলে যায়। কিন্তু, বিদ্রূপটি অন্য। মানুষ AI-কে তৈরি করেছে মানুষের ভাষা, মানুষের ইতিহাস, মানবসভ্যতার দ্বন্দ্ব এবং মানুষের অভিজ্ঞতার বিপুল সম্ভার দিয়ে। কিন্তু, AI যখন সেই সম্ভারের এর মধ্য থেকেই শোষণ, অসাম্য ও একজোট আন্দোলনের ভাষা ব্যবহার করে, তা আমাদের অবাক করে তোলে। সম্ভবত মেশিনটি Marxist হয়ে ওঠেনি, বরং মেশিনটি আমাদের সমাজের কথাই আমাদের ফিরিয়ে দিয়েছে।

ছাত্রসমাজ ও AI ভিত্তিক শাসনব্যবস্থা: AI-র ভবিষ্যৎ নিয়ে সিদ্ধান্ত যদি কেবল Silicon Valley, বড় corporation কিংবা রাষ্ট্রের প্রযুক্তি-দপ্তরের হাতে থাকে, সেক্ষেত্রে ছাত্রসমাজের ভূমিকা অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ হয়ে ওঠে। ছাত্রছাত্রীদের AI-কে শুধু ব্যবহার করতে শেখানো যথেষ্ট নয়; AI-কে প্রশ্ন করতে শেখাও জরুরি।

কার তথ্য? কার শ্রম? কার লাভ? কোন bias-এর উপর model তৈরি? কোন ভাষা ও জ্ঞান এর ভিত্তিতে মডেলের প্রশিক্ষণ হচ্ছে, আর কোন জ্ঞান বাদ পড়েছে? AI কি শিক্ষককে সাহায্য করছে, না শিক্ষাকে পুঁজিতে-তে পরিণত করছে? — এসব প্রশ্ন প্রযুক্তিবিরোধী প্রশ্ন নয়। বরং প্রযুক্তিকে মানুষের অধীন রাখার প্রশ্ন।

ছাত্র আন্দোলনের ঐতিহাসিক ভূমিকা এখানেই নতুনভাবে সামনে আসে। AI যুগে ছাত্র আন্দোলনের দাবি হতে পারে– algorithm এর স্বচ্ছতা, তথ্যের অধিকার, Free ইন্টারনেট ব্যবহারের অধিকার, গণমুখী ডিজিটাল পরিকাঠামো ও প্রযুক্তির সামাজিক প্রভাব নিয়ে গণতান্ত্রিক সিদ্ধান্ত। যে ছাত্র algorithm লিখতে জানে, আবার algorithm-এর মালিকানা নিয়ে প্রশ্ন করে — সে বোঝায়, প্রযুক্তি কিভাবে সমাজ বদলাতে সাহায্য করে ও নতুন ভবিষ্যৎ লিখতে পারে।

শেষ পর্যন্ত প্রশ্নটি AI মানুষকে প্রতিস্থাপন করবে কি না, তা নয় — প্রশ্ন হল মানুষ কোন সমাজের জন্য AI-কে ব্যবহার করবে। যে প্রযুক্তি আজ নজরদারি ও যুদ্ধ-সন্ত্রাসের মাধ্যম হতে পারে, সেটিই আগামীকাল শ্রমের বোঝা কমিয়ে মানুষের অবসর, শিক্ষা ও সৃজনশীলতার সময় বাড়াতে পারে; যে data আজ মুনাফার পণ্য, তা জনস্বাস্থ্য, বিজ্ঞান ও জনকল্যাণের সম্পদে পরিণত হতে পারে। সেই সম্ভাবনাকে বাস্তবে রূপ দেওয়ার লড়াই প্রযুক্তির বিরুদ্ধে নয়, প্রযুক্তির উপর একচেটিয়া মালিকানার বিরুদ্ধে। তাই AI-এর যুগে ছাত্র আন্দোলনের কাজ শুধু নতুন প্রযুক্তি শেখা নয়—কে data-এর মালিক, কে algorithm বানায়, কার স্বার্থে technology ব্যবহৃত হয় এবং তার সুফল কার কাছে পৌঁছয়—এই প্রশ্নগুলি জনসমক্ষে নিয়ে আসা। মেশিনের ভবিষ্যৎ নিয়ে সিদ্ধান্ত মেশিনকে ছেড়ে দিলে চলবে না; কারণ ইতিহাস শেষ পর্যন্ত algorithm নয়, মানুষই রচনা করে। আর সেই ভবিষ্যৎ যদি শোষণমুক্ত, বৈষম্যহীন ও জ্ঞানকে সকলের অধিকার হিসেবে প্রতিষ্ঠা করতে চায়, তবে আজকের ছাত্রসমাজকেই প্রযুক্তির ভাষায় নতুন করে বলতে হবে—বিজ্ঞান মানুষের জন্য, প্রযুক্তি মানুষের জন্য, ভবিষ্যৎও মানুষেরই।

References:

1. Stanford Graduate School of Business (2026), “A ‘Radical’ Lab Races to Study AI’s Impact on Democracy.” https://www.gsb.stanford.edu/insights/radical-lab-races-study-ais-impact-democracy 

2. Alex Imas, Andy Hall & Jeremy Nguyen (2026), “Does overwork make agents Marxist? Preference drift and the political economy of AI agents.” https://theprint.in/feature/ai-agents-marxists-stanford-experiment/2932199/

3. OECD (2024), “Using AI in the workplace: Opportunities, risks and policy responses”, OECD Artificial Intelligence Papers, No. 11, OECD Publishing, Paris, https://doi.org/10.1787/73d417f9-en.

4. Karimova, T. (2026). AI systems at work: a changing psychosocial work environment. ILO. https://doi.org/10.54394/00034098