এআই, ওপেন সোর্স এবং মেধাস্বত্ব

ওপেন সোর্স সবসময়ই একটি সহজ কিন্তু শক্তিশালী বিনিময়ের ওপর ভিত্তি করে তৈরি: আপনি কোড ব্যবহার, অধ্যয়ন, পরিবর্তন এবং শেয়ার করতে পারেন, কিন্তু আপনাকে লাইসেন্সের সম্মান করতে হবে। এই চুক্তিতেই লিনাক্স, কুবার্নেটিস, পোস্টগ্রেসকিউএল, পাইথন, অগণিত সিকিউরিটি লাইব্রেরি, এবং আধুনিক ইন্টারনেটের বড় একটা অংশের অবকাঠামো তৈরি হয়েছে।

জেনারেটিভ এআই সেই চুক্তিকে চাপে ফেলেছে।

বড় আকৃতির এআই মডেল বিপুল পরিমাণ টেক্সট, ছবি, অডিও, ভিডিও এবং সোর্স কোডের ওপর প্রশিক্ষিত হয়। এর একটি বড় অংশ জনসমক্ষে সহজলভ্য করেছে সেইসব মানুষ, যারা শেয়ার করতে, সহযোগিতা করতে, ডকুমেন্ট করতে, শিক্ষা দিতে বা প্রকাশ করতে চেয়েছেন। তবে জনসমক্ষে সহজলভ্যতা মানে নয়, প্রতিটি সম্ভব বাণিজ্যিক ব্যবহারের জন্য অনুমতি দেওয়া। ইন্টারনেটে থাকা কোনো রিপোজিটরি স্বয়ংক্রিয়ভাবে কপিরাইট থেকে অব্যাহতি নয়। একটি ওপেন সোর্স লাইসেন্স মানে হচ্ছে না যে মূল্যায়ন, কপিলেফট, নোটিশ, সোর্স শেয়ারিংয়ের বাধ্যবাধকতা বা নির্ভরশীল লাইসেন্সের কোনো বিধিনিষেধ উপেক্ষা করা যাবে।

এটাই হলো মূলে দোটানা: এআই কোম্পানিগুলো প্রায়ই বলে যে প্রশিক্ষণ মানে বিশ্লেষণ, শেখা, বা ফেয়ার ইউজ। আর অনেক নির্মাতা ও ওপেন সোর্স মেইনটেইনার বলেন, মডেল প্রশিক্ষণ শিল্পমানের স্কেলে সুরক্ষিত কাজ কপি করে, যা প্রায়শই অনুমতি, পারিশ্রমিক, মূল্যায়ন বা বাস্তব বিভাজন পদ্ধতি ছাড়াই করা হয়।

ওপেন সোর্স সবচেয়ে বেশি ঝুঁকিতে কেন

ওপেন সোর্স কোড সংগ্রহ করা সহজ। এটি কাঠামোবদ্ধ, অনুসন্ধানযোগ্য, সংস্করণযুক্ত, এবং পাবলিক রিপোজিটরিতে হোস্ট করা থাকে। এতে আবার থাকে মন্তব্য, টেস্ট, ইস্যু আলোচনা, উদাহরণ, কমিট ইতিহাস, ডকুমেন্টেশন এবং কনফিগারেশন ফাইল।

এআই মডেল নির্মাতার কাছে এগুলো অত্যন্ত মূল্যবান প্রশিক্ষণ উপাদান। কিন্তু মেইনটেইনারদের জন্য এর একটা ঝুঁকি রয়েছে।

• লাইসেন্স সংক্রান্ত দায়বদ্ধতা প্রশিক্ষণ ইনপুট থেকে তৈরি আউটপুটের মাঝে হারিয়ে যেতে পারে।
• মডেল কোড সাজেস্ট করলে সাধারণত মূল্যয়ন সংরক্ষণ হয় না।
• কপিলেফট কোড জেনারেটেড অংশে প্রভাব ফেলতে পারে, অথচ ব্যবহারকারী জানেন না সোর্স লাইসেন্স কী বা তার কি দায়িত্ব।
• মেইনটেইনাররা দেখতে পারেন, তাদের কাজ ব্যবহার করে বানানো হচ্ছে এমন বাণিজ্যিক টুলস, যেগুলোর সঙ্গে তাদের কনসাল্টিং, সাপোর্ট বা হোস্টেড প্রোডাক্টের প্রতিযোগিতা তৈরি হচ্ছে।
• সিকিউরিটি-সংবেদনশীল কোড প্যাটার্ন প্রসঙ্গ ছাড়া পুনরুৎপাদন হতে পারে।
• ঝুঁকিপূর্ণ বা পুরনো কোড স্কেলে অনুলিপি করা সহজ হতে পারে।

এটা শুধু প্রশ্ন নয়, কোনো মডেল কোনো ফাংশনের পুরো অনুলিপি করে দিতে পারে কি না। সেটা প্রথম দিকের এআই কোডিং টুলগুলোতে স্পষ্ট ছিল, যেখানে প্রম্পট দিলে কখনো কখনো চেনাজানা কোড বের হয়ে আসত। প্রোডাক্ট পরিপক্ব হওয়ার সঙ্গে সঙ্গে ফিল্টার, সাদৃশ্য যাচাই, আউটপুট নিয়ন্ত্রণ নিয়ে নির্মাতারা আরও সতর্ক হয়েছে। কিন্তু হুবহু প্রতিলিপি এড়িয়ে চলা গভীর সমস্যার সমাধান নয়। প্রশিক্ষণ প্রক্রিয়া এখনো এমন কোডের ওপর নির্ভর করতে পারে, যার লাইসেন্স শর্তগুলো কোনো সময়ই সরবরাহ করা হয়নি।

অর্থাৎ, কপিরাইট সমস্যা হারিয়ে যায় না, শুধু আউটপুটে প্রমাণ পাওয়া কঠিন হয়ে যায়।

এটা বিশেষভাবে গুরুত্বপূর্ণ পারস্পরিক লাইসেন্স যেমন GPL ও AGPL-এ। এই লাইসেন্সগুলো শুধুই অনুমতি নয়। তারা ব্যাপক স্বাধীনতা দেয়, কিন্তু করোনিকে বাধ্যবাধকতাও দেয়, যেন ডেরিভেটিভ ওয়ার্ক বা সংশ্লিষ্ট শর্তে বিতরণ করা সফটওয়্যারে সেসব স্বাধীনতা অব্যাহত থাকে। যদি কোনো মডেল GPL কোডে প্রশিক্ষিত হয় এবং তারপর ওই ইনপুটের ভিত্তিতে কোড তৈরি করে, ব্যবহারকারী না জেনেই তার প্রকল্পে GPL দায়বদ্ধতা যোগ করে ফেলতে পারে। যদি ওই প্রকল্প ক্লোজড সোর্স, মালিকানাধীন বা অসামঞ্জস্যপূর্ণ লাইসেন্সে হয়, তাহলে তা লাইসেন্স লঙ্ঘন ডেকে আনতে পারে।

বাস্তবে সমস্যা হলো, ব্যবহারকারীর তা জানতে পারার উপায় নেই। কোনো এআই অ্যাসিস্ট্যান্ট বলে না: "এই সাজেশন GPL লাইসেন্সপ্রাপ্ত কোড থেকে এসেছে", "এই প্যাটার্ন AGPL প্রজেক্ট থেকে নেয়া", "এই আউটপুট Apache-লাইসেন্সপ্রাপ্ত কোডের সঙ্গে মিলে এবং নোটিশ সংরক্ষণ দরকার"। লাইসেন্স প্রসঙ্গ ছিল প্রশিক্ষণ ডেটায়, কিন্তু আউটপুটে তা নেই। ওপেন সোর্স লাইসেন্সিং যে কমপ্লায়েন্স চেইনের ওপর নির্ভর করে, সেটি এখানে ভেঙে যায়।

পড়া ও প্রশিক্ষণের অস্বস্তিকর পার্থক্য

ডেভেলপাররা ওপেন সোর্স থেকে নিয়মিত শিখেন। কোড পড়েন, প্যাটার্ন বোঝেন, নিজেরা ইমপ্লিমেন্ট করেন—এটাই স্বাভাবিক ও স্বাস্থ্যকর। ওপেন সোর্স এ ধরনের শেখার ওপর নির্ভরশীল।

এআই প্রশিক্ষণ পরিমাণ, স্বয়ংক্রিয়করণ, ও বাজার প্রভাবে ভিন্ন। একজন মানুষ কোনো প্রজেক্ট পড়ে, কিন্তু সাধারণত কোটি কোটি রিপোজিটরি কোনো ট্রেনিং পাইপলাইনে অনুলিপি করেন না, তাদের পরিসংখ্যানগত বৈশিষ্ট্য সংকুচিত করে কমার্শিয়াল মডেলে ঢোকান না, বা কোড জেনারেশনের অ্যাক্সেস পণ্য হিসেবে বিক্রি করেন না। মডেল ডেটাবেসের মতো ফাইল সংরক্ষণ নাও করতে পারে, কিন্তু ব্যবসায়িক মূল্য অন্যের কাজ থেকে প্যাটার্ন টেনে নেওয়া থেকেই আসে।

তাই আলোচনাটি এত কঠিন। যদি পাবলিক কোড থেকে জেনারেটিভ লার্নিংয়ের প্রতিটি স্তরে পৃথক অনুমতি প্রয়োজন হয়, তবে অনেক এআই সিস্টেম প্রশিক্ষিত করা সম্ভব হবে না। আবার যদি কোনো অনুমতি দরকার না হয়, তবে নির্মাতাদের আর্থিক ও নৈতিক অধিকার দুর্বল হয়ে পড়ে। দুই চরমেই সমস্যা।

ইইউ বনাম যুক্তরাষ্ট্র: দুই ভিন্ন আইনগত প্রবৃত্তি

আইনি পরিবেশ একরকম নয়। দেশগুলো এখনো চেষ্টা করছে এআইকে এমন কপিরাইট ব্যবস্থায় যুক্ত করতে, যা বড় পরিসরে মডেল প্রশিক্ষণের জন্য লেখা হয়নি।

ইউরোপীয় ইউনিয়ন

ইইউ-র একটি স্পষ্ট কাঠামো আছে। ডিজিটাল সিঙ্গেল মার্কেটে কপিরাইট সংক্রান্ত ডিরেক্টিভ-এ টেক্সট ও ডেটা মাইনিং (TDM) ব্যতিক্রম আছে। অনুচ্ছেদ ৩ গবেষণা প্রতিষ্ঠান ও সাংস্কৃতিক সংস্থার জন্য, এবং অনুচ্ছেদ ৪ বাণিজ্যিকভাবেও TDM-কে অনুমতি দেয়, তবে অধিকারক্রমীরা তাঁদের অধিকার সংরক্ষণ করতে পারেন, যেমন যন্ত্র- পঠনযোগ্য উপায়ে।

ইইউ এআই আইন সাধারণ-উপলক্ষ্য এআই মডেলের জন্য আরেক স্তর যোগ করেছে। প্রোভাইডারদের স্বচ্ছতা ও কপিরাইট-সম্পর্কিত দায়বদ্ধতা থাকে—যোগাযোগ, কন্টেন্ট সারাংশ ইত্যাদি। এর মানে নির্দিষ্ট কোনো প্রশিক্ষণ আদৌ বৈধ কি না, তা পুরোপুরি বলে না, কিন্তু ইইউ-কে এমন এক পর্যায়ে নেয় যেখানে এআই প্রোভাইডাররা আরও নথিভুক্ত করতে বাধ্য হয় এবং অধিকারীদের আপত্তি করার স্পষ্ট পদ্ধতি থাকে।

দুর্বলতা হলো বাস্তবায়নে। অপ্ট-আউট ব্যবস্থা খণ্ডিত। robots.txt ওয়েব ক্রলারদের জন্য তৈরি হয়েছিল, সোর্স রিপোজিটরি, প্যাকেজ রেজিস্ট্রি, মিরর, ডেটাসেট, ও ফর্ক-এ সূক্ষ্ম কপিরাইট সংরক্ষণের জন্য নয়। ছোট কোন ওপেন সোর্স মেইনটেইনার আইনি অধিকার পেলেও, বড় এআই মডেলের বিরুদ্ধে সম্মান আদায়ে বাস্তবে কিছু করতে পারেন না।

মার্কিন যুক্তরাষ্ট্র

মার্কিন যুক্তরাষ্ট্রে প্রশিক্ষণের জন্য কোনো এআই–নির্দিষ্ট কপিরাইট ব্যতিক্রম নেই। মূলত আলোচনা চলে ফেয়ার ইউজ, মামলা, লাইসেন্স চুক্তি, ও বাজার ক্ষতি ঘিরে। মার্কিন কপিরাইট অফিস এই বিষয়ে একাধিক রিপোর্ট করেছে—ডিজিটাল রেপ্লিকা, এআই আউটপুটের কপিরাইটযোগ্যতা, ও জেনারেটিভ এআই বিষয়ে। ফেয়ার ইউজ নির্দেশনা বলেছে, সব মামলা নির্দিষ্ট। ব্যবহার, আকার এবং বাজার প্রভাব—এসব নির্ভর করে।

এতে যুক্তরাষ্ট্র আরও নমনীয়, কিন্তু কম পূর্বানুমানযোগ্য। এআই কোম্পানি বলতে পারে প্রশিক্ষণ রূপান্তরমূলক, অধিকারী পক্ষ বলতে পারে ব্যাপক অনুলিপি বাণিজ্যিক, যা লাইসেন্স বাজারের বিকল্প, ও তাদের কাজের মূল্য ক্ষুন্ন করে। আদালত এই সীমানা নির্ধারণ করছে।

ওপেন সোর্সের জন্য, এতে অনিশ্চয়তা থাকে। কোন কোম্পানি মনে করতে পারে পাবলিক রেপো-তে মডেল ট্রেনিং ফেয়ার ইউজ, অথচ মেইনটেইনার মনে করতে পারেন, কোম্পানি লাইসেন্স শর্ত উপেক্ষা করেছে। কোর্ট বা আইন স্পষ্ট না হওয়া পর্যন্ত বড় কোম্পানি আইনি ঝুঁকি নিতে পারে, কিন্তু ছোট ব্যক্তি-মেইনটেইনার পারেন না।

যুক্তরাজ্য

যুক্তরাজ্য এই দুই অবস্থানের মাঝামাঝি। সরকার এমন একটি কপিরাইট ও এআই কাঠামো সম্পর্কে পরামর্শ নেয়, যাতে টেক্সট ও ডেটা মাইনিং ব্যতিক্রম, অধিকার সংরক্ষণ, লাইসেন্সিং এবং আরও বেশি স্বচ্ছতা থাকে। সেটিও স্বীকার করে—বর্তমান আইনে অনিশ্চয়তা রয়ে গেছে, এবং উভয় নির্মাতা ও এআই ডেভেলপারের স্পষ্টতা নেই।

এটি একটি মধ্যম পথের চেষ্টা: যেখানে অধিকার সংরক্ষিত নয়, সেখানে এআই ট্রেনিংয়ের অনুমতি; কিন্তু অধিকর্তাদের আরও নিয়ন্ত্রণ/স্বচ্ছতা। এটা কতটা কার্যকর হবে, নির্ভর করে টেকনিক্যাল দিকের ওপর। যদি অপ্ট-আউট বড় প্রকাশক ছাড়া কারো পক্ষে করা সম্ভব না হয়, এটি ছোট ডেভেলপার, সংগীতশিল্পী, লেখক, ওপেন সোর্স প্রকল্পের জন্য ন্যায্য নয়।

জাপান ও সিঙ্গাপুর

জাপান সাধারণত তথ্য বিশ্লেষণ ও মেশিন লার্নিংয়ের জন্য আরও উন্মুক্ত, যদিও বিশদ এখনো ব্যাখ্যা ও নির্দেশনার ওপর নির্ভরশীল। জাপানিজ এজেন্সি ফর কালচারাল অ্যাফেয়ার্স প্রকাশ করেছে যে এটি আইনি দিক থেকে জটিল– পরিষ্কার ব্যাকরণ নেই।

সিঙ্গাপুরও তুলনামূলকভাবে বড় তথ্য বিশ্লেষণ ব্যতিক্রম রেখেছে। এখানেও নীতি লক্ষ্য হচ্ছে উদ্ভাবন ও এআই ডেভেলপমেন্টে সহায়তা, কিন্তু সেটা মানে হচ্ছে প্রশিক্ষণে যত বেশি ছাড় থাকবে, অধিকারী পক্ষ তত দুর্বল হবে—যদি না স্বচ্ছতা, লাইসেন্সিং বাজার, বা সুরক্ষার ব্যবস্থা থাকে।

এটা শুধুমাত্র সোর্স কোডের ব্যাপার নয়

ওপেন সোর্স বিতর্ক বৃহত্তর ডিজিটাল পরিচিতি ও সৃষ্টিশীল শ্রম নিয়ে বৃহৎ সংঘাতের অংশ।

অভিনেতারা লড়ছেন এমন এআই সিস্টেমের বিরুদ্ধে, যেগুলো মুখ, অঙ্গভঙ্গি ও অভিনয় অনুকরণ করে। ভয়েস অ্যাক্টর ও গায়করা লড়ছেন ক্লোনড কন্ঠস্বরের বিরুদ্ধে, যা নতুন পারফরমেন্স তৈরিতে ব্যবহৃত হচ্ছে সম্মতি ছাড়াই। লেখক–সাংবাদিকেরা লড়ছেন মডেলের বিরুদ্ধে, যা বই, প্রবন্ধ, আর্কাইভে প্রশিক্ষিত। ভিজ্যুয়াল আর্টিস্টরা লড়ছেন ইমেজ জেনারেটরের বিরুদ্ধে, যা তাদের স্টাইল অনুকরণে সক্ষম, বা ডেরিভেটিভ চেহারার কাজে বাজার ভরিয়ে দিতে পারে।

প্রতিটি ক্ষেত্রেই একই প্যাটার্ন:

• সৃষ্টিশীল কাজ বৃহৎ স্কেলে সংগ্রহ করা হয়
• মডেল তা থেকে শেখে, নির্মাতার সঙ্গে কোনো সরাসরি সম্পর্ক ছাড়াই
• উৎপন্ন সামর্থ্য ব্যবহার করে একটি পণ্য বিক্রি হয়
• নির্মাতার কোনো স্বচ্ছতা, দরকষাকষি ক্ষমতা ও ঘটনা প্রমাণের সুযোগ থাকে না

অভিনেতা–গায়কদের জন্য সমস্যাটা শুধু কপিরাইট নয়। এটার সাথে ব্যক্তিত্ব অধিকার, পাবলিসিটি রাইট, শ্রম আইন, চুক্তি আইন, ভোক্তা সুরক্ষা, এবং সম্মতি জড়িত। একটি কন্ঠস্বর—পারফরমেন্স, বায়োমেট্রিক, ব্র্যান্ড ও ব্যক্তিগত পরিচয়—সবই একসঙ্গে হতে পারে। একটি মুখ—শিল্পী সম্পদ, আবার ব্যক্তি নিজেও হতে পারে।

ওপেন সোর্স ডেভেলপাররা হয়তো নিজেদের পারফর্মার ভাবেন না, কিন্তু অর্থনীতি খুব কাছাকাছি। তাদের কাজ প্রশিক্ষণ উপাদান হয়ে যায় এমন একটি সিস্টেমের জন্য, যা তাদের সঙ্গে প্রতিযোগিতা করতে পারে, মূল্যায়ন কমাতে পারে, এবং বহু ছোট নির্মাতার কাছ থেকে মূল্য সরিয়ে কিছু বড় মডেল নির্মাতার কাছে নিয়ে যেতে পারে।

"এটা তো পাবলিক ছিল"— এই অজুহাতের সমস্যা

এআই বিতর্কে সবচেয়ে দুর্বল যুক্তি হচ্ছে জনসমক্ষে উপলভ্য হওয়া মানে অবারিত ব্যবহার। ওয়েব কখনই এমনভাবে চলে না। ব্লগপোস্ট জনসমক্ষে, কিন্তু বই হিসেবে ছাপানোর জন্য উন্মুক্ত নয়; একটি ফটো পাবলিক, কিন্তু বিজ্ঞাপনে ব্যবহারের জন্য উন্মুক্ত নয়; গিটহাব রিপোজিটরি ওপেন, কিন্তু এখনো কপিরাইট-লাইসেন্সের বিধিনিষেধে চলে।

ওপেন সোর্স লাইসেন্স এই পার্থক্যের ওপর ভিত্তি করে তৈরি। তারা ব্যাপক অনুমতি দেয়, কিন্তু শর্ত সাপেক্ষে। MIT, Apache, BSD, GPL, AGPL, MPL ও অন্য লাইসেন্স—আত্মীয়তা, পেটেন্ট, সোর্স বিতরণ, নেটওয়ার্ক ব্যবহার, ডেরিভেটিভ ওয়ার্ক—এতে আলাদা আলাদা শর্ত থাকে। সব পাবলিক কোডকে কাঁচামাল ভাবলে এই পার্থক্য মুছে যায়।

এটি বিপজ্জনক, কারণ লাইসেন্স বৈচিত্র্য ইচ্ছাকৃত। এতে মেইনটেইনাররা নিজেদের উদ্দেশ্য প্রকাশ করেন।

ন্যায্যতর একটি ব্যবস্থা কেমন হতে পারে?

সহজ কোনো সমাধান নেই, কিন্তু কিছু নীতিকে অনুসরণ করলে ইকোসিস্টেম আরও সুস্থ হতে পারে।

১. ডিফল্ট স্বচ্ছতা

এআই নির্মাতা প্রতিষ্ঠানগুলোকে ট্রেনিং ডেটার উৎসের অর্থবহ সারসংক্ষেপ প্রকাশ করা উচিত। প্রতিটি ফাইল না হলেও চলবে, কিন্তু "পাবলিক ডেটায় ট্রেনিং"—এটা যথেষ্ট নয়। ডেভেলপার, শিল্পী, প্রকাশক, ব্যবহারকারীদের জানতে হবে কী ধরনের উপাদান ব্যবহৃত হয়েছে, এবং কোন আইনি যুক্তিতে।

২. যন্ত্র-পঠনযোগ্য অধিকারের শ্রদ্ধা

যদি আইন অপ্ট-আউটের ওপর নির্ভর করে, তা অবশ্যই স্ট্যান্ডার্ড, সহজ ও কার্যকর হতে হবে। "এই ডেটায় ট্রেনিং হতে দেবে না"—এটা ছোট প্রজেক্টের জন্য আইন বিভাগ ছাড়া সম্ভব হতে হবে। রিপোজিটরি, প্যাকেজ রেজিস্ট্রি, ওয়েবসাইট, কন্টেন্ট প্ল্যাটফর্মগুলোতে স্পষ্ট ও কার্যকর অপ্ট-আউট সুযোগ রাখতে হবে, যা এআই ক্রলারেরা অনুসরণ করবে।

৩. লাইসেন্স-বোধ্য এআই টুলিং

কোড অ্যাসিস্ট্যান্ট ইউজারদের লাইসেন্স ঝুঁকি বুঝতে সাহায্য করবে। জেনারেটেড কোড কোনো পরিচিত ওপেন সোর্স কোডের সঙ্গে মিলে গেলে, টুল ব্যবহারকারীকে সতর্ক করবে এবং সংশ্লিষ্ট লাইসেন্স দেখাবে। সাদৃশ্য লুকিয়ে রাখা হয়তো স্বল্পমেয়াদে মামলা কমিয়ে দেয়, কিন্তু বিকাশকারী ও কোম্পানির জন্য কুফল হতে পারে।

৪. আরও ভালো পারিশ্রমিক মডেল

কিছু প্রশিক্ষণ ব্যবহারের জন্য লাইসেন্সিং জরুরি—হতে পারে সরাসরি লাইসেন্স, কালেক্টিভ লাইসেন্স, ডেটাসেট মার্কেটপ্লেস, বা রেভিনিউ শেয়ার। উৎস কোড, সঙ্গীত, চলচ্চিত্র, সাংবাদিকতা, চিত্রশিল্প—বিভিন্ন ক্ষেত্র ভিন্ন, কিন্তু মূল নীতি এক। যদি কমার্শিয়াল এআই পণ্য মানবিক শ্রমের ওপর নির্ভরশীল হয়, তাহলে সেই নির্মাতারা অদৃশ্য থেকে যাবে কেন?

৫. প্রতারণার বিরুদ্ধে শক্ত প্রতিরক্ষা

কণ্ঠস্বর, চেহারা ও পারফরমেন্সের ডিজিটাল রেপ্লিকা ব্যবহার করতে চাইলে সম্মতি জরুরি। লেবেল লাগানো যথেষ্ট না, যদি মিথ্যা কণ্ঠস্বর বা মুখ দিয়ে কোনো ব্যক্তি প্রতারিত, হয়রান, প্রতিস্থাপিত বা ব্যবসায়িকভাবে ক্ষতিগ্রস্ত হতে পারেন। এখানে কপিরাইট সমস্যা সমাধানের একমাত্র উপায় নয়।

ওপেন সোর্স মেইনটেইনাররা আজ কী করতে পারেন

আইনি অবস্থা অনির্দিষ্ট হলেও মেইনটেইনারদের হাতে কিছু বাস্তবকর উদ্যোগ রয়েছে।

• সচেতনভাবে লাইসেন্স নির্বাচন ও যুক্তি স্পষ্ট করা
• অভিপ্রায় থাকলে এআই ট্রেনিং নিয়ে স্পষ্ট ঘোষণা রেপোর মধ্যে রাখা
• ওপেন সোর্সের অধিকার নিয়ে পলিসি আলোচনায় যারা অ্যাডভোকেসি করে, সেই সংস্থা-ফাউন্ডেশনকে সমর্থন করা

এসব কিছুই পুরো সমস্যার সমাধান নয়। এটি শুধু ঝুঁকি কমায়, যতক্ষণ না আইন ও শিল্প অভ্যাস তা সমাধান করে।

ওপেন সোর্সের আসল বিপদ

সবচেয়ে বড় বিপদ এআই ওপেন সোর্স থেকে শেখে বলে নয়। ওপেন সোর্স থেকে শেখার কারণেই সফটওয়্যার জগত চলে।

বিপদ হলো, যদি এআই ওপেন সহযোগিতাকে একমুখী বের করে নেওয়ার রূপ দেয়। মেইনটেইনাররা কোড, ডকুমেন্টেশন, বাগ রিপোর্ট, উদাহরণ, কমিউনিটি জ্ঞান—সব দিয়েই যান, আর বাণিজ্যিক মূল্য চলে যায় অন্যত্র, মূল্যায়ন, লাইসেন্স কমপ্লায়েন্স বা কমনসের পক্ষে সমর্থন ছাড়াই, তখন সামাজিক চুক্তিই দুর্বল হয়ে যায়।

ওপেন সোর্স নির্ভর করে বিশ্বাসের ওপর। এআই কোম্পানিরা ওপেন সোর্সের ওপর নির্ভরশীল, তবুও তারা সেই ইকোসিস্টেমকে ক্ষতিগ্রস্ত করার ঝুঁকি নিচ্ছে। লাইসেন্স মেনে চলা, অর্থবহ ডেটা স্বচ্ছতা প্রকাশ, মেইনটেইনার সহায়তা, অপ্ট-আউট ও লাইসেন্সিং ব্যবস্থা শক্ত করা—এসব এআই–বিরোধী নয়। এসব টেকসইউন্নতিবান্ধব অবস্থান।

এআই ডেভেলপার, শিল্পী, লেখক, গায়ক, অভিনয়শিল্পী, কোম্পানির জন্য কাজে লাগতে পারে। কিন্তু উপযোগিতা মানে নয় সম্পত্তি অধিকার, সম্মতি বা মর্যাদার ক্ষয়। সমাজ যদি চাই, কোটি মানুষের কর্মে ভিত্তি করে তৈরি এআই সিস্টেম, তাহলে সেই মানুষদের তৈরি বিষয়ের ওপর অধিকারও দিতে হবে।

এই সিদ্ধান্ত কেবলমাত্র সেই কোম্পানিগুলোর হাতে ছেড়ে দেওয়া যাবে না, যারা ইতোমধ্যে সব ডেটা কপি করেছে।