সর্বশেষ ভাইরাল এআই পরীক্ষাটি কোনো থিংক ট্যাঙ্ক বা সরকারি টাস্ক ফোর্স থেকে আসেনি—এটি এসেছে এআই গবেষক আন্দ্রেই কার্পাথির একটি সপ্তাহান্তের কোডিং স্প্রিন্ট থেকে, যেখানে তিনি মানচিত্রায়ন করেছেন যুক্তরাষ্ট্রের প্রতিটি প্রধান পেশা স্বয়ংক্রিয়করণের কাছে কতটা ঝুঁকিপূর্ণ হতে পারে।
এলন মাস্ক প্রতিক্রিয়া জানালেন, আন্দ্রেজ কারপাথির এআই চাকরির এক্সপোজার ম্যাপ ভাইরাল হওয়ার পর

কার্পাথির এআই অটোমেশন ম্যাপে প্রায় ৬ কোটি মার্কিন চাকরি ‘উচ্চ ঝুঁকিপূর্ণ’ হিসেবে চিহ্নিত
আন্দ্রেই কার্পাথি, ওপেনএআই-এর সহ-প্রতিষ্ঠাতা এবং সাবেক টেসলা কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা (AI) পরিচালক, ১৫ মার্চ একটি ইন্টারঅ্যাকটিভ “AI Job Exposure Map” প্রকাশ করেন, যেখানে যুক্তরাষ্ট্রের ব্যুরো অব লেবার স্ট্যাটিস্টিকস (BLS) Occupational Outlook Handbook থেকে নেওয়া ৩৪২টি পেশা বিশ্লেষণ করা হয়।
এই প্রকল্পে প্রায় ১৪৩ মিলিয়ন মার্কিন চাকরি মূল্যায়ন করা হয়—চাকরির বিবরণগুলো একটি লার্জ ল্যাঙ্গুয়েজ মডেলে দিয়ে এবং প্রতিটি ভূমিকায় শূন্য থেকে ১০ পর্যন্ত একটি এক্সপোজার স্কোর নির্ধারণ করে—যা মাপে তাত্ত্বিকভাবে এআই সেই কাজকে কতটা রূপান্তরিত করতে পারে।

ফলাফলগুলো karpathy.ai/jobs-এ হোস্ট করা একটি রঙিন ট্রিম্যাপ ভিজুয়ালাইজেশনে দেখানো হয়, যেখানে আয়তক্ষেত্রের আকার কর্মসংস্থানের সংখ্যাকে এবং রঙ এক্সপোজার স্তরকে নির্দেশ করে—ন্যূনতম বিঘ্নের জন্য সবুজ থেকে শুরু করে গভীর লাল পর্যন্ত, যা এমন ভূমিকাকে বোঝায় যেখানে ব্যাপক স্বয়ংক্রিয়করণ দেখা যেতে পারে। সংক্ষেপে: বাক্স যত বড় ও যত লাল, ততই সেটি মনোযোগ দাবি করত।
সমগ্র মার্কিন কর্মশক্তি জুড়ে ওজনভিত্তিক গড় এক্সপোজার দাঁড়ায় ১০-এর মধ্যে প্রায় ৪.৯, যা সামগ্রিকভাবে এআই প্রভাবের মাঝারি সম্ভাবনা নির্দেশ করে। কিন্তু গড় মান অনেক নাটক আড়াল করে। আমেরিকান চাকরির আনুমানিক ৪২%—প্রায় ৫৯.৯ মিলিয়ন কর্মী, যাদের বার্ষিক মজুরি মোটামুটি ৩.৭ ট্রিলিয়ন ডলার বলে অনুমান—এক্সপোজার স্কেলে সাত বা তার বেশি স্কোর করেছে।
সংখ্যাগুলো আরও ভেঙে দেখলে, প্রায় ৬.২ মিলিয়ন চাকরি ন্যূনতম এক্সপোজার ক্যাটাগরিতে পড়েছে, আর ৪৭.২ মিলিয়নকে শ্রেণিভুক্ত করা হয়েছে নিম্ন হিসেবে। আরও ২৯.৭ মিলিয়ন পড়েছে মধ্যম পরিসরে। স্কেলের শীর্ষে আরও চোখে পড়ার মতো সংখ্যা দেখা যায়: প্রায় ৩৪.৭ মিলিয়ন চাকরি উচ্চ হিসেবে র্যাঙ্ক করেছে, এবং ২৫.২ মিলিয়ন পড়েছে অতি উচ্চ এক্সপোজার ব্র্যাকেটে।
কার্পাথির বিশ্লেষণ বেতন সম্পর্কেও একটি পাল্টা-স্বাভাবিক মোচড় তুলে ধরে। বার্ষিক গড়ে ৩৫,০০০ ডলারের কম আয় করা নিম্ন-আয়ের চাকরিগুলো এক্সপোজারে প্রায় ৩.৪ স্কোর করেছে, যেখানে ১,০০,০০০ ডলারের বেশি বেতন পাওয়া পেশাগুলোর গড় ছিল ৬.৭। অর্থাৎ, বেতন যত বেশি, ততই সম্ভাবনা যে কাজটিতে এমন কাজ-উপাদান রয়েছে যা কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা ব্যবস্থা আজই অনুকরণ করতে পারে বা সহায়তা করতে পারে।

শিক্ষাগত স্তরও একই ধরনের ধারা দেখিয়েছে। কলেজ ডিগ্রি নেই এমন কর্মীদের গড় এক্সপোজার স্কোর ছিল প্রায় ৪.১, আর ব্যাচেলর ডিগ্রিধারীরা চার্টের শীর্ষে ছিল প্রায় ৬.৭-এ। উচ্চতর ডিগ্রিধারীরা মাঝামাঝি কোথাও অবস্থান করেছে, প্রায় ৫.৭-এ।
একেকটি পেশা আলাদাভাবে দেখলে ছবি আরও তীক্ষ্ণ হয়। মেডিক্যাল ট্রান্সক্রিপশনিস্টরা নিখুঁত ১০ পেয়েছে, যা প্রতিফলিত করে যে স্পিচ রিকগনিশন ও স্বয়ংক্রিয় ডকুমেন্টেশন সিস্টেম ইতোমধ্যেই সেই কাজগুলোর অনেকটাই করে। আইনজীবী, হিসাবরক্ষক, ফাইন্যান্সিয়াল অ্যানালিস্ট এবং ম্যানেজমেন্ট কনসালট্যান্টরা প্রায়ই নয়-এর কাছাকাছি স্কোর করেছে, মূলত কারণ তাদের কাজ ঘোরে কাঠামোবদ্ধ তথ্য, নথি এবং গবেষণার চারপাশে।
সফটওয়্যার ডেভেলপাররা—পরিহাসজনকভাবে যারা অনেক এআই টুল তৈরি করছেন—তাদেরও র্যাঙ্কিং ছিল উচ্চ, প্রায়ই আট থেকে নয়-এর মধ্যে স্কোর করেছে। এদিকে প্রশাসনিক সহকারী, বুককিপিং ক্লার্ক এবং কাস্টমার সার্ভিস প্রতিনিধির মতো ভূমিকাগুলোও তাদের ডিজিটাল ওয়ার্কফ্লোর ওপর নির্ভরতার কারণে একইভাবে উঁচু এক্সপোজার স্তর দেখিয়েছে।
স্পেকট্রামের অপর প্রান্তে, কম্পিউটার স্ক্রিনের বদলে বাস্তব, ভৌত জগতে যে কাজগুলো হয়, সেগুলো অনেক ভালো অবস্থানে ছিল। প্লাম্বার, ইলেকট্রিশিয়ান এবং নির্মাণ শ্রমিকরা সাধারণত শূন্য থেকে দুই-এর মধ্যে স্কোর করেছে, যা অনিশ্চিত, হাতে-কলমে কাজ স্বয়ংক্রিয় করার স্থায়ী কঠিনতাকে তুলে ধরে।

মানচিত্রটি অনলাইনে দ্রুত ছড়িয়ে পড়ায় প্রযুক্তি দুনিয়া জুড়ে মন্তব্য দেখা যায়, যার মধ্যে টেসলা ও স্পেসএক্স সিইও ইলন মাস্কের একটি সংক্ষিপ্ত প্রতিক্রিয়াও ছিল। ভিজুয়ালাইজেশনটি নিয়ে একটি থ্রেডের জবাবে মাস্ক লিখেছিলেন: “সব চাকরিই ঐচ্ছিক হবে। থাকবে সার্বজনীন উচ্চ আয়।”
এই মন্তব্যটি মাস্কের দীর্ঘদিনের যুক্তির প্রতিধ্বনি—উন্নত কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা ও রোবোটিক্স শেষ পর্যন্ত যথেষ্ট অর্থনৈতিক প্রাচুর্য তৈরি করতে পারে, যাতে ঐতিহ্যবাহী কর্মসংস্থানের ওপর নির্ভরতা কমে যায়।

মনোযোগের জোয়ার সত্ত্বেও, কার্পাথি দ্রুত মূল ওয়েবসাইট ও তার গিটহাব রিপোজিটরি সরিয়ে ফেলেন; ফলো-আপ পোস্টে ব্যাখ্যা করেন, প্রকল্পটি ছিল একটি দ্রুত পরীক্ষা—তার ভাষায়, তিনি যে বই পড়ছিলেন তা থেকে অনুপ্রাণিত হয়ে করা দুই ঘণ্টার “vibe-coded” অনুসন্ধান। কার্পাথির মতে, স্পষ্ট ডিসক্লেইমার থাকা সত্ত্বেও প্রকল্পটির অনুসন্ধানধর্মী প্রকৃতি ব্যাপকভাবে ভুল বোঝা হয়েছিল।
এনভিডিয়া কীভাবে এআই ক্লাউড অবকাঠামোয় ২ বিলিয়ন ডলারের বিনিয়োগের মাধ্যমে কম্পিউটিংয়ের ভবিষ্যৎকে নতুনভাবে গড়ে তুলছে তা অন্বেষণ করুন।
এখনই পড়ুন: এনভিডিয়ার বিশাল ২ বিলিয়ন ডলারের বিনিয়োগে নেবিয়াস এআই ফ্যাক্টরি পরিকল্পনা আরও শক্তিশালী হচ্ছেসাইটটি নামিয়ে দেওয়াও এর বিস্তারকে খুব একটা ধীর করতে পারেনি। ওয়েব্যাক মেশিনে প্রায় সঙ্গে সঙ্গেই আর্কাইভ কপি দেখা যায়, এবং কোড রিপোজিটরিটি ডেভেলপাররা অসংখ্যবার ফর্ক করে ডেটাসেট, স্কোরিং রুব্রিক এবং ভিজুয়ালাইজেশন টুলগুলো পুনর্নির্মাণ করেন।
এই ঘটনা আধুনিক ইন্টারনেটের দুটি বাস্তবতা দেখায়: এআই গবেষণা রাতারাতি বৈশ্বিক বিতর্ক জ্বালিয়ে দিতে পারে, এবং একবার ডেটা ওপেন ওয়েবে বেরিয়ে গেলে, তা খুব কমই অদৃশ্য হয়। আপাতত, কার্পাথির পরীক্ষা চাকরি হারানোর কোনো ভবিষ্যদ্বাণী কম, বরং বর্তমান এআই সিস্টেমগুলো মানব-শ্রমের সঙ্গে কীভাবে ওভারল্যাপ করে তার একটি স্ন্যাপশট বেশি।
যদি কোনো মূল শিক্ষা থাকে, তা আশ্চর্যজনকভাবে সোজাসাপ্টা। আপনার পুরো কাজ যদি একটি স্ক্রিনেই ঘটে, তাহলে কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা খুব শিগগিরই আপনার সহকর্মী হতে পারে—অথবা আপনার সবচেয়ে কঠিন প্রতিদ্বন্দ্বী।
FAQ 🔎
- আন্দ্রেই কার্পাথির AI Job Exposure Map কী?
এটি একটি ভিজুয়ালাইজেশন, যা যুক্তরাষ্ট্রের ৩৪২টি পেশা বিশ্লেষণ করে এবং প্রতিটি চাকরি এআই স্বয়ংক্রিয়করণের প্রতি কতটা সংবেদনশীল হতে পারে তার স্কোর নির্ধারণ করে। - এআই এক্সপোজারের কারণে কতগুলো মার্কিন চাকরি প্রভাবিত হতে পারে?
বিশ্লেষণটি ইঙ্গিত দেয় যে যুক্তরাষ্ট্রের প্রায় ৪২% চাকরি—আনুমানিক ৫৯.৯ মিলিয়ন কর্মী—উচ্চ এক্সপোজার স্কোরের মধ্যে পড়ে। - কোন চাকরিগুলোতে এআই এক্সপোজার সর্বোচ্চ?
আইনজীবী, হিসাবরক্ষক, সফটওয়্যার ডেভেলপার এবং মেডিক্যাল ট্রান্সক্রিপশনিস্টের মতো ভূমিকাগুলো সর্বোচ্চগুলোর মধ্যে স্কোর করেছে। - কোন পেশাগুলোকে এআই স্বয়ংক্রিয়করণের ক্ষেত্রে সবচেয়ে কম এক্সপোজড মনে হয়?
প্লাম্বার, ইলেকট্রিশিয়ান এবং নির্মাণ শ্রমিকের মতো হাতে-কলমে ট্রেডগুলো সর্বনিম্ন এক্সপোজার ক্যাটাগরিগুলোর মধ্যে ছিল।
এই নিবন্ধটি AI ব্যবহার করে ইংরেজি থেকে অনুবাদ করা হয়েছে। মূল ইংরেজি সংস্করণটি নির্ভরযোগ্য উৎস; স্বয়ংক্রিয় অনুবাদে ভুল থাকতে পারে, বিশেষ করে আইনি ও নিয়ন্ত্রক পরিভাষায়।
লেখক পরিচিতি
লেখকJamie RedmanNews Lead
জেমি রেডম্যান Bitcoin.com News-এর নিউজ লিড এবং ম্যাসাচুসেটস-ভিত্তিক একজন আর্থিক প্রযুক্তি সাংবাদিক।


















