অটোমেশন, চাকরি ও অর্থনৈতিক ব্যাঘাত

১ · একটি সংক্ষিপ্ত, ভালোভাবে-নথিভুক্ত ঐতিহাসিক প্যাটার্ন

অর্থনৈতিক ইতিহাসে একটি বারবার ফিরে আসা প্যাটার্ন হলো — নতুন প্রযুক্তি একটি নির্দিষ্ট ধরনের শ্রম-কাজ স্বয়ংক্রিয় করে ফেলে, সেই কাজে নিয়োজিত মানুষের চাকরি বিলুপ্ত বা রূপান্তরিত হয়, আর একই সাথে সেই প্রযুক্তিকে ঘিরে এমন নতুন ধরনের কাজ তৈরি হয় যা আগে অস্তিত্বেই ছিল না। কৃষিকাজের যন্ত্রায়ণ কৃষি-শ্রমিকের প্রয়োজনীয়তা বহুলাংশে কমিয়ে দিয়েছিল, কিন্তু একই সময়ে শিল্প-কারখানায় নতুন কর্মসংস্থান তৈরি হয়েছিল। কম্পিউটার ও ইন্টারনেটের বিস্তার বহু কেরানি-জাতীয় কাজ বিলুপ্ত করেছে, আবার সফটওয়্যার ডেভেলপমেন্ট, ডিজিটাল মার্কেটিং বা অ্যাপ-ভিত্তিক সার্ভিসের মতো এমন পেশার জন্ম দিয়েছে যা প্রযুক্তিটি আসার আগে কল্পনাই করা যেত না।

এই প্যাটার্নটি ঐতিহাসিকভাবে সুপরিচিত বলেই অনেকে যুক্তি দেন AI নিয়েও একই রকম আশাবাদী হওয়া উচিত। কিন্তু এই ঐতিহাসিক পর্যবেক্ষণ থেকে এটাও নিশ্চিত করে বলা যায় না যে ভবিষ্যতেও ঠিক একই অনুপাতে নতুন চাকরি তৈরি হবে — অতীতের প্যাটার্ন ভবিষ্যতের গ্যারান্টি নয়, এটি একটি প্রাসঙ্গিক তথ্য যা যেকোনো ভবিষ্যদ্বাণীর একটি ইনপুট হতে পারে মাত্র।

২ · আসল প্রশ্ন: মাত্রা নাকি প্রকৃতি?

এখানে দুটি শক্তিশালী ও ন্যায্য দৃষ্টিভঙ্গি সরাসরি একে অপরের বিপরীতে দাঁড়িয়ে আছে — কোর্সের নীতি অনুযায়ী দুটোই তাদের সবচেয়ে শক্তিশালী রূপে উপস্থাপন করা হলো।

৩ · টাস্ক-বৈশিষ্ট্য দিয়ে একটি ইলাস্ট্রেটিভ অটোমেটেবিলিটি স্কোর

"একটি পুরো পেশা অটোমেট হবে কিনা" এই প্রশ্নের চেয়ে বেশি নির্ভুল প্রশ্ন হলো — "এই পেশার মধ্যে থাকা নির্দিষ্ট টাস্কগুলো কতটা অটোমেটযোগ্য?" প্রায় সব পেশাতেই কিছু টাস্ক বেশি রুটিন/পুনরাবৃত্তিমূলক (অটোমেশনের জন্য তুলনামূলক সহজ), আবার কিছু টাস্কে উচ্চ শারীরিক দক্ষতা বা গভীর সামাজিক/সৃজনশীল বিচার প্রয়োজন (বর্তমান প্রযুক্তির সীমাবদ্ধতায় তুলনামূলক কঠিন) মিশে থাকে। নিচের কোড সেলে কয়েকটি উদাহরণ পেশাকে তিনটি টাস্ক-বৈশিষ্ট্যের (০ থেকে ১ স্কেলে) একটি সরল, স্পষ্টভাবে-চিহ্নিত ওয়েটেড ফর্মুলা দিয়ে স্কোর করে র‌্যাংক করা হয়েছে — এটি কোনো নির্দিষ্ট পেশার ভবিষ্যতের নিশ্চিত ভবিষ্যদ্বাণী নয়, শুধু টাস্ক-গঠনের একটি ইলাস্ট্রেটিভ তুলনা, যা বাস্তব অটোমেশন সিদ্ধান্তের একটি ইনপুট মাত্র (অর্থনৈতিক, নিয়ন্ত্রক ও সামাজিক বিষয়গুলোও সমান গুরুত্বপূর্ণ, এই স্কোরে ধরা পড়ে না)।

# একটি সম্পূর্ণ সিন্থেটিক, ইলাস্ট্রেটিভ স্কোরিং মডেল -- কোনো বাস্তব পেশার নিশ্চিত ভবিষ্যদ্বাণী নয়
# routineness, physical_dexterity, social_creative -- প্রতিটি ০ (কম) থেকে ১ (বেশি) স্কেলে, ইলাস্ট্রেটিভ অনুমান

occupations = [
    {"name": "ডেটা এন্ট্রি অপারেটর",              "routineness": 0.95, "physical_dexterity": 0.05, "social_creative": 0.05},
    {"name": "রিটেইল ক্যাশিয়ার",                  "routineness": 0.80, "physical_dexterity": 0.20, "social_creative": 0.15},
    {"name": "সফটওয়্যার QA টেস্টার (রিগ্রেশন)",    "routineness": 0.70, "physical_dexterity": 0.05, "social_creative": 0.20},
    {"name": "ট্রাক ড্রাইভার (লং-হল)",             "routineness": 0.65, "physical_dexterity": 0.55, "social_creative": 0.15},
    {"name": "প্লাম্বার",                          "routineness": 0.35, "physical_dexterity": 0.85, "social_creative": 0.25},
    {"name": "সৃজনশীল লেখক/সম্পাদক",               "routineness": 0.15, "physical_dexterity": 0.05, "social_creative": 0.90},
    {"name": "প্রাথমিক বিদ্যালয়ের শিক্ষক",         "routineness": 0.20, "physical_dexterity": 0.25, "social_creative": 0.85},
    {"name": "ফিজিওথেরাপিস্ট",                     "routineness": 0.30, "physical_dexterity": 0.80, "social_creative": 0.60},
]

def automatability_score(o):
    # routineness বেশি হলে অটোমেশন তুলনামূলক সহজ;
    # শারীরিক দক্ষতা ও সামাজিক/সৃজনশীল চাহিদা বেশি হলে অটোমেশন তুলনামূলক কঠিন (বর্তমান প্রযুক্তির সীমাবদ্ধতায়)
    return (0.50 * o["routineness"]
            + 0.25 * (1 - o["physical_dexterity"])
            + 0.25 * (1 - o["social_creative"]))

for o in occupations:
    o["score"] = automatability_score(o)

ranked = sorted(occupations, key=lambda o: o["score"], reverse=True)

print("ইলাস্ট্রেটিভ টাস্ক-অটোমেটেবিলিটি র‍্যাংকিং (স্কোর যত বেশি, বর্তমান প্রযুক্তিতে তত বেশি অটোমেটযোগ্য):\n")
for rank, o in enumerate(ranked, start=1):
    print(f"{rank}. {o['name']:<28} স্কোর = {o['score']:.3f}")