Anthropic‑এর প্রতিষ্ঠা থেকে Claude‑এর উন্নয়ন পর্যন্ত ইতিহাস খানিকটা তুলে ধরে—প্রতিষ্ঠাতা, নিরাপত্তা‑ভিত্তিক ধারণা, প্রযুক্তিগত ভিত্তি, তহবিল ও মাইলফলকগুলো কিভাবে কোম্পানির নিরাপত্তা-কেন্দ্রিক এআই কাজকে আকৃতি দিয়েছে।
Anthropic একটি এআই গবেষণা ও পণ্য কোম্পানি, যার সবচেয়ে পরিচিত কাজ হল Claude পরিবারের ভাষা মডেল। এটির প্রতিষ্ঠাতা ছিলেন এমন গবেষকরা যারা বড় স্কেলের এআই সিস্টেম নিয়ে গভীর অভিজ্ঞতা অর্জন করেছিল, এবং Anthropic মৌলিক গবেষণা, ব্যবহারিক পণ্য ও এআই নিরাপত্তার কাজের মিলনের স্থানে অবস্থান করে।
এই প্রবন্ধে Anthropic-এর উৎপত্তি থেকে বর্তমান পর্যন্ত ইতিহাস অনুশীলন করা হবে, মূল ধারণা, সিদ্ধান্ত ও মাইলফলকগুলো তুলে ধরে যা কোম্পানির গতি নির্ধারণ করেছে। আমরা ক্রমানুসারে এগোব: Anthropic প্রতিষ্ঠার আগে থাকা এআই গবেষণা প্রসঙ্গ, প্রতিষ্ঠাতারা ও প্রাথমিক দল, কোম্পানির মিশন ও মূল্যবোধ, প্রযুক্তিগত ভিত্তি, তহবিল ও বৃদ্ধি, Claude থেকে Claude 3.5 পর্যন্ত পণ্যের বিবর্তন, এবং বৃহত্তর এআই গবেষণা সম্প্রদায়ে Anthropic‑এর ভূমিকা।
Anthropic-এর ইতিহাস কেবল কর্পোরেট তথ্যের চেয়ে বেশি অর্থ বহন করে। শুরু থেকে এটি এআই নিরাপত্তা ও অ্যালাইনমেন্টকে শেষের দিকে ফেলে দেওয়া কোনো পাশের কাজ হিসেবে দেখেনি। Constitutional AI, বিস্তৃত রেড‑টিমিং, এবং নিরাপত্তার জন্য মডেল মূল্যায়ন—এসব কেবল সাইড‑প্রজেক্ট নয়, বরং Anthropic কিভাবে সিস্টেম তৈরি ও প্রকাশ করে তার মূল অংশ। সেই অবস্থান অন্যান্য ল্যাব, নীতিনির্ধারক ও গ্রাহকদেরও প্রভাবিত করেছে যে কিভাবে তারা উন্নত মডেলগুলোকে ভাবে।
এই প্রবন্ধের লক্ষ্য হল Anthropic কী করার চেষ্টা করেছিল, Claude ও সংশ্লিষ্ট সরঞ্জামগুলো কীভাবে বিকশিত হয়েছে, কোন গবেষণা‑দিকগুলো সিদ্ধান্তমূলক প্রমাণিত হয়েছে, এবং নিরাপত্তার বিবেচনা কিভাবে কোম্পানির টাইমলাইন ও মাইলফলকগুলোকে ঠিক করেছে—একটি ব্যালান্সড, তথ্যভিত্তিক ইতিহাস উপস্থাপন করা।
শেষে পাঠকরা একটি পরিষ্কার চিত্র পাবেন: Anthropic কোথা থেকে এসেছে, তাদের অগ্রাধিকারগুলো তাদের পণ্য ও গবেষণাকে কিভাবে আকার দিয়েছে, এবং কেন এই পথটি ভবিষ্যৎ এআই‑এর জন্য গুরুত্বপূর্ণ।
২০১০-এর দশকের শেষ পর্যায়ে ডিপ লার্নিং ইতোমধ্যে কম্পিউটার ভিশন ও স্পিচে বিপ্লব ঘটিয়েছিল। ImageNet‑ভিত্তিক কনভোলিউশনাল নেটওয়ার্ক, বড় স্কেলের স্পিচ রিকগনিশন, এবং ব্যবহারিক মেশিন ট্রান্সলেশন সিস্টেমগুলো দেখিয়েছে যে ডেটা ও কম্পিউট বাড়ালে নতুন সক্ষমতা উন্মোচিত হয়।
একটি বড় মোড় আসে ট্রান্সফরমার আর্কিটেকচারের (Vaswani et al., 2017) সাথে। রিকারেন্ট নেটওয়ার্কের পরিবর্তে ট্রান্সফরমার দীর্ঘ-রেঞ্জ নির্ভরতা কার্যকরভাবে হ্যান্ডেল করে এবং GPU-তে বেধে প্যারালালাইজ করা সহজ। এর ফলে বিশাল টেক্সট কর্পাসে আরও বড় মডেল প্রশিক্ষণের দরজা খুলে যায়।
Google‑এর BERT (2018) দেখিয়েছিল যে সাধারণ টেক্সটে প্রিট্রেনিং করে পরে ফাইন‑টিউন করলে বহুসংখ্যক NLP টাস্কে বিশেষায়িত মডেলকে হারানো যায়। কয়েক বছর পর OpenAI‑এর GPT সিরিজ ধারণাটিকে আরও এগিয়ে নিয়ে গেল: একটি বড় autoregressive মডেল প্রশিক্ষণ করে স্কেল ও মিমাংসা‑নির্ভর প্রম্পটের ওপর নির্ভর করে কাজ করা।
২০১৯–২০২০ নাগাদ নিউরাল স্কেলিং ল' নিয়ে কাজটি প্র্যাকটিশনাররা যে পর্যবেক্ষণ করছিলো তা সংস্কার করে তুলে ধরল: প্যারামিটার, ডেটা ও কম্পিউট বাড়ালে মডেল পারফরম্যান্স পূর্বানুমানযোগ্যভাবে উন্নত হয়। কাজগুলো দেখিয়েছে যে বড় ভাষা মডেলগুলো:
GPT‑2 (২০১৯) এবং GPT‑3 (২০২০) দেখিয়েছিল কিভাবে বিশাল স্কেল সাধারণ টেক্সট মডেলকে অনেকে কাজের জন্য নমনীয় টুলে পরিণত করে—প্রায়ই টাস্ক‑বিশেষ ফাইন‑টিউনিং ছাড়াই।
একই সময়ে গবেষক এবং নীতিনির্ধারকরা উদ্বেগ বাড়তে দেখলেন: দ্রুত সক্ষমতা অর্জনের ফলে নির্মাণ ও ডিপ্লয়মেন্ট‑চর্চায় নানা ঝুঁকি দেখা দিচ্ছিল। আলোচিত ঝুঁকিগুলো ছিল:
GPT‑2‑এর আংশিক মুক্তি—যা স্পষ্টভাবে অপব্যবহার ঝুঁকি নিয়ে ফ্রেম করা হয়েছিল—দেখাল যে প্রধান ল্যাবগুলো বাস্তবে এ প্রশ্নগুলোর সাথে লড়াই করছিল।
একাডেমিক গ্রুপ ও অলাভজনক সংস্থাগুলো (যেমন CHAI, Future of Humanity Institute, Center for Security and Emerging Technology) অ্যালাইনমেন্ট কৌশল, interpretability টুলস এবং গভর্ন্যান্স ফ্রেমওয়ার্ক নিয়ে কাজ করছিল। DeepMind ও OpenAI‑ও অভ্যন্তরীণ সেফটি টিম গঠন করে reward learning, scalable oversight ও value alignment নিয়ে গবেষণা করা শুরু করেছিল।
২০২০-এর গোড়ার দিকে প্রধান ল্যাব ও টেক কোম্পানিগুলোর মধ্যে প্রতিযোগিতা দ্রুত মডেল স্কেলিং ও আক্রমণাত্মক ডিপ্লয়মেন্ট সময়রেখাকে উৎসাহিত করেছিল। জনসাধারণের ডেমো ও বাণিজ্যিক API‑তে চাহিদা বেড়ে গেল, যা উল্লেখযোগ্য বিনিয়োগ আকর্ষণ করল।
একই সময়ে অনেক গবেষক বলছিলেন যে নিরাপত্তা, নির্ভরযোগ্যতা ও গভর্ন্যান্স সক্ষমতার উত্থানের সঙ্গে তাল মিলিয়ে এগোচ্ছে না। অ্যালাইনমেন্টের প্রযুক্তিগত প্রস্তাবগুলো এখনও প্রাথমিক পর্যায়ে, ব্যর্থতা মোডগুলোর বাস্তবমুখী 이해 সীমিত, এবং মূল্যায়ন অনুশীলন অপর্যাপ্ত ছিল।
এই টানাপোড়েন—আগামীতে আরও বড়, বিস্তৃত মডেল তৈরির তাড়া বনাম আরও সতর্ক, পদ্ধতিগত উন্নয়নের আহ্বান—Anthropic প্রতিষ্ঠার আগ্রগামী গবেষণা পরিবেশকে সংজ্ঞায়িত করেছিল।
Anthropic ২০২১ সালে Dario ও Daniela Amodei এবং তাদের কয়েকজন সহযোগীর দ্বারা প্রতিষ্ঠিত হয়, যারা বড়‑স্কেলের এআই গবেষণার কেন্দ্রে বহু বছর কাটিয়েছিলেন।
Dario OpenAI‑তে ভাষা মডেল টিম নেতৃত্ব দিয়েছিলেন এবং স্কেলিং ল', interpretability ও এআই সেফটি নিয়ে গুরুত্বপূর্ণ কাজ করেছেন। Daniela OpenAI‑তে সেফটি ও পলিসি নেতৃত্ব দিয়েছেন এবং তার আগে neuroscience ও কনপিউটেশনাল গবেষণায় কাজ করেছেন—কঠিন সিস্টেমগুলো কিভাবে আচরণ করে ও ব্যর্থ হয় তা নিয়ে ফোকাস করেছেন। তাদের আশপাশে OpenAI, Google Brain, DeepMind ও অন্যান্য ল্যাবের গবেষক, ইঞ্জিনিয়ার ও পলিসি‑স্পেশালিস্টরা ছিলেন, যাদের যৌথভাবে প্রথম বড়‑স্কেল মডেলগুলো প্রশিক্ষণ, ডিপ্লয় ও মূল্যায়ন করার অভিজ্ঞতা ছিল।
২০২০–২০২১ নাগাদ, বড় ভাষা মডেলগুলো কল্পনীয় গবেষণা থেকে বাস্তব সিস্টেমে রূপান্তরিত হয়েছিল, যা পণ্য, ব্যবহারকারী ও জনসাধারণের আলোচনায় প্রভাব ফেলছিল। প্রতিষ্ঠাতা‑দলটি দ্রুত ক্ষমতা বৃদ্ধির আশাকে ও ঝুঁকিগুলো কাছ থেকে দেখেছিল: আচরণগত অপ্রত্যাশিততা, উদীয়মান আচরণ, এবং নিরাপত্তা কৌশলগুলো অসম্পূর্ণ।
কয়েকটি উদ্বেগ Anthropic গঠনে ভূমিকা রেখেছিল:
Anthropic‑কে এমন একটি AI গবেষণা কোম্পানি হিসেবে কল্পনা করা হয়েছিল যার কেন্দ্রীয় সংগঠক নীতি হবে নিরাপত্তা—ব্যবসার চাপের বাইরে নয়, বরং ডিজাইন ও অপারেশনের মূল।
শুরু থেকেই Anthropic-এর ভিশন ছিল অগ্রণী AI সক্ষমতা বাড়ানো একই সাথে উন্মুখ পদ্ধতিতে সেই সিস্টেমগুলোকে আরও ব্যাখ্যাযোগ্য, steerable ও নির্ভরযোগ্য করে তোলা।
এর মানে ছিল:
প্রতিষ্ঠারা এমন একটি সংস্থা তৈরির সুযোগ দেখেছিলেন যেখানে মডেল স্কেলিং, ক্ষমতা উন্মোচন ও গ্রাহক অংশীদারিত্বের সিদ্ধান্তগুলো নিয়মিতভাবে নিরাপত্তা ও নৈতিক বিবেচনার মধ্য দিয়ে ফিল্টার করা হত, না যে বাণিজ্যিক চাপের মুখে বিচ্ছিন্নভাবে নেওয়া হত।
Anthropic‑এর প্রথম নিয়োগগুলো এই দার্শনিকতাকে প্রতিফলিত করেছিল। প্রাথমিক দলটি মিলেযে গঠিত ছিল:
এই সংমিশ্রণ Anthropic‑কে সামাজিক‑প্রযুক্তিগত প্রকল্প হিসেবে এআই উন্নয়ন দেখতে সাহায্য করত—শুধু ইঞ্জিনিয়ারিং চ্যালেঞ্জ নয়। মডেল ডিজাইন, অবকাঠামো, মূল্যায়ন ও ডিপ্লয়মেন্ট কৌশলগুলো শুরু থেকেই গবেষক, ইঞ্জিনিয়ার ও পলিসি‑কর্মীদের যৌথ আলোচনায় রূপ নিয়েছিল।
কোম্পানির গঠন সময়টি এমন এক মঞ্চে পড়ে যেখানে দ্রুত স্কেলিং সিস্টেমগুলো কীভাবে পরিচালনা করা উচিত—পূর্ণ মুক্তি বনাম gated API, ওপেন‑সোর্স বনাম নিয়ন্ত্রিত রিলিজ, কম্পিউটের কেন্দ্রীভূতকরণ, এবং উন্নত এআই‑এর দীর্ঘমেয়াদি ঝুঁকি—এইসব নিয়ে তীব্র বিতর্ক চলছিল।
Anthropic নিজেকে এমন একটি চেষ্টা হিসেবে উপস্থাপন করল: কেমন হবে যদি আমরা একটি ফ্রন্টিয়ার AI ল্যাব গঠন করি যার কাঠামো, পদ্ধতি ও সংস্কৃতি স্পষ্টভাবে নিরাপত্তা ও দীর্ঘমেয়াদী দায়িত্বের দিকে সাংগঠনিকভাবে ঝুঁকবে, অথচ গবেষণা এগিয়ে নিয়ে যাবে?
Anthropic একটি স্পষ্ট মিশন নিয়ে প্রতিষ্ঠিত হয়: এমন এআই সিস্টেম তৈরি করা যেগুলো নির্ভরযোগ্য, ব্যাখ্যাযোগ্য ও steerable, এবং সর্বোপরি সমাজের উপকার নিশ্চিত করবে। শুরু থেকেই কোম্পানিটি কেবল সক্ষম মডেল তৈরির কথা বলেনি, বরং উন্নত এআই কিভাবে আচরণ করবে তা গঠনের প্রশ্নকেই কেন্দ্র করে রেখেছে।
Anthropic তাদের AI আচরণের মূল্যবোধ তিনটি শব্দে সারসংক্ষেপ করে: helpful, honest, harmless।
এই নীতিগুলো কেবল মার্কেটিং নয়; এগুলো প্রকৌশলগত লক্ষ্য—ট্রেনিং ডেটা, মূল্যায়ন সূচক ও ডিপ্লয়মেন্ট নীতিমালা এগুলোকে কেন্দ্র করে গঠন করা হয়।
Anthropic এআই নিরাপত্তা ও নির্ভরযোগ্যতাকে প্রাথমিক ডিজাইন সীমাবদ্ধতা হিসেবে দেখে। ফলে তারা বড় বিনিয়োগ করেছে:
কোম্পানির প্রকাশ্য বক্তব্যই দীর্ঘমেয়াদি ঝুঁকি ও পূর্বানুমেয়, পরীক্ষাযোগ্য আচরণের প্রয়োজনীয়তার উপর বারবার জোর দেয়।
তাদের মূল্যবোধ বাস্তবায়ন করার জন্য Anthropic পরিচয় করিয়েছে Constitutional AI। মানব প্রতিক্রিয়ার ওপর একচেটিয়া নির্ভর না করে, একটি লিখিত “সংবিধি” উচ্চ-স্তরের নীতির সেট হিসেবে ব্যবহার করা হয়—যা মানবাধিকার ও সাধারণ নিরাপত্তা নির্দেশিকা থেকে অনুপ্রাণিত।
মডেলগুলো:
এই পদ্ধতি alignment সুপারভিশনকে স্কেল করতে সাহায্য করে: এক সেট সুপরিকল্পিত নীতি বহু প্রশিক্ষণ ইন্টারঅ্যাকশনে নির্দেশিকা দিতে পারে মানুষের প্রতিটি উত্তরের জন্য রেটিং নেওয়ার প্রয়োজন ছাড়াই। এছাড়া এটি আচরণকে আরও স্বচ্ছ করে—গভর্নিং নিয়মগুলো পড়া, বিতর্ক করা ও আপডেট করা যায়।
Anthropic‑এর মিশন ও সেফটি ফোকাস সরাসরি নির্ধারণ করে তারা কোন গবেষণাগুলো নেয় এবং কীভাবে পণ্য প্রকাশ করে।
গবেষণার ক্ষেত্রে তারা অগ্রাধিকার দেয়:
পণ্য ক্ষেত্রে Claude‑এর মতো টুলগুলি নিরাপত্তা সীমাবদ্ধতা সহ দিয়ে ডিজাইন করা হয়—প্রত্যাখ্যান আচরণ, কনটেন্ট ফিল্টারিং এবং সিস্টেমপ্রম্পট সংবিধিমূলক নীতির ভিত্তিতে নির্মিত থাকে। এন্টারপ্রাইজ অফারিংগুলো অডিটযোগ্যতা, স্পষ্ট সেফটি নীতি এবং পূর্বানুমেয় আচরণকে গুরুত্ব দেয়।
এইভাবে তাদের মিশনকে কনক্রিট প্রযুক্তিগত সিদ্ধান্তের সঙ্গে জোড়া হয়েছে—যা দেখায় Anthropic কিভাবে ক্ষমতাশালী এআই সিস্টেমগুলোকে মানবমূল্যবোধের সঙ্গে সারিবদ্ধ করার চেষ্টা করে।
প্রথম থেকেই Anthropic নিরাপত্তা গবেষণা ও সক্ষমতা কাজকে একত্রে চালিয়েছে। কোম্পানির প্রাথমিক প্রযুক্তিগত ফোকাস কয়েকটি কেন্দ্রীয় ধারায় ভাগ করা যায়।
প্রারম্ভিক গবেষণার একটি বড় ধারা পরীক্ষা করে কিভাবে বড় ভাষা মডেল বিভিন্ন প্রম্পট, প্রশিক্ষণ সিগন্যাল ও ডিপ্লয়মেন্ট সেটিংসে আচরণ করে। দলগুলো নিয়মিত প্রোব করেছিল:
এই কাজগুলো “helpfulness” ও “harmlessness”‑এর কাঠামোবদ্ধ মূল্যায়নের দিকে নিয়ে গেছে, এবং অভ্যন্তরীণ বেঞ্চমার্ক তৈরি করেছে যা দুইয়ের মধ্যে ট্রেড‑অফগুলো ট্র্যাক করে।
Anthropic RLHF‑এর উপরে নির্মাণ করেছে, তবে তাদের নিজের পরিবর্তনসহ। গবেষকরা পরীক্ষা করেছে:
এই প্রচেষ্টা কনস্টিটিউশনাল AI‑তে খাওয়ানো হয়েছে: মডেলকে একটি লিখিত সংবিধি অনুসরণ করে শেখানো, যাতে প্রতিটি ইন্টারঅ্যাকশনের জন্য মানুষকে রেটার করা লাগবে না।
আরেকটি প্রারম্ভিক স্তম্ভ ছিল interpretability—мডেল অভ্যন্তরীণভাবে কী “জানে” তা দেখতে চেষ্টা করা। Anthropic নিউরাল নেটওয়ার্কের ফিচার ও সার্কিট নিয়ে কাজ করেছে, লেয়ার ও অ্যাক্টিভেশন জুড়ে কিভাবে ধারণা প্রতিনিধিত্ব পায় তা প্রোব করেছে।
যদিও এই কাজগুলো এখনও অনুসন্ধানধর্মী, এই গবেষণা ভবিষ্যতের মেকানিস্টিক interpretability প্রকল্পগুলোর জন্য প্রযুক্তিগত ভিত্তি প্রদান করেছে এবং নির্দেশ করে যে কোম্পানি ব্ল্যাক‑বক্স সিস্টেমগুলো উন্মোচনে সিরিয়াস।
সবকিছুকে সমর্থন করার জন্য Anthropic মূল্যায়নে ব্যাপকভাবে বিনিয়োগ করেছে। নিবেদিত দলগুলো অ্যাডভারসারিয়াল প্রম্পট, সিনারিও টেস্ট এবং স্বয়ংক্রিয় চেক ডিজাইন করেছে যাতে মুক্তির আগে এজ কেসগুলো উন্মোচিত হয়।
মূল্যায়ন ফ্রেমওয়ার্কগুলোকে প্রথম শ্রেণীর গবেষণা অবজেক্ট হিসেবে গণ্য করে—ইটারেট করা, সংস্করণ করা এবং প্রকাশ করা—Anthropic দ্রুতই AI গবেষণা সম্প্রদায়ে একটি দৃঢ়, নিরাপত্তা‑চালিত পদ্ধতির গ্রহণযোগ্যতা অর্জন করেছে, যা Claude মডেলগুলোকে বিকাশের সঙ্গে খুবই ঘনিষ্ঠভাবে সংযুক্ত।
Anthropic‑এর পথচলা শুরুতেই অস্বাভাবিকভাবে বড় তহবিল দ্বারা গঠিত ছিল।
পাবলিক রিপোর্টগুলো বর্ণনা করে ২০২০–২০২১‑এ একটি প্রাথমিক সিড পর্যায়, পরে ২০২১‑এ প্রায় $100M+ Series A, যা প্রতিষ্ঠাতা টিমকে মূল গবেষক নিয়োগ ও বড় মডেল ট্রেনিং শুরু করার সুযোগ দিয়েছিল।
২০২২‑এ Anthropic ঘোষণা করে একটি বড় Series B, রিপোর্ট অনুযায়ী প্রায় $580M। ওই রাউন্ডটি প্রযুক্তি বিনিয়োগকারি ও ক্রিপ্টো‑সম্পর্কিত মূলধনের মিশ্রণ থেকে সমর্থিত ছিল, এবং কোম্পানিটিকে বড়‑স্কেলের এআই গবেষণায় প্রতিযোগিতা করার অবস্থায় এনে দিয়েছিল যেখানে কম্পিউট ও ডেটার খরচ অত্যন্ত বেশি।
২০২৩ থেকে এগিয়ে ক্লাউড প্রদানকারীদের সঙ্গে কৌশলগত অংশীদারিত্বের দিকে তহবিল পরিবর্তিত হয়। Google ও Amazon‑এর সাথে বহু‑অবস্থাপক বিনিয়োগ ও ক্লাউড ও হার্ডওয়্যার কমিটমেন্ট প্রকাশিত হয়েছিল—ইকুইটি বিনিয়োগের পাশাপাশি বড় পরিসরের GPU ও TPU অ্যাক্সেসের প্রতিশ্রুতিতে ভিত্তি করে।
এই তহবিল সরাসরি Anthropic‑কে সক্ষম করেছে:
সংস্থাটি ছোট প্রতিষ্ঠাতা‑দল থেকে শতাধিক কর্মীর বড় প্রতিষ্ঠানে রূপ নিল; জনশক্তি বৃদ্ধির সঙ্গে নতুন ভূমিকা আবির্ভূত হলো গবেষণা ছাড়াও।
তহবিল Anthropic‑কে সক্ষম করল নিয়োগ করতে:
এই মিশ্রণ ইঙ্গিত করে যে Anthropic কেবল গবেষণার থিম হিসেবে সেফটি দেখেনি—অর্থাত্ প্রতিষ্ঠানগত ফাংশন হিসেবে এটিতে প্রকৌশলী, গবেষক, আইনজ্ঞ, পলিসি‑বিশেষজ্ঞ এবং যোগাযোগকর্মীরা একসঙ্গে কাজ করবে।
তহবিল বাড়ার সঙ্গে Anthropic‑এর সক্ষমতা দুটো ট্র্যাক একসাথে চালাতে পেরেছে: দীর্ঘমেয়াদি সেফটি গবেষণা এবং নিকট‑মেয়াদি পণ্য। প্রাথমিকভাবে সব রিসোর্স মৌলিক গবেষণা ও ফাউন্ডেশন মডেল ট্রেনিংয়ে গিয়েছিল। পরে রাউন্ডগুলো ও কৌশলগত ক্লাউড পার্টনারশিপের মাধ্যমে সংস্থাটি করতে পারে:
ফলাফল ছিল একটি ছোট গবেষণা-গুরুত্বপূর্ণ দল থেকে শক্তভাবে সংগঠিত সংস্থায় রূপান্তর—যা Claude-কে বাণিজ্যিক পণ্য হিসেবে পুনরাবৃত্তি করতে পারে, সেই সাথে নিরাপত্তা‑সমালোচনামূলক গবেষণাতেও বড় বিনিয়োগ বজায় রাখে।
Claude Anthropic‑এর প্রধান পণ্য লাইন ও গবেষণার বহিঃসম্মুখ। আমন্ত্রণভিত্তিক মুক্তি থেকে Claude 3.5 Sonnet পর্যন্ত প্রতিটি প্রজন্ম ক্ষমতা বাড়ানো ও নির্ভরযোগ্যতা শক্ত করার লক্ষ্য নিয়ে এসেছে।
প্রাথমিক Claude সংস্করণগুলো ২০২২ ও ২০২৩‑এর শুরুতে ছোট অংশীদারদের সঙ্গে পরীক্ষা করা হয়েছিল; এগুলো সাধারণ‑উদ্দেশ্য লেখা, বিশ্লেষণ, কোডিং ও কথোপকথনের জন্য ডিজাইন করা হয়েছিল। এই মডেলগুলোতে Anthropic‑এর harmless ফোকাস স্পষ্ট ছিল: বিপজ্জনক অনুরোধে ধারাবাহিক প্রত্যাখ্যান, সীমাবদ্ধতা স্পষ্ট করা, এবং কথোপকথনশৈলী যা প্ররোচনার চেয়ে সততার দিকে ঝুঁকে।
একই সময়ে Anthropic কন্টেক্সট লেন্থ বাড়িয়েছিল, যার ফলে Claude দীর্ঘ ডকুমেন্ট ও বহু‑ধাপীয় চ্যাট হ্যান্ডেল করতে সক্ষম হয়—যা সারণী, চুক্তি পর্যালোচনা ও গবেষণা ওয়ার্কফ্লোতে কাজে লাগে।
Claude 2 (মধ্য‑২০২৩)–এ Anthropic অ্যাপ ও API‑এর মাধ্যমে অ্যাক্সেস বিস্তৃত করল। মডেলটি কাঠামোবদ্ধ লেখায়, কোডিং ও জটিল নির্দেশনা অনুসরণে উন্নত হয়, এবং খুব দীর্ঘ কন্টেক্সট উইন্ডো সমর্থন করে বড় ফাইল বা প্রকল্প ইতিহাস বিশ্লেষণে উপযোগী হয়ে ওঠে।
Claude 2.1 এই উন্নতিগুলো নেঁকিয়ে দেয়: তথ্যগত টাস্কে হ্যালুসিনেশন কম, দীর্ঘ-কন্টেক্সটে স্মরণশক্তি বাড়ে, এবং নিরাপত্তা আচরণ আরও সঙ্গতিপূর্ণ হয়। এন্টারপ্রাইজ পরিবেশে Claude গ্রাহক সমর্থন খসড়া, নীতি বিশ্লেষণ ও অভ্যন্তরীণ জ্ঞান সহায়কে কাজে লাগতে শুরু করে।
Claude 3 পরিবার (Opus, Sonnet, Haiku) যুক্ত করেছে যুক্তি‑ক্ষমতা, স্পীড স্তর এবং মাল্টিমোডাল ইনপুট—ইউজারদের টেক্সট ছাড়াও ছবি ও জটিল ডকুমেন্টে প্রশ্ন করার সুযোগ দেয়। বড় কন্টেক্সট উইন্ডো ও নির্দেশনা মেনে চলার উন্নতি নতুন ব্যবহারকেস খুলে দিয়েছে: অ্যানালিটিক্স, প্রোডাক্ট ডেভেলপমেন্ট ও ডেটা এক্সপ্লোরেশন।
Claude 3.5 Sonnet (মধ্য‑২০২৪ রিলিজ) এটিকে আর এগিয়ে নিয়ে যায়। এটি মধ্য-মূল্যের স্তরে সন্নিকট‑শীর্ষমানের রিজনিং ও কোডিং মান দেয়, দ্রুত প্রতিক্রিয়া প্রদান করে ইন্টার্যাকটিভ প্রোডাক্টে ভাল মানায়। টুল‑ইউজ ও স্ট্রাকচার্ড আউটপুটে উল্লেখযোগ্য উন্নতি, যার ফলে ফাংশন কলিং, ডাটাবেস ও বাইরের API‑র সাথে ইন্টিগ্রেশন সহজ হয়।
প্রতিটি সংস্করণে Anthropic পারফরম্যান্স বৃদ্ধির সাথে সাথে নিরাপত্তা ও নির্ভরযোগ্যতাও উন্নত করেছে। Constitutional AI, বিস্তৃত রেড‑টিমিং, এবং সিস্টেমাটিক মূল্যায়ন প্রতিটি রিলিজে আপডেট করা হয়েছে যাতে প্রত্যাখ্যান আচরণ, গোপনীয়তা সুরক্ষা এবং স্বচ্ছতা সক্ষমতার বৃদ্ধির সঙ্গে সমন্বয় রাখে।
ব্যবহারকারী ও গ্রাহক প্রতিক্রিয়া এই বিবর্তনকে শক্তভাবে আকৃত দিয়েছে: লগ (কড়াকড়ি গোপনীয়তা নীতির আওতায়), সাপোর্ট টিকিট ও অংশীদারিত্ব প্রোগ্রাম জানিয়েছে কোথায় Claude নির্দেশনা ভুল বুঝছে, অতিরিক্ত প্রত্যাখ্যান করছে বা অনীহাসূচক উত্তর দিচ্ছে। সেই তথ্যগুলো ট্রেনিং ডেটা, মূল্যায়ন স্যুট ও পণ্য নকশার মধ্যে খাওয়ানো হয়েছিল, Claude‑কে পরীক্ষামূলক সহকারী থেকে উত্পাদন‑সক্ষম AI‑এ রূপান্তরিত করতে।
Anthropic‑এর মডেলগুলো গবেষণা ল্যাব থেকে দ্রুত বাস্তব সিস্টেমে প্রবেশ করেছিল, বিশেষত এমন প্রতিষ্ঠানগুলোতে যারা শক্তিশালী রিজনিং, পরিষ্কার কন্ট্রোল ও পূর্বানুমেয় আচরণ চেয়েছিল।
প্রাথমিক ব্যবহারকারীরা কয়েকটি সেগমেন্টে একত্রিত হয়:
এই মিশ্রণ Anthropic‑কে Claude‑কে কনফর্মিটি‑ভারী প্রতিষ্ঠান এবং চটপটে প্রোডাক্ট টিম—উভয়ের জন্যই উপযোগী করে গঠন করতে সাহায্য করেছে।
কয়েকটি প্রকাশ্য সহযোগিতা নির্দেশ করেছে Anthropic‑এর প্রধান অবকাঠামোগামী গতিবিধি:
এসব চুক্তি Anthropic‑এর প্রত্যক্ষ API গ্রাহকদের বাইরেও পৌঁছাতে সাহায্য করেছে।
Anthropic তাদের API‑কে সাধারণ‑উদ্দেশ্য রিজনিং ও সহকারী স্তর হিসেবে উপস্থাপন করেছে, শুধুমাত্র সীমিত চ্যাটবট সেবা হিসেবে নয়। ডকুমেন্টেশন ও উদাহরণগুলো জোর দেয়:
এই কারণে Claude‑কে বিদ্যমান পণ্য, অভ্যন্তরীণ অ্যাপ্লিকেশন ও ডেটা পাইপলাইনে এমবেড করা স্বাভাবিক হয়ে ওঠে, আলাদা গন্তব্য অ্যাপ হিসেবে না দেখে।
বিভিন্ন ক্ষেত্রে কয়েকটি প্যাটার্ন প্রবলভাবে দেখা যায়:
এসব ব্যবহার সাধারণত Claude‑এর ভাষা ক্ষমতা, গ্রাহক ডেটা এবং ব্যবসায়িক লজিককে সংযুক্ত করে।
Anthropic‑এর বাণিজ্যিক বার্তা নিরাপত্তা, steerability ও পূর্বানুমেয়তার উপর জোর দেয়। মার্কেটিং কাগজপত্র ও টেকনিক্যাল ডকুমেন্টে হাইলাইট করা হয়:
ঝুঁকি‑সংবেদনশীল গ্রাহকদের (আর্থিক প্রতিষ্ঠা, স্বাস্থ্যসেবা, শিক্ষা) জন্য এই জোর প্রায়ই কাঁচা ক্ষমতার মতোই গুরুত্বপূর্ণ, এবং এটি Claude‑কে কোথায় ও কিভাবে প্রোডাকশনে রাখা হবে তা নির্ধারণ করে।
শুরু থেকেই Anthropic গভর্ন্যান্স ও সেফটিকে মূল ডিজাইন বাধ্যবাধকতা হিসেবে বিবেচনা করেছে। এটা দেখা যায় যে কিভাবে মডেলগুলি প্রশিক্ষণ, মূল্যায়ন, রিলিজ ও সময়ের সঙ্গে মনিটর করা হয়।
Anthropic প্রকাশ্যে প্রতিশ্রুতিবদ্ধ যে মডেলগুলো পর্যায়ক্রমে ডিপ্লয় করা হবে, অভ্যন্তরীণ সেফটি রিভিউ ও Responsible Scaling Policy দ্বারা পরিচালিত। বড় রিলিজের আগে দলগুলো সম্ভাব্য বিপজ্জনক সক্ষমতার ওপর বিস্তৃত মূল্যায়ন চালায়—যেমন সাইবার অপব্যবহার, প্ররোচনা বা জীববৈজ্ঞানিক সহায়তা—এবং সেই ফলাফল ব্যবহার করে সিদ্ধান্ত নেয়া হয়: শিপ করা হবে, সীমাবদ্ধ করা হবে, না কি মডেলকে আরও শক্ত করা হবে।
রেড‑টিমিং একটি কেন্দ্রীয় উপাদান। বিশেষজ্ঞ ও বহিরাগতরা মডেলগুলোকে প্রোব করে ব্যর্থতা মোড মাপেন এবং কীভাবে সহজে ক্ষতিকর কনটেন্ট উত্পাদন করানো যায় তা খুঁজে বার করেন। ফলাফলগুলো সেফটি ফাইন‑টিউনিং, পণ্য গার্ডরেইল ও নীতিমালা আপডেটে ব্যবহার করা হয়।
সেফটি রিভিউ লঞ্চ‑এ শেষ হয় না। Anthropic অপব্যবহার রিপোর্ট ট্র্যাক করে, আপডেটের সাথে আচরণগত বিচ্যুতি মনিটর করে, এবং গ্রাহক প্রতিক্রিয়া ও ইনসিডেন্ট রিপোর্ট থেকে মডেল কনফিগারেশন, অ্যাক্সেস কনট্রোল ও ডিফল্ট সেটিং পরিশোধন করে।
Constitutional AI Anthropic‑এর সবচেয়ে নির্দিষ্ট সেফটি পদ্ধতি। শুধুমাত্র মানব রেটারদের ওপর নির্ভর না করে, মডেলগুলোকে একটি লিখিত “সংবিধি” অনুযায়ী নিজেদের আউটপুট সমালোচনা ও সংশোধন করতে শেখানো হয়।
এই নীতিগুলো পাবলিক উৎস (মানবাধিকার ডকুমেন্ট, বিস্তৃতভাবে গৃহীত AI নীতিমালা) থেকে নেওয়া হতে পারে। লক্ষ্য হলো এমন মডেল তৈরি করা যা না কেবল অনুপযুক্ত উত্তর ব্লক করে, বরং কেন উত্তর অনুপযোগী তা ব্যাখ্যা করে এবং সেটি উন্নত করে।
Constitutional AI Anthropic‑এর মিশনকে বাস্তবে রূপ দেয়: শক্তিশালী সিস্টেমগুলোকে স্পষ্ট, পড়যোগ্য নীতির সঙ্গে সারিবদ্ধ করা এবং সেই অ্যালাইনমেন্ট পদ্ধতিকে বহিরাগত মূল্যায়নের জন্য পর্যাপ্ত পর্যবেক্ষণযোগ্য রাখা।
Anthropic‑এর গভর্ন্যান্স শুধুই অভ্যন্তরীণ নয়। কোম্পানিটি সরকারগুলোর সঙ্গে সেফটি কমিটমেন্টে অংশগ্রহণ করেছে, পিয়ার ল্যাবগুলোকে সহায়তা করেছে, এবং frontier মডেলের জন্য মান ও মূল্যায়নের উন্নয়নে অবদান রেখেছে।
পাবলিক রেকর্ড দেখায় যে Anthropic নীতিনির্ধারকদের সঙ্গে শুনানি, পরামর্শক কাজ এবং কনসালটেশন করেছে, এবং মূল্যায়ন সংস্থা ও স্ট্যান্ডার্ড বডির সঙ্গে মিলিত হয়ে বিপজ্জনক ক্ষমতা ও alignment‑গুণমানের জন্য পরীক্ষাগুলি বিকশিত করেছে।
এই বহিরাগত চ্যানেলগুলো দুটি উদ্দেশ্য কাজ করে: Anthropic‑এর অনুশীলনগুলো বাইরের সমালোচনার মুখে আসে, এবং নিরাপত্তা, মূল্যায়ন ও অ্যালাইনমেন্টে গবেষণাগুলো নিয়ম, রীতিনীতি ও শ্রেষ্ঠ অনুশীলনে অনুবাদিত হয়।
এইভাবে গভর্ন্যান্স অনুশীলন, রেড‑টিমিং ও Constitutional AI‑এর মতো কাঠামোবদ্ধ পদ্ধতিগুলো কোম্পানির মূল মিশনকে প্রতিফলিত করে: ক্ষমতা বাড়ার সঙ্গে ঝুঁকি কমানো ও দায়বদ্ধতা বাড়ানো।
Anthropic OpenAI, DeepMind, Google ও Meta‑র পাশাপাশিই একটি প্রধান frontier ল্যাব হিসেবে আছে, কিন্তু এটি নিরাপত্তা ও interpretability‑কে প্রধান গবেষণাগত সমস্যা হিসেবে সামনে রেখে একটি স্বতন্ত্র পরিচিতি গড়ে তুলেছে।
প্রথম থেকে প্রকাশিত পেপারগুলো দেখায় Anthropic এমন প্রশ্নগুলোর ওপর ফোকাস করেছে যা অনেক ল্যাব দ্বিতীয়িক মনে করত: অ্যালাইনমেন্ট, ব্যর্থতা মোড, ও স্কেলিং‑সম্পর্কিত ঝুঁকি। কনস্টিটিউশনাল AI, রেড‑টিমিং মেথড ও interpretability‑সংক্রান্ত কাজ গবেষকদের মধ্যে ব্যাপকভাবে পাঠযোগ্য হয়েছে—প্রতিযোগী সংস্থাগুলোরও।
প্রযুক্তিগত কনফারেন্স ও প্রিপ্রিন্ট সার্ভারে প্রকাশের মাধ্যমে Anthropic‑এর গবেষকরা সেই একই পদ্ধতি ও বেঞ্চমার্কে অবদান রাখে যা ল্যাবগুলোকে এগিয়ে নিয়ে যায়—তবে তারা পারফরম্যান্স ফলাফলগুলোকে নিয়ন্ত্রনযোগ্যতা ও নির্ভরযোগ্যতার প্রশ্নগুলোর সঙ্গে নিয়মিতভাবে জুড়ে রাখে।
Anthropic‑এর নেতৃত্ব ও গবেষকরা প্রকাশ্য আলোচনায় অস্বাভাবিকভাবে সক্রিয়:
এসব মঞ্চে Anthropic সাধারণত পরীক্ষাযোগ্য সেফটি স্ট্যান্ডার্ড, স্বাধীন মূল্যায়ন ও পর্যায়ক্রমিক ডিপ্লয়মেন্টের জন্য যুক্তিযুক্ত দাবি তোলে।
Anthropic রাইজ‑চ্যালেঞ্জিং ক্ষমতাগুলোর জন্য বিশেষত সেই বেঞ্চমার্ক এবং মূল্যায়ন উদ্যোগগুলিতে অংশ নেয় যা ক্ষতিকর ক্ষমতা, অপব্যবহারের সম্ভাবনা বা প্রতারণামূলক আচরণ টেস্ট করে।
তাদের গবেষকরা অনেক প্রকাশনা করে, ওয়ার্কশপে উপস্থাপন করে, এবং একাডেমিয়ার সঙ্গে কলাবরেটিভ কাজ করে—interpretability, স্কেলিং আচরণ ও preference learning‑এর মতো বিষয়গুলোতে। কিছু নির্বাচনকৃত ডেটাসেট, পেপার ও টুলসও প্রকাশ করে যাতে বাইরের গবেষকরা মডেল আচরণ ও অ্যালাইনমেন্ট পদ্ধতি প্রোব করতে পারে।
যদিও Anthropic তাদের সবচেয়ে বড় মডেলগুলো ওপেন‑সোর্স করে না, তাদের পদ্ধতি ও মূল্যায়ন অনুশীলন ওপেন‑সোর্স সম্প্রদায়কে প্রভাবিত করেছে: কনস্টিটিউশনাল AI‑র মতো কৌশলগুলো ছোট মডেলকে নিরাপদে করার প্রচেষ্টায় অনুকরণ করা হয়েছে।
Anthropic‑এর পথচলা বৃহত্তর ধাঁচের একটি শিফটকে প্রতিফলিত করে: প্রথমদিকে বড়‑মডেল গবেষণায় কেবল ক্ষমতা বৃদ্ধিই প্রধান লক্ষ্য ছিল; সময়ের সঙ্গে অপব্যবহার, সিস্টেমিক ঝুঁকি ও দীর্ঘমেয়াদী অ্যালাইনমেন্ট নিয়ে উদ্বেগ ক্ষেত্রটি কেন্দ্রে চলে এসেছে।
নিরাপত্তা‑প্রধান সংগঠন হিসেবে নিজেকে সংগঠিত করে, interpretability‑এ বিনিয়োগ করে এবং সরকারগুলোর সঙ্গে অংশীদারিত্ব করে Anthropic এই পরিবর্তনকে ত্বরান্বিত করেছে। তাদের ইতিহাস দেখায় কিভাবে ক্ষমতা‑চালিত গবেষণা ও কড়া নিরাপত্তা‑কাজ একে অপরের সঙ্গে জড়িয়ে পড়ছে—এটি এখন frontier এআই‑ল্যাবগুলোর জন্য একটি প্রত্যাশা।
Anthropic‑এর গল্পটি একটি কেন্দ্রীয় দ্বন্দ্ব উন্মোচন করে: অর্থপূর্ণ সেফটি কাজ সাধারণত ক্ষমতা বাড়ানোর ওপর নির্ভরশীল, অথচ প্রতিটি সাফল্য নতুন নিরাপত্তা প্রশ্ন উত্থাপন করে। সংস্থার ইতিহাস অনেক অর্থে সেই দ্বন্দ্ব জনসম্মুখে পরিচালনার একটি পরীক্ষা।
Anthropic‑কে সেই গবেষকরা শুরু করেছিলেন যারা চিন্তা করতেন সাধারণ‑উদ্দেশ্য এআই সিস্টেম যতটা ক্ষমতাশালী হবে ততটাই সেটিকে নির্ভরযোগ্যভাবে steer করা কঠিন হবে। সেই উদ্বেগগুলি প্রাথমিক অগ্রাধিকারগুলোতে প্রতিফলিত হলো: interpretability গবেষণা, Constitucional AI‑সদৃশ অ্যালাইনমেন্ট পদ্ধতি এবং সাবধানে ডিপ্লয়মেন্ট অনুশীলন।
Claude‑মডেল যত বেশি ক্ষমতাশালী ও বাণিজ্যিকভাবে প্রাসঙ্গিক হয়েছে, প্রতিষ্ঠানগত চাপও বাড়েছে: গ্রাহকের চাহিদা, প্রতিযোগিতা ও দ্রুত স্কেলিং। সংস্থার পথ নির্দেশ করে যে তারা নিরাপত্তা গবেষণা ও পণ্য উন্নয়নকে ঘনিষ্ঠভাবে জোড়া রাখতে চেষ্টা করছে, আলাদা, ধীরগতির ট্র্যাক হিসেবে নয়।
পাবলিক উপকরণ থেকে কিছু পুনরাবৃত্ত লক্ষ্য লক্ষ্য করা যায়:
উদ্দিষ্ট কেবল বিপর্যয় রোধ নয়, বরং এমন একটি প্রযুক্তি তৈরি করা যা বিভিন্ন প্রতিষ্ঠান সহজে নির্দেশনা দিয়ে চালিত করতে পারবে, এমনকি যখন মডেলগুলো রূপান্তরকারী প্রভাব তৈরি করতে পারে।
Anthropic এবং ক্ষেত্রটিতে বহুল অনিশ্চয়তা রয়ে গেছে:
Anthropic‑এর ইতিহাস বুঝলে তাদের বর্তমান কাজের প্রেক্ষাপট পরিষ্কার হয়। মডেল রিলিজ, সেফটি রিপোর্ট, বহিঃমূল্যায়নে অংশগ্রহণ ও নীতিগত আলোচনায় তাদের আচরণ একক ঘটনা নয়; এগুলো উৎপত্তিগত উদ্বেগ, সিদ্ধান্ত ও সাংগঠনিক নকশার ফল।
Anthropic‑এর Claude মডেলগুলো আরো ক্ষমতাশালী হয়ে বাস্তবে ঢুকতে থাকলে, তাদের অতীত নির্দেশিকা হিসেবে কাজ করবে: অগ্রগতি ও সতর্কতা একসাথে চালিয়ে যাওয়ার প্রয়াস কেমন সফল হবে—এবং সেই সফলতা কেবল সংস্থার ভবিষ্যৎ নয়, পুরো এআই উন্নয়নের গতিপথও নির্ধারণ করবে।
Anthropic একটি এআই গবেষণা ও পণ্য কোম্পানি যা বড় ভাষা মডেলগুলোর জন্য পরিচিত, বিশেষত Claude পরিবার। এটি তিনটি প্রধান স্তম্ভের সংমিশ্রণে কাজ করে:
প্রতিষ্ঠা থেকেই Anthropic নিরাপত্তা ও alignment-কে ঐচ্ছিক বিষয় হিসেবে নয়, বরং মূল গবেষণার অংশ হিসেবে দেখেছে; এই মনোভাব তাদের টেকনিক্যাল কাজ, পণ্য এবং গভর্ন্যান্স প্র্যাকটিসগুলোকে প্রভাবিত করে।
Anthropic ২০২১ সালে Dario ও Daniela Amodei এবং OpenAI, Google Brain, DeepMind-এর সহকর্মীদের সঙ্গে প্রতিষ্ঠিত হয়েছিল। প্রতিষ্ঠা দলের সদস্যরা আগেই বড় ভাষা মডেল প্রশিক্ষণ ও ডিপ্লয় করার সরাসরি অভিজ্ঞতা ছিল এবং তারা সম্ভাবনা ও ঝুঁকি—দুটি দিকই—নজরে রেখেছিল।
তারা Anthropic শুরু করেছিলেন কারণ তারা উদ্বিগ্ন ছিলেন যে:
Anthropic একটি এমন সংস্থা হিসেবে কনসেপ্ট করা হয়েছিল যেখানে নিরাপত্তা ও দীর্ঘমেয়াদী সামাজিক উপকারকে প্রধান ডিজাইন বাধ্যবাধকতা হিসেবে গ্রহণ করা হবে, পরে নয়।
Anthropic তাদের এআই আচরণের জন্য তিনটি লক্ষ্যবস্তু নির্ধারণ করেছে: helpful, honest, harmless — বাংলাদেশি অনুবাদে প্রায়: সহায়ক, সৎ, ক্ষতিমুক্ত।
এই গুণগুলো কেবল স্লোগান নয়; এগুলো প্রকৌশলগত লক্ষ্য—ট্রেনিং ডেটা, মূল্যায়ন সূচক এবং ডিপ্লয়মেন্ট নীতিগুলো এদের চারপাশে গঠিত।
Constitutional AI হলো Anthropic-এর একটি পদ্ধতি যাতে মডেল আচরণ নিয়ন্ত্রণ করতে লিখিত নীতিমালাকে কাজে লাগানো হয়, শুধুমাত্র মানব রেটারদের ওপর নির্ভর না করে।
বর্তমানে Anthropic এইভাবে কাজ করে:
এই পদ্ধতির উদ্দেশ্য হলো:
প্রাথমিক গবেষণার অগ্রাধিকারের মধ্যে ছিল:
Anthropic তাদের বৃদ্ধি তহবিলে বড় ধাপ নিয়েছে এবং কিভাবে তা ব্যবহার করেছে:
এই অর্থ মূলত বড় ট্রেনিং রান, নিরাপত্তা‑ভিত্তিক টুলিং ও মূল্যায়নের জন্য ব্যয় করা হয়েছে এবং অনুবর্তীভাবে বহু-বিভাগীয় টিম বাড়াতে সাহায্য করেছে।
Claude বিভিন্ন প্রজন্মে বিকশিত হয়েছে:
Claude বাস্তবে বিভিন্ন প্রতিষ্ঠানে দ্রুত প্রবেশ করেছে, বিশেষ করে যেখানে দৃঢ় রিজনিং, নিয়ন্ত্রণযোগ্যতা ও পূর্বানুমেয় আচরণ প্রয়োজন:
এছাড়া Quora-এর Poe, Notion-এর মতো প্রোডাক্টগুলো ও DuckDuckGo-এর পরীক্ষামূলক অ্যাপ্লিকেশনগুলি Claude-কে ইন্টিগ্রেট করেছে, এবং ক্লাউড পার্টনারশিপগুলো এন্টারপ্রাইজ অ্যাক্সেস সহজ করেছে।
Anthropic গভর্ন্যান্স ও সেফটি‑প্র্যাকটিসকে কেন্দ্রীয় দায়বদ্ধতা হিসেবে বিবেচনা করে:
Constitutional AI, রেড‑টিমিং এবং বহুবিধ মূল্যায়ন পদ্ধতি এই গভর্ন্যান্স ফ্রেমওয়ার্কের মূল উপাদান।
Anthropic ফ্রন্টিয়ার AI ল্যাবগুলোর মাঝেই নিজের একটি আলাদা পরিচিতি গড়ে তুলেছে: নিরাপত্তা ও interpretability-কে মূল গবেষণা সমস্যা হিসেবে প্রতিষ্ঠা করেছে।
এই আচরণটি AI উন্নয়ন ও গভর্ন্যান্স উভয় ক্ষেত্রেই বৃহত্তর প্যাটার্নের প্রতিফলন—ক্ষমতার বৃদ্ধির সঙ্গে নিরাপত্তার গুরুত্ব বাড়ছে।
Anthropic‑এর গল্পটি একটি কেন্দ্রীয় তর্ককে হাইলাইট করে: প্রকৃত নিরাপত্তা কাজ সাধারণত সর্বোচ্চ সক্ষমতা থাকা মডেলগুলোর ওপর নির্ভর করে, কিন্তু প্রতিটি অগ্রগতি নতুন নিরাপত্তা প্রশ্ন উত্থাপন করে। সংস্থার ইতিহাস একটি পরীক্ষণ—কিভাবে এগিয়ে চলা ও সতর্কতা একসাথে পরিচালনা করা যায়।
ভবিষ্যৎ সম্পর্কে কিছু লক্ষ্য:
উপরন্তু, অ্যালাইনমেন্ট কৌশলগুলো কি সক্ষমতার বৃদ্ধির সঙ্গে তাল মিলিয়ে চলতে পারবে? বাণিজ্যিক ও ভূ-রাজনৈতিক প্রেরণা কেমন ভূমিকা রাখবে? এসব প্রশ্ন এখনও উন্মুক্ত।
এই বিষয়গুলো Claude-র উন্নয়নের সঙ্গে মিলেমিশে চালানো হয়েছিল, আলাদা ট্র্যাক হিসেবে নয়।
প্রতিটি ধাপে ক্ষমতা বৃদ্ধির সঙ্গে নিরাপত্তা‑প্রশিক্ষণ, রেড‑টিমিং ও মূল্যায়ন আপডেট করা হয়েছে।
