Sotheby’s এমন কিছু কাস্টম আর্টিফিশিয়াল-ইন্টেলিজেন্স (AI) মডেল চালু করেছে যা নিলামের দামের পূর্বাভাস দিতে পারে এবং হাজার হাজার সমসাময়িক ব্যবহারকারী সামলাতে সক্ষম একটি রিয়েল-টাইম বিডিং প্ল্যাটফর্ম পরিচালনা করে। শতাব্দী প্রাচীন এই নিলাম হাউসটি মূল্যায়নের নির্ভুলতা বাড়াতে এবং বিশ্বব্যাপী নিলাম কার্যক্রম মসৃণভাবে চালিয়ে নিতে ডেটা-চালিত প্রযুক্তির ওপর বাজি ধরছে।
কেন এই পরিবর্তনটি গুরুত্বপূর্ণ
শিল্প নিলাম সব সময়ই ব্যক্তিগত বিচারবুদ্ধি এবং বাজারের জ্ঞানের সংমিশ্রণ ছিল। অনলাইন বিডিং একসময়ের একচেটিয়া, সরাসরি উপস্থিত থাকার অনুষ্ঠানটিকে একটি উচ্চ-ট্রাফিক ডিজিটাল অভিজ্ঞতায় পরিণত করেছে। বিক্রেতারা আরও সুনির্দিষ্ট রিজার্ভ প্রাইস নির্ধারণ করতে পারেন এবং আরও নির্ভুল পূর্বাভাসের মাধ্যমে চূড়ান্ত হ্যামার প্রাইস (hammer price) বাড়াতে পারেন। দাম স্পষ্ট থাকলে ক্রেতারা অতিরিক্ত দাম দেওয়া এড়াতে পারেন। Sotheby’s-এর মূল কেন্দ্রে AI যুক্ত করা এই সংকেত দেয় যে শিল্পটি এখন আর কেবল বিশেষজ্ঞদের সহজাত প্রবৃত্তির ওপর নির্ভর করে না।
“আর্ট ইন্টেলিজেন্স” তৈরি করা
Sotheby’s-এর কম্পিউটার সায়েন্স এবং গণিত বিশেষজ্ঞ কেলি শেন (Kelly Shen) একটি দলের নেতৃত্ব দিচ্ছেন যারা এমন অ্যালগরিদম তৈরি করেছেন যাকে প্রতিষ্ঠানটি “art intelligence” বলে অভিহিত করে। সাধারণ বাজার-পূর্বাভাস টুলগুলোর মতো নয়, এই মডেলগুলো তথ্যের একটি বিশাল ভাণ্ডার গ্রহণ করে: ঐতিহাসিক বিক্রয়মূল্য, সাম্প্রতিক নিলামের ফলাফল, সংগ্রহকারীদের আগ্রহের প্রবণতা এবং এমনকি নির্দিষ্ট শিল্পীদের ঘিরে সোশ্যাল মিডিয়ার চর্চাও। একজন চিত্রশিল্পীর কাজের চাহিদা কীভাবে বাড়ছে বা কমছে তা ট্র্যাক করার মাধ্যমে, সিস্টেমটি এমন দামের অনুমান তৈরি করে যা নতুন সংকেত আসার সাথে সাথে প্রায় রিয়েল-টাইমে পরিবর্তিত হয়।
এই মডেলগুলো কোনো স্থির স্প্রেডশিট নয়। এগুলো নতুন ডেটার ওপর ভিত্তি করে পুনরায় প্রশিক্ষিত হয়, যা আকস্মিক পরিবর্তনগুলো ধরতে পারে—যেমন কোনো ব্লকবাস্টার মিউজিয়াম প্রদর্শনী যা আগে অবহেলিত কোনো শিল্পীর প্রতি আগ্রহ বাড়িয়ে দেয়। Sotheby’s-এর জন্য এর সুফল দ্বিমুখী: পণ্য প্রদানকারীদের (consignors) জন্য একটি অধিকতর গ্রহণযোগ্য রিজার্ভ প্রাইস এবং অস্থির বাজারে বিডারদের জন্য একটি স্পষ্ট নির্দেশিকা।
ডিজিটাল নিলামের পরিধি বাড়ানো
দামের পূর্বাভাস দেওয়া হলো সমীকরণের মাত্র অর্ধেক। আধুনিক নিলাম প্রতিটি মহাদেশ থেকে বিডারদের আকর্ষণ করে, যারা একে অপরের মাত্র কয়েক মিলিসেকেন্ডের ব্যবধানে ক্লিক, স্ক্রল এবং বিড করেন। অভিজ্ঞতাটি নিরবচ্ছিন্ন রাখতে, Sotheby’s তার প্রেডিক্টিভ মডেলগুলোকে একটি উচ্চ-ক্ষমতাসম্পন্ন কম্পিউটিং স্ট্যাকের সাথে যুক্ত করেছে যা লো-ল্যাটেন্সি (low-latency) এবং উচ্চ-কনকারেন্সি (high-concurrency) কাজের জন্য ডিজাইন করা হয়েছে।
শেন-এর অবদান কেবল অ্যালগরিদমের মধ্যেই সীমাবদ্ধ নয়। তিনি ক্যাটালগিংয়ের স্বয়ংক্রিয়তা তদারকি করেছেন—প্রোভেন্যান্স (provenance) বিবরণ, কন্ডিশন রিপোর্ট এবং ভিজ্যুয়াল অ্যাট্রিবিউট ট্যাগ করার জন্য ইমেজ-রিকগনিশন টুল ব্যবহার করেছেন—যাতে অনলাইন প্ল্যাটফর্মে তালিকাগুলো দ্রুত এবং কম মানুষের ভুলের মাধ্যমে যুক্ত হয়। এই অবকাঠামো একাধিক সার্ভারের মধ্যে ট্রাফিক বণ্টন করে এবং যখন কোনো প্রধান লট (headline lot) ব্যাপক মনোযোগ আকর্ষণ করে, তখন ডায়নামিকভাবে রিসোর্স বৃদ্ধি করে। এর ফলে একটি লাইভ নিলাম ব্যবস্থা তৈরি হয় যা একই সাথে বিডারদের সংখ্যা নাটকীয়ভাবে বৃদ্ধি পেলেও রেসপন্সিভ থাকে।
কোডের পেছনের বাস্তববাদিতা
প্রযুক্তি মহলে আরও জটিল মডেলের পেছনে ছোটার একটি প্রবণতা রয়েছে। শেন সতর্ক করেছেন যে হোয়াইটবোর্ডে কোনো মডেলের সৌন্দর্য স্বয়ংক্রিয়ভাবে ব্যবসায়িক মূল্যে রূপান্তরিত হয় না। তিনি বলেন, “একটি অ্যালগরিদমের সাফল্য সরাসরি দর্শকদের সম্পৃক্ততা বাড়ানোর ক্ষমতার সাথে যুক্ত।” লাক্সারি বা বিলাসজাত পণ্যের ক্ষেত্রে প্রযুক্তিকে একটি অদৃশ্য কাঠামো হতে হবে, কোনো বাধা নয় যা ব্যক্তিগত স্পর্শে অভ্যস্ত সংগ্রহকারীদের বিভ্রান্ত করে।
সেই বাস্তববাদী দৃষ্টিভঙ্গিই দলের রোডম্যাপকে পরিচালিত করে। যেসব ফিচার বিড কনভার্সন রেট উল্লেখযোগ্যভাবে উন্নত করে না বা ক্যাটালগিংয়ের সময় কমায় না, সেগুলোকে অগ্রাধিকার দেওয়া হয় না, এমনকি সেগুলো যদি অত্যাধুনিক মেশিন-লার্নিং গবেষণার উদাহরণও হয়। মূল লক্ষ্য থাকে দৃশ্যমান ফলাফলের ওপর: আরও সুনির্দিষ্ট দামের সীমা, মসৃণ বিডিং এবং একটি আরও আকর্ষণীয় ডিজিটাল শোরুম।
সতর্কবাণী
সমালোচকরা যুক্তি দেন যে অ্যালগরিদমিক প্রাইসিংয়ের ওপর অতিরিক্ত নির্ভরতা সেই সূক্ষ্ম দক্ষতা বা অভিজ্ঞতাকে ক্ষয় করতে পারে যা দীর্ঘকাল ধরে শীর্ষ নিলাম হাউসগুলোকে আলাদা করেছে। ঐতিহাসিক পক্ষপাতিত্ব অন্তর্ভুক্ত হওয়ার ঝুঁকিও রয়েছে—যদি অতীতের বিক্রয় নির্দিষ্ট জনতাত্ত্বিক বা অঞ্চলকে সুবিধা দিয়ে থাকে, তবে মডেলটি অনিচ্ছাকৃতভাবে সেই ধারা বজায় রাখতে পারে। Sotheby’s এই উদ্বেগগুলো স্বীকার করে এবং উল্লেখ করে যে, প্রকাশ করার আগে মানব কিউরেটররা মডেলের আউটপুট পর্যালোচনা করেন এবং AI অভিজ্ঞ মূল্যায়নকারীদের বিকল্প হিসেবে নয় বরং সিদ্ধান্ত গ্রহণে সহায়ক সরঞ্জাম হিসেবে কাজ করে।
পরবর্তীতে যা লক্ষ্য রাখা উচিত
Sotheby’s-এর এই কার্যক্রম এখনও প্রাথমিক পর্যায়ে রয়েছে, তবে অবকাঠামোটি ইতিমধ্যে বেশ কিছু হাই-প্রোফাইল বিক্রয় পরিচালনা করছে। পরবর্তী পরীক্ষা হবে AI সম্পূর্ণ নতুন বাজার পরিস্থিতির সাথে খাপ খাইয়ে নিতে পারে কি না—যেমন শিল্প আমদানিতে প্রভাব ফেলে এমন আকস্মিক নিয়ন্ত্রক পরিবর্তন বা ডিজিটাল-নেটিভ সংগ্রহকারীদের একটি নতুন প্রজন্মের উত্থান। পর্যবেক্ষকরা এটাও দেখবেন যে প্রতিযোগীরা কীভাবে প্রতিক্রিয়া জানায়; অনুরূপ প্রযুক্তির ব্যাপক ব্যবহার সেকেন্ডারি আর্ট মার্কেটের অর্থনীতিকে নতুন রূপ দিতে পারে।
যদি প্রযুক্তিটি সফল হয়, তবে এর প্রভাব সুদূরপ্রসারী হতে পারে: আরও নির্ভুল মূল্য নির্ধারণ আরও বড় পরিসরে বিডারদের আকৃষ্ট করতে পারে, আর সহজতর ক্যাটালগিং ছোট কনসাইনারদের বাজারে প্রবেশের বাধা কমিয়ে দিতে পারে। বিপরীতে, যদি মডেলগুলো চাপের মুখে অকার্যকর প্রমাণিত হয়, তবে এই শিল্পটি আরও সতর্ক এবং একটি হাইব্রিড পদ্ধতির দিকে ফিরে যেতে পারে যা মানুষের বিচারবুদ্ধির ওপর ব্যাপকভাবে নির্ভরশীল।
সারসংক্ষেপ
মূল্য পূর্বাভাস এবং রিয়েল-টাইম বিডিংয়ের জন্য Sotheby’s-এর কাস্টম AI-এর ব্যবহার দেখায় যে, এমনকি অত্যন্ত ঐতিহ্যবাহী খাতগুলোও ডেটা-চালিত ইঞ্জিনিয়ারিং থেকে পরিমাপযোগ্য সুবিধা পেতে পারে—যদি প্রযুক্তিটি স্পষ্ট ব্যবসায়িক লক্ষ্য পূরণ করে এবং মানুষের দক্ষতার মাধ্যমে নিয়ন্ত্রিত থাকে।