এআইয়ের সহজলভ্য বিশ্লেষণ অনেক সময় দুর্বল ধারণাকেও এমন এক ধরনের বিশ্বাসযোগ্যতা দেয়, যা সেটি আসলে পাওয়ার যোগ্য নয়। তাই এআইয়ের দেওয়া উত্তর সঠিক কি না, তা যাচাই করার আগে প্রশ্নটিই ঠিক ছিল কি না, সেটি ভেবে দেখা অত্যন্ত জরুরি।

বহু বছর আগে গাড়ির বিমা নিয়ে একটি ফোকাস গ্রুপে গবেষণার সময় এমন একটি ঘটনার মুখোমুখি হতে হয়েছিল। অংশগ্রহণকারীদের জিজ্ঞাসা করা হয়েছিল, বিমা বেছে নেওয়ার ক্ষেত্রে কোন বিষয়টি সবচেয়ে গুরুত্বপূর্ণ। অধিকাংশের উত্তর ছিল দাম, এরপর ডিডাক্টিবল। প্রতিষ্ঠানের সুনামের কথা প্রায় কেউ উল্লেখ করেননি। কিন্তু যখনই প্রশ্নটি বদলে জানতে চাওয়া হলো—কম সুনামের কোনো কোম্পানি হলে কতটা কম দাম দিতে হবে, যাতে তারা সেটি বেছে নেন—তখন চিত্রটি বদলে গেল। যিনি আগে দামকে সবচেয়ে গুরুত্বপূর্ণ বলেছিলেন, তিনিই এবার বললেন, কোনো ছাড়ই তাকে কম সুনামের কোম্পানিতে যেতে রাজি করাতে পারবে না। অর্থাৎ, প্রশ্ন বদলানোর সঙ্গে সঙ্গে এমন একটি তথ্য সামনে এল, যা প্রথম প্রশ্নে ধরা পড়েনি। প্রথম উত্তরটি ভুল ছিল না; প্রশ্নটিই সেই তথ্য বের করে আনতে পারেনি।

এআইয়ের ক্ষেত্রেও একই সমস্যা দেখা দিতে পারে। আগে বাজারে প্রবেশ করা, পণ্যের দাম বদলানো কিংবা নতুন পণ্য তৈরির মতো সিদ্ধান্তে গবেষণার জন্য প্রচুর সময় ও অর্থ ব্যয় করতে হতো। ফলে প্রতিটি দুর্বল ধারণা সহজে বড় প্রকল্পে পরিণত হতে পারত না। এখন এআই খুব দ্রুত বাজার বিশ্লেষণ, প্রতিযোগী প্রতিষ্ঠানের তথ্য, মূল্য নির্ধারণের মডেল এমনকি পণ্যের প্রাথমিক নমুনাও তৈরি করে দিতে পারে। ফলে একটি দুর্বল ধারণাও খুব অল্প সময়ে শক্তিশালী গবেষণা ও যুক্তির আবরণ পেয়ে যেতে পারে।

এআইয়ের ক্ষেত্রে এখানেই বড় ঝুঁকি। আমরা এআইকে ভুল প্রশ্ন করতে পারি, অথবা সঠিক প্রশ্ন ভুলভাবে করতে পারি। প্রথমটি কোনো ভুল অনুমানকে শুরুতেই প্রতিষ্ঠিত করতে পারে। দ্বিতীয়টি এমন তথ্য আড়াল করতে পারে, যা অন্যভাবে প্রশ্ন করলে সামনে আসত। হার্ভার্ডের নেতৃত্বে পরিচালিত এক গবেষণায় বোস্টন কনসাল্টিং গ্রুপের ৭৫৮ জন পরামর্শককে নিয়ে দেখা যায়, এআইয়ের সক্ষমতার সীমার বাইরে থাকা একটি কঠিন ব্যবসায়িক কাজে এআই ব্যবহারকারীরা সঠিক উত্তর পাওয়ার ক্ষেত্রে ১৯ শতাংশ কম সফল হয়েছেন।