মার্কিন যুক্তরাষ্ট্রের প্রিন্সটন বিশ্ববিদ্যালয় থেকে রাসায়নিক প্রকৌশলে পিএইচডি করেছেন জ্যাক ওয়েইস। ২০২৪ সালে ডিগ্রি শেষ করার পর দুই বছরে তিনি ২ হাজার ৩০০টিরও বেশি চাকরিতে আবেদন করেছেন, কিন্তু এখনো স্থায়ী কাজ পাননি।

৩০ বছর বয়সী ওয়েইস থাকেন ইউটা অঙ্গরাজ্যের সল্টলেক সিটিতে, বাবা-মায়ের বাড়িতে। স্নাতক পড়েছেন রাইস বিশ্ববিদ্যালয়ে, যেখানে সর্বোচ্চ সম্মানসূচক ফলাফল পেয়েছিলেন। ২০১৮ সালে যোগ দেন প্রিন্সটনের পিএইচডি প্রোগ্রামে। তাঁর গবেষণা ছিল বরফ গঠন ও অণুগুলোর পারস্পরিক ক্রিয়া নিয়ে।

২০২৪ সালে পদার্থবিজ্ঞানে নোবেল পুরস্কার ঘোষণার সময় নোবেল কমিটি বৈজ্ঞানিক গবেষণায় মেশিন লার্নিংয়ের ব্যবহারের উদাহরণ হিসেবে তাঁর কাজের উল্লেখ করেছিল।

প্রথমে ওষুধ কোম্পানির গবেষণা পদ এবং জাতীয় গবেষণাগারের মর্যাদাপূর্ণ পোস্টডক্টরাল ফেলোশিপে আবেদন করেন তিনি। সাড়া না পেয়ে সফটওয়্যার প্রকৌশলসহ নানা খাতে আবেদনের পরিধি বাড়ান। একপর্যায়ে হিমায়িত কাঁকড়ার কেক বিক্রি করা একটি প্রতিষ্ঠানে খাবার প্রস্তুতের কাজেও আবেদন করেন, সেখান থেকেও কোনো উত্তর পাননি।

চলতি বছরের জানুয়ারিতে কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তাকে প্রশিক্ষণ দেওয়া একটি স্টার্টআপে খণ্ডকালীন কাজ পান, ঘণ্টায় ৭০ ডলার পারিশ্রমিকের। কোনো সপ্তাহে ২০ ঘণ্টা কাজ পেলেও কোনো সপ্তাহে পেতেন মাত্র চার ঘণ্টা। মার্চের মাঝামাঝি একটি গ্রুপ চ্যাটের বার্তায় তাঁকে জানানো হয়, চুক্তি শেষ হয়ে গেছে।

প্রিন্সটন ও রাইসের সাবেক শিক্ষার্থীদের সঙ্গে যোগাযোগ করেও বিশেষ সাহায্য পাননি। অনেকেই তাঁকে কেবল কোম্পানির চাকরির বিজ্ঞপ্তি আবার দেখতে বলেছেন।

এখন স্থায়ী চাকরির আশা ছেড়ে অন্য পথ খুঁজছেন ওয়েইস। নভেম্বরে আইন বিশ্ববিদ্যালয়ের ভর্তি পরীক্ষা দিয়ে আইন পড়ার পরিকল্পনা করেছেন। পাশাপাশি ক্ষতিকর আগাছা দমনে কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তাচালিত ড্রোন নিয়ে উদ্যোক্তা প্রকল্পে কাজ করছেন। তিনি বলেছেন, ‘আপনি যদি বিশ্বাস করেন কোনো কিছুর সত্যিই মূল্য আছে, তবে সেই মূল্য আপনাকেই বাস্তবে রূপ দিতে হবে।’

তার বাবা-মা দুজনেই চিকিৎসক। ছেলের এই সংগ্রামে তাঁরা হতবাক। মা হলি কার্ভার্স বলেন, বিষয়টি সত্যিই অপ্রত্যাশিত। তিনি ছেলের আবেদনপত্র পরীক্ষা করে কোনো স্পষ্ট ত্রুটি পাননি। বাবা জন ওয়েইস বলেন, ছেলেটিকে এভাবে চাকরির জন্য লড়তে হবে, তা তিনি কখনো ভাবেননি।

মার্কিন শ্রমবাজারে এখন কম নিয়োগ ও কম ছাঁটাইয়ের পরিস্থিতি। কর্মরত মানুষেরা সহজে চাকরি বদলাচ্ছেন না, ফলে নতুন প্রার্থীদের সুযোগ কমছে। চাকরি বাছাইয়েও প্রতিষ্ঠানগুলো বাড়তি নির্ভর করছে কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার ওপর।