Apa yang Dapat ChatGPT Beritahu Kita tentang Evolusi Kecerdasan Buatan?

Di dekade terakhir, kecerdasan buatan (AI) telah membangkitkan mimpi tentang transformasi besar di industri teknologi dan kecemasan mendalam tentang dampak potensialnya. Elon Musk, salah satu suara terkemuka di industri teknologi, telah menunjukkan dualitas ini. Ia berjanji untuk membawa dunia ke mobil yang dipandu oleh AI, sementara juga memperingatkan kita tentang risiko yang terkait dengan AI, bahkan meminta penangguhan pengembangan AI. Ini terutama ironis mengingat Musk adalah investor awal di OpenAI, yang didirikan pada 2015.

Salah satu perkembangan paling menarik dan mengkhawatirkan dalam gelombang penelitian AI saat ini adalah AI otonom. Sistem AI otonom dapat melakukan tugas, membuat keputusan, dan beradaptasi dengan situasi baru tanpa pengawasan manusia yang terus-menerus atau pemrograman tugas per tugas. Salah satu contoh paling terkenal saat ini adalah ChatGPT, sebuah tonggak penting dalam evolusi kecerdasan buatan. Mari kita lihat bagaimana ChatGPT muncul, ke mana ia menuju, dan apa yang teknologi ini dapat beritahu kita tentang masa depan AI.

Membangun Menuju AI Otonom

Cerita tentang kecerdasan buatan adalah cerita menarik tentang kemajuan dan kolaborasi antar disiplin. Ini dimulai pada awal abad ke-20 dengan upaya perintis dari Santiago Ramón y Cajal, seorang neurosaintis yang menggunakan pemahamannya tentang otak manusia untuk menciptakan konsep jaringan saraf, sebuah fondasi dari AI modern. Jaringan saraf adalah sistem komputer yang meniru struktur otak dan sistem saraf manusia untuk menghasilkan kecerdasan berbasis mesin. Beberapa waktu kemudian, Alan Turing sibuk mengembangkan komputer modern dan mengusulkan Tes Turing, sebuah cara untuk mengevaluasi apakah mesin dapat menampilkan perilaku cerdas seperti manusia. Pengembangan ini memicu gelombang minat pada AI.

Sebagai hasilnya, tahun 1950-an menyaksikan John McCarthy, Marvin Minsky, dan Claude Shannon menjelajahi prospek AI, dan Frank Rosenblatt menciptakan istilah “kecerdasan buatan.” Dekade-dekade berikutnya menyaksikan dua terobosan besar. Yang pertama adalah sistem ahli, yang merupakan sistem AI yang dirancang khusus untuk melakukan tugas spesifik di industri tertentu. Yang kedua adalah aplikasi pemrosesan bahasa alami, seperti chatbot awal. Dengan kedatangan dataset besar dan kemampuan komputasi yang terus meningkat pada 2000-an dan 2010-an, teknik pembelajaran mesin berkembang, membawa kita ke AI otonom.

Langkah penting ini memungkinkan sistem AI untuk melakukan tugas kompleks tanpa pemrograman kasus per kasus, membuka mereka untuk berbagai penggunaan. Salah satu sistem otonom seperti itu – Chat GPT dari OpenAI – telah baru-baru ini menjadi terkenal karena kemampuannya yang luar biasa untuk belajar dari jumlah data yang besar dan menghasilkan respons yang koheren dan mirip manusia.

Apa yang Membuat AI Otonom Mungkin?

Jadi, apa dasar dari ChatGPT? Kita manusia memiliki dua kemampuan dasar yang memungkinkan kita untuk berpikir. Kita memiliki pengetahuan, baik tentang objek fisik maupun konsep, dan kita memiliki pemahaman tentang hal-hal tersebut dalam struktur kompleks seperti bahasa, logika, dll. Mentransfer pengetahuan dan pemahaman itu ke mesin adalah salah satu tantangan terbesar dalam AI.

Dengan pengetahuan saja, model GPT-4 dari OpenAI tidak bisa menangani lebih dari satu potong informasi. Dengan konteks saja, teknologi itu tidak bisa memahami apa pun tentang objek atau konsep yang sedang dikontekstualisasikan. Tapi gabungkan keduanya, dan sesuatu yang luar biasa terjadi. Model itu dapat menjadi otonom. Ia dapat memahami dan belajar. Terapkan itu pada teks, dan Anda memiliki ChatGPT. Terapkan itu pada mobil, dan Anda memiliki mengemudi otonom, dan seterusnya.

OpenAI tidak sendirian dalam bidangnya, dan banyak perusahaan telah mengembangkan algoritma pembelajaran mesin dan menggunakan jaringan saraf untuk menghasilkan algoritma yang dapat menangani baik pengetahuan dan konteks selama beberapa dekade. Jadi, apa yang berubah ketika ChatGPT memasuki pasar? Beberapa orang telah menunjuk pada jumlah data yang luar biasa yang disediakan oleh internet sebagai perubahan besar yang memicu ChatGPT. Namun, jika itu saja yang dibutuhkan, kemungkinan Google akan mengalahkan OpenAI karena dominasi Google atas semua data itu. Jadi, bagaimana OpenAI melakukannya?

Salah satu senjata rahasia OpenAI adalah alat baru yang disebut pembelajaran penguatan dari umpan balik manusia (RLHF). OpenAI menggunakan RLHF untuk melatih algoritma OpenAI untuk memahami baik pengetahuan dan konteks. OpenAI tidak menciptakan konsep RLHF, tetapi perusahaan itu adalah salah satu yang pertama untuk sangat mengandalkannya untuk pengembangan model bahasa besar (LLM) seperti ChatGPT.

RLHF hanya memungkinkan algoritma untuk memperbaiki diri berdasarkan umpan balik. Jadi, sementara ChatGPT adalah otonom dalam menghasilkan respons awal terhadap prompt, ia memiliki sistem umpan balik yang memungkinkan untuk mengetahui apakah responsnya akurat atau bermasalah. Itu berarti ia dapat terus membaik tanpa perubahan pemrograman yang signifikan. Model ini menghasilkan sistem chat yang cepat belajar dan dengan cepat mengambil alih dunia.

Akankah AI Otonom Menggantikan Pekerja Manusia?

Era baru AI otonom telah dimulai. Di masa lalu, kita memiliki mesin yang dapat memahami konsep tertentu hingga tingkat tertentu, tetapi hanya dalam domain dan industri yang sangat spesifik. Misalnya, perangkat lunak AI khusus industri telah digunakan dalam kedokteran selama beberapa waktu. Tapi pencarian untuk AI otonom atau umum – yaitu AI yang dapat berfungsi sendiri untuk melakukan berbagai tugas di berbagai bidang dengan tingkat kecerdasan seperti manusia – akhirnya menghasilkan hasil yang sangat terkenal di tahun 2022, ketika Chat GPT dengan mudah dan secara meyakinkan lulus Tes Turing.

Dapat dipahami, beberapa orang mulai khawatir bahwa keahlian, pekerjaan, dan bahkan kualitas unik manusia mungkin digantikan oleh sistem AI cerdas seperti ChatGPT. Di sisi lain, lulus Tes Turing bukanlah indikator ideal untuk menentukan seberapa “mirip manusia” suatu sistem AI.

Sebagai contoh, Roger Penrose, yang memenangkan Hadiah Nobel Fisika pada 2020, berargumen bahwa lulus Tes Turing tidak menunjukkan kecerdasan atau kesadaran sejati. Ia berargumen bahwa ada perbedaan mendasar antara cara komputer dan manusia memproses informasi dan bahwa mesin tidak akan pernah dapat meniru proses berpikir manusia yang menghasilkan kesadaran.

Jadi, lulus Tes Turing bukanlah ukuran sejati kecerdasan, karena itu hanya menguji kemampuan mesin untuk meniru perilaku manusia, bukan kemampuan untuk benar-benar memahami dan bernalar tentang dunia. Kecerdasan sejati memerlukan kesadaran dan kemampuan untuk memahami sifat kenyataan, yang tidak dapat direplikasi oleh mesin. Itu berarti bahwa, jauh dari menggantikan kita, ChatGPT dan perangkat lunak serupa akan hanya menyediakan alat untuk membantu kita memperbaiki dan meningkatkan efisiensi di berbagai bidang.

Pemikiran Terakhir

Jadi, mesin akan dapat menyelesaikan banyak tugas secara otonom, dengan cara yang kita tidak pernah bayangkan sebelumnya, dari memahami dan menulis konten, mengamankan jumlah informasi yang besar, melakukan operasi bedah yang halus, dan mengemudi mobil kita. Tapi, setidaknya untuk saat ini, dalam era teknologi saat ini, pekerja yang kompeten tidak perlu khawatir tentang pekerjaan mereka. Bahkan sistem AI otonom tidak memiliki kecerdasan manusia. Mereka hanya dapat memahami dan melakukan tugas tertentu lebih baik dari kita manusia. Mereka tidak lebih cerdas dari kita secara keseluruhan, dan mereka tidak menyajikan ancaman signifikan terhadap cara hidup kita; setidaknya, tidak dalam gelombang pengembangan AI ini.