Telset.id – Upaya mencapai artificial general intelligence (AGI) dinilai berpotensi mundur hingga satu dekade. Pendiri ARC Prize, François Chollet, menegaskan bahwa large language models (LLM) yang berbasis neural networks adalah jalan buntu menuju AGI. Akibatnya, fokus pendanaan yang terlalu besar pada LLM justru mengabaikan arsitektur lain dan menunda kemajuan menuju kecerdasan buatan yang sesungguhnya.
Pernyataan ini muncul di tengah banyaknya AI developers dan frontier labs yang secara terbuka mengejar AGI. Para ilmuwan menggambarkan AGI sebagai kecerdasan mirip manusia, di mana sebuah model dapat bernalar seperti manusia dan mempelajari kemampuan baru di luar data pelatihannya. Namun, Chollet menilai tidak semua pihak berada di jalur yang tepat untuk mencapainya.
Dalam perbincangan di Dwarkesh Podcast, Chollet menjelaskan bahwa LLM memang masih punya ruang untuk dikembangkan menjadi lebih kuat, otonom, dan berguna bagi bisnis. Meski demikian, peningkatan kemampuan LLM tersebut tidak sama dengan pencapaian AGI. Menurutnya, selama ini terlalu banyak pendanaan yang dialirkan ke LLM dengan mengorbankan jalur atau arsitektur lain. Kondisi itu membuat jalan menuju AGI sesungguhnya justru terabaikan.
Chollet sendiri ikut mendirikan ARC Prize hanya beberapa bulan sebelum berbicara dengan Dwarkesh Podcast. Langkah itu diambil untuk menjawab pertanyaan mendasar: jika AGI tercapai, bagaimana kita bisa mengetahuinya? Sebab, saat ini sudah banyak tolok ukur atau benchmark AI yang beredar, tetapi belum ada yang benar-benar bisa memastikan kehadiran AGI.
Ia juga menyoroti perdebatan yang berkembang belakangan ini. Sejumlah eksekutif teknologi menghabiskan beberapa pekan terakhir untuk berpendapat soal kemungkinan ancaman yang bisa ditimbulkan AI terhadap umat manusia. Chollet pernah mengingatkan bahwa jika manusia tidak bisa membuat AI dengan aman, ada kemungkinan nyata teknologi itu bisa menghancurkan manusia. Menurutnya, tidak ada yang tahu bagaimana memperkirakan probabilitas tersebut, karena umat manusia belum pernah berada dalam situasi yang membuat benda lebih pintar dari dirinya sendiri.
Pandangan itu sejalan dengan sejumlah peringatan lain di industri. Perdebatan soal risiko AI bukan hal baru, dan sejumlah tokoh terus mengingatkan potensi bahayanya. Salah satunya lewat peringatan bahwa AI Bisa Hancurkan Manusia, yang menegaskan bahwa risiko ini perlu ditanggapi serius oleh para pengembang teknologi.
Baca Juga:
ARC-AGI Jadi Tolok Ukur Kemajuan AGI
Bagi Chollet, seluruh tujuan ARC-AGI benchmark adalah untuk menentukan kemajuan sebenarnya menuju AGI. Ia menyebut tolok ukur ini sebagai salah satu yang paling sulit diuji. Meskipun LLM menunjukkan performa yang lebih baik pada benchmark tersebut, tidak ada satu pun model yang berhasil mendekati target yang ditetapkan.
Artinya, meski kemampuan LLM terus meningkat, pencapaian itu belum cukup untuk membuktikan bahwa AGI sudah di depan mata. Chollet tetap pada pendiriannya bahwa LLM tidak akan membawa industri lebih dekat ke AGI. Ia justru menilai bahwa ketergantungan pada pendekatan tersebut berisiko membuat laju inovasi melambat.
Di sisi lain, sejumlah eksekutif teknologi tetap gencar membahas kemampuan AI terkini. Menjelang IPO OpenAI dan Anthropic yang waktunya belum ditentukan, kedua perusahaan bergantian mengungkap insiden yang semakin mengkhawatirkan, termasuk pelanggaran keamanan siber. Bagi banyak pihak, rangkaian cerita tersebut dinilai hanya berfungsi untuk mengangkat kapabilitas teknologi yang ada demi kepentingan pemasaran.
Perdebatan soal arah pengembangan AI juga menyentuh sosok-sosok lain di industri. Ada pandangan yang menyebut bahwa AI Akan Kuasai Semua Pekerjaan Manusia, yang memperkuat diskusi tentang seberapa jauh teknologi ini akan berdampak pada kehidupan dan pekerjaan.
Chollet menutup penjelasannya dengan pesan yang tidak memberi ruang bagi asumsi berlebihan. Ia tidak memprediksi kapan AGI akan tercapai, melainkan menekankan bahwa tanpa perhitungan yang tepat, arah pengembangan AI bisa melenceng jauh dari tujuan awalnya.
Sementara itu, perhatian terhadap dampak AI juga meluas ke perangkat konsumen. Kemunculan perangkat seperti Meta AI Glasses memicu kekhawatiran soal privasi, menunjukkan bahwa diskusi tentang AI tidak lagi sekadar soal kecerdasan, tetapi juga soal keamanan dan etika penggunaannya.
Kritik Chollet menjadi pengingat bahwa perlombaan menuju AGI tidak cukup hanya dengan menambah skala dan dana pada LLM. Tanpa keberanian mengeksplorasi arsitektur lain, industri berisiko terjebak pada kemajuan yang terlihat besar, tetapi tidak benar-benar membawa dunia lebih dekat ke AGI.
Komentar
Belum ada komentar.