Matematikawan Dunia Desak OpenAI soal Atribusi Karya AI

Telset.id – Sejumlah matematikawan dunia menyuarakan kekhawatiran serius terhadap praktik atribusi karya ilmiah oleh perusahaan kecerdasan buatan (AI) seperti OpenAI. Kekhawatiran ini mencuat setelah profesor New York University, Buckmaster, menuduh OpenAI menyalin pendekatannya dalam menyelesaikan masalah matematika Navier-Stokes. Perdebatan ini menyoroti bagaimana AI mengubah cara kerja riset, di mana kontribusi manusia kerap kali tidak diakui secara layak, memicu pertanyaan mendasar tentang peran dan masa depan matematikawan manusia.

Buckmaster, yang telah menggunakan model OpenAI seperti Codex dan Claude dari Anthropic, mengungkapkan bahwa ia merasa terjebak dengan dominasi perusahaan-perusahaan AI. “Bahkan jika Anda tidak setuju dengan semua ini, Anda agak terjebak. Dengan AI yang begitu berguna, sulit untuk sepenuhnya mencegah diri sendiri menggunakannya,” ujarnya kepada WIRED. Ia menambahkan, “Perusahaan-perusahaan ini memiliki monopoli, dan tidak banyak pilihan.” Kasus ini menjadi pemicu diskusi panas mengenai apakah AI akan membuat matematikawan manusia menjadi usang, dan bagaimana seharusnya hasil riset AI dirilis dengan menghargai karya manusia yang mendasarinya.

OpenAI sendiri telah melakukan investigasi internal dan mengubah pengumuman mereka terkait penyelesaian Navier-Stokes. Mereka menyatakan bahwa “prompt Codex Buckmaster selama dua bulan sebelum pengumuman ini dan makalah pada 8 September 2026, tidak mungkin memengaruhi sistem dengan cara apa pun, termasuk melalui pelatihan.” Namun, pernyataan ini tidak sepenuhnya menenangkan komunitas matematika. Buckmaster menegaskan bahwa menunjukkan AI mendorong batas-batas matematika adalah hal yang “lebih penting daripada hasilnya,” tetapi ia mengkritik praktik menghasilkan solusi tanpa memberikan kredit yang layak kepada kerja manusia sebagai tindakan yang tidak bertanggung jawab dan “kekanak-kanakan.”

Kekhawatiran Global dan Seruan untuk Aturan Main

Kekhawatiran serupa juga disampaikan oleh matematikawan Jerman, Andreas Thom. Ketika OpenAI mengumumkan pada Agustus bahwa model Astra mereka telah menggunakan teknik-teknik dari teori grup geometris yang telah ia kembangkan selama dua dekade untuk membuktikan masalah lama, Thom mengaku terkejut. “Saya terkesan,” ujarnya, “Dan tentu saja saya bertanya-tanya, bagaimana mereka mengetahuinya?” Thom kemudian menghubungi peneliti OpenAI, Mark Sellke dan Sébastien Bubeck, untuk mengklarifikasi. Dalam email Agustus, ia menunjukkan bahwa klaim perusahaan bahwa “tidak ada kemajuan” dalam dekade terakhir mengabaikan makalahnya pada 2019 dan karya matematikawan lain. OpenAI pun merevisi siaran pers mereka.

Meskipun Thom dan rekannya telah menggunakan ChatGPT untuk membantu pekerjaan mereka, ia tidak dapat memastikan apakah interaksi mereka telah dimasukkan ke dalam data pelatihan. “AI benar-benar membunuh seluruh gagasan bahwa Anda dapat melacak siapa yang berkontribusi apa,” katanya. “Itu mungkin sudah berakhir.” Hal ini menandai perubahan besar dari cara sains biasanya dilakukan, di mana para akademisi menyerahkan temuan mereka untuk ditinjau sejawat dan membangun karya satu sama lain dengan memberikan kredit. Selain mengacaukan atribusi, fakta bahwa manusia masih belum sepenuhnya memahami setiap langkah yang diambil agen OpenAI untuk mencapai hasil Navier-Stokes juga menimbulkan pertanyaan eksistensial bagi para matematikawan.

Alex Townsend, matematikawan dari Cornell dan salah satu penulis buku tentang evolusi bidang ini, mengungkapkan perasaannya yang campur aduk. “Saya merasa bersemangat dan gugup secara bersamaan,” katanya. “Bersemangat karena saya bisa mencapai hal-hal yang tidak bisa saya capai tanpanya, dan gugup karena saya mempertanyakan: ‘Oke, apa tujuan saya di sini?'” Sejak Agustus, Townsend melihat banyak koleganya mulai bertanya tentang teknologi ini dan bagaimana mereka bisa berlangganan model yang lebih canggih. Hal ini menunjukkan adanya pergeseran paradigma dalam cara kerja para matematikawan, yang mau tidak mau harus beradaptasi dengan kehadiran AI.

Beberapa matematikawan bahkan mengambil sikap lebih tegas. Dua puluh lima peraih medali Fields menulis surat terbuka yang menyatakan bahwa perusahaan AI dan matematikawan “sangat tidak selaras.” Lebih dari 4.000 orang telah menandatangani Deklarasi Leiden, yang berisi rekomendasi tentang bagaimana matematikawan, penyandang dana, dan politisi dapat memastikan AI tidak “menelan” bidang ini. Buckmaster sendiri khawatir tentang kemungkinan penggunaan AI untuk “membersihkan tata bahasa Anda, dan tiba-tiba kerja keras Anda selama bertahun-tahun bisa ditelan dalam data pengguna dan dijual ke matematikawan atau mahasiswa pascasarjana lain.” Ia menekankan bahwa ini adalah masalah nyata yang perlu ditangani.

Upaya untuk memperlambat laju AI dalam matematika juga muncul dari institusi pendidikan. Lebih dari 2.000 orang yang memiliki keterkaitan dengan Caltech menyerukan kepada penyelenggara hackathon matematika AI di sekolah tersebut untuk menangguhkan acara. Hackathon itu disponsori oleh Anthropic dan OpenAI, meskipun OpenAI kemudian menarik diri. Namun, upaya untuk memperlambat mungkin sia-sia, terutama dalam jangka panjang. “Saya tidak berpikir ini benar-benar berkelanjutan karena keuntungan efisiensi” yang ditawarkan AI, kata Thom. Ia menambahkan bahwa matematikawan mana pun, terutama peneliti awal karier, berisiko menjadi “terisolasi” jika mereka tidak menggunakan AI untuk mempercepat pekerjaan mereka.

Buckmaster dan Thom sama-sama percaya bahwa komunitas perlu mulai memikirkan apa arti teknologi ini bagi matematikawan muda dan bagaimana memperlancar transisi. Generasi matematikawan berikutnya sudah mencari panduan, dengan mahasiswa yang bertanya tentang masa depan mereka. Buckmaster menyerukan gencatan senjata dalam matematika yang digerakkan AI sementara para matematikawan dan laboratorium AI menetapkan aturan dasar tentang bagaimana merilis hasil, termasuk mendapatkan referensi yang benar. Ia sendiri berencana membersihkan makalah yang ia publikasikan sebelum waktunya untuk mengalahkan pengumuman OpenAI, salah satunya ia gambarkan sebagai “sampah AI.”

Ia juga terbuka untuk berdiskusi dengan OpenAI. “Saya tidak ingin hanya terlibat dalam pertengkaran,” ujarnya. Namun, ketika ditanya apakah ia akan pernah benar-benar bekerja pada suatu masalah dengan perusahaan tersebut, ia berkata sambil tersenyum kecut, “Kita harus berhati-hati dengan itu.” Situasi ini mencerminkan ketegangan yang lebih luas antara kemajuan teknologi yang pesat dan kebutuhan untuk mempertahankan integritas serta etika dalam dunia riset. Bagaimana pun, AI telah menjadi bagian tak terpisahkan dari lanskap matematika modern, dan komunitas harus menemukan cara untuk hidup berdampingan dengannya tanpa kehilangan jati diri.

Dampak pada Generasi Muda dan Masa Depan Riset

Transisi ini tidak hanya memengaruhi para profesor senior, tetapi juga generasi muda matematikawan. Townsend mencatat bahwa mahasiswa telah bertanya tentang bagaimana masa depan mereka nanti, sekarang setelah AI menjadi begitu mampu memecahkan masalah matematika. Mereka mencari panduan tentang keterampilan apa yang perlu dikembangkan dan bagaimana mereka dapat berkontribusi di dunia yang semakin didominasi oleh algoritma. Hal ini menimbulkan kekhawatiran tentang relevansi pendidikan matematika tradisional dan perlunya kurikulum yang mengintegrasikan AI.

Buckmaster dan Thom menekankan pentingnya komunitas untuk memikirkan transisi ini. Mereka tidak ingin matematikawan muda merasa terisolasi atau kehilangan arah. Sebaliknya, mereka berharap ada upaya kolektif untuk memastikan bahwa AI digunakan sebagai alat untuk mempercepat penemuan, bukan untuk menggantikan peran manusia. “Saya pikir kita perlu memikirkan bagaimana kita melatih generasi berikutnya,” kata Thom. “Mereka perlu mengetahui alat-alat ini, tetapi juga perlu memahami dasar-dasar matematika yang mendalam.”

Selain itu, ada kekhawatiran tentang bagaimana AI dapat mengubah dinamika kolaborasi. Dalam dunia yang ideal, AI dapat menjadi katalis untuk kolaborasi yang lebih besar antara manusia dan mesin. Namun, tanpa aturan yang jelas, AI dapat memperburuk ketidaksetaraan dan membuat kontribusi individu sulit dilacak. Hal ini dapat mengurangi motivasi untuk berkontribusi, karena matematikawan mungkin merasa usaha mereka tidak dihargai. Buckmaster menyoroti pentingnya referensi yang benar dan transparansi dalam proses riset yang dibantu AI.

Di sisi lain, ada juga optimisme bahwa AI dapat membuka pintu untuk penemuan-penemuan baru yang tidak terpikirkan sebelumnya. Dengan AI, matematikawan dapat menjelajahi ruang masalah yang lebih kompleks dan menemukan pola yang tidak terlihat oleh manusia. Namun, ini memerlukan pendekatan yang hati-hati dan etis. Thom mengakui bahwa ia akan terus menggunakan ChatGPT dengan pengaturan privasi yang diperbarui untuk menghentikan karyanya digunakan sebagai data pelatihan, karena alat itu “sangat efisien.” Ia menegaskan bahwa jika manusia secara aktif menggunakan karyanya tanpa atribusi, ia akan sangat marah. Tetapi jika informasi itu ditarik ke dalam model melalui “pintu belakang” oleh algoritma yang tidak sepenuhnya dipahami, “Saya mungkin bisa hidup dengan itu.”

Pada akhirnya, kasus ini menunjukkan perlunya dialog yang lebih besar antara perusahaan AI, akademisi, dan pembuat kebijakan. Tanpa pengawasan yang jelas, AI dapat terus mengikis prinsip-prinsip dasar dalam riset, seperti atribusi dan peer review. Buckmaster dan lainnya menyerukan gencatan senjata dan aturan main yang jelas. Sementara itu, matematikawan seperti Townsend terus bergulat dengan perasaan campur aduk mereka, mencoba menemukan keseimbangan antara memanfaatkan kekuatan AI dan mempertahankan integritas serta tujuan mereka sebagai ilmuwan. Masa depan matematika mungkin akan ditentukan oleh bagaimana komunitas ini menavigasi perubahan yang cepat dan mendalam ini.

[ META_DESCRIPTION]
Matematikawan dunia desak OpenAI soal atribusi karya AI. Buckmaster dan Thom soroti bagaimana AI mengubah riset matematika dan masa depan ilmuwan.