Dunia kecerdasan buatan (AI) terus berkembang pesat, dan kita semua berusaha untuk tidak ketinggalan. Tapi, bagaimana jika kemajuan yang kita lihat selama ini akan segera melambat? Jangan panik dulu, mari kita telaah lebih dalam.
Perkembangan reasoning model (model penalaran), seperti O3 milik OpenAI, telah membawa perubahan signifikan dalam tolok ukur AI, khususnya dalam kemampuan matematika dan pemrograman. Model-model ini mampu memanfaatkan lebih banyak daya komputasi untuk menyelesaikan masalah, yang pada gilirannya meningkatkan kinerja mereka. Namun, konsekuensinya adalah waktu penyelesaian tugas yang lebih lama dibandingkan dengan model konvensional. Ini seperti memesan makanan enak di restoran bintang lima: rasanya luar biasa, tapi persiapkan diri untuk menunggu.
Model penalaran dikembangkan dengan melatih model konvensional pada data yang sangat besar, kemudian menerapkan teknik yang disebut reinforcement learning. Secara sederhana, reinforcement learning memberi model "umpan balik" tentang solusi yang diberikannya untuk masalah yang sulit. Ini seperti guru yang sabar membimbing muridnya hingga paham.
Sejauh ini, laboratorium AI terkemuka seperti OpenAI belum mengalokasikan daya komputasi yang besar untuk tahap reinforcement learning dalam pelatihan model penalaran. Namun, ini akan segera berubah. OpenAI telah menyatakan bahwa mereka menggunakan sekitar 10 kali lebih banyak komputasi untuk melatih O3 daripada pendahulunya, O1. Kebanyakan komputasi ini dialokasikan untuk reinforcement learning.
Tapi, semua kesenangan pasti ada batasnya. Sebuah analisis oleh Epoch AI menunjukkan bahwa mungkin ada batasan seberapa banyak komputasi yang dapat diterapkan pada reinforcement learning. Ini seperti mencoba memeras jus dari batu; pada titik tertentu, kita akan kehabisan tenaga dan tidak mendapatkan apa-apa lagi.
Mungkinkah Era Keemasan AI Akan Berakhir?
Josh You, seorang analis di Epoch AI, menjelaskan bahwa peningkatan kinerja dari pelatihan model AI standar saat ini berlipat ganda setiap tahun. Sementara itu, peningkatan kinerja dari reinforcement learning tumbuh sepuluh kali lipat setiap 3-5 bulan. Namun, kemajuan pelatihan penalaran kemungkinan akan "berkonvergensi dengan batas keseluruhan pada tahun 2026." Ini seperti dua pelari cepat yang awalnya berlari dengan kecepatan berbeda, tetapi akhirnya mencapai garis finis bersamaan.
Analisis Epoch AI didasarkan pada sejumlah asumsi dan sebagian didasarkan pada komentar publik dari para eksekutif perusahaan AI. Namun, analisis ini juga menunjukkan bahwa penskalaan model penalaran mungkin terbukti menantang karena alasan selain komputasi, termasuk biaya overhead yang tinggi untuk penelitian.
Biaya overhead yang persisten untuk penelitian bisa menjadi penghalang yang signifikan. "Jika ada biaya overhead persisten yang diperlukan untuk penelitian, model penalaran mungkin tidak dapat diskalakan sejauh yang diharapkan," tulis You. "Penskalaan komputasi yang cepat berpotensi menjadi bahan yang sangat penting dalam kemajuan model penalaran, jadi penting untuk melacaknya dengan cermat."
Batasan Reinforcement Learning: Kapan Kita Mencapai Titik Jenuh?
Setiap indikasi bahwa model penalaran mungkin mencapai semacam batasan dalam waktu dekat kemungkinan akan mengkhawatirkan industri AI. Mereka telah menginvestasikan sumber daya yang sangat besar dalam mengembangkan jenis model ini. Studi telah menunjukkan bahwa model penalaran, yang bisa sangat mahal untuk dijalankan, memiliki kekurangan serius. Salah satunya adalah kecenderungan untuk berhalusinasi lebih banyak daripada model konvensional tertentu. Ups, siapa yang tidak pernah berhalusinasi, kan?
Model penalaran memang membutuhkan daya komputasi yang besar. Mengingat OpenAI bahkan berencana untuk lebih banyak menggunakan daya komputasi untuk reinforcement learning daripada pelatihan model awal, ini bisa jadi pertanda penting.
Apakah AI Mulai Berhalusinasi Lebih Banyak?
Halusinasi pada AI? Ya, bukan cuma manusia yang bisa berhalusinasi. Dalam konteks AI, halusinasi mengacu pada kecenderungan model untuk menghasilkan informasi yang salah atau tidak akurat. Ini bisa menjadi masalah serius, terutama ketika AI digunakan dalam aplikasi yang membutuhkan akurasi tinggi.
Model penalaran seringkali memiliki kecenderungan untuk berhalusinasi lebih banyak, dibandingkan model AI yang lebih sederhana. Padahal, awalnya kita berharap model penalaran ini akan lebih akurat. Ironis, bukan?
Masa Depan AI: Apa yang Harus Kita Harapkan?
Terlepas dari potensi perlambatan kemajuan dalam reasoning model, dunia AI masih penuh dengan potensi dan inovasi. Kemungkinan kita akan melihat fokus yang lebih besar pada peningkatan efisiensi dan pengurangan biaya komputasi. Selain itu, penelitian lebih lanjut tentang cara mengatasi halusinasi dan meningkatkan akurasi akan menjadi sangat penting.
Perlombaan dalam dunia AI masih jauh dari selesai. Meskipun ada tantangan, para peneliti dan pengembang terus mendorong batas-batas dari apa yang mungkin. Kita mungkin akan melihat pendekatan dan teknik baru yang muncul, membuka jalan bagi terobosan di masa depan.
Meskipun kemajuan reasoning model mungkin melambat, ini bukan akhir dari perjalanan AI. Ini bisa menjadi kesempatan untuk merenungkan, mengevaluasi kembali strategi kita, dan mencari pendekatan baru untuk memajukan bidang ini. Siapa tahu, mungkin saja kita akan menemukan cara untuk melewati batasan yang diperkirakan dan membuka potensi AI yang lebih besar lagi. Jadi, jangan berhenti berinovasi dan teruslah penasaran!
