Perusahaan AI Cari Jalur Baru Menuju Kecerdasan Lebih Pintar, Metode Lama Alami Batasan

Jakarta - Perusahaan kecerdasan buatan (AI), termasuk OpenAI, menghadapi tantangan tak terduga dalam pengembangan model bahasa besar yang lebih canggih. Mereka kini berfokus pada teknik pelatihan baru yang memungkinkan algoritma "berpikir" lebih mirip manusia untuk meningkatkan kecerdasan AI.

Hal ini diungkapkan oleh para ilmuwan AI, peneliti, dan investor yang percaya bahwa pendekatan ini dapat mengubah perlombaan teknologi di sektor AI, berdampak pada kebutuhan sumber daya, seperti energi dan chip komputer.

Sebelumnya, OpenAI berhasil dengan pendekatan memperbesar data dan daya komputasi untuk meningkatkan model AI, seperti yang digunakan dalam ChatGPT. Namun, Ilya Sutskever, salah satu pendiri OpenAI yang kini memimpin lab AI baru bernama Safe Superintelligence (SSI), menyatakan bahwa pendekatan ini mulai menunjukkan keterbatasan. "Era 2010-an adalah era skalabilitas, tetapi sekarang kita kembali ke era penemuan," katanya.

Para peneliti kini menghadapi tantangan berupa proses pelatihan model yang memakan biaya hingga puluhan juta dolar, memerlukan ribuan chip yang beroperasi secara bersamaan, dan rentan terhadap kegagalan perangkat keras. Selain itu, masalah kehabisan data yang dapat diakses dengan mudah serta keterbatasan energi semakin memperumit situasi.

Sebagai solusinya, beberapa peneliti mengembangkan teknik yang disebut "test-time compute," yang memungkinkan model AI mendedikasikan lebih banyak kekuatan komputasi saat dioperasikan untuk menyelesaikan masalah kompleks. OpenAI, misalnya, telah menggunakan teknik ini pada model baru mereka, "o1," yang memungkinkan pemecahan masalah dalam beberapa langkah seperti pola pikir manusia.

Langkah ini juga menjadi perhatian besar para investor, termasuk Sequoia dan Andreessen Horowitz, yang mempertimbangkan dampaknya terhadap investasi mereka. Pergeseran ini dapat mempengaruhi permintaan chip AI milik Nvidia, yang selama ini menjadi andalan pasar.

CEO Nvidia, Jensen Huang, mengakui pentingnya teknik ini dalam meningkatkan permintaan chip untuk penggunaan AI saat beroperasi, bukan hanya untuk pelatihan. "Kami kini menemukan hukum skala kedua di masa penggunaan," ujar Huang.

Pengembangan AI yang lebih cerdas dengan pendekatan baru ini dapat mengubah lanskap industri AI dan menciptakan tantangan serta peluang baru di pasar teknologi.