INI merupakan sebuah refleksi dalam terang “Antiqua et Nova“
- Pernahkah Anda bertanya-tanya apa yang sebenarnya terjadi ketika ChatGPT “memikirkan” jawaban untuk pertanyaan Anda? Bagaimana sebuah komputer bisa menghasilkan teks yang terasa begitu manusiawi, seolah-olah ada seseorang yang berpikir di baliknya?
Sebagaimana dinyatakan dalam dokumen Antiqua et Nova yang baru-baru ini diterbitkan oleh Vatikan, kecerdasan buatan (AI): “Dapat dilatih pada hasil kreativitas manusia dan kemudian menghasilkan ‘artefak’ baru dengan tingkat kecepatan dan keterampilan yang sering kali menyaingi atau melampaui apa yang dapat dilakukan manusia, seperti menghasilkan teks atau gambar yang tidak dapat dibedakan dari komposisi manusia.” (Antiqua et Nova, §3).
Seperti permainan kalimat
Pada dasarnya, AI seperti ChatGPT, melakukan hal yang sangat sederhana: mereka menebak kata berikutnya, berulang kali, dengan tingkat kecanggihan yang luar biasa.
Ini seperti permainan melengkapi kalimat. Tetapi dengan kemampuan yang jauh melampaui manusia dalam memproses pola bahasa, dengan menggunakan komputasi skala besar.
Sejalan dengan ini, dokumen Antiqua et Nova menjelaskan demikian:
“Sebagian besar sistem AI kontemporer—khususnya yang menggunakan pembelajaran mesin—mengandalkan inferensi statistik daripada deduksi logis.
Dengan menganalisis dataset besar untuk mengidentifikasi pola, AI dapat ‘memprediksi’ hasil dan mengusulkan pendekatan baru, meniru beberapa proses kognitif yang khas dalam pemecahan masalah manusia” (Antiqua et Nova, §8).
Namun penting untuk diingat bahwa “fitur canggih AI memberinya kemampuan canggih untuk melakukan tugas, tetapi tidak kemampuan untuk berpikir” (Antiqua et Nova, §12) dan secara fundamental berbeda karena “kecerdasan AI bersifat fungsional, sementara kecerdasan manusia bersifat integral, melibatkan tubuh, jiwa, dan relasi sosial” (Antiqua et Nova, §30-31).
Ketidakpastian
Ketidakpastian: Apa yang tidak kita tetahui tentang AI? Akan tetapi, sebelum kita memasuki lebih jauh ke dalam pemahaman tentang AI, ada sebuah catatan yang sangat penting: meskipun kita bisa memahami prinsip-prinsip dasar, masih banyak hal yang belum kita pahami tentang cara kerja AI tingkat lanjut.
Fenomena ’emergent abilities’ (kemampuan yang muncul dengan sendirinya) dalam model bahasa besar menunjukkan bahwa sistem ini sering mengembangkan perilaku yang tidak diprediksi oleh perancangnya.
Model-model terbaru bahkan menunjukkan apa yang disebut para peneliti sebagai ‘kemunculan kesadaran’ (emergence of consciousness)—meskipun istilah ini kontroversial dan perlu dipahami secara hati-hati.
Bagaimana kita bisa memahami sepenuhnya sistem yang bahkan pembuatnya tidak dapat memprediksi perilakunya?
Dokumen Antiqua et Nova tidak secara eksplisit membahas konsep “emergent abilities“. Ini memang merupakan salah satu kelemahan dalam dokumen tersebut, yang kemudian menyisakan kekosongan dalam pemahaman lengkap terkait AI khususnya dalam perkembangannya yang sangat cepat.
Hal ini tentu harus menjadi sebuah fokus yang memerlukan pendekatan tidak hanya multidisipliner, tetapi juga mempertanyakan kembali hubungan antara sains-filsafat dan mengharuskan penyerasian mendalam antara keduanya. Dalam ketidakpastian inilah kita menemukan ruang untuk refleksi tentang batasan teknologi, tantangan unifikasi sains-filsafat, dan keunikan manusia.
Gambar: Salah satu jenis AI modern yang disebut juga dengan transformer. (YouTube Large Language Models explained briefly)
Tebak kata yang sangat canggih: dasar kerja AI Modern
Mari kita mulai coba memahami cara kerja AI. Walaupun pemahaman sepenuhnya adalah tantangan -bahkan bagi para pengembangnya-, artikel ini tidak berusaha menyederhanakan secara berlebihan. Tetapi justru mengajak kita menyelami kompleksitas yang ada -karena dalam kompleksitas inilah- kita menemukan perbedaan mendasar antara ‘kecerdasan’ buatan dan kecerdasan manusia.
Mari kita buka “kotak hitam” ini bersama-sama, mengupas lapisan demi lapisan dengan cara yang mudah dipahami.
- Bagian 2 dari tulisan ini akan berusaha menjabarkan proses kerja AI secara sederhana tanpa mengabaikan kompleksitas teknis yang ada di dalamnya.
- Selanjutnya, bagian 3 akan mengangkat tiga pertanyaan filosofis terkait AI.
- Bagian 4 akan memberikan cara praktis memanfaatkan AI dan pembelajaran berharga yang bisa kita dapatkan. (Berlanjut)
