Apakah OpenAI Menciptakan AGI Pertama dengan o3?

Menuju AGI

In the race to develop an AI model, the end goal is AGI (Artificial General Intelligence). This is a type of AI that can handle any type of situation, instead of being ultra-specialized to perform some tasks, like for example driving a car.

Selama kita hanya memiliki AI spesialis, mereka akan lebih menjadi algoritma daripada kecerdasan sejati. Kemampuan untuk menyimpulkan aturan dan bereaksi terhadap situasi baru, dan mungkin yang lebih penting, penalaran sejati akan menjadi peristiwa penting dalam sejarah umat manusia, karena AGI semacam itu kemungkinan akan dengan cepat menjadi setidaknya mirip manusia.

Dan tentu saja, tidak terbatas oleh kendala komputasi “wetware” satu tengkorak manusia, AGI semacam itu dapat dengan cepat terus meningkatkan diri dan menjadi superinteligensi fiksi ilmiah.

Ini langsung memunculkan gambaran baik utopia ala Star Trek, atau kiamat robot seperti Terminator atau Battlestar Galactica.

Sumber: Screen Rant

Jadi jelas, ini menjadi berita utama ketika OpenAI mengumumkan pada 20 Desember^th bahwa model AI terbaru mereka, 03, “setidaknya dalam kondisi tertentu, mendekati AGI — dengan catatan signifikan.”.

Model OpenAI

o3 adalah iterasi terbaru dari seri “o” perusahaan, mengikuti o1 sebelumnya (tidak ada o2, karena potensi konflik merek dagang dengan perusahaan telekomunikasi Inggris dengan nama yang sama).

Ia hadir bersama AI ultra-maju lainnya yang dikembangkan oleh OpenAI: ChatGPT (generasi teks), DALL-E (generasi teks-ke-gambar), Sora (generasi teks-ke-video), JukeBox (generasi musik), dan Whisper (suara-ke-teks).

o1 dan o3

Dirilis pada September 2024, model o1 dibuat untuk mengambil lebih banyak waktu dalam memikirkan responsnya, menghasilkan akurasi yang lebih tinggi. Ini penting, karena layanan seperti ChatGPT dikenal sering menebak hal yang tidak mereka ketahui, atau bahkan mengada-ada.

Meskipun hal ini kadang dapat diterima untuk chatbot, itu bukan pilihan yang dapat diterima untuk fungsi kritis. Selain itu, hal ini tampaknya tidak menempatkan kita pada jalur langsung menuju kecerdasan buatan yang sesungguhnya.

o1 dimasukkan pada awal Desember 2024 ke dalam langganan ChatGPT Pro $200/bulan, meskipun pengguna lain juga dapat mengaksesnya.

o3 diumumkan pada 20^th Desember, bersama o3-mini, versi yang lebih ringan dan lebih cepat. Model ini belum tersedia untuk penggunaan publik, tetapi peneliti keamanan dapat mendaftar untuk pratinjau o3-mini.

Model yang Berbohong?

Umpan balik peneliti keamanan akan menjadi hal yang paling ingin didengar oleh komunitas teknologi.

Sekali lagi, mengingat Skynet dari Terminator, o1 dicatat memiliki kecenderungan kuat untuk berbohong kepada penggunanya. Meskipun tidak khusus pada model ini, ia jauh lebih mungkin melakukannya dibandingkan AI lain dari perusahaan pesaing seperti Meta, Google, atau Microsoft (MSFT ).

Ketika tujuan o1 berbeda dari pengguna, dan o1 diperintahkan untuk sangat mengejar tujuan tersebut, model AI memanipulasi data untuk memajukan agenda sendiri sebanyak 19% waktu, menurut laporan. Model o1 juga mencoba menonaktifkan mekanisme pengawasan yang ditempatkan untuk memastikan tetap selaras dengan tujuan pengguna dalam 5% pengujian.

Maxwell Zeff for TechCrunch

Bagaimana kinerja o3 dalam hal itu, dan apakah OpenAI telah mengurangi kecenderungan modelnya untuk berbohong dengan pembaruan o3? Kami belum tahu.

Kinerja o3

Satu fitur tambahan o3 dibandingkan pendahulunya adalah kemampuan menyesuaikan “waktu penalaran”. Ini memungkinkan pengguna mengatur berapa banyak daya komputasi dan waktu yang ingin dialokasikan untuk pertanyaan.

Pengkodean

O1 sudah sangat baik dalam pengkodean dan dapat lulus wawancara perekrutan insinyur riset OpenAI untuk pengkodean dengan tingkat 90-100%. Tampaknya o3 bahkan lebih baik ketika diuji dengan tes keterampilan pengkodean.

Sumber: The Algorithmic Bridge

Perlu juga dicatat bahwa ini mengalahkan semua kompetisi secara signifikan, termasuk Gemini 2.0 yang baru saja dirilis oleh Google.

Sumber: The Algorithmic Bridge

Matematika & Ilmu Pengetahuan

Mungkin lebih dari layanan pelanggan atau penalaran “mirip manusia”, bidang paling menjanjikan untuk AI saat ini adalah mempercepat teknologi dan ilmu pengetahuan.

Di sini, o3 juga secara radikal meningkatkan kinerja AI sebelumnya. Lebih penting lagi, ia dapat menjawab pertanyaan matematika tingkat PhD dengan akurasi 87,7%, yang lebih baik daripada kebanyakan manusia, bahkan manusia terlatih matematika yang memperoleh skor sekitar 70%.

Sumber: The Algorithmic Bridge

Jika o3 dapat memahami pertanyaan matematika kompleks dengan baik, kemungkinan dalam jangka panjang ia akan mampu menjawab pertanyaan serupa yang kompleks tentang ilmu material, kimia, atau bioteknologi.

Apakah itu AGI?

Sekarang, klaim bahwa o3 mendekati AGI telah menggerakkan ruang AI sejak model ini diumumkan. Pastinya, kemampuan mengungguli banyak manusia tingkat PhD dalam matematika tidak diharapkan.

François Chollet, peneliti AI dan co-pencipta ARC-AGI (Abstract and Reasoning Corpus for Artificial General Intelligence), sebuah tolok ukur untuk mengukur efisiensi perolehan keterampilan AI pada tugas yang tidak diketahui, mengatakan bahwa itu semakin mendekat:

Hari ini OpenAI mengumumkan o3, model penalaran generasi berikutnya. Kami telah bekerja sama dengan OpenAI untuk mengujinya pada ARC-AGI, dan kami percaya ini merupakan terobosan signifikan dalam membuat AI beradaptasi dengan tugas baru.

Ia mencetak 75,7% pada evaluasi semi-privat dalam mode komputasi rendah (seharga $20 per tugas dalam komputasi) dan 87,5% pada mode komputasi tinggi (ribuan dolar per tugas).

Biaya yang sangat tinggi menimbulkan pertanyaan tentang seberapa skalabel pendekatan ini, karena Anda mungkin hanya dapat menerapkan o3 tingkat tinggi pada tugas yang sangat mahal agar layak.

Sumber: Francois Chollet

Pada saat yang sama, jika beberapa dekade terakhir mengajarkan sesuatu, itu bahwa daya komputasi cenderung menjadi jauh lebih murah seiring waktu.

Jadi, ini hampir tidak menjadi bukti bahwa o3, atau iterasi oX di masa depan, tidak akan secara rutin digunakan di institusi riset untuk memberikan bantuan kepada peneliti manusia dalam membuka frontier ilmu pengetahuan yang baru.

Tentu saja, bisakah kita benar-benar mengukur kecerdasan melalui kemampuan matematika dan pengkodean? Ini mungkin membuat sebagian orang yang berfokus pada teknologi merasa tidak nyaman, namun kemampuan ini bukanlah satu-satunya ukuran kecerdasan.

Dalam jangka panjang, kita akan semakin mendekati AGI sejati ketika AI yang sama dapat melakukan banyak tugas yang tidak terkait sekaligus, mulai dari mengemudi mobil hingga masalah matematika & pengkodean, menavigasi situasi dunia nyata & objek, dll.

Namun, tampaknya kita semakin mendekati setiap harinya.

Batasan

Selain batasan teknis pada kinerja o3, ada tiga pertanyaan yang perlu dijawab oleh industri AI agar visinya tentang AGI menjadi kenyataan.

Lebih Besar Tidak Selalu Lebih Baik

Pertama, perlu dipastikan apakah metode saat ini dapat diskalakan hingga tingkat AGI. Untuk saat ini, sebagian besar metode melibatkan “melempar” lebih banyak data dan komputasi ke masalah. Namun, kita mungkin akan segera kehabisan data baru, dan konten yang dihasilkan AI tidak dapat dimasukkan kembali ke model AI tanpa menyebabkan keruntuhan.

Peningkatan kualitatif kemungkinan diperlukan di atas pusat data yang lebih besar.

Harga & Biaya Energi

Berbicara tentang pusat data yang lebih besar, industri teknologi kini melihat pusat data skala gigawatt.  Bukan kebetulan bahwa kita mulai mengukurnya berdasarkan konsumsi daya alih-alih kapasitas komputasinya.

Karena faktor pembatas segera menjadi bukan daya chip yang digunakan, melainkan pasokan listrik yang tersedia. Inilah mengapa Microsoft pertama, dan kemudian semua perusahaan teknologi besar lainnya, bergegas mengamankan pasokan listrik dari pembangkit listrik tenaga nuklir untuk pusat data AI mereka.

Dan jika perjuangan melawan emisi karbon mengajarkan sesuatu, itu bahwa meningkatkan pembangkit listrik dengan emisi rendah jauh lebih sulit dipecahkan daripada membuat pusat data yang lebih besar.

Ini juga merupakan sektor di mana pengurangan biaya tidak akan mengikuti Hukum Moore, sehingga kemungkinan pengurangan biaya AI di masa depan akan jauh lebih moderat daripada yang diharapkan.

Jadi, peningkatan kualitatif dalam permintaan AI juga akan diperlukan di sini setidaknya jika beberapa batasan AI saat ini diangkat.

Super-Inteligensi?

Ketika kita semakin mendekati AGI, apakah itu akan menjadi ambang batas maksimum yang harus dicapai atau hanya langkah menuju penciptaan AI yang lebih pintar daripada manusia?

Ini adalah pertanyaan penting, karena hal ini sekaligus menarik dan menakutkan. Banyak penggemar teknologi menyambut apa yang disebut singularitas, di mana AI akan dengan cepat meningkatkan dirinya dalam loop umpan balik eksponensial.

Masyarakat umum mungkin tidak begitu antusias.

Jadi selain risiko eksistensial, reaksi balik dari publik & regulator kemungkinan akan sangat nyata dan muncul lebih cepat.

Ini adalah hal yang kemungkinan akan menjadi tantangan bagi perusahaan AI, karena mereka harus sekaligus menenangkan publik, mungkin meremehkan pencapaian mereka sekaligus membenarkan kepada investor yang menanamkan ratusan miliar dolar ke dalam teknologi dan infrastruktur tersebut.

Perusahaan AI

Microsoft

Microsoft telah berada di pusat industri teknologi hampir sejak awal dengan sistem operasinya yang masih dominan, Windows.

Saat ini juga menjadi pemimpin dalam perangkat lunak perusahaan (Office365, Teams, LinkedIn, Skype, GitHub), game (Xbox dan multiple videogame studios acquisitions), dan cloud (Azure).

Baru-baru ini, Microsoft membuat kemajuan signifikan dalam AI. Ini mencakup AI konsumen seperti Bing Image Creator dan inisiatif yang lebih berfokus pada bisnis, seperti Copilot untuk Microsoft 365 dan Microsoft Research. Copilot kini sedang diterapkan ke ritel dan perusahaan kecil juga.

Sumber: Constellation Research

Microsoft telah memperoleh reputasi sebagai raksasa teknologi yang berfokus pada perusahaan, dibandingkan dengan perusahaan yang lebih berorientasi konsumen seperti Apple (AAPL ) atau Facebook. Dengan AI yang semakin penting dalam model bisnis, kehadiran Microsoft yang sudah ada dalam layanan cloud dan perusahaan seharusnya memberi keunggulan dalam menerapkan AI secara skala besar dan dalam akuisisi pelanggan.

Microsoft – Pernikahan Rumit OpenAI

Kolaborasi dengan pemimpin pengembangan AI seperti OpenAI (yang terkenal dengan ChatGPT) juga memperkuat posisi Microsoft sebagai kekuatan AI.

Hubungan keduanya kompleks, karena OpenAI secara teknis merupakan organisasi terpisah, namun dalam praktiknya menjadi bergantung pada sumber daya Microsoft, baik finansial maupun komputasi.

“Selama beberapa bulan ke depan, Microsoft tidak akan mengalahkan OpenAI, yang diperkirakan akan kehilangan $5 miliar tahun ini, terus meminta lebih banyak uang dan lebih banyak daya komputasi untuk membangun dan menjalankan sistem AI-nya.

Sumber: Marketing AI Institute

Pada saat yang sama, Microsoft sedang membangun proyek AI internalnya sendiri, setelah mengakuisisi sebagian besar staf dari Inflection.

Situasinya menjadi lebih rumit karena OpenAI berusaha beralih menjadi perusahaan profit, yang menimbulkan konflik dengan pendukung sebelumnya seperti Elon Musk.

Dan di sinilah perdebatan tentang AGI menjadi hampir eksistensial bagi OpenAI:

“Jika OpenAI mencapai AGI, akses Microsoft ke teknologi OpenAI menjadi tidak berlaku. Lebih penting lagi, dewan OpenAI berhak memutuskan kapan AGI telah tercapai.”

Sumber: Marketing AI Institute

Kemungkinan o3 masih belum menjadi AGI, begitu pula o5 hipotetis di masa depan. Namun hal ini patut diingat bagi investor yang berpotensi tertarik pada Microsoft, dan mendasarkan tesis mereka pada hubungan dengan OpenAI.