AI Bukan Jenis Kecerdasan Manusia Apalagi Bentuk Artifisialnya
Oleh Tedi Lesmana M.
Ketika Alan Turing mensimulasikan pertanyaan “Can machine think?” dalam artikel jurnalnya yang berjudul “Computing Machinery and Intelligence” di Mind Vol. 59, No. 236); ia dengan rendah hati menolak untuk menjawabnya. Baginya pertanyaan tadi bernada filosofis, dan ia menghindar dari pertanyaan tersebut sebab itu di luar kompetensinya sebagai seorang matematikawan. Ini adalah bentuk kerendahan hati seorang ilmuwan yang tahu diri batas-batas bidang keilmuannya.
Namun di sini saya tidak hendak membahas kerendahan hati Alan Turing sebagai pelopor proyek pengembangan ‘kecerdasan mesin’ (machine intelligence; istilah yang digunakan oleh Turing). Dalam artikelnya, Turing menyodorkan ‘Uji Turing‘ yang dikenal dengan istilah ‘Imitation Game‘ alih-alih menanggapi pertanyaan tadi.
Inti dari ‘Imitation Game‘ adalah suatu ‘role playing test‘ yaitu ketika manusia tidak lagi dapat membedakan apakah ‘jawaban mesin’ atas suatu pertanyaan (prompt) manusia berasal dari mesin atau manusia; di situlah ‘tujuan pengembangan kecerdasan mesin’ tercapai. Uji Turing adalah suatu uji ‘simulasi perilaku cerdas‘ tetapi bukan upaya membangun ‘kecerdasan itu sendiri.‘
Ingat perbedaan istilah ‘machine intelligence‘ dan ‘artificial intelligence‘; Turing hanya meminjam ‘istilah intelligence’ dari atribusinya pada manusia; untuk ditempatkan pada mesin, sebagai istilah yang sama untuk konteks yang berbeda yaitu ‘jenis kecerdasan pada mesin’. Jadi sekali lagi Turing tidak pernah melakukan klaim berlebihan bahwa apa yang lolos Uji Turing, merupakan bentuk artifisial dari semacam ‘kecerdasan manusia’; dia dengan tegas memberikan lingkup model ‘simulasi perilaku cerdas‘ hanya diterapkan pada ‘mesin’.
Bias klaim berlebihan oleh masyarakat tampaknya lahir sejak istilah ‘artificial intelligence’ diperkenalkan oleh John McCarthy pada tahun 1955, oleh seorang ilmuwan komputer dan profesor di Dartmouth College. McCarthy menggunakan istilah ini dalam sebuah proposal untuk konferensi Dartmouth Summer Research Project on Artificial Intelligence yang berlangsung pada tahun 1956, yang kini sering dianggap sebagai titik lahir resmi ‘Artificial Intelligence’; dengan maksud “cara membuat mesin melakukan tugas yang, jika dilakukan oleh manusia, membutuhkan kecerdasan.”
Istilah ‘Artificial Intelligence’ itu sendiri problematik dari perspektif filosofis. Suatu luaran dianggap memvalidasi sumbernya. Bayangkan seorang aktor memerankan peran Albert Einstein di sebuah film. Lalu kita mengasosiasikan dia cerdas padahal dia hanya seorang aktor. Atau, seorang pemain drama memerankan kesedihan luar biasa di panggung dengan air mata berlinang; padahal; boleh jadi ia hanya seorang pemain drama yang handal; air matanya bukanlah tanda sumber kesedihan yang otentik. Ini adalah permainan peran atau ‘imitation game‘. Padahal sebatas ‘Imitation behavior‘, bukan bentuk artifisialnya apalagi sifat ‘cerdas’ itu sendiri.
Apakah istilah ‘Artifical Intelligence’, “Kecerdasan Artifisial’, atau belakang muncul istilah baru ‘akal imitasi’ yang menggiring asumsi yang menyesatkan (mislead) penting untuk dikoreksi? Tentu saja, sebab dengan penyikapan yang tepat dan wajar, sikap kita terhadap teknologi ini juga wajar dan semestinya.
Teknologi ‘Large Language Model (LLM)’ ini sejatinya tidak cerdas, bukan kecerdasan bukan pula bentuk artifisial atau imitasinya, dan sama sekali jauh dari sifat-sifat kecerdasan manusia. LLM berbasis arsitektur Generative Pre-Trained Transformer (GPT) hanya sekedar ‘bobot vektor gramatikal ‘(struktur kalimat), apa yang dihasilkan dari LLM dengan arsitektur GPT bukan lahir dari ‘kecerdasan’ semacam pada manusia yang melibatkan seluruh fenomena manusia. Pada manusia kecerdasan adalah pengalaman fenomenal yang melibatkan pengalaman multimodal. Pada LLM-GPT itu hanya berbasis ‘ekspresi pengetahuan’ gramatikal yang telah diproduksi oleh manusia. Kalau mau diilustrasikan LLM-GPT adalah laut sebagai kumpulan air yang luas tetapi bukan mata airnya sendiri. Jadi istilah Model Bahasa Besar (LLM) meskipun tidak terasa ‘gimik’ dan sensasional, sejatinya lebih akurat dan wajar.
