Geoffrey Hinton dan Bahaya Besar AI yang Masih Tersembunyi

Ilustrasi/teknologi.id

Geoffrey Hinton pernah melakukan sesuatu yang jarang dilakukan orang-orang sukses pada puncak kariernya: berdiri di depan dunia dan mengatakan bahwa karya hidupnya sendiri mungkin berbahaya.

Pernyataan semacam itu terdengar seperti adegan film. Seorang ilmuwan tua keluar dari perusahaan teknologi terbesar di dunia, lalu memperingatkan umat manusia tentang ciptaan yang ikut ia lahirkan. 

Banyak media memang menyajikannya seperti itu. Tetapi kisah Hinton sebenarnya lebih aneh daripada kisah fiksi. Karena yang berbicara bukan seorang aktivis anti-teknologi, bukan politikus yang mencari panggung, bukan penulis novel distopia. Yang berbicara adalah salah satu orang yang paling bertanggung jawab atas ledakan kecerdasan buatan modern.

Wajahnya bahkan tidak terlihat seperti tokoh revolusioner teknologi. Rambut putih berantakan, suara lembut, ekspresi yang lebih dekat ke profesor yang lupa menyisir rambut daripada CEO Silicon Valley. Ketika berbicara, ia sering tampak seperti orang yang lebih tertarik menjelaskan ide daripada menjualnya. Selama puluhan tahun, Geoffrey Hinton hidup di dunia yang nyaris tidak diperhatikan publik: jurnal akademik, konferensi ilmiah, ruang kelas, dan laboratorium riset.

Nama Hinton mulai terdengar jauh di luar dunia akademik pada 2012. Tahun itu, di Universitas Toronto, dua mahasiswanya, Ilya Sutskever dan Alex Krizhevsky, membangun sistem bernama AlexNet. Sistem tersebut menggunakan jaringan saraf tiruan—neural network—yang selama bertahun-tahun dianggap ide eksentrik oleh banyak ilmuwan komputer.

Sulit membayangkan sekarang, ketika kata AI muncul di mana-mana, tetapi pada 1990-an dan awal 2000-an, banyak peneliti menganggap pendekatan Hinton sebagai jalan buntu. Bidang AI saat itu lebih didominasi pendekatan simbolik dan metode statistik lain yang dianggap lebih praktis. Hinton tetap keras kepala. Ia terus mengejar gagasan bahwa komputer dapat belajar melalui jaringan besar yang terinspirasi secara longgar oleh cara kerja neuron di otak manusia.

Keras kepala kadang terlihat seperti kegilaan sampai tiba-tiba berubah menjadi kemenangan.

AlexNet menghancurkan kompetisi pengenalan gambar ImageNet 2012. Selisih performanya begitu besar sehingga banyak peneliti langsung menyadari sesuatu telah berubah. Sejarah AI modern sering ditulis dengan berbagai tanggal penting, tetapi 2012 terasa seperti ledakan yang mengubah lanskap. Google segera membeli perusahaan rintisan Hinton, DNNresearch. Banyak laboratorium besar berbondong-bondong mengejar deep learning.

Murid-murid Hinton kemudian tersebar ke pusat-pusat kekuatan AI dunia. Ilya Sutskever ikut mendirikan OpenAI. Peneliti lain masuk Google, Meta, Microsoft, dan berbagai laboratorium terkemuka. Pengaruh Hinton menyebar bukan hanya melalui makalah, tetapi juga melalui manusia.

Lalu datang bagian cerita yang membuat banyak orang mengangkat alis.

Pada 2023, Hinton meninggalkan Google. Tidak lama setelah itu, ia mulai berbicara lebih terbuka mengenai risiko AI. Ia mengatakan bahwa sebagian dirinya menyesali pekerjaannya. Kalimat itu langsung dikutip di seluruh dunia karena terdengar dramatis. Tetapi yang lebih menarik justru rincian di baliknya. Hinton berkali-kali menjelaskan bahwa penyesalannya bukan berarti ia berharap penelitian itu tidak pernah dilakukan. Ia memahami manfaat AI yang luar biasa. Ia juga memahami bahwa perkembangan teknologi tidak akan berhenti hanya karena satu orang berubah pikiran.

Kekhawatirannya muncul karena laju perkembangan yang bahkan membuat para penciptanya sendiri terkejut.

Ada momen yang sering luput dari pemberitaan. Hinton pernah menjelaskan bahwa ia dulu menganggap komputer membutuhkan waktu jauh lebih lama untuk menyamai kecerdasan manusia. Puluhan tahun lebih lama. Perkiraan itu ternyata meleset. Model bahasa besar berkembang jauh lebih cepat daripada yang ia bayangkan.

Ketika orang luar mendengar kekhawatiran semacam itu, respons yang muncul biasanya sederhana: bukankah AI masih sering salah? Bukankah chatbot kadang mengarang fakta? Bukankah mereka belum bisa berpikir seperti manusia?

Pertanyaan itu masuk akal. Masalahnya, Hinton tidak sedang membandingkan AI dengan manusia sempurna yang hidup di dunia teori. Ia membandingkannya dengan manusia nyata. Manusia yang sering lupa, sering salah, sering bias, sering tertipu propaganda, sering membuat keputusan buruk karena lapar atau kurang tidur.

Di titik tertentu, standar perbandingan berubah.

Hinton pernah menggunakan analogi yang cukup mengganggu. Menurutnya, jika suatu sistem dapat mengetahui ribuan kali lebih banyak daripada manusia dan mampu berbagi pengetahuan secara instan dengan salinan dirinya yang lain, maka muncul jenis kecerdasan yang belum pernah ada dalam sejarah bumi. Seorang manusia tidak dapat mengunduh seluruh pengalaman hidup manusia lain dalam hitungan detik. Model AI pada prinsipnya dapat melakukannya.

Perdebatan mengenai apakah AI benar-benar "mengerti" sering terasa seperti perdebatan filosofis yang tertinggal beberapa langkah di belakang perkembangan teknologinya sendiri.

Sementara akademisi berdebat tentang kesadaran, perusahaan-perusahaan berlomba membangun model yang lebih besar. Server-server raksasa berdengung siang malam. Gedung pusat data di berbagai tempat—Arizona, Iowa, Texas, hingga kawasan Nordik yang dingin—mengonsumsi listrik dalam jumlah luar biasa. Rak-rak komputer berisi GPU mahal memancarkan panas yang harus terus didinginkan. Bau logam, suara kipas industri, kabel-kabel tebal seperti akar pohon hitam. Dunia digital ternyata memiliki tubuh fisik yang sangat berat.

Hinton bukan satu-satunya yang khawatir. Nama-nama seperti Yoshua Bengio dan Stuart Russell juga sering menyuarakan risiko jangka panjang AI. Perbedaannya, Hinton memiliki posisi simbolis yang unik. Ketika seorang kritikus memperingatkan bahaya mobil, orang mungkin mengabaikannya. Ketika insinyur yang ikut merancang mesin berdiri dan mengatakan, "kita perlu berhati-hati," suasananya berbeda.

Sebagian orang menganggap kekhawatiran Hinton berlebihan. Mereka menunjuk sejarah panjang ketakutan teknologi. Mesin cetak pernah ditakuti. Kereta api pernah ditakuti. Radio pernah ditakuti. Internet juga pernah dianggap ancaman besar bagi peradaban.

Argumen itu tidak salah. Masalahnya, sejarah tidak selalu berpihak kepada kaum optimis. Asbes ternyata berbahaya. Timbal dalam bensin ternyata berbahaya. Senjata nuklir memang mengubah dunia secara permanen. Setiap teknologi memiliki kisahnya sendiri. Tidak semua berakhir sebagai alarm palsu.

Hal yang membuat saya terus memikirkan Hinton bukan prediksi kiamatnya. Prediksi semacam itu sering meleset dalam sejarah manusia. Yang mengganggu justru nada suaranya ketika berbicara. Tidak terdengar seperti nabi yang ingin mengatakan "saya sudah bilang." Tidak terdengar seperti orang yang sedang menikmati ketenaran baru sebagai pemberi peringatan.

Lebih mirip seseorang yang melihat sesuatu bergerak lebih cepat daripada yang ia perkirakan.

Rasa itu sebenarnya tidak asing. Banyak ilmuwan pernah mengalaminya. J. Robert Oppenheimer menyaksikan ledakan pertama bom atom di gurun New Mexico. Para insinyur media sosial awal melihat platform mereka berubah menjadi mesin penyebar kemarahan global. Penemu sering membayangkan satu masa depan, lalu dunia memilih masa depan yang lain.

Foto-foto Geoffrey Hinton setelah keluar dari Google sering memperlihatkan pria berusia tujuh puluhan yang tampak lelah tetapi tetap penasaran. Ia masih berbicara tentang neural network. Masih membahas representasi pengetahuan. Masih menikmati persoalan teknis yang rumit. Kekhawatirannya tidak membuatnya menjadi musuh AI.

Hubungan itu jauh lebih rumit. Sedikit seperti seseorang yang tetap mencintai laut, sambil mengetahui bahwa badai sedang terbentuk.

Pada musim gugur 2024, Hinton menerima Hadiah Nobel Fisika bersama John Hopfield atas kontribusi dasar mereka terhadap pembelajaran mesin. Dunia memberikan penghargaan tertinggi kepada salah satu arsitek AI modern pada saat yang sama ketika ia terus memperingatkan dunia tentang AI modern. Sulit menemukan ironi yang lebih padat daripada itu.

Beberapa kilometer dari tempat orang-orang memberi tepuk tangan, pusat data terus dibangun. Model-model baru terus dilatih. Investor terus mengucurkan miliaran dolar. Para insinyur muda terus menulis kode sampai larut malam. Anak-anak sekolah mulai menggunakan chatbot untuk mengerjakan tugas. Perubahan berlangsung bahkan ketika perdebatan belum selesai.

Geoffrey Hinton tampaknya memahami satu hal yang sering luput dari percakapan publik: teknologi tidak menunggu kita mencapai kesepakatan moral. Teknologi bergerak dulu. Diskusi menyusul dari belakang, sering dengan napas terengah-engah.

Sebuah wawancara lama memperlihatkan Hinton tersenyum kecil ketika membicarakan neural network. Antusiasme itu masih terlihat. Sulit menghapusnya dari wajah seseorang yang menghabiskan sebagian besar hidupnya mengejar satu ide.

Mesin-mesin yang dulu dianggap mainan akademik kini menulis laporan, membuat gambar, menerjemahkan bahasa, menghasilkan kode, dan mengisi layar miliaran manusia.

Hinton masih berbicara.

Mesin-mesin itu juga.

Catatan terkait: Fakta Paling Menakutkan dari AI yang Jarang Kita Sadari