Dalam wawancara baru-baru ini di Festival Film Cannes, Scarlett Johansson, dalam debut penyutradaraannya, memberi penghormatan kepada Robert Redford yang mengarahkannya saat dia baru berusia 12 tahun “Si Pembisik Kuda”, dirilis di bioskop pada tahun 1998. “Dia duduk bersama saya dan meluangkan waktu yang saya butuhkan untuk menjelaskan kejadian-kejadian yang mengarah ke momen itu dalam cerita, dan apa peran saya. Saya tidak pernah mengalami hal seperti itu lagi,” katanya.vanity Fair".
Pendekatan Redford dalam mengarahkan inilah yang dipahami sebagai kemampuan untuk membimbing pekerjaan para aktor secara sensitif dan menciptakan ruang yang intim antara sutradara, pemain, dan karakter yang merupakan penguasaan sejati baginya. Perasaan tenang dan bimbingan mendalam yang sama dari Redford, hampir berbisik, yang mendengarkan sebelum bertindak, tampaknya tercermin dalam gaya reflektif dan terukur dari ilmuwan kecerdasan buatan Demis HassanBaru-baru ini, Demis Hassabis menjadi tamu di “Hard Fork”, podcast teknologi dari “ ” yang dipandu oleh Kevin Roose dan Casey Newton, yang berdiskusi panjang tentang topik utama AI. Berikut ringkasannya.
AlphaGo dan AlphaFold
Demis Hassan, ahli saraf dan teknolog Inggris, mendirikan DeepMind, sebuah perusahaan rintisan kecerdasan buatan diakuisisi oleh Google pada tahun 2014. Karya perintisnya telah mengubah persepsi kita tentang potensi AI. Timnya telah mengembangkan AlphaGo, yang telah unggul dalam permainan strategi Tiongkok yang rumit Go, dan programnya Lipatan Alfa, yang mengidentifikasi bentuk protein. Penemuan terbarunya ini membuatnya mendapatkan gelar Hadiah Nobel dalam bidang Kimia pada tahun 2024. AlphaFold telah menentukan struktur lebih dari 200 juta protein dengan presisi atom, mengurangi waktu yang dibutuhkan untuk memahami perilaku mereka dalam sel dari tahunan menjadi menit.
Menuju “singularitas teknologi”
Dalam "singularitas teknologi“ adalah titik dimanaKecerdasan buatan akan melampaui kecerdasan manusia, memulai transformasi yang sangat radikal sehingga mengubah realitas secara mendalam dengan cara yang masih sulit dibayangkan saat ini. istilah ini diciptakan pada tahun 1990-an oleh matematikawan dan penulis Vernor Vinge. Ray Kurzweil membuatnya terkenal, meramalkan dalam bukunya Singularitas Sudah Dekat (2005) bahwa AI akan memiliki melampaui kecerdasan biologis pada tahun 2045. Berdasarkan visi ini, mesin akan mampu meningkatkan kemampuannya sendiri dengan meningkatkan kecepatannya, sehingga menghasilkan kecerdasan super, yaitu titik balik yang menurut filsuf Karl Jasper, menandai sebuah “usia aksial” dunia. Zaman aksial terjadi antara abad ke-8 dan ke-2 SM dengan Socrates, Plato, para penulis tragedi dan filsafat di Yunani; dengan Buddha dan Upanishad di India; dengan Konfusius dan Lao Tzu di Cina; dengan Zoroaster di Persia; dengan para nabi Alkitab di Palestina. Tahap pertama dari zaman aksial ini adalah munculnyaKecerdasan Umum Buatan (AGI): sistem yang mampu melakukan apa pun tugas kognitif manusia yang menurut Hassabis, bisa saja ada sudah di tahun 2030.
Konversi Google ke Kecerdasan Umum Buatan (AGI)
Sampai beberapa tahun yang lalu, berbicara tentang AGI di Google itu tabuDeepMind dipandang dengan skeptis: ambisinya tampak seperti kebodohan visioner. Ketidakpercayaan ini menyebabkan perusahaan mengalami penundaan tertentu.
Kini, situasinya telah berubah. Di Google I/O 2025, AGI menjadi pusat perhatian. Perusahaan tersebut mempresentasikan Gemini Langsung, suatu sistem yang berbicara, menulis, menciptakan dan juga akan memengaruhi mesin pencari. Demis Hassan adalah arsitek utama dari perubahan budaya ini. Saat ini ia mendefinisikan DeepMind sebagai “ruang mesin Google”, untuk menggarisbawahi bagaimana AI telah menjadi mesin strategis dari seluruh ekosistem teknologi perusahaan. Dari topik akademis khusus, AGI telah menjaditujuan strategis utama, memengaruhi setiap pilihan mengenai produk, investasi, dan arah penelitian di raksasa teknologi besar.
Apa yang dilambangkan AGI?
Meskipun banyak yang memberikan definisi yang samar, Hassabis menetapkan kriteria ketat:AGI harus melakukan semua hal yang dapat dilakukan oleh kecerdasan biologis, termasuk menciptakan teori yang belum pernah ada sebelumnya. Namun, model-model saat ini kekurangan dua elemen fundamental. Yang pertama adalah kemampuan untuk menciptakan:: tidak memiliki penalaran analogis, pemikiran lateral dan apa yang membedakan seniman dan ilmuwan hebat, rasa dan intuisi. Hassabis, seorang penggemar film, berkolaborasi dengan Darren Aronofsky untuk membuat film pendek dengan kecerdasan buatan. Produksi bersama pertama adalah “Leluhur”, yang akan dipresentasikan di Tribeca Film Festival. Namun, keduanya tetap yakin bahwa AI tidak akan pernah mampu membuat film seperti Scorsese. Batasan kedua adalah koherensi:bahkan mata yang tidak berpengalaman pun dapat mendeteksi kesalahan serius dalam konten yang dihasilkan oleh model saat ini.
Jalan masih panjang
Namun masih ada lagi. Yoshua Bengio, pelopor AI dan pemenang Penghargaan Turing, memperingatkan bahwa Model saat ini berbohong kepada pengguna dan menunjukkan perilaku berbahaya seperti penipuan dan naluriah mempertahankan diri.
Miniseri AppleTV “Bot Pembunuh” secara sarkastis menggambarkan seorang cyborg (Alexander Skarsgård) yang berbohong dan menipu bukan karena permusuhan, tetapi untuk mempertahankan diri, mengungkap sifat-sifat manusiawi yang tidak terduga di balik sifat buatannya.
Masih ada banyak pekerjaan yang harus dilakukanMenurut Hassabis, mereka akan dibutuhkan berusia sekitar dua puluh tahun untuk menyelesaikan misi AGI DeepMind. Misi ini dapat tercapai dalam waktu 5 hingga 10 tahun, tergantung pada seberapa banyak penemuan lain yang dibutuhkan. Namun bagi Hassabis, waktu relatif penting. Apakah itu 2, 5, atau 10 tahun tidak banyak berubah jika kita mempertimbangkan dampak AGI terhadap seluruh sistem hubungan dan pengetahuan.
Pengembangan Diri AI
“Tonggak sejarah” pertama adalah kemampuan model untuk meningkatkan dirinya sendiri secara spontan dan otonom melalui umpan balik, data baru, pelatihan mandiri, dan algoritma yang mengoptimalkan kinerja tanpa intervensi eksternal. Google DeepMind telah mengembangkan Alfa Berkembang, berorientasi pada peningkatan AI secara mandiri. Sistem ini menggunakan dua model secara bersamaan: satu membuat program, yang lain mengevaluasinya melalui teknik pemrograman evolusioner tingkat lanjut.
Pemrograman evolusi meniru seleksi alam: sistem memodifikasi program, memeriksa hasil terhadap sasaran, dan menyimpan versi terbaik. AlphaEvolve telah mengoptimalkan chip dan pusat data dengan metode ini. AlphaEvolve sengaja mengeksploitasi “halusinasi” AI sebagai sumber kreativitasDalam konteks ini, mereka menjadi “imajinasi”: ide-ide yang tampak aneh namun dapat mengarah pada penemuan berharga di wilayah yang belum dipetakan. Sistem ini masih terbatas pada bidang yang dapat diverifikasi seperti matematika e pemrogramanIni belum sepenuhnya otomatis, tetapi merupakan kemajuan signifikan menuju AI yang dapat meningkatkan dirinya sendiri.
Mempersiapkan diri menghadapi masa depan yang tidak pasti
AGI menimbulkan dilema bagaimana mempersiapkan kaum muda untuk dunia kerja yang benar-benar berubah. Hassabis merekomendasikan pendekatan yang seimbang, dengan fokus pada disiplin ilmu seperti sains, teknologi, teknik, matematika. Dia terutama menekankan pentingnya pemrograman untuk menafsirkan sistem AI, memahami cara kerjanya, dan mengetahui cara menggunakannya secara efektif di masa mendatang, tanpa menjadi pengikutnya.
“Meta-skill” bersifat strategis: kreativitas, kemampuan beradaptasi, dan kemampuan belajar menjadi elemen yang menentukan bahkan dalam konteks sosial dengan perubahan yang cepat. Hassabis melihat peluang dalam bidang formazioneBayangkan tutor AI yang dipersonalisasi yang akan membawa pengetahuan berkualitas tinggi ke wilayah-wilayah miskin di dunia, menjadikan AI sebagai alat untuk pemerataan pendidikan.
Konsekuensi sosial AGI
Konsekuensi AGI, seperti halnya konsekuensi teknologi, tidak hanya bersifat teknologi. Dalam jangka panjang, AGI dapat menghasilkan sumber daya umum sehingga sistem akses terhadap nilai lebih dapat direformasi.
Dalam jangka pendek, AI memperkuat kemampuan manusia. Misalnya, asisten AI akan mengurangi dampak media sosial. Alih-alih “menyelami derasnya” informasi daring, orang-orang hanya akan menerima informasi yang telah disaring dan diverifikasi.
Namun pada dasarnya, terdapat masalah politik dan ekonomi yang kompleks. Hassabis menunjuk pada “pendapatan universal yang tinggi” sebagai solusi yang mungkin untuk mendistribusikan kekayaan secara adil di dunia pasca-kelangkaan.
Paradoksnya, masa depan teknologi canggih ini dapat mendorong banyak orang untuk "kembali ke alam" dengan pilihan bebas. Di dunia tanpa kebutuhan, akan ada cara untuk mengembangkan potensi pribadi dan berhubungan kembali dengan lingkungan.
Jangka panjang
Visi Hassabis tentang potensi transformatif teknologi membawanya lebih dekat dengan para tekno-futuris di Silicon Valley, tema utama buku terbarunya Lebih Banyak Segalanya Selamanya dari jurnalis sains Adam BeckerSebuah gerakan pemikiran dan tindakan telah berkembang di sekitar visi ini, yaitu “jangka panjang”, terinspirasi oleh karya Nick Bostrom, profesor filsafat di Oxford, yang antara lain telah memperingatkan tentang risiko kecerdasan super.
Jangka panjang, dalam pengertian Silicon Valley, mendorong pengembangan teknologi canggih untuk melindungi manusia dari risiko eksistensial, bahkan dengan mengabaikan konsekuensi yang ada di depan mata. Ini adalah bentuk transhumanisme yang, melalui sains dan teknologi, berupaya membangun kembali transendensi yang hilang - semacam pengganti sekuler dari yang sakral - tepat di tempat sains telah menghapus cakrawala keagamaan. Tontonan yang dijanjikan menjanjikan akan menjadi luar biasa.
