Pakar Matematika Jacob Tsimerman Cuti Kampus demi Bergabung ke OpenAI

Profesor matematika Universitas Toronto sekaligus peraih peraih Fields Medal, Jacob Tsimerman, mengambil cuti akademis untuk bergabung dengan divisi keselamatan di OpenAI. Pengumuman ini disampaikan pada Kamis waktu setempat, tak lama setelah ia menerima penghargaan tertinggi dalam bidang matematika tersebut.

Langkah Tsimerman mengejutkan banyak pihak di kalangan akademisi karena rekam jejak riset teori bilangannya yang sebelumnya tidak berfokus pada keselamatan kecerdasan buatan. Namun, peraih penghargaan bergengsi itu telah memantau perkembangan dan potensi risiko teknologi ini selama dua dekade terakhir.

Tsimerman mengungkapkan alasannya mulai memberi perhatian khusus pada potensi risiko kecerdasan buatan sejak beberapa tahun lalu.

"Saya secara pribadi mulai lebih terinvestasi sekitar tahun 2016, ketika AlphaGo muncul. Dan kemudian, ketika ChatGPT hadir dan saya dapat melihat bahwa sistem ini benar-benar dapat berbicara, saya tidak melihat alasan mengapa mereka tidak akan menjadi jauh, jauh lebih kuat dan berpotensi lebih mampu daripada manusia dalam berbagai tugas," kata Jacob Tsimerman, Profesor Universitas Toronto.

Ia menambahkan bahwa perkembangan kemampuan teknis model AI saat ini mempermudah transisi kariernya ke industri teknologi.

"Saat itu, sudah jelas bagi saya bahwa saya akhirnya kemungkinan akan beralih ke keselamatan AI. Sekarang adalah waktu yang sangat tepat, karena baru-baru ini sistem AI menjadi cukup baik sehingga kita dapat mendelegasikan tugas pengkodean kepada mereka," ujar Tsimerman.

Proses adaptasi teknologi ini menurutnya memangkas kendala teknis dalam menjalankan riset dan eksperimen data.

"Hal itu membuat tidak memiliki pelatihan sebagai insinyur perangkat lunak menjadi hambatan yang jauh berkurang dibandingkan sebelumnya. Dulu, jika saya ingin menjalankan eksperimen dengan sistem AI atau jenis himpunan data besar apa pun, itu akan sangat menyita waktu," ucap Tsimerman.

Tsimerman menjelaskan tingkat kerumitan yang harus dihadapi saat melakukan pemrograman secara mandiri di masa lalu.

"Saya harus mempelajari semua jenis ilmu komputer dan pemrograman lalu melakukan penataan ulang kode, dan tidak masuk akal bagi saya untuk menghabiskan begitu banyak waktu untuk melakukan itu. Sekarang jauh lebih mudah," kata Tsimerman.

Mengenai perkembangan pesat kemampuan AI dalam menyelesaikan masalah matematika tingkat lanjut, Tsimerman memberikan pandangannya tentang dinamika yang terjadi.

"Beberapa tahun lalu, model bahkan mengalami kesulitan dengan pertanyaan paling dasar. Namun, mereka terus meningkat secara konsisten. Pertama, mereka menjadi sangat mahir dalam soal-soal kompetisi untuk siswa sekolah menengah, yang membuat beberapa matematikawan mulai memperhatikan," ujar Tsimerman.

Kemampuan sistem kecerdasan buatan tersebut kini telah melampaui level kompetisi dasar.

"Namun kemudian, selama beberapa bulan terakhir, kita mengalami ledakan hasil penelitian yang akan bangga dicapai dan dipublikasikan oleh matematikawan profesional. Kita melihat ini terjadi sekarang dalam skala besar," ucap Tsimerman.

Tsimerman memprediksi masa depan disiplin ilmu matematika akan mengalami pergeseran mendasar seiring melesatnya kemampuan AI.

"Jika hal-hal berlanjut di jalur ini—yang diperkirakan oleh banyak dari kita, termasuk saya sendiri—segera kita akan berada pada titik di mana sistem AI secara handal lebih baik daripada manusia dalam apa yang dilakukan matematikawan saat ini. Pada titik itu, kita harus memikirkan kembali bagaimana seluruh bidang ini bekerja," kata Tsimerman.

Ia melihat ada potensi akselerasi besar dalam penelitian matematika murni dan penerapannya di dunia nyata.

"Tergantung dari sudut pandang mana Anda mendekatinya. Dari satu sudut pandang, saya pikir ini akan sangat menggairahkan. Kita mungkin mempercepat proses menghasilkan matematika yang menarik dengan faktor luar biasa 10 atau 100. Jika itu terjadi, kita mungkin melihat hubungan antara matematika murni dan aplikasi (yang biasanya memakan waktu berdekade-dekade) benar-benar dipercepat dan menjadi saluran yang jauh lebih ketat," ujar Tsimerman.

Meski demikian, perubahan cepat ini membawa tantangan tersendiri bagi para peneliti muda.

"Namun dari perspektif matematikawan peneliti, dan terutama kaum muda yang sedang mengejar gelar Ph.D. dalam bidang matematika, ini adalah masa yang agak مضطرب (turbulen). Keterampilan yang telah kita peroleh dan pelajari untuk diteruskan mungkin menjadi kurang relevan dibandingkan sekarang," ucap Tsimerman.

Tsimerman juga mengomentari prasangka masyarakat terhadap potensi skenario risiko ekstrem dari kecerdasan buatan.

"Ada bias bahwa cerita yang pertama kali ditulis dalam fiksi ilmiah tidak akan terjadi di dunia nyata, dan naif untuk berpikir bahwa itu akan terjadi. Kita juga memiliki budaya di mana kita dibanjiri oleh orang-orang yang memberi tahu kita bahwa setiap perkembangan baru adalah hal besar berikutnya, dan bahwa kita harus mengubah semua yang kita lakukan untuk bereaksi terhadapnya," kata Tsimerman.

Ia menekankan perlunya evaluasi objektif terhadap prediksi-prediksi masa depan mengenai teknologi ini.

"Sebagian besar waktu, itu terbukti tidak benar. Jadi saya pikir orang memiliki semacam reaksi imun yang sehat terhadap hal itu. Namun apa yang ingin saya dorong untuk dilakukan orang-orang adalah sebenarnya mencatat prediksi mereka untuk masa depan dan menuliskannya. Kemudian—tiga bulan, enam bulan, sembilan bulan, satu tahun dari sekarang—bandingkan," ujar Tsimerman.

Kepindahan Tsimerman ke San Francisco terjadi di tengah laporan keprihatinan keselamatan AI global dan akselerasi kemampuan model kecerdasan buatan yang dikembangkan berbagai perusahaan teknologi.