Kehebohan yang terjadi saat ini seputar kecerdasan buatan, dimana para CEO di bidang teknologi memperkirakan akan ada kecerdasan super pada tahun 2026 dan terobosan dalam perpanjangan umur, bertumpu pada kelemahan mendasar: keyakinan keliru bahwa pemodelan bahasa tingkat lanjut sama dengan kecerdasan asli. Meskipun alat AI canggih seperti ChatGPT dan Gemini sangat mengesankan, alat-alat tersebut beroperasi berdasarkan prinsip yang secara fundamental berbeda dari pemikiran manusia – dan memperluas sistem ini lebih jauh tidak akan secara ajaib menjembatani kesenjangan tersebut.
Ilusi Kecerdasan
Inti dari booming AI saat ini terletak pada “model bahasa besar” (LLM). Sistem ini unggul dalam mengidentifikasi korelasi statistik dalam kumpulan data teks yang sangat besar, sehingga memungkinkan mereka memprediksi keluaran yang paling mungkin jika diberikan perintah. Intinya, mereka adalah mesin pencocokan pola yang canggih, bukan entitas yang berpikir. Ini adalah perbedaan yang penting. Ilmu saraf dengan jelas menunjukkan bahwa pemikiran manusia sebagian besar tidak bergantung pada bahasa; kita menggunakan bahasa untuk mengkomunikasikan pikiran, tetapi bahasa tidak sama dengan pikiran itu sendiri.
Hype tersebut menunjukkan bahwa hanya dengan memasukkan lebih banyak data ke dalam komputer yang semakin canggih (khususnya chip Nvidia), kita akan mencapai “kecerdasan umum buatan” (AGI) – sebuah AI yang dapat melakukan tugas intelektual apa pun yang dapat dilakukan manusia. Namun asumsi ini secara ilmiah diragukan. LLM adalah alat untuk meniru komunikasi, bukan mereplikasi proses kognitif berpikir dan bernalar yang berbeda.
Bahasa: Alat, Bukan Sumber Pemikiran
Penelitian terbaru di bidang ilmu saraf menegaskan hal ini. Sebuah studi tahun 2023 yang diterbitkan di Nature oleh Fedorenko, Piantadosi, dan Gibson menggarisbawahi bahwa bahasa pada dasarnya adalah alat untuk berkomunikasi, bukan prasyarat untuk berpikir. Individu dengan gangguan linguistik parah masih dapat terlibat dalam penalaran yang kompleks, pemecahan masalah, dan bahkan logika formal. Pencitraan otak menunjukkan bahwa aktivitas kognitif mengaktifkan jaringan saraf yang terpisah dari yang digunakan untuk pemrosesan bahasa.
Bayangkan seorang bayi: jauh sebelum bahasa berkembang, bayi mengeksplorasi, belajar, dan membentuk teori tentang dunia melalui observasi dan eksperimen. Mereka berpikir tanpa bahasa, menunjukkan bahwa kognisi mendahului dan ada secara independen dari kemampuan linguistik. Ini bukanlah spekulasi; itu adalah kenyataan yang bisa diamati.
Efisiensi Komunikasi, Bukan Penciptaan
Bahasa manusia berevolusi demi efisiensi: bahasa dirancang untuk menyampaikan gagasan dengan jelas dan ringkas. Hal ini menjelaskan mengapa beragam bahasa memiliki fitur umum yang mengutamakan kemudahan produksi, pembelajaran, dan pemahaman. Bahasa meningkatkan kognisi dengan memfasilitasi pertukaran pengetahuan, tetapi bahasa tidak menciptakan pengetahuan tersebut.
Singkirkan bahasa, dan kita masih bisa berpikir, bernalar, dan mengalami dunia. Hapus bahasa dari LLM, dan itu akan menjadi tidak berarti. AI hanya dapat beroperasi dalam batasan data yang dilatihnya; ia tidak dapat menghasilkan pemikiran yang benar-benar baru.
Batasan Penskalaan
Bahkan beberapa pelaku industri AI menyadari keterbatasan ini. Yann LeCun, peneliti AI terkemuka, baru-baru ini meninggalkan Meta untuk mendirikan startup yang berfokus pada “model dunia” – sistem yang dirancang untuk memahami dunia fisik melalui memori dan perencanaan yang terus-menerus, bukan hanya bahasa. Pakar lain kini mendefinisikan AGI bukan sebagai penskalaan model bahasa, namun sebagai replikasi “keserbagunaan kognitif dan kemahiran orang dewasa yang berpendidikan tinggi.”
Namun, pendekatan yang lebih bernuansa ini pun menghadapi masalah mendasar. AI yang dapat mensimulasikan kognisi manusia secara akurat masih belum memiliki kapasitas untuk melakukan perubahan paradigma yang sebenarnya. Terobosan ilmiah sejati tidak muncul dari analisis data yang berulang; hal ini muncul dari ketidakpuasan terhadap kerangka kerja yang ada, dari kemampuan untuk memahami ide-ide yang melampaui pemahaman saat ini.
Mesin Metafora Mati
Seperti pendapat filsuf Richard Rorty, kemajuan sering kali datang dari membuang “metafora mati” – cara berpikir kuno yang tidak lagi bermanfaat bagi kita. Sistem AI, pada dasarnya, tidak mampu menimbulkan ketidakpuasan kreatif seperti ini. Mereka dapat menggabungkan kembali pengetahuan yang ada, namun mereka tidak dapat menghasilkan paradigma yang benar-benar baru karena mereka terjebak dalam kosakata data pelatihan mereka.
Kesimpulannya, meskipun AI pasti akan terus meningkatkan tugas-tugas yang dirancang untuknya, potensi superintelligence tetap menjadi fantasi ilmiah. Kecerdasan manusia bukan tentang pemrosesan data; ini tentang kapasitas berpikir orisinal, didorong oleh rasa ingin tahu, ketidakpuasan, dan kemampuan membayangkan apa yang belum ada. Itu adalah sesuatu yang tidak dapat ditiru oleh model bahasa mana pun, betapapun besarnya.
