OpenAI dan Anthropic Tantang Asumsi Lama soal Batas Komputasi
CIANJUR.CO - OpenAI merilis solusi untuk tiga persoalan matematika besar yang telah lama menyulitkan peneliti. Salah satu hasilnya mengejutkan komunitas ilmu komputer: model perusahaan itu mengajukan algoritma yang diklaim dapat membantah Exponential Time Hypothesis (ETH), asumsi lama mengenai seberapa sulit suatu masalah komputasi diselesaikan.
Persoalan ini bukan sekadar soal kecepatan mesin. ETH menjadi salah satu pijakan untuk memahami batas kemampuan algoritma, dan telah memengaruhi banyak kajian ilmiah. Seperti diberitakan TechCrunch AI, klaim OpenAI memicu tanggapan beragam, mulai dari antusiasme hingga kekhawatiran tentang dasar bukti, cara temuan disampaikan, serta konsekuensinya bagi penelitian dan keamanan siber.
Tak lama setelah OpenAI mengumumkan hasilnya, matematikawan Anthropic Levent Alpöge menyatakan bahwa solusi OpenAI mungkin bertumpu pada pekerjaan yang sudah ada. Beberapa jam kemudian, Anthropic merilis bantahan ETH versinya sendiri. Kedua perusahaan laboratorium AI terdepan itu dengan demikian menyampaikan klaim bahwa model mereka menghasilkan algoritma yang menyelesaikan persoalan terkait lebih cepat daripada perkiraan sebelumnya.
Komunitas ilmiah mengatur tanggapan
Respons terhadap temuan kali ini tidak sepenuhnya mengikuti pola rilis sebelumnya. OpenAI membagikan pekerjaan untuk tiga disiplin ilmu melalui mekanisme berbeda. Para matematikawan menerima hasil yang diunggah ke GitHub. Para ilmuwan komputer membentuk kelompok kerja, meminta bukti dibagikan kepada publik, dan menghendaki OpenAI mendanai konferensi untuk membahasnya. Sementara itu, kelompok kerja para fisikawan akan menentukan sendiri bagaimana hasil di bidang mereka dirilis.
Di kalangan ilmu komputer, MIT Professor Ryan Williams mengorganisasi tanggapan terhadap temuan tersebut. Williams meneliti kompleksitas komputasi, bidang yang membahas sumber daya yang diperlukan untuk menyelesaikan persoalan. Ia sebelumnya mengkritik cara OpenAI merilis bukti. Pada awal Oktober, ia menyebut tumpahan bukti perusahaan itu sebagai “serangan DDOS terhadap matematikawan”.
Baca juga: Genie 4 Google DeepMind Hadir dengan Audio dan Dunia Interaktif
Meski pernah melontarkan kritik, Williams bersedia bekerja bersama laboratorium AI untuk membantu menelaah gagasan yang dinilai penting bagi bidangnya. Kepada TechCrunch, ia mengatakan OpenAI meminta bantuannya untuk menafsirkan solusi tersebut. Ia bekerja bersama ilmuwan komputer UC San Diego, Russell Impagliazzo dan Ramamohan Paturi, yang pertama kali menerbitkan ETH pada 1999.
Langkah awal mereka adalah menerbitkan surat terbuka yang meminta masukan dari ilmuwan yang tertarik pada persoalan tersebut. Surat itu juga mengundang pembahasan mengenai norma yang seharusnya mengatur kontribusi AI dalam penelitian. Menurut Williams, sebagian bukti OpenAI mungkin tergolong rutin, tetapi ada dua atau tiga bagian yang tampak asing. Bagian-bagian itulah, katanya, membuatnya menilai komunitas perlu mengerjakannya bersama-sama.
Hubungan ETH dengan P dan NP
ETH berkaitan dengan keluarga persoalan yang lebih luas, yakni P versus NP. Perdebatan tentang hubungan kedua kelas masalah ini telah berlangsung selama puluhan tahun di ilmu komputer dan bidang lain. Secara sederhana, pertanyaannya adalah apakah setiap persoalan yang solusinya dapat diperiksa dengan cepat juga selalu dapat diselesaikan dengan cepat.
Williams menggunakan Sudoku sebagai gambaran. Setelah jawaban suatu teka-teki tersedia, orang dapat memeriksa dengan cepat apakah jawabannya benar. Namun, mencari jawaban itu sendiri dapat memakan waktu. Pola antara memeriksa dan menemukan solusi tersebut juga muncul dalam berbagai persoalan penting. Prinsip serupa menjadi dasar sistem kriptografi: kunci memungkinkan pesan terenkripsi dibaca, sedangkan membobol kode yang efektif seharusnya membutuhkan waktu terlalu lama untuk berguna.
Baca juga: Mantan Direktur Meta Rohit Patel Bangun Ndoc, Workspace AI untuk Perusahaan
Para ilmuwan belum membuktikan apakah perbedaan antara memeriksa dan menyelesaikan itu selalu berlaku. Pernyataan P = NP berarti bahwa bukan hanya solusi Sudoku dapat diverifikasi, melainkan juga dapat dihasilkan dengan cepat. Lebih umum, jika solusi setiap persoalan yang bisa diperiksa cepat juga bisa ditemukan cepat, maka P = NP. Williams menilai gagasan itu terasa terlalu baik untuk menjadi kenyataan.
Karena itu, sebagian besar ilmuwan beranggapan P ≠ NP. ETH memberi dukungan pada pandangan tersebut dengan menyatakan bahwa, untuk kelas tertentu teka-teki logika yang sulit, bahkan algoritma komputer tercepat memerlukan waktu yang meningkat secara eksponensial ketika jumlah variabel bertambah.
Klaim OpenAI dan Anthropic menyatakan bahwa model mereka menemukan algoritma yang menyelesaikan teka-teki itu dalam waktu “sub-eksponensial”, yakni lebih cepat daripada batas yang sebelumnya dianggap mungkin. Jika klaim tersebut terbukti, ETH dapat dinyatakan salah atau terbantahkan dalam istilah ilmiah. Temuan itu juga mungkin membuka jalan bagi algoritma yang secara lebih umum mendukung kemungkinan P = NP.
Williams mengatakan setiap ilmuwan komputer mungkin perlu memberi bobot sedikit lebih besar pada kemungkinan P = NP, meskipun penilaian masing-masing dapat berbeda. Ia menambahkan bahwa temuan ini mempertanyakan intuisi lama tentang tingkat kesulitan masalah NP yang sukar. Namun, ia tidak menganggap hasil OpenAI sebagai jawaban akhir. Menurutnya, algoritma yang diajukan tidak mungkin menjadi algoritma terbaik yang dapat ditemukan.
Baca juga: GMO Internet Selidiki Dugaan Kebocoran Data Pelanggan Onamae
Dampak terhadap penelitian dan keamanan
ETH telah digunakan dalam banyak makalah ilmiah selama satu dekade terakhir. Jika klaim laboratorium AI itu bertahan setelah pemeriksaan, penelitian-penelitian tersebut perlu ditinjau kembali. Williams menjelaskan bahwa alasan itu mendorongnya meminta OpenAI mendukung konferensi: peneliti tidak hanya perlu memahami algoritmanya, tetapi juga menentukan landasan apa yang masih dapat digunakan setelah perubahan tersebut.
Di samping pertanyaan ilmiah, Williams menyoroti kemungkinan dampak terhadap keamanan siber. Algoritma yang lebih baik dapat berarti sistem kriptografi yang mengandalkan ukuran kunci tertentu perlu dianggap telah terbobol. Salah satu pertanyaan pertama yang ia ajukan kepada Dan Roberts, pemimpin sains OpenAI, adalah apakah temuan itu memengaruhi sistem kripto dan membuat sesuatu menjadi tidak aman. Menurut Williams, OpenAI telah memeriksanya dan cukup yakin bahwa hasil tersebut tidak mengisyaratkan adanya sistem yang berhasil dibobol.
Williams memandang pendekatan baru dalam penemuan ilmiah berbantuan AI masih berkembang. Ia tetap optimistis, meski mengakui adanya kekhawatiran nyata, terutama mengenai cara melatih generasi ilmuwan berikutnya. Pengalamannya sebagai ilmuwan komputer yang mengerjakan matematika tingkat tinggi mungkin membuatnya lebih mudah menyesuaikan diri dibandingkan matematikawan murni.
Ia menilai AI mendorong para peneliti untuk lebih ambisius dan memikirkan kembali jenis pertanyaan yang ingin mereka ajukan. Jika pekerjaan yang sebelumnya menjadi fokus ilmuwan kini menjadi sasaran yang lebih mudah bagi AI, kata Williams, peneliti perlu menaikkan standar pertanyaan ilmiah yang mereka pilih.