CEO Tesla dan pemilik xAI, Elon Musk, memperingatkan bahwa hampir semua data dunia nyata yang tersedia untuk melatih model kecerdasan buatana tau akal imitasi (AI) telah habis. Dalam siaran langsung di media sosial X, Musk menyebut fenomena ini sebagai “data puncak” AI.
“Pada dasarnya, kami telah menghabiskan jumlah kumulatif pengetahuan manusia … dalam pelatihan AI,” ujar Musk, seperti dilaporkan TRT World, Sabtu (11/1).
Data Sintetis Jadi Pilihan
Dengan menipisnya data dunia nyata, Musk menyarankan bahwa masa depan pelatihan AI akan bergantung pada data sintetis, yaitu data yang dihasilkan oleh AI itu sendiri. Proses ini memungkinkan AI untuk menulis, menilai, dan mempelajari materi yang diciptakan secara mandiri.
Namun, Musk memperingatkan risiko yang melekat pada pendekatan ini, terutama kecenderungan AI untuk mengalami “halusinasi,” yaitu menghasilkan keluaran yang tidak akurat atau tidak masuk akal. “Halusinasi membuat penggunaan materi buatan menjadi menantang. Bagaimana Anda tahu apakah itu jawaban yang benar atau hanya halusinasi?” tambahnya.
Risiko Keruntuhan Model AI
Peringatan Musk mendapat dukungan dari Andrew Duncan, Direktur AI di Alan Turing Institute, Inggris. Duncan mengungkapkan bahwa ketergantungan pada data sintetis berisiko menurunkan kualitas model AI, fenomena yang dikenal sebagai “keruntuhan model.”
“Saat Anda mulai memberi model materi sintetis, kualitas hasil mulai menurun, dan risiko bias serta kreativitas yang minim meningkat,” jelas Duncan.
Lebih lanjut, Duncan menyebut bahwa peningkatan konten yang dihasilkan AI secara daring dapat memperburuk masalah, karena data sintetis yang kurang berkualitas dapat kembali digunakan dalam pelatihan model AI.
Menurut laporan akademis yang dirujuk Duncan, data yang tersedia untuk publik untuk melatih model AI diprediksi akan habis pada tahun 2026. Situasi ini menuntut perusahaan teknologi untuk mencari solusi yang lebih inovatif dan bertanggung jawab dalam menghadapi era baru pelatihan AI.
Peringatan Musk dan Duncan menunjukkan bahwa meski potensi AI terus berkembang, tantangan dalam mengelola data pelatihan tetap menjadi isu krusial yang harus diatasi untuk memastikan keberlanjutan dan kualitas teknologi AI di masa depan.
