Peluncuran Model AI Sepintar Mahasiswa Doktoral Ditunda

Radarlambar.bacakoran.co- OpenAI tengah mengembangkan model kecerdasan buatan generasi terbaru yang diberi nama GPT-5, penerus dari GPT-4 yang terkenal.

Proyek ini, yang dikenal secara internal dengan nama Orion, sudah berjalan selama 18 bulan. Sebelumnya, beredar kabar bahwa GPT-5 akan dirilis pada Desember 2024, namun pihak OpenAI membantahnya tanpa memberikan penjelasan lebih lanjut.

Menurut laporan terbaru dari Wall Street Journal (WSJ), kemampuan GPT-5 saat ini belum memenuhi ekspektasi, sehingga diperlukan waktu pelatihan yang lebih lama.

OpenAI telah menjalani dua kali sesi pelatihan besar untuk meningkatkan kemampuan model bahasa besar (LLM) ini, namun pelatihan tersebut memakan waktu lebih lama dari perkiraan awal.

Salah satu tantangan utama adalah biaya operasional yang sangat tinggi, dengan estimasi biaya pelatihan sekali mencapai sekitar 500 juta dolar AS (sekitar Rp 8,1 triliun). 

Laporan tersebut juga mengungkapkan bahwa OpenAI memerlukan data pelatihan yang lebih bervariasi dan berkualitas tinggi, karena data yang tersedia di internet dianggap tidak memadai untuk membuat GPT-5 lebih pintar dari versi sebelumnya.

Untuk itu, OpenAI mulai mengembangkan data sintetis, yang dibuat oleh model AI yang sudah ada, untuk membantu pelatihan GPT-5.

Mira Murati, Chief Technology Officer OpenAI, menjelaskan dalam sebuah wawancara bahwa GPT-5 diharapkan akan menjadi lompatan besar dalam kecerdasan buatan.

Menurutnya, kecerdasan GPT-5 nantinya akan setara dengan mahasiswa doktoral dalam beberapa tugas tertentu, meskipun dalam beberapa tugas lainnya AI ini tidak akan setara dengan manusia.

Perbandingan yang dibuat oleh Murati antara GPT-3 yang seperti "balita" dan GPT-4 yang lebih mirip dengan "pelajar SMA" memberikan gambaran tentang perkembangan yang pesat dalam teknologi ini.

Murati juga memperkirakan bahwa GPT-5 mungkin akan dirilis pada akhir tahun 2025 atau awal 2026, memberikan waktu bagi OpenAI untuk menyempurnakan kemampuan model AI ini agar bisa memenuhi ekspektasi dan berfungsi lebih efektif dalam tugas-tugas kompleks.(*)