Utama Teknologi Kecerdasan Buatan Hikmah di sebalik pembangunan model AI DeepSeek

Hikmah di sebalik pembangunan model AI DeepSeek

50
0
Imej dari Pixabay - Pexels

Selaku seorang yang mengikuti perkembangan teknologi semasa sejak dari bangku sekolah lagi, saya dengan acah-acah perasan bagus terpanggil untuk mengulas perkembangan terkini di dalam kancah kecerdasan buatan (artificial intelligence, AI). Beberapa minggu lepas, dunia dikejutkan dengan kehadiran DeepSeek, model AI sumber terbuka yang dihasilkan oleh sebuah firma dari China.

Kejutan tersebut hadir kerana ia dibangunkan dengan hanya kira-kira 1/50 daripada sumber yang dikatakan diperlukan untuk membangunkan sesebuah AI. Namun dengan sumber tersebut, ia didapati mampu ‘menapau’ model o1 dari OpenAI dalam beberapa penanda aras.

Pada pandangan saya, hikmah terbesar dari perkembangan ini terletak pada bagaimana DeepSeek menunjukkan apa yang tidak kena dengan pendekatan yang digunapakai oleh pendokong-pendokong pembangunan AI terutamanya di Amerika Syarikat (AS).

Secara umumnya, liputan mengenai perkembangan pembangunan AI ini lebih cenderung kepada persaingan teknologi antaran AS-China. Apa yang ramai terlepas pandang adalah bagaimana DeepSeek menunjukkan pendekatan scaling-up model-model AI secara semberono seperti yang diamal dan diperjuangkan oleh OpenAI bukan satu-satunya cara, atau jauh sekali cara terbaik untuk membangunkan AI.

Imej dari Pixabay – Eichinator –

Sehingga itu, OpenAI dan yang seangkatan dengannya telah berusaha menyakinkan orang ramai dan para pembuat dasar bahawa scaling up merupakan cara terbaik untuk mencapai apa yang dinamakan sebagai kecerdasan umum buatan (Artificial General Intelligence, AGI). Usaha mencapainya pula dilihat lebih ke arah sebagai mengembangkan perniagaan berbanding sains.

Memang terdapat bukti empirikal yang menunjukkan scaling-up model AI mampu memberikan prestasi yang lebih baik. Untuk perniagaan, pendekatan tersebut membawa kepada kitaran perancangan sukuan yang mudah dijangka dan membentuk hala tuju yang jelas untuk meneraju persaingan iaitu dengan membeli lebih banyak perkakasan seperti cip pemprosesan.

AI kuat makan ‘karan’ dan air!

Imej daripada Pixabay – rony michaud

Masalah akan timbul dalam bentuk kesan-kesan buruk luaran akibat mengambil pendekatan ini. Ia bukan sekadar keperluan untuk membina lebih banyak pusat-pusat besar. Kesan buruknya lebih daripada itu.

Apabila pusat-pusat data yang besar dibina di sesebuah tempat, ia akan memerlukan sumber tenaga elektrik yang besar dan juga air minuman penduduk.

Sebab apa ia menggunakan air minuman?

Ia bertujuan untuk menjaga kualiti peralatan-peralatan di fasiliti pusat data berkenaan supaya kekal sejuk. Ia seterusnya membawa kepada ancaman kenaikan harga air kerana berlakunya peningkatan permintaan oleh pusat-pusat data yang dibina tersebut. Seperti apa yang berlaku di sebuah bandar di Arizona, Amerika Syarikat ini.

Kesan buruk luaran ini juga boleh mengakibatkan pencemaran udara akibat dari peningkatan penjanaan elektrik daripada bahan api fosil. Ini kerana, bahan api tersebut bukan hanya disebabkan mampu menampung keperluan yang mendadak, ia juga disebabkan oleh keperluan tenaga berterusan 24 jam tanpa henti pusat-pusat data berkenaan. Permintaan ini tidak dapat dapat ditampung oleh sumber-sumber tenaga boleh diperbaharui kerana risiko ketidaktentuan bekalannya.

Keperluan tenaga yang tinggi ini juga membawa kepada impak secara global. Lebih banyak arang batu dan minyak digunakan, lebih banyak lagi perlepasan karbon yang akan mempercepatkan lagi krisis iklim sejagat.

Imej daripada Pixabay – PublicDomainPicture

Atas sebab itu juga, Google dan Microsoft telah memperlihatkan peningkatan pelepasan karbon sebanyak kira-kira 50% & 30% masing-masing pada tahun 2019 dan 2020. Agak aneh juga kerana pada tahun 2007 dahulu Google mensasarkan untuk mencapai pelepasan karbon sifar menjelang 2030.

OpenAI dan ‘yang sama waktu dengannya’ mempunyai jawapan yang unik untuk kenapa kita perlu menerima kesan-kesan negatif yang berlaku ini. Walaupun mengakui kesan sampingan tersebut untuk ‘jangka masa pendek’, ia didakwa amat diperlukan untuk mencapai ke tahap apa yang dinamakan sebagai AGI. AGI tersebut pula kononnya boleh digunakan kemudian untuk menyelesaikan masalah-masalah yang kita hadapi sekarang ini. Jadi, pada pandangan mereka ia ‘berbaloi’.

‘Berbilliun-liun’ untuk AI

Pandangan ini juga amat berkesan hinggakan para pembuat dasar terpukau dan baharu sahaja pada minggu lepas, Presiden Trump telah mengumumkan Stargate Project, sebuah pelaburan swasta $500 billion untuk pembangunan pusat-pusat data dan infrastruktur perkomputeran OpenAI.

Jika projek bernilai $500 billion tersebut dilaksanakan, ia akan menjadi perbelanjaan infrastruktur terbesar di dalam sejarah. Ia juga dijangka akan mempercepatkan lagi pembangunan pusat-pusat data pasca-ChatGPT ini. Dalam pada masa yang sama juga, ia juga akan mempercepatkan lagi kesan-kesan negatif melibatkan alam sekitar dan juga mengancam sumber keperluan penduduk seperti yang telah dinyatakan sebelum ini.

Namun DeepSeek telah menunjukkan bahawa untuk meningkatkan lagi keupayaan AI, kita tidak semestinya perlu menambahkan lagi bilangan pusat-pusat data. Kita perlu menerima hakikat dalam mengejar kecerdasan buatan terulung, kita tidak perlu mengorbankan alam semata-mata membina lagi pusat-pusat data.

Apa yang dilakukan oleh pemain-pemain AI terutamanya di Amerika Syarikat setakat ini lebih kepada mengejar laba keuntungan perniagaan berbanding pencapaian saintifik. Secara saintifiknya, tiada hukum fizik yang menyatakan kemajuan AI hanya boleh dicapai dengan scaling-up semata-mata.

Akal budi > AI

OpenAI telah membelanjakan sejumlah wang yang besar bagi memenuhi kehendak memperbesarkan keperluan sumbernya. Ia juga dilihat tidak menggunakan akal budi untuk mengambil kira kewajaran perbelanjaannya. Aliran tunai (cash flow) pada akhirnya menentukan sejauh mana sesebuah organisasi tersebut dapat bertahan.

Tidak kira dalam apa jua bentuk perniagaan dan di mana negara baik Amerika Syarikat, China mahupun Malaysia, tumpuan perlu menjurus kepada kaedah apa yang paling cekap dalam pembangunan AI. Tak kisah lah kalau korang tak ambil peduli tentang nasib rakyat atau perubahan iklim sekalipun, meningkatkan kecekapan adalah perkara yang amat baik untuk bisnes.

Kapasiti sesebuah syarikat tersebut untuk berinovasi juga boleh diragui jika tidak mengambil pendekatan inovasi kecekapan tersebut. Inovasi yang dimaksudkan bukanlah dimaksudkan inovasi produk semata-mata. Ia tentang bagaimana untuk membangunkan model AI dengan lebih cekap. Asas kepada pembentukan OpenAI itu sendiri.

Pembangunan AI yang dibuat secara membabi buta seperti yang diamalkan buat masa ini perlu dihentikan kerana kesan kerosakan jangka panjangnya. Selain alam sekitar, ia juga menjejaskan kehidupan rakyat seperti keperluan air akan diutamakan untuk menyejukkan pusat-pusat data. Walau sepintar mana pun kecerdasan buatan yang kita hasilkan, pada akhirnya kita sebagai manusia tetap memerlukan air yang bersih untuk terus hidup.

Tinggalkan komentar

This site uses Akismet to reduce spam. Learn how your comment data is processed.