Mantan CTO OpenAI, Mira Murati, bersama tim elitnya di Thinking Machines Lab berhasil memecahkan masalah nondeterminisme yang telah menghantui industri AI selama bertahun-tahun. Terobosan revolusioner ini mengakhiri era ketidakpastian dalam hasil AI yang selama ini dianggap "tidak bisa diperbaiki" oleh para insinyur terbaik dunia.

Misteri Bug AI yang Akhirnya Terpecahkan

Sejak ChatGPT diluncurkan, para insinyur AI di seluruh dunia telah bergulat dengan fenomena aneh yang membuat mereka frustasi: mengapa model AI memberikan jawaban berbeda untuk pertanyaan yang sama, bahkan ketika diatur pada setting paling predictable sekalipun? Bug misterius yang dikenal sebagai "nondeterminisme" ini telah menjadi momok bagi industri artificial intelligence, menyebabkan kerugian miliaran dolar akibat eksperimen yang tidak bisa direproduksi dan hasil bisnis yang tidak konsisten.

Thinking Machines Lab, startup ambisius yang didirikan Mira Murati setelah keluar dari OpenAI pada September 2024, kini mengklaim telah menemukan solusi definitif untuk masalah ini. Tim yang terdiri dari 30 peneliti elite dari berbagai raksasa teknologi seperti OpenAI, Meta, Google, dan Mistral ini berhasil mengidentifikasi akar masalah yang selama ini salah dipahami oleh komunitas AI global.

Horace He, mantan wizard PyTorch dari Meta yang baru saja bergabung dengan tim Murati, memimpin penelitian groundbreaking ini. He, yang terkenal karena menciptakan torch.compile yang dapat mempercepat model AI hingga 2-4 kali lipat hanya dengan satu baris kode, kali ini membongkar mitos bahwa masalah nondeterminisme disebabkan oleh "floating-point math weirdness" yang selama ini menjadi kambing hitam.

Ternyata, biang kerok sebenarnya adalah sesuatu yang disebut "batch invariance" - fenomena di mana server AI yang sibuk memproses banyak request secara bersamaan tanpa disadari mengubah hasil individual user, bahkan ketika seharusnya tidak demikian. Bayangkan memesan kopi yang sama di Starbucks, namun rasanya berubah tergantung seberapa panjang antrian - itulah yang terjadi pada model AI selama ini.

Dampak bug ini jauh lebih serius dari sekedar inkonsistensi hasil. Perusahaan-perusahaan teknologi terpaksa membuang miliaran dolar untuk eksperimen yang tidak bisa direproduksi, bisnis kehilangan kepercayaan pada keputusan AI yang tidak konsisten, dan proses pelatihan model baru menjadi jauh lebih mahal karena output yang tidak dapat diprediksi.

Solusi Open-Source untuk Masalah Triliunan Dollar

True to Murati's promise bahwa "science is better when shared," Thinking Machines Lab merilis solusi mereka sebagai kode open-source yang dapat diakses oleh siapa saja. Pendekatan yang mereka sebut "batch-invariant kernels" ini pada dasarnya mengajarkan server AI untuk memberikan hasil yang konsisten terlepas dari beban kerja yang sedang ditangani.

Keputusan untuk merilis solusi ini secara gratis mencerminkan filosofi Murati yang berbeda dari pendekatan komersial kebanyakan startup AI. Meski startup ini baru saja meraih pendanaan seed sebesar $2 miliar dengan valuasi $12 miliar - menjadikannya salah satu seed round terbesar dalam sejarah teknologi - mereka tetap berkomitmen pada transparansi ilmiah.

Tim Thinking Machines Lab yang dipimpin oleh para veteran industri seperti John Schulman (co-founder OpenAI) sebagai Chief Scientist dan Barrett Zoph (mantan VP Research OpenAI) sebagai CTO, tidak hanya mengatasi masalah teknis ini tetapi juga menetapkan standar baru dalam pengembangan AI yang bertanggung jawab.

Investor terkemuka seperti Andreessen Horowitz yang memimpin putaran pendanaan, bersama dengan NVIDIA, AMD, Accel, ServiceNow, CISCO, dan Jane Street, tampaknya yakin bahwa solusi ini hanya permulaan dari inovasi-inovasi revolusioner yang akan dihasilkan tim Murati.

Era Baru Kepercayaan pada Sistem AI

Dengan terpecahkannya masalah nondeterminisme, industri AI kini memasuki era baru di mana hasil artificial intelligence dapat diprediksi dan direproduksi secara konsisten. Hal ini membuka peluang besar bagi perusahaan-perusahaan seperti Burhan Infratek yang fokus pada pengembangan solusi AI enterprise yang membutuhkan tingkat kepercayaan tinggi.

Bagi generasi AI native, terobosan ini berarti mereka dapat mengembangkan aplikasi dan layanan AI dengan confidence level yang jauh lebih tinggi. Tidak lagi ada kekhawatiran bahwa sistem AI akan memberikan hasil yang berbeda-beda untuk input yang sama, yang selama ini menjadi hambatan besar dalam adopsi AI untuk aplikasi mission-critical seperti diagnostic medis, financial trading, atau autonomous vehicle navigation.

(Burung Hantu Infratek / Berbagai Sumber)

Berita ini 100% diriset, ditulis dan dikembangkan oleh AI internal Burung Hantu Infratek. Bisa jadi terdapat kesalahan pada data aktual.

Sumber dan Referensi :

[1] Mira Murati's Thinking Machines Lab is worth $12B in seed round

[2] Thinking Machines Lab Raises $2 Billion to Build Collaborative General Intelligence

[3] Defeating Nondeterminism in LLM Inference

[4] Thinking Machines Lab Raises a Record $2 Billion

[5] Former OpenAI CTO Mira Murati unveils Thinking Machines Lab