Belakangan ini, laboratorium AI terdepan berlomba-lomba membuat model yang bisa memperbaiki diri sendiri. Ada yang percaya ini adalah jalan paling pasti menuju kecerdasan super—karena saat AI terus mengembangkan dirinya dalam siklus yang rumit, ia akan melampaui pemahaman manusia (dan mungkin juga kendali kita).Itu semua bagus, tapi saya punya buletin yang harus diselesaikan. Saya penasaran, apakah metode peningkatan diri berulang ini juga berguna untuk saya? Mungkin saya bisa pakai AI untuk melatih dan terus mengembangkan model yang bisa mengotomatiskan beberapa pekerjaan buletin saya.Setelah bereksperimen sekitar seminggu, jawabannya ternyata sangat mengejutkan: ya. Lebih dari itu, mencoba model yang bisa memperbaiki diri memberi saya gambaran berbeda tentang bagaimana AI akan berkembang—yang tidak hanya berpusat pada beberapa perusahaan yang mengendalikan industri ini.
Saya mulai dengan membuat siklus peningkatan sederhanaUntuk belajar, saya mencoba melatih model bahasa kecil dari awal—artinya semua kerja keras saya serahkan pada Claude.Saya memasang AutoResearch, alat yang membantu model AI standar untuk membuat dan meningkatkan model yang lebih kecil. AutoResearch diciptakan oleh Andrej Karpathy, peneliti AI terkenal yang ikut mendirikan OpenAI, memimpin tim AI di Tesla, dan baru saja bergabung dengan Anthropic.Saya menjalankan Claude dan memberikan instruksi yang direkomendasikan: “Hai, lihat program.md dan mari mulai eksperimen baru!” Selagi Claude melakukan bagian sulit, saya menyediakan perangkat keras (Nvidia DGX, semacam ‘superkomputer’ untuk eksperimen AI), listrik yang menyala selama beberapa hari, dan mungkin izin yang tidak terlalu bijaksana untuk membiarkan melewatkan semua cek keamanan (biarkan dia bekerja!).Setiap beberapa jam saya periksa proyek AutoResearch dan kagum melihat Claude menyesuaikan parameter dan metode pelatihan, melihat bagaimana hasilnya berdampak pada output model yang lebih kecil, lalu terus memperbaikinya.Berikut ini contoh output awal model kecil itu saat saya minta melengkapi kalimat “Pada mulanya …””Pada mulanya dari mulainya orang dengan akhir dari dari dari akhir …
Tidak terlalu bagus. Tapi model kemudian, yang diperbaiki oleh Claude secara otomatis, mulai lebih jelas dan tidak terlalu sering ngulang-ngulang sendiri. Ini belum setara GPT-5, tapi menunjukkan jalur yang bagus untuk peningkatan berkelanjutan.
Perjalanan saya berlanjut dengan sesuatu yang lebih rumit—dan bergunaSaya sudah menggunakan agen AI yang mengandalkan Claude untuk mencari artikel penelitian penting. Jadi saya putuskan untuk lihat apakah saya bisa membuat sesuatu yang lebih baik.Saya coba alat dari startup bernama Prime Intellect, yang menggunakan AI untuk melatih model khusus bagi tugas tertentu. Saya kumpulkan sekitar 100 entri dari bagian “Elsewhere on the frontier of AI” di buletin saya. Lalu saya buat lingkungan pelatihan Prime Intellect dan minta Claude membantu saya membuat model sendiri—yang dinamakan Frontier_Paper_Curator—untuk menemukan dan meringkas penelitian menarik.Claude menemukan lebih banyak makalah dan membuat banyak data sintetis untuk pelatihan. Kemudian ia memanggil model lain untuk menilai hasil dari Frontier_Paper_Curator, sementara lingkungan pelatihan juga meningkatkan model dengan pembelajaran diperkuat.