Setelah tiga dekade berkarier memimpin beberapa perusahaan paling berpengaruh di Silicon Valley—turut mendirikan LinkedIn dan duduk di dewan direksi PayPal serta OpenAI—Reid Hoffman baru-baru ini mengalihkan perhatiannya ke dunia kesehatan.
Perusahaan rintisannya, Manas AI, sedang membangun mesin kecerdasan buatan yang bertujuan mempercepat proses penemuan obat kanker yang selama ini berjalan lambat. Terinspirasi dari makan malam bersama ahli kanker ternama Siddhartha Mukherjee, yang juga menjadi pendiri dan CEO perusahaan tersebut, pernyataan misi mereka adalah “mengubah penemuan obat dari proses yang memakan waktu satu dekade menjadi hanya beberapa tahun.”
Namun, antusiasme Hoffman terhadap kecerdasan buatan generatif, khususnya, melampaui target obat baru dan molekul kecil. Ia percaya bahwa frontier models—model AI paling canggih berskala besar yang kini tersedia dari perusahaan seperti OpenAI dan Anthropic—harus menjadi pilar utama dalam dunia kesehatan itu sendiri.
“Jika sebagai seorang dokter, Anda tidak menggunakan satu atau lebih model frontier sebagai opini kedua, saya yakin Anda sudah hampir melakukan malpraktik,” kata Hoffman saat berbicara di WIRED Health di London pada 16 April. “Sistem AI ini, meskipun banyak yang tidak dilatih secara khusus untuk bidang kedokteran, telah menyerap informasi milyaran kata. Sebagai opini kedua, ia menghadirkan kemampuan super yang tidak dimiliki manusia mana pun.”
Pernyataan semacam itu tentu akan menggegerkan banyak dokter. Awal tahun ini, sebuah studi besar menyimpulkan bahwa model bahasa berukuran besar (large language models) menimbulkan risiko bagi masyarakat umum yang mencari nasihat medis, karena kecenderungannya memberikan informasi yang tidak akurat dan mudah berubah.
Argumen Hoffman adalah, alih-alih mendelegasikan kemampuan berpikir kritis kepada model AI, orang seharusnya menggunakannya sebagai sumber informasi tambahan, yang ia yakini dapat mencegah kesalahan diagnosis. Ia mengaku secara pribadi menggunakan model frontier sebagai opini kedua untuk masalah kesehatannya sendiri dan bersikeras agar dokter pribadinya juga melakukan hal yang sama.
“Anda bisa saja berkata, ‘Tidak, saya pikir Anda salah, saya pikir ini yang benar,’” katanya kepada audiens WIRED. “Tetapi jika Anda tidak menggunakan ini sebagai opini kedua, Anda sedang membuat kesalahan, baik sebagai dokter maupun pasien.”
Dengan sistem National Health Service Inggris yang tertekan akibat daftar tunggu panjang dan tantangan tenaga kerja, termasuk kekurangan dokter keluarga secara kronis, Hoffman percaya bahwa kebutuhan akan model bahasa berskala besar yang bisa bertindak sebagai asisten medis gratis di setiap telepon pintar menjadi semakin mendesak. Ia menyarankan agar model ini juga bisa berfungsi sebagai bentuk triase awal sebelum konsultasi dengan dokter manusia.
“Kita tidak memiliki cukup dokter, kebanyakan orang tidak mempunyai akses, dan ketika Anda berpikir, ‘Bagaimana NHS harus didesain ulang?’ semua orang seharusnya bisa berinteraksi dengan asisten medis ini,” ujarnya.
Meskipun ia memiliki konflik kepentingan sebagai seorang pengusaha di bidang penemuan obat, Hoffman juga berharap AI dapat berperan lebih luas dalam membantu FDA dan badan regulator lainnya menilai obat-obatan baru, serta mempercepat ketersediaan obat yang sangat menjanjikan bagi pasien.
“Sebagai orang Silicon Valley, saya ingin sekali mencapai titik di mana FDA juga melakukan uji coba dengan model biologis, lalu berkata, ‘Oh, kita harus percepat yang ini, karena kemungkinan dampak negatifnya lebih kecil,” katanya. “Apakah saya pikir itu akan terjadi dalam waktu dekat? Sayangnya, tidak.”
Mengenai Manas AI, penilaian manusia tetap memegang peranan penting dalam keputusan perusahaan mengenai target mana yang akan dikejar. Mukherjee, menurut Hoffman, memeriksa dengan saksama proposal dari mesin AI mereka dan memisahkan kandidat yang benar-benar menarik dari yang “benar-benar konyol.”
Meskipun fokus awal perusahaan adalah pada kanker, Hoffman percaya bahwa potensi mesin penemuan berbasis AI jauh lebih luas, memungkinkan identifikasi kandidat obat untuk penyakit kronis dan juga penyakit langka yang secara tradisional kurang ekonomis untuk diteliti oleh perusahaan farmasi.
“Menurut saya, dalam 10 tahun, setiap penyakit utama akan memiliki molekul target yang setidaknya dapat membuat perbedaan serius," kata Hoffman.