Apakah ada alat AI generatif yang bisa saya gunakan yang mungkin sedikit lebih etis dari yang lain?
—Pilihan yang Lebih Baik
Tidak, saya tidak berpikir bahwa satu pun alat AI generatif dari pemain utama lebih etis daripada yang lain. Inilah alasan saya.
Bagi saya, etika penggunaan AI generatif dapat dibagi menjadi masalah dengan bagaimana model-model tersebut dikembangkan—khususnya, bagaimana data yang digunakan untuk melatihnya diakses—serta kekhawatiran yang berkelanjutan tentang dampak lingkungan mereka. Untuk menghidupkan sebuah chatbot atau pembangkit gambar, diperlukan sejumlah data yang luar biasa, dan keputusan-keputusan yang telah diambil oleh para pengembang di masa lalu—dan terus diambil—untuk mendapatkan repositori data ini dipertanyakan dan diselimuti oleh kerahasiaan. Bahkan apa yang orang-orang di Silicon Valley sebut sebagai model “open source” menyembunyikan dataset pelatihan di dalamnya.
Meskipun keluhan dari para penulis, seniman, sineas, kreator YouTube, dan bahkan pengguna media sosial yang tidak ingin pos mereka diseret dan diubah menjadi lumpur chatbot, perusahaan AI umumnya berperilaku seolah-olah persetujuan dari para pencipta tersebut tidak diperlukan agar hasil karyanya digunakan sebagai data pelatihan. Klaim yang akrab dari para pendukung AI adalah bahwa untuk mendapatkan sejumlah data yang besar dengan persetujuan manusia yang menciptakannya akan terlalu sulit dan akan menghambat inovasi. Bahkan bagi perusahaan yang telah menjalin kesepakatan lisensi dengan penerbit-penerbit besar, data “bersih” tersebut hanya merupakan bagian infinitesimal dari mesin kolosal.
Meskipun beberapa pengembang sedang bekerja pada pendekatan untuk secara adil mengkompensasi orang ketika karyanya digunakan untuk melatih model AI, proyek-proyek ini tetap menjadi alternatif yang cukup niche dibandingkan dengan raksasa-raksasa utama.
Dan kemudian ada konsekuensi ekologisnya. Dampak lingkungan saat ini dari penggunaan AI generatif sama-sama besar di seluruh opsi utama. Meskipun AI generatif masih mewakili bagian kecil dari tekanan agregat manusia terhadap lingkungan, alat-alat perangkat lunak gen-AI memerlukan energi yang jauh lebih besar untuk diciptakan dan dijalankan dibandingkan dengan rekan-rekan non-generatif mereka. Menggunakan chatbot untuk bantuan penelitian jauh lebih banyak berkontribusi pada krisis iklim daripada hanya mencari di web Google.
Mungkin jumlah energi yang diperlukan untuk menjalankan alat-alat itu bisa dikurangi—pendekatan baru seperti model terbaru DeepSeek menghabiskan sumber daya energi yang berharga daripada mengonsumsinya—tetapi perusahaan-perusahaan AI besar tampaknya lebih tertarik untuk mempercepat pengembangan daripada berhenti sejenak untuk mempertimbangkan pendekatan yang kurang merugikan bagi planet ini.
Bagaimana kita membuat AI lebih bijaksana dan lebih etis daripada lebih pintar dan lebih kuat?
—Pikiran Galaksi
Terima kasih atas pertanyaan yang bijak, sesama manusia. Predikamen ini mungkin menjadi topik diskusi yang lebih umum di kalangan mereka yang membangun alat AI generatif daripada yang Anda perkirakan. Misalnya, pendekatan “konstitusional” Anthropic terhadap chatbot Claude-nya berusaha menanamkan nilai-nilai inti ke dalam mesin tersebut.
Kerancuan yang ada di tengah pertanyaan Anda dapat ditelusuri kembali ke bagaimana kita berbicara tentang perangkat lunak tersebut. Baru-baru ini, beberapa perusahaan telah merilis model-model yang difokuskan pada pendekatan “pemikiran” dan “rantai pemikiran” untuk melakukan penelitian. Menggambarkan apa yang dilakukan alat-alat AI dengan istilah dan frasa yang mirip manusia membuat garis antara manusia dan mesin menjadi tidak perlu kabur. Maksud saya, jika model tersebut benar-benar bisa berpikir dan memiliki rantai pemikiran, mengapa kita tidak bisa mengirimkan perangkat lunak itu ke jalur pencerahan diri?
Karena itu tidak berpikir. Kata-kata seperti pemikiran, pemikiran mendalam, pemahaman—semuanya itu hanya cara untuk menggambarkan bagaimana algoritma memproses informasi. Ketika saya berhenti sejenak untuk mempertimbangkan etika cara model-model ini dilatih dan dampak lingkungan, sikap saya bukan didasarkan pada penggabungan pola prediktif atau teks, tetapi lebih pada hasil pengalaman individual saya dan keyakinan yang sangat dipegang.
Aspek-etika dari output AI akan selalu kembali pada input manusia kita. Apa tujuan dari dorongan pengguna ketika berinteraksi dengan chatbot? Apa bias dalam data pelatihan? Bagaimana pengembang mengajari bot untuk merespons pertanyaan kontroversial? Daripada fokus pada membuat AI itu sendiri lebih bijak, tugas sebenarnya adalah membudidayakan praktik pengembangan dan interaksi pengguna yang lebih etis.