[BizHanKook] Pada 6 Oktober lalu, OpenAI merilis banyak naskah penelitian matematika. Naskah tersebut berjumlah lebih dari 700 dokumen yang berisi pembuktian untuk berbagai permasalahan. Dunia matematika menyambut perkembangan ini dengan perpaduan antara harapan dan keluhan. Di satu sisi, mereka menantikan era baru di mana masalah-masalah yang lama tak terpecahkan bisa diselesaikan, namun di sisi lain, muncul rasa kehilangan karena makna pembuktian yang dilakukan langsung oleh manusia mulai memudar.
Tentu saja, 700 naskah tersebut tidak semuanya memecahkan masalah yang benar-benar berbeda, dan belum semuanya terverifikasi. Namun, fakta bahwa AI mulai melakukan pekerjaan yang selama ini membutuhkan waktu lama bagi para peneliti dengan kecepatan jauh lebih tinggi adalah perubahan yang nyata. Hal serupa pun kini tengah terjadi di dunia astronomi.
Hanya berselang dua hari, giliran Anthropic yang unjuk gigi. Anthropic merilis peta alam semesta yang cukup istimewa. Brice Ménard, seorang astrofisikawan di Universitas Johns Hopkins sekaligus peneliti di Anthropic, merilis peta langit ultraviolet (UV) menyeluruh yang dibuat bersama Claude. Ini adalah peta sempurna yang mengisi bagian-bagian kosong yang sebelumnya tidak dapat dijangkau oleh teleskop konvensional. Sebagian dari peta tersebut merupakan data observasi nyata, sementara sisanya adalah peta prediksi yang disusun kembali oleh AI berdasarkan hasil observasi tersebut.
Titik awal peta ini adalah GALEX, teleskop luar angkasa ultraviolet yang beroperasi dari tahun 2003 hingga 2013. GALEX telah memindai 64% seluruh langit dalam spektrum ultraviolet jauh dan 76% langit dalam spektrum ultraviolet dekat. Pada peta ultraviolet jauh, sekitar sepertiga bagian kosong. Bintang-bintang yang memancarkan energi terlalu terang sangat menyilaukan bahkan dalam sinar ultraviolet, sehingga sulit untuk diamati dengan teleskop. Akibatnya, sulit untuk melihat alam semesta di latar belakangnya. Selain itu, piringan galaksi yang padat dengan bintang-bintang dan arah Bima Sakti juga tidak diamati karena detektor teleskop bisa rusak, sehingga area tersebut sengaja dihindari.
Namun, jika dilihat dengan spektrum ultraviolet, langit malam yang familiar akan tampak sangat berbeda. Sinar ultraviolet yang dipancarkan bintang panas dihamburkan oleh debu di sekitarnya, sehingga awan debu yang tidak terlihat jelas dalam spektrum cahaya tampak menjadi lebih terlihat nyata. Dengan mengamati distribusi awan dan hamburan cahaya, kita bisa merasakan interaksi menakjubkan antara bintang dan materi antarbintang.
Ménard meminta Claude untuk mengumpulkan semua data observasi ultraviolet yang pernah dipublikasikan dan mengintegrasikannya menjadi satu peta. Beberapa agen AI bekerja sama untuk melakukan perhitungan tersebut. Pertama, mereka menyesuaikan sekitar 38.000 area observasi yang dipotret oleh GALEX. Hal ini karena kecerahan langit yang sama bisa sedikit berbeda tergantung pada waktu dan kondisi saat pemotretan.
Cahaya yang berasal dari atmosfer bagian atas Bumi dan cahaya yang dihamburkan oleh debu di tata surya juga dikoreksi. Selain itu, data dari teleskop ultraviolet lain bernama Swift, serta data dari satelit Uri-byeol 4 (STSAT-1) milik Korea Selatan yang diluncurkan sejak lama, juga memainkan peran penting. Peralatan FIMS di dalam satelit tersebut memang memiliki resolusi yang agak kasar, namun berhasil memindai langit di arah piringan galaksi yang tidak dilihat oleh GALEX. Meski sudah dikumpulkan melalui berbagai instrumen eksplorasi, masih ada celah kosong yang belum terisi. AI kemudian memodelkan dan melacak celah tersebut secara statistik.
Melalui berbagai penelitian, hubungan antara cahaya ultraviolet dengan cahaya spesifik yang dipancarkan oleh bintang, awan debu, dan hidrogen terionisasi telah dipahami. Oleh karena itu, meskipun suatu area tidak teramati dalam spektrum ultraviolet, jika sudah ada data observasi dari panjang gelombang lain, bentuknya dalam spektrum ultraviolet dapat diperkirakan. Untuk menggambar peta seluruh langit ke segala arah, data Gaia yang mengamati hampir semua bintang di dalam Bima Sakti juga digunakan. Di area yang tidak memiliki data observasi ultraviolet, kecerahan ultraviolet diperkirakan berdasarkan suhu bintang, warna, dan tingkat pelemahan cahaya bintang saat melewati debu.
Untuk memverifikasi seberapa akurat hasil perhitungannya, dilakukan semacam tes buta (blind test) dengan menutupi sebagian langit yang sudah pernah diamati dengan ultraviolet. Saat dibandingkan dengan peta ultraviolet asli, tingkat kesalahan keseluruhannya adalah sekitar 12%. Meskipun tingkat kesalahannya masih cukup besar, AI berhasil menggambar peta ultraviolet dengan cukup baik.
Jika melihat peta yang sudah jadi, awan debu di sekitar bintang muda yang panas terlihat jelas. Kita juga bisa melihat cincin yang melingkar mengikuti gelembung gas antarbintang yang tercipta saat bintang raksasa meledak. Struktur seperti jalinan debu samar yang jauh dari piringan galaksi pun tampak terlihat. Sesuatu yang dulunya hanya bisa dilihat secara terpisah, kini bisa dikumpulkan di seluruh penjuru langit, dihubungkan, dan digambarkan dalam konteks menyeluruh.
Ada pula area unik yang tidak bisa dijelaskan hanya dengan distribusi awan debu antarbintang yang sudah diketahui sebelumnya. Struktur yang bersinar terang dalam spektrum ultraviolet jauh muncul di wilayah lintang tinggi, dan ini adalah struktur yang baru teridentifikasi berdasarkan hasil observasi tersebut.
Lantas, bagaimana kita harus menyikapi peta ini, yang dilengkapi oleh AI tanpa benar-benar melihat langit aslinya? Dari sini muncul pertanyaan filosofis yang sangat rumit dan sulit. Apakah peta yang diisi melalui perhitungan tanpa melihat langsung dengan teleskop bisa disebut sebagai peta alam semesta yang nyata? Peta ini mencerminkan prediksi dan hukum yang didukung oleh observasi. Dalam sains, prediksi adalah alat yang sangat penting. Namun, kita harus meninjau dengan cermat asumsi apa yang digunakan. Tentu saja, para penulisnya pun menambahkan catatan peringatan bahwa peta ini tidak boleh dianggap sebagai peta alam semesta yang sebenarnya.
Jika AI bisa menggambar peta tanpa benar-benar melihat alam semesta, apakah teleskop baru tidak lagi diperlukan? Sebaliknya, peta ini justru dapat membantu menentukan target observasi berikutnya. Saat menggambar peta, AI memberikan skor prediksi. AI dapat menetapkan ketidakpastian prediksi, mulai dari area yang diyakininya benar hingga area yang prediksinya belum pasti. Dengan demikian, strategi dapat disusun untuk memprioritaskan observasi teleskop pada area yang prediksinya belum pasti guna menambah data.
Selain itu, jika saat observasi nyata ditemukan area yang sangat berbeda dengan peta buatan AI, ada kemungkinan di sana tersembunyi fenomena baru yang belum kita ketahui atau jawaban atas fisika baru. Jika kita melangkah lebih jauh lagi, kita bisa berharap bahwa AI pada akhirnya tidak hanya menggunakan hubungan yang sudah kita ketahui, tetapi juga mampu menyajikan prinsip baru yang menjelaskan alam semesta.
Ada ide luar biasa untuk menguji pertanyaan ini, yang disebut dengan Tes Einstein. Jika tes Turing adalah eksperimen untuk menguji apakah AI dapat berpikir dan berbicara seperti manusia, maka tes Einstein adalah eksperimen untuk menguji apakah AI dapat menciptakan teori sains secara langsung berdasarkan data alam semesta.
Sebagai contoh, AI diberikan data hanya sebelum teori relativitas khusus dipublikasikan dan diminta untuk memecahkan masalah yang belum terpecahkan pada masa itu. Faktanya, sebuah model bahasa dengan sekitar 3,3 miliar parameter dilatih hanya dengan mengumpulkan buku dan surat kabar sebelum tahun 1900. Kemudian, diamati apakah AI mampu mencapai lompatan berikutnya, yaitu teori relativitas.
Namun sayangnya, jawaban setingkat penemuan kembali teori relativitas tidak muncul. Meskipun muncul beberapa jawaban yang mengarah pada konsep bahwa cahaya dapat mentransmisikan energi secara diskrit atau bahwa gravitasi dan percepatan adalah konsep yang serupa jika dilihat secara lokal, teori fisika yang konsisten tidak berhasil dibuat. Pada akhirnya, manusia harus memberikan petunjuk penting seperti "kecepatan cahaya selalu konstan" barulah AI dapat membuat teori relativitas yang masuk akal.
Baru-baru ini, AI dilatih menggunakan arsip data observasi teleskop luar angkasa Hubble dan menganalisis hampir 100 juta gambar secara mandiri. Dalam dua setengah hari, AI berhasil memilih kandidat galaksi yang dianggap unik, dan lebih dari 1.300 di antaranya terkonfirmasi sebagai galaksi yang benar-benar unik. Lebih hebatnya lagi, 800 di antaranya adalah galaksi yang belum pernah dilaporkan oleh astronom mana pun. Ada galaksi yang bentuknya terdistorsi aneh karena saling bertabrakan, ada pula galaksi yang mengalami lensa gravitasi ekstrem. Dari data lama hasil observasi alam semesta nyata, AI menemukan data berharga yang terlewatkan oleh manusia.
Tentu saja, jika teknologi AI terus berkembang di masa depan, seperti halnya tes Turing, AI yang lulus tes Einstein mungkin akan muncul. Kita bahkan bisa membayangkan sesuatu yang lebih mengejutkan. Bagaimana jika AI yang hanya mempelajari data sebelum tahun 1900, saat mencari jawaban atas masalah sulit yang membingungkan para fisikawan masa itu, justru memberikan jawaban ke arah yang sama sekali berbeda, bukan teori relativitas? Bagaimana jika ia memberikan jawaban ke arah yang sama sekali belum pernah dibicarakan oleh siapa pun dalam sejarah nyata, dan jawaban itu menjelaskan alam semesta lebih baik daripada teori relativitas? Apakah itu bisa dianggap sebagai kebenaran yang sesungguhnya, yang lebih mendekati wujud nyata alam semesta?
Kini kita harus memperlakukan AI dengan lebih bijak. Kita harus mengasah ketajaman mata untuk menilai apakah teori baru dan peta alam semesta yang disajikan AI itu nyata atau tidak. Jika kita terlalu memuja dan mengandalkan AI sehingga terus menelan mentah-mentah jawabannya, mungkin suatu hari nanti, meskipun AI secara tidak sengaja mengeluarkan halusinasi, kita akan terperangkap dalam delusi besar saat memandang alam semesta tanpa menyadarinya. Hal yang paling penting di era AI adalah jangan pernah lupa bahwa jawaban yang benar ada di atas kepala kita, di alam semesta yang nyata.
Siapakah penulis Ji Woong-bae? Ia mencintai kucing dan alam semesta. Sejak kecil, setelah menonton 'Galaxy Express 999', ia bermimpi untuk menyebarluaskan keindahan alam semesta. Saat ini, ia menjadi profesor asisten di Departemen Studi Bebas Universitas Sejong dan aktif dalam komunikasi sains melalui ceramah dan penulisan. Ia menulis buku seperti ‘Tentang Ketidakbergunaan Astronom’, ‘Kita Semua Terlahir sebagai Astronom’, dan ‘Pertanyaan Aneh yang Muncul Saat Melihat Alam Semesta’, serta menerjemahkan buku seperti ‘Bagaimana Saya Membunuh Pluto’, ‘Quantum Life’, dan ‘UFO’.