AI Arms Race Volume: 8

Berita besar AI bulan ini: Saatnya Realita AI.

Atau, mengapa gelembung hype AI mulai menyusut, bagaimana masalah mendasar tentang memori, dan mengapa raksasa AI kini beralih pada pencurian.

Ketika kami memulai seri berkala AI Wars awal tahun ini, perkembangan AI begitu cepat hingga kami bisa saja membuat buletin harian. Lalu sesuatu terjadi. Itu terjadi sekitar waktu ChatGPT 5 dirilis. Kini, berita tentang AI menjadi lebih terkendali. Mari sebut ini sebagai awal dari fase realitas AI. Berikut ringkasan kami tentang fase baru ini, beserta tautan ke berita terbaru.

AI tidak akan mencapai kecerdasan super manusia (AGI) dalam waktu dekat

Definisi bisa berubah, tetapi jelas banyak orang yang mengira AI akan lebih pintar dari manusia pada titik ini. Bahkan pada Januari tahun ini, CEO OpenAI, Sam Altman, mengatakan: “Kami kini yakin kami tahu cara membangun AGI” dan secara tersirat menyatakan bahwa hal itu akan terjadi tahun ini (2025). Ia akan terbukti salah. Ini akan membawa konsekuensi besar, tidak hanya bagi OpenAI sendiri, tetapi juga bagi ekonomi global yang mungkin terlalu berharap pada lonjakan produktivitas instan dari AI.

Fakta bahwa AI jauh kurang mumpuni dari yang diprediksi sudah menimbulkan dampak bisnis besar, seperti penemuan Deloitte memasukkan fakta palsu dalam laporan buatan AI yang ditagihkan kepada klien, serta para eksekutif yang justru mengambil keputusan lebih buruk karena percaya pada AI. 

AI gagal meniru memori manusia, dan tidak akan berhasil dalam waktu dekat

Banyak diskusi muncul tentang kecerdasan & anti-intelligence dari AI. Saat ini bahkan sudah ada AI Bullshit index, namun sedikit sekali yang membahas soal memori AI. Ini adalah kesalahan besar. Para pembuat model AI berasumsi bahwa kapasitas memori (secara teknis disebut context window) akan meningkat dengan setiap model baru, namun hal itu tidak terjadi secepat yang diperkirakan, dan riset terbaru menunjukkan bahwa peningkatan itu tidak akan pernah sampai pada level manusia. Implikasinya sangat besar bagi berbagai model bisnis dan investasi AI.

Sebagai contoh, hype AI membuat banyak perusahaan berpikir mereka bisa menggantikan terapis dan pelatih dengan AI. Namun sederhananya, industri kini sadar: jika pelatih AI Anda tidak bisa mengingat dengan benar apa yang Anda katakan bulan lalu, maka ia bukan pelatih yang baik. (Catatan teknis: jika Anda mengira agents atau vector stores adalah solusinya, pikir lagi, dan batasan ini hampir pasti juga berlaku pada fitur skills baru dari Anthropic).

Masalah ini tidak hanya berdampak pada coaching, akan ada efek besar dari manfaat yang perusahaan harap bisa didapatkan dari AI. Kegagalan memori berarti bahwa setiap bisnis yang berharap dapat “memasukkan semua data perusahaan ke AI” dan mendapatkan jawaban sempurna kemungkinan besar akan kecewa, atau bahkan kemungkinan terburuknya mengalami bencana strategis. Jadi tak heran jika investasi AI belum banyak mengubah permintaan tenaga kerja.

Psychology Today bahkan membuat grafik baik yang menunjukkan perbedaan antara kognisi manusia dan AI (LLM). Kami membuat replika versi kami pada awal artikel ini, terlihat jelas bahwa perbedaan utama antara manusia dan AI adalah memori, ditunjukkan pada sumbu y. Meski begitu, pentingnya kemampuan memori manusiawi masih terus diremehkan. Berikut adalah makalah terbaru dari tim peneliti AI tentang kemampuan yang dibutuhkan untuk AGI. Dari 12 kemampuan yang disebutkan, hanya satu yang menyinggung memori seperti manusia. Mereka menemukan bahwa saat ini progresnya masih nol. Penulis utamanya pun mengakui keterbatasan mendasar ini dalam komentarnya di X/Twitter, tetapi entah bagaimana tetap menyimpulkan bahwa kita sudah mencapai 58% jalan menuju AGI.

Bagan 1: Perbandingan kemampuan kognitif GPT-4 (2023) dan GPT-5 (2025) di sepuluh domain inti berdasarkan teori Cattell-Horn-Carroll. Sumber: Hendrycks et al. (2025), “A Definition of AGI.”

Gambar 1: Komentar di X/Twitter dari penulis utama makalah “A definition of AGI”

Diagram Venn di bawah ini menunjukkan bidang pemikiran dan bisnis yang terdampak oleh keterbatasan memori AI, atau batas ukuran context window. Diagram ini memang tidak sempurna, karena dibuat oleh manusia, namun menggambarkan dengan jelas betapa sentralnya masalah memori AI terhadap begitu banyak aspek kehidupan.

Bagan 2: AI dengan cepat telah memengaruhi seluruh sektor masyarakat, sehingga setiap perubahan besar dalam peran atau manfaatnya akan menimbulkan efek domino di berbagai bidang kehidupan.

AI tidak akan menulis semua perangkat lunak Anda dalam waktu dekat.

Gagasan bahwa siapa pun bisa membangun perangkat lunak hanya dengan “mengatakannya” ke AI kini mati. Fenomena ini disebut Vibe Coding: Anda menyebutkan ide brilian Anda, AI membangunnya jadi aplikasi web, dan Anda kaya raya. Kedengarannya konyol, tapi di awal tahun ini CEO dari perusahaan AI terbesar kedua berkata, “Dalam 12 bulan, kita mungkin hidup di dunia di mana AI menulis hampir semua kode.” Sekarang jelas: itu salah besar.

Salah satu perusahaan yang diharapkan akan sukses di era vibe coding adalah Lovable. Tapi bagaimana hasilnya? Crustdata menanyakan “Apakah Lovable Sedang Sekarat” dan mempublikasikan grafik yang menunjukkan penggunaan Lovable turun hampir 50% hanya dalam beberapa bulan. Data ini mungkin belum lengkap, tapi data ini jelas menunjukkan: bisnis vibe coding tidak sejalan dengan hype.

Bagan 3: Grafik Crustdata yang menunjukkan “kejatuhan” Lovable

Ketika hype AI mulai memudar, para raksasa AI justru tergoda untuk menggunakannya sebagai alat pencurian..

Dengan harapan yang menurun, banyak perusahaan AI kini mencari cara lain untuk tetap menghasilkan keuntungan. Bagi sebagian dari mereka, model bisnis “mengambil karya orang lain dan menampilkannya seolah milik sendiri” terlalu menggoda. Inilah yang banyak disebut sebagai pencurian konten, dan mudah dipahami alasannya. Dulu, saat Anda mencari di internet, Anda diarahkan ke sumber aslinya. Sekarang? Tanyakan sesuatu ke ChatGPT, dan ia akan mengambil informasi dari situs seseorang lalu menyajikannya tanpa sumber. Untuk itu, OpenAI akan menagih Anda biaya langganan dan menyimpan semua keuntungannya sendiri.

Pencurian konten ini menciptakan zero-click future bagi media dan bisnis lain, yang berpotensi menghancurkan ekonomi digital; mungkin bahkan menjadi awal dari akhir internet seperti yang kita kenal. Jika Anda terdampak atau ingin mempelajari lebih lanjut, kunjungi sister project kami di VSP AI org.

Berikan kami kabar baik tentang AI!

Kami sendiri adalah perusahaan AI, jadi Anda mungkin berpikir mengapa kami terdengar pesimis. Jawabannya karena kami bekerja dengan klien nyata yang menggunakan AI secara produktif dan membuat pelanggan mereka lebih bahagia. Masa depan dekat mungkin belum berisi AI dengan kecerdasan manusia, tapi AI sudah hadir dan membawa banyak keuntungan nyata. AI tidak akan memungkinkan Anda memecat semua staf dan menggandakan laba, tapi bisa meningkatkan produktivitas 5–15% dan mengurangi beban kerja tim Anda. Dan kami punya contoh nyatanya.

Kemajuan nyata AI terjadi saat orang menambahkan AI ke dalam alat kerja mereka, bisa jadi menggunakan model yang lebih kecil dan terfokus, memanfaatkan AI untuk pencarian cerdas, serta melatih staf untuk memahami cara mendapatkan hasil terbaik dari alat AI. Perbaikan ini mungkin tidak sebesar klaim “AI revolusioner”, dan ChatGPT-5 mungkin mengecewakan, tetapi manfaat gabungannya luar biasa. Inilah fase realitas AI, dan penuh peluang.

Untuk proyek VSP AI, kami sejalan dengan pemikiran pencipta World Wide Web, Tim Berners-Lee, dalam Süddeutsche Zeitung minggu lalu:

Kecerdasan buatan mempercepat perubahan di ruang digital dengan kecepatan yang setara dengan era awal World Wide Web. Semangatnya tak tergoyahkan: “Ketika saya memandang masa depan, saya melihat sebuah web baru muncul,” ujarnya. “Web itu akan terdesentralisasi, mewujudkan cita-cita kedaulatan data, dan akan menggunakan kecerdasan buatan untuk kebaikan, bukan untuk kejahatan.” – terjemahan oleh kami.

Dan akhirnya, jika Anda sudah membaca sejauh ini, sebagai bonus: Sam Altman salah lagi.

Pada tahun 2019, Altman pernah mengklaim bahwa AI akan menggantikan berbagai pekerjaan, sebagai contoh, radiolog manusia. Namun saat ini, permintaan untuk radiolog justru mencapai titik tertinggi sepanjang masa. Untuk pembahasan lebih lanjut dan grafik menarik tentang penggunaan AI dalam perangkat radiologi, lihat artikel terbaru berikut.