Courtesy of QuantaMagazine

Bagaimana Model AI Mempelajari Dunia yang Sama dari Data yang Berbeda

Memahami seberapa jauh model AI, terutama model bahasa dan visi, mengembangkan representasi internal yang serupa terhadap dunia nyata meski berbeda jenis data dan struktur pelatihan, dan menguji hipotesis representasi Platonik sebagai kunci pemahaman universal dalam AI.

07 Jan 2026, 07.00 WIB

170 dibaca

Ikhtisar 15 Detik

Hipotesis representasi platonik menunjukkan bahwa model AI yang berbeda dapat memiliki pemahaman yang serupa tentang dunia.
Studi menunjukkan bahwa model AI yang lebih kuat cenderung memiliki representasi yang lebih mirip.
Pengukuran kesamaan representasi dalam AI dapat membantu mengembangkan metode pelatihan yang lebih efektif untuk model multi-modal.

Cambridge, Amerika Serikat - Ketika kita membaca cerita tentang anjing, kita bisa mengingatnya ketika melihat anjing di taman karena kita memiliki konsep khusus tentang 'anjing' yang tidak terikat hanya pada kata atau gambar saja. Namun, AI tidak selalu seberuntung itu karena mereka belajar dari data dalam jumlah besar dan seringkali hanya dari jenis data tertentu seperti teks atau gambar. Pertanyaannya adalah, apakah model bahasa dan model visi AI memiliki pemahaman bersama tentang konsep anjing meski mereka belajar dari bentuk data yang berbeda?

Beberapa penelitian menemukan bahwa model AI yang berbeda bisa mengembangkan representasi serupa meski mereka dilatih dengan data dan metode yang berbeda. Ada hipotesis yang disebut hipotesis representasi Platonik yang menyatakan bahwa model bahasa dan visi sebenarnya adalah 'bayangan' dari dunia nyata yang sama, seperti konsep Plato tentang bayangan di dalam gua. Hipotesis ini memicu perdebatan di komunitas riset AI dan mengilhami penelitian lanjutan.

Untuk membandingkan representasi dalam AI, para peneliti mengamati bagaimana setiap model merepresentasikan konsep dalam bentuk vektor matematika tinggi dimensi. Walaupun sulit membandingkan vektor ini secara langsung antar model, cara yang digunakan adalah dengan membandingkan pola kesamaan antar representasi dalam masing-masing model. Jika kedua model menunjukkan pola kesamaan yang mirip dalam cara mereka mengelompokkan konsep, itu menunjukkan adanya kesamaan representasi.

Penelitian oleh Minyoung Huh dan rekan menemukan bahwa semakin kuat model AI, semakin mirip representasi mereka, bahkan jika model-model itu belajar dari jenis data yang berbeda seperti gambar dan teks dari keterangan Wikipedia. Walaupun hasil ini menarik, ada kritik bahwa hasilnya bisa sangat tergantung pada dataset yang digunakan dan metode perbandingan yang dipilih. Ada juga peneliti yang berpendapat bahwa penting untuk melihat perbedaan antar representasi untuk memahami AI secara lengkap.

Kesimpulannya, hipotesis representasi Platonik bisa menjadi panduan untuk mengembangkan model AI yang mengerti dunia secara lebih sama dan konsisten, tetapi kompleksitas model besar saat ini kemungkinan memerlukan pendekatan yang lebih rumit. Temuan ini membuka peluang untuk metode pelatihan yang menggabungkan berbagai jenis data, sehingga AI bisa belajar lebih efektif dan fleksibel.

Referensi:
[1] https://www.quantamagazine.org/distinct-ai-models-seem-to-converge-on-how-they-encode-reality-20260107/

Analisis Ahli

Phillip Isola

"Konvergensi representasi AI menunjukkan bahwa mereka menangkap realitas yang sama walau dari 'bayangan' data berbeda."

Alexei Efros

"Ketidaksetaraan antara data gambar dan teks penting, karena dunia nyata memiliki aspek yang sulit diterjemahkan secara langsung."

Jeff Clune

"Model dengan triliunan parameter itu terlalu kompleks untuk disederhanakan dengan teori tunggal."

Analisis Kami

"Hipotesis representasi Platonik memberikan arah yang menarik untuk riset AI, tapi mengabaikan kompleksitas dan keunikan data pelatihan bisa berbahaya. Sementara persamaan antar model penting, keberagaman representasi juga kunci guna menjamin AI bisa beradaptasi di berbagai konteks dunia nyata."

Prediksi Kami

Masa depan AI kemungkinan akan melihat peningkatan model multimodal yang integratif, menggabungkan bahasa dan visi, sehingga mampu memahami dan merepresentasikan dunia dengan cara yang lebih universal dan efektif.