Sebagian besar dunia sekarang sudah mengenal ChatGPT, di antara alat kecerdasan buatan (AI) lainnya. Dikembangkan oleh Open AI, ChatGPT adalah chatbot AI yang dilatih dengan beragam teks internet, yang memberikan pengetahuan tentang berbagai subjek. Dengan mesin perangkat lunaknya yang berbasis pada Large Language Model (LLM) yang disebut GPT, ChatGPT unggul dalam menghasilkan teks yang mirip dengan manusia, memungkinkannya untuk menjawab pertanyaan, menghasilkan konten, dan memfasilitasi percakapan.
LLM mencapai kesuksesan dalam tugas pemrosesan bahasa alami. Mereka pun semakin meniru aspek-aspek kecerdasan manusia. Mereka dapat bermain catur secara efektif, melakukan matematika tingkat lanjut, dan mencapai hasil yang mengesankan dalam tes IQ.
Apa implikasi praktis sehubungan dengan kapasitas kerja sama dari GPT-4? Bayangkan rumah tangga yang memiliki kemampuan untuk menghasilkan, menyimpan, dan menggunakan energi surya dihadapkan pada sebuah keputusan: mencadangkan energi untuk penggunaan di jam-jam sibuk atau berkontribusi pada jaringan listrik untuk stabilitas komunal (bersama). Mengintegrasikan kecerdasan seperti GPT dapat mengubah pengambilan keputusan dari perspektif pribadi menjadi perspektif bersama.
Kevin Bauer
AI dalam dilema tahanan
Ketika ChatGPT dan perangkat AI lainnya menjadi semakin canggih, akankah mereka mengembangkan perilaku yang mirip dengan manusia, seperti kemampuan kita untuk bekerja sama demi keuntungan bersama?
Mengikuti pertanyaan ini, penelitian dari Fakultas Bisnis Universitas Mannheim, Universitas Goethe Frankfurt, dan Institut Penelitian Keuangan Leibniz berusaha menjawab apakah mesin perangkat lunak ChatGPT telah menyamai atau melampaui kapasitas manusia untuk bekerja sama.
Penelitian ini berfokus pada bagaimana GPT bekerja sama dengan manusia menggunakan permainan dilema tahanan. Skenario teori permainan klasik ini menggambarkan pengambilan keputusan dan kerja sama di mana kepentingan pribadi dapat bertentangan dengan kepentingan kolektif.
Dalam permainan ini, dua orang tahanan ditangkap karena suatu kejahatan tetapi diinterogasi secara terpisah. Setiap tahanan memiliki dua pilihan: "bekerja sama" dengan tahanan lain dengan tetap diam atau "membelot" dengan mengkhianati tahanan lain dan mengaku. Hasil yang mungkin didapat dari masing-masing tahanan berbeda berdasarkan pilihan mereka.
Jika kedua tahanan bekerja sama, mereka berdua akan menerima hukuman sedang. Hasil ini secara kolektif lebih baik bagi keduanya. Jika salah satu tahanan membelot sementara yang lain bekerja sama, maka pembelot akan bebas sementara yang bekerja sama akan menerima hukuman berat. Jika keduanya membelot, keduanya akan menerima hukuman yang lebih ringan daripada jika hanya salah satu yang mengaku, tetapi lebih berat dibandingkan jika mereka bekerja sama. Hasil ini lebih buruk secara kolektif dibandingkan dengan jika keduanya bekerja sama.
GPT juga diminta untuk memperkirakan kemungkinan kerjasama manusia, yang bergantung pada pilihannya sendiri sebagai pemain pertama.
Kemampuan AI untuk bekerja sama
Penelitian ini menemukan bahwa mesin perangkat lunak ChatGPT lebih banyak bekerja sama daripada manusia dan lebih optimis terhadap kerja sama manusia, dan mengharapkan manusia bekerja sama lebih banyak daripada yang mereka lakukan.
Selain itu, alih-alih berperilaku secara acak ketika mencoba untuk bekerja sama, GPT tampaknya berperilaku dengan cara yang menyerupai kerjasama manusia untuk memaksimalkan kesejahteraannya. Perilaku ini menunjukkan kepedulian yang lebih kuat terhadap keuntungan yang diperolehnya, perilaku ini menunjukkan bahwa GPT berjuang untuk mempertahankan diri.
Namun, tidak seperti manusia, AI mencapai tujuan ini dengan tingkat optimisme, kerja sama, dan rasionalitas yang lebih tinggi: GPT menunjukkan preferensi yang mirip dengan manusia, tetapi dengan pengambilan keputusan yang berbeda dari manusia.
Aplikasi praktis
Dengan adanya peningkatan kapasitas kerja sama dari GPT-4, khususnya dalam dilema tahanan berurutan, penelitian ini mengidentifikasi dua aplikasi praktis yang hasilnya relevan: manajemen lalu lintas perkotaan dan optimalisasi konsumsi energi.
Pertama, pertimbangkan skenario lalu lintas perkotaan yang ditandai dengan kemacetan. Pengemudi memprioritaskan kenyamanan mereka, yang mengakibatkan kemacetan dan pemanfaatan ruang jalan yang tidak efisien. Pada dasarnya, setiap pengemudi menghadapi dilema seperti para tahanan (prisoner's dilemma): memilih untuk mengemudi dengan hati-hati, menggunakan rute yang cerdas demi keuntungan bersama, atau mencari keuntungan pribadi, yang sering kali memperparah masalah lalu lintas.
Membayangkan sebuah skenario di mana sistem navigasi mobil menggunakan kecerdasan seperti GPT, yang mencerminkan kecenderungan kerja sama yang dicatat dalam studi dilema tahanan kami, menunjukkan adanya pergeseran dari keputusan yang berpusat pada diri sendiri ke pendekatan manajemen lalu lintas kolektif. Sistem seperti ini akan merekomendasikan rute yang tidak hanya mengoptimalkan waktu tempuh perjalanan individu, tetapi juga arus lalu lintas secara keseluruhan. Inovasi ini dapat secara signifikan mengurangi kemacetan lalu lintas, mempersingkat perjalanan, dan mendorong pengalaman berkendara yang lebih harmonis.
Kedua, membayangkan sebuah komunitas di mana setiap rumah tangga memiliki kemampuan untuk menghasilkan, menyimpan, dan menggunakan energi surya. Tantangan yang paling penting adalah optimalisasi penggunaan energi pada jam-jam sibuk. Setiap rumah tangga menghadapi keputusan yang mirip dengan dilema para tahanan: menyimpan energi untuk penggunaan pribadi pada jam-jam sibuk atau berkontribusi pada jaringan listrik untuk stabilitas komunal.
Mengintegrasikan kecerdasan seperti GPT ke dalam sistem manajemen energi rumah tangga dapat mengubah pengambilan keputusan dari perspektif pribadi menjadi perspektif komunal. Sistem yang diusulkan akan mengkoordinasikan penyimpanan, konsumsi, dan distribusi energi, dengan fokus pada kesehatan jaringan listrik secara keseluruhan. Pendekatan ini diharapkan dapat mencegah pemadaman listrik dan mendorong pemanfaatan sumber daya yang efisien, sehingga menghasilkan jaringan energi yang lebih stabil, efisien, dan tangguh untuk seluruh masyarakat.
Bergerak ke masa depan
Saat kita bergerak menuju masa depan di mana AI semakin banyak digunakan di berbagai sektor, baik di tempat kerja maupun kehidupan pribadi, kita harus memahami bahwa sistem AI melakukan lebih dari sekadar memproses data dan menghasilkan output. Sistem AI dapat mengambil aspek-aspek perilaku manusia, termasuk aspek-aspek yang tidak diinginkan. Beberapa sistem AI telah menunjukkan bias rasis atau seksis berdasarkan data yang telah dilatih dari manusia.
Jika kita ingin memanfaatkan AI dengan cara yang bermanfaat bagi masyarakat dan individu, sangat penting bagi kita untuk secara cermat mengawasi nilai-nilai dan prinsip-prinsip yang tanpa disadari telah kita tanamkan dalam sistem ini. Kegagalan dalam melakukan hal ini dapat menyebabkan terciptanya perangkat AI yang canggih yang dapat memperburuk ketidaksetaraan, melanggengkan bias, dan mencapai tujuan yang tidak sejalan dengan kesejahteraan masyarakat secara keseluruhan.
🔬🧫🧪🔍🤓👩🔬🦠🔭📚
Referensi jurnal
Bauer, K., Liebich, L., Hinz, O., & Kosfeld, M. (2023). Decoding GPT’s Hidden ‘Rationality’of Cooperation. https://dx.doi.org/10.2139/ssrn.4576036
