Kendala Apa Sampai Model AI Terbaru xAI Tidak Dirilis Tepat Waktu Seperti yang Dijanjikan Elon Musk

Jakarta - Pendiri dan CEO Perusahaan kecerdasan artifisial (artificial intelligence) xAI pada musim panas 2024 menjanjikan bahwa Grok 3 sebagai model utama berikutnya dari xAI akan dirilis pada akhir tahun 2024.

Namun ternyata model AI terbaru dari xAI itu hingga awal Januari ini belum juga dirilis dan itu artinya kecerdasan artifisial tersebut melewati tenggat waktu yang dijanjikan oleh sang miliarder dunia tersebut.

Laporan TechCrunch pada Kamis (2/1) menyebutkan Grok 3 seharusnya menjadi jawaban dari xAI untuk bersaing dengan model AI serupa seperti GPT-4o milik OpenAI dan Gemini milik Google.

Grok 3 harusnya dapat menganalisis gambar dan menanggapi pertanyaan, serta mendukung sejumlah fitur di X, jejaring sosial yang juga dimiliki Elon Musk.

Meski begitu, faktanya, beberapa kode di situs web xAI yang ditemukan oleh pembocor teknologi AI Tibor Blaho menunjukkan bahwa model perantara, "Grok 2.5," mungkin akan hadir lebih dulu.

Memang ini bukan pertama kalinya Musk menetapkan tujuan yang tinggi dan gagal mencapainya. Sudah menjadi rahasia umum bahwa pernyataan Musk tentang waktu peluncuran produk sering kali tidak realistis.

Dan agar adil, dalam wawancara dengan pembawa siniar Lex Fridman pada Agustus 2024, Elon Musk sempat sedikit meluruskan pernyataannya terkait Grok 3 dan berharap bahwa AI itu akan tersedia di 2024 "jika kita beruntung."

Sebenarnya tidak dirilisnya Grok 3 secara tepat waktu merupakan hal wajar dan juga bagian dari tren industri AI yang terjadi oleh perusahaan-perusahaan lainnya.

Tahun lalu, perusahaan rintisan AI bernama Anthropic gagal menghadirkan penerus model Claude 3 Opus terbaiknya. Beberapa bulan setelah mengumumkan bahwa model generasi berikutnya, Claude 3.5 Opus, akan dirilis pada akhir tahun 2024.

Namun akhirnya Anthropic menghapus semua penyebutan model tersebut dari dokumentasi pengembangnya.

Kabarnya, Google dan OpenAI juga mengalami kemunduran dengan model andalan mereka dalam beberapa bulan terakhir.

Ini bisa jadi bukti keterbatasan undang-undang penskalaan AI saat ini—metode yang digunakan perusahaan untuk meningkatkan kemampuan model mereka.

Di masa lalu yang tidak terlalu jauh, peningkatan kinerja yang substansial dapat dicapai dengan melatih model menggunakan daya komputasi yang sangat besar dan kumpulan data yang semakin besar.

Namun, perolehan dengan setiap generasi model mulai menyusut, yang menyebabkan perusahaan mencari teknik alternatif.