Open Ledger : Kecerdasan Kolektif Itu Keren pada Lebah, tetapi AI Menganggapnya Terlalu Serius.
@OpenLedger | #OpenLedger | $OPEN
Selama berabad-abad, kami telah mengagumi bagaimana semut membangun koloni, burung membentuk kawanan, dan ikan berkumpul bersama dalam harmoni yang sempurna. Perilaku ini, yang dikenal sebagai pengelompokan, muncul dari aturan sederhana yang diikuti oleh individu, yang mengarah pada koordinasi kelompok yang kompleks. Tidak seperti tim manusia yang sering mengalami ketidakselarasan dan ketidakefisienan, sistem biologis ini menunjukkan kepada kita bagaimana kecerdasan terdesentralisasi dapat menyelesaikan masalah dengan efisien.
Untuk menguji gagasan ini, para peneliti di Institut Sains Weizmann melakukan sebuah studi di mana manusia dan semut harus memecahkan teka-teki yang sama. Syaratnya? Manusia tidak diperbolehkan berkomunikasi secara verbal, meniru cara semut mengandalkan feromon dan pergerakan. Hasilnya sangat mengejutkan – semut mengungguli manusia, menunjukkan bahwa pendekatan kolektif dan terdesentralisasi mereka lebih efektif daripada kecenderungan kita untuk memecahkan masalah secara individualistis.
Evolusi Perilaku Berkerumun dalam AI
Perilaku berkelompok telah didokumentasikan selama berabad-abad, tetapi studi ilmiahnya baru dimulai pada awal abad ke-20.
Evolusi ilmiah ini telah mendorong kemajuan dalam AI, tetapi seiring bertambahnya kompleksitas kawanan AI, mereka juga mengungkapkan keterbatasan koordinasi manusia.
Koordinasi, jika menyangkut Sapiens!
Sekarang, mari kita terapkan ide ini ke dunia korporat. Bayangkan sebuah perusahaan TI yang mengembangkan produk baru. Inilah yang biasanya terjadi:
-> Proyek tersebut diusulkan dan dibahas dalam rapat-rapat yang tak berkesudahan.
-> Tim yang berbeda (desain, teknik, pengujian) bekerja secara terpisah, yang menyebabkan salah komunikasi.
-> Keterlambatan terjadi karena ketergantungan, persetujuan, dan hambatan.
Pada saat produk siap, persyaratan telah berubah, sehingga sebagian besar pekerjaan menjadi usang.
Kurangnya koordinasi yang lancar inilah yang menyebabkan proyek memakan waktu berbulan-bulan, bukan berminggu-minggu. Tim manusia kurang memiliki efisiensi terdesentralisasi seperti yang dimiliki oleh kelompok kerja. Di sinilah peran agen AI.
Kebangkitan Agen AI
Agen AI – entitas perangkat lunak yang membuat keputusan dan menjalankan tugas secara otonom – dirancang untuk mengatasi inefisiensi ini. Terinspirasi oleh kecerdasan kawanan (swarm intelligence), mereka beroperasi tanpa kendali pusat, berkolaborasi secara dinamis untuk menyelesaikan tugas secara efisien. Beberapa perkembangan kunci meliputi:
-> Sistem Multi-Agen (MAS): Muncul pada tahun 1990-an, MAS memungkinkan banyak agen AI untuk berkolaborasi tanpa intervensi langsung dari manusia.
-> Optimasi Koloni Semut (ACO): Algoritma yang terinspirasi oleh semut yang menemukan jalur terpendek menuju makanan diadaptasi untuk penentuan rute dan logistik.
-> AlphaStar DeepMind (2019): Mendemonstrasikan koordinasi strategis tingkat tinggi di antara agen AI dalam Starcraft II.
Namun, terlepas dari kemajuan ini, agen AI masih kesulitan dengan kompleksitas dunia nyata. Mereka seringkali kurang mampu beradaptasi secara dinamis terhadap perubahan kebutuhan, yang menyebabkan hambatan serupa dengan yang terjadi dalam alur kerja manusia. Agen AI selalu berkomunikasi secara efektif, tetapi mengandalkannya sepenuhnya untuk menyelesaikan pekerjaan bukanlah langkah yang efektif.
Agen AI Terkoordinasi: Sebuah Paradigma Baru
Untuk mengatasi keterbatasan ini, AI membutuhkan koordinasi sejati, seperti cara kerja mikrobot dalam film Big Hero 6. Mikrobot ini, ketika bertindak secara individual, lemah dan tidak efisien, tetapi ketika mereka berkoordinasi dan membentuk struktur, mereka menjadi kekuatan yang tak terhentikan dalam membangun, beradaptasi, dan memecahkan masalah dengan lancar.
Agen AI terkoordinasi melampaui AI tradisional dengan mengoptimalkan komunikasi dan spesialisasi. Alih-alih bertindak secara terisolasi, mereka berfungsi sebagai tim yang terorganisir, menyesuaikan diri secara dinamis berdasarkan kebutuhan waktu nyata.
Mari kita tinjau kembali contoh perusahaan TI. Dengan agen AI yang terkoordinasi, alur kerja berubah:
1. Analisis Kebutuhan: Agen menganalisis kebutuhan dan secara otomatis mengalokasikan tugas.
2. Eksekusi Paralel: Alih-alih menunggu persetujuan, agen secara otomatis menangani tugas secara paralel, meminimalkan hambatan.
3: Optimalisasi Berkelanjutan: Agen memantau kemajuan dan menyesuaikan alur kerja secara dinamis, sehingga memastikan efisiensi.
4: Pengiriman Otomatis: Produk akhir dikirim dalam waktu singkat, dengan intervensi manusia minimal.
Inilah masa depan yang dibayangkan OpenLedger: agen AI yang dioptimalkan dengan Model Bahasa Khusus (SLM) untuk mengurangi waktu komputasi dan meningkatkan efisiensi. Alih-alih AI tujuan umum, dengan OpenLedger, agen AI memanfaatkan kecerdasan spesifik domain, mengurangi inefisiensi, dan mempercepat eksekusi.
ChatDev: Perusahaan Perangkat Lunak Virtual yang Didorong oleh AI
Salah satu implementasi dunia nyata yang paling menarik dari agen AI terkoordinasi adalah ChatDev – sebuah kerangka kerja yang mensimulasikan seluruh perusahaan pengembangan perangkat lunak menggunakan agen AI.
Setiap agen di ChatDev memainkan peran yang telah ditentukan sebelumnya, seperti CEO, CTO, programmer, atau penguji. Agen-agen ini berkolaborasi untuk mendesain, membuat kode, menguji, dan mendokumentasikan perangkat lunak menggunakan input bahasa alami. Ini berarti bahwa pengembangan perangkat lunak, yang secara tradisional memakan waktu berminggu-minggu atau berbulan-bulan, dapat dilakukan dalam hitungan jam dengan agen AI yang mengikuti alur kerja terstruktur.
Masa Depan: Melampaui Koordinasi Menuju Agen AI yang Tak Terhentikan
Namun, apa yang terjadi ketika agen AI berevolusi melampaui koordinasi? Bagaimana jika mereka menjadi tak terhentikan, mampu meningkatkan diri dan beradaptasi secara otonom?
Di sinilah EigenLayer menjadi sangat penting. Dengan memanfaatkan restaking dan validasi kriptografi, EigenLayer memastikan bahwa agen AI ini tetap bertanggung jawab, dapat dilacak, dan diatur melalui konsensus terdesentralisasi. Ia menyediakan mekanisme tanpa kepercayaan untuk memvalidasi keputusan yang didorong oleh AI, memastikan AI yang tak terhentikan tetap selaras dengan tujuan manusia.
AI sedang bergerak menuju otonomi penuh, tetapi pengaturannya akan membutuhkan kepercayaan, desentralisasi, dan sistem seperti EigenLayer.
Bagian Kedua akan membahas secara detail bagaimana agen AI yang tak terbendung akan membentuk kembali berbagai industri dan apa yang terjadi ketika manusia bukan lagi pihak yang membuat keputusan.