Pikirkan AI seperti seorang siswa

LLM adalah tipe yang belajar secara mendalam untuk ujian, lalu terdiam.

Mereka ingat apa yang mereka pelajari, tetapi setelah ujian selesai, mereka berhenti belajar. Anda hanya bisa membuat mereka lebih pintar dengan mengirim mereka kembali untuk putaran kelas mahal lainnya.

Pembelajaran bertahap itu berbeda. Ini adalah siswa yang terus mencatat selama hidup, memperbarui pemahaman mereka setiap hari, dan mengubah cara mereka bertindak saat mereka belajar sesuatu yang baru. Mereka tidak hanya lulus ujian, mereka berkembang.

Sekarang, sebagian besar AI terjebak di kamp pertama. Itulah sebabnya kita membutuhkan RAG (Retrieval Augmented Generation), fine tunes, prompt hacks, dan tambalan tanpa akhir hanya untuk menjaga agar tetap berguna. Ini adalah selotip untuk otak yang tidak akan memperbarui dirinya sendiri.

Dengan pembelajaran bertahap, AI tidak memerlukan perbaikan sementara. Ia beradaptasi secara real time. Ia merevisi keyakinannya. Ia mengumpulkan pengetahuan dengan setiap interaksi.

Sistem yang lebih ringan, lebih cepat, dan lebih dapat diandalkan. Kecerdasan yang terasa hidup, kurang seperti cuplikan beku, lebih seperti pikiran yang bergerak.

Jadi pertanyaan yang sebenarnya bukan apakah AI terdengar pintar hari ini. Tapi apakah ia bisa terus belajar besok.