Itu menjawab pertanyaan dengan benar.
Model dasarnya? Ternyata tidak.
Ini bukan tipuan. Ini bukan omong kosong pemasaran dari Silicon Valley. Ini adalah data nyata dan nyata yang berasal dari perangkat keras kuantum IBM dan tim ilmuwan Multiverse Computing. Mereka melakukan sesuatu yang radikal. Mereka menyambungkan komputer kuantum ke dalam model bahasa besar. Hanya sebagian kecil saja. Blok sirkuit kuantum. Dan tiba-tiba AI menjadi lebih pintar. Atau setidaknya, tidak terlalu bingung.
Kebingungan, dalam istilah AI, punya nama. Ini disebut kebingungan. PPL, singkatnya. Anggap saja ini sebagai ketidakpastian sistem tentang kata berikutnya yang harus dilontarkannya. PPL yang tinggi berarti model tersebut menebak-nebak dengan liar. Tak menentu. Tidak dapat diandalkan. PPL rendah berarti percaya diri. Prediktif. Bagus.
Saat ini kami meningkatkan AI dengan memanfaatkan infrastruktur untuk mengatasi permasalahan tersebut. Lebih banyak parameter. Memori lebih besar. Lebih banyak uang.
GPT-5.5? Perkiraan mengatakan mungkin ada dua hingga lima triliun parameter. Itu kenangan yang banyak. Itu adalah jaringan besar server yang membakar listrik di ruang bawah tanah yang dirahasiakan. Tapi ada cara lain. Mungkin.
Multiverse Computing mempublikasikan temuannya pada 7 Mei. Diunggah ke arXiv. Tidak ada sensasi, hanya kode dan sirkuit. Teori mereka: peningkatan parameter mikroskopis, yang diproses melalui blok sirkuit kuantum, dapat menghilangkan kebingungan secara signifikan. Tidak banyak. Bahkan tidak 1,5%. Tapi prinsipnya tetap berlaku. Buktinya ada.
“Artinya bukan terletak pada besarnya,” tulis para ilmuwan. “Tetapi faktanya mereka ada.”
Mereka membuat adaptor. Matriks matematika kecil yang disebut kesatuan berparameter Cayley. Mereka melatihnya di komputer klasik, ya. Namun keajaiban sebenarnya terjadi ketika bagian-bagian yang terlatih itu dipindahkan. Ke perangkat keras. Khususnya, sistem 156-qubit di IBM Quantum System Two.
Parameter model asli tetap dibekukan. Tidak berubah. Murni.
Mereka menjalankan tes pada Meta’s Llama 3.1. Model dengan 8 miliar parameter. Para peneliti menambahkan tepat 6.000 parameter baru. Itu berarti 0,00005% lebih banyak data. Dapat diabaikan, sungguh. Tapi sirkuit kuantum memprosesnya.
Kebingungan turun 1,4%.
Borja Aizpurua. Penulis pertama. Peneliti senior di Multiverse. Dia menyebutnya sebagai bukti konsep. Bukan jawaban akhir. Tapi satu langkah.
Komputasi kuantum berisik. Sungguh luar biasa, berisik sekali.
Mobil yang lewat dapat menggeser medan magnet bumi hingga merusak perhitungan. Radiasi Wi-Fi dari ponsel Anda di sekitar. Sinar kosmik menembus atap laboratorium. Setiap interaksi antar qubit menghasilkan kesalahan. Semakin besar sirkuitnya, semakin banyak noise yang Anda konsumsi. Sampah masuk, sampah keluar.
Tim Aizpurua menjaga sirkuit tetap kecil untuk menghindari listrik statis. Mereka memuat adaptor klasik ke dalam keadaan kuantum sebelum inferensi sebenarnya. Model yang menghasilkan teks. Lalu mereka menonton.
Apakah itu berhasil?
Lihatlah astronomi. Model dasarnya mengamati planet Jovian. Tentu saja Saturnus punya cincin. Namun diperkirakan hanya Saturnus yang memiliki cincin. Salah. Jupiter juga memiliki cincin. Begitu pula Uranus dan Neptunus.
Versi yang disempurnakan dengan kuantum mengetahui hal ini. Itu memilih jawaban yang benar. Setiap raksasa Jovian teridentifikasi dengan benar.
Biologi. Pertanyaan lain. Genetika populasi. Aliran gen.
Model dasar: Gangguan Hardy–Weinberg. Taruhan yang aman untuk AI. Kedengarannya masuk akal. Salah di sini.
Model kuantum: Peningkatan homogenitas genetik. Benar.
Model hibrida melihat pola yang terlewatkan oleh model dasar. Bukan dengan mengubah seluruh struktur otaknya, tetapi dengan memindahkan kalkulasi spesifik ke lapisan kuantum. Dorongan halus menuju akurasi.
Mengapa ini penting?
Kami mencapai tembok dengan penskalaan klasik. Hukum Moore sudah lelah. Peternakan server semakin mahal. Jejak karbon semakin meningkat. Kita tidak bisa terus-menerus membuat kotak yang lebih besar. Mungkin masa depan tidak lebih besar. Mungkin itu lebih dalam. Atau lebih aneh lagi.
Pekerjaan di masa depan akan mencoba mengkodekan seluruh rangkaian kuantum. Bukan hanya adaptor kecil, tapi semuanya. Model dengan parameter lebih sedikit, tingkat kebingungan lebih rendah, dan akurasi lebih tinggi. Semua dengan cara mencurangi hukum fisika klasik.
Tujuannya tetap “keunggulan kuantum”.
Istilah itu berarti melakukan hal-hal yang tidak dapat dilakukan oleh superkomputer klasik.
Sekarang? Kami hampir tidak berada di hello world. 1,4% tidak akan menggantikan chatbot favorit Anda dalam semalam. Rasanya tidak revolusioner.
Tapi itu menjawab pertanyaan bahwa model dasar salah.
Itu baru.
Dan kebisingan masih ada dimana-mana. Kami belum memperbaiki bagian itu. Akankah kita? Pada akhirnya, mungkin. Sirkuit akan menjadi lebih tenang. Qubit akan menjadi lebih stabil.
Untuk saat ini, peningkatan parameter sebesar 0,007% menyelamatkan AI dari kebohongan tentang Saturnus.
Apa yang terjadi jika ia berhenti berbohong tentang hal lain?
