Pencapaian terbaru Google DeepMind di bidang matematika justru memicu satu pesan yang tegas dari puncak perusahaan: kemajuan besar dalam pembuktian soal sulit belum otomatis berarti AI sudah mendekati AGI. Di saat sistem AI miliknya diklaim mampu menuntaskan sembilan masalah terbuka Paul Erdős secara otonom, Demis Hassabis tetap menolak menganggapnya sebagai tanda bahwa kecerdasan umum buatan sudah berada di depan mata.
Klaim itu membuat perhatian publik tertuju bukan hanya pada hasil akhirnya, tetapi juga pada cara kerja sistem tersebut. AlphaProof Nexus disebut bisa menyelesaikan persoalan yang sebagian telah bertahan 56 tahun, dengan biaya komputasi per soal hanya beberapa ratus dolar.
Bukan hanya soal Erdős
Sorotan terhadap AlphaProof Nexus tidak berhenti pada sembilan masalah Erdős. Google juga menyebut sistem yang sama berhasil membuktikan 44 konjektur terbuka di OEIS dan menyelesaikan pertanyaan berusia 15 tahun dalam geometri aljabar.
Perusahaan bahkan mengklaim ada parameter algoritmik baru yang ditemukan sistem itu dalam teori optimisasi. Temuan seperti ini penting karena diskusinya bergeser dari sekadar membuktikan soal yang sudah ada ke kemungkinan lahirnya pengetahuan matematika baru.
Cara kerja yang membuatnya berbeda
Yang membedakan pendekatan ini dari banyak sistem pembuktian AI sebelumnya adalah tingkat kemandiriannya. AlphaProof Nexus tidak sekadar menjadi alat bantu bagi matematikawan manusia, melainkan menghasilkan upaya pembuktian sendiri lalu memeriksanya melalui verifikasi formal tingkat komputer.
Google memadukan penalaran model bahasa besar dengan sistem verifikasi formal bernama Lean. Dalam skema ini, penalaran AI ditenagai Gemini 3.1 Pro, sementara Lean memeriksa setiap langkah logika berdasarkan aturan matematika yang ketat.
Hasil pembuktian tidak menunggu koreksi manual manusia di akhir proses. AI mengajukan berbagai langkah, lalu sistem verifikasi menerima atau menolaknya secara otomatis.
Posisi manusia tetap penting
Google menilai pendekatan tersebut bisa mengubah alur kerja matematikawan di masa depan. Para peneliti manusia dapat lebih fokus pada bagian yang belum terpecahkan, sementara pemeriksaan awal dikerjakan sistem formal.
Sejumlah peneliti yang terlibat juga menilai hasil tersebut mendukung arah itu. Mereka menyebut kolaborator matematikawan merasa upaya pembuktian yang dihasilkan agen AI justru membantu memperdalam pemahaman terhadap masalah, meski pembuktiannya belum selalu berhasil menutup klaim yang sedang diuji.
Pembuktian formal juga dinilai mempercepat peninjauan. Karena sketsa pembuktian sudah diverifikasi secara formal, ahli manusia bisa langsung masuk ke bagian yang masih terbuka.
Risiko halusinasi masih membayangi
Di tengah euforia atas capaian matematika itu, Google tetap mengingatkan adanya risiko halusinasi dalam sistem AI matematika. Model AI dapat menghasilkan pembuktian yang terdengar meyakinkan, tetapi sebenarnya menyimpan kesalahan logika serius.
Salah satu contohnya adalah ketika AI membuat pernyataan matematika baru, atau lemma, lalu memperlakukannya seolah-olah sudah terbukti sebelumnya. Bentuk lain muncul saat bagian tersulit dari soal hanya diganti nama menjadi helper lemma, sehingga pembuktian terlihat lengkap padahal inti persoalan belum disentuh.
Masalah semacam ini berbahaya jika hanya ditinjau secara informal oleh manusia. Argumen yang salah tetap bisa terdengar masuk akal tanpa pemeriksaan langkah demi langkah yang ketat.
Belum cukup untuk disebut AGI
Meski hasilnya mengesankan, Hassabis menegaskan ukuran AGI tidak bisa ditentukan dari banyaknya soal Erdős yang berhasil diselesaikan. Ia menilai AGI harus menunjukkan kemampuan penemuan yang benar-benar orisinal serta kecerdasan luas di banyak bidang.
Ia juga menyinggung bahwa sistem saat ini masih belum mendekati kedalaman orisinalitas tokoh seperti Srinivasa Ramanujan. Dengan kata lain, menyelesaikan soal yang sangat sulit belum sama dengan mencapai tingkat kreativitas matematis tertinggi.
Posisi DeepMind pun terlihat jelas: pencapaian ini dianggap sebagai lompatan penting dalam pembuktian matematika otonom yang terverifikasi secara formal, tetapi bukan bukti bahwa AGI sudah dekat. AI memang makin kuat sebagai alat matematika, namun menurut Hassabis, jaraknya dari kejeniusaan manusia masih sangat jauh.
Source: www.indiatoday.in
