Catatan Sekitar Perkembangan AI dan Modal MIND Mostaque

Kita sedia maklum bahawa teknologi AI kini menjadi bahan berita dan bualan secara berleluasa. Apakah sebenarnya yang dihebohkan ini? AI adalah singkatan Inggeris bagi Kecerdasan Buatan (Artificial Inteelligence) dan AI merupakan suatu teknologi pengkomputeran. Teknologi ini bermula dengan ahli sains komputer cuba memodelkan otak sebagai rangkaian neuron buatan (artificial neural network) yang mana setiap neuron dapat melakukan operasi logik. Apa bezanya dengan teknologi komputer lazim? Program komputer yang biasa selalunya dibangunkan untuk menyelesaikan suatu masalah tertentu yang telah dikenalpasti. Pendekatan AI berbeza sedikit kerana program komputer terlibat menggunakan algoritma pembelajaran. Bagi menonjolkan perbezaan tersebut, kita sentiasa dengar rungutan pelajar tentang bagaimana nak belajar satu-satu subjek? Bagaimanakah maklumbalas kita sendiri? Sebagai pengajar, kita faham jawapan sebenar ialah kita perlu lihat kepada setiap masalah tertentu (specific) subjek berkenaan dan lazimnya jawapan umum tidaklah berguna sangat. Malah pada suatu tahap, ramai yang anggap proses pembelajaran ini sebagai suatu kotak hitam (black box), Atas sebab ini jugalah teknologi AI ini dipandang sebagai suatu kotak hitam kerana algoritma terlibat sukar diperihal dengan jelas kerana ia melibatkan jutaan parameter yang berubah melalui kitaran suapan (feedback loop). Penting juga ditonjolkan bahawa tidak seperti algoritma biasa yang menyelesaikan masalah tertentu, algoritma pembelajaran mampu menyelesaikan pelbagai jenis masalah sepertimana pembelajaran manusia yang mengendalikan pelbagai jenis masalah.

Sebagai suatu teknologi baharu, kenapa pula begitu dihebohkan? Ramai penyelidik AI menjangkakan teknologi AI akan merubah dunia sepertimana teknologi internet telah merubah dunia dan kehidupan manusia dengan begitu besar sekali. Bayangkan begitu berbezanya kehidupan kita hari ini dengan kehidupan sewaktu sebelum teknologi internet berleluasa. Teknologi AI yang pada awalnya berkembang agak perlahan, kini telah mengalami perkembangan pesat sehinggi muncul aplikasi ChatGPT-4 pada tahun 2023 yang dapat menandingi kepintaran manusia biasa dalam pelbagai bidang. Pada tahun 2025, ChatGPT 4.5, secara 'senyap', telah melepasi Ujian Turing (Turing Test) yang membawa implikasi respon balas aplikasi tersebut adalah bak manusia (iaitu tiada perbezaan dengan maklum balas manusia). Dengan kepantasan perkembangan teknologi AI, ramai menjangkakan teknologi AI akan merubah sekali lagi secara besar-besaran dunia dan kehidupan manusia. Dijangkakan kebanyakan manusia akan mempunyai akses teknologi AI seperti teknologi dengan aplikasi AI seolah-olah akan menjadi pembantu peribadi bagi individu berkenaan.

Apakah yang akan berlaku dengan fenomena aplikasi AI yang tersebar luas? Di sini, diambil kesempatan untuk mengungkap kenyataan orang besar teknologi seperti Jensen Huang (NVidia) dan Elon Musk yang menyebut pelajar zaman AI seharusnya mengutamakan fizik dan matematik ke atas pengkodan. Jika anda ahli sains komputer, bidang matematik mungkin semulajadi untuk diikuti kerana matematik mendasari sains komputer. Kenapa pula bidang fizik disebut? Sememangnya bidang fizik berkait rapat dengan matematik, tapi itu hanya sebab luarannya. Apa yang orang besar dan penyelidik AI fikirkan ialah perubahan yang akan dibawa oleh teknologi AI adalah suatu peralihan fasa (phase transition) seperti perubahn besar tamadun manusia yang sebelumnya. Jika anda pelajar fizik, sudah tentu anda tahu bahawa teori peralihan fasa diajar dalam bidang fizik seperti yang kita tahu bagi memahami peralihan fasa ais ke air, air ke wap. Bagaimana peralihan fasa yang dijangka berlaku dengan teknologi AI?

Bagi menjawab persoalan di atas, saya beralih ke buku Emad Mostaque, "The Last Economy - A Guide to the Age of Intelligent Economics". Satu soalan pertama yang saya tanyakan apabila membaca tentang peralihan fasa dalam buku tersebut akibat teknologi AI berleluasa ialah apakah pembolehubah ruang fasa yang akan diungkapkan?

Bagi menjawab persoalan pembolehubah ruang fasa di atas, kita perlu lihat anggapan utama dalam peralihan fasa yang diutarakan di dalam buku itu dan juga dalam perbincangan penyelidik yang lain. Disebut bahawa terdapat tiga peralihan fasa ekonomi yang telah berlaku dalam tamadun manusia dan kesemuanya dapat diperihal dengan konsep kesongsangan (inversion):

• Kesongsangan pertama: Fenomena ini berlaku dalam Zaman Dominasi Milik Tanah yang diperlukan untuk mengusahakan pertanian. Kekayaan tertumpu ke pemilik tanah dengan adanya hasil pertanian. Namun kekayaan mula beralih tangan kepada orang tengah yang mengawal aliran hasil pertanian dan tidak lagi kepada pemilik tanah semata-mata.
• Kesongsangan kedua: Fenomena ini berlaku dalam awal era perindustrian yang bergantung kepada tenaga buruh iaitu Zaman Dominasi Buruh. Kekayaan tertumpu kepada pemilik tenaga buruh. Namun kekayaan sekali lagi beralih tangan kepada orang yang mempunyai modal (capital). Kekayaan kemudian tertumpu kepada pemilik modal berbanding dengan pemilik tenaga buruh.
• Kesongsangan ketiga: Fenomena ini berlaku dalam zaman pada mana kekayaan tertumpu kepada pengeluar barangan fizikal. Kali ini tanpa disedari dan secara tidak ketara (subtle), kekayaan beralih kepada pemilik rangkaian perdagangan dan rangkaian sosial. Antara pemilik kekayaan yang boleh kita ambil contoh di sini ialah Amazon dan Meta (Facebook).

Dikatakan songsangan terakhir akan berlaku dengan teknologi AI:

• Kesongsangan keempat: Teknologi AI muncul dalam Zaman Dominasi Rangkaian. Aplikasi AI akan menyebarluaskan kecerdasan melalui pemilikan aplikasi AI oleh orang ramai. Bentuk ekonomi terhasil masih terbuka tetapi sudah tentu pemilik yang pandai mengendali kecerdasan akan perolehi faedah sebaiknya. Dikatakan ini adalah songsangan terakhir untuk peralihan kekayaan kerana kecerdasan dianggap sempadan terakhir yang manusia miliki, lazimnya difikir terkunci dalam pemikiran manusia itu sendiri. Bagaimana evolusi ekonomi selepas 'songsangan' terakhir ini, akan disentuh kemudian.

Berbalik kepada persoalan pembolehubah ruang fasa bagi kewujudan peralihan fasa ekonomi pasca teknologi AI. Mostaque mencadangkan parameter atau pembolehubah peradaban (civilizational parameter or variable) berikut:

C =  M × I × N × D

yang mana

• M adalah pembolehubah Modal Bahan (Materials Capital) yang merujuk kepada kekayaan fizikal;
• I adalah pembolehubah Modal Intelek (Intellectual Capital) yang merujuk kepada kekayaan atau sumber intelek, kemahiran dan inovasi;
• N adalah pembolehubah Modal Rangkaian (Network Capital) yang merujuk kepada hubungan antara agen ekonomi atau ekosistem;
• D adalah Modal Kepelbagaian (Diversity Capital) yang merujuk kepada aspek kepelbagaian yang memberi kebingkasan (resilience) terhadap perubahan mendadak.*

*Bagi pembelajaran, kepelbagaian ini merujuk kepada struktur yang tetap dalam ruang. Pernah kita dengar ungkapan gurauan "Lebih banyak kita belajar, lebih banyak kita lupa. Jika lebih banyak kita lupa, kenapa perlu belajar." Gurauan sebegini sebenarnya melupakan aspek pembentukan struktur dalam pembelajaran seperti hubungkait antara konsep dan hierarki konsep yang membenarkan suatu konsep sebagai sampulan kepada pelbagai konsep yang lain. Dengan struktur sebeginlah, kita mampu mempelajari semakin banyak perkara.

Perhatikan bahawa parameter peradaban C adalah pembolehubah komposit yang bersifat berpendaraban (dan bukannya bertambah). Dengan itu, pengurangan mana-mana modal individu akan mengurangkan terus pembolehubah peradaban atau dalam ertikata lain terdapat korelasi tinggi antara sumbangan pembolehubah individu. Agak menarik juga diperhatikan bahawa sekiranya diinginkan pembolehubah bersifat bertambah, maka kita perlu hanya guna fungsi logaritma. Ini secara tidak langsung mengisyaratkan kepada konsep entropi, namun kita tidak akan bincangkan di sini bagi tujuan memudahkan perbincangan.

Bagi melengkapkan perihalan ruang fasa kita perlu kepada konsep evolusi pembolehubah. Lazimnya ini akan diberi oleh pembezaan pembolehubah terhadap masa - terbitan (derivative). Terbitan secara geometri akan diperihal oleh konsep aliran (flow). Aliran turut dibincangkan oleh Mostaque menurut penghuraian Hodge (Hodge decomposition) - suatu konsep dalam geometri pembeza (differential geometry) - terpecah tiga:

• Aliran Kecerunan (Gradient Flow): Aliran ini wujud akibat perubahan suatu keupayaan. Dalam domain ekonomi, ini adalah aliran yang wujud dalam ekonomi biasa yang bersifat mainan hasil tambah sifar (zero sum game); kekayaaan atau sumber daya akan berkurang (bertambah) dengan adanya pengaliran keluar (masuk);
• Aliran Pusingan (Circular Flow): Aliran ini adalah serenjang dengan aliran kecerunan dan berkait rapat dengan aspek pembelajaran; ilmu tidak akan berkurang dengan perkongsiannya dengan orang lain (malah mungkin bertambah);
• Aliran Harmonik (Harmonic Flow): Aliran ini merupakan aliran semulajadi bagi geometri ruang yang bergantung struktur-struktur yang diandaikan ada. Secara fizikalnya, inilah penyelesaian yang diperolehi apabila mennyelesaikan persamaan Laplace dan sebagainya.

Dengan aspek aliran seperti di atas, bersama dengan pembolehubah komposit peradaban sebelum ini, maka lengkaplah perihalan ruang fasa (ekonomi) yang dikehendaki. Namun apakah hasil (outcome) yang kita boleh harapkan dalam ekonomi yang terbina, sekaligus mengungkapkan peralihan fasa yang terbentuk? Sekali lagi Mostaque, tiga hasil ekonomi yang boleh berlaku dalam zaman AI:

• Feudalisme Digital (Digital Feudalism): Hasil lalai (default outcome) yang akan diperolehi jika tiada tindakan perubahan/pembetulan dibuat. Teknologi AI akan dimonopoli oleh syarikat besar sedia ada dan orang ramai kekal hanya sebagai pengguna, tersisih daripada mengambil faedah sepenuhnya daripada teknologi ini.
• Fragmentasi Besar (Great Fragmentation): Hasil ini adalah akibat pemecahan usaha pembolotan teknologi AI mengikut negara yang mana setiap negara akan bertindak secara reaktif melindungi teknologi AI masing-masing yang akhirnya akan merugikan negara masing-masing.
• Simbiosis Manusia (Human Symbiosis): Hasil ini merupakan pilihan tengah yang manusia perlu buat bagi memastikan semua dapat memanfaatkan teknologi AI di samping memastikan teknologi berpaksikan kemakmuran manusiawi.

Pilihan ketiga inilah yang Mostaque sarankan tetapi yang agak sukar untuk dipanduarah. Ia memerlukan kerahan tenaga untuk memastikan polisi AI yang dibangunkan, dan ini diberi analogi seperti 'menjuruterakan' geometri (geometric engineering) ruang fasa yang kita sebut sebelum ini. Pengguna ramai teknologi AI perlu berperanan seperti seorang jurumasak (chef) yang berkarya berbanding dengan seorang tukang masak yang hanya mengikut resepi. Juga peralihan fasa yang disarankan adalah yang bersifat 'lembut' seperti peralihan fasa tertib kedua (second order phase transition) dan bangunkan tapak-tapak penukleasan seperti menumbuhkan hablur secara beransur-ansur, melalui portfolio modal MIND yang telah digariskan agar seimbang dalam semua aspek. Tiada formula khusus dan masa depan ini memerlukan kreativiti masing-masing.

Beberapa catatan tambahan boeh dibuat di sini sebagai perhatian tanpa mengolahkannya lagi (rujuk buku Mostaque):

• Kecerdasan yang dimaksudkan di sini bukanlah makna kecerdasan umum seperti dalam perbualan lazim, tetapi merujuk aspek komputasi dalam algoritma pembelajaran. Dengan itu, kecerdasan di sini adalah lebih teknikal dan mempunyai nilai kuantitatif tertentu.
• Modal Rangkaian yang dibangunkan boleh merujuk kepada sebarang pengajaran kajian sistem rangkaian kompleks (complex networks) yang sedia wujud. Sebagai contoh, rangkaian dunia kecil (small worlds networks) dianggap topologi sesuai untuk inovasi teknologi.
• Enjin pertumbuhan distratakan kepada dua: enjin cepat (fast engine) yang merujuk kepada pergerakan pasaran, dan enjin perlahan (slow engine) yang merekabentuk peraturan dan strategi. Ini mirip dengan model evolusi adiabatik dalam fizik melibatkan pemboleubah cepat dan pembolehubah perlahan.
• Kepentingan manusia aebagai arkitek tumpuan (attention architect), penenun hubungan (relations weaver), dan pembikin makna (meaning makers).

Catatan:

1. Kesemua teks adalah karangan sendiri tanpa penggunaan AI. Bantuan AI hanya diguna untuk saringan maklumat dengan pengesahan.
2. Kepakaran penulis bukanlah dalam teknologi AI.

Rujukan:

• https://en.wikipedia.org/wiki/History_of_artificial_intelligence
• https://www.instagram.com/p/DNxviVFQKIB/
• S.Y. Auyang, Foundations of Complex-Systems Theories in Economics, Evolutionary Biology, and Statistical Physics, (Cambridge University Press, 1998)
• A. Carollo, D. Valenti & B. Spagnolo, "Geometry pf Phase Transitions", Physics Reports 838 (2020) 1-72; arXiv:1911.10196
• K. Erciyes, Complex Networks: An Algorithmic Perspective, (CRC Press, 2015)
• C.R. Jones & B.K. Bergen, "Large Language Models Pass the Turing Test", arXiv:2503.23674
• R.J. Landauer, "Information is Physical", Physics Today 44(5) (1991) 23-29.
• R.J. Landauer, "The Physical Nature of Information", Phys. Lett. A 217 (1996) 188-193.
• E. Mostaque, The Last Economics: A Guide to the Age of Intelligent Economics, (Intelligent Internet, 2025), capaian di https://webstatics.ii.inc/The%20Last%20Economy.pdf
• M. Nielsen, Neural Networks and Deep Learning, capaian di http://neuralnetworksanddeeplearning.com/ 
• S.J. Russell & P. Norvig, Artificial Intelligence: A Modern Approach 4th Edition, (Pearson, 2020)
• G. Schwarz, Hodge Decomposition - A Method for Solving Boundary Value Problems, (Springer 1995)
• M. Tegmark, Life 3.0: Being Human in the Age of Artificial Intelligence, (Penguin, 2018)