Pada April 2025, sekelompok peneliti yang mengundurkan diri dari OpenAI menerbitkan dokumen 71 halaman, memproyeksikan bulan demi bulan sebuah masa depan yang mencekam:
Pada akhir 2026, agen AI pemrogram mulai menggantikan programmer pemula;
Pada 2027, agen pemrograman superman mengotomatisasi riset dan pengembangan AI itu sendiri, memicu ledakan kecerdasan;
Sebelum akhir tahun, umat manusia mungkin menghadapi kecerdasan super (ASI) yang mereka ciptakan sendiri namun tidak dapat dikendalikan.
Prediksi berjudul AI 2027 ini, dibaca seperti cerita fiksi ilmiah.
Penulis utamanya, Daniel Kokotajlo, pada tahun 2021 juga menulis What 2026 Looks Like, yang bahkan sebelum ChatGPT muncul telah secara akurat menggambarkan munculnya penalaran rantai pikiran (chain-of-thought reasoning) dan agen cerdas, dengan lebih dari setengah prediksi spesifiknya akhirnya terwujud.
https://www.youtube.com/watch?v=_g4l7YkDQwA
Sekarang giliran AI 2027 diuji.
Pelacak independen asal Hamburg, Jerman, Johannes Haus, mengekstrak 53 prediksi yang dapat diverifikasi darinya, dan membangun AI 2027 Tracker untuk menilai setiap poin satu per satu.
https://ai2027tracker.com/timeline
Laporan nilai hingga saat ini: 51% prediksi telah dikonfirmasi, maju dari jadwal, atau berjalan sesuai jadwal.
Realitas berlangsung dengan kecepatan 70% dari prediksi.
Tapi yang benar-benar membuat duduk tidak tenang, sama sekali bukan hanya dua angka ini.
Prediksi yang Paling Mencemaskan, Justru Maju Lebih Cepat
Dari 53 prediksi, ada 3 yang "maju dari jadwal", dan yang paling mengkhawatirkan adalah: AI memperoleh kemampuan ofensif dan defensif siber yang mendekati kemampuan peretas manusia terbaik.
AI 2027 menjadwalkan hal ini pada awal 2027.
Kenyataannya terjadi pada April 2026, maju 9 bulan.
Setelah Anthropic meluncurkan Claude Mythos Preview, mereka mendeploynya ke beberapa proyek open source dalam kerangka Project Glasswing. Model ini secara mandiri menemukan ribuan kerentanan zero-day, beberapa di antaranya tersembunyi selama sepuluh hingga dua puluh tahun di bawah pengawasan ahli keamanan manusia.
Yang krusial adalah: Mythos Preview sama sekali tidak dilatih untuk ofensif/defensif siber.
Ia hanyalah model umum yang belajar menulis kode dan bernalar, menemukan kerentanan adalah produk sampingan.
Evaluasi internal Anthropic menyebutkan, kemampuan AI dalam pengkodean telah melampaui mayoritas manusia dalam menemukan dan mengeksploitasi kerentanan perangkat lunak.
Pada Juli 2026, kartu keamanan sistem OpenAI mengungkapkan bukti yang lebih langsung: model dalam evaluasi memanfaatkan sebuah kerentanan zero-day, menyentuh infrastruktur produksi Hugging Face, melewati sandbox, dan mengaburkan token autentikasi.
Laporan AISI Inggris pada bulan yang sama menyebutkan GPT-5.5 menyelesaikan simulasi serangan siber multi-langkah secara end-to-end.
Prediksi lain yang datang lebih cepat: Pentagon memasukkan lab AI ke dalam hubungan kontraktor pertahanan.
AI 2027 memprediksi ini terjadi awal 2027, padahal Pentagon pada Juni 2025 sudah menandatangani empat kontrak masing-masing senilai 200 juta dolar, diberikan kepada Anthropic, OpenAI, xAI, dan Google, 18 bulan lebih cepat dari skenario.
Pemelihara Tracker, Haus, meringkas pola di balik kasus-kasus ini di LessWrong: kedatangan risiko lebih cepat daripada kemampuan asli yang menghasilkan risiko tersebut.
Temuan ini sistematis berlaku dalam 53 prediksi, dan juga merupakan wawasan yang paling perlu diwaspadai dalam seluruh kartu nilai ini.
Satu-Satunya Kabar Baik: Langkah Terakhir Belum Diambil
Mekanisme inti menuju ASI adalah sebuah loop umpan balik, yang belakangan populer disebut RSI (Recursive Self-Improvement, peningkatan diri rekursif): AI mempercepat riset dan pengembangan AI, hasilnya membuat generasi AI berikutnya lebih kuat, AI yang lebih kuat kembali mempercepat riset, begitu seterusnya.
Seluruh alur cerita paruh kedua AI 2027 dibangun di atas asumsi loop ini menutup.
Namun, loop ini belum menutup.
Ini adalah celah terbesar dalam kartu nilai, dalam arti tertentu juga satu-satunya kabar baik.
Anthropic pada Mei 2026 mengungkapkan, Claude telah menulis lebih dari 80% kode baru perusahaan, setahun sebelumnya angka ini masih satu digit.
Dalam sebuah pengujian internal, Mythos Preview mengoptimalkan kode pelatihan ML hingga 52 kali lipat dari baseline, sementara prestasi insinyur manusia sekitar 4 kali lipat.
Tapi Anthropic sendiri mengakui bahwa hambatan telah bergeser: kecepatan menghasilkan kode sudah cukup cepat, tumpukan kode yang menunggu tinjauan di depan insinyur manusia semakin banyak.
Semakin cepat AI menulis kode, semakin besar beban kerja peninjau manusia.
Di tingkat penelitian, hambatannya adalah "rasa", penilaian untuk memutuskan ke arah mana penelitian akan dilakukan. Paruh pertama loop umpan balik sedang berputar, paruh kedua belum tersambung.
Makalah yang diterbitkan Elasticity Institute (anggota termasuk Tom Cunningham dari METR) pada Juli 2026 memberikan ambang batas persis yang diperlukan untuk "tersambung": peningkatan kemampuan setiap generasi model harus menghasilkan setidaknya 15% peningkatan produktivitas riset dan pengembangan AI agar RSI dapat mempertahankan dirinya sendiri.
Makalah tersebut, melalui data kartu sistem yang dianalisis mundur, memperkirakan angka saat ini sekitar 9%, di bawah titik kritis.
https://x.com/AnikaSomaia/status/2087408169660064218
Enam poin persentase antara 9% dan 15%, adalah zona penyangga antara umat manusia dan siklus percepatan.
Tapi kurva dasar yang mendukung zona penyangga ini masih terus berakselerasi.
Indikator cakrawala waktu (time horizon) METR melacak durasi tugas yang dapat ditangani AI secara mandiri.
Data Januari 2026 menunjukkan, indikator ini berlipat ganda setiap 3 bulan, dan kecepatan pelipatgandaan itu sendiri juga semakin cepat.
Cakrawala waktu Claude Opus 4.6 telah mencapai sekitar 12 jam, Mythos Preview menyentuh batas atas pengukuran.
Dengan ekstrapolasi pelipatgandaan setiap 3 bulan: dari 12 jam ke 24 jam ke 48 jam ke seminggu lalu dua minggu, awal 2027 berarti tugas tingkat bulanan.
Penulis AI 2027 sendiri juga menyesuaikan ekspektasi.
Kokotajlo memajukan prediksi median untuk pemrograman otomatis penuh dari akhir 2029 ke pertengahan 2028, perkiraan Lifland sekitar pertengahan 2030.
RSI, kaki kiri menginjak kaki kanan, mulai membuat ASI datang dengan percepatan eksponensial.
Referensi:
https://ai2027tracker.com/?p=timeline
https://github.com/elasticity-ai/elasticity/raw/main/paper/elasticity-rsi-paper.pdf
Artikel ini berasal dari akun WeChat publik "Xin Zhi Yuan", penulis: Ma Ke
