Kecerdasan buatan, khususnya model bahasa besar (LLM), beroperasi dengan prinsip sederhana: ia menghasilkan teks berdasarkan pola dalam data pelatihannya. Ini berarti AI tidak dapat memprediksi terobosan di masa depan karena hal tersebut belum pernah dituliskan. Seperti yang dikatakan dengan tepat oleh Adam Mastroianni, AI yang hanya diberi pengetahuan kuno akan secara logis menyimpulkan bahwa pendaratan di bulan tidak mungkin dilakukan.
Keterbatasan ini memicu eksperimen yang menarik: bagaimana jika AI sengaja dibatasi pada pengetahuan pada periode sejarah tertentu? Hayk Grigorian, seorang mahasiswa di Muhlenberg College, membuat TimeCapsuleLLM – AI yang dilatih secara eksklusif pada 90 gigabyte teks dari London abad ke-19 (1800-1875). Meski masih berupa proyek hobi, model tersebut telah menunjukkan kemampuan mengingat detail sejarah. Ketika ditanya dengan kalimat “Itu adalah tahun Tuhan kita 1834,” kalimat tersebut secara akurat merujuk pada protes kontemporer dan kebijakan Lord Palmerston.
Potensi Penelitian Sejarah
Ini bukan sekedar rasa ingin tahu; para peneliti sedang mengeksplorasi bagaimana “Model Bahasa Besar Historis” (HLLM) dapat merevolusi studi tentang masyarakat masa lalu. Sebuah makalah baru-baru ini di Proceedings of the National Academy of Sciences menunjukkan bahwa model-model ini dapat memberikan wawasan tentang psikologi sejarah. Bayangkan membandingkan perilaku ekonomi bangsa Viking, Romawi, atau Jepang abad pertengahan melalui simulasi AI. Pendekatan ini berpotensi membuka pemahaman yang lebih mendalam tentang sifat manusia di berbagai era.
“Respon dari individu-individu palsu ini dapat mencerminkan psikologi masyarakat masa lalu, sehingga memungkinkan ilmu pengetahuan yang lebih kuat dan interdisipliner mengenai sifat manusia,” makalah PNAS menyatakan.
Tantangan dan Peringatan
Namun, metode ini bukannya tanpa kekurangan. Teks-teks sejarah yang masih ada cenderung mengarah pada sudut pandang kaum elit, bukan masyarakat umum. Artinya, HLLM mungkin tidak secara akurat mewakili pemikiran sehari-hari masyarakat masa lalu. Selain itu, bias dari peneliti yang membuat model ini dapat secara tidak sengaja memengaruhi teks yang dihasilkan. Setiap upaya untuk merekonstruksi psikologi masa lalu harus mengakui bahwa keluaran AI pasti akan disaring melalui lensa modern.
Masih harus dilihat apakah HLLM akan menjadi alat utama dalam penelitian psikologis atau tetap menjadi tujuan khusus bagi para peminat. Namun demikian, eksperimen ini menyoroti cara unik untuk memanfaatkan AI: bukan dengan memprediksi masa depan, namun dengan mengkaji ulang masa lalu.
Pada akhirnya, model-model ini dibatasi oleh data yang mereka berikan – namun mereka menawarkan metode baru, meski tidak sempurna, untuk menyelidiki pemikiran orang-orang sebelum kita.
