Sebuah postingan blog terbaru oleh Simon Willison tentang kemampuan pencarian baru ChatGPT telah memicu diskusi hangat di komunitas teknologi. Willison mengklaim bahwa fitur browsing GPT-5 , yang ia juluki Research Goblin , berkinerja jauh lebih baik daripada pencarian Google tradisional untuk tugas-tugas riset. Namun, respons komunitas mengungkap gambaran yang lebih bernuansa tentang adopsi pencarian bertenaga AI.
Respons Beragam terhadap Klaim Revolusioner
Komunitas teknologi menunjukkan pendapat yang terbagi atas penilaian antusias Willison . Sementara beberapa pengguna memuji analisis yang detail, yang lain mengkritik postingan tersebut karena terlalu panjang dan fokus pada contoh-contoh yang biasa-biasa saja. Para kritikus berargumen bahwa menghabiskan ribuan kata untuk mendemonstrasikan fungsi pencarian web dasar terasa seperti mengembang-embungkan penggunaan alat rutin agar tampak revolusioner.
Contoh-contoh yang diberikan - mencari harga Starbucks di Inggris, mengidentifikasi bangunan, dan mencari resep universitas - membuat banyak pembaca merasa ini adalah pertanyaan mudah yang tidak benar-benar menguji kemampuan sistem. Beberapa anggota komunitas mencatat bahwa hasil serupa bisa dicapai jauh lebih cepat menggunakan mesin pencari yang sudah ada seperti Brave Search .
Contoh Harga Starbucks UK:
- Latte: £3.65 GBP (Tall)
- Americano: £3.15 GBP (Tall)
- Cappuccino: £3.65 GBP (Tall) Sumber: finder.com/uk/starbucks-prices
Kekhawatiran tentang Biaya Energi Pencarian AI
Sebuah thread diskusi signifikan muncul seputar dampak lingkungan dari pencarian bertenaga AI. Para pengguna mempertanyakan apakah biaya energi tinggi untuk menjalankan multiple query AI dapat dibenarkan untuk apa yang tampak seperti pertanyaan rasa ingin tahu biasa. Kekhawatiran berpusat pada pola penggunaan kolektif - apa yang terjadi ketika semua orang mulai menggunakan AI untuk pencarian rutin alih-alih pencarian web tradisional.
Saya kesulitan memahami kebermaknaan contoh-contoh yang digunakan mengingat apa yang saya anggap sebagai biaya energi tinggi yang dibayar untuk memberikan jawaban tersebut.
Ini menyoroti kesadaran yang berkembang di komunitas teknologi tentang implikasi keberlanjutan dari adopsi AI secara luas untuk tugas-tugas sehari-hari.
Pertanyaan Kredibilitas dan Bias
Beberapa anggota komunitas mengangkat kekhawatiran tentang potensi bias dalam liputan AI, khususnya mencatat keterlibatan terbaru Willison dengan program pra-rilis GPT-5 OpenAI . Beberapa pembaca lama menyatakan bahwa kontennya semakin fokus pada produk OpenAI , yang berpotensi mempengaruhi objektivitas penilaiannya.
Namun, para pendukung membela sifat seimbang dari liputannya, menunjuk pada tulisan ekstensifnya tentang sistem AI pesaing dari Anthropic , Google , dan perusahaan-perusahaan China. Perdebatan ini mencerminkan kekhawatiran komunitas yang lebih luas tentang mempertahankan standar evaluasi objektif saat perusahaan AI semakin terlibat dengan penulis teknologi berpengaruh.
Statistik Liputan AI Simon Willison 2025:
- Postingan OpenAI : 106
- Postingan Claude / Anthropic : 78
- Postingan Gemini / Google : 58
- Postingan AI-in-China : 55
- Total liputan rilis LLM : 140 postingan
Aplikasi Praktis dan Keterbatasan
Meskipun ada kritik, beberapa pengguna menemukan nilai nyata dalam konsep Research Goblin . Kemampuan untuk menangani query riset yang kompleks dan multi-langkah dalam satu prompt menarik bagi pengguna yang sebelumnya harus merangkai multiple pencarian secara manual. Beberapa anggota komunitas melaporkan pengalaman positif serupa dengan kemampuan pencarian GPT-5 yang ditingkatkan dibandingkan versi sebelumnya.
Diskusi juga mengungkap solusi menarik untuk keterbatasan AI, seperti metode untuk mengatasi penolakan ChatGPT mengidentifikasi orang dalam gambar - pembatasan yang membuat frustrasi pengguna yang mencoba mengidentifikasi tokoh sejarah atau karya seni warisan.
Kesimpulan
Respons komunitas terhadap kemampuan pencarian GPT-5 mencerminkan tantangan yang lebih luas yang dihadapi adopsi AI di tahun 2025. Meskipun teknologi menunjukkan peningkatan yang jelas, pertanyaan tetap ada tentang efisiensi energi, bias dalam liputan, dan apakah kemajuan inkremental membenarkan framing antusias yang sering mereka terima. Perdebatan menunjukkan bahwa saat alat AI menjadi lebih mampu, komunitas menjadi lebih selektif dalam mengevaluasi nilai praktis sebenarnya versus hype pemasaran.
Referensi: GPT-5 Thinking in ChatGPT Labs: Research Goblin is shockingly good at search