AI Index 2025 yang disusun Stanford HAI dari Universitas Stanford menghitung jumlah model AI menonjol yang diumumkan pada 2014–2024 berdasarkan institusi. Di antara universitas, Universitas Stanford dan Universitas Carnegie Mellon (CMU) masing-masing memiliki 25 model, Universitas Tsinghua dan Universitas California, Berkeley masing-masing 22 model, sementara MIT memiliki 15 model.
Artikel ini menilik lima kampus dengan riset AI yang aktif, dengan angka-angka tersebut sebagai petunjuk.
Jumlah model bukan jawaban untuk memilih universitas
“Universitas mana yang sebaiknya dipilih untuk belajar AI?” Pertanyaan ini mungkin pernah terlintas, baik pada mahasiswa yang sedang memikirkan masa depan maupun kalangan profesional yang mencari tenaga kerja atau mitra kolaborasi. Namun, angka yang mudah diperoleh bisa menyesatkan.
Jumlah model AI menonjol yang digunakan kali ini menunjukkan berapa banyak model yang menarik perhatian publik telah dihasilkan dari lingkungan riset. Angka ini bukan jumlah mahasiswa yang mengambil jurusan AI ataupun ukuran mutu perkuliahan. Ketimbang sebuah peringkat, angka tersebut lebih tepat dipandang sebagai titik awal untuk melihat dinamika riset di tiap kampus.
Stanford dan CMU berbagi posisi teratas
Universitas dengan jumlah terbanyak adalah Universitas Stanford dan CMU, masing-masing dengan 25 model. Artinya, dalam 11 tahun dari 2014 hingga 2024, kedua kampus sama-sama menghasilkan 25 model AI menonjol.
Stanford melampaui batas-batas disiplin ilmu
Stanford HAI, yang didirikan pada 2019, tak bisa dilewatkan saat membahas Stanford. Dengan misi untuk meninjau kembali AI dari perspektif yang berpusat pada manusia, lembaga ini diposisikan sebagai organisasi interdisipliner yang menjalankan riset lintas beberapa fakultas.
AI bukan lagi bidang yang hanya berkutat pada ilmu komputer. Seiring meningkatnya keterkaitan dengan kedokteran, hukum, ekonomi, dan etika, pendekatan yang sejak awal tidak mengasumsikan adanya sekat antar fakultas sesuai dengan perkembangan zaman.
CMU menyamai jumlah tersebut
CMU juga memiliki 25 model, setara dengan Stanford. Jumlah yang sama ini juga menjadi petunjuk bahwa pusat riset AI tidak hanya terpusat di satu universitas.
Kesamaan angka ini lebih tepat dipahami bukan sebagai tanda bahwa belum ada pemenang yang unggul, melainkan bahwa dua universitas dengan arah berbeda sedang bergerak berdampingan.
Tsinghua dan Berkeley menyusul dengan 22 model
Berikutnya adalah Universitas Tsinghua di China dan Universitas California, Berkeley di Amerika Serikat, masing-masing dengan 22 model. Selisih mereka dari Stanford dan CMU hanya tiga model.
Hal yang menarik dari urutan ini adalah hadirnya universitas dari Amerika Serikat dan China di jajaran teratas. Angka di tingkat universitas menunjukkan bahwa arena utama riset AI tidak terbatas pada satu negara tertentu. Saat mencari tempat untuk kuliah di luar negeri atau mitra kolaborasi, ada baiknya memperluas pandangan melintasi negara dan kawasan.
Perhatikan luasnya cakupan riset MIT
MIT memiliki 15 model AI menonjol, angka yang lebih rendah dibandingkan empat universitas teratas. Namun, jika melihat luasnya riset, tampak sisi lain dari MIT.
Halaman resmi CSAIL, laboratorium ilmu komputer dan kecerdasan buatan MIT, mencantumkan 68 proyek, 27 kelompok riset, dan 111 orang di bidang AI dan pembelajaran mesin. Salah satu pilar risetnya adalah penerapan pembelajaran mesin di bidang-bidang seperti robotika, kedokteran, dan pemrosesan bahasa.
Ada yang menonjol lewat satu model besar, ada pula yang memperluas penerapan melalui banyak kelompok riset. Ukuran berupa jumlah model saja tidak cukup untuk mengukur kedalaman pendekatan yang kedua.
Cara memilih yang melampaui angka
Jika kelima universitas ini dibandingkan, selisih jumlah modelnya paling besar hanya 10. Menentukan pilihan pendidikan berdasarkan selisih ini mungkin terlalu gegabah.
Yang perlu dibandingkan adalah bidang apa yang ingin Anda tekuni dengan AI. Jika Anda mengutamakan keterkaitan dengan masyarakat, pertimbangkan universitas dengan organisasi interdisipliner; jika menginginkan cakupan penerapan yang luas, lihat lembaga riset dengan banyak kelompok riset. Dengan menjadikan angka sebagai titik awal lalu mengalihkan perhatian ke struktur riset, cara kita memandang universitas bisa berubah.
コメント