Seorang veteran hacking dan AI, Geohot, membagikan pandangan jujur tentang kemajuan kecerdasan buatan saat ini. Setelah berkarir di bidang keamanan siber dari 2007 hingga 2014, ia sepenuhnya berkomitmen pada AI dan merasa sangat antusias dengan kemajuan terbaru dalam model bahasa besar (LLM), mobil otonom, generator video, dan agen pengkodean. Baru-baru ini, ia menyiapkan mesin Linux lokal dengan opencode pada GLM-5.2 dan terkesan melihat perintah sederhana seperti "install tmux dengan konfigurasi geohot" dapat berjalan lancar. Bagi dia, momen ini menandai "Tahun Desktop Linux" yang telah lama dinantikan.
Namun, di balik antusiasmenya, ia mengkritik dua fenomena yang menurutnya merugikan ekosistem AI. Pertama, ia mengecam "hype negatif" yang terus-menerus—narasi tentang jendela peluang yang akan segera tertutup, kelas pekerja AI yang terabaikan, dan ketakutan akan tertinggal. Narasi ini, menurutnya, tidak hanya tidak akurat tetapi juga dirancang untuk membuat orang merasa tidak kompeten dan pindah ke pusat teknologi seperti San Francisco, di mana kenyataannya jauh dari gemilang. Kedua, ia menolak klaim berlebihan yang menggambarkan LLM sebagai alat otomatisasi sederhana yang akan segera "menguasai seluruh light cone." Ia yakin skenario seperti itu tidak realistis dan memperingatkan bahwa hype tersebut hanya akan menciptakan gelembung harapan yang pecah.
Geohot juga menyoroti peran lab-lab AI frontier dalam membentuk persepsi publik. Ia berpendapat bahwa lab-lab ini cenderung membual tentang keselamatan atau "hype Tiongkok" untuk membenarkan valuasi mereka yang tinggi, sementara ketakutan sebenarnya di balik penolakan terhadap open source adalah kekhawatiran akan komodifikasi. Menurutnya, kemajuan AI sebagian besar didorong oleh hukum Moore dan peningkatan komputasi secara umum, bukan oleh upaya eksklusif dari beberapa lab. Ia memperingatkan bahwa menyembunyikan kebenaran ini membuat publik tidak mungkin menyadarinya dan menolak memberikan dana miliaran dolar kepada lab-lab tersebut.
Ketika berbicara tentang pemrograman, Geohot mengakui bahwa ia mungkin terlalu keras dalam menyatakan bahwa model AI saat ini tidak dapat melakukan coding. Kenyataannya, ia melihat bahwa coding sedang berevolusi. Mengutip Linus Torvalds, ia membedakan antara agen yang meningkatkan produktivitas pemrograman sebesar 10x dan compiler yang dapat meningkatkan produktivitas hingga 1000x. Meskipun ia menganggap angka-angka ini sebagai perkiraan ekstrem, ia merasa bahwa menggunakan model AI saat ini memberikan dorongan yang nyata. Namun, ia juga mengingatkan tentang kelelahan kognitif dan kualitas output yang masih seringkali "jauh dari sempurna." Bagi dia, AI paling berguna dalam tugas-tugas sederhana seperti find-and-replace, pencarian Stack Overflow, atau regex yang sebelumnya diabaikan.
Pada akhirnya, Geohot melihat AI sebagai kelanjutan dari revolusi komputer yang lebih besar. Ia mencintai komputasi dan percaya bahwa perspektif yang realistis dan kritis adalah kunci untuk memanfaatkan potensi AI sepenuhnya, tanpa terjebak dalam euforia yang tidak realistis atau pesimisme yang tidak perlu.