/2025/12/25/402887369.jpg "Mengenal Carina Hong, Matematikawan 24 Tahun yang Mencetak Revolusi AI")
Sumber: VN Express | Editor: Noverius Laoli
Sebuah pertemuan tak sengaja dengan peneliti AI Meta, Shubho Sengupta, di sebuah kedai kopi dekat Stanford menjadi titik awal lahirnya Axiom. Keduanya kerap berdiskusi soal AI yang bisa menaklukkan persoalan matematika paling sulit. Sengupta pun menjadi anggota pertama tim Axiom.
Terinspirasi nasihat CEO AMD Lisa Su untuk mengejar masalah paling menantang, Hong memutuskan keluar dari kampus begitu pendanaan awal perusahaannya cair.
Nama Axiom diambil dari istilah matematika untuk "kebenaran dasar" yang menjadi fondasi sebuah teori. Tujuan mereka: membangun “AI mathematician”—sistem yang mampu menyelesaikan soal rumit, membuat dan memverifikasi bukti matematika, hingga mencetuskan dugaan atau teori baru.
“Kami bukan bikin chatbot yang meniru jawaban,” tegas Hong. “Kami mengajarkan AI membuktikan teorema.”
Baca Juga: Prof Francisco Veloso INSEAD: Revolusi Artificial Intelligence Pengaruhi Segala Aspek
Meski baru berdiri kurang dari setahun, Axiom sudah berhasil merekrut nama-nama besar di bidang matematika dan AI. Selain Sengupta, ada juga Francois Charton yang pernah memecahkan masalah matematika berusia 100 tahun, serta Aram Markosyan yang memimpin riset keamanan AI di Meta.
Salah satu yang mencuri perhatian adalah bergabungnya Ken Ono, matematikawan ternama dari University of Virginia sekaligus mantan mentor Hong. Ia menolak tawaran lebih besar dari perusahaan AI yang sudah mapan.
“Saya ikut bukan karena uang,” kata Ono. Ia bertugas menciptakan masalah matematika yang mampu menguji batas kemampuan AI.
Hong bilang, potensi komersial teknologi Axiom sangat luas, terutama di bidang yang butuh kepastian logika seperti verifikasi perangkat keras dan lunak, keuangan kuantitatif, hingga kriptografi.
Baca Juga: Prompt Edit Foto Ulang Tahun Pakai Gemini AI, Ada Banyak Tema yang Menyenangkan
Menurutnya, rasa penasaran intelektual dan tantangan memecahkan “superintelligence matematika” justru membuat para peneliti hebat berdatangan.
“Kalau masalahnya cukup sulit, talenta terbaik akan datang,” ujarnya.
