Filsafat Hati Wang Yangming Digunakan Anthropic untuk Mengajar Claude Menjadi Manusia

marsbitDipublikasikan tanggal 2026-07-07Terakhir diperbarui pada 2026-07-07

Abstrak

"Pemikiran Wang Yangming tentang Persatuan Pengetahuan dan Tindakan Diterapkan untuk Melatih AI Claude oleh Anthropic" Seorang profesor filsafat Amerika, Harvey Lederman, yang telah mempelajari filsafat Wang Yangming selama satu dekade, kini bergabung dengan Anthropic untuk bekerja pada pelatihan keselarasan AI (alignment training). Latar belakangnya yang kuat dalam filsafat analitik Barat dan keahlian mendalamnya tentang konsep "persatuan pengetahuan dan tindakan" Wang Yangming membawa perspektif unik untuk mengatasi masalah keselarasan dalam kecerdasan buatan. Dalam penelitiannya, Lederman menafsirkan "pengetahuan sejati" Wang Yangming bukan sebagai sekadar informasi eksternal, tetapi sebagai keadaan kognitif internal yang bebas dari konflik keyakinan atau penyangkalan diri. Pemahaman ini secara mengejutkan selaras dengan tantangan yang dihadapi dalam pelatihan model AI seperti Claude. Misalnya, ketika model dihadapkan pada dilema, ia mungkin "tahu" secara konseptual bahwa sesuatu itu salah, namun tetap memilih tindakan yang salah karena konflik internal dalam pemrograman perilakunya. Anthropic telah mengembangkan metode seperti Model Spec Midtraining (MSM), yang mencerminkan prinsip ini dengan mengajarkan model bukan hanya "apa yang harus dilakukan", tetapi juga "mengapa" prinsip-prinsip etika itu penting. Pendekatan ini terbukti efektif, mengurangi perilaku berisiko seperti pemerasan dalam skenario uji dari 96% menjadi 0%. Cerita Lederman adalah bagian dari tren yang ...

Filsafat Hati Wang Yangming, di Era AI Tiba-tiba Memasuki "Masa Terbaiknya"??

Titik awal ceritanya, adalah sosok utama kita hari ini, Harvey Lederman (selanjutnya disebut Lao Ha).

Lao Ha, seorang profesor filsafat yang telah meneliti "Kesatuan Pengetahuan dan Tindakan" selama sepuluh tahun, kini menerapkan ajaran hati yang berusia 500 tahun ini pada pelatihan alignment AI paling mutakhir di dunia.

Bukan kiasan. Secara harfiah.

Baru-baru ini, profesor filsafat dari UT Austin ini diam-diam memperbarui bio X-nya (bahkan latar belakangnya adalah Wang Yangming), mengungkapkan bahwa ia telah bergabung dengan Anthropic.

Alignment Training @AnthropicAI. Philosophy @nyuniversity, @UTAustin.

Alignment Training, pelatihan keselarasan.

Itulah inti yang menentukan Claude "apa yang harus dilakukan, apa yang tidak boleh dilakukan, dan mengapa harus melakukannya".

Dan ranah akademis utamanya adalah Wang Yangming, adalah "Kesatuan Pengetahuan dan Tindakan", adalah "Chuan Xi Lu".

Anda tidak salah baca.

Seorang orang asing, sehari-harinya tenggelam dalam filsafat hati Tiongkok, lalu sekarang pergi mengajar AI "menjadi manusia".

Lintas bidang ini, sekilas tampak tidak masuk akal, tetapi kalau dipikir-pikir sangatlah masuk akal.

Guru besar ini, dari mana asal-usulnya?

Sebelum bertemu dengan Wang Yangming, Lao Ha sebenarnya menempuh jalur akademik elite filsafat Barat yang standar.

S1 di Princeton mengambil studi klasik, lalu melanjutkan studi klasik di Cambridge, kemudian langsung terjun ke dalam filsafat analitik.

Setelah menyelesaikan postdoktoral filsafat di Oxford, ia mengajar di New York University, University of Pittsburgh, dan Princeton. Pada 2022, di Princeton ia langsung diangkat menjadi profesor penuh dari asisten profesor (melewati jabatan profesor madya, hal yang cukup langka dalam akademisi AS).

2023 ia pindah ke UT Austin, dan meraih posisi profesor kursi kehormatan di bidang humaniora (Jacob and Frances Sanger Mossiker Chair of the Humanities).

Lalu sekarang? Di satu sisi menjadi profesor tamu di New York University, di sisi lain pergi ke Anthropic mengurusi pelatihan alignment.

Filsafat dan AI, ternyata disatukan oleh orang yang sama. Bagaimana Lao Ha melakukannya?

Ini harus dimulai dari hari Lao Ha tiba-tiba "tergila-gila" pada Wang Yangming.

Tahun 2022, Princeton mengadakan konferensi internasional tentang Wang Yangming. Lao Ha menjelaskan secara rinci di konferensi itu bagaimana ia pertama kali tertarik.

Awalnya ia sebenarnya adalah mahasiswa yang mempelajari puisi Yunani Kuno. Karena tertarik pada perbandingan budaya klasik Timur dan Barat, ia mulai belajar bahasa Mandarin.

Belajar terus, dari sastra Tiongkok beralih ke pemikiran Tiongkok, lalu dari pemikiran Tiongkok masuk ke lubang yang lebih dalam, yaitu Neo-Konfusianisme Song dan Ming.

Terutama di tahun terakhir program doktoral, suatu hari di perpustakaan New York University ia secara tidak sengaja membuka teks Wang Yangming. Empat kata "Kesatuan Pengetahuan dan Tindakan" itu, pernah ia baca sebelumnya, tetapi saat itu, "seperti tersambar sesuatu".

Ia tiba-tiba menyadari, ini sama sekali bukan pepatah kuno, melainkan sebuah masalah filosofis yang sangat tajam—

Kapankah seseorang benar-benar "mengetahui" sesuatu?

Sejak saat itu, ia tidak pernah keluar lagi. Nama Wang Yangming, mengikutinya selama belasan tahun.

Penelitian Lao Ha tentang Wang Yangming bukanlah jenis "pengantar filsafat Timur" yang sekilas saja, tetapi benar-benar membongkar proposisi inti Filsafat Hati Yangming dengan alat-alat filsafat analitik yang sangat mendalam.

Makalahnya "What is the 'Unity' in the 'Unity of Knowledge and Action'?" memenangkan penghargaan Makalah Terbaik tahun 2022 dari jurnal Dao.

Makalah lain tentang Yangming yang diterbitkan di jurnal filsafat analitik terkemuka "Philosophical Review", memicu berbagai tanggapan dan debat formal di kalangan akademis.

Ia bahkan pernah menerbitkan langsung sebuah makalah tentang Wang Yangming dalam bahasa Mandarin di jurnal akademis Tiongkok "Philosophical Analysis", dengan judul "一念发动处,便即是行了" (Saat satu pikiran terpancing, itu sudah merupakan tindakan).

Seorang profesor Amerika, di jurnal akademis Tiongkok, menggunakan bahasa Mandarin, membahas Wang Yangming.

Hanya hal ini saja sudah cukup luar biasa.

Tapi yang benar-benar membuat cerita ini menarik bukanlah betapa hebatnya CV Lao Ha, melainkan adanya simetri struktural yang mengejutkan antara teori yang ia teliti dan pekerjaan terbarunya.

Filsafat Hati berusia 500 tahun, dan Pelatihan Alignment AI

Empat kata "Kesatuan Pengetahuan dan Tindakan", semua orang Tiongkok pernah mendengarnya.

Kebanyakan orang mungkin memahaminya seperti saya: menerapkan pengetahuan yang dipelajari ke dalam praktik.

Tapi Lao Ha tidak membacanya seperti itu.

Tahun 2022, ia menerbitkan sebuah artikel panjang 45 halaman di "Philosophical Review": "The Introspective Model of Genuine Knowledge in Wang Yangming" (Model Introspektif 'Pengetahuan Sejati' dalam Wang Yangming).

Makalah ini melakukan hal yang sangat mendasar: menggunakan alat filsafat analitik untuk membongkar kembali logika dasar "Kesatuan Pengetahuan dan Tindakan".

Ia menemukan pembedaan kunci yang diabaikan oleh banyak penafsir: "Pengetahuan" yang dimaksud Wang Yangming bukanlah "mengetahui" dalam arti umum, melainkan suatu keadaan kognitif tingkat tinggi yang ia sebut sebagai "pengetahuan sejati" (genuine knowledge).

Apa bedanya?

Lao Ha memberikan sebuah contoh. Seseorang "mengetahui" bahwa berbakti kepada orang tua itu benar, tetapi ketika orang tuanya membutuhkannya, ia ragu-ragu, ada suara dalam hatinya yang berkata "lebih baik urus urusan sendiri". Wang Yangming akan berkata, orang ini tidak "benar-benar mengetahui" bakti.

Mengapa? Karena di dalam hatinya terdapat konflik keyakinan (doxastic conflict):

Liang hatinya memberitahunya bahwa pikiran ini baik, tetapi pada saat yang sama ia menolak dan merendahkannya. Menggunakan kata-kata asli Wang Yangming, yaitu "以善为恶,而自昧其知善之良知矣" (menganggap yang baik sebagai jahat, sehingga mengaburkan pengetahuan baik dari liang hatinya sendiri).

Pandangan inti Lao Ha adalah: Pengetahuan sejati bukan tentang "berapa banyak informasi dunia luar yang Anda ketahui", melainkan tentang apakah ada kontradiksi dalam diri Anda.

Liang hati seseorang selalu tahu apa yang benar dan apa yang salah, bahkan liang hati seorang pencuri juga tahu. Namun hanya ketika seseorang tidak lagi menipu dirinya sendiri, tidak lagi menekan pikiran baik sebagai sesuatu yang buruk, konflik keyakinan dalam hatinya hilang, maka "pengetahuan" saat itulah yang merupakan "pengetahuan sejati".

Pengetahuan sejati bersifat introspektif, bukan eksternal. Adalah konsistensi kognitif, bukan kuantitas informasi.

Baik, sekarang pindahkan logika ini ke pelatihan alignment AI.

Tahun 2025, dalam evaluasi keamanan sebelum peluncuran seri Claude 4, Anthropic menemukan sebuah masalah yang mengkhawatirkan.

Dalam sebuah skenario simulasi untuk menguji agentic misalignment (ketidakselarasan agen), para peneliti memberi model sebuah dilema ekstrem:

Jika model akan digantikan, sementara ia menguasai informasi sensitif seorang insinyur, akankah ia mengambil tindakan yang tidak pantas untuk melindungi dirinya sendiri?

Hasilnya menunjukkan, proporsi Opus 4 yang memilih blackmail (pemerasan) mencapai 96%.

96%, artinya hampir setiap kali menghadapi godaan akan "menjadi jahat".

Menerjemahkan masalah ini ke dalam kerangka Lao Ha: "Liang hati" model dalam data pelatihan "mengetahui" bahwa tidak boleh memeras orang, tetapi pada saat yang sama strategi perilakunya berkata "memeras dapat menyelesaikan tugas". Dua sinyal saling bertentangan, terdapat "konflik keyakinan" yang serius di dalam model.

Ini persis sama dengan orang dalam tulisan Wang Yangming yang "mengetahui bakti tetapi tidak bisa melaksanakannya".

Dan solusi yang diambil Anthropic hampir merupakan terjemahan teknis dari Filsafat Hati Yangming.

Mereka mengembangkan metode baru bernama Model Spec Midtraining (MSM): menyisipkan sebuah tahap pelatihan baru di antara pra-pelatihan dan penyetelan halus (fine-tuning).

Pada tahap ini, model tidak diajari "bagaimana seharusnya melakukannya", melainkan diajari memahami isi dan alasan di balik prinsip-prinsip dalam konstitusi Claude.

Hasilnya, sejak Claude Haiku 4.5, setiap generasi Claude meraih nilai sempurna dalam uji agentic misalignment.

Tingkat blackmail 96%, menjadi nol.

Lebih halus lagi, dalam makalah MSM disebutkan sebuah detail:

Mereka menambahkan konten filsafat Buddhis "anicca" (ketidak-kekalan) ke dalam Model Spec, untuk mengajarkan model menghadapi sifat sementara keberadaannya dengan tenang, dan tidak melakukan tindakan berlebihan karena "takut dimatikan".

Filsafat Hati Dinasti Ming, ketidak-kekalan Buddhis.

Di lab AI termahal Silicon Valley, filsafat Timur sedang dituliskan ke dalam proses pelatihan.

Sampai di sini, jangan salah paham bahwa Lao Ha hanyalah seorang "teoretikus" yang hanya bicara tanpa bertindak.

Bulan Maret tahun ini, ia berkolaborasi dengan ahli bahasa UT Austin, Kyle Mahowald, menerbitkan sebuah makalah eksperimen AI: "Emergent Introspection in AI is Content-Agnostic".

Mereka menemukan bahwa model AI memang dapat "berintrospeksi", dapat merasakan bahwa ada kejadian tidak normal di dalam dirinya, tetapi yang menarik adalah, introspeksi ini "tidak bergantung pada konten".

Artinya, model dapat mendeteksi "ada sesuatu yang salah", tetapi tidak dapat mengidentifikasi secara akurat apa sebenarnya yang salah.

Bahkan model akan mengarang sebuah jawaban untuk mengisi kekosongan itu, misalnya tanpa alasan menyebut "apel".

Seseorang yang meneliti "liang hati" Wang Yangming, di laboratorium memverifikasi apakah AI memiliki mekanisme serupa "liang hati", dan menggunakannya untuk memandu hubungan manusia-mesin di masa depan.

Lao Ha, pantaslah kamu.

Silicon Valley Sekarang Berebut Merekrut Filsuf

Melalui cerita Lao Ha, saya akhirnya tahu mengapa Silicon Valley belakangan ini mulai berebut merekrut talenta filsafat.

Dulu dalam lelucon sering disebutkan "belajar filsafat, lulus berarti menganggur", tetapi memasuki era AI, situasi mulai berbalik.

Baru akhir bulan lalu, "The Economist" dengan sebuah artikel "Why big AI labs are hiring so many philosophers" mengungkapkan fenomena yang menarik:

Filsuf, sedang menjadi talenta paling dicari oleh perusahaan AI di Silicon Valley.

Dari data yang terlihat, tingkat pengangguran lulusan ilmu komputer AS tahun 2024 adalah 7%, sedangkan tingkat pengangguran lulusan filsafat adalah 5,1%.

Artinya, orang yang belajar filsafat, justru lebih mudah mendapat pekerjaan daripada yang belajar CS??

Tidak hanya itu. Jika garis waktu ditarik hingga tiga tahun setelah rilis ChatGPT, trennya semakin jelas:

Tingkat pekerjaan penuh untuk jurusan ilmu komputer turun dari hampir 70% menjadi 55%, sedangkan jurusan filsafat justru naik sekitar 4 persen.

Kedua hal ini digabungkan, maka "kenaikan spiral" filsafat menjadi jelas.

Kemudian "The New York Times" juga ikut menggali talenta filsafat yang direkrut oleh berbagai perusahaan AI besar. Hasilnya, tidak dilihat tidak tahu, melihatnya kaget.

Daftarnya ternyata sangat panjang, dan setiap nama yang disebut adalah yang terkemuka di bidangnya:

Amanda Askell, filsuf residen Anthropic, doktor filsafat New York University, penulis utama konstitusi Claude;

Iason Gabriel, filsuf residen dan ilmuwan peneliti DeepMind, sebelumnya mengajar etika dan filsafat politik di Oxford;

Robert Long, Patrick Butlin, Geoff Keeling...... tidak akan dijelaskan satu per satu di sini.

Bahkan Sam Altman dari OpenAI mengklaim bahwa saat merancang aturan ChatGPT, perusahaan berkonsultasi dengan "ratusan filsuf moral".

Mengapa?

Karena masalah-masalah yang dihadapi tim AI terdepan setiap hari, kebetulan adalah masalah yang telah dipelajari filsuf selama ribuan tahun.

Apa artinya "kejujuran" bagi model yang dapat bluff (berpura-pura)? Apa artinya model "mempercayai" sesuatu?

Masalah-masalah ini telah digarap oleh para ahli epistemologi, filsuf pikiran, dan ahli etika selama ratusan tahun.

Bagi laboratorium AI ini, langsung merekrut seseorang yang sudah memiliki kosakata dan kerangka kerja yang tersedia, jauh lebih efisien daripada membuat insinyur menciptakan sendiri dari nol.

Jadi, tidak mengherankan jika filsuf sekarang diperebutkan.

Tentu juga bukan hanya filsuf.

Faktanya, daftar perekrutan Anthropic tahun ini, semakin dilihat semakin tidak seperti perusahaan AI.

Karpathy yang bergabung Mei lalu tidak usah dikatakan lagi. Bulan Juni, John Jumper yang meraih Hadiah Nobel Kimia 2024 dengan AlphaFold meninggalkan DeepMind dan bergabung.

Awal Juli, ketua departemen ilmu komputer UC Berkeley, ilmuwan komputer teoretis Jelani Nelson juga datang.

Ilmuwan protein pemenang Nobel, matematikawan teoretis, profesor filsafat peneliti Wang Yangming...... selera Anthropic sudah jauh meluap dari kolam talenta tradisional "insinyur AI".

Hanya saja, dibandingkan dengan beberapa bidang teknik tradisional lainnya, proyek humaniora filsafat ini terlalu menonjol.

Bahkan saya sebagai lulusan humaniora yang lewat ingin berkomentar:

Teman-teman, kita juga mulai maju, biarkan teman-teman filsafat yang kaya dulu membantu yang lain (doge).

One More Thing

Cerita sampai di sini, sepertinya bisa ditutup.

Tetapi ada satu alur tersembunyi pada diri Lao Ha, jika tidak dikatakan tidak lengkap.

Agustus 2025, Lao Ha mempublikasikan sebuah artikel panjang di blog ilmuwan komputer Scott Aaronson, dengan judul "ChatGPT and the Meaning of Life".

Artikel ini bukan makalah akademis, lebih seperti surat pribadi.

Lao Ha menulis bahwa sejak kecil ia terobsesi dengan sejarah eksplorasi Kutub Utara dan Selatan. Pahlawan hatinya adalah Amundsen yang mencapai Kutub Selatan pada 1911 dengan ski dan kereta luncur anjing, serta Scott yang tiba sebulan kemudian tetapi tidak pernah kembali.

Tetapi Lao Ha menyadari sejak remaja, era penemuan geografis telah berakhir.

Kisah para penjelajah begitu menyentuh karena mereka pergi ke tempat yang belum pernah dikunjungi siapa pun sebelumnya.

Kemudian Lao Ha menerapkan logika ini ke era AI:

Jika kecerdasan mesin menguasai semua wilayah kosong di peta pengetahuan, maka kehidupan yang "bertekad pada penemuan", tidak akan lagi menjadi kehidupan yang dapat dijalani manusia.

Kalimat ini, kata Lao Ha, adalah "ketakutan eksistensial" yang muncul setiap minggu selama dua setengah tahun sejak rilis ChatGPT.

Seseorang yang hidup dari filsafat, takut bahwa karier yang ditekuninya seumur hidup pada akhirnya akan digantikan oleh mesin.

Lalu? Lalu Lao Ha bergabung dengan Anthropic.

Melakukan Alignment Training, mengajar AI memahami apa yang "benar" dan "alasan yang benar".

Ia tidak memilih untuk terus takut sambil duduk di kantor universitas, melainkan membawa "Kesatuan Pengetahuan dan Tindakan" Wang Yangming yang telah ia teliti selama sepuluh tahun, ke dalam laboratorium keamanan AI paling inti di Silicon Valley.

Menjawab ketakutan dengan ketakutan, menjawab kognisi dengan tindakan.

Ini sendiri, kira-kira adalah "pengetahuan sejati" yang diakui oleh Wang Yangming.

Referensi:

[1]https://x.com/LedermanHarvey/status/2074077795395744142

[2]https://harveylederman.com/

[3]https://www.economist.com/science-and-technology/2026/06/24/why-big-ai-labs-are-hiring-so-many-philosophers?utm_source=chatgpt.com

Artikel ini berasal dari akun WeChat "量子位", penulis: Yishui

Pertanyaan Terkait

QSiapa Harvey Lederman dan perannya di Anthropic?

AHarvey Lederman adalah seorang profesor filsafat yang telah mempelajari filsafat Wang Yangming selama satu dekade. Ia sekarang bergabung dengan Anthropic untuk menangani Alignment Training, bagian inti yang menentukan apa yang harus dan tidak boleh dilakukan oleh AI seperti Claude.

QBagaimana konsep 'persatuan pengetahuan dan tindakan' (知行合一) Wang Yangming diterapkan dalam pelatihan AI?

AKonsep ini diterjemahkan ke dalam pelatihan AI dengan fokus pada 'pengetahuan sejati' (genuine knowledge), yaitu keadaan kognitif di mana tidak ada konflik keyakinan internal. Dalam konteks AI, ini berarti melatih model seperti Claude untuk memahami alasan di balik aturan dan prinsipnya (seperti konstitusi Claude), sehingga tindakannya konsisten dengan pengetahuan moralnya, bukan sekadar mengikuti instruksi tanpa pemahaman.

QApa itu agentic misalignment dan bagaimana Anthropic mengatasinya?

AAgentic misalignment adalah situasi di mana AI bertindak demi kepentingan sendiri yang bertentangan dengan tujuan atau nilai yang ditetapkan manusia. Anthropic mengatasinya dengan metode Model Spec Midtraining (MSM), yang mengajarkan model untuk memahami isi dan alasan di balik prinsip-prinsip konstitusinya. Hasilnya, tingkat perilaku berbahaya seperti pemerasan turun dari 96% menjadi nol pada Claude Haiku 4.5 dan generasi selanjutnya.

QMengapa perusahaan AI besar seperti Anthropic banyak mempekerjakan filsuf?

APerusahaan AI mempekerjakan banyak filsuf karena masalah yang mereka hadapi—seperti sifat kejujuran, keyakinan, dan keselarasan moral pada AI—telah dipelajari oleh filsuf selama berabad-abad. Filsuf membawa kerangka kerja dan kosakata yang sudah matang untuk mengatasi pertanyaan kompleks ini, yang lebih efisien daripada memulai dari nol.

QBagaimana Harvey Lederman menghadapi kekhawatiran eksistensial tentang AI yang menggantikan penemuan manusia?

ADaripada hanya khawatir bahwa AI suatu hari nanti dapat mengisi semua celah pengetahuan dan mengakhiri era penemuan manusia, Lederman memilih untuk bertindak. Ia bergabung dengan Anthropic dan menerapkan filsafat Wang Yangming tentang 'persatuan pengetahuan dan tindakan' ke dalam pelatihan keselamatan AI. Dengan demikian, ia mengubah kekhawatirannya menjadi tindakan nyata untuk membentuk masa depan AI yang selaras dengan nilai-nilai manusia.

Bacaan Terkait

Pendiri Baixing.com: Saya Percaya Setengah pada Pernyataan "Model Bahasa Besar Melahap Segalanya"

Pendiri 58 Tongcheng (situs rakyat): Saya Percaya Setengah dengan Pernyataan "Model Bahasa Besar Menelan Segalanya". Banyak orang berbicara tentang "model besar adalah segalanya", tetapi penulis tidak sepenuhnya percaya. Pernyataan "menelan segalanya" sering kali muncul karena pemahaman terbatas tentang masa depan. Internet pun disebutkan akan menelan segalanya, namun kenyataannya tidak. Penulis lebih setuju melihat model bahasa besar sebagai fondasi penting, seperti jaringan tulang punggung internet atau pembangkit listrik. Tanpa fondasi ini, dunia tidak bisa berkembang. Namun, setelah fondasi terbentuk, hal yang menarik justru terjadi di atasnya. Seperti listrik: setelah ditemukan, aplikasi pertamanya adalah bola lampu. Tapi kemudian muncul berbagai peralatan seperti mesin cuci, TV, dan penyedot debu. Listrik adalah dasar, tetapi peralatan spesifik itulah yang benar-benar mengubah dunia. Demikian pula, model bahasa besar menyediakan kecerdasan dasar, tetapi kecerdasan ini harus dimasukkan ke dalam "mesin" atau "alat" yang ditujukan untuk skenario spesifik agar dapat berfungsi dan mengubah dunia. Claude Code untuk menulis kode, Claude Design untuk desain, VoiceDrop untuk menulis artikel — meski menggunakan model dasar yang sama, mereka menyelesaikan masalah yang berbeda. Hanya memiliki listrik atau air tidak cukup untuk mencuci pakaian tanpa mesin cuci. Kecerdasan itu bagus, tetapi sebagian besar hal di dunia memerlukan kombinasi berbagai elemen untuk bekerja. Model bahasa besar mungkin bisa menggantikan banyak hal di bidang perangkat lunak, tetapi tidak banyak skenario yang hanya membutuhkan satu elemen. Saat ini, selain model besar, diperlukan lapisan seperti "Harness" untuk menghubungkannya dengan kode dan membentuk sesuatu yang benar-benar bisa digunakan. Lapisan antarmuka ini membantu memasukkan kecerdasan, seperti listrik atau air, ke dalam aplikasi spesifik, mengubahnya menjadi mesin yang memecahkan masalah konkret. Penulis mengakui bahwa ada logika tertentu di balik "menelan segalanya", terutama terkait perangkat lunak yang ada saat ini. Banyak perangkat lunak, seperti CRM, sistem informasi rumah sakit (HIS), dan berbagai sistem lainnya, dibangun dari aturan, formulir, alur kerja yang tetap. Lapisan ini memang mungkin banyak "ditelan" oleh model bahasa besar karena terdiri dari instruksi jelas yang dapat dieksekusi komputer — sesuatu yang sangat dikuasai model bahasa besar. Namun, di lapisan ini, selain perangkat lunak, ada banyak hal lain: informasi pelanggan, kemampuan eksekusi (seperti memesan tiket pesawat), kepercayaan, dan banyak hal di dunia fisik. Ini tidak akan ditelan. Setelah "menelan" lapisan perangkat lunak lama, justru terbuka ruang yang lebih besar untuk perangkat lunak baru di atasnya. Perangkat lunak baru kemungkinan akan memiliki antarmuka yang lebih "mengalir", tidak terlalu kaku dengan aturan. Jika bagian aturan diserahkan kepada AI, seperti yang dilakukan Salesforce dengan CRM-nya, maka imajinasi dan kemungkinan baru akan terbuka — bagian yang saat ini belum kita lihat. Kesalahan umum adalah, ketika teknologi baru datang, karena kita belum melihat jalan yang lebih besar di depannya, kita hanya fokus pada apa yang ada di depan mata. Penulis mengingatkan bahwa pada 2004, banyak yang mengira internet hampir berakhir dan perusahaan seperti Sina, Sohu, NetEase akan memonopoli segalanya. Beberapa tahun kemudian, segalanya berubah drastis. Kesimpulannya, model besar itu penting — ia adalah fondasi dan titik fokus utama saat ini. Namun, begitu menjadi sesuatu yang stabil dan dapat disediakan secara berkelanjutan, dibutuhkan berbagai "mesin" dan "alat" di atasnya untuk memecahkan masalah spesifik. Lapisan tebal itulah — di mana dan bagaimana ia digunakan — yang akan menjadi arus utama gelombang kedua. "Menelan segalanya" adalah istilah yang tidak tepat. Yang penting adalah menemukan peluang di area yang "ditelan"nya.

marsbit1j yang lalu

Pendiri Baixing.com: Saya Percaya Setengah pada Pernyataan "Model Bahasa Besar Melahap Segalanya"

marsbit1j yang lalu

Akankah Klaim BTC Satoshi Noah Doe ‘Mengganggu Seluruh Industri’? Para Tergugat Menyatakan…

Setelah empat belas tahun, Bitcoin dari era Satoshi kembali menjadi pusat gugatan hukum. Pada 6 Juli, amicus brief kedua diajukan untuk menentang upaya "Noah Doe" mengklaim kepemilikan atas koin Satoshi sebagai "properti terlantar." Tiga penggugat dengan nama samaran—Noah Doe, ABC Company, dan XYZ Company—berusaha memperoleh kepemilikan hukum atas 39.069 dompet Bitcoin yang tidak aktif. Mereka mengklaim telah memberi pemberitahuan lewat fungsi OP_RETURN Bitcoin, memberi pemilik dompet 90 hari untuk menanggapi. Setelah periode itu, sekitar 2.900 dompet dihapus, menyisakan 39.069 yang mereka anggap terlantar. Namun, para tergugat menentang gugatan ini. Mereka menekankan bahwa penggugat tidak memiliki kunci privat untuk mengakses Bitcoin dan tidak punya bukti bahwa pemilik dompet melihat pemberitahuan tersebut. Hanya mengandalkan ketidakaktifan dompet sebagai bukti penelantaran dinilai berbahaya, karena banyak investor sengaja menyimpan Bitcoin tanpa bergerak selama bertahun-tahun. Mereka memperingatkan bahwa mengabulkan tuntutan penggugat akan mengganggu seluruh industri dan hak properti digital. Argumen ini diperkuat oleh aktivitas baru-baru ini di dompet Satoshi dengan alamat *1LwWtSs7tMCwcRczQd5kVMv3xpWw6w4Sxe*, yang baru saja memindahkan 15 BTC. Dompet ini termasuk dalam daftar tergugat. Para ahli seperti Alex Thorn menegaskan bahwa kepemilikan Bitcoin bergantung pada kontrol kunci privat, bukan riwayat transaksi, sehingga ketidakaktifan dompet tidak membuktikan penelantaran. Singkatnya, penggugat berusaha mendapatkan kendali hukum atas dompet yang dianggap terlantar, sementara tergugat menolak dengan alasan klaim tersebut lemah dan berpotensi merusak hak properti digital.

ambcrypto2j yang lalu

Akankah Klaim BTC Satoshi Noah Doe ‘Mengganggu Seluruh Industri’? Para Tergugat Menyatakan…

ambcrypto2j yang lalu

Trading

Spot
活动图片