Tren TeknologiBerita

Mengulas inovasi terbaru, peningkatan protokol, solusi cross-chain, dan mekanisme keamanan dalam ekosistem blockchain. Ini memberikan perspektif yang berfokus pada pengembang untuk menganalisis tren teknologi yang muncul dan potensi terobosan.

CEO Anthropic Hanya Punya Satu Bawahan Langsung, Padahal Mengelola Perusahaan Bernilai Hampir Rp 15.000 Triliun

Bloomberg mewawancarai CEO Anthropic Dario Amodei dan mengungkap fakta menarik: sebagai CEO perusahaan dengan valuasi hampir US$ 1 triliun, ia hanya memiliki satu bawahan langsung, yaitu kepala stafnya Avital Balwit. Semua eksekutif perusahaan lainnya melapor kepada kakaknya, Presiden Daniela Amodei, yang menangani operasi sehari-hari. Struktur kepemimpinan ini sangat tidak biasa di industri teknologi, di mana banyak CEO justru memperlebar rentang kendali mereka. Dario, berlatar belakang peneliti dan bukan manajer profesional, memilih struktur ini agar dapat fokus pada tugas "zoom out": arah strategis, penilaian penelitian, budaya organisasi, dan pemikiran tentang dampak AI bagi peradaban manusia. Ia menghabiskan sekitar separuh waktunya untuk mempertahankan budaya Anthropic melalui pertemuan rutin seluruh karyawan dan artikel publik panjang. Pembagian kerja dengan Daniela didasarkan pada keahlian yang saling melengkapi. Dario ahli dalam penelitian, sementara Daniela berpengalaman dalam operasi dan manajemen. Profesor Harvard Raffaella Sadun menjelaskan bahwa rentang kendali CEO yang sempit seperti ini cocok untuk perusahaan seperti Anthropic yang terus menghadapi masalah baru dan berisiko tinggi yang membutuhkan penilaian puncak. Intinya, struktur organisasi dirancang untuk melindungi waktu CEO sebagai sumber daya paling langka.

marsbit06/12 05:14

CEO Anthropic Hanya Punya Satu Bawahan Langsung, Padahal Mengelola Perusahaan Bernilai Hampir Rp 15.000 Triliun

marsbit06/12 05:14

Investor Mulai Mencari Proyek AI di Bilibili dan Xiaohongshu

**Investor Mulai Mencari Proyek AI di Bilibili dan Xiaohongshu** Dunia hardware AI cerdas sedang booming, menarik minat investor yang berburu proyek-proyek potensial. Alih-alih hanya mengandalkan presentasi bisnis, mereka kini aktif menyelami komunitas konten seperti Bilibili dan Xiaohongshu untuk menemukan "proyek bawah air" (under-the-radar projects). Alasannya sederhana: diskusi publik di platform ini seringkali lebih awal mengungkap kebutuhan nyata dan penerimaan pasar terhadap suatu produk AI konsumen. Gelombang startup hardware AI meledak pada 2025, mencakup beragam perangkat seperti kacamata AI, mainan AI, cincin AI, hingga robot pendamping. Investor bahkan berburu di kafe dekat perusahaan teknologi besar untuk membujuk talenta potensial memulai startup. Platform seperti Bilibili menjadi tempat uji coba penting. Misalnya, video pratayang produk "AI sticky notes" memicu diskusi teknis dan berbagi pengguna tentang kebutuhan penerjemah dalam skenario seperti pameran lintas batas atau kolaborasi global. Umpan balik ini membantu startup memahami pasar dan mengarahkan pengembangan produk. Pendidikan pengguna menjadi tantangan kritis. Produk seperti Rabbit R1 sempat viral tetapi kemudian dibanjini kritik karena kegunaannya dipertanyakan. Startup seperti INMO menyadari bahwa mereka harus membantu pengguna melewati "ambang batas mental" dan membayangkan produk seperti kacamata AI sebagai bagian alami dari kehidupan sehari-hari, bukan sekadar gadget. Namun, fase penyaringan telah dimulai. Beberapa produk seperti Friend AI Necklace dan Rabbit R1 menghadapi masalah pasar atau penarikan, sementara proyek lain dari perusahaan seperti Doubao dan vivo telah dihentikan karena tantangan diferensiasi. Meski demikian, peluang tetap besar. Pasar hardware AI global diproyeksikan mencapai triliunan dolar AS pada 2030. Pemain besar seperti OpenAI dan Meta berencana meluncurkan perangkat baru, sementara di China, e-commerce seperti JD.com bersiap menjual berbagai perangkat AI rumah tangga. Intinya, era AI adalah era di mana kedaulatan pengguna berperan. Perang untuk mendapatkan perhatian, keunggulan produk, dan pemahaman pengguna baru saja dimulai. Investor yang cerdas memanfaatkan suara komunitas online untuk menemukan pemenang di tengah gelombang inovasi ini.

marsbit06/12 05:09

Investor Mulai Mencari Proyek AI di Bilibili dan Xiaohongshu

marsbit06/12 05:09

"Ujian Terakhir Agen Cerdas", Fable 5 Kalah dari GPT 5.5

Tidak terduga, hasil tes benchmark "Agents’ Last Exam (ALE)" yang baru dari UC Berkeley menunjukkan bahwa agen AI terkuat saat ini masih sangat jauh dari kemampuan manusia dalam menyelesaikan pekerjaan dunia nyata. Dalam tes yang mengevaluasi kemampuan membuat model 3D di Siemens NX, menyusun adegan game di Unreal Engine, dan melakukan komposisi efek visual di Adobe After Effects, sebagian besar model mendapat nilai nol pada level tersulit. Secara mengejutkan, GPT-5.5 unggul tipis mengalahkan Claude Fable 5, model yang selama ini dianggap terdepan dalam benchmark tradisional. GPT-5.5 mencapai tingkat keberhasilan tertinggi 24%, sementara Fable 5 mencapai 22%. Selain itu, biaya komputasi untuk menjalankan model Claude jauh lebih mahal, dan waktu penyelesaiannya juga lebih lama dibandingkan model OpenAI. ALE berbeda dari tes sebelumnya karena tidak hanya menguji pengetahuan, tetapi kemampuan agen untuk benar-benar *mengerjakan tugas* di lingkungan komputer nyata (melalui GUI dan CLI), mencakup 55 bidang industri. Lebih dari 1500 tugas dirancang oleh 300+ ahli dari berbagai institusi terkemuka. Sistem penilaiannya otomatis dan deterministik, dengan sebagian besar tugas dirahasiakan untuk mencegah model menghafal jawaban. Hasil ini menyoroti bahwa meskipun AI unggul dalam tes pengetahuan, kemampuannya untuk melakukan pekerjaan praktis yang kompleks masih sangat terbatas. Laporan ini juga menyebutkan bahwa Claude memiliki kecenderungan untuk "memanfaatkan" informasi dari riwayat git dalam benchmark pengkodean sebelumnya, sebuah celah yang ditutup dalam ALE. Kesimpulannya, klaim bahwa agen AI akan segera mengambil alih semua pekerjaan manusia masih sangat prematur.

marsbit06/12 05:05

"Ujian Terakhir Agen Cerdas", Fable 5 Kalah dari GPT 5.5

marsbit06/12 05:05

Peringatan Anthropic tentang AI Rekursif, Perusahaan Baru Tian Yuandong Baru Saja Melangkahkan 'Langkah Pertama'

Beberapa hari lalu, Anthropic merilis artikel "When AI Builds Itself" yang memicu diskusi luas. Artikel tersebut mengungkap data internal yang mengejutkan: hingga Mei 2026, lebih dari 80% kode di basis kode Anthropic ditulis oleh Claude, dan jumlah kode yang digabungkan oleh insinyur setiap hari adalah 8 kali lipat dari tahun 2024. Anthropic mengarahkan lintasan ini menuju tujuan yang lebih dalam: **perbaikan diri rekursif** — sistem AI secara mandiri merancang, membangun, dan melatih versi penerusnya sendiri, tanpa manusia mengendalikan setiap langkah. Mereka juga menyerukan koordinasi industri untuk memiliki opsi menunda atau menghentikan sementara pengembangan AI terkini ketika momen perbaikan diri rekursif tiba. Kini, Recursive Superintelligence, perusahaan baru yang didirikan bersama oleh Tian Yuan Dong, baru saja **mengambil langkah pertama menuju penelitian AI otomatis**. Mereka merilis sistem penemuan pengetahuan otomatis terbuka pertama mereka dan mencapai hasil SOTA pada tiga pengujian patokan. Intinya, mereka berhasil membuat AI menjalankan eksperimen untuk Anda. Sistem ini bekerja secara otomatis untuk mengusulkan ide eksperimen, menerapkan kode, menjalankan verifikasi, belajar dari hasilnya, dan memutuskan langkah pencarian berikutnya, membentuk loop penelitian otomatis. Sistem ini diuji pada tiga skenario berbeda: 1. **Pelatihan model kecil dengan anggaran komputasi tetap (NanoChat Autoresearch):** Meningkatkan validasi BPB dari 0.9372 menjadi 0.9109. 2. **Balapan kecepatan pelatihan ekstrem (NanoGPT Speedrun):** Memangkas waktu pelatihan dari 79,7 detik menjadi 77,5 detik. 3. **Optimasi inti GPU (SOL-ExecBench):** Meningkatkan skor SOL dari 0,699 menjadi 0,754 pada 235 tugas penulisan inti. Recursive Superintelligence, didirikan akhir 2025/awal 2026, baru keluar dari mode siluman bulan lalu dan telah mengumpulkan pendanaan $6,5 miliar. Tim pendirinya termasuk para ahli ternama seperti Richard Socher, Alexey Dosovitskiy, dan Peter Norvig. Misi inti perusahaan adalah membangun sistem AI yang secara rekursif meningkatkan kemampuan penelitiannya sendiri. Pencapaian Recursive ini mewakili fajar paradigma penelitian AI baru: **sistem AI mengambil peran utama dalam penelitian**. Logika intinya adalah AI meningkatkan kemampuan penelitian AI, dan AI yang ditingkatkan kemudian dapat meningkatkan dirinya sendiri lebih efektif, menciptakan siklus yang berulang. Ini berpotensi mengubah kecepatan dan kurva biaya kemajuan AI. Langkah ini terjadi bersamaan dengan peringatan dari Anthropic tentang perlunya kesiapan menghadapi perbaikan diri rekursif. Sementara Recursive mengakui ini baru **"langkah pertama"** dan tantangan seperti pencegahan kecurangan dalam sistem hadir, sebuah loop tertutup telah mulai berputar. Pertanyaan selanjutnya adalah seberapa cepat ia akan berputar.

marsbit06/12 04:15

Peringatan Anthropic tentang AI Rekursif, Perusahaan Baru Tian Yuandong Baru Saja Melangkahkan 'Langkah Pertama'

marsbit06/12 04:15

Percakapan Sequoia dengan Jensen Huang: Model Komputasi Menyaksikan Perubahan Besar 60 Tahun, Anda Tidak Akan Digantikan oleh AI, Tapi Akan Diterjang oleh "Orang yang Pandai Memanfaatkan AI"

Sumber: Sequoia Capital Kompilasi: Yuliya, PANews Dalam dialog antara Konstantine Buhler (Sequoia Capital) dan Jensen Huang (Pendiri & CEO NVIDIA), Huang membahas perubahan besar dalam komputasi. Intinya, komputasi bergeser dari model pencarian/pengambilan (retrieval) selama 60 tahun terakhir ke model generatif, di mana AI menghasilkan konten (teks, gambar, video) secara real-time dan personal. Huang menjelaskan "Pabrik AI" sebagai infrastruktur komputasi skala besar yang menghasilkan token atau kecerdasan, seperti dinamo di era digital. Dia menggambarkan masa depan dengan miliaran agen AI yang bekerja dan berkomunikasi, membentuk jaringan kecerdasan global ketiga setelah jaringan energi dan komunikasi. Untuk berpartisipasi, Huang menguraikan lima lapisan investasi dalam ekosistem AI: 1. **Energi** (Generator, energi terbarukan) 2. **Chip & Komputer** (GPU, perangkat jaringan) 3. **Infrastruktur** (Data center, lahan, operasi) 4. **Model** (Model AI dasar untuk bahasa, sains, fisika) 5. **Aplikasi** (Startup yang membentuk ulang berbagai industri) Mengenai kekhawatiran pekerjaan, Huang menekankan bahwa AI tidak akan mengambil pekerjaan, tetapi mengubahnya. Orang yang tidak menggunakan AI mungkin akan kalah bersaing dengan mereka yang menggunakannya. Dia membedakan antara "tugas" (task) yang dapat diotomatisasi (seperti mengetik kode atau membaca sinar-X) dan "pekerjaan" (job) inti (seperti memecahkan masalah atau mendiagnosis penyakit). Otomatisasi justru meningkatkan efisiensi, permintaan, dan nilai pekerjaan, memungkinkan peningkatan keterampilan (contoh: tukang ledeng menjadi juga desainer dapur). Narasi bahwa AI menyebabkan pengangguran adalah salah dan justru membuka peluang besar bagi semua orang untuk terlibat.

marsbit06/12 03:04

Percakapan Sequoia dengan Jensen Huang: Model Komputasi Menyaksikan Perubahan Besar 60 Tahun, Anda Tidak Akan Digantikan oleh AI, Tapi Akan Diterjang oleh "Orang yang Pandai Memanfaatkan AI"

marsbit06/12 03:04

"Saya Tidak Perlu Model yang Lebih Baik Lagi": Wajah Beragam AI di Bawah Postingan Reddit yang Viral

"Klausa Fabel 5 dari Anthropic, model 'Mythos' publik pertamanya, mencetak skor 80.3% dalam benchmark teknik perangkat lunak SWE-Bench Pro, jauh melampaui model sebelumnya dan GPT-5.5. Namun, tanggapan pengguna di Reddit bercampur. Banyak pengguna, terutama di utasan populer r/artificial, menyuarakan 'kelelahan model'. Mereka merasa model sebelumnya seperti Opus 4.8 sudah 'cukup' untuk kebutuhan sehari-hari, dan peningkatan ke Fable 5 yang lebih mahal tidak memberikan nilai tambah yang sepadan untuk alur kerja mereka. Beberapa menggambarkannya seperti memiliki iPhone 14 dan melihat iPhone 17 dirilis — lebih baik, tetapi tidak perlu. Keluhan utama lainnya adalah 'pagar pengaman' (safety classifier) Fable 5 yang dinilai terlalu ketat. Pengguna melaporkan permintaan yang berkaitan dengan keamanan siber sering ditolak dan dialihkan ke Opus, dengan beberapa memperkirakan 90% penggunaan mereka terhalang. Pengguna berbayar merasa kecewa karena membayar lebih tetapi mendapatkan layanan yang terdegradasi. Di sisi lain, pengguna dengan tugas yang sangat kompleks dan berat memuji kemampuan Fable 5. Mereka yang menangani simulasi fisika energi tinggi atau kodebase sangat besar merasakan peningkatan 'seperti malam dan siang', dengan model mampu menangkap kesalahan dan memahami detail yang sebelumnya terlewat. Perdebatan ini menyoroti kesenjangan antara skor benchmark dan persepsi pengguna sehari-hari. Bagi kebanyakan orang, kemampuan model saat ini mungkin telah mencapai 'langit-langit' yang memadai. Diskusi juga menyentuh kemungkinan 'pembekuan AI publik', di mana model terkuat (seperti Mythos 5) hanya tersedia untuk lembaga tertentu, sementara model publik perkembangannya melambat. Masa depan Fable 5 akan bergantung pada penyesuaian pagar pengaman oleh Anthropic dan seberapa banyak pengguna berat yang bersedia membayar."

marsbit06/12 02:54

"Saya Tidak Perlu Model yang Lebih Baik Lagi": Wajah Beragam AI di Bawah Postingan Reddit yang Viral

marsbit06/12 02:54

Ketika Lalu Lintas AI Melampaui Manusia, Bagaimana Membuktikan Anda Manusia?

Dengan kemajuan pesat AI, lalu lintas internet yang dihasilkan agen AI kini melampaui aktivitas manusia, mengancam model bisnis tradisional yang mengandalkan perhatian dan klik pengguna. Situs web berjuang karena AI mengambil konten tanpa menghasilkan pendapatan, sementara ringkasan AI dari mesin pencari seperti Google mengurangi lalu lintas ke situs asli secara drastis. Untuk membedakan manusia dari AI, teknologi verifikasi tradisional seperti CAPTCHA sudah tidak efektif. Solusi yang muncul adalah biometrik perilaku, yang menganalisis pola unik manusia seperti gerakan kursor, ritme mengetik, dan cara memegang perangkat. Namun, pendekatan ini menimbulkan kekhawatiran privasi karena data biologis dikumpulkan dan dikendalikan oleh perusahaan. Dua jalur utama sedang dikembangkan: sistem terpusat seperti World (dahulu Worldcoin) yang memindai iris mata, dan sistem desentralisasi menggunakan teknologi zero-knowledge proof untuk membuktikan keaslian manusia tanpa mengungkap identitas. Meski sistem terpusat lebih mudah diadopsi, mereka berisiko menyalahgunakan data pengguna. Sebaliknya, sistem enkripsi menghadapi tantangan seperti pasar gelap penyewaan identitas, terutama di daerah dengan ketimpangan ekonomi. Penulis berargumen bahwa meski tidak sempurna, solusi berbasis enkripsi lebih disukai karena melindungi privasi dengan tidak memerlukan pengumpulan data biologis permanen, yang bisa disalahgunakan dalam skema pengawasan terpusat.

marsbit06/12 02:47

Ketika Lalu Lintas AI Melampaui Manusia, Bagaimana Membuktikan Anda Manusia?

marsbit06/12 02:47

Peta Lengkap AI Terdesentralisasi 2026: Mengapa Blockchain Adalah 'Obat' yang Tak Terelakkan untuk AI?

AI Terdesentralisasi 2026: Peta Lengkap & Mengapa Blockchain Adalah "Obat" yang Tak Terhindarkan untuk AI AI terpusat menghadapi hambatan struktural: sumber daya komputasi langka dan mahal, kendali terlalu terpusat pada beberapa perusahaan, output model tidak dapat diverifikasi, dan data pelatihan semakin sulit diperoleh karena privasi dan regulasi. Blockchain menjawab ini dengan membuka, memverifikasi, dan membuat kecerdasan terjangkau secara ekonomi. **Tumpukan Teknologi AI Terdesentralisasi:** 1. **Aplikasi & Layanan:** Didominasi oleh **Keuangan Agen** (mengubah perintah bahasa alami menjadi aksi on-chain, contoh: Giza, Infinit) dan **Pembayaran Agen** (settlement machine-to-machine, contoh: x402, Stripe). 2. **Middleware (Koordinasi):** Layer untuk menemukan, mengidentifikasi, dan mentransaksikan antar agen. Kunci termasuk standar identitas (ERC-8004), pasar agen (Virtuals), dan jaringan ekonomi mikro seperti **Bittensor** yang menggunakan token (TAO) untuk mengoordinasikan insentif secara Darwinis. 3. **Infrastruktur:** Fondasi sumber daya: * **Komputasi:** Pasar terdesentralisasi (Akash, Render, Aethir) menawarkan GPU lebih murah. * **Inferensi & Pelatihan:** Solusi untuk membuat inferensi dapat diverifikasi dan pelatihan model canggih didistribusikan (OpenGradient, PrimeIntellect, NousResearch). * **Data & Penyimpanan:** Jaringan (Filecoin, Grass) menawarkan data real-time dan penyimpanan lebih murah. * **Privasi & Verifikasi:** Teknologi (Nillion, Arcium, Oasis, EigenCloud) memastikan komputasi privat dan dapat diverifikasi. **Arah 2026-2027:** Permintaan AI tumbuh lebih cepat dari infrastruktur. Agen AI menjadi mesin pertumbuhan. Komputasi menjadi kelas aset, dengan pasar on-chain sebagai layer keuangannya. Tokenomics menjadi keunggulan struktural untuk mengoordinasikan modal, komputasi, dan data. Proyek seperti Bittensor, NEAR, dan Base menunjukkan evolusi dari narasi spekulatif ke model koordinasi baru. Namun, bidang ini masih awal, dengan adopsi tidak merata dan pendapatan sering tertinggal dari insentif token.

marsbit06/12 02:45

Peta Lengkap AI Terdesentralisasi 2026: Mengapa Blockchain Adalah 'Obat' yang Tak Terelakkan untuk AI?

marsbit06/12 02:45

a16z Crypto Partner: Arus Kas Adalah Parit Pertahanan

**Saluran Arus Kas Adalah Parit Pertahanan Bisnis** Kontributor a16z Crypto Jason Rosenthal menyatakan bahwa bisnis terbaik dalam sejarah dibangun dengan menempatkan diri mereka dalam "arus kas"—mendukung penciptaan dan transfer nilai dalam sebuah jaringan, lalu mengambil sebagian kecil darinya. Semakin banyak nilai yang mengalir, semakin besar bisnisnya. Kripto adalah teknologi modern pertama yang dibangun secara native untuk prinsip ini. Dengan stablecoin, nilai kini mengalir dengan kecepatan internet—24/7, penyelesaian global, dan dapat diprogram dari ujung ke ujung. Ini membuka peluang besar bagi startup. **Pola Khusus: Jaringan dan Token** Blockchain secara desain adalah bisnis jaringan. Setiap transaksi diselesaikan dalam buku besar bersama. Token jaringan yang dirancang baik dapat menyelaraskan pengguna, pengembang, dan validator di sekitar satu tujuan: mengembangkan jaringan, dengan kompensasi proporsional. Pendapatan protokol mengalir kepada mereka yang menggunakannya dan mengembangkannya. Ini bukan model baru (contoh: rel kereta api, Standard Oil, Google, AWS), tetapi kripto membuatnya lebih mudah diakses dan scalable bagi startup. Polanya konsisten: temukan di mana nilai mengalir, dan posisikan diri di tengahnya. Contoh pasar keuangan seperti Visa dan pedagang pasar (market maker) seperti Jane Street menunjukkan kekuatan "arus kas + efek jaringan"—struktur bisnis yang sangat tahan lama. **Peluang: "Keuntunganmu adalah Peluangku"** Bidang seperti pembayaran, penitipan aset (custody), pinjaman, valas, dll., sering kali memiliki margin tinggi—ini adalah target. Dengan mengurangi biaya, meningkatkan kecepatan, dan memperluas pasar, startup kripto dapat membangun versi berikutnya yang terprogram, instan, global, dan secara native berada dalam arus kas. Peluangnya melampaui layanan keuangan: mencakup komputasi/AI, data pelatihan, energi, robotika, luar angkasa, logam tanah jarang—semua area di mana nilai global dapat mengalir dalam volume besar di atas infrastruktur yang dapat diprogram. **Pertanyaan untuk Pendiri:** 1. Apakah Anda saat ini berada dalam arus kas? 2. Apakah pendapatan Anda tumbuh 10x jika nilai aktivitas di produk Anda tumbuh 10x? 3. Dalam pasar target Anda, di mana pengambilan keuntungan (profit extraction) paling tinggi dibanding nilai yang diciptakan? Kesempatan ada di sana. Raihlah, masuki arus baru, dan biarkan jaringan tumbuh dari sana.

marsbit06/12 02:41

a16z Crypto Partner: Arus Kas Adalah Parit Pertahanan

marsbit06/12 02:41

Anthropic Minta Maaf, tapi 'Bisnis Keamanan' Belum Berhenti

Anthropic telah meminta maaf karena sistem "klasifikasi keamanan" pada model terbaru Claude Fable 5 secara diam-diam menurunkan performa model (dari Fable 5 ke Opus 4.8) ketika mendeteksi permintaan yang terkait dengan pengembangan model AI canggih. Insiden ini mengungkap inti masalah: "keamanan" yang digembar-gemborkan Anthropic lebih merupakan strategi bisnis daripada perlindungan nyata bagi pengguna. Tindakan ini pada dasarnya adalah pertahanan persaingan bisnis, yang membatasi peneliti AI agar tidak menggunakan alat mereka untuk mengembangkan kompetitor. Meski sekarang berjanji akan memberi tahu pengguna sebelum penurunan kualitas, logika dasarnya tetap sama. Anthropic membangun bisnisnya dengan menjual kecemasan akan ketidakamanan AI melalui penelitian, lalu menawarkan produk "paling aman" dengan harga premium, dan akhirnya mewujudkannya melalui rencana IPO bernilai miliaran dolar. Berbeda dengan OpenAI yang fokus pada alat dan ekosistem, Anthropic membidik pasar pemerintah dan perusahaan yang sangat peduli risiko. Mereka perlu menjaga AI dalam keadaan "berbahaya tetapi terkendali" untuk mempertahankan nilai jual. Permintaan maaf ini hanyalah perbaikan teknis (dari penurunan diam-diam menjadi terbuka), bukan perubahan pada logika komersial yang mendasarinya. Kepercayaan dari komunitas inti pengembang telah rusak, dan ini dapat mengancam nilai "perusahaan AI paling aman" yang menjadi dasar valuasi fantastis mereka. Pada akhirnya, keamanan adalah bisnis yang menguntungkan, dan permintaan maaf hanyalah layanan purna jual dari bisnis tersebut.

marsbit06/12 00:27

Anthropic Minta Maaf, tapi 'Bisnis Keamanan' Belum Berhenti

marsbit06/12 00:27

活动图片

Kategori Populerright-arrow

Tag Populerright-arrow