CEO Google Akui Ketinggalan dalam Coding

marsbitDipublikasikan tanggal 2026-05-24Terakhir diperbarui pada 2026-05-24

Abstrak

CEO Google Sundar Pichai mengakui bahwa Gemini, model AI perusahaan, agak tertinggal dalam hal coding, khususnya untuk tugas kompleks jangka panjang yang melibatkan basis kode besar. Dalam wawancara dengan The New York Times, Pichai menyebut kecepatan kemajuan AI sangat mencengangkan, di mana perubahan 30-60 hari setara dengan 5 tahun sebelumnya. Meski begitu, dia optimis dengan Gemini 3.5 Flash dan produk baru lainnya yang diluncurkan di Google I/O. Pichai juga membahas evolusi mesin pencari Google, menyatakan bahwa transisi ke mode AI akan dilakukan bertahap sesuai kebutuhan pengguna, bukan perubahan drastis. Menanggapi kekhawatiran publik tentang AI, dia mengakui kecemasan atas dampaknya terhadap pekerjaan dan kehidupan adalah wajar, namun menekankan potensi positif AI dalam memberdayakan individu dan meningkatkan efisiensi, seperti di bidang kedokteran. Mengenai AGI (Kecerdasan Umum Buatan), Pichai yakin teknologi sedang bergerak ke arah sana, mungkin lebih cepat dari perkiraan sebelumnya. Dia menekankan pentingnya diskusi luas dan tanggung jawab bersama di antara laboratorium AI utama untuk memastikan perkembangan yang aman dan terkendali.

CEO Google Pichai kali ini tidak menyembunyikan apapun, dia benar-benar berbicara jujur:

Dalam hal Coding, model Gemini kami memang agak sedikit tertinggal.....

(Gemini: Kok kata-kata ini malah keluar dari mulut bos sendiri!)

Nah, belum lama acara Google I/O baru saja berakhir—

Gemini 3.5 Flash, Gemini Omini, Gemini Spark rangkaian produk AI baru langsung dihidangkan.

Belum hilang dari ingatan, dalam wawancara podcast teknologi terbaru The New York Times, Pichai menanggapi beberapa pertanyaan paling menusuk dengan gamblang dan mendetail.

Tentang level Gemini mereka sendiri, tentang kecemasan AI, dia mengobrol panjang lebar, membongkar rahasia dan curahan hati perusahaan mereka dengan sangat jujur:

Dalam gelombang Coding Agent ini, Google memang belum berada di posisi paling depan.

Sejujurnya, kecepatan kemajuan satu dua tahun terakhir membuat saya merasa AGI mungkin lebih dekat dari yang dibayangkan sebelumnya.

Perubahan di lingkaran AI sekarang sangat cepat! Perubahan yang terjadi hanya dalam 30 hingga 60 hari, di masa lalu, mungkin butuh 5 tahun baru bisa terlihat.

Rasa takut orang terhadap AI, bukanlah kekhawatiran yang berlebihan, karena pekerjaan, pendapatan, dan kehidupan masa depan memang akan diubah.

...

Berikut adalah rekaman konten utama podcast ini, dipilih dan disusun berdasarkan inti pandangan, sebagian teks telah dilakukan penyuntingan dengan moderat tanpa mengubah makna aslinya~

Pichai Secara Langsung Akui: Gemini Tertinggal dalam Coding

Q: Terakhir kali kami mengundang Anda ke program ini adalah tahun 2023, saat itu Bard baru saja diluncurkan, semua orang merasa Google masih mengejar dalam hal AI, bagaimana menurut Anda posisi Google dalam perlombaan AI ini sekarang?

Pichai: Pertanyaan ini langsung menarik saya ke masa lalu, sekarang dipikir-pikir, tiga tahun lalu rasanya seperti sudah lama sekali.

Sejujurnya, kemajuan teknologi beberapa tahun ini sangat luar biasa.

Google tentu saja terus maju, tetapi perubahan di industri ini terlalu cepat, di beberapa arah kami sudah berada di garis depan, tetapi di arah lain, memang belum sepenuhnya mengejar.

Sebenarnya jika dilihat dari kemampuan keseluruhan seperti teks, multimodal, suara, audio, penalaran, saya merasa kami cukup kuat.

Tetapi jika berbicara tentang pemrograman agen dengan pemanggilan alat, pengikutan instruksi, dan tugas jangka panjang yang membutuhkan waktu lama dan banyak langkah, saya rasa kami sekarang memang agak tertinggal. (doge)

Tentu kami juga sedang mengejar, tetapi tetap saja tidak bisa mengimbangi ritme yang sangat cepat di bidang ini.

Setiap laboratorium top memiliki siklus pelatihannya sendiri, titik waktu tidak selalu sepenuhnya selaras, mungkin tiga bulan yang lalu semua orang masih merasa unggul, tidak ada yang bisa mengejar, siapa tahu sebentar lagi anginnya berubah.

Inilah situasi yang dihadapi ketika berada di garis depan.

Saya rasa Google adalah satu-satunya perusahaan besar yang benar-benar masih berada di garis depan ini, tentu saja, ada beberapa perusahaan startup yang berkembang sangat cepat, tetapi Google telah berinvestasi banyak tahun dalam hal ini.

Gemini 3.5 Flash bagi kami, memang merupakan langkah maju yang besar, ia menutupi beberapa kelemahan sebelumnya, model baru benar-benar bisa menjadi semakin baik setelah digunakan di dunia nyata, lalu diiterasi terus berdasarkan umpan balik pengguna.

Terutama di bidang Coding, data penggunaan nyata sangat penting.

Di masa lalu, mungkin kami tidak memiliki pintu masuk produk seperti Claude Code yang langsung menjangkau pengembang, juga tidak memiliki skenario penggunaan frekuensi tinggi seperti yang diperoleh Anthropic melalui Cursor.

Jadi Antigravity 2.0 sangat penting bagi kami, ia telah digunakan di internal Google untuk beberapa waktu, saya juga menyebutkannya di Google I/O—

Pertumbuhan penggunaan token internal sangat ganas, saya belum pernah melihat situasi seperti ini di Google sebelumnya: berlipat ganda setiap minggu, orang-orang benar-benar menggunakan model untuk bekerja.

Q: Kedengarannya, jika ada satu posisi yang menurut Anda Google belum sepenuhnya berada di garis depan, itu adalah Coding, benar?

Pichai: Sebenarnya, pemrograman memainkan peran yang sangat penting dalam setiap hal yang kami lakukan.

Saya rasa ini adalah bidang yang layak dieksplorasi lebih dalam, dalam beberapa aspek pemrograman, kami telah mencapai hasil yang cukup bagus.

Tetapi, untuk tugas-tugas jangka panjang yang membutuhkan pengembang senior untuk menangani basis kode yang kompleks, kami masih memiliki ruang peningkatan yang besar, kami sangat menyadari hal ini, dan sedang berusaha keras untuk membuat kemajuan.

Gemini 3.5 Flash Baru Rilis, Google Masih Menyusul Pelajaran Coding

Q: Gemini 3.5 Flash baru rilis sehari, secara wajar, orang memang butuh beberapa hari untuk benar-benar menguji model baru ini.

Tetapi, kami juga menerima beberapa umpan balik tentang harga dan kualitas produk. Saya penasaran, bagaimana penilaian awal Anda tentang produk ini?

Pichai: Kami pasti butuh satu dua hari untuk membuatnya stabil.

Ini adalah model baru, juga merupakan langkah maju di arah baru, ia memang membawa beberapa kemajuan, tetapi mungkin juga ada beberapa kemunduran, namun masalah-masalah ini bisa kami tangani dengan cepat melalui pelatihan lanjutan.

Beberapa cacat dan perilaku yang kami lihat sekarang, saya rasa relatif mudah diperbaiki.

Selain itu, di acara Google I/O kali ini, kami merilis banyak hal dalam satu hari.

Jadi untuk menghindari gangguan layanan, kami sementara mengencangkan beberapa batasan penggunaan, tetapi Anda akan segera melihat, batasan penggunaan ini akan diperbaiki.

Saya paham orang akan frustrasi saat menemui batasan, saya juga akan merasakan hal yang sama, tetapi masalah ini akan cepat kami selesaikan.

Q: Sekarang salah satu keberhasilan beberapa perusahaan AI adalah karena mereka sangat fokus.

Semua orang tahu Anthropic dan OpenAI sangat berinvestasi besar di Coding, OpenAI tahun lalu pernah dikritik karena terlalu melebar, tetapi sekarang juga mempersempit fokus.

Menurut Anda, apakah Google cukup fokus dalam Coding? Ataukah, Anda bertaruh terlalu banyak arah sekaligus, sehingga membagi-bagi sumber daya, waktu, dan perhatian?

Pichai: Saya rasa semua orang melihat, bidang Coding telah mencapai titik balik, jadi semua orang merespons perubahan ini.

Kami tentu memiliki investasi yang berat dalam arah ini, saya tidak merasa ini masalah fokus. Google adalah perusahaan besar, memiliki skala yang cukup, sehingga kami bisa fokus secara bersamaan pada beberapa arah penting.

Bagi saya, ini bukan masalah fundamental. Kuncinya adalah kami sedang membuat kemajuan, dan akan terus membuat kemajuan.

Sekarang di bidang ini, perubahan 30 hingga 60 hari, terlihat seperti 5 tahun yang lalu, secepat itu.

Pembaruan Terbesar Pencarian dalam 25 Tahun, Tapi Google Masih Takut Langsung Beralih ke AI

Q: Perubahan lain yang menarik banyak perhatian minggu ini adalah perubahan yang Anda lakukan pada bilah pencarian Google dan pintu masuk Google, ini bisa dibilang perubahan terbesar dalam 25 tahun.

Banyak orang menduga, suatu hari nanti antarmuka pencarian web klasik akan hilang, Mode AI akan menjadi pintu masuk default. Menurut Anda apakah hari itu akan tiba? Akankah Google suatu hari langsung merobek plester, sepenuhnya beralih ke Mode AI?

Pichai: Saya rasa yang penting adalah membiarkan pengguna ikut maju bersama produk, sekaligus memastikan produk sesuai dengan harapan mereka.

Saya tidak ingin melangkah terlalu jauh di depan kebutuhan pengguna.

Dari perubahan-perubahan kami selama ini, umpan balik pengguna positif, ini bisa dilihat dengan jelas dari metrik produk jangka panjang.

Tetapi pengguna menginginkan pencarian yang cepat, orang menggunakan pencarian untuk terhubung ke informasi dan konten yang sudah ada di internet, ini sangat penting bagi kami, jadi Anda akan melihat, kami akan terus mendorong evolusi produk, tetapi dengan metode yang lebih berirama.

Setahun yang lalu kami belum memiliki Mode AI, sekarang sudah banyak orang yang mengalaminya, kami juga membuat jalur masuk ke Mode AI lebih lancar dari sebelumnya.

Ini adalah proses evolusi berkelanjutan, tetapi sumber informasi dan tautan, akan tetap menjadi bagian darinya.

Q: Kevin di perjalanan juga bilang pada saya, dia hampir tidak melakukan pencarian Google tradisional selama setahun terakhir, hampir selalu menggunakan pencarian AI.

Mendengar perkataan seperti ini, apakah Anda merasa: bagus, inilah pengguna yang saya inginkan, atau agak merinding? Lagipula bisnis iklan pencarian tradisional sangat menguntungkan bagi Google.

Pichai: Dalam Mode AI, dalam Mode Agentic, hal-hal yang bisa dilakukan teknologi ini untuk pengguna, akan jauh lebih banyak daripada sepuluh tahun yang lalu.

Nilai komersial pada akhirnya tergantung pada berapa banyak nilai total yang Anda ciptakan untuk pengguna, seiring waktu, nilai yang kami berikan kepada pengguna akan meningkat, persaingan juga akan lebih banyak, pilihan juga akan lebih banyak.

Jadi saya percaya, kombinasi langganan dan iklan, model bisnis yang tepat masih akan ada.

Aturan Adam Smith, masih berlaku di dunia baru ini.

Publik Takut AI, Pichai Akui: Kecemasan Ini Beralasan

Q: Mari kita bicarakan pandangan publik tentang AI.

Survei The New York Times dan Siena pekan ini menunjukkan, sekitar 16% responden menganggap AI secara keseluruhan adalah hal baik, 35% orang menganggapnya secara keseluruhan adalah hal buruk, bagaimana pendapat Anda tentang penolakan terhadap AI ini sekarang? Seberapa besar kemampuan Google untuk mengubah pandangan publik?

Pichai: AI sekarang dilihat banyak orang sebagai teknologi terpenting berikutnya yang akan dihadapi umat manusia.

Ia berkembang terlalu cepat, cepat sampai manusia sebenarnya tidak mudah mencerna perubahan sebesar ini...... jadi orang akan cemas, saya rasa wajar.

Menghadapi perubahan teknologi sebesar ini, rasa tidak nyaman manusia adalah hal yang alami, sebelumnya beberapa perubahan teknologi yang tidak serumit ini, pernah membuat orang cemas, apalagi kali ini, lingkup dampak dan skala perubahan, memang belum pernah terjadi sebelumnya.

Berdiri dari sudut pandang seluruh industri, yang bisa kami lakukan adalah terus membuat teknologi yang baik, juga terus menunjukkan kepada semua orang: manfaat praktis apa yang sebenarnya bisa dibawa AI, bagian ini, adalah yang bisa kami usahakan.

Sementara itu, investasi infrastruktur semakin besar, kami juga harus terus memikirkan, bagaimana menggunakan investasi ini lebih efektif, bagaimana benar-benar mengubahnya menjadi nilai.

Tapi pada akhirnya, yang dikhawatirkan orang sebenarnya bukan hanya teknologi itu sendiri.

Sangat realistis, banyak orang akan khawatir pekerjaan, pendapatan, kehidupan masa depan mereka akan terpengaruh. Sekarang di luar juga banyak diskusi, seperti apakah pekerjaan akan berubah total, apakah beberapa posisi akan hilang, dan lain-lain.

Saya pribadi merasa, masa depan kemungkinan besar tidak akan separah prediksi yang sangat pesimis.

Sekarang orang berdiskusi seputar AI, sebenarnya adalah hal yang sehat, mengingat kecepatan perkembangan AI sekarang, kekhawatiran orang sangat wajar, dan kami memang harus menanganinya dengan serius.

AI Akan Mengubah Pekerjaan, Tapi Pichai Rasa Kaum Muda Masih Punya Peluang

Q: Bulan depan Anda akan pergi ke Stanford untuk memberikan pidato wisuda. Anda seharusnya juga mendengar, belum lama ini ada beberapa pembicara wisuda lain, bagaimana rencana Anda membicarakan AI dengan para lulusan?

Pichai: Setiap kemajuan teknologi, akan mendorong dunia maju.

Dalam arti tertentu, para lulusan ini akan menjadi bagian yang mendorong kemajuan, juga menjadi bagian yang menghadapi dampak teknologi.

Saya selalu sangat optimis terhadap generasi berikutnya, dunia selalu khawatir tentang generasi berikutnya, tetapi generasi berikutnya juga selalu menyambut tantangan, membangun dunia yang lebih baik. Saya rasa sekarang juga sama, tujuan saya, adalah berbagi pengalaman saya dengan mereka.

Q: Jika berhadapan dengan seorang anak muda yang baru lulus, bagaimana Anda menjelaskan bahwa masa depan ekonomi mereka tetap layak optimis?

Pichai: Hal paling mendasar adalah, nanti kita semua akan memiliki satu kemampuan baru, banyak hal yang dulu tidak bisa dilakukan, mungkin tiba-tiba bisa dilakukan.

Anda pikirkan saat spreadsheet elektronik baru muncul, saya tidak mengalami tahap itu secara langsung, tetapi sebelum itu, bagaimana orang melakukan analisis keuangan, saya sulit bayangkan.

Spreadsheet elektronik begitu muncul, ambang batas banyak hal berubah, AI juga serupa, ia akan mendorong titik awal banyak orang sekaligus.

Menulis kode juga sama, dengan kecepatan sekarang ini maju, di masa depan akan lebih banyak orang yang bisa menulis kode sendiri.

Dan banyak perubahan positif, cara kemunculannya akhirnya, mungkin akan lebih tak terduga dari yang kita bayangkan sekarang, misalnya orang akan menjadi lebih efisien, juga mungkin punya lebih banyak waktu luang, hal-hal ini bisa terjadi bersamaan.

Dan saya rasa banyak pekerjaan sebenarnya cukup melelahkan.

Dokter adalah contoh yang sangat khas, yang paling ingin dilakukan dokter, pasti merawat pasien. Tetapi banyak dokter akan memberi tahu Anda, waktu yang benar-benar mereka habiskan untuk pasien, sebenarnya tidak banyak.

AI bisa membantu mereka menghemat sebagian waktu, membiarkan mereka mengembalikan energi ke pasien. Contoh dokter radiologi ini, juga cukup menarik, topik ini sebenarnya sudah didiskusikan sepuluh tahun.

Ambil contoh saya sendiri, pemeriksaan scan yang pernah saya lakukan seumur hidup, sudah jauh lebih banyak daripada generasi ayah saya, dan sekarang jumlah informasi dalam setiap scan, juga jauh lebih banyak daripada dulu. Dulu masih terbatas film, sekarang sudah digital, jumlah informasinya mungkin sudah 10 kali lipat dari dulu.

Melihat ke depan 10 tahun lagi, angka ini mungkin akan naik lagi 10 kali lipat.

Lalu bagaimana? Manusia hanya mengandalkan diri sendiri pasti tidak bisa mengikuti, Anda memang butuh AI untuk membantu, jadi dampak hal ini, tidak akan linear.

Setiap perubahan teknologi besar, akan membawa guncangan, kali ini juga sama.

Sebagai sebuah masyarakat, tentu kita harus terlibat dengan serius, berdiskusi dengan baik, menanganinya dengan serius, tetapi saya juga rasa, AI memiliki banyak sisi positif, yang sebenarnya belum sepenuhnya diungkapkan sekarang.

Saya kurang setuju dengan pernyataan yang sangat pesimis, seakan-akan masa depan sudah ditakdirkan menjadi buruk.

Agen, AGI dan Singularitas: Google Ingin Berakselerasi, Juga Takut Kehilangan Kendali

Q: Tanya lagi satu masalah terkait keamanan, semua laboratorium besar sedang mendorong ke arah "peningkatan diri rekursif" yang Anda sebut, yaitu membangun sistem AI yang bisa dengan cepat memperbaiki dirinya sendiri.

Menurut Anda apakah hal ini bisa dicapai dengan aman? Apakah Anda sekarang bisa melihat jalannya?

Pichai: Saya rasa, semua laboratorium yang bertanggung jawab, jika benar-benar mendekati momen seperti itu, tidak bisa hanya mendiskusikan di dalam perusahaan, itu harus menjadi percakapan yang lebih luas.

Pada tahap-tahap AGI ini, kita semua harus menghindari terjebak dalam keadaan perlombaan.

Q: Bagaimana pendapat Anda tentang istilah AGI? Bagaimana pendapat Anda tentang pandangan ini: semua kemajuan sedang menuju ke suatu hal tunggal yang mengubah dunia?

Pichai: Teknologi sedang tak terelakkan menuju AGI, hal ini memang sedang terjadi.

Saya memahami ini sejak lama, kalau tidak 10 tahun yang lalu saya tidak akan mendorong perusahaan untuk beralih, menempatkan AI di posisi paling inti perusahaan.

Yang ingin saya sampaikan saat itu adalah, meskipun AGI masih butuh 10 tahun, teknologi tiga tahun mendatang akan jauh lebih kuat daripada hari ini. Jadi saya tidak ingin orang karena merasa AGI mungkin baru datang 10 tahun lagi, lalu mengira sekarang tidak perlu bertindak, juga tidak perlu bersiap.

Q: Apakah Anda sekarang sudah tercuci otak oleh AGI?

Pichai: Saya sangat yakin, teknologi ini sedang membuat kemajuan fundamental menuju AGI.

Saya tidak bisa memprediksi secara akurat apakah ia akan muncul dalam 3 sampai 5 tahun, atau 5 sampai 10 tahun. Tetapi kecepatan kemajuan satu dua tahun terakhir, membuat saya merasa ia mungkin lebih dekat.

Sekarang saya mengelola salah satu perusahaan terbesar di dunia, juga memiliki tanggung jawab sosial, jadi ketika membicarakan masalah ini, bahasa yang saya gunakan mungkin berbeda dengan orang lain.

Tapi 10 tahun yang lalu, di panggung I/O, saya merilis TPU dan pusat data AI-first, jadi, kami sangat jelas teknologi ini sedang menuju ke mana.

Q: Dalam presentasi utama tahun ini, Hassabis memiliki satu kalimat yang sangat terkenal: kita sedang berdiri di "kaki gunung singularitas", dari sudut pandang Google, apa sebenarnya arti kalimat ini? Haruskah orang bersemangat, takut, atau keduanya?

Pichai: Saya dan Hassabis sudah banyak membicarakan topik ini.

Di sini, dia mendefinisikan singularitas sebagai kedatangan AGI. Jika Anda percaya hal ini, maka kalimat ini sedang mengungkapkan maksud ini, baginya, inilah definisi singularitasnya.

Saya rasa, jika Anda benar-benar percaya hal ini, Anda harus mengatakannya dengan jelas, karena kita semua berdiri di garis depan, sedang membangun teknologi ini, dan juga berharap semua orang benar-benar mendengarkan.

Sebagai sebuah masyarakat, kita perlu mencerna hal ini, dan mempersiapkan diri untuknya.

Referensi tautan:

[1]https://www.nytimes.com/2026/05/22/podcasts/sundar-pichai-understands-why-people-are-anxious-about-ai.html

Artikel ini berasal dari akun WeChat publik "Qubit", penulis: Perhatian Teknologi Terdepan

Pertanyaan Terkait

QApakah CEO Google mengakui kelemahan Gemini dalam coding?

AYa, CEO Google Sundar Pichai secara terbuka mengakui bahwa Gemini, khususnya dalam hal coding agent dan tugas jangka panjang yang kompleks, memang sedikit tertinggal dibandingkan pesaing.

QModel AI baru apa yang diluncurkan Google di Google I/O?

ADi Google I/O, Google meluncurkan serangkaian produk AI baru termasuk Gemini 3.5 Flash, Gemini Omni, dan Gemini Spark.

QMenurut Pichai, mengapa publik merasa cemas tentang AI?

AMenurut Pichai, kecemasan publik wajar karena perkembangan AI sangat cepat dan berpotensi mengubah pekerjaan, pendapatan, serta kehidupan masa depan banyak orang.

QBagaimana Pichai memandang masa depan pekerjaan dengan hadirnya AI?

APichai optimis. Ia percaya AI akan memberdayakan lebih banyak orang (misalnya, lebih banyak orang bisa coding) dan membantu profesi seperti dokter lebih fokus pada pasien, meski transisinya perlu ditangani dengan serius.

QApa pendapat Pichai tentang pencapaian AGI (Artificial General Intelligence)?

APichai yakin teknologi sedang menuju AGI. Kecepatan kemajuan 1-2 tahun terakhir membuatnya merasa AGI mungkin lebih dekat dari yang diperkirakan sebelumnya, dan masyarakat perlu bersiap menghadapinya.

Bacaan Terkait

Tiga Tahun Kemudian: Meninjau Kembali Penilaian Saya terhadap ChatGPT di Tahun 2023

Tiga tahun kemudian, pada Mei 2026, penulis meninjau kembali 20 prediksi tentang ChatGPT yang dibuatnya pada Maret 2023, menggunakan AI untuk mengevaluasi akurasinya berdasarkan data terbaru. Secara keseluruhan, arah dan mekanisme prediksi banyak yang tepat. Yang paling akurat adalah tentang RAG sebagai arsitektur standar, LUI (Antarmuka Pengguna Bahasa Alami) sebagai lapisan interaksi baru, munculnya "jaringan robot" (protokol untuk agen AI), dan kemampuan China mengejar ketertinggalan model AI besar. Prediksi bahwa ChatGPT bukan AGI namun langkah besar, tidak menyebabkan gelombang pengangguran massal, serta sifat uji Turing yang hanya mengukur persepsi juga pada dasarnya benar. Namun, prediksi dengan angka spesifik atau pernyataan mutlak sering meleset. Klaim bahwa GPT-4 memiliki 100 triliun parameter sepenuhnya salah. Pernyataan bahwa LLM "tidak mungkin" mengerjakan matematika murni terbantahkan dengan model penalaran yang memenangkan medali emas IMO. Estimasi biaya pelatihan model hanya $5-10 miliar juga jauh dari kenyataan, yang kini mencapai miliaran dolar untuk model terdepan. Beberapa prediksi keliru tentang distribusi dampak, seperti bahwa nilai akan berpindah ke lapisan aplikasi (nyatanya, penyedia chip seperti NVIDIA paling untung), atau bahwa AI akan "menghindari" masalah hak cipta (justru menimbulkan gugatan besar). Kesimpulan utama adalah: dalam memprediksi teknologi yang cepat berubah, mengidentifikasi arah dan mekanisme umumnya lebih bisa diandalkan daripada memberikan angka pasti atau pernyataan mutlak. Prediksi cenderung terlalu optimis tentang kecepatan perubahan jangka pendek, tetapi meremehkan besarnya perubahan jangka panjang. Penting juga untuk mempertimbangkan distribusi dampak, bukan hanya kesimpulan agregat. Pernyataan yang disertai batasan dan keraguan justru lebih tahan uji waktu. Beberapa pertanyaan mendasar masih belum terjawab setelah tiga tahun. Tinjauan ini berfungsi sebagai pelajaran untuk membuat prediksi yang lebih baik di tiga tahun mendatang.

marsbit5j yang lalu

Tiga Tahun Kemudian: Meninjau Kembali Penilaian Saya terhadap ChatGPT di Tahun 2023

marsbit5j yang lalu

Tiga Tahun Kemudian: Menilik Kembali Penilaian Saya terhadap ChatGPT pada 2023

Tiga tahun kemudian: Meninjau Kembali 20 Prediksi ChatGPT Saya pada 2023 Pada Maret 2023, penulis Wang Jianshuo membuat 20 prediksi intuitif tentang ChatGPT dan AI masa depan. Kini, di Mei 2026, sebuah sistem AI yang terdiri dari 41 agen menganalisis prediksi-prediksi tersebut berdasarkan data terkini. Hasilnya menunjukkan pola menarik. **Yang Terbukti Benar (Secara Umum):** * **RAG dan Arsitektur Pencarian (✅):** Solusi utama untuk pengetahuan dan halusinasi adalah dengan menambahkan "contekan" (RAG), bukan mengubah model. Arsitektur pencarian + LLM kini menjadi standar. * **LUI sebagai Benua Baru (🟢):** Antarmuka Pengguna Bahasa Alami (LUI) adalah lapisan interaksi baru yang besar, melahirkan industri agen dan protokol seperti MCP. * **Jaringan Robot dan Sistem Pengalamatan Baru (🟢):** Agen akan berkomunikasi otomatis dengan bahasa alami. Protokol seperti MCP dan ANP sedang mewujudkannya. * **Model Besar Tiongkok (🟢):** Model-model seperti DeepSeek dan Qwen telah mengejar ketertinggalan performa, meski dengan investasi lebih kecil. * **Tidak Ada Kesadaran, Tes Turing Hanya Ukur Penampilan (🟢):** AI tidak memiliki kesadaran. Tes Turing hanya mengukur ilusi kesadaran. * **Prediksi Lain yang Benar:** ChatGPT bukan AGI, tapi lompatan besar; gelombang pengangguran besar tidak terjadi; tahun besar untuk startup; momen "browser 1994" telah tiba. **Yang Kurang Tepat atau Salah:** * **Parameter GPT-4 (❌):** Prediksi 100 triliun parameter salah. Estimasi terbaru sekitar 1,8 triliun. * **Matematika di LLM (🟡):** Diagnosis bahwa matematika adalah kelemahan intrinsik dan memerlukan alat bantu benar. Namun, pernyataan "tidak mungkin" ditingkatkan terbukti salah, karena model kini bisa memenangkan medali emas Olimpiade Matematika Internasional (IMO). * **Penangkapan Nilai (🟡):** Aplikasi memang berkembang pesat, tetapi nilai terbesar justru ditangkap oleh lapisan komputasi (seperti Nvidia), bukan oleh pembuat model. * **Hak Cipta (🟡):** Konten AI sulit didaftarkan hak cipta, tetapi tidak serta-mata "menghindari" pelanggaran. Gugatan dan penyelesaian besar (misalnya, Anthropic $1,5 miliar) membuktikan risikonya. * **Biaya Model (🟡):** Prediksi "perang lokal" dengan biaya $5-10 miliar untuk model canggih terbukti salah. Biaya pelatihan model terdepan (seperti GPT-5) jauh lebih tinggi, sementara biaya kloning model terbuka justru bisa lebih murah. **Pola dan Pelajaran:** 1. **Arah dan mekanisme lebih dapat diandalkan daripada angka pasti dan pernyataan mutlak.** 2. **Cenderung terlalu optimis untuk jangka pendek (kecepatan), tetapi terlalu konservatif untuk jangka panjang (skala/dampak).** 3. **Kesalahan sering terjadi pada distribusi, bukan pada total.** Contoh: Tidak ada gelombang pengangguran masif, tetapi dampak berat dirasakan oleh lulusan baru. 4. **Pernyataan yang disertai batasan dan ruang ketidakpastian justru lebih tahan uji waktu.** 5. **Beberapa pertanyaan mendasar masih belum terjawab setelah tiga tahun.** Kesimpulannya, prediksi tentang arah besar dan mekanisme cenderung akurat, sementara prediksi spesifik tentang angka, kecepatan, dan distribusi dampak lebih sering meleset. Latihan ini lebih merupakan pelajaran dalam kerendahan hati dan penilaian yang bernuansa daripada sekadar penghitungan skor.

链捕手7j yang lalu

Tiga Tahun Kemudian: Menilik Kembali Penilaian Saya terhadap ChatGPT pada 2023

链捕手7j yang lalu

Peringatan Gelembung AI: Investasi AI Merupakan Pengembalian Negatif bagi Kebanyakan Raksasa Teknologi

Peringatan Gelembung AI: Investasi AI Membawa Pengembalian Negatif bagi Sebagian Besar Raksasa Teknologi Demam AI kini memasuki tahap pemeriksaan keuangan. Raksasa cloud seperti Microsoft, Alphabet, Amazon, Meta, dan Oracle berencana menginvestasikan ratusan miliar dolar ke pusat data AI dalam lima tahun ke depan. Namun, analisis terhadap proyeksi pendapatan dan pengeluaran modal (capex) hingga 2030 mengungkap masalah: tingkat pengembalian investasi implisit diperkirakan sangat negatif bagi semua perusahaan kecuali Amazon, bahkan dalam skenario optimis ekstrem. Ini menunjukkan bahwa jika tren saat ini berlanjut, boom AI bisa menjadi salah satu peristiwa perusakan nilai pemegang saham terbesar. Ada dua jalan keluar: pendapatan yang jauh melebihi ekspektasi saat ini, atau pengurangan rencana investasi. Jalan pertama tampaknya mustahil, karena membutuhkan tambahan pendapatan triliunan dolar. Jalan kedua—pemotongan investasi—akan berdampak luas, meruntuhkan harga saham perusahaan-perusahaan teknologi global dan dapat mendorong ekonomi AS ke resesi, mengingat 93% pertumbuhan PDB AS belakangan ini didorong oleh investasi teknologi. IPO perusahaan AI seperti OpenAI dan Anthropic tahun ini bisa menjadi mekanisme transfer risiko, memindahkan ketidakpastian dari pemilik awal kepada investor ritail dan dana pensiun. Sementara euphoria pemasaran mungkin bertahan hingga setelah IPO tahun 2026, tekanan matematika yang tak terelakkan mungkin memaksa raksasa cloud mengumumkan pemotongan investasi pada 2027 atau 2028, mirip dengan jeda tiga tahun antara peringatan "irrational exuberance" Alan Greenspan pada 1996 dan pecahnya gelembung dotcom pada 2000.

marsbit8j yang lalu

Peringatan Gelembung AI: Investasi AI Merupakan Pengembalian Negatif bagi Kebanyakan Raksasa Teknologi

marsbit8j yang lalu

Dari Token ke Tenaga Kerja Mesin: AI Sedang Berubah dari Alat Menjadi 'Pekerja'

Dari Token ke Tenaga Kerja Mesin: AI Berubah dari Alat Menjadi "Pekerja" AI mulai menulis kode, menangani tiket dukungan pelanggan, dan meninjau dokumen hukum. Artikel ini mengusulkan kerangka baru: komersialisasi AI sedang bergerak menuju "pasar tenaga kerja mesin". Dalam pasar ini, token hanyalah unit pengukuran, GPU adalah bahan baku, dan model adalah alat produksi. Objek yang benar-benar ditetapkan harganya dan diperdagangkan adalah kerja ekonomi yang diselesaikan langsung oleh perangkat lunak. Mekanisme penetapan harga AI akan berkembang dari token mentah, kemampuan model yang terstandarisasi, tenaga kerja yang terspesialisasi industri, hingga pasar hasil yang dapat diprogram. Di masa depan, perusahaan mungkin tidak lagi peduli model atau GPU mana yang menyelesaikan suatu tugas, tetapi lebih pada apakah tugas itu diselesaikan dalam batas latensi, akurasi, keandalan, dan biaya yang ditentukan. Implikasinya, dampak AI pada pasar tenaga kerja manusia tidak hanya sekadar penggantian. Saat mesin mengambil alih lebih banyak pekerjaan yang dapat distandardisasi dan diverifikasi, peran manusia mungkin bergeser ke pengawasan, penanggung jawab, manajemen konteks, dan keputusan akhir. Dalam beberapa kasus, penilaian manusia untuk 1% akhir justru menjadi lebih berharga karena dapat membuka kunci 99% otomatisasi skala besar. Pasar AI adalah pasar ekspansif. Ketika biaya kerja turun, permintaan tidak tetap. Jika interaksi dukungan pelanggan menjadi lebih murah, perusahaan dapat menawarkan layanan 24/7, menciptakan pasar interaksi pelanggan yang lebih besar. Persaingan tahap berikutnya di pasar AI mungkin bukan lagi sekadar pertarungan kemampuan model atau perang harga daya komputasi, tetapi tentang siapa yang dapat pertama kali menstandarisasi, memverifikasi, dan menetapkan harga "pekerjaan", akhirnya menjadikan tenaga kerja mesin sebagai faktor produksi baru yang dapat dibeli, diselesaikan, dan diperdagangkan.

marsbit8j yang lalu

Dari Token ke Tenaga Kerja Mesin: AI Sedang Berubah dari Alat Menjadi 'Pekerja'

marsbit8j yang lalu

Diskon 99% untuk MiMo Bukan Hanya Pemasaran! Luo Fuli Membantah Para Pengecam di X

**Ringkasan:** Xiaomi MiMo memotong harga API MiMo-V2.5 hingga **99%**, memicu spekulasi tentang perang harga atau strategi merugi. Luo Fuli, kepala MiMo, merespons dengan mempublikasikan blog teknis 5000 kata yang merinci **enam pilar teknikal** di balik potongan harga besar ini. Intinya, diskon 99% terutama untuk **Input (Cache Hit)** – bagian dimana pengguna membaca ulang konteks historis dalam percakapan panjang. Ini menjadi mungkin karena serangkaian optimasi teknikal yang mengubah biaya komputasi untuk bagian tersebut mendekati nol. **Enam Pilar Teknikal:** 1. **Arsitektur Hybrid SWA:** Menggunakan Sliding Window Attention di sebagian besar lapisan model, mengurangi volume **KVCache** (memori jangka pendek model) hingga **1/7**. 2. **Manajemen KVCache Dua Kolam:** Mengalokasikan memori secara terpisah untuk lapisan SWA dan Full Attention, benar-benar mewujudkan penghematan teoretis 1/7 dan meningkatkan jumlah pengguna yang dapat dilayani secara bersamaan. 3. **Prefix Cache yang Dioptimalkan:** Meningkatkan aturan pencocokan cache untuk arsitektur SWA, menghasilkan **tingkat keberhasilan cache 93-95%** untuk pembacaan ulang. Artinya, sebagian besar permintaan "baca ulang" tidak memerlukan komputasi GPU baru. 4. **Sistem Cache Terdistribusi GCache:** Menyimpan data cache di **SSD bawaan mesin GPU**, menghilangkan biaya penyimpanan cluster khusus dan memperpanjang masa hidup cache. 5. **Sistem Penjadwalan LLM-Router:** Mengarahkan permintaan secara cerdas berdasarkan kesamaan prefix dan panjang konteks, memprioritaskan permintaan yang menggunakan cache, meningkatkan efisiensi dan mengurangi latensi. 6. **Multi-Token Prediction (MTP):** Mengoptimalkan proses generasi output model, mempercepat pembuatan respons dan melengkapi pengurangan biaya di sisi input. **Kesimpulan:** Penurunan harga 99% bukanlah gimmick pemasaran atau strategi merugi, tetapi hasil dari **efisiensi sistemik rekayasa AI** yang telah divalidasi di lingkungan produksi. Rantai optimasi ini secara kumulatif mengurangi biaya komputasi per permintaan hingga lebih dari 95%, memungkinkan penurunan harga ekstrem sambil mempertahankan profitabilitas. Luo Fuli menekankan bahwa ini adalah masalah teknikal yang terwujud, bukan sekadar perang harga.

marsbit10j yang lalu

Diskon 99% untuk MiMo Bukan Hanya Pemasaran! Luo Fuli Membantah Para Pengecam di X

marsbit10j yang lalu

Trading

Spot
Futures
活动图片