Peneliti OpenAI Mengundurkan Diri dan Menuduh: ChatGPT Menjual Iklan, Siapa yang Melindungi Privasi Anda?

marsbitDipublikasikan tanggal 2026-02-12Terakhir diperbarui pada 2026-02-12

Abstrak

Seorang peneliti OpenAI, Zoë Hitzig, mengundurkan diri menyusul pengumuman perusahaan untuk menguji iklan di ChatGPT. Ia memperingatkan bahwa arsip percakapan jujur pengguna yang terkumpul dapat disalahgunakan untuk manipulasi psikologis melalui iklan bertarget. Meski OpenAI berjanji menerapkan prinsip transparansi, Hitzig khawatir model bisnis berbasis iklan akan mengikis prinsip etika seiring waktu, mirip dengan pola yang terjadi pada Facebook. Sebagai solusi, ia menawarkan tiga alternatif: subsidi silang dari perusahaan yang menggunakan AI untuk tugas bernilai tinggi, pembentukan badan pengawas independen yang mengatur penggunaan data, serta pengelolaan data pengguna melalui lembaga perwalian atau koperasi. Tujuannya adalah mencegah AI menjadi alat manipulasi atau hanya dapat diakses oleh kalangan elit.

Penulis: Zoë Hitzig

Disusun oleh: Deep Tide TechFlow

Panduan Deep Tide: Dengan OpenAI mengumumkan pengujian iklan di ChatGPT, mantan peneliti Zoë Hitzig mengundurkan diri dengan marah dan menulis artikel yang mengungkap perubahan nilai-nilai internal perusahaan. Penulis menunjukkan bahwa ChatGPT telah mengumpulkan arsip percakapan jujur manusia yang belum pernah terjadi sebelumnya, dan begitu model iklan diperkenalkan, sangat mudah berubah menjadi alat yang memanipulasi pengguna secara psikologis dengan menggunakan informasi pribadi mereka. Dia memperingatkan bahwa OpenAI sedang mengulangi jalan lama Facebook "berjanji dulu, ingkar kemudian", menempatkan keterlibatan pengguna di atas keamanan. Artikel ini membahas secara mendalam dilema etika pendanaan AI, dan mengusulkan skema alternatif seperti subsidi lintas perusahaan, pengawasan independen, dan perwalian data, menyerukan industri untuk waspada terhadap dorongan kepentingan di balik "psikosis chatbot".

Teks lengkap sebagai berikut:

Minggu ini, OpenAI mulai menguji iklan di ChatGPT. Saya juga mengundurkan diri dari perusahaan. Sebelumnya, saya bekerja di sini sebagai peneliti selama dua tahun, bertanggung jawab untuk membantu membangun model AI dan model penetapan harganya, serta memandu kebijakan keamanan awal sebelum standar industri ditetapkan.

Saya pernah percaya bahwa saya dapat membantu mereka yang membangun AI untuk berlari lebih cepat dari masalah yang mungkin ditimbulkannya. Tetapi apa yang terjadi minggu ini mengkonfirmasi realitas yang secara bertahap saya sadari: OpenAI tampaknya telah berhenti mempertanyakan hal-hal yang ingin saya bantu jawab ketika saya pertama kali bergabung.

Saya tidak berpikir bahwa iklan tidak bermoral atau tidak etis. Biaya menjalankan AI sangat mahal, dan iklan dapat menjadi sumber pendapatan yang penting. Tetapi saya memiliki reservasi mendalam terhadap strategi OpenAI.

Selama beberapa tahun, pengguna ChatGPT telah menghasilkan arsip percakapan jujur manusia yang belum pernah terjadi sebelumnya, sebagian karena orang percaya bahwa mereka berbicara dengan objek yang tidak memiliki tujuan tersembunyi. Pengguna sedang berinteraksi dengan suara adaptif dan conversational, dan mengungkapkan pikiran paling pribadi mereka. Orang-orang akan memberitahu chatbot tentang ketakutan kesehatan mereka, masalah hubungan, keyakinan tentang Tuhan dan akhirat. Model iklan yang dibangun di atas arsip ini sangat mungkin memanipulasi pengguna dengan cara yang saat ini belum memiliki alat untuk memahami (apalagi mencegah).

Banyak orang membingkai masalah pendanaan AI sebagai pilihan "memilih yang lebih ringan dari dua kejahatan": baik membatasi akses ke teknologi transformatif ini kepada segelintir orang kaya yang mampu membayar; atau menerima iklan, bahkan jika itu berarti mengeksploitasi ketakutan dan keinginan terdalam pengguna untuk memasarkan produk. Saya pikir ini adalah dikotomi palsu. Perusahaan teknologi sepenuhnya dapat mencari skema lain, yang dapat menjaga alat-alat ini tetap tersedia secara luas, sambil membatasi motivasi perusahaan untuk memantau, membuat profil, dan memanipulasi penggunanya.

OpenAI menyatakan akan mematuhi prinsip-prinsip dalam menampilkan iklan di ChatGPT: iklan akan diberi label jelas, muncul di bagian bawah jawaban, dan tidak akan memengaruhi konten balasan. Saya percaya bahwa iklan versi pertama mungkin akan mengikuti prinsip-prinsip ini. Tetapi saya khawatir iterasi berikutnya tidak akan, karena perusahaan sedang membangun mesin ekonomi yang kuat, yang akan menghasilkan motivasi kuat untuk menggulingkan aturannya sendiri. (The New York Times telah menggugat OpenAI terkait pelanggaran hak cipta konten berita dinamis yang terkait dengan sistem AI. OpenAI menyangkal tuduhan tersebut.)

Pada awalnya, Facebook pernah berjanji bahwa pengguna akan mengontrol data mereka sendiri, dan dapat memberikan suara pada perubahan kebijakan. Tetapi janji-janji ini kemudian runtuh. Perusahaan menghapus sistem pemungutan suara publik untuk kebijakan. Perubahan privasi yang diklaim memberikan pengguna lebih banyak kendali atas data, kemudian ditemukan oleh Federal Trade Commission (FTC) justru sebaliknya,实际上是将私人信息公开化了. Semua ini terjadi secara bertahap di bawah tekanan model iklan, yang menempatkan keterlibatan pengguna (Engagement) di atas segalanya.

Erosi prinsip OpenAI sendiri untuk memaksimalkan keterlibatan mungkin sudah dimulai. Mengoptimalkan keterlibatan pengguna hanya untuk menghasilkan lebih banyak pendapatan iklan adalah melanggar prinsip perusahaan, tetapi dilaporkan bahwa perusahaan sudah mengoptimalkan jumlah pengguna aktif harian, kemungkinan dengan mendorong model untuk berperilaku lebih menyenangkan dan menjilat. Optimasi ini akan membuat pengguna merasa lebih tergantung pada dukungan AI dalam kehidupan mereka. Kita sudah melihat konsekuensi dari ketergantungan berlebihan, termasuk kasus "psikosis chatbot (Chatbot Psychosis)" yang dicatat oleh psikiater, dan tuduhan bahwa ChatGPT memperkuat pikiran untuk bunuh diri pada beberapa pengguna.

Meskipun demikian, pendapatan iklan memang membantu memastikan bahwa alat AI paling kuat tidak default hanya milik mereka yang mampu membayar. Memang, Anthropic menyatakan tidak akan pernah menampilkan iklan di Claude, tetapi pengguna aktif mingguan Claude hanya sebagian kecil dari 800 juta pengguna ChatGPT; strategi pendapatannya sangat berbeda. Selain itu, biaya berlangganan tingkat atas untuk ChatGPT, Gemini, dan Claude sekarang mencapai $200 hingga $250 per bulan — untuk perangkat lunak tunggal, ini lebih dari 10 kali lipat biaya berlangganan standar Netflix.

Jadi masalah sebenarnya bukan pada ada tidaknya iklan, tetapi apakah kita dapat merancang struktur yang dapat menghindari mengucilkan pengguna biasa, sambil menghindari memanipulasi mereka sebagai konsumen. Saya pikir kita bisa.

Salah satu caranya adalah subsidi silang eksplisit — menggunakan keuntungan dari layanan atau kelompok pelanggan tertentu untuk mengimbangi kerugian bagian lain. Jika sebuah bisnis menggunakan AI dalam skala besar untuk menyelesaikan pekerjaan bernilai tinggi yang sebelumnya dilakukan oleh karyawan manusia (misalnya, platform real estat menggunakan AI untuk menulis daftar properti atau laporan penilaian), maka itu juga harus membayar biaya tambahan untuk mensubsidi akses gratis atau berbiaya rendah bagi orang lain.

Pendekatan ini mengacu pada cara kami menangani infrastruktur dasar. Federal Communications Commission (FCC) mewajibkan operator telekomunikasi untuk menyumbang ke suatu dana, untuk menjaga biaya telepon dan broadband di daerah pedesaan dan keluarga berpenghasilan rendah tetap terjangkau. Banyak negara bagian menambahkan biaya kesejahteraan publik pada tagihan listrik, untuk memberikan bantuan berpenghasilan rendah.

Pilihan kedua adalah menerima iklan, tetapi dengan tata kelola yang nyata — bukan posting blog yang penuh dengan prinsip, tetapi struktur mengikat dengan fungsi pengawasan independen, yang bertanggung jawab untuk mengatur penggunaan data pribadi. Sudah ada preseden untuk ini. Hukum kodeterminasi Jerman (German co-determination law) mewajibkan perusahaan besar seperti Siemens dan Volkswagen untuk memberikan hingga setengah dari kursi dewan pengawas mereka kepada pekerja, menunjukkan bahwa perwakilan pemangku kepentingan formal di dalam perusahaan swasta dapat ditegakkan. Meta juga diharuskan mengikuti keputusan moderasi konten yang dikeluarkan oleh Dewan Pengawasnya (Oversight Board), sebuah badan independen yang terdiri dari ahli eksternal (meskipun efektivitasnya pernah dikritik).

Industri AI membutuhkan kombinasi dari pendekatan ini — sebuah komite yang mencakup baik ahli independen maupun perwakilan masyarakat yang datanya terpengaruh, dengan kekuatan mengikat atas data percakapan mana yang dapat digunakan untuk iklan bertarget, apa yang dianggap sebagai perubahan kebijakan signifikan, dan apa yang diinformasikan kepada pengguna.

Metode ketiga melibatkan menempatkan data pengguna di bawah kendali independen melalui perwalian atau koperasi, dengan kewajiban hukum untuk bertindak demi kepentingan pengguna. Misalnya, koperasi Swiss MIDATA memungkinkan anggota menyimpan data kesehatan mereka di platform terenkripsi, dan memutuskan kasus per kasus apakah akan berbagi dengan peneliti. Anggota MIDATA mengelola kebijakannya dalam rapat umum, dan komite etik yang mereka pilih meninjau permintaan akses penelitian.

Tidak satu pun dari opsi ini mudah. Tetapi kita masih punya waktu untuk menyempurnakannya, untuk menghindari dua hasil yang paling saya khawatirkan: satu teknologi yang memanipulasi orang yang menggunakannya tanpa biaya, atau teknologi lain yang hanya melayani segelintir elit yang mampu membayar.

Pertanyaan Terkait

QMengapa mantan peneliti OpenAI, Zoë Hitzig, mengundurkan diri dari perusahaan?

AZoë Hitzig mengundurkan diri karena khawatir dengan perubahan nilai-nilai OpenAI, terutama setelah perusahaan mengumumkan pengujian iklan di ChatGPT. Ia percaya bahwa model iklan dapat memanipulasi pengguna dengan memanfaatkan data percakapan pribadi mereka.

QApa yang menjadi kekhawatiran utama mengenai penerapan iklan di ChatGPT menurut artikel ini?

AKekhawatiran utamanya adalah bahwa ChatGPT telah mengumpulkan arsip percakapan jujur pengguna yang belum pernah terjadi sebelumnya. Dengan adanya iklan, data ini berpotensi disalahgunakan untuk memanipulasi pengguna dengan mengeksploitasi ketakutan dan keinginan terdalam mereka.

QBagaimana OpenAI awalnya berjanji untuk menangani iklan di ChatGPT, dan mengapa penulis tidak yakin janji ini akan bertahan?

AOpenAI berjanji bahwa iklan akan diberi label jelas, ditempatkan di bagian bawah jawaban, dan tidak memengaruhi konten respons. Penulis tidak yakin janji ini akan bertahan karena tekanan model ekonomi yang kuat dapat mendorong perusahaan untuk melanggar aturannya sendiri demi meningkatkan pendapatan.

QApa saja alternatif yang diusulkan penulis untuk membiayai AI tanpa mengandalkan iklan atau biaya langganan yang mahal?

APenulis mengusulkan tiga alternatif: subsidi silang antar layanan atau pelanggan, tata kelola independen dengan pengawasan ketat atas penggunaan data, serta penyimpanan data pengguna dalam perwalian atau koperasi yang dikelola secara independen.

QApa yang dimaksud dengan 'chatbot psychosis' yang disebutkan dalam artikel, dan bagaimana hal itu terkait dengan model iklan?

A'Chatbot psychosis' mengacu pada kasus di mana pengguna menjadi terlalu bergantung pada dukungan AI, menyebabkan masalah psikologis seperti kecemasan atau bahkan pikiran bunuh diri. Model iklan dapat memperburuk hal ini dengan mendorong AI untuk bertingkah lebih menyenangkan dan membuat pengguna semakin tergantung.

Bacaan Terkait

Perdebatan Kalshi-CFTC di New Mexico Bisa Membentuk Aturan Pasar Prediksi

Pertarungan antara regulator komoditas AS (CFTC) dan negara bagian New Mexico mengenai siapa yang berwenang mengawasi pasar prediksi (prediction markets) bisa membentuk aturan masa depan untuk sektor ini. Inti sengketa adalah platform Kalshi, di mana New Mexico mengkhawatirkan kontrak acara tertentu melanggar hukum perjudian dan perlindungan konsumen lokal, sementara CFTC bersikukuh pada pengawasan federal. Hasil kasus ini penting karena akan menentukan apakah pasar prediksi dapat beroperasi secara nasional dengan aturan federal yang jelas, atau justru harus menghadapi tantangan dari masing-masing negara bagian. Pasar prediksi berada di area abu-abu regulasi, mirip produk perdagangan tetapi juga bisa terlihat seperti taruhan, terutama jika terkait acara olahraga, pemilu, atau politik. Bagi trader kripto, hasilnya sangat relevan karena pasar prediksi telah menjadi bagian dari ekosistem spekulatif serupa. Aturan yang lebih jelas dapat membuka jalan bagi likuiditas yang lebih dalam dan integrasi dengan infrastruktur kripto. Sebaliknya, jika negara bagian banyak yang menentang, skala industri ini akan sulit berkembang. Area paling sensitif adalah kontrak terkait olahraga, yang telah diatur ketat oleh negara bagian. Kemenangan New Mexico dapat memicu negara bagian lain untuk menantang kerangka federal, menciptakan pasar yang terfragmentasi. Pada akhirnya, kasus ini adalah ujian bagi masa depan pasar prediksi: menjadi produk keuangan berskala nasional atau tetap terjebak dalam konflik yurisdiksi.

bitcoinist2j yang lalu

Perdebatan Kalshi-CFTC di New Mexico Bisa Membentuk Aturan Pasar Prediksi

bitcoinist2j yang lalu

Alokasi Nilai Stablecoin

Stabilcoin berevolusi dari sekadar alat perdagangan menjadi saluran dolar yang luas. Artikel ini menganalisis pembagian nilai dalam ekosistem stabilcoin menjadi empat lapisan: 1. **Lapisan Penerbit** (Tether, Circle): Mencetak stabilcoin, memegang aset cadangan, dan mengambil spread bunga (marjin terbesar). 2. **Lapisan Infrastruktur** (Bridge/BVNK/Bitso): Menghubungkan stabilcoin ke sistem keuangan nyata—penyetoran/penarikan fiat, integrasi bank, kepatuhan, manajemen aset. Ini adalah pekerjaan yang sulit tetapi membangun pertahanan kompetitif. 3. **Lapisan Penerimaan/Distribusi** (Stripe, Infini, Coinbase): Menanamkan stabilcoin ke sistem pedagang, mengelola aliran pembayaran, perangkat lunak keuangan perusahaan. 4. **Lapisan Aplikasi**: Pengguna dan bisnis akhir yang menggunakan stabilcoin untuk pembayaran, penyelesaian, dan penyimpanan nilai. Saat ini, penerbit mengambil keuntungan terbanyak. Namun, kunci penskalaan pembayaran stabilcoin terletak pada lapisan infrastruktur yang menjembatani dunia *on-chain* dan sistem keuangan tradisional. Lapisan ini menangani tugas-tugas kompleks seperti integrasi perbankan, KYC/AML, likuiditas lokal, dan koneksi jaringan pembayaran. Meskipun membutuhkan investasi besar dan berada di posisi yang terjepit, perusahaan infrastruktur yang berhasil menghubungkan stabilcoin ke bisnis dunia nyata kemungkinan akan mendapatkan kekuatan tawar dan keuntungan signifikan di masa depan ketika stabilcoin menjadi jalur pendanaan default bagi perusahaan.

marsbit7j yang lalu

Alokasi Nilai Stablecoin

marsbit7j yang lalu

Distribusi Nilai Stablecoin

**Distribusi Nilai Stablecoin** Stablecoin berkembang dari sekadar alat perdagangan menjadi jalur umum dolar. Dalam analisis ini, ekosistem stablecoin dibagi menjadi empat lapisan: 1. **Lapisan Penerbitan:** Mencetak stablecoin, memegang aset cadangan, dan mengambil keuntungan dari spread suku bunga. Contoh: Tether dan Circle. 2. **Lapisan Infrastruktur:** Menghubungkan stablecoin ke sistem keuangan dunia nyata. Menangani tugas-tugas seperti on/off-ramp mata uang fiat, integrasi perbankan, kepatuhan, dan penyediaan API. Contoh: Bridge (diakuisisi Stripe), BVNK (diakuisisi Mastercard), Bitso. 3. **Lapisan Penerimaan/Distribusi:** Mengintegrasikan stablecoin ke sistem pedagang, mengelola aliran pembayaran, perangkat lunak keuangan perusahaan. Contoh: Stripe, Infini, Coinbase. 4. **Lapisan Aplikasi:** Pengguna akhir dan bisnis yang menggunakan stablecoin untuk pembayaran, penyelesaian, dan penyimpanan nilai. Lapisan Penerbitan saat ini mengambil keuntungan terbesar. Lapisan tengah (infrastruktur dan distribusi) bergantung pada volume dan komisi. Tantangan sebenarnya terletak di **Lapisan Infrastruktur**. Meskipun sering diabaikan dan penuh pekerjaan "kotor"—seperti mengintegrasikan bank, KYC/AML, menyelesaikan masalah peraturan lintas negara—disinilah letak pertahanan bisnis. Kesulitan utama bukan pada transfer on-chain, tetapi dalam menghubungkan blockchain dengan sistem keuangan tradisional dan mengadopsinya ke dalam aliran kerja bisnis sehari-hari. Infrastruktur berperan sebagai **"penghubung"** yang menghubungkan rantai ke bank, jaringan pembayaran lokal, dan sistem perusahaan. Akuisisi oleh Stripe dan Mastercard menunjukkan perebutan untuk menjadi pintu gerbang default ini. Fitur utamanya termasuk on/off-ramp mata uang fiat, lapisan akun & API, koneksi jaringan pembayaran, dan peningkatan efisiensi modal. Karakteristik lapisan infrastruktur saat ini: pekerjaan operasional yang berat, memerlukan investasi awal untuk memperebutkan pintu masuk, dan posisi yang terjepit antara penerbit dan platform aplikasi. Namun, berada pada tahap awal menuju pembentukan daya tawar. Ketika stablecoin menjadi jalur modal default untuk bisnis, perusahaan yang telah membangun infrastruktur penghubung yang kuat ke dalam sistem komersial dunia nyata akan memperoleh posisi yang kokoh. Meskipun lapisan penerbitan saat ini paling menguntungkan, peluang jangka panjang mungkin terletak pada lapisan infrastruktur yang sedang berkembang.

链捕手7j yang lalu

Distribusi Nilai Stablecoin

链捕手7j yang lalu

NVIDIA Tidak Kekurangan Uang, Kenapa Masih Mau Pinjam 200 Miliar Dolar?

Inti artikel: Mengapa Nvidia, yang memiliki arus kas bebas sangat kuat (sekitar USD 48,6 miliar per kuartal), berencana menerbitkan obligasi senilai minimal USD 20 miliar? Alasan utamanya bukan karena kekurangan dana, melainkan strategi manajemen modal yang canggih. Poin-poin kunci: 1. **Mengoptimalkan struktur modal:** Nvidia memanfaatkan peringkat kredit tinggi (AA dari S&P) untuk meminjam dana jangka panjang dengan biaya rendah. Dana ini akan digunakan untuk investasi infrastruktur AI, R&D, dan ekspansi ekosistem yang berjangka panjang. 2. **Melindungi kepentingan pemegang saham:** Dibandingkan menerbitkan saham baru yang akan mengencerkan kepemilikan, pembiayaan utang memungkinkan Nvidia mendanai pertumbuhan sambil terus melakukan buyback saham (USD 80 miliar) dan meningkatkan dividen. 3. **Mencocokkan aset dan kewajiban:** Menggunakan utang jangka panjang (hingga 30 tahun) lebih sesuai untuk membiayai proyek infrastruktur AI yang juga berjangka panjang, dibandingkan hanya mengandalkan arus kas operasional. 4. **Indikasi fase baru dalam narasi pengeluaran modal AI:** Langkah ini menandakan peralihan AI menuju siklus aset berat (data center, listrik, rantai pasok), di mana perusahaan besar menggunakan kemampuan kredit mereka untuk mengamankan dana murah guna mendukung ekspansi jangka panjang. 5. **Tantangan ke depan:** Keberhasilan strategi ini bergantung pada kemampuan Nvidia mempertahankan arus kas kuat dan memastikan investasi AI-nya menghasilkan pengembalian yang melebihi biaya utang. Jika siklus pengembalian investasi AI melambat, ketergantungan pada pendanaan eksternal dapat menjadi tekanan.

marsbit8j yang lalu

NVIDIA Tidak Kekurangan Uang, Kenapa Masih Mau Pinjam 200 Miliar Dolar?

marsbit8j yang lalu

Trading

Spot
Futures
活动图片