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

Hari Pertama Peluncuran Langsung Terganggu 'Perselisihan Internal', Platform Peluncuran Robinhood Chain vlad.fun Dicurangi oleh Orang Dalam

**vlad.fun, Platform Peluncuran Token di Robinhood Chain, Alami 'Perselisihan Internal' di Hari Pertama** Pada 15 Juli, platform peluncuran token vlad.fun di Robinhood Chain mengalami insiden operasi jahat oleh pengembang eksternal tepat di hari peluncurannya. Menurut pernyataan resmi, dua pengembang yang terlibat dalam pembuatan platform secara diam-diam membuat token mereka sendiri dan menyandikannya ke dalam kode front-end. Hal ini menyebabkan pengguna hanya dapat melihat token tersebut saat platform diluncurkan, menyembunyikan semua token pembuat lainnya. Tim menemukan anomali dalam dua jam, kemudian memecat pengembang yang terlibat dan menghapus kode berbahaya. Kedua pengembang telah mengembalikan biaya pembuat sekitar $15.000 dan keuntungan dari token uji coba, dengan total sekitar 7,8 ETH yang dipulihkan. Biaya protokol sekitar 4,16 ETH dari peluncuran disimpan di alamat multi-tanda tangan tim. Platform vlad.fun, yang dibangun oleh tim kecil 5 orang dalam 48 jam, saat ini berstatus dihentikan sementara. Tim berjanji memprioritaskan penanganan masalah pengguna yang terdampak. Insiden ini menyoroti risiko kepercayaan dalam proyek crypto yang dibangun cepat dengan melibatkan pengembang eksternal. Salah satu anggota komunitas, Will Mexi, dan anggota tim inti @SOLsesame, mengklarifikasi bahwa mereka bukanlah pelaku dan telah lama berkolaborasi dalam ekosistem Solana. Meskipun vlad.fun terpaksa berhenti, ekosistem platform peluncuran di Robinhood Chain tetap aktif. Data DefiLlama menunjukkan TVL rantai sekitar $258 juta, dengan platform seperti PONS memimpin pasar dan token platformnya melonjak lebih dari 4200% dalam 7 hari terakhir.

Foresight News7m yang lalu

Hari Pertama Peluncuran Langsung Terganggu 'Perselisihan Internal', Platform Peluncuran Robinhood Chain vlad.fun Dicurangi oleh Orang Dalam

Foresight News7m yang lalu

Dari Emas ke Bitcoin: Pasokan Tetap + Demam Institusi, Akankah Ulangi 'Ledakan' Harga?

Dari tahun 2004 hingga 2026, dana ETF emas telah menunjukkan siklus kenaikan tajam, penurunan yang menyakitkan, dan pemulihan panjang yang pada akhirnya berujung pada rekor tertinggi baru. Analis ETF Bloomberg Intelligence, Eric Balchunas, melihat bahwa dana ETF Bitcoin yang diluncurkan pada 2024 mungkin mengikuti 'peta jalan' serupa. Baik emas maupun Bitcoin adalah alat penyimpan nilai tanpa hasil, yang harganya digerakkan sepenuhnya oleh sentimen investor dan permintaan institusional, bukan arus kas atau pendapatan. Kehadiran ETF Bitcoin arus utama telah membuka akses investasi yang lebih mudah, mendorong masuknya modal institusional. Namun, volatilitas tetap tinggi. Seperti yang ditunjukkan oleh penjualan besar Bitcoin oleh dana terkemuka BlackRock IBIT untuk memenuhi penebusan, aliran dana institusional dapat menyebabkan reaksi pasar yang signifikan. Akan tetapi, minat institusi yang berkelanjutan dan masuknya dana ke ETF dianggap sebagai penopang kokoh yang membantu menahan tekanan jual. Dengan pasokan yang hampir tetap (mirip dengan emas), ledakan permintaan yang terkonsentrasi berpotensi memicu kenaikan harga eksplosif pada Bitcoin. Meskipun perjalanannya pasti akan diwarnai fluktuasi yang hebat, banyak yang optimis tentang potensi jangka panjang Bitcoin sebagai 'emas digital'. Jika Bitcoin dapat mencapai bahkan sebagian kecil dari kapitalisasi pasar emas sebesar $28 triliun, ruang apresiasinya tetap sangat besar. Bagi investor, kuncinya adalah fokus pada tren jangka panjang, diversifikasi risiko, dan memahami sifat pasar yang berisiko tinggi dan berpotensi menghasilkan imbal hasil tinggi. Kisah Bitcoin masih jauh dari selesai.

marsbit14m yang lalu

Dari Emas ke Bitcoin: Pasokan Tetap + Demam Institusi, Akankah Ulangi 'Ledakan' Harga?

marsbit14m yang lalu

Model Besar Tak Lagi Hanya 'Berbicara Saja' Saat Memberi Skor pada Gambar, Gunakan Peta Struktur, Spektrum Frekuensi sebagai 'Bukti Fisik', dan 'Bukti Visual' untuk Memberi Skor pada Gambar

Model multi-modal besar (MLLM) sering gagal menilai kualitas gambar secara akurat karena mengandalkan bias semantik internal, bukan bukti degradasi visual yang terukur. Untuk mengatasi ini, tim peneliti dari **Northwestern Polytechnical University** dan **Hong Kong University of Science and Technology** memperkenalkan **IQA-T1**, sebuah framework baru yang memungkinkan MLLM menilai kualitas gambar dengan **bukti visual terstruktur**. IQA-T1 dilengkapi dengan **toolbox analisis** yang berisi alat-alat seperti *Noise Residual Map*, *Fourier Magnitude Spectrum*, dan *Gradient Orientation Coherence Map*. Alat-alat ini menghasilkan "bukti visual" yang memvisualisasikan noise, artefak, blur, dan degradasi lainnya. Model kemudian belajar **memanggil alat-alat ini secara adaptif** dan melakukan penalaran langkah demi langkah berdasarkan bukti-bukti tersebut. Framework ini dilatih dalam dua tahap: **Supervised Fine-Tuning (SFT)** untuk mempelajari cara menggunakan alat dan template penalaran, dan **Reinforcement Learning (RL)** dengan GRPO untuk mengoptimalkan strategi pemanggilan alat yang efisien. Tim juga membuat dataset **Q-Tool**, dataset IQA pertama yang dilengkapi rantai penalaran multimodal berbasis bukti. Dalam evaluasi pada 7 benchmark IQA (termasuk gambar dengan distorsi nyata, sintetis, dan hasil AI), IQA-T1 mencapai kinerja **terbaik secara keseluruhan (SOTA)** dengan skor PLCC/SRCC rata-rata **0.795/0.784**. Ia mengungguli metode MLLM lain sekaligus menyediakan proses penilaian yang **dapat dijelaskan dan dilacak**. Rata-rata, model hanya menggunakan **2.34 alat per gambar**, membuktikan efisiensi dan efektivitas pendekatan berbasis bukti ini.

marsbit18m yang lalu

Model Besar Tak Lagi Hanya 'Berbicara Saja' Saat Memberi Skor pada Gambar, Gunakan Peta Struktur, Spektrum Frekuensi sebagai 'Bukti Fisik', dan 'Bukti Visual' untuk Memberi Skor pada Gambar

marsbit18m yang lalu

Trading

Spot
活动图片