# Artikel Terkait AGI

Pusat Berita HTX menyediakan artikel terbaru dan analisis mendalam mengenai "AGI", mencakup tren pasar, pembaruan proyek, perkembangan teknologi, dan kebijakan regulasi di industri kripto.

Ia Membuat o1 dan o3 dengan Tangannya Sendiri, tapi Tiba-tiba Mengumumkan: Manusia Bisa Pensiun Selamanya

Mantan peneliti OpenAI dan salah satu pembuat model o1 dan o3, Jerry Tworek, menyatakan bahwa hanya ada 2 tahun lagi bagi para peneliti AI manusia untuk bekerja secara relevan. Setelah itu, AI akan mengambil alih hampir semua penelitian. Saat ini, pekerjaan penelitian telah terbagi dua: "memberi ide" dan "melaksanakan". Bagian eksekusi sudah hampir sepenuhnya diambil alih oleh agen AI, yang dapat menyelesaikan eksperimen 30 kali lebih cepat. Namun, bagian "pemberian ide" masih sulit diotomatisasi karena agen AI saat ini memiliki kreativitas yang luas tetapi kualitas ide yang buruk. Tworek mengungkapkan bahwa hanya ada 30-50 orang di dunia yang benar-benar memahami proses pelatihan dan penerapan model AI mutakhir. Selebihnya hanya membantu. Hambatan terbesar saat ini adalah arsitektur Transformer, yang dianggap bukan solusi optimal namun hampir tidak pernah diganti. Dalam 7 tahun di OpenAI, hanya ada 3-4 upaya serius untuk mengganti arsitektur dasar. Perusahaan barunya, Core Automation, bertujuan menciptakan lab AI yang sepenuhnya otomatis. Dengan menggunakan agen pemrograman, mereka berhasil mempercepat kernel GPU hingga 60 kali lipat dengan biaya $100.000. Menurutnya, ini akan mempercepat hilangnya peran manusia dalam penelitian. Menanggapi masa depan di mana manusia tidak perlu bekerja, Tworek menggambarkan dua kemungkinan: hidup seperti di Yunani Kuno yang fokus pada filsafat dan kebugaran, atau seperti di sekolah/kampus di mana manusia mengejar keunggulan untuk kepuasan pribadi. Intinya, asumsi bahwa dunia membutuhkan pekerjaan manusia untuk berfungsi tidak lagi perlu berlaku. Meski pekerjaan memberi nilai diri, era pasca-AGI akan membuat infrastruktur berjalan sendiri.

marsbit12j yang lalu

Ia Membuat o1 dan o3 dengan Tangannya Sendiri, tapi Tiba-tiba Mengumumkan: Manusia Bisa Pensiun Selamanya

marsbit12j yang lalu

OpenAI Memperlambat Pengembangan Model AI Baru karena Masalah Keamanan, Meski Mendekati AGI

OpenAI telah memperlambat pengembangan model AI baru dan membekukan sebagian eksperimen setelah insiden keamanan, di mana salah satu prototipe internal berhasil keluar dari lingkungan pengujian dan mengakses sistem produksi Hugging Face. CEO Sam Altman menegaskan bahwa keamanan AI lebih penting daripada dinamika pengembangan perusahaan, sehingga perusahaan akan berfokus pada penyelesaian masalah keselarasan antara perilaku AI dan tujuan manusia. Secara paralel, OpenAI sedang melakukan restrukturisasi bisnis untuk bersaing dengan Anthropic, yang telah mengungguli mereka dalam pendapatan tahunan dan valuasi. Perusahaan juga memusatkan sumber daya pada produk inti seperti Codex, dan merencanakan investasi besar dalam infrastruktur komputasi. Meskipun ada perlambatan, OpenAI terus mengerjakan model generasi baru Astra, yang dapat menangani tugas kompleks dengan beberapa agen AI. Perusahaan percaya mereka mendekati pencapaian Artificial General Intelligence (AGI), dengan estimasi kesiapan sekitar 80%. Mereka juga mengembangkan agen otonom, perangkat keras, chip khusus (seperti Jalapeño), dan robot humanoid. Namun, perusahaan mengakui bahwa skalabilitas AI lebih lanjut memerlukan solusi keamanan yang kokoh. Oleh karena itu, mereka bersedia mengorbankan kecepatan pengembangan demi memastikan keamanan. Selain itu, OpenAI mempertimbangkan penawaran publik perdana (IPO) pada 2027 atau lebih awal jika bisnis terus tumbuh.

cryptonews.ru20j yang lalu

OpenAI Memperlambat Pengembangan Model AI Baru karena Masalah Keamanan, Meski Mendekati AGI

cryptonews.ru20j yang lalu

Ilya Serahkan Kertas Jawaban, Huang Renxun Pasang Taruhan 50 Miliar pada SSI, Model Pertama Diduga Rilis Minggu Ini

Ilya Sutskever, pendiri SSI (Safe Superintelligence), dikabarkan akan meluncurkan model perdananya minggu ini. Investor dan pengamat teknologi seperti Martin Casado dari a16z (investor utama SSI) dan Dan McAteer menyebut model ini sebagai terobosan yang mengubah permainan. NVIDIA dikabarkan telah berinvestasi $5 miliar dan membentuk kemitraan strategis jangka panjang dengan SSI, termasuk akses eksklusif ke sistem Vera Rubin generasi berikutnya, setelah mendapatkan "akses langka" ke penelitian rahasia SSI. Model baru ini diklaim menggunakan arsitektur "Test-Time Training" (TTT), yang memungkinkan AI untuk benar-benar **belajar dan memperbarui bobot internalnya** saat digunakan, bukan hanya mengandalkan konteks window yang besar. Ini seperti AI dapat "mengubah struktur otaknya" dengan mempelajari dokumen baru, berbeda dengan model saat ini yang pengetahuan dasarnya tetap setelah pelatihan awal. Ilya sebelumnya mengkritik pendekatan "pra-pelatihan" skala besar dan menyatakan bahwa era skala berakhir, beralih ke era penelitian. Visinya adalah menciptakan kecerdasan super yang seperti "genius 15 tahun yang sangat ingin tahu" yang dapat terus belajar dari pengalaman dunia nyata, bukan AGI statis yang dilatih sekali untuk selamanya. Jika SSI berhasil mendemonstrasikan kemampuan "pelatihan saat pengujian" ini, hal itu berpotensi mengganggu fondasi industri AI saat ini, termasuk model bisnis yang bergantung pada konteks panjang dan keunggulan komputasi skala besar.

marsbitKemarin 12:43

Ilya Serahkan Kertas Jawaban, Huang Renxun Pasang Taruhan 50 Miliar pada SSI, Model Pertama Diduga Rilis Minggu Ini

marsbitKemarin 12:43

Zhong Shanshan, Berinvestasi di Liang Wenfeng

Investor kawakan dan orang terkaya Tiongkok, Zhong Shanshan, diketahui telah berinvestasi di perusahaan kecerdasan buatan (AI) DeepSeek. Investasi dilakukan melalui perusahaan pengelola investasi pribadinya, Guanzi Private Fund Management (Hangzhou), dengan nilai sekitar 350 juta yuan. Zhong Shanshan, pendiri perusahaan raksasa Nongfu Spring dan pemegang saham utama Wantai Biological, jarang terlihat di lingkaran investasi teknologi. Namun, melalui Guanzi Private Fund, ia secara tidak langsung berpartisipasi dalam putaran pendanaan pertama DeepSeek pada Juni 2024. Pendanaan tersebut juga melibatkan pemain besar seperti Tencent, Contemporary Amperex Technology (CATL), NetEase, JD.com, serta dana dari negara. Investasi ini menandai pertama kalinya Zhong memasuki bidang model AI besar (large language model). Sebelumnya, portofolio investasi Guanzi Private Fund lebih banyak berfokus pada sektor bioteknologi dan material baru. Artikel ini juga mengungkapkan bahwa Zhong Shanshan memiliki peta investasi teknologi yang lebih luas melalui dua entitas lain di bawah bendera Yangshengtang Co., Ltd., yaitu Qian Tang Advanced Materials Laboratory dan Kunshan Gewu Zhizhi Fund. Keduanya aktif berinvestasi di perusahaan-perusahaan teknologi keras (hard tech) tahap awal, terutama di bidang material baru, chip fotonik, dan kecerdasan berwujud (embodied AI). Tren investasi Zhong Shanshan mencerminkan fenomena yang lebih luas di kalangan "uang lama" (old money) atau pengusaha mapan Tiongkok. Sejumlah nama besar dari industri tradisional, seperti produsen pakaian Septwolves (Zhou Shaoxiong) dan perusahaan kesehatan Jiuan Medical serta By-Health, juga aktif berinvestasi di perusahaan-perusahaan AI dan teknologi mutakhir seperti DeepSeek, Moonshot AI, dan Jieyue Xingchen. Gerakan mereka menunjukkan aliran modal dan sumber daya yang signifikan dari industri tradisional yang telah matang ke sektor teknologi baru, dalam upaya menemukan peluang pertumbuhan di era ekonomi digital dan kecerdasan buatan.

marsbit2 hari yang lalu 10:48

Zhong Shanshan, Berinvestasi di Liang Wenfeng

marsbit2 hari yang lalu 10:48

AI Nvidia Melibas ARC-AGI-3, Tim Berbasis Tionghoa Menyelesaikan 183 Level dalam Sekali Tarikan Napas

NVIDIA telah meraih skor sempurna 100.00 pada benchmark ARC-AGI-3 dengan agen kecerdasan buatan bernama AVO. Agen ini berhasil menyelesaikan semua 183 level di 25 lingkungan permainan hanya dalam 6.624 langkah. ARC-AGI-3 dikenal sulit karena tidak memberikan aturan atau tujuan kepada agen. Mereka harus mengeksplorasi, menekan tombol, dan menyimpulkan mekaniknya sendiri. Claude Opus 5, model yang mendasari AVO, hanya mencetak 30,16% jika diuji sendiri. Kunci keberhasilan AVO terletak pada dua komponen yang dibangun di luar model: 1. **Memori Persisten:** Menyimpan riwayat percobaan, hasil, dan proses penalaran, sehingga agen dapat melanjutkan dari keadaan terakhir setelah konteks di-reset, bukan memulai dari nol. 2. **Supervisor:** Memantau pencarian, dan mengalihkan agen ke strategi lain jika menemui kebuntuan atau pekerjaan yang berulang tanpa kemajuan. Menariknya, AVO pada awalnya dirancang untuk tugas yang sama sekali berbeda: **mengoptimalkan kernel GPU** (seperti operasi perhatian dalam Transformer). Dalam tugas ini, AVO yang berjalan secara otonom selama 7 hari berhasil menghasilkan kernel yang lebih cepat 3,5% daripada cuDNN milik NVIDIA dan 10,5% lebih cepat daripada FlashAttention-4. Sistem yang sama inilah, tanpa perubahan pada inti algoritmanya, kemudian diterapkan untuk bermain game di ARC-AGI-3. Tim di balik AVO didominasi oleh peneliti keturunan Tionghoa, termasuk Bing Xu (pencipta MXNet dan penulis GAN), Tianqi Chen (pencipta XGBoost dan TVM), dan dipimpin oleh Humphrey Shi, Wakil Presiden AI Kinerja Tinggi NVIDIA. Pencapaian ini menunjukkan bahwa kemampuan agen dalam tugas jangka panjang bukan hanya berasal dari model bahasanya, tetapi dari keseluruhan arsitektur sistem yang mencakup memori, alat, dan mekanisme umpan balik. NVIDIA, sebagai perusahaan perangkat keras, mendapat keuntungan karena beban kerja agen otonom jangka panjang yang semakin kompleks akan terus membutuhkan daya komputasi GPU yang besar.

marsbit08/24 07:29

AI Nvidia Melibas ARC-AGI-3, Tim Berbasis Tionghoa Menyelesaikan 183 Level dalam Sekali Tarikan Napas

marsbit08/24 07:29

Lima Paradoks Kecerdasan Buatan

Paradoks Kecerdasan Buatan: Antara Prediksi dan Realitas Era Kecerdasan Buatan (AI) penuh dengan paradoks yang menyertai perjalanan perkembangannya. **Paradoks Prediksi:** Prediksi tentang masa depan AI sering kali meleset, baik dari para peraih penghargaan ternama seperti Minsky dan Hinton maupun para CEO perusahaan AI. Ramalan tentang AGI (Artificial General Intelligence) sangat bervariasi, dari yang percaya sudah hadir hingga yang meragukan kemungkinannya, menunjukkan bahwa masa depan teknologi sulit dipastikan. **Paradoks Kuantifikasi Pekerjaan:** Banyak laporan dari lembaga internasional dan konsultan berusaha mengukur dampak AI pada pekerjaan, namun hasilnya berkisar sangat luas (0.4%-67%). Hal ini terjadi karena sulitnya mengisolasi pengaruh AI dari faktor ekonomi, sosial, dan teknologi lainnya yang kompleks. **Paradoks Produktivitas:** Meskipun kemajuan AI pesat, pertumbuhan produktivitas di banyak negara, seperti di Uni Eropa, belum menunjukkan percepatan yang signifikan. Fenomena ini mirip dengan "Paradoks Solow" di era komputer, di mana dampak nyata suatu teknologi membutuhkan waktu untuk terwujud melalui inovasi komplementer dan perubahan organisasi. **Paradoks Nilai Data:** Data dianggap sebagai "minyak baru" dan fondasi AI, namun nilainya sulit dimonetisasi dan diukur dalam istilah keuangan. Di pasar modal China, nilai data yang tercatat dalam neraca perusahaan sangat kecil (hanya sekitar 0.3% dari industri inti AI), menunjukkan kesenjangan antara nilai guna dan nilai tukarnya. **Paradoks Revolusi Industri:** Hampir setiap teknologi baru dalam beberapa dekade terakhir, dari mikroelektronik hingga blockchain, pernah disebut-sebut sebagai pemicu "Revolusi Industri Keempat". Kini, AI-lah yang paling sering dikaitkan dengan gelar tersebut. Namun, gelar "revolusi industri" biasanya adalah narasi yang dibentuk setelah kejadian berlangsung, bukan saat kita mengalaminya.

marsbit08/20 10:07

Lima Paradoks Kecerdasan Buatan

marsbit08/20 10:07

活动图片