Baru Beberapa Hari Piala Dunia Digelar, Prediksi AI Sudah Ada Model yang Dipuja dan Model yang Gagal

marsbitDipublikasikan tanggal 2026-06-16Terakhir diperbarui pada 2026-06-16

Abstrak

Piala Dunia baru berjalan beberapa hari, prediksi AI telah menunjukkan performa yang beragam: ada model yang "dianggap sakti", ada pula yang "terguling". Di tengah maraknya pasar prediksi terkait Piala Dunia, model-model AI seperti Qwen, Copilot, ChatGPT, Gemini, Grok, dan Claude mulai sering digunakan sebagai referensi tambahan untuk analisis sebelum pertandingan. Qwen mencuri perhatian di hari pertama. Model ini berhasil memprediksi skor tepat 2-0 untuk kemenangan Meksiko atas Afrika Selatan pada pertandingan pembuka, serta skor 2-1 untuk kemenangan Korea Selatan atas Republik Ceko. Prediksinya juga menyentuh detail seperti risiko kartu merah dan alur pertandingan. Copilot menunjukkan momen gemilang dengan menebak skor tepat untuk tiga pertandingan (Meksiko 2-0 Afrika Selatan, Korea 2-1 Ceko, Brasil 1-1 Maroko). Namun, model ini juga beberapa kali meleset, terutama dalam memperkirakan hasil imbang atau kemenangan tim underdog, seperti saat Australia mengalahkan Turki atau Qatar mengimbangi Swiss. ChatGPT memberikan analisis yang mendalam dan berhasil menebak skor tepat pertandingan pembuka. Namun, mirip dengan Copilot, model ini cenderung lebih konservatif dan kurang akurat dalam mendeteksi potensi kejutan atau hasil yang menyimpang dari favorit pada kertas, seperti imbangnya Jepang melawan Belanda. Pengujian lain membandingkan beberapa model untuk satu pertandingan yang sama. Pada laga Meksiko vs Afrika Selatan, ChatGPT dan Gemini menebak skor 2-0 (tepat), sementara Gr...

Tahun ini, tempat paling ramai di Piala Dunia tidak hanya di lapangan sepak bola.

Seiring dengan meningkatnya kepanasan peristiwa prediksi terkait Piala Dunia, semakin banyak pengguna yang mulai berpartisipasi dalam perdagangan dengan uang sungguhan. Siapa yang akan menang, berapa skornya, apakah akan terjadi kejutan, apakah akan ada kartu merah, pemain mana yang akan mencetak gol — topik yang awalnya hanya menjadi obrolan santai penggemar sebelum pertandingan, sekarang dipecah menjadi peristiwa prediksi yang dapat diperdagangkan satu per satu.

Dan ketika prediksi berubah menjadi perdagangan, yang dibutuhkan pengguna tidak hanya emosi dan intuisi: perubahan odds, kondisi tim, informasi cedera, riwayat pertemuan, sentimen pasar, semuanya akan menjadi referensi sebelum bertransaksi. Dalam proses ini, model AI mulai sering dimasukkan ke dalam skenario prediksi Piala Dunia.

Model-model besar seperti Qwen, ChatGPT, Gemini, Claude, DeepSeek, Qwen, dan Copilot tidak hanya dapat menjawab 'tim mana yang lebih mungkin menang', tetapi juga memberikan penilaian skor, kemungkinan kejutan, risiko kartu merah, performa pemain kunci, dan analisis alur pertandingan. Bagi para peserta pasar prediksi, simulasi pra-pertandingan oleh AI sedang menjadi lapisan referensi lain selain odds, berita, data tim, dan sentimen pasar.

Namun, prediksi pada akhirnya harus kembali ke pertandingan itu sendiri.

Dengan dimulainya resmi Piala Dunia, hasil beberapa pertandingan pertama telah keluar satu per satu. Analisis AI yang sebelumnya digunakan pengguna untuk membantu penilaian akhirnya memiliki jawaban yang dapat dibandingkan: apakah skor berhasil ditebak, apakah kejutan berhasil dilihat sebelumnya, dan detail seperti kartu merah, gol penentu, dan alur pertandingan — berapa banyak yang benar-benar ditangkap oleh model.

Yang Pertama Mencuri Perhatian, Ternyata Qwen

Yang paling menghibur di hari pertama Piala Dunia, sudah pasti Qwen.

Pada pertandingan pembukaan Meksiko melawan Afrika Selatan, prediksi Qwen sebelum pertandingan adalah Meksiko 2:0 Afrika Selatan. Setelah pertandingan berakhir, skor benar-benar berhenti di 2:0. Yang lebih menarik, total muncul tiga kartu merah sepanjang pertandingan, yang juga sesuai dengan penilaian risiko Qwen sebelum pertandingan tentang 'pertahanan Afrika Selatan yang terlalu keras, mungkin sejak dini bermain dengan pemain lebih sedikit'.

Jika hanya menilai Meksiko menang, ini tidak terlalu mengejutkan. Sebagai salah satu tuan rumah, Meksiko sendiri lebih diunggulkan. Tetapi Qwen kali ini berhasil menebak detail pertandingan yang lebih spesifik: skor 2:0, risiko kartu merah Afrika Selatan, serta ritme yang perlahan semakin terbuka di paruh akhir pertandingan.

Selanjutnya, pada pertandingan Korea Selatan melawan Republik Ceko, Qwen kembali memberikan prediksi Korea Selatan 2:1.

Pertandingan ini sebelum dimulai tidak mudah ditebak. Republik Ceko memiliki fisik yang kuat, ancaman bola mati, serta pengalaman turnamen besar seperti tim Eropa pada umumnya. Proses pertandingan juga memang tidak satu arah, Republik Ceko unggul lebih dulu, Korea Selatan kemudian menyamakan kedudukan, pertandingan sempat lama mandek di 1:1. Hingga akhirnya, Korea Selatan mencetak gol penentu, dan skor akhir berubah menjadi 2:1.

Sekali ini, prediksi Qwen memiliki 'rasa skenario' yang lebih kuat. Penilaian menang-kalah bisa mengandalkan kekuatan di atas kertas, prediksi skor bisa mengandung faktor keberuntungan, tetapi detail proses seperti kartu merah, comeback, dan gol penentu di menit-menit akhir, barulah yang benar-benar membuat orang merasa 'ada isinya'. Setelah dua pertandingan di hari pertama, Qwen berhasil menarik perhatian prediksi AI untuk Piala Dunia.

Copilot: Ada Sentuhan Jenius, Juga Kegagalan yang Nyata

Sebelum pertandingan, USA Today pernah meminta Copilot memprediksi seluruh 104 pertandingan Piala Dunia tahun ini. Dari pertandingan yang sudah selesai sejauh ini, prediksi ini memiliki momen cemerlang, tetapi juga kesalahan yang jelas.

Di antaranya, prediksi untuk tiga pertandingan ini paling mencolok.

Pertandingan pembukaan Meksiko vs Afrika Selatan, prediksi Copilot adalah Meksiko 2:0, skor akhir tepat sesuai. Korea Selatan vs Republik Ceko, diprediksi Korea Selatan 2:1, juga sesuai dengan hasil pertandingan. Lalu pada Brasil vs Maroko, Copilot kembali memberikan prediksi 1:1, dan Brasil benar-benar ditahan imbang oleh Maroko.

Terutama pertandingan Brasil 1:1 Maroko ini, nilainya cukup tinggi. Brasil bagaimanapun adalah tim besar tradisional, skuad dan perhatian berada di tier pertama.

Maroko meski di Piala Dunia sebelumnya masuk semifinal, tetapi menghadapi Brasil, memprediksi seri sebelum pertandingan bukanlah pilihan yang terlalu aman. Hasilnya setelah pertandingan selesai, Brasil tidak meraih kemenangan pembukaan, Maroko juga melanjutkan ketangguhannya di turnamen besar. Prediksi Copilot untuk pertandingan ini benar-benar merupakan 'sentuhan jenius'.

Tetapi masalah Copilot juga segera terungkap.

Ia memprediksi Kanada menang 2:1 atas Bosnia dan Herzegovina, tetapi hasilnya seri 1:1; memprediksi Swiss menang tipis 1:0 atas Qatar, tetapi Swiss juga ditahan seri; memprediksi Amerika Serikat menang 2:0 atas Paraguay, arahnya meski benar, tetapi skor sebenarnya 4:1, intensitas serangan jelas diremehkan.

Kegagalan yang lebih jelas muncul pada beberapa pertandingan dengan kejutan dan tim kuat yang terhambat.

Turki vs Australia, Copilot memprediksi Turki menang 2:1, tetapi Australia malah menang 2:0 dengan kejutan. Ekuador vs Pantai Gading, diprediksi Ekuador menang 2:1, tetapi Pantai Gading menang 1:0. Belanda vs Jepang, diprediksi Belanda menang 2:1, tetapi Jepang dua kali menyamakan kedudukan, akhirnya seri 2:2. Swedia vs Tunisia, diprediksi 1:1, tetapi Swedia langsung mencetak skor 5:1.

Kemampuan Copilot menebak skor spesifik pada pertandingan Meksiko, Korea Selatan, dan Brasil, menunjukkan bahwa ia tidak hanya memberi jawaban dengan mengikuti tim favorit. Tetapi pada pertandingan Australia mengalahkan Turki, Qatar menahan Swiss, Jepang menahan Belanda, juga mengungkapkan bahwa penilaiannya terhadap kejutan dan hasil seri masih cenderung konservatif.

ChatGPT: Analisisnya Lengkap, Tetapi Kejutan Kurang Tepat

Dibandingkan prediksi jadwal lengkap Copilot, ChatGPT lebih mirip seorang 'pemain analisis pra-pertandingan'.

Dalam prediksi pertandingan pembukaan, ChatGPT memprediksi Meksiko 2:0 Afrika Selatan, skor akhir tepat mengenai. Alasan yang diberikan juga cukup lengkap, termasuk keunggulan tuan rumah Meksiko, performa terkini, lemahnya serangan Afrika Selatan, serta faktor ketinggian Kota Meksiko dan suasana tuan rumah. Dalam prediksi ini, ChatGPT tidak hanya memberi hasil, logika penilaian di belakangnya juga sesuai dengan hasil pertandingan.

Tetapi dalam prediksi jadwal lengkap Piala Dunia, stabilitas ChatGPT tidak begitu kuat. Meski berhasil menebak Meksiko 2:0 Afrika Selatan dan Brasil 1:1 Maroko, serta melihat arah menang-kalah yang benar untuk beberapa pertandingan seperti Skotlandia, Jerman, Swedia. Namun pada pertandingan Korea Selatan 2:1 Republik Ceko, Qatar 1:1 Swiss, Australia 2:0 Turki, Jepang 2:2 Belanda, penilaian ChatGPT memprediksi tim yang lebih kuat di atas kertas. Misalnya Swiss seharusnya menang atas Qatar, Turki seharusnya menang atas Australia, Belanda seharusnya menang tipis atas Jepang.

ChatGPT bukan tidak memiliki kemampuan prediksi, ia bisa menguraikan kekuatan tim, lingkungan tuan rumah, performa terkini dengan jelas, dan juga bisa mengenai skor pada beberapa pertandingan. Tetapi dari hasil sejauh ini, ia lebih ahli menjelaskan 'mengapa tim favorit lebih masuk akal', daripada mengidentifikasi lebih dulu pertandingan mana yang mungkin menyimpang dari skenario favorit.

Gemini, Grok, Claude: Pertandingan yang Sama, Model Berbeda Menulis Skenario Berbeda

Selain Qwen, Copilot, dan ChatGPT, beberapa pengguna media sosial juga memberikan pertandingan yang sama kepada beberapa model untuk prediksi pra-pertandingan.

Mengambil contoh pertandingan pembukaan Meksiko vs Afrika Selatan, ada blogger yang secara bersamaan menguji empat model AI: ChatGPT, Gemini, Grok, dan Claude untuk prediksi pra-pertandingan. Hasilnya menunjukkan, ChatGPT dan Gemini keduanya memberikan prediksi Meksiko 2:0 Afrika Selatan, skor akhir tepat mengenai; Grok memprediksi Meksiko 2:1, Claude memprediksi Meksiko 3:1, meski keduanya melihat kemenangan Meksiko dengan benar, tetapi tidak berhasil menebak skor spesifik.

Prediksi untuk pertandingan pembukaan ini, model berbeda memberikan tiga 'skenario' yang berbeda. ChatGPT Go dan Gemini Pro lebih mendekati pertandingan sebenarnya: Meksiko unggul, serangan Afrika Selatan lemah, akhirnya tidak kebobolan. Grok lebih seperti memberikan skor yang relatif terbuka, mengira Afrika Selatan akan mendapatkan hasil dari serangan balik. Claude Sonnet justru menaikkan ekspektasi serangan Meksiko lebih tinggi, memberikan hasil lebih terbuka seperti 3:1.

Kesimpulan

Karena sampel prediksi AI yang dapat ditelusuri kembali masih terbatas saat ini, pada tahap ini belum dapat langsung menilai model mana yang paling 'paham sepak bola'.

Tetapi hanya dengan melihat beberapa pertandingan yang sudah selesai, perbedaan sudah mulai muncul. Qwen saat ini paling berkesan, hari pertama berturut-turut berhasil menebak Meksiko 2:0 Afrika Selatan, Korea Selatan 2:1 Republik Ceko, juga mengenai risiko kartu merah dan alur pertandingan, termasuk performa cemerlang dalam sampel kecil. Namun, apakah bisa terus mengenai di pertandingan selanjutnya, masih perlu lebih banyak pertandingan untuk diverifikasi.

Copilot dan ChatGPT, keduanya memiliki momen cemerlang mengenai skor spesifik, tetapi juga sama-sama mengungkapkan masalah umum — menghadapi pertandingan yang menyimpang dari kekuatan di atas kertas seperti Australia mengalahkan Turki, Qatar menahan Swiss, Jepang menahan Belanda, penilaian masih kurang sensitif.

Sedangkan model seperti Gemini, Grok, Claude, saat ini sampel publik lebih terkonsentrasi pada pertandingan tunggal atau perbandingan media sosial, nilai referensinya ada, tetapi belum cocok untuk langsung diberi peringkat.

AI sudah bisa menjadi salah satu lapisan referensi bagi pengguna pasar prediksi Piala Dunia, tetapi masih jauh dari jawaban standar.

Pertanyaan Terkait

QMenurut artikel, model AI mana yang memberikan prediksi paling mencolok di awal Piala Dunia?

AModel Qwen (千问) memberikan prediksi paling mencolok. Model ini berhasil menebak skor tepat 2-0 pada pertandingan pembuka Meksiko vs Afrika Selatan dan skor 2-1 untuk Korea Selatan vs Republik Ceko, serta menyebutkan risiko kartu merah untuk Afrika Selatan.

QApa kelemahan prediksi Copilot dan ChatGPT yang terlihat berdasarkan beberapa pertandingan pertama?

AKelemahan prediksi Copilot dan ChatGPT adalah kurang sensitif dalam mengidentifikasi pertandingan yang berpotensi 'kekalahan mengejutkan' atau hasil imbang yang tidak sesuai dengan kualitas tim di atas kertas, seperti kemenangan Australia atas Turki, imbangnya Qatar melawan Swiss, dan imbangnya Jepang melawan Belanda.

QPada pertandingan pembuka Meksiko vs Afrika Selatan, bagaimana perbandingan prediksi antara ChatGPT, Gemini, Grok, dan Claude?

APada pertandingan pembuka Meksiko vs Afrika Selatan, ChatGPT dan Gemini memprediksi skor tepat 2-0 untuk kemenangan Meksiko. Grok memprediksi Meksiko menang 2-1, sementara Claude memprediksi Meksiko menang 3-1. Hanya ChatGPT dan Gemini yang tepat menebak skor sebenarnya.

QMenurut artikel, apa yang membuat prediksi AI oleh Qwen pada pertandingan Korea vs Republik Ceko terkesan 'seperti skenario'?

APrediksi Qwen untuk pertandingan Korea vs Republik Ceko terkesan 'seperti skenario' karena tidak hanya menebak skor akhir 2-1 untuk kemenangan Korea, tetapi juga karena mencerminkan alur pertandingan sebenarnya: Republik Ceko unggul lebih dulu, Korea menyamakan kedudukan, dan mencetak gol kemenangan di akhir pertandingan setelah lama bertahan di skor 1-1.

QKesimpulan apa yang diberikan artikel tentang penggunaan model AI untuk prediksi Piala Dunia saat ini?

AArtikel menyimpulkan bahwa model AI sudah dapat menjadi salah satu referensi tambahan bagi pengguna pasar prediksi Piala Dunia, dengan beberapa model menunjukkan momen gemilang dalam menebak skor dan detail pertandingan. Namun, sampel yang dapat ditelusuri masih terbatas, konsistensi prediksi perlu pembuktian lebih lanjut, dan AI masih jauh dari menjadi jawaban standar karena keterbatasan dalam memprediksi kekalahan mengejutkan atau hasil di luar ekspektasi.

Bacaan Terkait

Dialog dengan Ray Dalio: Saat Ini Berada dalam Gelembung AI, 1% Portofolio Investasi Adalah Bitcoin

Sumber: The Diary Of A CEO Ray Dalio, pendiri Bridgewater Associates yang meramalkan krisis keuangan 2008, memperingatkan bahwa ledakan AI saat ini menunjukkan tanda-tanda klasik gelembung ekonomi yang dapat pecah dan memicu resesi. Dalam wawancara podcast, dia menjelaskan dinamika "siklus besar" yang didorong oleh ketimpangan kekayaan, defisit pemerintah, dan perubahan geopolitik. Dalio mengidentifikasi pola di mana antusiasme berlebihan terhadap teknologi revolusioner baru, seperti AI, menyebabkan harga aset melambung dan pinjaman berlebihan. Ketika kondisi berubah (seperti kenaikan suku bunga atau kebutuhan tunai), gelembung ini dapat pecah, menyebabkan penurunan harga aset, kerugian luas, dan kontraksi ekonomi. Untuk melindungi kekayaan di masa ketidakpastian, Dalio sangat menekankan pentingnya **diversifikasi portofolio**—termasuk saham, obligasi, emas, dan real estat—daripada mengandalkan uang tunai saja. Dia mengungkapkan bahwa sekitar **1% portofolionya adalah Bitcoin**, yang diakuinya sebagai aset keras, tetapi dia lebih menyukai **emas fisik** karena sejarahnya sebagai penyimpan nilai dan aset bebas liabilitas. Mengenai dampak AI, Dalio percaya bahwa teknologi ini akan menggantikan tidak hanya tenaga fisik tetapi juga kemampuan kognitif manusia, berpotensi memperlebar kesenjangan antara pemilik modal dan pekerja. Masa depan akan menguntungkan mereka yang dapat memadukan kecerdasan manusia (seperti emosi dan intuisi) dengan kemitraan AI. Secara geopolitik, Dalio menggambarkan dunia yang memasuki fase "penurunan" dalam tatanan global, dengan Amerika Serikat menghadapi tantangan internal dan eksternal, termasuk konflik seperti di Iran yang mengungkap kelemahannya. Dia memprediksi dunia mungkin menjadi lebih terregionalisasi di masa depan. Secara keseluruhan, kunci untuk navigasi melalui periode kompleks ini adalah pemahaman akan pola sejarah, adaptasi, dan diversifikasi yang cermat.

marsbit3j yang lalu

Dialog dengan Ray Dalio: Saat Ini Berada dalam Gelembung AI, 1% Portofolio Investasi Adalah Bitcoin

marsbit3j yang lalu

Rekor! Beli Bersih Asing 7,2 Triliun Won dalam Sehari, Wall Street: Tekanan Likuiditas di Pasar Saham Korea Telah Mereda

**Ringkasan: Rekor Pembelian Asing dan Peningkatan Likuiditas di Pasar Saham Korea** Aliran modal asing menunjukkan perubahan signifikan di pasar saham Korea (KOSPI). Pada 31 Juli, investor asing melakukan pembelian bersih rekor sebesar 7,2 triliun Won Korea dalam sehari, menandai pembalikan dari tren penjualan bersih besar-besaran dalam beberapa bulan terakhir. Secara bulanan, penjualan bersih asing menyusut drastis menjadi 9,8 triliun Won di Juli, turun dari 48,4 triliun dan 44,5 triliun Won pada Juni dan Mei. Tekanan penjualan dari lembaga domestik juga mereda. Dana pensiun dan reksa dana domestik justru menjadi pembeli bersih 1,0 triliun Won di Juli, setelah dua bulan sebelumnya menjadi penjual bersih. Faktor pendukung lainnya adalah peraturan baru dari Komisi Jasa Keuangan (FSC) yang memberlakukan syarat lebih ketat bagi investor ritel untuk masuk ke ETF leverage saham tunggal, yang langsung mengurangi volume perdagangan instrumen tersebut hingga sekitar 50%. Kebijakan ini diperkirakan dapat menekan volatilitas pasar. Citigroup mempertahankan target indeks KOSPI di level 10.000 poin, menyoroti memudarnya angin penentu likuiditas. Analis mereka menilai faktor fundamental seperti industri chip memori yang solid, valuasi historis yang rendah, fundamental ekonomi Korea yang kuat, dan dukungan kebijakan berpotensi menjadi pendorong bagi pasar.

marsbit3j yang lalu

Rekor! Beli Bersih Asing 7,2 Triliun Won dalam Sehari, Wall Street: Tekanan Likuiditas di Pasar Saham Korea Telah Mereda

marsbit3j yang lalu

Pembaruan! AI Generasi Berikut OpenAI Pecahkan 10 Masalah Kelas Medali Fields

**OpenAI Model Astra Pecahkan 10 Masalah Matematika Kelas Fields Medal!** OpenAI mengumumkan terobosan besar dari model internal terbarunya, Astra. Model ini dilaporkan telah membuat kemajuan signifikan dalam **10 masalah matematika yang belum terpecahkan**, dengan biaya komputasi hanya sekitar **$2000**. Hasilnya dipublikasikan dalam makalah setebal 249 halaman. Beberapa pencapaian utama meliputi: 1. **Menyelesaikan masalah "non-sofic group"** yang diajukan Mikhail Gromov tahun 1999, dengan membangun contoh kelompok yang tak hingga dan finitely presented yang bukan sofic. Ini dianggap sebagai kemajuan bersejarah. 2. **Memecahkan batas lama dalam masalah pengepakan bola berdimensi tinggi** (sphere packing), meningkatkan batas yang telah bertahan sejak 1978 untuk dimensi tak hingga. 3. **Menyangkal dugaan "Connes Rigidity"** dengan membangun keluarga tak terhitung dari kelompok berbeda yang menghasilkan aljabar von Neumann yang sama persis. Semua bukti telah diverifikasi menggunakan asisten pembuktian formal Lean 4, memastikan ketepatannya. Para ahli matematika menyebut temuan ini sebagai **momen bersejarah**, setara dengan prestasi penghargaan Fields Medal, dan menandai kemampuan AI untuk melakukan penalaran matematika mendalam di berbagai bidang. OpenAI juga membagikan proses penalaran model, menunjukkan langkah maju yang besar menuju AGI (Artificial General Intelligence).

marsbit4j yang lalu

Pembaruan! AI Generasi Berikut OpenAI Pecahkan 10 Masalah Kelas Medali Fields

marsbit4j yang lalu

Bagaimana Membuat Diri Sendiri Tak Tergantikan oleh Kecerdasan Buatan

**Ringkasan: Bagaimana Membuat Diri Anda Tak Tergantikan oleh AI** Artikel ini membahas ancaman nyata dalam era AI: bukan kehilangan pekerjaan, tetapi "perbudakan gaji"—ketergantungan pada sistem dan orang lain untuk bertahan hidup. Solusinya adalah menjadi "individu super" yang "tak bisa dipekerjakan" dengan membangun bisnis atau karya sendiri. Kunci untuk bertahan dan berkembang di masa depan bukan sekadar keterampilan teknis, tetapi menguasai lima elemen yang sulit digantikan AI: 1. **Otonomi (Agency):** Kemampuan bertindak tanpa menunggu perintah. 2. **Rasa (Taste):** Pengalaman untuk mengetahui apa yang bernilai untuk ditawarkan. 3. **Kemampuan Persuasi (Persuasion):** Keterampilan menarik perhatian dan pengakuan. 4. **Ketekunan (Persistence):** Memahami bahwa kegagalan adalah bagian dari proses. 5. **Iterasi (Iteration):** Kemampuan memperbaiki kesalahan berdasarkan umpan balik. Lima elemen ini dapat dikembangkan dengan **membuat konten** (media). Dibandingkan pemrograman (code), konten lebih unggul karena nilainya subjektif, membutuhkan penilaian manusia, dan merupakan alat distribusi yang ampuh untuk membangun koneksi dan otoritas. Untuk memulai transformasi: 1. **Ubah lingkungan** Anda secara drastis untuk memicu perubahan identitas. 2. **Gali "bahan mentah"** Anda: Identifikasi pengetahuan mendalam, masalah yang pernah Anda selesaikan, dan minat unik masa kecil Anda. 3. **Temukan "poros pemikiran balik"**: Tentukan pendapat kontra-intuitif atau keyakinan Anda yang bertentangan dengan arus utama dalam bidang Anda. 4. **Luncurkan ide pertama** Anda besok. Gabungkan jawaban dari langkah 2 dan 3, lalu publikasikan. Umpan balik nyata dari dunia adalah guru terbaik. Intinya, bangunlah *karier seumur hidup* yang autentik berdasarkan pengalaman dan sudut pandang unik Anda. Dengan memanfaatkan AI sebagai alat dan fokus pada pengembangan diri yang tak tergantikan, Anda dapat mengambil kendali atas hidup dan masa depan Anda.

marsbit5j yang lalu

Bagaimana Membuat Diri Sendiri Tak Tergantikan oleh Kecerdasan Buatan

marsbit5j yang lalu

Kunci Bitcoin Disimpan Offline Berkat Lemparan Dadu, Tetapi Tidak Semua Orang Akan Melakukannya

Berdasarkan insiden kerentanan generator angka acak pada perangkat hardware wallet Coldcard, artikel ini membahas metode pembuatan kunci Bitcoin menggunakan dadu untuk menghasilkan entropi mandiri. Claude Shannon mengukur ketidakpastian dengan konsep entropi, di mana satu lemparan dadu enam sisi setara dengan sekitar 2,585 bit. Praktik melempar dadu 50 hingga 99 kali dapat menghasilkan frasa pemulihan 12 kata yang aman (128 bit entropi), melampaui ketergantungan pada generator perangkat. Namun, insiden Coldcard mengungkap bahwa meskipun seed utama dibuat dari dadu aman, fungsi lain seperti dompet kertas, kunci kloning, dan password masih berpotensi menggunakan generator cacat. Peneliti keamanan Kevin Loaec menekankan bahwa perlindungan hanya berlaku untuk seed utama, bukan keseluruhan sistem. Proses manual ini membutuhkan ketelitian tinggi, rentan kesalahan, dan tidak praktis bagi kebanyakan pengguna baru. Oleh karena itu, meski kuat secara matematis, metode ini lebih cocok untuk pengguna berpengalaman. Artikel menyarankan pemilik Coldcard untuk memperbarui firmware, memeriksa fungsi yang pernah digunakan, dan mempertimbangkan skema multisignature dengan perangkat dari produsen berbeda untuk mitigasi risiko. Tujuan jangka panjang adalah perangkat yang dapat menghasilkan keacakan kuat secara mandiri, tanpa memerlukan prosedur rumit dari pengguna.

cryptonews.ru8j yang lalu

Kunci Bitcoin Disimpan Offline Berkat Lemparan Dadu, Tetapi Tidak Semua Orang Akan Melakukannya

cryptonews.ru8j yang lalu

Trading

Spot
活动图片