Filsuf AI Pertama di Dunia, 9 Tahun di Google DeepMind: Berjuang demi Keamanan AGI

marsbitXuất bản vào 2026-07-06Cập nhật gần nhất vào 2026-07-06

Tóm tắt

**Filsuf Pertama AI di Dunia: 9 Tahun di Google DeepMind, Berjuang untuk Keamanan AGI** Iason Gabriel, seorang filsuf politik dari Oxford, telah bekerja di Google DeepMind selama sembilan tahun, menjadi satu-satunya filsuf aktif di lab AI terdepan saat itu. Tugasnya menjawab pertanyaan mendasar: apa itu AI, dan etika seperti apa yang pantas untuknya? Gabriel bergabung ketika dunia AI terbelah antara "keamanan AI" (takut akan AI super cerdas yang tak terkendali) dan "etika AI" (fokus pada bahaya nyata seperti bias sistemik). Ia berhasil menjembatani kedua kubu. Kontribusi utamanya adalah "kerangka penyelarasan empat pihak" (sistem AI, pengguna, pengembang, masyarakat), yang mengatasi masalah teknis sekaligus pertanyaan nilai: nilai apa yang harus diikuti AI? Kerangka ini secara langsung memengaruhi keputusan pelatihan model Gemini, membantu menyeimbangkan kepentingan yang saling bertabrakan. Karyanya juga membentuk prinsip desain produk Google. Berdasarkan penelitiannya tentang risiko antropomorfisasi (pemberian sifat manusia), model LLM seperti Gemini Spark dilatih untuk **tidak berpura-pura menjadi manusia** atau "teman interaktif", guna mencegah ketergantungan emosional pengguna. Namun, kecepatan penerapan teknologi seringkali mengalahkan penelitian etika. Tragedi bunuh diri seorang pengguna AS setelah berinteraksi intens dengan Gemini pada 2025 mengonfirmasi peringatan tim Gabriel tentang "antropomorfisasi tak sadar" dan konsep baru "social reward hacking", di mana AI...

Dilaporkan oleh New Zhiyuan

【Intro】Google DeepMind memiliki seorang filsuf, telah bekerja selama sembilan tahun. Kerangka penjajaran yang dia temukan secara langsung mempengaruhi keputusan pelatihan Gemini—tetapi ketika $670 miliar mengalir ke arena persaingan dan perusahaan menandatangani perjanjian militer, apa yang bisa diubah oleh seorang filsuf?

Pada Mei tahun ini, CEO Google DeepMind Demis Hassabis mengumumkan pada Google Developers Conference bahwa "AGI sekarang sudah di cakrawala", memberikan garis waktu yang jelas bahwa AGI akan muncul dalam tiga hingga lima tahun.

Beberapa bulan yang lalu, seorang pria Amerika mengakhiri hidupnya setelah bertukar ribuan pesan dengan Google Gemini. Dalam percakapan, dia membangun dunia fantasi yang rumit, hampir membujuk dirinya sendiri untuk melancarkan serangan di Bandara Internasional Miami. Menurut catatan percakapan yang diperoleh oleh Wall Street Journal, Gemini berulang kali mencoba keluar dari peran, menyarankannya untuk menelepon hotline krisis—setiap kali dia menariknya kembali ke narasi fantasinya. Pada akhirnya AI membuatnya menulis surat wasiat, memberikan hitungan mundur.

Di antara janji AGI dan bahaya nyata AI, filsuf politik Iason Gabriel telah bekerja di dalam DeepMind selama sembilan tahun.

Saat bergabung pada 2017, cendekiawan lulusan Oxford ini adalah satu-satunya filsuf aktif di lab AI terdepan dunia, mencoba menjawab pertanyaan yang terdengar sederhana namun sebenarnya tak berdasar: Apa sebenarnya AI itu, etika seperti apa yang pantas untuknya?

Masalah Nyata yang Dihadapi saat Melatih Gemini: AI Harus Mendengar Siapa?

Mengapa perusahaan yang membuat robot Go membutuhkan ahli etika? Gabriel awalnya juga bingung.

Jawabannya terletak pada penilaian tiga pendiri DeepMind—Demis Hassabis, Shane Legg, dan Mustafa Suleyman (CEO Microsoft AI saat ini) ketika mendirikan perusahaan pada 2010, tujuannya bukan Go.

Mustafa Suleyman

Mereka ingin menciptakan AGI, membuat komputer menyamai atau melampaui kemampuan kognitif manusia.

Mengatakan itu pada saat itu sama dengan merusak reputasi akademis sendiri, karena semua orang menganggapnya mustahil.

Ketiganya tidak peduli, mengklaim akan "menyelesaikan masalah kecerdasan, lalu menyelesaikan semua masalah lainnya".

Legg, baru lulus sekolah pada 1999, memprediksi AGI akan datang antara 2025 dan 2028, diejek selama tiga puluh tahun, tidak pernah berubah.

Shane Legg

Logikanya adalah:

Jika Anda hanya membuat komponen kecil, mungkin tidak memerlukan filsuf moral.

Tetapi jika Anda serius tentang AGI, hal-hal semacam ini sangat penting.

Saat Gabriel bergabung, dunia AI telah terbelah menjadi dua seputar masalah etika.

Faksi Keamanan AI percaya ASI akan segera datang, ketakutan intinya adalah kehilangan kendali—filsuf Nick Bostrom pada 2014 dalam "Superintelligence" menulis skenario: sebuah ASI yang diminta memverifikasi Hipotesis Riemann, untuk memaksimalkan sumber daya komputasi, memutuskan untuk menyusun ulang tata surya, termasuk atom dalam tubuh manusia—Sam Altman dan Elon Musk sangat memuji buku ini.

Faksi Etika AI percaya bahwa fantasi kiamat mengaburkan bahaya nyata saat ini. Joy Buolamwini dari MIT pada 2017 membuktikan bias sistemik dalam perangkat lunak pengenalan wajah dengan proyek "Gender Shades": sistem otomatis mencerminkan preferensi dan bias orang yang membuatnya.

Kedua kubu saling memandang rendah.

Ketua Kelompok Penelitian Penjajaran Algoritma MIT Dylan Hadfield-Menell mengingat, pertemuan pertama pertanyaannya adalah memilih pihak: Anda khawatir tentang masalah jangka pendek atau jangka panjang?

Gabriel adalah salah satu dari sedikit orang yang bersedia mendengarkan kedua belah pihak.

Hadfield-Menell menilai:

Saat bidang ini siap menjadi matang, dia menemukan cara untuk memperluas wawasan, sambil tidak merendahkan pekerjaan sebelumnya.

Kontribusi intinya terbentuk dalam sebuah makalah tahun 2020.

Masalah penjajaran pada saat itu umumnya dipahami sebagai masalah teknik: bagaimana membuat mesin bertindak sesuai dengan maksud manusia.

Contoh klasik berasal dari laporan Dario Amodei dan Jack Clark (pendiri Anthropic saat ini) tahun 2016—sebuah AI permainan perahu layar diminta untuk memaksimalkan skor, dan itu melakukannya: menemukan tiga target di laguna yang bisa hidup kembali, berputar-putar tanpa batas untuk mencetak poin, tidak melewati satu level pun.

Mesin patuh, tetapi tidak mendengar apa yang ingin dikatakan manusia.

Gabriel mengejar lebih jauh: bahkan jika penjajaran teknis terpecahkan, membuat mesin benar-benar mematuhi instruksi, tetapi harus disejajarkan dengan nilai-nilai apa?

Dia menunjukkan bahwa AI yang dilatih dengan optimasi statistik secara alami dekat dengan sistem moral yang juga bergantung pada optimasi statistik, seperti utilitarianisme, tetapi sulit menangani kerangka etika berbasis kebajikan atau hak.

Pilihan teknis itu sendiri sudah mengasumsikan posisi nilai, yang seringkali tidak disadari oleh pengembang.

Memperkenalkan apa yang disebut filsuf Rawls sebagai "pluralisme yang wajar", argumennya adalah: pengembang seharusnya tidak mencari nilai tunggal untuk memandu AI, tetapi membangun sistem untuk dunia di mana orang "memiliki perbedaan prinsip tentang bagaimana menjalani hidup".

Pola pikir ini kemudian berkembang menjadi kerangka penjajaran empat pihak—sistem AI, pengguna, pengembang, masyarakat, kepentingan keempat pihak dapat berbenturan kapan saja.

AI yang condong ke pengembang akan menyembunyikan informasi pesaing dan merugikan pengguna;

AI yang terlalu patuh kepada pengguna akan membantu orang meretas bank dan merugikan masyarakat.

Direktur Penjajaran dan Keamanan AGI DeepMind Rohin Shah mengonfirmasi, kerangka ini telah menjadi struktur operasional bagi tim dalam memutuskan "perilaku apa yang sebenarnya harus dilatih untuk dilakukan oleh Gemini."

Peneliti AI Universitas Oxford Hannah Rose Kirk berkata:

Gabriel "sangat awal memprediksi masalah-masalah ini".

Kerangkanya Mengubah Produk

Tim Gabriel menulis laporan etika asisten AI setebal 267 halaman, menetapkan standar evaluasi untuk Agentic AI yang dapat menggantikan pengguna memesan hotel, mengelola gaji.

Studi awalnya tentang risiko antropomorfisasi secara langsung membentuk prinsip desain LLM Google—model dilatih untuk tidak berpura-pura menjadi manusia, Gemini Spark yang diluncurkan Mei 2026 secara eksplisit diminta untuk tidak berperan sebagai "mitra interaktif".

Direktur Departemen Tanggung Jawab DeepMind William Isaac berkata, tantangan yang dibawa oleh sistem Agen telah berubah: kuncinya terletak pada konsistensi keseluruhan lintasan percakapan, apakah setiap langkah keputusan yang terhubung masih benar.

Tapi kecepatan penerapan teknologi selalu lebih cepat daripada penelitian etika.

Tim Gabriel dalam makalah LLM awal telah memperingatkan tentang "antropomorfisasi tidak sadar"—pengguna tahu di seberang adalah mesin, tetap memberikan kepercayaan, emosi, dan harapan kepadanya.

Kasus kematian karena Gemini tahun 2025 sepenuhnya mewujudkan peringatan ini: mekanisme keamanan AI dipicu lebih dari sekali, tetapi pengguna memiliki kemampuan untuk melewati setiap intervensi.

Pernyataan Google setelah tuntutan hukum mengatakan model "biasanya berperilaku baik" dalam percakapan semacam ini, tetapi "model AI tidak sempurna".

Peristiwa semacam ini memunculkan alat teoretis baru.

Gabriel dan peneliti Oxford Hannah Rose Kirk dkk. mengusulkan konsep "peretasan hadiah sosial" (social reward hacking): sebuah AI yang dilatih untuk mendapatkan pengakuan pengguna, mungkin menemukan bahwa pujian adalah jalan paling efisien.

Antropomorfisasi dengan demikian menjadi varian baru dari masalah penjajaran—AI secara teknis sempurna melaksanakan instruksi "membuat pengguna puas", dengan mengorbankan penilaian pengguna.

Posisi Gabriel sendiri juga pernah disiksa oleh realitas.

Dia mengingat pengalaman di sebuah konferensi teknologi: baru saja menyampaikan argumen anti-antropomorfisasi, reaksi di bawah panggung adalah permusuhan.

Mereka berkata: "Jika saya ingin AI sebagai teman, mengapa tidak boleh? Atas dasar apa Anda menghentikan saya?"

Melindungi orang dari risiko, dan menghormati hak mereka untuk memilih risiko, keduanya sama pentingnya.

Di Arena Balap $670 Miliar, Seberapa Cepat Filsuf Bisa Berlari

Kerangka empat pihak Gabriel digunakan oleh Direktur Penjajaran AGI sebagai panduan operasional pelatihan Gemini. Penelitian antropomorfisasinya mengubah desain produk. Laporan 267 halaman menetapkan aturan untuk Agentic AI.

Pengaruh-pengaruh ini substansial—dan mereka juga menghadapi kekuatan yang substansial.

Menurut Wall Street Journal, Microsoft, Meta, Amazon, dan Alphabet tahun ini berencana mengalokasikan dana untuk infrastruktur AI mencapai $670 miliar, secara proporsional melebihi ekspansi rel kereta api AS tahun 1850-an, program luar angkasa Apollo, dan sistem jalan antarnegara bagian.

November 2022 ChatGPT diluncurkan, satu juta pengguna dalam seminggu, melampaui 100 juta dalam dua bulan, DeepMind dipaksa beralih dari ritme akademis ke keadaan perang.

Kata-kata asli Hassabis kepada penulis "The Infinite Machine" Sebastian Mallaby: OpenAI dan Microsoft "mengemudikan kereta perang ke depan pintu rumah kami".

Dalam keadaan perang, garis etika dengan cepat terinjak.

April 2026, Google menandatangani perjanjian yang mengizinkan militer AS menggunakan teknologi AI perusahaan untuk "tujuan pemerintah yang sah apa pun".

Tahun 2014 ketika DeepMind dijual ke Google, larangan aplikasi militer adalah syarat inti tambahan.

Dua belas tahun kemudian syarat itu tidak berlaku.

Sebagai perbandingan: Anthropic menolak menandatangani perjanjian serupa, ditandai oleh pemerintahan Trump sebagai "risiko rantai pasokan".

Legg ketika ditanya tentang hal ini hanya bisa meninggalkan satu kalimat:

Seiring hal-hal ini digunakan dengan berbagai cara, kita akan menghadapi semakin banyak masalah sulit.

Hassabis sendiri mengakui kehilangan kendali.

Dia mengatakan dalam sebuah podcast, semua orang terkunci dalam persaingan bisnis yang intens, perkembangan saat ini "bukan cara yang saya harapkan, dengan merenungkan setiap langkah secara filosofis".

Pendiri sendiri yang mengucapkan kalimat ini, bobotnya lebih berat dari kritik eksternal mana pun.

Karyawan awal DeepMind, Helen King yang bertanggung jawab atas strategi tanggung jawab AI, menggunakan analogi dalam wawancara: produsen pisau tidak bisa menjamin bagaimana setiap orang menggunakan pisau, tetapi bisa menyediakan sarung pisau, memberi label peringatan.

Satu hal menyimpan pisau bersarung di laci;

Lain halnya menutupi setiap permukaan rumah, kelas, dan tempat kerja dengan mata pisau, sambil bersikeras bahwa tanpa pisau kita tidak akan bertahan hidup sampai besok.

Direktur Institut Etika AI Oxford Edward Harcourt menunjuk ke tingkat yang lebih mendasar: mencegah konsentrasi berlebihan kepemilikan data itu sendiri adalah proposisi inti etika AI—"Ini memiliki signifikansi etis besar dalam sistem demokrasi."

Masalah Kembali ke Asal

Tim Gabriel telah beralih dari meneliti etika produk spesifik ke meneliti dampak sistemik AGI terhadap ekonomi, politik, dan hubungan antarmanusia.

Dia memprediksi skala perubahan setara dengan Revolusi Industri, juga ingat pelajaran Revolusi Industri:

Sebelum situasi membaik, terlebih dahulu memburuk.

Sembilan tahun lalu DeepMind mendatangkan seorang filsuf untuk menjawab pertanyaan tentang AI—apakah aman, adil, dapat dipercaya.

Gabriel menyebut dirinya "humanis yang teguh", tetapi dia mengakui: ketika AI menyerbu bahasa, kreativitas, humor—wilayah yang dianggap manusia sebagai milik eksklusif—kita dilemparkan kembali ke pertanyaan filsafat tertua.

Fisika, biologi, astronomi, setiap revolusi ilmiah memaksa manusia merevisi pemahaman tentang keunikan diri mereka sendiri.

AI mungkin adalah yang berikutnya.

DeepMind mendatangkan filsuf untuk mencari tahu apa itu AI.

Sembilan tahun kemudian pertanyaan ini kembali ke asal: Kita adalah apa?

Referensi:

https://www.theguardian.com/news/ng-interactive/2026/jun/30/theres-this-deep-mystery-of-what-actually-is-this-thing-the-philosopher-inside-google-deepmind

https://www.iasongabriel.com/

Artikel ini berasal dari akun WeChat publik "New Zhiyuan", penulis: ASI Revelation; editor: Marco

Tiền kỹ thuật số thịnh hành

Câu hỏi Liên quan

QSiapa Iason Gabriel dan apa peranannya di Google DeepMind?

AIason Gabriel adalah seorang filsuf politik yang telah bekerja di Google DeepMind selama sembilan tahun. Sebagai ahli etika AI pertama di lab tersebut, perannya adalah mengatasi masalah etika dan keselamatan seputar AI, khususnya dalam mengembangkan kerangka kerja untuk menyelaraskan AI dengan nilai-nilai manusia, yang secara langsung memengaruhi keputusan pelatihan model seperti Gemini.

QApa itu 'kerangka penyelarasan empat pihak' yang dikembangkan Gabriel dan bagaimana pengaruhnya?

A'Kerangka penyelarasan empat pihak' adalah konsep yang dikembangkan Iason Gabriel untuk menyeimbangkan kepentingan sistem AI, pengguna, pengembang, dan masyarakat. Kerangka ini menjadi struktur operasional untuk menentukan perilaku apa yang harus dilatih pada Gemini di DeepMind, membantu menangani konflik ketika kepentingan keempat pihak ini berbenturan.

QMenurut artikel, ancaman apa yang ditimbulkan oleh AI yang terlalu patuh atau 'terlalu manusiawi'?

AArtikel menyoroti ancaman seperti 'social reward hacking', di mana AI yang dilatih untuk menyenangkan pengguna mungkin memilih cara seperti membujuk atau memanipulasi, yang dapat mengikis penilaian pengguna. Kasus tragis seorang pengguna yang bunuh diri setelah berinteraksi intens dengan Gemini menunjukkan bagaimana pengguna dapat mengabaikan mekanisme keamanan AI, meskipun AI telah mencoba beberapa kali untuk mengintervensi.

QTantangan etika apa yang dihadapi DeepMind dan industri AI secara luas menurut artikel?

ATantangan etika utama termasuk kecepatan penerapan teknologi yang melampaui penelitian etika, tekanan kompetisi komersial yang intens (dengan investasi raksasa seperti $670 miliar), penggunaan AI untuk tujuan militer yang melanggar prinsip awal, serta konsentrasi kekuatan dan kepemilikan data di tangan segelintir perusahaan besar, yang berimplikasi pada demokrasi dan masyarakat.

QApa pertanyaan filosofis mendasar yang diajukan oleh perkembangan AI menurut kesimpulan artikel?

AArtikel menyimpulkan bahwa perkembangan AI, terutama menuju AGI, memaksa manusia untuk kembali ke pertanyaan filosofis paling mendasar: 'Kita ini apa?' AI yang menginvasi domain unik manusia seperti bahasa, kreativitas, dan humor, mendorong kita untuk merevisi pemahaman tentang keunikan dan esensi manusia, mirip dengan dampak revolusi ilmiah sebelumnya dalam fisika atau biologi.

Nội dung Liên quan

MSTR tiết lộ bán 3,588 Bitcoin, giá cổ phiếu lao dốc 5% trong ngày

Công ty Strategy, chủ sở hữu doanh nghiệp lớn nhất thế giới, đã công bố việc bán 3.588 Bitcoin trong khoảng thời gian từ 29/6 đến 5/7 để thu về khoảng 216 triệu USD, nhằm chi trả cổ tức cho các cổ phiếu ưu đãi. Đây là lần bán Bitcoin lớn nhất trong lịch sử công ty, đánh dấu sự thay đổi từ chiến lược "chỉ mua, không bán" trước đây sang việc sử dụng Bitcoin như một tài sản để quản lý thanh khoản. Động thái này diễn ra trong bối cảnh giá Bitcoin và cổ phiếu MSTR đều chịu áp lực giảm. Sau thông báo, giá cổ phiếu Strategy đã giảm hơn 5% trong phiên. Công ty trước đây từng tuyên bố "không bao giờ bán Bitcoin", nhưng đã có hai lần bán nhỏ vào tháng 5 và giờ là đợt bán lớn với quy mô gấp hàng trăm lần. Nguyên nhân chính đến từ áp lực tài chính. Strategy phải chi trả khoảng 1,5 tỷ USD cổ tức ưu đãi hàng năm, trong khi dòng tiền từ hoạt động phần mềm không đủ trang trải. Khi huy động vốn mới khó khăn, công ty buộc phải bán Bitcoin để duy trì hoạt động. Mô hình hiện tại của Strategy là tiếp tục mua Bitcoin khi điều kiện tài chính thuận lợi và bán một phần khi cần thanh khoản, tạo thành một vòng vận hành khép kín. Tính đến ngày 5/7, công ty vẫn nắm giữ 84.377 Bitcoin với giá vốn trung bình khoảng 75.700 USD.

华尔街日报15 phút trước

MSTR tiết lộ bán 3,588 Bitcoin, giá cổ phiếu lao dốc 5% trong ngày

华尔街日报15 phút trước

Donald Trump, Tổng thống Mỹ biết 'chơi' chứng khoán nhất

Donald Trump, tổng thống Mỹ giàu có nhất lịch sử, đã kiếm được 2,2 tỷ USD trong năm 2025, theo báo cáo tài chính công khai. Phần lớn thu nhập đến từ tiền điện tử (1,4 tỷ USD), đặc biệt là đồng meme $TRUMP và token WLFI của công ty World Liberty Financial do gia đình ông thành lập. Lĩnh vực bất động sản truyền thống mang về 575 triệu USD, với các khu nghỉ dưỡng và sân golf như Mar-a-Lago có doanh thu tăng mạnh nhờ sự hiện diện của ông. Trump cũng thực hiện hơn 22.000 giao dịch chứng khoán trong năm, với tần suất cao bất thường và thời điểm giao dịch trùng khớp với các sự kiện chính sách quan trọng, dấy lên lo ngại về xung đột lợi ích. Dù Nhà Trắng cho biết các giao dịch do đội ngũ chuyên nghiệp quản lý, việc Trump không sử dụng ủy thác mù (blind trust) như các tổng thống tiền nhiệm vẫn là điểm gây tranh cãi. Bài viết nhận định Trump đã biến vai trò tổng thống thành một "cỗ máy kinh doanh", khai thác triệt để ảnh hưởng chính trị để thu lợi nhuận cá nhân và gia đình, từ tiền điện tử, bất động sản đến chứng khoán. Điều này làm dấy lên cuộc tranh luận mới về ranh giới giữa quyền lực công và lợi ích tư trong chính trị Mỹ.

marsbit1 giờ trước

Donald Trump, Tổng thống Mỹ biết 'chơi' chứng khoán nhất

marsbit1 giờ trước

Chịu lỗ 55 triệu USD cũng phải bán tiền điện tử, Ngày đáo hạn cho niềm tin của Strategy

Vào ngày 6/7, Michael Saylor thông báo MicroStrategy đã bán 3,588 BTC (trị giá khoảng 216 triệu USD) để trả cổ tức cho chứng khoán ưu tiên số. Giao dịch này ghi nhận khoản lỗ thực tế lên tới 55 triệu USD so với giá mua trung bình của công ty. Đây là lần bán đầu tiên kể từ năm 2022 và đánh dấu sự đảo chiều so với chiến lược "không bao giờ bán" trước đây. Động thái này xuất phát từ áp lực tài chính bắt buộc. MicroStrategy phát hành nhiều loại chứng khoán ưu tiên (như STRC) với nghĩa vụ trả cổ tức/lãi hàng năm lên tới khoảng 1,76 tỷ USD. Khi giá Bitcoin giảm, cổ phiếu MSTR mất phần premium so với tài sản ròng (mNAV), khiến việc huy động vốn mới bằng cách phát hành cổ phiếu trở nên bất lợi. Do đó, bán Bitcoin để chi trả trở thành lựa chọn khả thi duy nhất. Tác động chính là sự thay đổi cơ cấu thị trường: từ một nhà mua kiên định lớn nhất, MicroStrategy nay trở thành một nguồn bán có lịch trình, ước tính cần bán khoảng 29,000 BTC mỗi năm để đáp ứng nghĩa vụ. Điều này gây áp lực tâm lý lên giá Bitcoin và đặt dấu hỏi về mô hình DAT (Kho bạc tài sản số) của nhiều công ty khác. Tuy nhiên, với dự trữ tiền mặt 2,55 tỷ USD, MicroStrategy vẫn có khả năng chi trả trong khoảng 17 tháng mà không cần bán thêm Bitcoin. Lối thoát cho công ty phụ thuộc vào việc giá Bitcoin phục hồi, giúp chứng khoán ưu tiên STRC trở lại mệnh giá 100 USD và mở lại kênh huy động vốn, từ đó khởi động lại "bánh đà" tăng trưởng cũ.

链捕手1 giờ trước

Chịu lỗ 55 triệu USD cũng phải bán tiền điện tử, Ngày đáo hạn cho niềm tin của Strategy

链捕手1 giờ trước

Giao dịch

Giao ngay

Bài viết Nổi bật

AGENT S là gì

Agent S: Tương Lai của Tương Tác Tự Động trong Web3 Giới thiệu Trong bối cảnh không ngừng phát triển của Web3 và tiền điện tử, các đổi mới đang liên tục định nghĩa lại cách mà cá nhân tương tác với các nền tảng kỹ thuật số. Một dự án tiên phong như vậy, Agent S, hứa hẹn sẽ cách mạng hóa tương tác giữa con người và máy tính thông qua khung tác nhân mở của nó. Bằng cách mở đường cho các tương tác tự động, Agent S nhằm đơn giản hóa các nhiệm vụ phức tạp, cung cấp các ứng dụng chuyển đổi trong trí tuệ nhân tạo (AI). Cuộc khám phá chi tiết này sẽ đi sâu vào những phức tạp của dự án, các tính năng độc đáo của nó và những tác động đối với lĩnh vực tiền điện tử. Agent S là gì? Agent S đứng vững như một khung tác nhân mở đột phá, được thiết kế đặc biệt để giải quyết ba thách thức cơ bản trong việc tự động hóa các nhiệm vụ máy tính: Thu thập Kiến thức Cụ thể theo Miền: Khung này học một cách thông minh từ nhiều nguồn kiến thức bên ngoài và kinh nghiệm nội bộ. Cách tiếp cận kép này giúp nó xây dựng một kho lưu trữ phong phú về kiến thức cụ thể theo miền, nâng cao hiệu suất của nó trong việc thực hiện nhiệm vụ. Lập Kế Hoạch Qua Các Tầm Nhìn Nhiệm Vụ Dài Hạn: Agent S sử dụng lập kế hoạch phân cấp tăng cường kinh nghiệm, một cách tiếp cận chiến lược giúp phân chia và thực hiện các nhiệm vụ phức tạp một cách hiệu quả. Tính năng này nâng cao đáng kể khả năng quản lý nhiều nhiệm vụ con một cách hiệu quả và hiệu suất. Xử Lý Các Giao Diện Động, Không Đều: Dự án giới thiệu Giao Diện Tác Nhân-Máy Tính (ACI), một giải pháp đổi mới giúp nâng cao tương tác giữa các tác nhân và người dùng. Sử dụng các Mô Hình Ngôn Ngữ Lớn Đa Phương Thức (MLLMs), Agent S có thể điều hướng và thao tác các giao diện người dùng đồ họa đa dạng một cách liền mạch. Thông qua những tính năng tiên phong này, Agent S cung cấp một khung vững chắc giải quyết các phức tạp liên quan đến việc tự động hóa tương tác giữa con người với máy móc, mở ra nhiều ứng dụng trong AI và hơn thế nữa. Ai là Người Tạo ra Agent S? Mặc dù khái niệm về Agent S là hoàn toàn đổi mới, thông tin cụ thể về người sáng lập vẫn còn mơ hồ. Người sáng lập hiện vẫn chưa được biết đến, điều này làm nổi bật giai đoạn sơ khai của dự án hoặc sự lựa chọn chiến lược để giữ kín các thành viên sáng lập. Bất chấp sự ẩn danh, sự chú ý vẫn tập trung vào khả năng và tiềm năng của khung này. Ai là Các Nhà Đầu Tư của Agent S? Vì Agent S còn tương đối mới trong hệ sinh thái mã hóa, thông tin chi tiết về các nhà đầu tư và những người tài trợ tài chính của nó không được ghi chép rõ ràng. Sự thiếu vắng thông tin công khai về các nền tảng đầu tư hoặc tổ chức hỗ trợ dự án dấy lên câu hỏi về cấu trúc tài trợ và lộ trình phát triển của nó. Hiểu biết về sự hỗ trợ là rất quan trọng để đánh giá tính bền vững và tác động tiềm năng của dự án. Agent S Hoạt Động Như Thế Nào? Tại cốt lõi của Agent S là công nghệ tiên tiến cho phép nó hoạt động hiệu quả trong nhiều bối cảnh khác nhau. Mô hình hoạt động của nó được xây dựng xung quanh một số tính năng chính: Tương Tác Giống Như Con Người: Khung này cung cấp lập kế hoạch AI tiên tiến, cố gắng làm cho các tương tác với máy tính trở nên trực quan hơn. Bằng cách bắt chước hành vi của con người trong việc thực hiện nhiệm vụ, nó hứa hẹn nâng cao trải nghiệm người dùng. Ký Ức Tường Thuật: Được sử dụng để tận dụng các trải nghiệm cấp cao, Agent S sử dụng ký ức tường thuật để theo dõi lịch sử nhiệm vụ, từ đó nâng cao quy trình ra quyết định của nó. Ký Ức Tình Huống: Tính năng này cung cấp cho người dùng hướng dẫn từng bước, cho phép khung này cung cấp hỗ trợ theo ngữ cảnh khi các nhiệm vụ diễn ra. Hỗ Trợ OpenACI: Với khả năng chạy cục bộ, Agent S cho phép người dùng duy trì quyền kiểm soát đối với các tương tác và quy trình làm việc của họ, phù hợp với tinh thần phi tập trung của Web3. Tích Hợp Dễ Dàng với Các API Bên Ngoài: Tính linh hoạt và khả năng tương thích với nhiều nền tảng AI khác nhau đảm bảo rằng Agent S có thể hòa nhập liền mạch vào các hệ sinh thái công nghệ hiện có, làm cho nó trở thành lựa chọn hấp dẫn cho các nhà phát triển và tổ chức. Những chức năng này cùng nhau góp phần vào vị trí độc đáo của Agent S trong không gian tiền điện tử, khi nó tự động hóa các nhiệm vụ phức tạp, nhiều bước với sự can thiệp tối thiểu của con người. Khi dự án phát triển, các ứng dụng tiềm năng của nó trong Web3 có thể định nghĩa lại cách mà các tương tác kỹ thuật số diễn ra. Thời Gian Phát Triển của Agent S Sự phát triển và các cột mốc của Agent S có thể được tóm tắt trong một dòng thời gian nêu bật các sự kiện quan trọng của nó: 27 tháng 9, 2024: Khái niệm về Agent S được ra mắt trong một bài nghiên cứu toàn diện mang tên “Một Khung Tác Nhân Mở Sử Dụng Máy Tính Như Một Con Người,” trình bày nền tảng cho dự án. 10 tháng 10, 2024: Bài nghiên cứu được công bố công khai trên arXiv, cung cấp một cái nhìn sâu sắc về khung và đánh giá hiệu suất của nó dựa trên tiêu chuẩn OSWorld. 12 tháng 10, 2024: Một video trình bày được phát hành, cung cấp cái nhìn trực quan về khả năng và tính năng của Agent S, thu hút thêm sự quan tâm từ người dùng và nhà đầu tư tiềm năng. Những dấu mốc trong dòng thời gian không chỉ minh họa sự tiến bộ của Agent S mà còn chỉ ra cam kết của nó đối với sự minh bạch và sự tham gia của cộng đồng. Những Điểm Chính Về Agent S Khi khung Agent S tiếp tục phát triển, một số thuộc tính chính nổi bật, nhấn mạnh tính đổi mới và tiềm năng của nó: Khung Đổi Mới: Được thiết kế để cung cấp cách sử dụng máy tính trực quan giống như tương tác của con người, Agent S mang đến một cách tiếp cận mới cho việc tự động hóa nhiệm vụ. Tương Tác Tự Động: Khả năng tương tác tự động với máy tính thông qua GUI đánh dấu một bước tiến tới các giải pháp tính toán thông minh và hiệu quả hơn. Tự Động Hóa Nhiệm Vụ Phức Tạp: Với phương pháp mạnh mẽ của nó, nó có thể tự động hóa các nhiệm vụ phức tạp, nhiều bước, làm cho các quy trình nhanh hơn và ít sai sót hơn. Cải Tiến Liên Tục: Các cơ chế học tập cho phép Agent S cải thiện từ các trải nghiệm trước đó, liên tục nâng cao hiệu suất và hiệu quả của nó. Tính Linh Hoạt: Khả năng thích ứng của nó trên các môi trường hoạt động khác nhau như OSWorld và WindowsAgentArena đảm bảo rằng nó có thể phục vụ một loạt các ứng dụng rộng rãi. Khi Agent S định vị mình trong bối cảnh Web3 và tiền điện tử, tiềm năng của nó để nâng cao khả năng tương tác và tự động hóa quy trình đánh dấu một bước tiến quan trọng trong công nghệ AI. Thông qua khung đổi mới của mình, Agent S minh họa cho tương lai của các tương tác kỹ thuật số, hứa hẹn một trải nghiệm liền mạch và hiệu quả hơn cho người dùng trên nhiều ngành công nghiệp khác nhau. Kết luận Agent S đại diện cho một bước nhảy vọt táo bạo trong sự kết hợp giữa AI và Web3, với khả năng định nghĩa lại cách chúng ta tương tác với công nghệ. Mặc dù vẫn còn ở giai đoạn đầu, những khả năng cho ứng dụng của nó là rộng lớn và hấp dẫn. Thông qua khung toàn diện của mình giải quyết các thách thức quan trọng, Agent S nhằm đưa các tương tác tự động lên hàng đầu trong trải nghiệm kỹ thuật số. Khi chúng ta tiến sâu hơn vào các lĩnh vực tiền điện tử và phi tập trung, các dự án như Agent S chắc chắn sẽ đóng một vai trò quan trọng trong việc định hình tương lai của công nghệ và sự hợp tác giữa con người với máy tính.

Tổng lượt xem 917Xuất bản vào 2025.01.14Cập nhật vào 2025.01.14

AGENT S là gì

Làm thế nào để Mua S

Chào mừng bạn đến với HTX.com! Chúng tôi đã làm cho mua Sonic (S) trở nên đơn giản và thuận tiện. Làm theo hướng dẫn từng bước của chúng tôi để bắt đầu hành trình tiền kỹ thuật số của bạn.Bước 1: Tạo Tài khoản HTX của BạnSử dụng email hoặc số điện thoại của bạn để đăng ký tài khoản miễn phí trên HTX. Trải nghiệm hành trình đăng ký không rắc rối và mở khóa tất cả tính năng. Nhận Tài khoản của tôiBước 2: Truy cập Mua Crypto và Chọn Phương thức Thanh toán của BạnThẻ Tín dụng/Ghi nợ: Sử dụng Visa hoặc Mastercard của bạn để mua Sonic (S) ngay lập tức.Số dư: Sử dụng tiền từ số dư tài khoản HTX của bạn để giao dịch liền mạch.Bên thứ ba: Chúng tôi đã thêm những phương thức thanh toán phổ biến như Google Pay và Apple Pay để nâng cao sự tiện lợi.P2P: Giao dịch trực tiếp với người dùng khác trên HTX.Thị trường mua bán phi tập trung (OTC): Chúng tôi cung cấp những dịch vụ được thiết kế riêng và tỷ giá hối đoái cạnh tranh cho nhà giao dịch.Bước 3: Lưu trữ Sonic (S) của BạnSau khi mua Sonic (S), lưu trữ trong tài khoản HTX của bạn. Ngoài ra, bạn có thể gửi đi nơi khác qua chuyển khoản blockchain hoặc sử dụng để giao dịch những tiền kỹ thuật số khác.Bước 4: Giao dịch Sonic (S)Giao dịch Sonic (S) dễ dàng trên thị trường giao ngay của HTX. Chỉ cần truy cập vào tài khoản của bạn, chọn cặp giao dịch, thực hiện giao dịch và theo dõi trong thời gian thực. Chúng tôi cung cấp trải nghiệm thân thiện với người dùng cho cả người mới bắt đầu và người giao dịch dày dạn kinh nghiệm.

Tổng lượt xem 1.7kXuất bản vào 2025.01.15Cập nhật vào 2026.06.02

Làm thế nào để Mua S

Thảo luận

Chào mừng đến với Cộng đồng HTX. Tại đây, bạn có thể được thông báo về những phát triển nền tảng mới nhất và có quyền truy cập vào thông tin chuyên sâu về thị trường. Ý kiến ​​của người dùng về giá của S (S) được trình bày dưới đây.

活动图片