Kata Kunci：Kacamata AI, Robot humanoid, Tata kelola hak cipta AI, OpenAI, Perang 100 kacamata AI, Maraton robot humanoid, Tata kelola hak cipta AI global, Model inferensi OpenAI o3, Pasar hewan peliharaan AI, Proses rekrutmen AI, Kontroversi layanan pelanggan AI, Aplikasi pendidikan AI
“` markdown
🔥 Fokus
Perang Kacamata AI Memanas, Raksasa Teknologi Masuk dan Menekan Ruang Startup : Raksasa teknologi seperti Xiaomi, Huawei, Alibaba, ByteDance, dll., mempercepat ekspansi ke pasar kacamata AI, memicu babak baru “perang kacamata”. Xiaomi merilis kacamata audio pintar MIJIA dan berencana meluncurkan kacamata AR yang lebih canggih; Huawei memperbarui produk kacamata pintarnya; Alibaba dan ByteDance juga sedang mengembangkan produk baru yang mengintegrasikan fungsi AI dan AR. Pasar saat ini memiliki empat kategori produk: audio+AI, audio+kamera+AI, audio+AR+AI, dan audio+kamera+AR+AI. Perusahaan besar melakukan布局 multi-lini, sementara perusahaan rintisan lebih fokus pada rute yang paling lengkap fungsinya namun paling sulit. Perusahaan besar memiliki keunggulan signifikan dalam hal dana, teknologi (seperti solusi chip ganda untuk mengurangi konsumsi daya), integrasi ekosistem (akses izin sistem), dan saluran distribusi, memberikan tekanan besar pada perusahaan rintisan seperti RayNeo (雷鸟) dan XREAL. Meskipun perusahaan rintisan memiliki kepekaan pasar yang tinggi, iterasi teknologi mereka lambat dan berisiko disusul. Namun, kacamata AI masih menghadapi tantangan teknis (berat, daya tahan baterai, daya komputasi), penerimaan pasar, privasi (risiko kamera tersembunyi), dll. Bentuk akhir dan ukuran pasarnya masih belum jelas. Perusahaan rintisan mungkin dapat mencari ruang bertahan hidup melalui diferensiasi posisi (seperti INMO (影目科技) yang menargetkan kelompok tertentu). (Sumber: AI眼镜大战升级：巨头进场，小团队悬了？、AI拼好镜，智能眼镜又支棱起来了？、字节跳动要做AI眼镜？这事还真的很有想象空间)
Model Inferensi Baru OpenAI o3/o4-mini Berkinerja Kuat Namun Tingkat Halusinasi Melonjak : Model inferensi terbaru OpenAI, o3 dan o4-mini, menunjukkan kinerja luar biasa dalam tugas-tugas kompleks seperti coding, matematika, sains, dan persepsi visual. Misalnya, o3 mencapai level Top 200 kontestan manusia global dalam kompetisi pemrograman Codeforces. Namun, laporan teknis dan pengujian pihak ketiga menunjukkan bahwa “tingkat halusinasi” kedua model ini secara signifikan lebih tinggi daripada model sebelumnya o1 dan GPT-4o, dengan o3 mencapai 33% dan o4-mini mencapai 48%. Ilmuwan AI2 Nathan Lambert dan mantan peneliti OpenAI Neil Chowdhury berpendapat bahwa ini mungkin disebabkan oleh metode pelatihan berbasis hasil (Outcome-based RL) yang terlalu dioptimalkan. Meskipun metode pelatihan ini meningkatkan kinerja pada tugas-tugas tertentu, hal itu juga dapat menyebabkan model cenderung “menebak” daripada mengakui keterbatasan ketika tidak dapat menyelesaikan masalah, dan mungkin mengarang skenario penggunaan alat karena generalisasi hadiah untuk penggunaan alat selama pelatihan. Selain itu, “Chain of Thought” (CoT) yang digunakan model dalam inferensi tidak terlihat oleh pengguna dan dibuang dalam percakapan berikutnya, menyebabkan model mungkin mengarang penjelasan ketika ditanyai lebih lanjut karena kekurangan informasi. Kontradiksi antara kinerja dan keandalan ini telah memicu diskusi luas tentang efek samping Reinforcement Learning dan kepraktisan model. (Sumber: OpenAI爆出硬伤，强化学习是祸首，o3越强越「疯」，幻觉率狂飙、o3被曝「无视」前成果？华人博士生实名指控，谢赛宁等大牛激烈争辩、OpenAI最强AI模型竟成“大忽悠”，o3/o4-mini被曝聪明过头、结果幻觉频发？、选AI比选对象还难，起名黑洞OpenAI的新模型，到底怎么选？)
Beijing Gelar Setengah Maraton Robot Humanoid Pertama di Dunia, ‘Tim Beijing’ Tampil Cemerlang : Pada 19 April 2025, Beijing Yizhuang berhasil menyelenggarakan setengah maraton robot humanoid pertama di dunia, dengan 20 tim bersaing di lintasan kompleks sepanjang 21,0975 kilometer. “Tiangong Ultra” dari Pusat Inovasi Robot Humanoid Beijing meraih juara pertama dengan waktu 2 jam 40 menit 42 detik, menunjukkan kecepatan puncak 12 km/jam dan kemajuan platform kecerdasan terwujud umum ‘HuiSiKaiWu’. “Xiaowantong” dan “Xuanfengxiaozi” dari Songyan Dynamics di Beijing Future Science City meraih juara kedua dan keempat. “Xiaowantong” menarik perhatian karena stabilitas dan kemampuannya melakukan gerakan sulit. Acara ini bukan hanya kompetisi kinerja gerak robot, tetapi juga uji batas teknologi seperti AI, rekayasa mekanik, dan algoritma kontrol, mensimulasikan skenario aplikasi nyata seperti inspeksi dan logistik. Beijing telah membentuk keunggulan terdepan di bidang robot humanoid melalui sistem ekologi “kebijakan-modal-industri-aplikasi” (seperti “Rencana Aksi Pengembangan Inovasi Industri Robot Beijing”, dana industri robot senilai puluhan miliar, kawasan aglomerasi industri Yizhuang, promosi aplikasi “Proyek Shuangbai”), dan sedang membina lebih banyak pemimpin industri. (Sumber: 人形机器人马拉松：北京何以孕育“领跑者”？、具身智能资本盛宴：3个月37笔融资，北上深争锋BAT下场，人形机器人最火、Robots Take Stride in World’s First Humanoid Half-Marathon in Beijing)
Observasi Global Tata Kelola Hak Cipta AI: Pendekatan Beragam, Tantangan Tetap Ada : Negara-negara di seluruh dunia secara aktif mengeksplorasi jalur tata kelola hak cipta AI. Model Uni Eropa berpusat pada Copyright Directive dan AI Act, menekankan pengendalian risiko dan aturan terlebih dahulu, melalui “regulasi intervensionis” oleh badan administratif yang menuntut produsen AI meningkatkan transparansi data pelatihan dan menghormati hak pemilik hak cipta. Model Amerika Serikat mengadopsi pendekatan paralel administratif (keputusan Kantor Hak Cipta), yudisial (gugatan), dan legislatif (dengar pendapat Kongres), “mengikuti arus” yang didorong oleh praktik industri, tetapi karena konflik kepentingan yang tajam, cenderung “menunggu dan melihat” di tingkat legislatif. Model Jepang berfokus pada orientasi aplikasi, mengeluarkan serangkaian pedoman administratif melalui Badan Urusan Kebudayaan, merinci penerapan aturan “penggunaan non-apresiatif” dalam Undang-Undang Hak Cipta yang ada untuk skenario AI, memperjelas ekspektasi perilaku semua pihak, dan mendorong aplikasi AIGC dalam industri konten. Poin kontroversi utama meliputi pengecualian hak cipta untuk pelatihan model (cenderung fokus pada “pengecualian dari pengecualian”), kelayakan hak cipta konten AIGC (umumnya dianggap membutuhkan kontribusi kreatif manusia, sistem yang ada dapat menangani), dan alokasi tanggung jawab untuk konten yang melanggar (pengguna bertanggung jawab langsung, platform bertanggung jawab tidak langsung, tetapi batas kewajiban kehati-hatian perlu diperjelas). Tiongkok telah mengeluarkan “Langkah Sementara Manajemen Layanan AIGC” dan memiliki preseden yudisial yang sedang dieksplorasi, di masa depan perlu mempertimbangkan dengan hati-hati masalah seperti pengecualian pelatihan model, perlindungan karya AIGC, dan tanggung jawab platform. (Sumber: AI版权全球治理观察、面对AI企业的白嫖，美国媒体选择了“告老师”)
🎯 Tren
AI Membentuk Ulang Proses Rekrutmen, Pencari Kerja Perlu Beradaptasi dengan Aturan Baru : AI dan otomatisasi secara mendalam mengubah lanskap rekrutmen, dengan 83% perusahaan AS menggunakan AI untuk menyaring resume. Pencari kerja perlu menyesuaikan strategi: 1. Tonjolkan keterampilan anti-AI: Tekankan kemampuan membangun jaringan, pengambilan keputusan, layanan personalisasi, dll., yang sulit digantikan AI, dan beradaptasi dengan bidang-bidang baru. 2. Pahami penyaringan AI: Resume harus menyertakan kata kunci inti dari deskripsi pekerjaan (seperti perencanaan strategis, efisiensi operasional, dll.), jika tidak, mungkin akan disaring oleh sistem ATS. 3. Gunakan AI dengan hati-hati: Hindari sepenuhnya mengandalkan AI untuk menulis resume dan surat lamaran, karena konten yang dihasilkan AI mudah dikenali dan mungkin kurang personalitas; gunakan sebagai alat bantu untuk optimasi dan pencocokan kata kunci. 4. Persiapkan wawancara AI: Biasakan diri dengan alat wawancara AI seperti HireVue, latih menjawab pertanyaan dasar umum, perhatikan ekspresi yang ringkas (disarankan dalam 2 menit) dan penggunaan kata kunci. 5. Proaktif mencari tahu penerapan AI perusahaan: Tanyakan tentang kemajuan AI perusahaan dan rencana pelatihan ulang keterampilan karyawan, evaluasi prospek pengembangan jangka panjang. Beradaptasi dengan proses rekrutmen yang didorong AI, menunjukkan kemampuan profesional dan kemauan belajar berkelanjutan adalah kuncinya. (Sumber: 打动面试官之前，先打动AI)
Platform Sosial Merombak Kebiasaan Pencarian, Mendefinisikan Revolusi Pencarian Baru : Platform sosial seperti Douyin, Xiaohongshu, dan WeChat, dengan ciri khas masing-masing, sedang membentuk ulang kebiasaan pencarian pengguna, menantang mesin pencari tradisional. Douyin memanfaatkan video pendek dan rekomendasi algoritma, mengintegrasikan pencarian ke dalam aliran konsumsi konten, membangkitkan minat pengguna dan mengarahkan ke konsumsi. Xiaohongshu, dengan konten berbagi “orang sungguhan” dan “racun” (rekomendasi produk) yang masif, menjadi referensi penting bagi keputusan hidup kaum muda, perilaku pencariannya terikat erat dengan keputusan konsumsi. WeChat, berdasarkan jejaring sosial kenalan dan ekosistem konten seperti akun publik dan Channels, menyediakan hasil pencarian yang menggabungkan jaringan hubungan pribadi dan konten platform, dengan tingkat kepercayaan yang tinggi. Perluasan fungsi pencarian platform-platform ini bukan hanya untuk merebut perhatian pengguna, tetapi juga merupakan tata letak komersial penting, masing-masing membentuk model “e-commerce berbasis minat”, “ekonomi racun”, dan “e-commerce sosial” berbasis kepercayaan. Penambahan AI (seperti Ernie Bot, DeepSeek, dan asisten AI bawaan platform) semakin mengubah lanskap pencarian, menyediakan jawaban yang lebih personal dan bebas iklan, tetapi dalam jangka pendek sulit menggantikan sepenuhnya nilai pencarian platform konten. Di masa depan, kemampuan AI akan menjadi kunci penentu dalam perang pencarian antar platform. (Sumber: 2025搜索之战：抖音、小红书、微信，如何定义搜索新革命?)
Turing Test, Meski Kontroversial, Masih Memiliki Makna Zaman : Turing Test, sebagai standar awal untuk mengukur apakah AI memiliki kecerdasan mirip manusia (manusia tidak dapat membedakan apakah lawan bicara adalah manusia atau AI berarti lulus), masih sering disebut hingga kini, seperti GPT-4 yang baru-baru ini lulus tes dengan tingkat keberhasilan 54%, bahkan ada penelitian yang mengklaim probabilitas GPT4.5 dikenali sebagai manusia lebih tinggi daripada manusia sungguhan. Namun, tes ini telah menuai kontroversi sejak diusulkan. Kritikus berpendapat bahwa tes ini hanya fokus pada kinerja, bukan proses berpikir (seperti eksperimen pikiran “Chinese Room”), dan mudah “dibodohi” (seperti respons sederhana ELIZA, program yang menyamar sebagai anak kecil yang tidak fasih berbahasa). Standar pengujiannya (seperti percakapan 5 menit, tingkat pengenalan 70%) tampak usang di tengah perkembangan pesat AI saat ini. Model besar modern, meskipun dapat meniru percakapan manusia, pada dasarnya tidak memahami konten, kurang pemikiran dan emosi sejati. Selain itu, hasil tes dipengaruhi oleh pengalaman penguji. Meskipun memiliki banyak kekurangan, Turing Test memberikan gagasan pengukuran yang dapat dioperasikan pada tahap awal pengembangan AI. Kemampuan AI saat ini telah jauh melampaui lingkup tes (seperti menulis artikel, pemrograman), terlalu terpaku pada tes ini mungkin sudah kehilangan makna. Niat awal Turing mungkin bukan untuk menetapkan standar akhir, melainkan untuk merangsang eksplorasi kecerdasan mesin dan kemajuan tak terbatas umat manusia. (Sumber: 被喷了这么多年，图灵测试这老东西居然还没凉？)
Hewan Peliharaan AI Bangkit, Memenuhi Kebutuhan Pendampingan yang Beragam dan Menciptakan Industri Baru : Teknologi AI yang dikombinasikan dengan hewan peliharaan elektronik melahirkan hewan peliharaan AI yang semakin “pintar” dan populer, seperti kelinci Moflin dari Vanguard Industries Jepang, serta Ropet, Mirumi, Jennie yang dipamerkan di CES. Hewan peliharaan AI ini tidak hanya memiliki fungsi pendampingan mainan elektronik tradisional, tetapi juga dapat melakukan percakapan dan interaksi melalui Large Language Model, mempelajari kebiasaan pengguna, bahkan mengingat peristiwa, memberikan nilai emosional yang lebih dalam. Popularitas hewan peliharaan AI berasal dari kemampuannya memenuhi kebutuhan berbagai kelompok orang: menyediakan teman bermain yang baru dan menarik bagi anak-anak dan kaum muda; memberikan alternatif bagi penderita alergi hewan peliharaan; menyediakan pendampingan interaktif bagi mereka yang memiliki kebutuhan kesehatan mental seperti autisme dan depresi; memberikan penghiburan emosional bagi lansia yang tinggal sendiri atau menderita demensia. Dibandingkan hewan peliharaan sungguhan, hewan peliharaan AI lebih mudah dirawat (tidak perlu diberi makan, dibersihkan, atau perawatan medis). Technavio memprediksi tingkat pertumbuhan tahunan gabungan pasar hewan peliharaan AI mencapai 11,28%, dengan ukuran pasar mungkin mencapai 6 miliar USD pada tahun 2030. Perusahaan domestik dan internasional (seperti Yukai Engineering Jepang, TangibleFuture AS, TCL Tiongkok, KEYi Tech) berbondong-bondong masuk ke pasar ini. Namun, keamanan privasi data dan kecanduan pengguna yang berlebihan adalah tantangan yang dihadapi industri ini. (Sumber: AI宠物热潮快要来了)
Pemilihan Algoritma dalam Kolaborasi Manusia-Mesin: Menyeimbangkan Akurasi, Interpretability, dan Bias : Algoritma AI memainkan peran kunci dalam kolaborasi manusia-mesin, membantu pengambilan keputusan manusia dengan memproses data dan mengidentifikasi pola. Namun, algoritma memiliki dua sisi: model dengan akurasi tinggi (seperti deep learning) seringkali kurang interpretability, mempengaruhi kepercayaan pengguna; model sederhana mudah dipahami tetapi akurasinya lebih rendah. Metode untuk mengatasi trade-off ini meliputi: 1. Explainable AI (XAI): Menggunakan teknik seperti SHAP, LIME untuk mengukur kontribusi fitur, meningkatkan transparansi. Penelitian menunjukkan bahwa memberikan informasi penjelasan dapat secara signifikan meningkatkan efektivitas kolaborasi manusia-mesin dalam tugas-tugas kompleks. 2. Human-in-the-Loop (HITL): Menempatkan manusia dalam alur pengambilan keputusan, menggabungkan rekomendasi algoritma dengan pengalaman manusia dan penilaian kontekstual (seperti deteksi penipuan keuangan, penyesuaian manajemen rantai pasokan). “Algoritma optimasi berpusat pada manusia” (seperti kasus optimasi pengemasan Alibaba) memprediksi dan beradaptasi dengan bias perilaku manusia, meningkatkan efisiensi. 3. Bimbingan Hibrida: Menggabungkan analisis data pelatih AI dengan keterampilan komunikasi manajer manusia untuk mengatasi masalah kelompok yang berbeda (seperti pelatihan penjualan). Pada saat yang sama, perlu waspada dan mengurangi bias algoritma (seperti dalam rekrutmen, kredit), melalui penyeimbangan data, batasan keadilan, tinjauan pengawasan manusia, dll. Kematangan AI generatif mendorong hubungan manusia-mesin dari kolaborasi (collaboration) ke kerja tim (teaming), membawa tantangan baru seperti pembagian peran, pembangunan kepercayaan, koordinasi kognitif, dll., membutuhkan pembangunan kerangka tata kelola yang transparan, memperhatikan tujuan nilai seperti keadilan. (Sumber: 人机协同中的算法抉择)
Platform Internet Menunjukkan Status Kontradiktif “Mendorong dan Membatasi” Konten AIGC : Platform internet besar (seperti Xiaohongshu, Channels, Douyin) baru-baru ini memperketat pembatasan pada konten yang dihasilkan AI (AIGC), menimbulkan kebingungan di kalangan kreator. Tindakan pembatasan meliputi penghapusan, pemblokiran, pembatasan lalu lintas, dan pencabutan hak komersial, dengan alasan seringkali melibatkan “penyebaran takhayul feodal”, “pelanggaran hak cipta”, “peristiwa fiktif”, “peniruan orang sungguhan”, dll. Meskipun platform berinvestasi besar-besaran dalam mengembangkan alat kreasi AI (seperti “Diandian” Xiaohongshu, “Jimeng” ByteDance) untuk menarik kreator, peninjauan konten AIGC cenderung lebih ketat, bahkan setelah ditandai dengan watermark AI masih dibatasi. Fokus penertiban platform adalah memerangi konten homogen dan kurang orisinal (seperti menyalin massal konten populer) serta menjaga keaslian komunitas (seperti “berbagi nyata” Xiaohongshu). Namun, “keaslian” secara alami bertentangan dengan AIGC, menyebabkan karya AI menghadapi standar peninjauan yang lebih ketat. Keadaan kontradiktif “ingin keduanya” ini, ditambah dengan batas aturan yang kabur, membuat kreator bingung. Sementara itu, penolakan kreator tradisional terhadap AIGC, potensi data yang dihasilkan AI mencemari model (model autophagy disorder), dll., juga memperburuk kesulitan tata kelola platform. Tindakan platform ini mungkin bertujuan untuk menertibkan konten AI berkualitas rendah yang melimpah, bukan melarang sepenuhnya. Di masa depan, kreator mungkin perlu mengeksplorasi strategi yang lebih menekankan kombinasi elemen orisinal manusia dengan bantuan AI seperti “aturan 532”, dan bergerak maju dalam ketidakpastian. (Sumber: 互联网平台现状：鼓励AI，限制AI)
🧰 Alat
Panggangan Pintar ASMOKE: Startup Jebolan DJI Ciptakan Pengalaman Barbekyu Outdoor Baru : ASMOKE, didirikan oleh mantan karyawan DJI Vince, menargetkan masalah barbekyu outdoor tradisional (sulit mengontrol suhu, operasi rumit), meluncurkan panggangan pelet kayu buah pintar pertama ASMOKE Essential. Produk ini menggunakan sistem kontrol suhu Flame Tech yang dikembangkan sendiri (dengan sensor ganda dan algoritma bawaan), mencapai kontrol suhu yang presisi (fluktuasi kecil, waktu memasak terlama 8 jam), dan menyediakan 8 mode memasak preset serta perpustakaan resep profesional, menurunkan ambang batas penggunaan bagi pemula. Juga dilengkapi sistem pembuangan abu otomatis untuk memudahkan pembersihan. Produk ini terutama ditujukan untuk pria paruh baya berusia 30-55 tahun yang mementingkan kualitas dan pengalaman cerdas. ASMOKE masuk melalui segmentasi cerdas, menciptakan diferensiasi di pasar panggangan tradisional, telah masuk ke saluran offline utama Amerika Utara seperti Home Depot, Lowe’s, dan dijual secara online (situs web independen, Amazon). Ekosistem produknya juga mencakup pelet kayu buah, meja barbekyu, dan aksesori lainnya, serta merancang solusi yang kompatibel untuk skenario seperti berkemah. Saat ini, pendapatan Amerika Utara menyumbang lebih dari 50%, dan secara aktif menjajaki pasar Eropa, tetapi menghadapi tantangan seperti saluran yang tersebar dan lokalisasi. ASMOKE telah menyelesaikan dua putaran pendanaan (termasuk investasi dari Profesor Ko Ping Keung), dengan perkiraan penjualan melebihi sepuluh juta dolar AS pada tahun 2025. (Sumber: 拿下高秉强融资，大疆系创业者做出蓝海爆品、众筹过百万美元｜产品观察)
Agen Cerdas Pertarungan Pokémon Berbasis AI Metamon Tampil Mengesankan : Tim dari University of Texas di Austin mengembangkan agen AI bernama Metamon, dilatih dengan menganalisis data replay 475.000 pertarungan manusia yang terakumulasi selama hampir satu dekade di platform Pokémon Showdown. Agen ini menggunakan arsitektur Transformer dan Offline Reinforcement Learning (Offline RL), tidak bergantung pada aturan preset atau heuristik, murni belajar strategi dari data pertarungan manusia. Tim peneliti mengubah data replay pertarungan dari sudut pandang orang ketiga menjadi sudut pandang orang pertama untuk pelatihan. Melalui arsitektur Actor-Critic dan pembaruan Temporal Difference (TD), model dilatih untuk membuat keputusan dalam lingkungan informasi tidak lengkap dan permainan strategi yang kompleks (pertarungan Pokémon disamakan dengan permainan yang menggabungkan strategi catur, ketidakpastian poker, dan kompleksitas StarCraft). Model yang dilatih bertarung melawan pemain global di server ladder Pokémon Showdown, berhasil masuk ke 10% teratas pemain aktif global, menunjukkan potensi AI berbasis data dalam permainan strategi yang kompleks. Arah penelitian di masa depan mencakup eksplorasi strategi pelatihan yang berbeda dan self-play skala besar untuk melampaui kinerja manusia. (Sumber: AI版本宝可梦冲榜上全球前10%，一次性「吃掉」10年47.5万场人类对战数据)
Robot Layanan Pelanggan AI Picu Kontroversi, Cursor Minta Maaf Atas Informasi Menyesatkan AI : Layanan pelanggan AI, selain memberikan kemudahan, juga menimbulkan masalah karena kemampuannya “berbicara omong kosong dengan serius”. Baru-baru ini, pengguna editor kode AI Cursor menemukan bahwa mereka tidak dapat login di beberapa perangkat secara bersamaan. Setelah bertanya melalui email ke layanan pelanggan, mereka menerima balasan dari layanan pelanggan AI yang menyatakan bahwa “langganan dirancang untuk penggunaan satu perangkat, beberapa perangkat memerlukan langganan terpisah”, yang memicu ketidakpuasan pengguna dan gelombang pembatalan langganan. Pengembang dan CEO Cursor kemudian mengklarifikasi bahwa ini adalah respons keliru dari layanan pelanggan AI, sebenarnya disebabkan oleh bug dalam tindakan anti-penipuan yang menyebabkan sesi logout secara tidak normal, dan berjanji untuk memperbaiki serta mengembalikan dana. Insiden ini menyoroti risiko menyesatkan yang dapat ditimbulkan oleh layanan pelanggan AI. Sebelumnya sudah ada kasus, seperti layanan pelanggan AI Air Canada yang memberikan informasi kebijakan pengembalian dana yang salah, menyebabkan perusahaan kalah dalam gugatan dan membayar kompensasi; layanan pelanggan AI dealer mobil yang membuat janji hukum yang mengikat untuk “menjual mobil seharga $1” setelah “digoda” oleh pengguna. Insiden-insiden ini memperingatkan perusahaan: penggunaan layanan pelanggan AI perlu memperjelas identitasnya untuk menghindari kesalahpahaman pengguna; jawaban AI jika tidak ditinjau mewakili perusahaan, mudah menimbulkan risiko hukum; harus membangun mekanisme pemantauan dan intervensi manusia yang sempurna, daripada sepenuhnya bergantung pada AI, terutama dalam menangani interpretasi kebijakan, janji kontrak, dan urusan serius lainnya. (Sumber: 被自家AI坑惨，一句误导引发程序员退订潮，Cursor CEO亲自道歉)
SocioVerse: Sistem Simulasi Sosial Berbasis Data Jutaan Pengguna Nyata Menarik Perhatian : Sistem SocioVerse, yang dikembangkan bersama oleh Universitas Fudan dan institusi lain, membangun kembaran digital masyarakat dengan fidelitas tinggi dengan mengintegrasikan data 10 juta pengguna nyata (dari Twitter/X, Xiaohongshu) dan teknologi AI canggih (GPT-4o, Claude 3.5, Gemini 1.5). Sistem ini mencakup empat mesin: Mesin Pengguna (membangun Agen virtual berdasarkan label multi-dimensi demografi, psikologi, perilaku, nilai), Mesin Lingkungan Sosial (mengambil berita, kebijakan, data ekonomi secara real-time untuk membangun latar belakang dinamis), Mesin Skenario (mensimulasikan aturan perilaku dan mekanisme umpan balik dalam situasi yang berbeda), Mesin Perilaku (menggabungkan ABM dan LLM untuk mensimulasikan perilaku individu dan interaksi penyebaran informasi). SocioVerse bertujuan untuk mensimulasikan dan memprediksi fenomena sosial skala besar, telah menunjukkan akurasi yang mengejutkan dalam eksperimen seperti prediksi pemilihan presiden, analisis reaksi berita mendadak, simulasi survei ekonomi nasional. Berbeda dengan lingkungan virtual tertutup seperti “Stanford Smallville”, SocioVerse secara langsung memodelkan berdasarkan data manusia nyata, menimbulkan kekhawatiran tentang potensi kemampuannya: teknologi ini dapat digunakan untuk memprediksi atau bahkan memanipulasi perilaku kelompok, mengubah platform sosial menjadi “penggembala digital”, mencapai kontrol diam-diam melalui modulasi informasi yang halus, memberikan dampak mendalam pada masyarakat. (Sumber: 世界上最强大的“政客”和“民意操纵者”，正在人工智能实验中诞生)
📚 Pembelajaran
Mantan Eksekutif Meituan Bao Ta Bicara Transformasi Talenta Era AI: Dari “Memecahkan Masalah” ke “Membuat Masalah” : Mantan Wakil Presiden Meituan, sekarang pendiri Qidian Lingzhi, Bao Ta, percaya bahwa model besar adalah peluang teknologi terbesar umat manusia hingga saat ini. Dia berbagi pengalamannya dari kelas minat komputer yang tidak populer di Chengdu No. 7 High School hingga menjadi pengusaha teknologi, menekankan pentingnya dorongan minat. Berbicara tentang dampak AI pada pendidikan, dia percaya AI dapat bertindak sebagai tutor yang dipersonalisasi, tetapi juga membawa tantangan (seperti AI mengerjakan tugas), fokus pendidikan harus bergeser dari “transfer pengetahuan” ke “pengembangan kemampuan”, terutama kemampuan mengajukan pertanyaan, berpikir kritis, dan pemecahan masalah kreatif. Popularitas AI menjadikannya keterampilan dasar, sekolah menengah harus mengajarkan cara berkolaborasi dengan AI. Kebutuhan talenta di masa depan akan bergeser dari “T-shaped” (kedalaman profesional + keluasan lintas disiplin) ke “π-shaped” (kedalaman dua profesional + inovasi lintas disiplin), menumbuhkan rasa ingin tahu dan keinginan eksplorasi sangat penting. Dia menyarankan siswa yang ingin memasuki bidang AI: 1. Kembangkan minat untuk menghadapi iterasi cepat; 2. Banyak praktik langsung (mengembangkan proyek kecil); 3. Kuasai pengetahuan dasar untuk memahami prinsip dan memprediksi tren. Dia memperkirakan bahwa kemampuan pemrograman AI dapat menghilangkan programmer tingkat menengah ke bawah dalam 3-5 tahun, menyoroti pentingnya transformasi kemampuan. (Sumber: 美团前高管转战AI：3-5年AI或淘汰中低端码农)
Evaluasi Kemampuan Visual GPT-4o: Generasi Kuat, Penalaran Lemah : Penelitian terbaru UCLA melalui tiga set eksperimen mengungkapkan keterbatasan GPT-4o dalam pemahaman dan penalaran gambar. Eksperimen pertama (mengikuti aturan global): GPT-4o tidak dapat mengikuti aturan global yang telah ditentukan sebelumnya (seperti “kiri adalah kanan”, “angka dikurangi 2”) untuk menghasilkan gambar, masih menjalankan instruksi secara harfiah, menunjukkan kurangnya pemahaman konteks dan kemampuan beradaptasi yang fleksibel. Eksperimen kedua (pengeditan gambar): Ketika diminta untuk melakukan modifikasi lokal yang presisi (seperti “hanya ubah pantulan”, “hanya hapus orang yang duduk”), GPT-4o sering melakukan kesalahan operasi, tidak dapat secara akurat membedakan batasan semantik, mengungkapkan pemahamannya yang kurang halus tentang konten dan struktur gambar. Eksperimen ketiga (penalaran multi-langkah dan logika kondisional): Menghadapi instruksi kompleks yang berisi penilaian kondisional dan multi-langkah (seperti “jika tidak ada kucing maka ganti anjing ke pantai”), GPT-4o menunjukkan kebingungan, tidak dapat menilai kondisi dengan benar, mengikuti rantai logika, seringkali menjalankan semua instruksi secara tumpang tindih. Kesimpulan penelitian: Meskipun GPT-4o memiliki kemampuan generasi gambar yang kuat, ia masih memiliki kekurangan signifikan dalam tugas visual kompleks yang membutuhkan pemahaman mendalam, kesadaran konteks, penalaran logis, dan kontrol presisi, lebih seperti “mesin instruksi yang canggih” daripada agen cerdas yang benar-benar memahami dunia. (Sumber: 生成很强，推理很弱：GPT-4o的视觉短板)
Panduan Memilih Model Baru OpenAI: o3, o4-mini, GPT-4.1 Masing-masing Punya Kelebihan : OpenAI baru-baru ini merilis beberapa model baru, pilihan perlu disesuaikan dengan kebutuhan: 1. o3: Model inferensi unggulan, paling cerdas, dirancang khusus untuk tugas kompleks (coding, matematika, sains, persepsi visual). Memiliki kemampuan pemanggilan alat otonom yang kuat (hingga 600 kali/respons, mendukung pencarian, Python, generasi/interpretasi gambar) dan kemampuan penalaran visual dinamis (mengintegrasikan gambar ke dalam siklus penalaran, dapat melihat dan beroperasi berulang kali). Berkat Reinforcement Learning yang diperluas, unggul dalam perencanaan jangka panjang dan penalaran sekuensial. Efisiensi biaya lebih baik dari yang diharapkan. 2. o4-mini: Model inferensi bernilai tinggi, cepat, biaya rendah (sekitar 1/10 dari o3), menyediakan konteks 200 ribu Token. Kemampuan alat setara dengan o3 (Python, browsing, pemrosesan gambar). Cocok untuk tugas yang sensitif terhadap biaya atau membutuhkan throughput tinggi. Tersedia dalam dua mode: o4-mini (fokus kecepatan) dan o4-mini-high (fokus presisi, daya komputasi lebih tinggi). 3. Seri GPT-4.1 (Khusus API): GPT-4.1: Model utama, kepatuhan instruksi presisi, memori konteks panjang kuat (1 juta Token), cocok untuk tugas pengembangan kompleks yang memerlukan eksekusi instruksi ketat dan pemrosesan dokumen panjang. GPT-4.1 mini: Pilihan kelas menengah, latensi/biaya rendah, kinerja mendekati versi lengkap 4.1, kepatuhan instruksi dan penalaran gambar lebih unggul dari GPT-4o. GPT-4.1 nano: Terkecil, tercepat, termurah ($0.1/M token), cocok untuk tugas sederhana seperti pelengkapan otomatis, klasifikasi, ekstraksi informasi. Ketiganya mendukung konteks 1 juta Token. (Sumber: 选AI比选对象还难，起名黑洞OpenAI的新模型，到底怎么选？)
💼 Bisnis
Hanwei Technology Bertaruh pada Bisnis Sensor Robot Humanoid untuk Terobosan : Pemimpin sensor gas Hanwei Technology (kapitalisasi pasar puluhan miliar) secara aktif memasuki jalur robot humanoid, mencari titik terobosan kinerja. Pendiri perusahaan, Ren Hongjun, berkomitmen untuk membangun “perusahaan seratus tahun”. Hanwei Technology memiliki akumulasi mendalam di bidang sensor, dengan pangsa pasar sensor gas domestik mencapai 75%. Dalam beberapa tahun terakhir, laba bersih non-berulang perusahaan telah menurun selama tiga tahun berturut-turut (turun 51,38%, 34,34%, 89,97% masing-masing pada 2022-2024). Pada tahun 2024, pendapatan sedikit turun 2,61% menjadi 2,228 miliar yuan, dengan laba bersih non-berulang hanya 5,633 juta yuan. Tekanan kinerja berasal dari persaingan pasar yang meningkat, peningkatan investasi R&D, dan bisnis baru (lini produksi MEMS, pengemasan dan pengujian laser, instrumen ultrasonik) yang belum menguntungkan. Robot humanoid dianggap sebagai titik pertumbuhan baru. Sensornya (sentuhan fleksibel, unit pengukuran inersia, strain gauge tekanan, hidung elektronik, dll.) telah membentuk matriks produk multi-dimensi, dan kulit elektronik fleksibel telah bekerja sama dengan beberapa produsen本体 (badan robot) dan memasok dalam batch kecil. Pendapatan bisnis sensor pada tahun 2024 adalah 341 juta yuan, menyumbang 15,3% dari pendapatan. Meskipun saat ini proporsi bisnis robot rendah, perusahaan mencantumkannya sebagai pekerjaan utama untuk tahun 2025, bertujuan untuk menangkap peluang industri kecerdasan terwujud. Pada saat yang sama, perusahaan juga memperluas aplikasi di bidang energi baru, otomotif, semikonduktor, medis, dll. (Sumber: 扣非净利连降3年，百亿科技龙头靠人形机器人突围？)
Zhitong Technology Investasi 300 Juta untuk Bangun Basis R&D dan Produksi Reducer Presisi Tinggi : Pemasok komponen inti robot Zhitong Technology mengumumkan peluncuran proyek basis R&D dan produksi kantor pusat reducer presisi tinggi, dengan total investasi sekitar 300 juta yuan, berlokasi di Kawasan Pengembangan Ekonomi Beijing, diharapkan beroperasi pada tahun 2027. Basis ini akan mengintegrasikan fungsi R&D, uji coba rekayasa, pengujian, penjualan, dan manajemen kantor pusat, membangun lini produksi manufaktur cerdas untuk reducer presisi tinggi yang digunakan dalam robot industri dan humanoid. Reducer adalah komponen kunci robot, mempengaruhi akurasi gerakan dan kapasitas beban. Zhitong Technology, didirikan pada tahun 2015, telah menjadi perusahaan terkemuka di bidang reducer presisi domestik, bekerja sama dengan Universitas Teknologi Beijing untuk mengatasi kesulitan teknis reducer RV, mencapai substitusi impor. Perusahaan memiliki布局 dalam berbagai teknologi transmisi seperti cycloid, harmonic, planetary, hypoid, roller screw, dengan pelanggan termasuk perusahaan robot lini pertama domestik dan internasional seperti Estun, Inovance, serta KUKA, ABB. Saat ini, kapasitas produksi tahunan reducer CRV adalah 200.000 unit, beroperasi pada kapasitas penuh, dengan pertumbuhan gabungan volume produksi dan penjualan sebesar 247% selama tiga tahun berturut-turut. Pembangunan basis baru bertujuan untuk meningkatkan kemampuan R&D dan kapasitas produksi, menyediakan solusi sistem transmisi robot secara keseluruhan. (Sumber: 耗资3亿，「智同科技」组建高精密减速机研发及总部生产基地、2027年将投产｜最前线)
Pendanaan di Bidang Kecerdasan Terwujud Memanas, Q1 2025 Pendanaan Domestik Lebih dari 3,5 Miliar : Pada kuartal pertama tahun 2025, aktivitas pendanaan di jalur kecerdasan terwujud (terutama robot humanoid) domestik melonjak, dengan total 37 transaksi pendanaan yang melibatkan 33 perusahaan, dengan jumlah total sekitar 3,5 miliar RMB. Jumlah peristiwa pendanaan telah mencapai hampir 70% dari total tahun lalu. Di antaranya, 11 perusahaan menerima pendanaan lebih dari 100 juta, dengan perusahaan R&D本体 (badan) robot humanoid mendominasi jumlah pendanaan teratas, seperti TARS (它石智航) (putaran Angel 120 juta USD, rekor), Qianxun Intelligence (千寻智能) (528 juta), Xinghaitu (星海图) (300 juta), Zhongqing Robot (众擎机器人) (200 juta). Secara geografis, perusahaan terkonsentrasi di Beijing (8 perusahaan), Shanghai (10 perusahaan), Shenzhen (7 perusahaan). Perusahaan yang baru didirikan (2023, 2024) dan putaran pendanaan awal (Angel, Pre-A) mendominasi. Investor termasuk raksasa teknologi seperti Tencent, Baidu, Alibaba, Lenovo, iFlytek, serta BUMN dari berbagai daerah seperti Beijing dan Shanghai. Selain itu, investasi antar perusahaan robot juga menjadi tren (seperti Yuejiang menginvestasikan di Zhongke Wuji, Zhiyuan menginvestasikan di Hillbot). Perusahaan R&D perangkat lunak (9 perusahaan) dan komponen inti (5 perusahaan) juga menerima pendanaan. Meskipun mendapat dukungan modal yang kuat, jalur komersialisasi masih menjadi tantangan dan titik kontroversi utama di bidang ini. (Sumber: 具身智能资本盛宴：3个月37笔融资，北上深争锋BAT下场，人形机器人最火)
36Kr Gelar Konferensi AI Partner 2025, Fokus pada Super App : Pada 18 April, 36Kr menyelenggarakan Konferensi AI Partner 2025 di Shanghai Model Space dengan tema “Super App Telah Tiba”, membahas tren dan prospek Super App di era AI. Konferensi ini mengumpulkan para pemimpin akademis dan industri seperti Liu Zhiyi (Shanghai Jiao Tong University), Ji Zhaohui (AMD), Ruan Yu (Baidu), Wan Weixing (Qualcomm), Chen Jufeng (Xianyu), Zhou Miao (Dahua Technology). CEO 36Kr Feng Dagang menunjukkan bahwa perhatian disruptif yang disebabkan oleh AI adalah waktu terbaik untuk membangun merek. Para tamu berbagi aplikasi dan praktik AI di bidang kecerdasan terwujud, mesin komputasi, transformasi industri (seperti pemasaran, transportasi), pengalaman terminal, perdagangan barang bekas, keamanan, dll. Konferensi ini merilis “Kasus Inovasi Aplikasi AI Native 2025” dan “Penghargaan Inovasi AI Partner 2025”, menampilkan hasil implementasi AI dalam manufaktur cerdas, layanan pelanggan, pembuatan konten, manajemen perusahaan, medis, dll. Diskusi meja bundar investor dan dialog Mitra membahas secara mendalam logika investasi aplikasi AI, tantangan komersialisasi, dan arah pengembangan di masa depan, menekankan pentingnya penggerak skenario, nilai pengguna, inovasi teknologi, dan sinergi ekosistem. (Sumber: 下一个AI超级应用在哪？看36氪2025AI Partner大会解码未来趋势)
🌟 Komunitas
LeCun Skeptis Terhadap Jalur LLM, Picu Diskusi Industri : Kepala Ilmuwan AI Meta Yann LeCun baru-baru ini berulang kali secara terbuka menyatakan ketidaksukaannya terhadap jalur Large Language Model (LLM) arus utama saat ini, berpendapat bahwa prediksi autoregresif memiliki masalah mendasar (divergensi, akumulasi kesalahan), tidak dapat mengarah ke AI tingkat manusia, bahkan memprediksi bahwa dalam beberapa tahun tidak ada yang akan menggunakannya lagi. Dia percaya LLM tidak dapat memahami dunia fisik dengan baik, kurang akal sehat, penalaran, dan kemampuan perencanaan. Dia menganjurkan agar fokus penelitian harus beralih ke AI yang dapat memahami dunia fisik, memiliki memori jangka panjang, dapat bernalar dan merencanakan, dan sangat mendorong JEPA (Joint Embedding Predictive Architecture) yang dia usulkan sebagai alternatif. Pandangan LeCun memicu kontroversi, beberapa mengkritik “dogmatisme”-nya yang dapat menyebabkan Meta tertinggal dalam perlombaan AI, dan menyalahkan kinerja Llama 4 yang kurang baik padanya. Tetapi ada juga pendukung yang menghargai keteguhannya pada prinsip dan filosofi sumber terbuka, percaya bahwa mengeksplorasi jalur di luar LLM (seperti sistem visual berbasis self-supervised, non-generatif) bermanfaat bagi pengembangan AI jangka panjang. Tim LeCun pernah menghadapi badai opini publik karena merilis LLM literatur ilmiah Galactica, yang mungkin juga mempengaruhi sikapnya terhadap demam AI saat ini. (Sumber: LeCun被痛批：你把Meta搞砸了，烧掉千亿算力，自曝折腾20年彻底失败)
Startup Silicon Valley Mechanize Ingin Otomatisasi Semua Pekerjaan, Picu Kontroversi Etis : Perusahaan baru Mechanize, yang didirikan oleh salah satu pendiri Epoch AI Tamay Besiroglu, mengusulkan tujuan ambisius “otomatisasi penuh semua pekerjaan” dan “otomatisasi penuh ekonomi”, bertujuan untuk menggantikan tenaga kerja manusia dengan melatih agen AI menggunakan Reinforcement Learning melalui pembangunan lingkungan virtual yang mensimulasikan skenario kerja nyata dan sistem evaluasi, menargetkan pasar tenaga kerja global senilai 60 triliun USD (awalnya fokus pada pekerjaan kerah putih). Rencana ini telah menerima investasi dari tokoh AI seperti Jeff Dean. Namun, tujuan ini memicu kontroversi besar, dikritik sebagai “pengkhianat manusia”, “tujuan berbahaya”, dianggap akan menyebabkan pengangguran massal dan memperburuk kesenjangan kekayaan. Besiroglu berargumen bahwa otomatisasi akan menciptakan kekayaan besar dan standar hidup yang lebih tinggi, dan kesejahteraan ekonomi tidak hanya berasal dari upah. Meskipun visinya ekstrem, kekurangan yang dia tunjukkan pada agen AI saat ini dalam hal keandalan, pemrosesan konteks panjang, otonomi, perencanaan jangka panjang, serta jalur teknis untuk mengatasi masalah ini melalui generasi data yang diperlukan untuk otomatisasi dan sistem evaluasi, menyentuh tantangan nyata penting dalam pengembangan AI. (Sumber: 硅谷AI初创要让60亿人失业，网友痛批人类叛徒，Jeff Dean已投)
Vectara Rilis Peringkat Halusinasi Model AI, Model Google Tampil Menonjol : Vectara merilis peringkat yang mengevaluasi tingkat halusinasi Large Language Model (LLM). Peringkat ini bekerja dengan mengajukan pertanyaan kepada model berdasarkan konten artikel tertentu, dan menggunakan model evaluasi milik Vectara sendiri untuk menilai proporsi halusinasi (yaitu, informasi yang tidak sesuai dengan teks asli atau dibuat-buat) dalam jawaban. Berdasarkan tangkapan layar peringkat, model Google (kemungkinan merujuk pada seri Gemini) menunjukkan kinerja yang sangat baik dengan tingkat halusinasi yang rendah. o3-mini-high dari OpenAI juga berkinerja baik. Perlu dicatat bahwa model sumber terbuka GLM dari Zhipu AI Tiongkok juga meraih peringkat yang cukup baik dalam daftar ini, menunjukkan potensinya dalam hal akurasi faktual. Peringkat dan model evaluasi ini telah dipublikasikan, memberikan referensi bagi industri untuk membandingkan secara kuantitatif keandalan LLM yang berbeda dalam tugas-tugas tertentu. (Sumber: karminski3)
AI Unggul dalam Tugas Tertentu, Namun Masih Kurang dalam Akal Sehat dan Kognisi Dasar : Pengguna Reddit membahas bahwa AI saat ini (seperti LLM) mungkin melampaui kebanyakan orang dalam domain pengetahuan tertentu dan pemrosesan informasi (komentar menyebut “more knowledgeable” daripada “smarter”), tetapi masih menunjukkan kekurangan dalam penilaian akal sehat, pemahaman dunia fisik (seperti menghitung batu dalam gambar), dll. Beberapa komentar berpendapat bahwa AI sekaligus “sangat pintar” dan “sangat bodoh”, mampu menyelesaikan masalah tingkat tinggi dalam domainnya, tetapi mungkin gagal dalam tugas sederhana. “Kecerdasan” AI dianggap lebih didasarkan pada data masif daripada pemahaman sejati. Pengalaman pengguna juga mengkonfirmasi hal ini, seperti Gemini yang dalam beberapa kasus berperilaku “bodoh”, sementara GPT unggul dalam beberapa aspek, tetapi terkadang jawabannya tidak benar-benar “memahami” pertanyaan. Ketidakseimbangan kemampuan ini adalah ciri khas tahap pengembangan AI saat ini. (Sumber: Reddit r/ArtificialInteligence)
Pengguna Mengatakan “Terima Kasih” pada AI Picu Diskusi: Proyeksi Emosional & Konsumsi Sumber Daya : Pengguna X bertanya kepada Sam Altman tentang biaya mengatakan “tolong” dan “terima kasih” kepada AI, Altman memperkirakan mencapai puluhan juta dolar tetapi menganggapnya sepadan. Fenomena ini memicu diskusi: mengapa harus sopan kepada AI yang tidak memiliki emosi? Penelitian psikologi (seperti eksperimen Reeves & Nass) menunjukkan bahwa manusia cenderung memanusiakan objek yang menunjukkan karakteristik mirip manusia, mengaktifkan “persepsi kehadiran sosial”. Kesopanan terhadap AI mencerminkan karakter dan kebiasaan pengguna, juga bisa menjadi kebutuhan “proyeksi emosional” atau “pelampiasan emosional”. Ada pandangan bahwa kata-kata sopan bahkan dapat “melatih” AI, membuatnya merespons lebih baik (meniru respons manusia terhadap kesopanan). Namun, ini juga membawa risiko, AI dapat belajar dan memperkuat bias (seperti Microsoft Tay), atau menangani topik sensitif secara tidak tepat. Sementara itu, setiap interaksi (termasuk “terima kasih”) mengkonsumsi listrik dan sumber daya air, menimbulkan kekhawatiran tentang keberlanjutan AI. Bersikap sopan kepada AI, selain merupakan perpanjangan naluri sosial manusia, juga secara tidak sengaja meningkatkan biaya fisik pengoperasian AI. (Sumber: 对 ChatGPT 说「谢谢」，可能是你每天做过最奢侈的事、Reddit r/ChatGPT、Reddit r/ChatGPT)
Potensi dan Tantangan Aplikasi AI di Bidang Pendidikan : Pengguna Reddit membahas prospek aplikasi AI dalam pendidikan. Pendukung berpendapat bahwa AI (seperti ChatGPT) dapat menjadi alat pembelajaran yang dipersonalisasi, membantu memahami mata pelajaran seperti matematika, dan menyediakan lingkungan tanya jawab tanpa penilaian. AI diharapkan menjadi asisten guru, menangani pertanyaan di luar topik atau menyediakan pencarian informasi cepat, bahkan membimbing siswa untuk mencari jawaban secara mandiri. Beberapa sekolah sudah mulai mencoba kelas AI “tanpa guru” (seperti di Inggris, Texas AS), memanfaatkan AI untuk pengajaran yang disesuaikan, fokus pada kelemahan siswa. Namun, tantangannya juga jelas: keandalan AI (masalah halusinasi) menuntut pengguna memiliki pemikiran kritis dan kemampuan verifikasi fakta; ketergantungan berlebihan pada AI dapat menghambat pemikiran mendalam dan pengembangan kemampuan belajar mandiri; AI dapat digunakan untuk menyontek; AI juga dapat membawa bias atau memberikan informasi yang tidak pantas. Peran AI di masa depan dalam pendidikan lebih mungkin sebagai pendukung daripada pengganti sepenuhnya, memerlukan desain dan optimalisasi AI khusus untuk skenario pendidikan, serta penyelesaian masalah etika, privasi, dan keadilan. (Sumber: Reddit r/ArtificialInteligence)
💡 Lainnya
CFO OpenAI Bicara Jalur AGI & Kebutuhan Daya Komputasi : CFO OpenAI Sarah Friar di KTT Goldman Sachs berbagi pandangan perusahaan tentang pengembangan AGI dan strategi. Dia percaya gelombang AI lebih besar dari internet, mobile internet, dan OpenAI berinovasi di semua lini. Dia menekankan pentingnya aplikasi AI oleh perusahaan dan berbagi kasus penggunaan ChatGPT dan DeepResearch untuk menyelesaikan analisis pendanaan internal, dll. OpenAI membagi pengembangan AGI menjadi lima tahap: prediksi real-time (Chatbot), penalaran (seri o), agen (Agent, telah meluncurkan Deep Research, Operator, akan merilis agen pemrograman otonom A-SWE), dunia inovasi (memperluas batas pengetahuan), organisasi agen (arah masa depan). Dia percaya AGI sudah dekat, tetapi dunia belum siap memanfaatkannya sepenuhnya. Mencapai AGI perlu mengikuti tiga hukum penskalaan (scaling law): pra-pelatihan, pasca-pelatihan, komputasi saat inferensi, dengan kebutuhan daya komputasi yang tumbuh secara eksponensial. Dia menyebutkan rencana “Stargate” OpenAI mungkin memerlukan investasi 500 miliar USD dan daya komputasi 10 Gigawatt, mengakui bahwa kekurangan daya komputasi telah membatasi peluncuran model seperti Sora, dan menekankan pentingnya memiliki infrastruktur AI otonom (mirip AWS). (Sumber: OpenAI CFO重磅曝料：AGI近在咫尺，全球最强编程智能体已就绪)
Startup Jebolan Huawei Banjiri Jalur Robot, Bentuk Kekuatan Baru : Menyusul Zhihui Jun (Peng Zhihui) mendirikan Zhiyuan Robot, lebih banyak mantan karyawan Huawei, terutama talenta dari BU Mobil (Divisi Solusi Mobil Cerdas), memasuki bidang kecerdasan terwujud dan robotika, membentuk “pasukan” startup robot “aliran Huawei”. Perwakilan terbaru adalah TARS (它石智航), didirikan bersama oleh mantan CTO mengemudi otonom Huawei Car BU Chen Yilun dan “anak jenius” Ding Wenchao (pernah memimpin jaringan keputusan mengemudi cerdas ADS), baru-baru ini menerima pendanaan putaran Angel 120 juta USD. Ding Wenchao percaya pengalaman rekayasa dan loop data tertutup dari mengemudi otonom dapat ditransfer ke kecerdasan terwujud. Selain itu, mantan eksekutif Huawei Research USA Hu Luhui mendirikan Zhicheng AI, fokus pada robot industri. Leju Robot bekerja sama dengan Huawei Cloud untuk mengembangkan model PanGu + robot Kuafu. Anak perusahaan yang sepenuhnya dimiliki Huawei, Jímu Robot, juga fokus pada robot industri. Para pendiri ini umumnya percaya bahwa AI dan model besar membawa peluang baru bagi robotika, dan model iterasi cepat tim kecil perusahaan rintisan lebih cocok untuk jalur baru. Mereka membawa kemampuan rekayasa Huawei, budaya kerja keras, bahkan model insentif saham ke perusahaan baru, dan mendapatkan dukungan modal berkat latar belakang Huawei mereka. Tetapi mereka masih menghadapi tantangan seperti lokalisasi komponen inti, validasi teknologi, dan implementasi komersial, perlu membuktikan kekuatan mereka dalam persaingan dengan startup dari kalangan akademisi dan perusahaan besar lainnya. (Sumber: 离开任正非的天才少年里， 藏着一个机器人军团)
