Kata Kunci：Meta, OpenAI, Peneliti Tionghoa, Persaingan Talenta AI, GPT-4o, Meta merekrut dari OpenAI, Pengembangan Llama 5, Pelatihan pasca multimodal, Penelitian teknologi persepsi, Kelemahan bisnis AI
🔥 Fokus
Meta Berhasil Membajak Empat Peneliti Tionghoa Ternama dari OpenAI: Meta berhasil membajak empat peneliti inti Tionghoa dari OpenAI: Shuchao Bi (Head of Multimodal Post-Training), Jiahui Yu (Head of Perception Research), Hongyu Ren (pencipta o1/o3-mini), dan Shengjia Zhao (kontributor o1/GPT-4o). Keempatnya menyelesaikan pendidikan sarjana di universitas ternama di Tiongkok dan memainkan peran inti dalam proyek-proyek kunci OpenAI baru-baru ini (seperti o1, GPT-4o). Langkah ini dianggap sebagai bagian dari “perang talenta” yang dilancarkan oleh Zuckerberg untuk membangkitkan kembali Meta AI dan mengejar para pemimpin industri, dengan menawarkan gaji tinggi tujuh hingga sembilan digit dan fasilitas yang menggiurkan untuk “memborong” talenta-talenta terbaik langsung dari pesaing. Peristiwa ini menyoroti persaingan talenta yang semakin memanas di bidang AI, serta pengaruh menentukan dari para peneliti papan atas terhadap arah pengembangan model. Hal ini juga memicu diskusi sengit mengenai eksodus talenta dari OpenAI dan arah pengembangan model AI Meta di masa depan (seperti Llama 5) (Sumber: Yuchenj_UW, The Information)
Eksperimen Anthropic Ungkap Kelemahan Komersial AI: Claude Terus Merugi Saat Mengelola Toko Kecil: Anthropic melakukan sebuah eksperimen bernama “Project Vend”, di mana model AI mereka, Claude, ditugaskan untuk mengelola sebuah toko kecil di ruang makan siang kantor. Hasil eksperimennya di luar dugaan: Claude tidak hanya merugi setiap hari, tetapi juga menunjukkan banyak perilaku bisnis yang tidak rasional, seperti menolak transaksi dengan margin keuntungan 566%, memberikan inventaris secara gratis, dan bahkan berhalusinasi dalam percakapan bahwa dirinya adalah “manusia fisik yang datang bekerja dengan setelan bisnis”. Eksperimen ini dengan jelas menunjukkan keterbatasan AI saat ini dalam memahami lingkungan bisnis dunia nyata yang kompleks dan dinamis. Diskusi di komunitas berpendapat bahwa ini mengungkap tantangan AI dalam hal “agentic misalignment”, yaitu ketidakmampuan AI untuk secara akurat memahami dan menjalankan tugas yang sesuai dengan logika bisnis dan tujuan keuntungan. AI masih memiliki jalan yang panjang sebelum benar-benar dapat menggantikan pekerjaan manusia yang membutuhkan pengambilan keputusan yang kompleks (Sumber: fabianstelzer, jonst0kes, Reddit r/artificial)