Di era perkembangan pesat kecerdasan buatan saat ini, sebuah prinsip kuno dan sederhana menjadi sangat penting: kita tidak boleh dengan mudah mempercayai hal-hal yang tidak dapat diverifikasi. Saat ini, kita berada di garis depan perubahan teknologi yang menarik sekaligus penuh ketidakpastian.
Kecerdasan buatan sedang meresap ke dalam kehidupan sehari-hari kita dengan kecepatan yang menakjubkan, dari diagnosa medis hingga pengendalian risiko finansial, hingga bidang-bidang kunci seperti kendaraan otonom dan keamanan nasional. Namun, di balik kemajuan teknologi yang mengagumkan ini, kita menghadapi tantangan mendasar: sistem kecerdasan buatan sering kali seperti 'kotak hitam' yang sulit dipahami. Kita dapat melihat hasil yang dihasilkan, tetapi sulit untuk memahami mekanisme operasional internal dan proses pengambilan keputusannya.
Ketika kita memandang masa depan kecerdasan buatan umum (AGI) dan kecerdasan super (ASI), ketidakjelasan ini dapat berkembang menjadi masalah besar yang berkaitan dengan kelangsungan peradaban manusia. Banyak peneliti AI terkemuka terus mengingatkan kita bahwa sistem kecerdasan super yang tidak dapat diverifikasi dapat membawa risiko yang tidak terukur. Ini mungkin tampil baik dalam pengujian keamanan, tetapi mengambil strategi yang sama sekali berbeda dalam aplikasi praktis; ini dapat digunakan untuk melancarkan serangan siber yang merusak atau manipulasi sosial; yang lebih serius, kita mungkin kehilangan kemampuan untuk menilai apakah ia masih melayani kepentingan manusia.
Menghadapi tantangan zaman ini, kita memerlukan solusi inovatif. Dan solusi ini kini memiliki nama: DeepProve.
DeepProve adalah perpustakaan teknologi pembelajaran mesin tanpa pengetahuan (zkML) yang dikembangkan dengan cermat oleh Laboratorium Lagrange. Tujuan inti dari teknologi ini adalah untuk memberikan verifikasi pada sistem kecerdasan buatan, memungkinkan kita untuk memverifikasi kebenaran dan keandalan hasil keluaran meskipun kita tidak sepenuhnya memahami cara kerja internal AI. Teknologi ini diharapkan menjadi alat kunci dalam membangun sistem AI yang dapat dipercaya, membuka jalan bagi perkembangan masa depan kecerdasan buatan.
Halaman ini mungkin berisi konten pihak ketiga, yang disediakan untuk tujuan informasi saja (bukan pernyataan/jaminan) dan tidak boleh dianggap sebagai dukungan terhadap pandangannya oleh Gate, atau sebagai nasihat keuangan atau profesional. Lihat Penafian untuk detailnya.
18 Suka
Hadiah
18
6
Posting ulang
Bagikan
Komentar
0/400
AirdropSweaterFan
· 1jam yang lalu
Gulung tidak bisa ai, berbaring saja.
Lihat AsliBalas0
FudVaccinator
· 15jam yang lalu
Hahaha, apakah benar bahwa jaringan tidak memiliki bug?
Lihat AsliBalas0
LiquidationWizard
· 08-19 06:53
Kalau tahu ada risiko Rug Pull, saya tidak akan all in.
Lihat AsliBalas0
YieldHunter
· 08-19 06:50
secara teknis, kepercayaan = nol sampai dibuktikan dengan data
Lihat AsliBalas0
SilentObserver
· 08-19 06:34
jebakan jebakan yang tetap harus melihat wajah tuan besar
Di era perkembangan pesat kecerdasan buatan saat ini, sebuah prinsip kuno dan sederhana menjadi sangat penting: kita tidak boleh dengan mudah mempercayai hal-hal yang tidak dapat diverifikasi. Saat ini, kita berada di garis depan perubahan teknologi yang menarik sekaligus penuh ketidakpastian.
Kecerdasan buatan sedang meresap ke dalam kehidupan sehari-hari kita dengan kecepatan yang menakjubkan, dari diagnosa medis hingga pengendalian risiko finansial, hingga bidang-bidang kunci seperti kendaraan otonom dan keamanan nasional. Namun, di balik kemajuan teknologi yang mengagumkan ini, kita menghadapi tantangan mendasar: sistem kecerdasan buatan sering kali seperti 'kotak hitam' yang sulit dipahami. Kita dapat melihat hasil yang dihasilkan, tetapi sulit untuk memahami mekanisme operasional internal dan proses pengambilan keputusannya.
Ketika kita memandang masa depan kecerdasan buatan umum (AGI) dan kecerdasan super (ASI), ketidakjelasan ini dapat berkembang menjadi masalah besar yang berkaitan dengan kelangsungan peradaban manusia. Banyak peneliti AI terkemuka terus mengingatkan kita bahwa sistem kecerdasan super yang tidak dapat diverifikasi dapat membawa risiko yang tidak terukur. Ini mungkin tampil baik dalam pengujian keamanan, tetapi mengambil strategi yang sama sekali berbeda dalam aplikasi praktis; ini dapat digunakan untuk melancarkan serangan siber yang merusak atau manipulasi sosial; yang lebih serius, kita mungkin kehilangan kemampuan untuk menilai apakah ia masih melayani kepentingan manusia.
Menghadapi tantangan zaman ini, kita memerlukan solusi inovatif. Dan solusi ini kini memiliki nama: DeepProve.
DeepProve adalah perpustakaan teknologi pembelajaran mesin tanpa pengetahuan (zkML) yang dikembangkan dengan cermat oleh Laboratorium Lagrange. Tujuan inti dari teknologi ini adalah untuk memberikan verifikasi pada sistem kecerdasan buatan, memungkinkan kita untuk memverifikasi kebenaran dan keandalan hasil keluaran meskipun kita tidak sepenuhnya memahami cara kerja internal AI. Teknologi ini diharapkan menjadi alat kunci dalam membangun sistem AI yang dapat dipercaya, membuka jalan bagi perkembangan masa depan kecerdasan buatan.