Berikut adalah posting tamu dari Felix Xu, Pendiri ARPA Network.
Pendekatan pemerintah AS terhadap kecerdasan buatan (AI) telah berubah secara dramatis, menekankan inovasi yang dipercepat daripada pengawasan regulasi. Secara khusus, perintah eksekutif Presiden Donald Trump, Menghapus Hambatan untuk Kepemimpinan Amerika dalam Kecerdasan Buatan, telah menetapkan nada baru untuk pengembangan AI, yang berakar pada promosi kebebasan berbicara dan kemajuan teknologi. Demikian pula, penolakan Wakil Presiden AS JD Vance untuk mendukung perjanjian keselamatan AI global menandakan bahwa Amerika akan memprioritaskan inovasi tanpa mengorbankan keunggulan kompetitifnya.
Namun, seiring dengan semakin meningkatnya pengaruh sistem AI di pasar keuangan, infrastruktur kritis, dan wacana publik, pertanyaannya tetap: Bagaimana kita dapat memastikan kepercayaan dan keandalan dalam keputusan dan keluaran yang didorong oleh model AI tanpa menghambat inovasi?
Inilah tempat Verifiable AI berperan, menawarkan pendekatan AI yang transparan dan aman secara kriptografis yang memastikan akuntabilitas tanpa regulasi yang berlebihan.
Tantangan AI Tanpa Transparansi
Kemajuan pesat AI telah membuka era baru agen AI cerdas yang mampu membuat keputusan kompleks dan otonom. Namun tanpa transparansi, sistem ini dapat menjadi tidak terduga dan tidak dapat dipertanggungjawabkan.
Misalnya, agen AI keuangan, yang bergantung pada model pembelajaran mesin yang canggih untuk menganalisis dataset yang sangat besar, sekarang beroperasi dengan persyaratan pengungkapan yang lebih sedikit. Meskipun ini mendorong inovasi, ini juga menimbulkan kesenjangan kepercayaan: tanpa wawasan tentang bagaimana agen AI ini mencapai kesimpulannya, perusahaan dan pengguna mungkin kesulitan untuk memverifikasi akurasi dan keandalannya.
Kejatuhan pasar yang dipicu oleh pengambilan keputusan yang salah dari model AI bukan hanya risiko teoritis, tetapi merupakan kemungkinan jika model AI diterapkan tanpa langkah-langkah pengaman yang dapat diverifikasi. Tantangannya bukan tentang memperlambat kemajuan AI tetapi memastikan bahwa hasilnya dapat dibuktikan, divalidasi, dan dipercaya.
Seperti yang pernah dikatakan oleh psikolog terkenal Harvard, B.F. Skinner, "Masalah sebenarnya bukan apakah mesin berpikir, tetapi apakah manusia berpikir." Dalam AI, masalah utama bukan hanya seberapa cerdas sistem ini, tetapi bagaimana manusia dapat memverifikasi dan mempercayai kecerdasan mereka.
Bagaimana Verifiable AI Menjembatani Kesenjangan Kepercayaan
Russel Wald, direktur eksekutif di Stanford Institute for Human-Centered Artificial Intelligence, merangkum pendekatan AI AS:
“Keamanan tidak akan menjadi fokus utama, tetapi sebaliknya, itu akan menjadi inovasi yang dipercepat dan keyakinan bahwa teknologi adalah sebuah kesempatan.”
Inilah alasan mengapa Verifiable AI sangat penting. Ini memungkinkan inovasi AI tanpa mengorbankan kepercayaan, memastikan keluaran AI dapat divalidasi dengan cara yang terdesentralisasi dan menjaga privasi.
AI yang Dapat Diverifikasi memanfaatkan teknik kriptografi seperti Bukti Tanpa Pengetahuan (ZKPs) dan Pembelajaran Mesin Tanpa Pengetahuan (ZKML) untuk memberikan pengguna kepercayaan dalam keputusan AI tanpa mengungkapkan data kepemilikan.
ZKP memungkinkan sistem AI untuk menghasilkan bukti kriptografis yang mengonfirmasi bahwa keluaran adalah sah tanpa mengungkapkan data atau proses yang mendasarinya. Ini memastikan integritas bahkan di lingkungan dengan pengawasan regulasi yang minimal.
ZKML menghadirkan model AI yang dapat diverifikasi di blockchain, memungkinkan keluaran AI yang dapat dipercaya dan terbukti secara matematis. Ini sangat penting untuk oracle AI dan pengambilan keputusan berbasis data di industri seperti keuangan, kesehatan, dan pemerintahan.
ZK-SNARKs mengubah perhitungan AI menjadi bukti yang dapat diverifikasi, memastikan model AI beroperasi dengan aman sambil melindungi hak kekayaan intelektual dan privasi pengguna.
Pada dasarnya, Verifiable AI menyediakan lapisan verifikasi independen, memastikan bahwa sistem AI tetap transparan, akuntabel, dan kemungkinan akurat.
AI yang Dapat Diverifikasi: Masa Depan Akuntabilitas AI
Trajectory AI Amerika ditetapkan untuk inovasi agresif. Tetapi daripada hanya bergantung pada pengawasan pemerintah, industri harus mendukung solusi teknologi yang memastikan kemajuan dan kepercayaan.
Beberapa perusahaan mungkin memanfaatkan regulasi AI yang lebih longgar untuk meluncurkan produk tanpa pemeriksaan keselamatan yang memadai. Namun, Verifiable AI menawarkan alternatif yang kuat yang memberdayakan organisasi dan individu untuk membangun sistem AI yang dapat dibuktikan, dapat diandalkan, dan tahan terhadap penyalahgunaan.
Dalam dunia di mana AI membuat keputusan yang semakin signifikan, solusinya bukanlah memperlambat kemajuan, melainkan membuat AI dapat diverifikasi. Itulah kunci untuk memastikan AI tetap menjadi kekuatan untuk inovasi, kepercayaan, dan dampak global jangka panjang.
Konten ini hanya untuk referensi, bukan ajakan atau tawaran. Tidak ada nasihat investasi, pajak, atau hukum yang diberikan. Lihat Penafian untuk pengungkapan risiko lebih lanjut.
AI yang Dapat Diverifikasi: Kunci untuk Menyeimbangkan Inovasi dan Kepercayaan dalam Kebijakan AI
Berikut adalah posting tamu dari Felix Xu, Pendiri ARPA Network.
Pendekatan pemerintah AS terhadap kecerdasan buatan (AI) telah berubah secara dramatis, menekankan inovasi yang dipercepat daripada pengawasan regulasi. Secara khusus, perintah eksekutif Presiden Donald Trump, Menghapus Hambatan untuk Kepemimpinan Amerika dalam Kecerdasan Buatan, telah menetapkan nada baru untuk pengembangan AI, yang berakar pada promosi kebebasan berbicara dan kemajuan teknologi. Demikian pula, penolakan Wakil Presiden AS JD Vance untuk mendukung perjanjian keselamatan AI global menandakan bahwa Amerika akan memprioritaskan inovasi tanpa mengorbankan keunggulan kompetitifnya.
Namun, seiring dengan semakin meningkatnya pengaruh sistem AI di pasar keuangan, infrastruktur kritis, dan wacana publik, pertanyaannya tetap: Bagaimana kita dapat memastikan kepercayaan dan keandalan dalam keputusan dan keluaran yang didorong oleh model AI tanpa menghambat inovasi?
Inilah tempat Verifiable AI berperan, menawarkan pendekatan AI yang transparan dan aman secara kriptografis yang memastikan akuntabilitas tanpa regulasi yang berlebihan.
Tantangan AI Tanpa Transparansi
Kemajuan pesat AI telah membuka era baru agen AI cerdas yang mampu membuat keputusan kompleks dan otonom. Namun tanpa transparansi, sistem ini dapat menjadi tidak terduga dan tidak dapat dipertanggungjawabkan.
Misalnya, agen AI keuangan, yang bergantung pada model pembelajaran mesin yang canggih untuk menganalisis dataset yang sangat besar, sekarang beroperasi dengan persyaratan pengungkapan yang lebih sedikit. Meskipun ini mendorong inovasi, ini juga menimbulkan kesenjangan kepercayaan: tanpa wawasan tentang bagaimana agen AI ini mencapai kesimpulannya, perusahaan dan pengguna mungkin kesulitan untuk memverifikasi akurasi dan keandalannya.
Kejatuhan pasar yang dipicu oleh pengambilan keputusan yang salah dari model AI bukan hanya risiko teoritis, tetapi merupakan kemungkinan jika model AI diterapkan tanpa langkah-langkah pengaman yang dapat diverifikasi. Tantangannya bukan tentang memperlambat kemajuan AI tetapi memastikan bahwa hasilnya dapat dibuktikan, divalidasi, dan dipercaya.
Seperti yang pernah dikatakan oleh psikolog terkenal Harvard, B.F. Skinner, "Masalah sebenarnya bukan apakah mesin berpikir, tetapi apakah manusia berpikir." Dalam AI, masalah utama bukan hanya seberapa cerdas sistem ini, tetapi bagaimana manusia dapat memverifikasi dan mempercayai kecerdasan mereka.
Bagaimana Verifiable AI Menjembatani Kesenjangan Kepercayaan
Russel Wald, direktur eksekutif di Stanford Institute for Human-Centered Artificial Intelligence, merangkum pendekatan AI AS:
Inilah alasan mengapa Verifiable AI sangat penting. Ini memungkinkan inovasi AI tanpa mengorbankan kepercayaan, memastikan keluaran AI dapat divalidasi dengan cara yang terdesentralisasi dan menjaga privasi.
AI yang Dapat Diverifikasi memanfaatkan teknik kriptografi seperti Bukti Tanpa Pengetahuan (ZKPs) dan Pembelajaran Mesin Tanpa Pengetahuan (ZKML) untuk memberikan pengguna kepercayaan dalam keputusan AI tanpa mengungkapkan data kepemilikan.
Pada dasarnya, Verifiable AI menyediakan lapisan verifikasi independen, memastikan bahwa sistem AI tetap transparan, akuntabel, dan kemungkinan akurat.
AI yang Dapat Diverifikasi: Masa Depan Akuntabilitas AI
Trajectory AI Amerika ditetapkan untuk inovasi agresif. Tetapi daripada hanya bergantung pada pengawasan pemerintah, industri harus mendukung solusi teknologi yang memastikan kemajuan dan kepercayaan.
Beberapa perusahaan mungkin memanfaatkan regulasi AI yang lebih longgar untuk meluncurkan produk tanpa pemeriksaan keselamatan yang memadai. Namun, Verifiable AI menawarkan alternatif yang kuat yang memberdayakan organisasi dan individu untuk membangun sistem AI yang dapat dibuktikan, dapat diandalkan, dan tahan terhadap penyalahgunaan.
Dalam dunia di mana AI membuat keputusan yang semakin signifikan, solusinya bukanlah memperlambat kemajuan, melainkan membuat AI dapat diverifikasi. Itulah kunci untuk memastikan AI tetap menjadi kekuatan untuk inovasi, kepercayaan, dan dampak global jangka panjang.
Disebutkan dalam artikel ini