Pakar Big Data: Regulasi AI Saat Ini Menghambat Kemajuan, Penunjukan David Sacks sebagai Langkah Positif

Penunjukan David Sacks Meningkatkan AI dan Kripto

Chi Zhang, COO di Kite AI, percaya bahwa hukum AI UE, meskipun dibuat dengan niat baik, dapat “membebankan kepatuhan yang memberatkan pada inovator kecil.” Sebaliknya, pendekatan AS yang “lebih terbuka” terhadap AI kekurangan undang-undang federal yang kohesif, yang berpotensi menghambat inovasi.

Dalam jawaban tertulis yang dibagikan dengan Bitcoin.com News, Zhang, seorang mentor untuk pendiri tahap awal, menekankan pentingnya mencapai keseimbangan antara mendorong inovasi dan memastikan keselamatan publik. Namun, dia mengakui bahwa mencapai keseimbangan ini memiliki tantangannya sendiri.

Terkait penunjukan David Sacks sebagai czar AI dan kripto pemerintahan yang akan datang, Zhang melihatnya sebagai bukti dari fokus kuat pemerintahan Trump pada “inovasi.” Dia percaya pengalaman Sacks dalam menskalakan platform digital dan mengelola ekosistem kompleks dapat membawa struktur dan koordinasi yang sangat dibutuhkan untuk industri AI dan blockchain.

Menggemakan beberapa rekannya yang memuji pemilihan ini, Zhang menyarankan penunjukan Sacks menunjukkan kerangka kebijakan pemerintah AS yang mendukung penangkapan nilai yang adil, mendorong inovasi, dan mengatasi masalah etis. Kerangka kerja semacam itu dapat meletakkan dasar bagi pertumbuhan berkelanjutan dan memposisikan Amerika Serikat sebagai pusat global masa depan untuk kripto dan AI, kata COO tersebut.

Sementara itu, dalam jawabannya, Zhang juga membahas dua kemajuan terbaru dalam AI generatif (GenAI) dan manfaatnya terhadap ekosistem. Berikut adalah jawaban Zhang untuk semua pertanyaan yang dikirim.

Bitcoin.com News (BCN): Presiden terpilih AS Donald Trump telah memilih mantan Chief Operating Officer PayPal David Sacks sebagai czar AI dan kripto baru di Gedung Putih. Sebagai ahli yang bekerja di persimpangan AI dan kripto, dapatkah Anda memberi tahu pembaca kami apa arti penunjukan Sacks untuk masa depan industri AI dan kripto?

Chi Zhang (CZ): Penunjukan David Sacks menunjukkan fokus yang kuat pada mendorong inovasi di persimpangan teknologi AI dan blockchain. Pengalamannya dalam menskalakan platform digital dan mengelola ekosistem kompleks di PayPal dapat membawa struktur dan koordinasi yang sangat dibutuhkan untuk industri yang berkembang pesat ini. Untuk AI dan kripto, ini bisa berarti kerangka kebijakan yang mendukung penangkapan nilai yang adil, mendorong inovasi, dan mengatasi masalah etis—membuka jalan bagi pertumbuhan berkelanjutan dan menjadikan AS sebagai pusat global untuk kripto dan AI, seperti halnya untuk industri perangkat lunak.

BCN: Internet telah ramai dengan solusi AI generatif (GenAI), memungkinkan pengguna untuk mengeksplorasi konsep virtual tanpa batas yang mempromosikan era baru budaya online. Terlepas dari aspek menarik dari tren ini, ada risiko terkait dan bahaya yang melekat, termasuk deepfake, yang dapat sangat merugikan bisnis. Mengingat GenAI telah ada selama periode yang lama, menurut Anda apa elemen di balik ledakan terbaru ini?

CZ: Ledakan baru-baru ini dalam GenAI dapat diatribusikan pada kemajuan dalam model bahasa besar (LLM), algoritma pelatihan yang lebih baik, dan ketersediaan sumber daya komputasi berkinerja tinggi seperti GPU. Selain itu, teknologi terdesentralisasi telah memungkinkan kerangka berbagi data kolaboratif, mempercepat inovasi. Aksesibilitas alat dan API telah memberdayakan lebih banyak pengembang dan bisnis untuk mengintegrasikan GenAI ke dalam aplikasi dunia nyata, memicu adopsi luasnya.

BCN: Pengguna internet kini dapat membuat model AI dalam teks, grafik, dan video berkualitas tinggi. Dapatkah Anda memberikan contoh bagaimana kemampuan untuk membuat model AI dalam teks, grafik, dan video berkualitas tinggi dapat dimanfaatkan untuk dampak positif di berbagai industri dan aspek kehidupan?

CZ: AI generatif memiliki berbagai aplikasi di seluruh industri. Untuk individu, ini mendukung alat kreatif untuk pembuatan konten, mulai dari bantuan menulis hingga pembuatan gambar. Untuk bisnis, ini mengubah pemasaran dengan mengotomatisasi desain iklan, memungkinkan pengalaman pelanggan yang sangat personal, dan menghasilkan data sintetis untuk melatih model. Dalam perawatan kesehatan, ini digunakan untuk membuat alat diagnostik dan mensimulasikan skenario medis. Kemampuannya untuk mempercepat prototyping dan pemecahan masalah menjadikannya sangat berharga di berbagai bidang.

BCN: Selain bermanfaat dalam banyak hal, GenAI memiliki risiko yang beberapa di antaranya telah disoroti di atas. Dapatkah Anda menyoroti risiko lain yang terkait dengan teknologi GenAI yang berkembang pesat ini?

CZ: Di luar risiko deepfake dan peniruan, GenAI dapat menyebarkan bias jika dilatih pada dataset yang cacat, yang menyebabkan diskriminasi yang tidak diinginkan dalam aplikasi seperti perekrutan atau pinjaman. Kekhawatiran lain adalah kurangnya transparansi dalam hasil model, yang dapat mengikis kepercayaan. Selain itu, sengketa hak kekayaan intelektual muncul ketika model GenAI menghasilkan konten yang berasal dari data berhak cipta. Risiko ini menekankan perlunya tata kelola yang kuat dan mekanisme atribusi yang adil.

BCN: Regulasi telah menjadi aspek penting dari perkembangan teknologi terbaru. Sebagian besar pemerintah bergegas melindungi warga dan negara mereka dari potensi bahaya teknologi yang sedang berkembang. Namun, sifat decentralized dan evolusi cepat dari teknologi ini menimbulkan tantangan signifikan bagi banyak pemerintah di seluruh dunia. Saat pemerintah di seluruh dunia berusaha menyeimbangkan perlindungan warga dengan inovasi, menurut Anda seberapa efektif kebijakan regulasi global saat ini dalam menghadapi tantangan yang ditimbulkan oleh teknologi baru seperti AI?

CZ: Regulasi AI global masih dalam tahap awal, dengan tingkat kemajuan yang bervariasi. Sementara Undang-Undang AI UE adalah upaya komprehensif untuk mengatasi risiko, ini dapat membebankan kepatuhan yang memberatkan pada inovator kecil. Sebaliknya, AS telah mengadopsi pendekatan yang lebih terbuka tetapi kekurangan undang-undang federal yang kohesif. Mencapai keseimbangan antara mendorong inovasi dan memastikan keselamatan publik sangat menantang, dan sistem terdesentralisasi seperti Kite AI dapat membantu dengan menyematkan transparansi dan akuntabilitas pada tingkat infrastruktur.

BCN: Metode alternatif apa yang akan Anda rekomendasikan untuk pemerintah dalam mengatur ekosistem teknologi yang muncul, khususnya kecerdasan buatan?

CZ: Pemerintah harus fokus pada regulasi yang berbasis pada hasil daripada langkah-langkah kepatuhan yang kaku. Kerangka kolaboratif yang melibatkan sektor publik dan swasta dapat memastikan bahwa kebijakan mengikuti kemajuan teknologi. Kotak pasir regulasi, misalnya, memungkinkan inovasi dalam lingkungan terkendali. Model tata kelola yang terdesentralisasi juga dapat berperan dengan memastikan akses yang adil dan atribusi yang kuat tanpa perlu intervensi yang terlalu berat.

BCN: Proyek Anda, Kite AI, bertujuan memastikan akses yang adil ke sumber daya AI—data, model, dan agen. Dapatkah Anda berbicara singkat tentang ini dan bagaimana Anda berencana mencapai tujuan ini?

CZ: Di Kite AI, kami sedang membangun lapisan pondasi untuk ekonomi digital yang digerakkan oleh AI global. Bayangkan sebuah sistem di mana siapa saja, dari pengembang kecil hingga organisasi besar, dapat mengakses data dan alat AI berkualitas tinggi secara transparan dan adil. Melalui lapisan koordinasi yang didukung oleh blockchain kami, kami memastikan bahwa kontributor mempertahankan kepemilikan atas aset mereka dan diberi imbalan secara adil setiap kali data, model, atau agen AI mereka digunakan. Ini membuat inovasi AI dapat diakses oleh semua orang, bukan hanya big tech.

BCN: Transformer dan model bahasa besar (LLM) adalah dua kemajuan tambahan baru-baru ini dalam AI Generatif. Dapatkah Anda menjelaskan kepada pembaca kami apa itu mereka, bagaimana mereka berfungsi, dan manfaat yang mereka bawa ke ekosistem Gen AI?

CZ: Transformer adalah jenis arsitektur model pembelajaran mesin yang unggul dalam memahami dan menghasilkan data berurutan, seperti teks atau kode. LLM (Model Bahasa Besar) dibangun di atas transformer dan dilatih pada dataset besar untuk melakukan tugas-tugas seperti terjemahan bahasa, ringkasan, dan produksi konten. Keserbagunaan mereka telah membuka kemampuan baru dalam GenAI, membuat lebih mudah untuk membangun aplikasi yang membutuhkan pemahaman dan produksi teks yang mirip dengan manusia.

BCN: Meskipun sudah ada selama beberapa tahun, AI generatif telah mengalami lonjakan popularitas selama beberapa tahun terakhir, kemungkinan karena kemajuan dalam teknologi terdesentralisasi yang mendukung. Apa ekspektasi Anda untuk perkembangan industri ini dalam lima tahun ke depan?

CZ: Dalam lima tahun ke depan, kami mengharapkan GenAI terintegrasi secara mulus dengan kerangka kerja terdesentralisasi, memungkinkan ekosistem kolaboratif di mana kontributor diberi imbalan secara adil untuk data dan keahlian mereka. Ekonomi digital yang didukung AI akan muncul, didorong oleh tata kelola terdesentralisasi dan atribusi yang transparan. Kite AI berada di garis depan transformasi ini, menyediakan infrastruktur dasar untuk membuka kolaborasi dan inovasi global dalam AI.