Sentient Labs, yang didukung oleh Founders Fund milik Peter Thiel, baru-baru ini meluncurkan kerangka pencarian AI sumber terbuka yang baru—Open Deep Search (ODS)—dengan pendanaan putaran awal mencapai 85 juta dolar AS. Kerangka ini bertujuan untuk memberikan kemampuan pencarian, penalaran, dan verifikasi bagi AI, sehingga mengurangi masalah ilusi AI.
Apa itu Ilusi AI?
AI Halusinasi (AI Hallucination) mengacu pada model AI yang menghasilkan informasi yang tampak masuk akal tetapi sebenarnya salah. Contohnya:
Menyusun makalah atau kutipan yang tidak ada
Mengacaukan fakta, hubungan sebab akibat, atau garis waktu
Menyusun kesimpulan yang tampak dapat dipercaya tetapi sebenarnya salah
Akar penyebab fenomena ini terletak pada kenyataan bahwa model AI saat ini terutama bergantung pada pengenalan pola dalam data pelatihan, bukan pada pemahaman yang sebenarnya dan verifikasi kebenaran informasi.
ODS: Asisten Verifikasi Fakta AI
ODS adalah sistem agen pencarian sumber terbuka yang berkolaborasi dengan berbagai alat, dirancang untuk memberikan kemampuan pencarian, penalaran, dan verifikasi bagi model AI. Komponen intinya meliputi:
Sumber Terbuka Pencarian Alat（OST）
OST dapat memahami niat pengguna, secara cerdas menghasilkan kata kunci pencarian, mendalami internet untuk menangkap informasi yang valid, serta melakukan penyusunan ulang, penyaringan, dan penggabungan makna, sehingga meningkatkan kualitas dan relevansi hasil pencarian.
Agen Penalaran Sumber Terbuka (ORA)
ORA mensimulasikan proses penalaran multi-langkah manusia, mampu melakukan kueri kedua secara aktif saat informasi tidak mencukupi, memanggil berbagai alat atau plugin eksternal, bahkan menghasilkan dan menjalankan kode Python, untuk memenuhi kebutuhan logika atau perhitungan yang kompleks.
Keuntungan ODS
Keterjelasan: Setiap langkah operasi ODS terlihat, pengguna dapat melacak rantai penalaran dan sumber informasi AI, sehingga meningkatkan transparansi dan kepercayaan sistem.
Kustomisasi: ODS mendukung integrasi model bahasa besar dan alat atau plugin eksternal mana pun, pengguna dapat menyesuaikan aturan inferensi sesuai kebutuhan, memenuhi berbagai skenario aplikasi.
Mengurangi informasi yang salah: Dengan membandingkan beberapa sumber informasi secara silang, melakukan pencarian kedua secara aktif, menghindari kesimpulan yang salah hanya berdasarkan pencocokan kata kunci, ODS dapat secara efektif mengurangi penyebaran informasi yang salah, informasi palsu, dan informasi yang menyesatkan.
Contoh Aplikasi Nyata
Bidang medis: Model AI dapat menghasilkan saran diagnosis yang salah, yang dapat mengakibatkan konsekuensi serius. Dengan mengintegrasikan ODS, sistem AI medis dapat secara otomatis mencari penelitian medis terbaru dan pedoman otoritatif sebelum menghasilkan saran diagnosis, memverifikasi akurasi informasi, sehingga meningkatkan keandalan diagnosis.
Bidang Keuangan: Model AI mungkin memberikan saran investasi berdasarkan data yang sudah usang atau salah. ODS dapat membantu sistem AI keuangan untuk mendapatkan data pasar dan laporan analisis terbaru secara real-time, melakukan verifikasi dari berbagai pihak, untuk memastikan akurasi dan ketepatan waktu saran investasi.
Ringkasan
Peluncuran ODS menandai terobosan besar dalam teknologi pencarian AI Sumber Terbuka. Ini tidak hanya meningkatkan transparansi dan kontrol sistem AI, tetapi juga memberikan alat yang kuat bagi pengembang untuk membangun aplikasi AI yang lebih andal dan terpercaya. Seiring dengan perkembangan ODS, kita memiliki alasan untuk percaya bahwa AI Sumber Terbuka akan memainkan peran yang semakin penting dalam ekosistem teknologi di masa depan.
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.
Sentient Labs memberdayakan AI: Sumber Terbuka pencarian inferensi membentuk kembali kecerdasan yang dapat dipercaya
Sentient Labs, yang didukung oleh Founders Fund milik Peter Thiel, baru-baru ini meluncurkan kerangka pencarian AI sumber terbuka yang baru—Open Deep Search (ODS)—dengan pendanaan putaran awal mencapai 85 juta dolar AS. Kerangka ini bertujuan untuk memberikan kemampuan pencarian, penalaran, dan verifikasi bagi AI, sehingga mengurangi masalah ilusi AI.
Apa itu Ilusi AI?
AI Halusinasi (AI Hallucination) mengacu pada model AI yang menghasilkan informasi yang tampak masuk akal tetapi sebenarnya salah. Contohnya:
Menyusun makalah atau kutipan yang tidak ada
Mengacaukan fakta, hubungan sebab akibat, atau garis waktu
Menyusun kesimpulan yang tampak dapat dipercaya tetapi sebenarnya salah
Akar penyebab fenomena ini terletak pada kenyataan bahwa model AI saat ini terutama bergantung pada pengenalan pola dalam data pelatihan, bukan pada pemahaman yang sebenarnya dan verifikasi kebenaran informasi.
ODS: Asisten Verifikasi Fakta AI
ODS adalah sistem agen pencarian sumber terbuka yang berkolaborasi dengan berbagai alat, dirancang untuk memberikan kemampuan pencarian, penalaran, dan verifikasi bagi model AI. Komponen intinya meliputi:
Sumber Terbuka Pencarian Alat（OST）
OST dapat memahami niat pengguna, secara cerdas menghasilkan kata kunci pencarian, mendalami internet untuk menangkap informasi yang valid, serta melakukan penyusunan ulang, penyaringan, dan penggabungan makna, sehingga meningkatkan kualitas dan relevansi hasil pencarian.
Agen Penalaran Sumber Terbuka (ORA)
ORA mensimulasikan proses penalaran multi-langkah manusia, mampu melakukan kueri kedua secara aktif saat informasi tidak mencukupi, memanggil berbagai alat atau plugin eksternal, bahkan menghasilkan dan menjalankan kode Python, untuk memenuhi kebutuhan logika atau perhitungan yang kompleks.
Keuntungan ODS
Keterjelasan: Setiap langkah operasi ODS terlihat, pengguna dapat melacak rantai penalaran dan sumber informasi AI, sehingga meningkatkan transparansi dan kepercayaan sistem.
Kustomisasi: ODS mendukung integrasi model bahasa besar dan alat atau plugin eksternal mana pun, pengguna dapat menyesuaikan aturan inferensi sesuai kebutuhan, memenuhi berbagai skenario aplikasi.
Mengurangi informasi yang salah: Dengan membandingkan beberapa sumber informasi secara silang, melakukan pencarian kedua secara aktif, menghindari kesimpulan yang salah hanya berdasarkan pencocokan kata kunci, ODS dapat secara efektif mengurangi penyebaran informasi yang salah, informasi palsu, dan informasi yang menyesatkan.
Contoh Aplikasi Nyata
Bidang medis: Model AI dapat menghasilkan saran diagnosis yang salah, yang dapat mengakibatkan konsekuensi serius. Dengan mengintegrasikan ODS, sistem AI medis dapat secara otomatis mencari penelitian medis terbaru dan pedoman otoritatif sebelum menghasilkan saran diagnosis, memverifikasi akurasi informasi, sehingga meningkatkan keandalan diagnosis.
Bidang Keuangan: Model AI mungkin memberikan saran investasi berdasarkan data yang sudah usang atau salah. ODS dapat membantu sistem AI keuangan untuk mendapatkan data pasar dan laporan analisis terbaru secara real-time, melakukan verifikasi dari berbagai pihak, untuk memastikan akurasi dan ketepatan waktu saran investasi.
Ringkasan
Peluncuran ODS menandai terobosan besar dalam teknologi pencarian AI Sumber Terbuka. Ini tidak hanya meningkatkan transparansi dan kontrol sistem AI, tetapi juga memberikan alat yang kuat bagi pengembang untuk membangun aplikasi AI yang lebih andal dan terpercaya. Seiring dengan perkembangan ODS, kita memiliki alasan untuk percaya bahwa AI Sumber Terbuka akan memainkan peran yang semakin penting dalam ekosistem teknologi di masa depan.