Apa yang dimaksud dengan Kecerdasan Buatan Umum (AGI)? Panduan Lengkap untuk tahun 2025

Bisnis

Apa yang dimaksud dengan Kecerdasan Buatan Umum (AGI)? Panduan Lengkap untuk tahun 2025

AGI (Kecerdasan Buatan Umum) masih bersifat teoritis: tidak seperti AI yang sempit saat ini (Siri, mobil otonom), AGI harus mentransfer pengetahuan antar domain seperti otak manusia. Para ahli memperkirakan butuh waktu puluhan tahun untuk mencapainya. Tantangan utama: kompleksitas kognitif, etika/keamanan, sumber daya komputasi yang sangat besar. Di Italia, aplikasi potensial dalam agribisnis, layanan pemerintah (chatbot MLPS sudah aktif), pemantauan air (Roma), media yang dipersonalisasi. Sumber daya Italia: CINI-AIIS, IIT, I3A Turin, PAI Lab Pisa. Italia berpartisipasi dalam GPAI global.

CEO & Pendiri Electe‍

Ringkas Artikel Ini dengan AI

Kecerdasan Buatan Umum(AGI ) mewakili batas berikutnya dalam pengembangan AI - bentuk teoretis kecerdasan buatan yang mampu menyamai atau melampaui kemampuan kognitif manusia dalam tugas apa pun 1

‍

Tidak seperti sistem AI sempit saat ini yang unggul dalam fungsi-fungsi tertentu, AGI akan memiliki kemampuan luar biasa untuk memahami, mempelajari, dan menerapkan pengetahuan di berbagai domain, seperti halnya otak manusia.

‍

Memahami AGI vs Narrow AI

Untuk benar-benar memahami apa itu AGI, penting untuk memahami perbedaannya dengan sistem AI yang kita gunakan saat ini:

AI yang sempit (Teknologi Saat Ini):

Dirancang untuk tugas-tugas tertentu (seperti bermain catur atau menerjemahkan bahasa)
Tidak dapat mentransfer pengetahuan di antara domain yang berbeda
Membutuhkan pemrograman dan pelatihan eksplisit untuk setiap fungsi
Contohnya termasuk Siri, mobil swakemudi, dan sistem rekomendasi

Kecerdasan Buatan Umum:

Ia dapat melakukan tugas intelektual apa pun yang dapat dilakukan manusia
Mentransfer pengetahuan di antara domain yang berbeda dengan mulus
Belajar dan beradaptasi tanpa pemrograman khusus
Ini akan menunjukkan penalaran dan kreativitas seperti manusia

Kemajuan saat ini menuju AGI

Meskipun AGI yang sesungguhnya masih bersifat teoretis, namun kemajuan yang signifikan telah dicapai dalam pengembangannya:

Kemajuan dalam Deep Learning: Organisasi seperti OpenAI dan DeepMind mendorong batas kemampuan pembelajaran mesin 3
Neural Networks: Para peneliti mengembangkan sistem komputasi yang terinspirasi dari otak yang lebih canggih
Pembelajaran lintas moda: Kemajuan dalam pembelajaran transfer membantu sistem AI menerapkan pengetahuan dalam berbagai tugas

Namun, para ahli memperkirakan bahwa untuk mencapai AGI yang sebenarnya dapat memakan waktu puluhan tahun atau bahkan lebih lama lagi, karena mereplikasi kecerdasan manusia memiliki tantangan yang sangat besar.

‍

__wff_dicadangkan_mewarisi — Kecerdasan buatan umum (AGI) adalahkecerdasan buatan hipotetis dan teoretis yang memiliki kemampuan untuk memahami, mempelajari, dan menerapkan kecerdasannya untuk melakukan tugas intelektual apa pun yang dapat dilakukan oleh manusia.

‍

Tantangan dalam Pengembangan AGI

Pengembangan AGI menghadapi banyak tantangan yang kompleks:

Kompleksitas Kognitif: Mereplikasi jaringan proses kognitif manusia yang rumit adalah tugas yang sangat kompleks.
Etika dan Keselamatan: Memastikan bahwa AGI beroperasi secara etis dan aman merupakan perhatian utama.
Sumber Daya Komputasi: AGI akan membutuhkan daya komputasi yang sangat besar, melebihi kemampuan perangkat keras saat ini.
Pembelajaran Umum: Mengembangkan sistem yang dapat belajar dan beradaptasi seperti manusia masih menjadi tantangan yang signifikan.

Aplikasi Potensial dari AGI

Aplikasi potensial AGI sangat luas dan revolusioner:

Penelitian Ilmiah: Percepatan penemuan di berbagai bidang seperti kedokteran dan fisika.
Pemecahan Masalah yang Kompleks: Mengatasi tantangan global seperti perubahan iklim dan keberlanjutan.
Bantuan yang Dipersonalisasi: Memberikan dukungan yang sangat personal dalam bidang pendidikan, kesehatan, dan layanan.
Inovasi Teknologi: Mendorong pengembangan teknologi dan solusi baru.

Contoh Aplikasi AGI di Italia

Di Italia, implementasi AGI dapat menghasilkan inovasi yang signifikan di berbagai sektor:

Agribisnis: AGI dapat merevolusi industri agribisnis Italia dengan mengoptimalkan produksi dan keberlanjutan. Saat ini, AI sudah digunakan untuk meningkatkan produktivitas dan keberlanjutan pertanian melalui sensor cerdas dan pembelajaran mesin 4.

Layanan Pemerintah: AGI dapat lebih meningkatkan layanan pemerintah Italia dengan memperluas penggunaan chatbot AI seperti yang telah diterapkan oleh Kementerian Tenaga Kerja dan Kebijakan Sosial untuk memberikan informasi tentang program-program sosial .

Keberlanjutan Lingkungan: AGI dapat memperkuat upaya saat ini dalam penggunaan AI untuk pemantauan infrastruktur air dan optimalisasi sumber daya, seperti yang telah dilakukan di Roma 3.

Media dan Hiburan: Di sektor media Italia, AGI dapat membawa pembuatan konten yang disesuaikan ke tingkat berikutnya, dengan membangun algoritme pembelajaran mesin yang digunakan untuk menganalisis data dan menghasilkan konten yang disesuaikan .

Implikasi Masa Depan dari AGI

Pengembangan AGI akan memiliki implikasi yang besar bagi masyarakat:

‍

Transformasi Tenaga Kerja: Hal ini dapat merevolusi pasar tenaga kerja dengan mengotomatisasi banyak tugas kognitif.
Kemajuan Medis: Dapat mempercepat penelitian medis dan meningkatkan diagnosis dan pengobatan penyakit.
Pendidikan yang Dipersonalisasi: Dapat memberikan pengalaman belajar yang sangat personal.
Masalah Etika: Ini menimbulkan masalah etika yang penting mengenai otonomi dan kontrol AI.

Kesimpulan

Kecerdasan Buatan Umum mewakili batas yang menarik dan kompleks dalam pengembangan AI. Meskipun potensi penuhnya masih bersifat teoretis, kemajuan saat ini meletakkan dasar bagi masa depan di mana AGI dapat secara radikal mengubah masyarakat dan cara kita berinteraksi dengan teknologi. Ketika kami terus mengeksplorasi kemungkinan AGI, sangat penting untuk menyeimbangkan inovasi dengan pertimbangan etika dan keamanan. Jalan menuju AGI menjanjikan perjalanan yang menarik yang akan membutuhkan kolaborasi global, penelitian interdisipliner, dan dialog berkelanjutan tentang potensi dampaknya.

‍

Pertanyaan yang Sering Diajukan AGI

Berdasarkan penelusuran di Google Trends dan di forum teknologi Italia, berikut adalah beberapa pertanyaan paling umum tentang Kecerdasan Buatan Umum (AGI) di Italia:

Apa sebenarnya AGI itu dan apa bedanya dengan AI tradisional? AGI adalah bentuk kecerdasan buatan yang mampu memahami, mempelajari, dan menerapkan pengetahuan di berbagai domain, seperti halnya manusia. Tidak seperti AI tradisional, yang berspesialisasi dalam tugas-tugas tertentu, AGI berpotensi melakukan aktivitas intelektual manusia apa pun1.

Kapan kita bisa melihat AGI yang sesungguhnya? Meskipun telah ada kemajuan yang signifikan, para ahli memperkirakan bahwa pengembangan AGI yang sebenarnya bisa memakan waktu puluhan tahun. Kompleksitas dalam mereplikasi kecerdasan manusia menghadirkan tantangan besar yang membutuhkan kemajuan teknologi lebih lanjut.

Apa saja implikasi etis dari AGI? Implikasi etis dari AGI sangat luas dan kompleks, termasuk masalah privasi, otonomi, akuntabilitas, dan potensi dampaknya terhadap pasar tenaga kerja. Sangat penting bahwa pengembangan AGI dipandu oleh prinsip-prinsip etika yang ketat 3.

Bagaimana AGI dapat memengaruhi pasar tenaga kerja Italia? AGI dapat secara radikal mengubah pasar tenaga kerja dengan mengotomatiskan banyak tugas kognitif. Hal ini dapat mengarah pada penciptaan jenis pekerjaan baru, tetapi juga pada kebutuhan pelatihan ulang di banyak sektor 4.

Apa saja manfaat potensial AGI bagi masyarakat Italia? AGI dapat menghasilkan kemajuan yang signifikan di berbagai bidang seperti penelitian medis, pendidikan yang dipersonalisasi, dan penyelesaian masalah yang kompleks seperti perubahan iklim, dengan manfaat langsung bagi masyarakat Italia .

Sumber Bacaan Lebih Lanjut (Bahasa Italia)

Bagi mereka yang ingin mempelajari lebih lanjut tentang AGI dalam konteks Italia, berikut ini adalah beberapa sumber daya otoritatif:

‍

Pusat Keunggulan Nasional:
- Laboratorium Kecerdasan Buatan dan Sistem Cerdas (AIIS) dari Konsorsium Antar Universitas Nasional untuk Informatika (CINI)
- Institut Teknologi Italia (IIT)
- Institut untuk Komputasi dan Jaringan Berkinerja Tinggi (ICAR) dari Dewan Riset Nasional (CNR) 6

Lab Kecerdasan Buatan Pervasif (Lab PAI): Dibuka pada April 2021 di Pisa, lab ini berfokus pada tantangan ilmiah yang ditimbulkan oleh AI sebagai teknologi pervasif 7.

Italian Institute for Artificial Intelligence (I3A): Berlokasi di Turin, Italia, I3A berfungsi sebagai pusat penelitian dan transfer teknologi, dengan fokus pada pengembangan teknologi AI, termasuk 5G, Industri 4.0, dan Keamanan Siber 8.

AI4I - Istituto Italiano sull'Intelligenza Artificiale per l'Industria (Institut Italia tentang Kecerdasan Buatan untuk Industri): Institut ini didedikasikan untuk penelitian terapan dalam bidang AI, mempromosikan inovasi dan kepemimpinan industri di sektor 9.

Kemitraan dan Jaringan Global: Italia secara aktif berpartisipasi dalam inisiatif internasional tentang AI, seperti Kemitraan Global tentang AI (GPAI), yang menghubungkan para ahli dari industri, masyarakat sipil, pemerintah, dan akademisi untuk mempromosikan pengembangan AI yang bertanggung jawab.

Pusat Inovasi Digital dan Pusat Kompetensi: Italia telah membentuk 8 Pusat Kompetensi dan 12 Klaster Teknologi Eropa sebagai bagian dari jaringan nasional untuk pertukaran pengetahuan dan kolaborasi .

Sumber daya untuk pertumbuhan bisnis

9 November 2025

Ketika AI akan menjadi satu-satunya pilihan Anda (dan mengapa Anda akan menyukainya)

"Sebuah perusahaan secara diam-diam menonaktifkan sistem AI selama 72 jam. Hasilnya? Kelumpuhan keputusan total. Reaksi paling umum terhadap pengaturan ulang? Kelegaan." Pada tahun 2027, 90% keputusan bisnis akan didelegasikan kepada AI-manusia akan bertindak sebagai 'antarmuka biologis' untuk mempertahankan ilusi kontrol. Mereka yang menolak akan dianggap sebagai orang-orang yang melakukan perhitungan dengan tangan setelah penemuan kalkulator. Pertanyaannya bukan lagi apakah kita akan mengalah, tapi bagaimana cara mengalah yang elegan.

9 November 2025

Mengatur apa yang tidak diciptakan: apakah Eropa berisiko mengalami ketidakrelevanan teknologi?

Eropa hanya menarik sepersepuluh dari investasi global dalam kecerdasan buatan, namun mengklaim mendikte aturan global. Ini adalah 'Efek Brussel'-memaksakan aturan dalam skala planet melalui kekuatan pasar tanpa mendorong inovasi. UU AI mulai berlaku dengan jadwal yang terhuyung-huyung hingga 2027, tetapi perusahaan teknologi multinasional merespons dengan strategi penghindaran yang kreatif: menggunakan rahasia dagang untuk menghindari pengungkapan data pelatihan, membuat rangkuman yang sesuai secara teknis tetapi tidak dapat dipahami, menggunakan penilaian mandiri untuk menurunkan sistem dari 'risiko tinggi' menjadi 'risiko minimal', belanja forum dengan memilih negara anggota dengan kontrol yang tidak terlalu ketat. Paradoks hak cipta ekstrateritorial: Uni Eropa menuntut OpenAI untuk mematuhi hukum Eropa bahkan untuk pelatihan di luar Eropa - sebuah prinsip yang tidak pernah terlihat sebelumnya dalam hukum internasional. Munculnya 'model ganda': versi Eropa yang terbatas vs. versi global yang canggih dari produk AI yang sama. Risiko nyata: Eropa menjadi 'benteng digital' yang terisolasi dari inovasi global, dengan warga negara Eropa mengakses teknologi yang lebih rendah. Pengadilan dalam kasus penilaian kredit telah menolak pembelaan 'rahasia dagang', tetapi ketidakpastian interpretasi masih sangat besar-apa sebenarnya arti dari 'ringkasan yang cukup rinci'? Tidak ada yang tahu. Pertanyaan terakhir yang belum terjawab: apakah Uni Eropa menciptakan jalan ketiga yang etis antara kapitalisme AS dan kontrol negara Tiongkok, atau hanya mengekspor birokrasi ke area di mana ia tidak bersaing? Untuk saat ini: pemimpin dunia dalam regulasi AI, marjinal dalam pengembangannya. Program yang luas.

9 November 2025

Outlier: Ketika Ilmu Data Bertemu dengan Kisah Sukses

Ilmu data telah mengubah paradigma: outlier bukan lagi 'kesalahan yang harus dihilangkan', melainkan informasi berharga yang harus dipahami. Satu pencilan dapat sepenuhnya mendistorsi model regresi linier-mengubah kemiringan dari 2 menjadi 10-tetapi menghilangkannya bisa berarti kehilangan sinyal terpenting dalam kumpulan data. Pembelajaran mesin memperkenalkan alat yang canggih: Isolation Forest mengisolasi outlier dengan membuat pohon keputusan acak, Local Outlier Factor menganalisis kepadatan lokal, Autoencoder merekonstruksi data normal dan melaporkan apa yang tidak dapat direproduksi. Ada pencilan global (suhu -10°C di daerah tropis), pencilan kontekstual (menghabiskan €1.000 di lingkungan miskin), pencilan kolektif (lonjakan jaringan lalu lintas yang tersinkronisasi yang mengindikasikan adanya serangan). Sejalan dengan Gladwell: 'aturan 10.000 jam' masih diperdebatkan-Paul McCartney mengatakan 'banyak band yang sudah melakukan 10.000 jam di Hamburg tanpa hasil, teori ini tidak sempurna'. Kesuksesan matematika Asia bukan karena faktor genetik, melainkan faktor budaya: sistem numerik Tiongkok lebih intuitif, penanaman padi membutuhkan perbaikan terus-menerus dibandingkan perluasan wilayah pertanian Barat. Aplikasi nyata: Bank-bank di Inggris memulihkan 18% potensi kerugian melalui deteksi anomali waktu nyata, manufaktur mendeteksi cacat mikroskopis yang tidak akan terlewatkan oleh inspeksi manusia, perawatan kesehatan memvalidasi data uji klinis dengan sensitivitas deteksi anomali 85%+. Pelajaran terakhir: karena ilmu data bergerak dari menghilangkan outlier menjadi memahaminya, kita harus melihat karier yang tidak konvensional bukan sebagai anomali yang harus dikoreksi, melainkan sebagai lintasan yang berharga untuk dipelajari.

9 November 2025

Karena rekayasa yang cepat saja tidak banyak gunanya

Keberhasilan penerapan kecerdasan buatan memisahkan organisasi yang kompetitif dari organisasi yang ditakdirkan untuk terpinggirkan. Namun pada tahun 2025, strategi kemenangan telah berubah secara dramatis bahkan sejak setahun yang lalu. Berikut ini adalah lima pendekatan terkini untuk benar-benar memanfaatkan kemampuan AI.