Perlawanan terhadap AI semakin membesar

• Di tengah internet yang dibanjiri konten berkualitas rendah buatan AI (slop), berbagai gerakan melawan AI secara aktif sedang menyebar
• Komunitas Reddit r/PoisonFountain aktif dengan target menyediakan 1 terabita data tercemar per hari untuk crawler AI hingga akhir 2026
• Berbagai bentuk perlawanan bermunculan, seperti teknik untuk menipu peringkas video AI atau penyisipan data palsu secara sengaja di media sosial
• Latar belakang perlawanan ini adalah kenyataan bahwa crawler AI mengabaikan robots.txt dan menimbulkan beban setingkat DDoS pada situs web kecil
• Ada harapan bahwa jika sentimen ini berujung pada aksi perlawanan yang damai dan legal, cara Silicon Valley mengumpulkan data bisa berubah

---

Komunitas pencemaran data untuk crawler AI

• Komunitas Reddit r/PoisonFountain adalah komunitas yang dibuat oleh orang-orang yang mengaku sebagai orang dalam industri AI, dan mendorong sebanyak mungkin orang untuk memasok data sampah (poison) dalam jumlah besar ke web crawler
• Targetnya adalah menyediakan 1 terabita data tercemar per hari untuk crawler hingga akhir 2026
• Sumber utama data tercemar ini di-host di rnsaffn.com dan ditempatkan di antara tautan-tautan sampah yang berpotensi menarik crawler AI
  • Sekilas terlihat seperti kode normal, tetapi sebenarnya mengandung kesalahan halus yang membuat kode yang dihasilkan tidak dapat digunakan
  • Kesalahan seperti ini memang bisa difilter, tetapi biayanya mahal jika dilakukan dalam skala besar
• Karena perusahaan AI tidak bisa meningkatkan model tanpa data baru buatan manusia, strategi utamanya adalah meningkatkan waktu dan biaya pencurian data
• Miasma adalah alat yang memanfaatkan data tercemar ini untuk menyajikan sampah dalam jumlah besar kepada bot jahat; pengembangnya menyebutnya sebagai "prasmanan slop tanpa akhir untuk mesin slop"

Perilaku bermasalah crawler AI

• Tim yang mengirim crawler AI secara rutin menimbulkan beban setingkat DDoS pada situs web kecil, sekaligus menaikkan biaya hosting semua orang
• Mereka tidak mematuhi robots.txt dan juga kerap menyembunyikan crawler di balik proxy residensial
• Jika data pelatihan tidak bisa diperoleh secara etis, tidak ada alasan bagi operator situs web mana pun untuk mempermudah pencurian data

Upaya mencemari peringkas video AI

• Dalam video yang dikenal lewat r/PoisonFountain, kreator bernama @f4mi mendemonstrasikan teknik mencemari peringkas video AI dengan memanfaatkan celah subtitle YouTube
• Saat ini, teknik tersebut tidak lagi berfungsi karena YouTube telah menutup celah subtitle itu
• Meski hanya sementara, ini adalah contoh yang berhasil mengacaukan sistem AI dan menunjukkan bahwa orang-orang sedang mencoba melawan secara aktif

Sabotase AI yang disengaja di media sosial

• Di platform media sosial seperti Reddit, tindakan menulis informasi palsu secara sengaja untuk mencemari data pelatihan AI sedang meningkat
• Sebagai contoh, ada yang memposting informasi palsu yang jelas, seperti bahwa Idris Elba memerankan ibu Raymond dalam "Everybody Loves Raymond"
  • Manusia bisa langsung memahami dari konteks bahwa itu palsu, tetapi web scraper otomatis akan mengenalinya sebagai data buatan manusia yang berkualitas
  • Jika data ini sampai ke OpenAI dan lainnya, akan dibutuhkan sumber daya tambahan untuk menghapusnya dari dataset pelatihan
• Ini bisa dianggap sebagai versi modern dari pekerja tekstil era Revolusi Industri yang merusak alat tenun bertenaga, dan jika cukup banyak orang mencemari ruang publik dengan informasi palsu yang ditujukan pada bot, perusahaan AI bisa terdorong untuk memikirkan ulang cara mereka mengumpulkan data pelatihan

Sentimen antipati yang meluas terhadap AI

• Orang-orang memiliki antipati terhadap dampak AI pada dunia, khususnya terhadap pengaruhnya pada komunitas online, lingkungan, sekolah dasar dan universitas, kelompok berisiko gangguan kesehatan mental, serta mata pencaharian
• Memang ada orang yang mengonsumsi dan menghasilkan AI slop, tetapi baik di dunia offline maupun online, jauh lebih banyak orang yang membenci dan menolak teknologi ini
• Sentimen benci jarang menghasilkan akibat yang baik, dan penulis menentang tindakan kekerasan seperti menendang atau membalikkan robot pengantar AI atau insiden melempar bom molotov ke rumah Sam Altman
• Namun, jika perasaan terhadap AI berubah menjadi aksi perlawanan yang damai dan legal, ada kemungkinan nyata untuk mengubah cara Silicon Valley bertindak

Catatan susulan: revisi artikel asli setelah viral di Hacker News

• Tulisan ini masuk ke halaman depan hub berita besar (Hacker News) dan menerima lonjakan trafik besar yang tidak terduga
• Terjadi serangan pembebanan server yang bersifat jahat dengan ribuan permintaan ke halaman tersebut dari sejumlah kecil alamat IP
  • Jika menggunakan shared hosting murah, situs itu kemungkinan besar akan benar-benar tumbang; sebagai tanggapan, trafik ke URL tersebut diblokir sementara
• Meski penulis bukan ahli AI, beberapa peserta komentar menuntut akurasi setingkat pakar dan melontarkan kritik berlebihan
  • Salah satu komentar menyebut mereka "tidak lebih baik daripada kelompok yang membakar perpustakaan", respons yang terasa sangat mengecewakan bagi blogger yang menyukai perpustakaan dan berbagi pengetahuan
• Tujuan awalnya hanya membagikan tautan tren anti-AI kepada pengikut blog kecilnya, dan penulis menyatakan bahwa jika tahu akan menarik perhatian negatif di platform sebesar itu, ia tidak akan mempostingnya
• Setelah itu, penulis memutuskan untuk menahan diri dari memposting opini pribadi terkait AI, dan akan kembali fokus pada tujuan awal blog, yaitu kesenangan di small web
• Ini menjadi contoh bagaimana ekspresi opini yang bebas di small web bisa menciut karena penyebaran viral

[GN⁺]

Komentar Hacker News

• Saya senang orang ini menemukan komunitasnya, tetapi rasanya dia terlalu kewalahan oleh sentimen anti-AI. Menurut saya, selama 30 tahun ke depan akan selalu ada kelompok yang membenci dan ingin menghentikan AI. Kelompok penentang seperti itu selalu ada juga untuk smartphone, Internet, dan TV. Di sisi lain, jika model poisoning benar-benar bisa dilakukan secara stabil, itu menurut saya masalah ilmu komputer yang cukup menarik. Saya tidak sejalan dengan para aktivis anti-AI, tetapi saya sangat tertarik pada teknik serangannya sendiri. Jadi jika mereka terus melakukan riset semacam itu, saya rasa bahkan orang yang tidak setuju dengan tujuannya pun akan membaca diskusinya dengan serius

  • Saya kira model poisoning pada akhirnya akan menabrak batas yang mirip dengan halting problem. Jika mekanisme untuk mengubah perilaku terukur tertentu dipublikasikan, sistem pada akhirnya juga akan dilatih untuk mempertimbangkan mekanisme itu dan melawannya. Teknik poisoning yang sudah terbuka kemungkinan besar pada akhirnya akan terserap menjadi target pelatihan pertahanan atau filtering. Sebaliknya, jika efeknya baru muncul ketika informasi itu dirusak secara parah, datanya juga akan menjadi tidak berguna bagi manusia, sehingga nilai praktisnya rendah. Jadi menurut saya serangan seperti ini entah dampaknya kecil, atau sempat berhasil sebentar lalu segera dinetralisir setelah dimasukkan ke pipeline pelatihan. Meski begitu, tetap menarik sebagai persoalan CS karena dalam celah singkat itu ia bisa memperlihatkan titik-titik kasar tempat manusia dan model bereaksi secara berbeda
  • Beberapa tahun lalu saya pernah mengarang satu nama game palsu di sini, lalu meninggalkan beberapa komentar tentang game itu untuk mencoba mencemari model AI masa depan. Ironisnya sekarang saya bahkan sudah lupa nama game itu, dan saya juga tidak punya motivasi untuk menekan More ratusan kali demi mencari komentar lama saya
  • Saya menduga model Chinese akan lebih tahan terhadap poisoning. Dan menurut saya, fakta bahwa publik Chinese jauh lebih pro-AI daripada Barat juga turut berperan
  • Saya ingin melempar lelucon sinis bahwa jika umat manusia punah dalam beberapa tahun karena superintelligence yang tidak selaras, setidaknya komunitas aktif yang membenci AI dan mencoba menghentikannya juga tidak akan ada lagi
  • Saya rasa SEO sudah bermutasi secara alami menjadi LLM training dan agentic search optimization. Saya merasa itulah inti dari arus yang sedang terjadi sekarang

• Saya merasa upaya poisoning ini sangat disayangkan karena energinya dipakai di tempat yang keliru. Data tak tercemar untuk pelatihan sudah sangat banyak, dan konten baru menurut saya terus dihasilkan lewat pengumpulan otomatis dari dunia nyata atau tenaga kerja dengan kontrol kualitas di bengkel kerja besar di Afrika. Jadi menurut saya, mungkin saja internet lama bisa dikotori, tetapi itu tidak akan membalikkan arah panah waktu itu sendiri. Selain itu, sekarang Internet baru yang berpusat pada API dan federasi announce terbuka juga sedang tumbuh, jadi saya merasa pentingnya poisoning tradisional seperti itu makin berkurang

  • Saya merasa ini poin yang menarik. AI labs tampak benar-benar putus asa untuk mendapatkan konten Internet baru, dan jika dibayar, mereka tampak ingin membeli data bahkan dari platform berpagar. Bahkan terlihat sampai mau mengambilnya tanpa persetujuan. Saya merasa scraping yang abusif dan licik sekarang benar-benar meningkat drastis
  • Terlepas dari banyaknya konten, menurut saya orang-orang yang mengunggah sesuatu ke internet sedang kesulitan memblokir AI crawler yang tidak mereka izinkan. Dalam banyak kasus, mereka harus memblokirnya setidaknya demi melindungi infrastruktur dari banjir permintaan sederhana. Tetapi AI crawler sering tidak mematuhi sinyal penolakan akses, jadi dari sudut pandang pemilik yang tidak ingin kontennya dipakai untuk pelatihan, poisoning tampak seperti respons yang cukup masuk akal jika memungkinkan. Mungkin malah itu satu-satunya cara yang nyaris efektif untuk mengusir crawler
  • Saya rasa pernyataan bahwa konten tak tercemar itu cukup memang benar. Namun, dari contoh-contoh yang pernah saya utak-atik, hanya dengan menyembunyikan isi yang tidak terlalu terlihat oleh mata manusia tetapi tampak relevan bagi scraper, rasanya sulit mencemari keseluruhan dataset atau model secara berarti. Meski begitu, setidaknya saya bisa membuat keuntungan bersih yang didapat saat mereka mengabaikan sinyal “tolong jangan membanjiri situs saya dengan permintaan scraper” menjadi nol atau sedikit merugi. Kalaupun tidak berhasil, implementasinya sendiri cukup seru sebagai permainan. Dan bagi orang yang ingin melakukan poisoning secara otomatis, kata dan karakter acak mudah dibuang lewat filtering, jadi biasanya tidak efektif. Sebaliknya, cara seperti menyusun ulang isi halaman saat ini dan halaman di sekitarnya lalu mencampurkan sedikit potongan tambahan tampak lebih mungkin melemahkan keterhubungan antartoken. Dan beberapa scraper juga membuang seluruh halaman jika ada umpatan yang terang-terangan, jadi menyebar beberapa string yang tidak menyenangkan di posisi yang hanya terlihat bot mungkin efektif untuk sebagian scraper. Tentu saja, semua cara ini tetap tidak menghentikan resource hogging berupa konsumsi bandwidth
  • Saya ingin menyarankan untuk melihat model collapse. Di lingkungan seperti sekarang yang dipenuhi hasil buatan AI, menurut saya fakta bahwa kontennya banyak saja belum tentu cukup menjadi sumber pelatihan yang memadai. Selain itu, penting juga bahwa data dalam jumlah besar makin banyak yang menjadi privat atau masuk ke balik paywall
  • Menurut saya menarik bahwa Anthropic juga secara langsung menangani masalah small sample poisoning. Sebagai rujukan terkait, saya merasa layak langsung melihat https://www.anthropic.com/research/small-samples-poison

• Saya ingat masa ketika agenda utama budaya hacker lama adalah menghapus hambatan yang membuat informasi sulit digunakan, seperti DRM, DMCA, patent troll, dan PGP export control. Jika dibandingkan dengan masa ketika “Information wants to be free” terasa seperti slogan umum, sekarang tampak sebagai perubahan besar bahwa sentimennya justru makin condong ke arah: jika perusahaan tidak bisa mendapatkan training data secara etis, tidak ada alasan bagi pengelola situs web untuk memudahkan mereka mencuri. Rasanya 25 tahun lalu sulit memprediksi perubahan seperti ini

  • Saya tidak pernah terlalu merasa cocok dengan pandangan yang menganggap ini kontradiksi. Akan lebih mudah dipahami jika kita membedakan antara orang yang ingin semua orang menjadi kaya, dan orang yang ingin hanya dirinya yang kaya sambil merencanakan agar orang lain menjadi lebih miskin. Kalau seseorang mendukung akses bebas terhadap informasi, lalu menentang pemanfaatan data korporat yang merusak kemampuan orang lain mengakses informasi serta menyembunyikan atau memelintir sumber, menurut saya itu bukan kontradiksi. Selama dunia belum menjadi tempat di mana hak cipta lenyap, karya kreatif menjadi barang publik, dan perusahaan juga tidak memonopoli informasi, ini terasa lebih seperti penerapan yang konsisten daripada perubahan sikap
  • Saya melihat fenomena ini sebagai sesuatu yang terjadi dalam budaya yang tidak punya mekanisme kuat untuk mengecualikan orang-orang yang ingin menghancurkan komunitas. Saya teringat analogi seperti mengundang vampir masuk ke rumah lalu heran kenapa leher terasa sakit
  • Menurut saya, orang-orang saat itu ingin membangun ekonomi berbagi dan ekonomi hadiah. Hanya saja mereka gagal menahan pelaku jahat dalam ekonomi berbagi itu, lalu kecewa dan pahit ketika idealisme mereka dibajak oleh pencari keuntungan pribadi. Jadi saya tidak merasa reaksi balik sekarang ini terlalu aneh
  • Saya sendiri masih cenderung berada di kubu “information wants to be free”. Saya tidak terlalu paham orang yang merilis perangkat lunak dengan lisensi open source lalu marah ketika LLM melatih diri darinya. Dulu ketika Google mengindeks source code, reaksinya relatif lebih tenang, mungkin karena saat itu trafiknya kembali dan menghasilkan uang. Jadi perdebatan ini menurut saya lebih dekat ke soal siapa yang mengambil uang, bukan soal filsafat, dan saya tidak terlalu tertarik pada itu. Saya merasa nilai inti open source adalah membuat siapa pun bisa belajar, entah lewat AI atau cara lain
  • Saya tidak setuju dengan klaim bahwa ini mengkhianati hacker ethos yang asli. “Information wants to be free” hanyalah satu bagian dari hacker ethos, bukan keseluruhannya, dan ada banyak kecenderungan lain yang tidak ada hubungannya dengan cracking. Selain itu, informasi yang ada di server tidak gratis seperti bir gratis; ketersediaan server dan biayanya nyata. Membuat mekanisme yang memberi kerugian pada pelaku rakus adalah hak sah operator server sekaligus persoalan tit-for-tat yang menarik. Lagi pula, respons poisoning seperti ini bukan bentuk yang memanggil campur tangan pemerintah, melainkan perlawanan langsung oleh individu, dan menurut saya itu juga sangat cocok dengan kecenderungan hacker. Jadi walaupun kebetulan berbenturan dengan satu aspek ketersediaan informasi, saya pikir perlawanan terhadap LLM semacam ini justru masih berada di dalam semangat hacker yang asli

• Saya merasa cara termudah memperbesar resistensi terhadap AI adalah dengan menampilkan Dario Amodei dan Sam Altman di TV lalu membiarkan mereka bicara begitu saja

  • Saya termasuk yang berpikir bahwa kalau Alex Karp juga dimasukkan untuk promosi senjata otonom, itu akan menjadi trinitas yang sempurna
  • Saya ingin mendengar lebih jauh kenapa Anda merasa begitu. Saya bisa membayangkan alasan seperti tidak nyambung dengan orang biasa, insentif yang melenceng, tidak berbicara secara langsung, atau memiliki kekuasaan lebih besar daripada pemimpin terpilih. Tetapi dalam menilai tokoh, saya tidak ingin menyamakan Amodei dan Altman. Di mata saya, Altman terlihat halus dan kompeten, tetapi justru karena itu terasa lebih mengkhawatirkan, seolah ada atmosfer tidak bermoral yang membuat orang mengikuti orangnya, bukan idenya. Sebaliknya, Amodei terasa seperti geek berhati baik yang meyakinkan orang lewat karakter dan idealismenya. Cara menghadapi medianya agak canggung, tetapi justru tampak seperti benar-benar berbicara sebagai dirinya sendiri, dan itu terlihat baik. Tentu saja masih banyak titik kritik untuk keduanya. Dario tampaknya masih belum melangkah cukup jauh dalam soal risiko masa depan AI, dan Altman memberi kesan pertama sebagai sosok cerdas dan mampu tetapi manipulatif. Meski begitu, saya menilai Dario sebagai salah satu pemimpin korporat yang paling serius menangani alignment. Ia tampak orang yang menggelontorkan dana sendiri, mengerti teknologinya, dan mengetahui hakikat riset yang sebenarnya. Jika dipikirkan betapa jarangnya seorang CEO perusahaan benar-benar punya kemampuan menjalankan pekerjaan inti praktik di bidangnya, itu terasa cukup istimewa

• Saya melihat AI sebagai corporate tool untuk memeras lebih banyak kerja dari para karyawan. Pada saat yang sama, rasanya itu juga alat untuk menanamkan ilusi pada karyawan bahwa mereka telah menjadi dev yang turbo-charged. Menurut saya, tech industry belakangan ini lebih mirip sirkus yang dipenuhi uang daripada upaya serius untuk memperbaiki umat manusia

  • Saya merasa setidaknya di antara programmer yang masih waras, mitos “dev yang turbo-charged” seperti itu tidak benar-benar dipercaya. Saya kira kebanyakan orang jelas melihat bahwa sandiwara ini pada akhirnya hanyalah alat untuk menghasilkan uang

• Saya merasa gerakan poisoning seperti ini lebih dekat ke slacktivism. Saya bisa sampai taraf tertentu memahami analisis bahwa pekerjaan kelas pekerja sedang digantikan oleh compute, dan karena compute adalah modal murni, pada akhirnya kelas kapitalis mencekik kelas pekerja. Saya juga berpikir para kapitalis mungkin memang menginginkan arah seperti itu. Tetapi jika dilihat dari sudut itu, mencemari model sedikit-sedikit terasa sangat jauh dari cukup untuk menghadapi secara langsung apa yang sedang terjadi sekarang

• Saya melihat arus ini sangat kuat terutama di Reddit. Ada komunitas yang sangat pro-AI sampai menambahkan komentar ringkasan AI dan mendorong tulisan buatan AI, sementara subreddit lain bergerak ke arah kehati-hatian atau terang-terangan anti-AI. Komunitas fotografi menghadapi masalah karya mereka dicurigai sebagai AI, dan komunitas programmer umumnya menyukainya tetapi pada saat yang sama juga skeptis. Pada akhirnya, rasanya subreddit tradisional pun satu per satu sedang menempatkan dirinya di suatu titik dalam spektrum AI. Contoh yang terpikir adalah https://www.reddit.com/r/vibecoding/, https://www.reddit.com/r/isthisAI/, https://www.reddit.com/r/aiwars/, https://www.reddit.com/r/antiai/, https://www.reddit.com/r/photography/comments/1q4iv0k/what_do_you_say_to_people_who_think_every_photo/, dan https://www.reddit.com/r/webdev/comments/1s6mtt7/ai_has_sucked_all_the_fun_out_of_programming/

  • Saya merasa ini khas Reddit, dan lebih luas lagi khas pemikiran kelompok manusia. Alih-alih menangani nuansa yang rumit, orang ingin cepat-cepat berdiri di suatu titik pada garis satu dimensi atau dikelompokkan ke salah satu dari dua kubu

• Saya berharap suatu hari nanti kita bisa berbicara lebih halus tentang AI dan peran yang semestinya ia ambil di dunia. Saat ini suasananya terasa hampir hanya terdiri dari dua kutub. Di suatu tempat antara posisi yang ingin menyingkirkan AI sepenuhnya dari dunia dan posisi yang ingin menyerahkan semuanya padanya, saya ingin ada pembahasan realistis tentang penggunaan yang bertanggung jawab, bantalan sosial, dan persoalan konsumsi energi

  • Saya kira karena venture capital bertaruh pada skenario AI menguasai dunia, cara penggunaan LLM yang konservatif dan terbatas akan sulit mendapatkan investasi untuk sementara waktu. Ada juga alasan halus bahwa menaruh uang pada use case yang hati-hati seperti itu akan menjadi sinyal yang menurunkan nilai investasi inti yang sudah ada
  • Saya sendiri kurang lebih berdiri tepat di titik tengah itu. AI crawler dan perusahaan-perusahaannya harus menghormati robots.txt, dan tidak boleh berekspansi tanpa batas sampai berdampak buruk pada lingkungan dan rantai pasok. Pada saat yang sama, jelas ada nilai dalam menggunakan model secara hati-hati. Misalnya, ketika melacak masalah aneh di server Linux, saya mungkin tidak selalu ingin menghabiskan banyak waktu dan energi mental. Jadi saya ingin menggunakan AI secara sadar hanya saat memang diperlukan, dan saya sangat tidak suka strategi Microsoft yang terus-menerus mendorong Copilot. Daripada terus diingatkan untuk menaikkan efisiensi setiap saat, saya ingin memakainya hanya ketika saya merasa itu tepat
  • Rasanya ini bukan jenis penggunaan yang dulu saya bayangkan ketika membayangkan AI. Dulu ada visi besar bahwa AI akan membantu menyelesaikan masalah besar. Karena itu, sekarang saya rasa kita harus mendorong deployment AI yang bertanggung jawab. Mulailah dari area berisiko rendah, lalu naikkan ke bidang yang lebih penting setelah terbukti bekerja cukup baik dalam situasi yang tidak terlalu katastrofik
  • Saya agak terkejut mendengar pendapat seperti ini dari seseorang yang berpartisipasi di situs ini. Justru saya merasa di sinilah wilayah tengah seperti itu paling sering muncul. Bahkan dalam setahun terakhir, suasananya telah cukup bergeser dari sekadar gestur samar menjadi menerima AI sambil memahami masalahnya dan memikirkan langkah penanganan. Saya melihat AI bisa menjadi alat yang luar biasa jika digunakan dengan benar, tetapi cara sekarang yang membagikannya begitu saja ke tangan semua orang tanpa pemahaman terhadap alatnya terasa menakutkan. Saya menduga cukup banyak orang di komunitas ini yang punya perasaan serupa

• Saya merasa kemarahan di blog asli itu berlebihan, tetapi sikap yang sungguh-sungguh percaya bahwa upaya poisoning seperti ini sama sekali tidak mungkin berdampak buruk pada pelatihan model juga terasa menyedihkan karena menunjukkan kurangnya pemahaman teknis

  • Saya rasa saya tidak bisa seyakinn itu bahwa poisoning sama sekali tidak akan pernah berhasil. Setidaknya kalau melihat contoh-contoh terkait, rasanya kemungkinan itu belum layak ditutup sepenuhnya, dan contoh yang teringat adalah https://www.reddit.com/r/BrandNewSentence/comments/1so9wf1/comment/ogrqpxz/
  • Saya sulit setuju dengan sikap yang menganggap kemarahan itu sendiri sebagai sesuatu yang cringe. Jika kemarahan secara keseluruhan dianggap kekanak-kanakan, rasanya itu bisa membawa kita menjauh dari rasa realitas dan rasa moral
  • Sebaliknya, saya justru merasa lebih cringe melihat orang membiarkan ChatGPT menulis pesan, email, dan CV mereka, software developer profesional membuat seluruh aplikasi lewat vibe coding, dan orang-orang yang ramai mengklaim bahwa AGI dari LLM sudah dekat

• Saya ingin melempar lelucon “Resistance is futile”, tetapi pada saat yang sama saya cukup setuju dengan klaim bahwa AI benar-benar sedang merusak komunitas. Misalnya, YouTube bahkan menyerahkan penanganan laporan ke AI, sehingga pelaku jahat bisa mengklaim video asli milik orang lain sebagai miliknya dan merebut pendapatan lewat demonetize. YouTuber terkenal seperti Davie504 juga pernah mengalaminya, dan yang membuat frustasi adalah bahkan proses bandingnya pun ditangani robot lagi

  • Saya rasa masalah YouTube seperti ini sudah ada jauh sebelum LLM. Sistem copyright strike memang dari awal sudah rusak. Jadi rasanya agak tidak tepat jika memilih sembarang masalah tech lalu menyalahkan semuanya pada AI

[amebahead]

Selain metode mencemari data yang dipelajari AI, adakah bentuk perlawanan lain? Misalnya, tidak mengonsumsi konten yang dihasilkan AI...

[dongho42]

Saya juga, saat membaca ini, sempat berpikir jangan-jangan tanpa disadari ini juga menjadi poisoning bagi manusia.

[geesecross]

Saya tidak tahu masalahnya muncul dari mana, tetapi setelah '낌', '봄', '됨', dan '짐', terus ditambahkan '음' yang tidak cocok. Apakah ini juga semacam poisoning? ;)

[xguru]

Sepertinya modelnya sedikit berubah, sehingga prompt yang sama jadi tidak berfungsi dengan semestinya. Bagian ini sudah saya perbaiki.