Category: Tekno

JBNews.id — Teleskop Luar Angkasa James Webb milik NASA berhasil mendeteksi gas metana dari objek antarbintang 3I/ATLAS saat melintas di tata surya bagian dalam tahun lalu. Temuan ini menjadi pertama kalinya para ilmuwan mengidentifikasi metana dari objek yang berasal dari luar sistem bintang kita.

Objek misterius 3I/ATLAS menarik perhatian para astronom saat melintasi tata surya bagian dalam pada tahun 2025, melewati beberapa planet sebelum kembali ke luar angkasa. Para peneliti terus menganalisis data yang dikumpulkan oleh teleskop darat dan luar angkasa untuk mempelajari objek langka ini.

Dalam analisis terbaru, ilmuwan mengkaji data yang dikumpulkan oleh Mid-Infrared Instrument (MIRI) yang terpasang di Teleskop Webb. Menurut pernyataan Badan Antariksa Eropa (ESA), teleskop tersebut berhasil “mencium metana” dari gumpalan es, debu, dan batu pada pertengahan hingga akhir Desember, sekitar dua bulan setelah perihelion atau saat objek berada paling dekat dengan Matahari.

Dengan kata lain, 3I/ATLAS tampaknya mengeluarkan gas saat melesat melalui lingkungan kosmik kita.

Jejak Kimia Pertama dari Objek Antarbintang

Terlepas dari humor mengenai gas tersebut, signifikansi sidik jari kimia pertama dari objek antarbintang ini tidak bisa dianggap remeh. Ini adalah pertama kalinya metana terdeteksi saat mengamati objek antarbintang, mengindikasikan asal-usul yang sangat berbeda dari komet-komet yang dikenal di tata surya kita.

Gambar MIRI, sebagaimana dirinci dalam makalah baru yang diterbitkan di jurnal The Astrophysical Journal Letters, menunjukkan distribusi tidak hanya metana, tetapi juga karbon dioksida dan air. Karena gas dilepaskan setelah perihelion — periode ketika komet mengeluarkan material paling banyak saat dipanaskan — para ilmuwan menduga metana terkubur jauh di bawah permukaan komet sebelum muncul dari bawah cangkang es yang tebal.

Hal ini masuk akal karena metana sangat mudah menguap dan menyublim dari es menjadi gas dengan sangat mudah, seperti yang dijelaskan NASA. Selain itu, jumlah metana yang ditemukan relatif terhadap air dalam objek tersebut sangat tinggi dibandingkan dengan komet tata surya lainnya.

Lingkungan Formasi yang Berbeda

Observasi terbaru juga memperkuat temuan sebelumnya bahwa 3I/ATLAS kaya akan karbon dioksida, membuatnya semakin menonjol. “Kedua temuan ini menunjukkan lingkungan formasi dan kimia yang sangat berbeda dari sebagian besar komet yang terbentuk di dalam Tata Surya kita,” tulis ESA.

Perbedaan komposisi ini memberikan petunjuk penting tentang bagaimana objek antarbintang terbentuk di sistem bintang lain. Keberadaan metana dalam jumlah besar menunjukkan bahwa objek ini terbentuk di lingkungan yang kaya akan senyawa organik volatil.

Penemuan ini membuka jendela baru untuk memahami keragaman objek antarbintang dan proses pembentukan planet di luar tata surya kita. Dengan semakin banyaknya teleskop canggih seperti Webb, para ilmuwan berharap dapat mengungkap lebih banyak misteri tentang asal-usul alam semesta.

Implikasi dari temuan ini sangat luas. Jika objek antarbintang seperti 3I/ATLAS membawa senyawa organik kompleks, ada kemungkinan bahwa benda-benda semacam ini berperan dalam menyebarkan bahan-bahan kehidupan ke seluruh galaksi. Seperti yang dilaporkan sebelumnya, beberapa ilmuwan bahkan berspekulasi bahwa 3I/ATLAS mungkin telah menyebarkan benih kehidupan saat melintasi tata surya kita.

Meskipun 3I/ATLAS kini telah kembali ke luar angkasa dan tidak akan pernah terlihat lagi, data yang ditinggalkannya akan terus dianalisis selama bertahun-tahun mendatang. Setiap penemuan baru dari objek ini membawa kita selangkah lebih dekat untuk memahami tempat kita di alam semesta yang luas.

JBNews.id — WhatsApp tengah mengembangkan fitur baru bernama Scam Alert yang dirancang untuk memperingatkan pengguna saat menerima pesan mencurigakan dari nomor tidak dikenal. Langkah ini diambil di tengah maraknya modus penipuan yang kian beragam di platform pesan instan tersebut.

Temuan ini pertama kali diungkap oleh WABetaInfo pada WhatsApp beta untuk Android versi 2.26.22.2 yang tersedia di Google Play Store. Meski demikian, fitur tersebut masih dalam tahap pengembangan dan belum dapat diakses oleh para beta tester. WABetaInfo menjelaskan bahwa Scam Alert akan bekerja dengan meninjau pesan yang masuk dari nomor yang tidak tercatat di daftar kontak pengguna.

Saat fitur ini mendeteksi aktivitas yang mencurigakan, WhatsApp akan menampilkan peringatan langsung di dalam layar chat dengan teks “Ini mungkin penipuan”. Peringatan ini hanya memberikan konteks tambahan, dan pengguna sepenuhnya bebas menentukan tindakan selanjutnya. Di bawah pesan peringatan, tersedia dua opsi: memblokir dan melaporkan kontak ke WhatsApp, atau mempercayai pesan tersebut dan melanjutkan percakapan.

Salah satu keunggulan utama dari Scam Alert adalah analisis yang dilakukan sepenuhnya di perangkat pengguna. Artinya, privasi pesan tetap terjaga berkat enkripsi end-to-end. WhatsApp tidak akan mengirimkan pesan ke server eksternal untuk dianalisis. Selain itu, pengguna lain tidak akan mengetahui bahwa fitur ini diaktifkan, karena Scam Alert berjalan diam-diam di latar belakang tanpa mengubah pengalaman pengguna secara kasat mata.

Fitur ini juga akan dilengkapi dengan laporan transparansi yang memungkinkan pengguna mengetahui kapan dan bagaimana Scam Alert diaktifkan. Log aktivitas ini dibuat secara lokal di perangkat dan tidak dibagikan ke WhatsApp. Hal ini memastikan bahwa data pengguna tetap bersifat pribadi dan tidak dimanfaatkan untuk kepentingan lain.

Yang terpenting, fitur Scam Alert bersifat opsional dan tidak aktif secara default. Pengguna yang ingin memanfaatkannya harus mengaktifkannya secara manual melalui menu pengaturan WhatsApp. Hingga saat ini, belum diketahui kapan fitur ini akan dirilis secara resmi untuk seluruh pengguna. WhatsApp belum mengumumkan jadwal peluncuran resmi. Langkah ini sejalan dengan upaya Meta, induk perusahaan WhatsApp, untuk meningkatkan keamanan platform di tengah meningkatnya kasus penipuan digital.

Dengan hadirnya Scam Alert, WhatsApp berupaya memberikan lapisan perlindungan tambahan bagi penggunanya. Fitur ini menjadi relevan mengingat penipuan melalui pesan teks kerap menyasar korban yang kurang waspada. Analisis yang dilakukan secara lokal juga menjadi nilai tambah di tengah kekhawatiran global tentang privasi data. Bagi pengguna yang sering menerima pesan dari nomor asing, fitur ini bisa menjadi alat bantu yang efektif untuk menyaring ancaman potensial tanpa mengorbankan kenyamanan.

Ke depannya, pengembangan fitur serupa kemungkinan akan terus diperluas oleh Meta, terutama setelah suksesnya peluncuran Fitur Terbaru di platform lain. Hal ini menunjukkan komitmen perusahaan untuk menciptakan ekosistem digital yang lebih aman bagi para penggunanya.

Meski jadwal rilis masih belum pasti, kehadiran Scam Alert menandai langkah progresif WhatsApp dalam memerangi penipuan. Pengguna diharapkan dapat menantikan pembaruan resmi dari WhatsApp dalam waktu dekat. Sementara itu, pengguna tetap disarankan untuk selalu waspada terhadap pesan mencurigakan dan tidak mudah memberikan informasi pribadi kepada pihak yang tidak dikenal. Inovasi seperti Kotak Privasi juga menjadi contoh bagaimana teknologi dapat digunakan untuk melindungi data pengguna.

WhatsApp sendiri telah menjadi salah satu platform komunikasi utama di Indonesia. Dengan basis pengguna yang besar, kehadiran fitur keamanan seperti Scam Alert menjadi sangat krusial. Pengguna diharapkan dapat memanfaatkan fitur ini secara optimal untuk melindungi diri dari berbagai modus penipuan yang terus berkembang.

JBNews.id — Pusat data kecerdasan buatan (AI) diproyeksikan mengonsumsi air sebanyak 9,3 triliun liter pada 2030, setara dengan kebutuhan air dasar tahunan bagi 1,3 miliar penduduk di Afrika Sub-Sahara. Temuan ini dirilis dalam laporan terbaru dari United Nations University Institute for Water, Environment and Health (UNU-INWEH) pekan ini.

Laporan tersebut mengungkapkan bahwa biaya lingkungan dari AI selama ini “secara sistematis salah diukur”. Penilaian saat ini hanya berfokus pada emisi karbon dari pelatihan model bahasa besar, sementara mengabaikan jejak air dan lahan yang lebih luas dari teknologi ini.

Jejak air berasal dari sistem pendingin dan catu daya pusat data. Sementara itu, jejak lahan berasal dari infrastruktur energi dan rantai pasok yang diperlukan untuk membangun dan mengoperasikannya.

Laporan UNU-INWEH menekankan bahwa biaya pelatihan awal ini sebenarnya jauh lebih kecil dibandingkan biaya inferensi. Biaya inferensi, yaitu biaya menjalankan model untuk menjawab perintah, mencakup 80 hingga 90 persen dari total penggunaan energi AI.

Sebagai contoh, pelatihan model GPT-4 milik OpenAI mengonsumsi hingga 70 gigawatt-jam listrik. Namun, menjalankan ChatGPT diperkirakan menggunakan 383 GWh setiap hari hanya untuk menjawab miliaran perintah.

Dengan memperhitungkan biaya inferensi, pusat data yang mendukung AI akan menggunakan 945 terawatt-jam listrik pada 2030. Jumlah ini tiga kali lipat dari total konsumsi listrik gabungan Pakistan, Bangladesh, dan Nigeria—negara-negara yang menjadi rumah bagi lebih dari 650 juta orang.

Hal ini membawa kita pada jejak air. Pada tahun yang sama, kebutuhan air AI akan mencapai 9,3 triliun liter. Volume ini setara dengan kebutuhan air dasar tahunan bagi seluruh 1,3 miliar orang di Afrika Sub-Sahara.

Transisi Energi Hijau Tidak Selalu Solusi

Laporan tersebut memperingatkan bahwa mengatasi dampak lingkungan AI tidak akan semudah beralih ke sumber listrik yang lebih hijau. Beralih dari batu bara ke bioenergi dapat mengurangi emisi karbon yang terkait dengan biaya listrik hingga 70 persen. Namun, langkah ini justru akan menyebabkan jejak air melonjak hingga 30 kali lipat, dan jejak lahan hingga 100 kali lipat.

“Yang paling mengejutkan kami adalah seberapa sering pilihan yang tampak paling hijau dari perspektif karbon justru berakhir lebih buruk bagi air atau lahan,” kata penulis utama laporan, Miriam Aczel, seorang peneliti UNU-INWEH, dalam sebuah pernyataan tentang temuan tersebut.

“Jika kita terus menilai keberlanjutan AI hanya berdasarkan karbon, kita mungkin berpikir bahwa energi terbarukan membuat infrastruktur AI menjadi bersih. Namun, itu berarti menyelesaikan satu masalah sambil menciptakan masalah lain, seringkali di tempat yang tidak memintanya,” tambahnya.

Efisiensi AI Justru Perbesar Jejak Lingkungan

Secara paradoks, membuat AI lebih efisien secara energi justru dapat meningkatkan jejak lingkungannya. Banyak pihak berasumsi bahwa efisiensi teknologi akan secara otomatis mengurangi dampak lingkungan.

“Banyak orang berpikir bahwa jejak lingkungan AI berkurang seiring dengan membaiknya teknologi dan proses yang lebih efisien. Namun, itu hanya gambaran sebagian dari masalah keseluruhan,” kata rekan penulis Kaveh Madani, direktur UNU-INWEH, dalam pernyataan yang sama.

“AI dan energi yang lebih efisien dan terjangkau berarti lebih banyak konsumsi AI, membuat jejak keseluruhan jauh lebih besar daripada apa yang kita hemat melalui peningkatan efisiensi,” jelas Madani.

Temuan ini menjadi peringatan serius bagi industri teknologi yang terus berlomba mengembangkan AI. Perusahaan seperti Microsoft bangun model AI mandiri pasca-pisah dari OpenAI, menunjukkan betapa besarnya investasi yang mengalir ke sektor ini tanpa mempertimbangkan dampak lingkungan secara holistik.

Implikasinya jelas bagi para pemangku kepentingan: kebijakan energi dan lingkungan untuk AI tidak bisa lagi hanya berfokus pada emisi karbon. Dampak terhadap sumber daya air dan lahan harus menjadi pertimbangan utama dalam perencanaan pusat data di masa depan, termasuk di Indonesia yang tengah gencar mengembangkan ekosistem digital.

JBNews.id – China Post, perusahaan pos milik negara China, mulai menggunakan robot humanoid untuk menyortir paket di pusat pemrosesan surat di Guangzhou. Langkah ini menandai babak baru adopsi robotika di sektor logistik milik pemerintah China.

Berdasarkan laporan People’s Daily, fasilitas tersebut kini dilengkapi robot humanoid yang mampu memproses hingga 1.200 paket per jam. Robot yang digunakan adalah Xingdong M7, buatan perusahaan RobotEra. Unit dasar robot ini tidak berkaki, melainkan berupa torso yang dipasang di atas dudukan statis.

Xingdong M7 memiliki bidang pandang 360 derajat yang terintegrasi dengan 3D LiDAR. Teknologi ini digunakan untuk memandu lengan robot dengan 7 derajat kebebasan dan tangan dengan 12 derajat kebebasan. Robot-robot tersebut ditempatkan di sepanjang ban berjalan yang membawa paket ke arah mereka.

Langkah China Post ini menjadi indikasi kuat kepercayaan otoritas China terhadap industri robotika dalam negeri. Selain robot humanoid, pusat pemrosesan China Post juga dilengkapi lengan robotik dan forklift tak berawak. Fasilitas tersebut memproses rata-rata 6,5 juta paket per hari.

Meskipun demikian, efisiensi robot humanoid dalam menyortir paket masih menjadi pertanyaan. Dalam pengujian serupa oleh perusahaan AS, Figure AI, seorang pekerja magang manusia mampu menyortir 192 paket lebih banyak dibandingkan robot dalam shift 10 jam, meskipun pekerja tersebut mengambil waktu istirahat makan siang dan ke kamar mandi.

China saat ini memproduksi sekitar 90 persen robot humanoid dunia. Robot-robot ini mulai diuji coba di berbagai pabrik dan kios di seluruh negeri. Pada September tahun lalu, China memecahkan rekor jumlah robot industri yang beroperasi secara bersamaan.

Kehadiran robot humanoid di fasilitas milik negara menjadi sinyal kuat bahwa pemerintah China serius mendorong pengembangan dan penerapan robotika. Sistem AI China yang terus berkembang turut mendukung percepatan adopsi teknologi ini di berbagai sektor.

Meskipun robot humanoid belum sepenuhnya menggantikan tenaga manusia dalam pekerjaan industri berat, kehadiran mereka yang semakin produktif di pabrik-pabrik dunia mulai sulit diabaikan. Anthropic Serukan Moratorium AI Global justru terjadi di tengah semakin masifnya penerapan robotika di China.

Penggunaan robot humanoid di China Post menunjukkan bahwa adopsi teknologi ini tidak hanya terbatas pada sektor swasta, tetapi juga merambah ke badan usaha milik negara. Hal ini berpotensi mempercepat transformasi digital di sektor logistik China secara keseluruhan.

Keputusan China Post menggunakan robot humanoid juga menjadi contoh bagi perusahaan logistik lain di Asia dan dunia. Ke depannya, efisiensi dan produktivitas robot humanoid diharapkan terus meningkat seiring dengan pengembangan teknologi yang lebih canggih.

JBNews.id — Perkembangan teknologi kecerdasan buatan (AI) mulai mengubah cara konsumen memandang televisi modern. Jika dulu kualitas gambar dan ukuran layar menjadi faktor utama, kini pengguna menginginkan pengalaman menonton yang lebih personal, intuitif, dan mampu memahami kebutuhan sehari-hari di rumah.

Perubahan tren ini menunjukkan bahwa TV tidak lagi sekadar perangkat hiburan. Smart TV kini berkembang menjadi pusat gaya hidup digital di rumah, mulai dari menikmati hiburan, mengontrol perangkat pintar, hingga menciptakan pengalaman yang lebih nyaman bagi seluruh anggota keluarga.

Presiden Samsung Electronics Indonesia, Harry Lee, mengatakan perkembangan AI membuat ekspektasi konsumen terhadap TV ikut berubah. Menurutnya, pengguna kini menginginkan perangkat yang bukan hanya canggih secara spesifikasi, tetapi juga mampu memberikan pengalaman yang relevan dan terasa natural saat digunakan.

“AI seharusnya hadir bukan hanya sebagai inovasi teknologi, tetapi sebagai solusi yang mampu memberikan nilai nyata dalam kehidupan sehari-hari,” ujar Harry Lee dalam pernyataan resminya.

Ia menilai teknologi AI saat ini harus bekerja secara seamless di balik layar agar pengalaman pengguna terasa lebih nyaman dan meaningful tanpa perlu banyak pengaturan manual.

Smart TV Makin Pintar Berkat AI

Salah satu inovasi yang kini mulai banyak diadopsi adalah kemampuan AI untuk menyesuaikan kualitas gambar dan suara secara otomatis sesuai konten yang ditonton pengguna. Teknologi AI pada TV modern memungkinkan perangkat mengenali jenis tayangan, mulai dari film, olahraga, hingga game, lalu mengoptimalkan warna, detail gambar, kontras, dan audio secara real-time.

Misalnya saat menonton pertandingan sepak bola, AI dapat meningkatkan ketajaman gerakan pemain, membuat warna lapangan terlihat lebih hidup, sekaligus memperjelas suara komentator agar pengalaman menonton terasa lebih imersif.

Tidak hanya itu, desain TV modern juga kini semakin mengedepankan unsur estetika. TV premium mulai dirancang agar bisa menyatu dengan interior rumah modern melalui desain tipis, bezel minim, hingga tampilan yang menyerupai karya seni saat tidak digunakan.

TV Kini Jadi Bagian Lifestyle

Peran TV di rumah juga mulai berubah seiring meningkatnya penggunaan perangkat smart home. Smart TV kini dapat terhubung dengan berbagai perangkat lain di rumah, seperti lampu pintar, kamera keamanan, AC, hingga perangkat IoT lainnya. Kondisi ini membuat TV perlahan berevolusi menjadi “intelligent companion” atau perangkat pintar yang menjadi pusat aktivitas digital keluarga di rumah.

Selain pengalaman hiburan, faktor keamanan juga menjadi perhatian utama. Karena semakin terkoneksi dengan internet dan perangkat lain, smart TV modern kini mulai dibekali sistem keamanan khusus untuk melindungi data pengguna dan aktivitas digital di rumah.

Di sisi lain, konsumen juga mulai mempertimbangkan dukungan software jangka panjang sebelum membeli TV. Pembaruan sistem operasi dalam waktu lama dinilai penting agar perangkat tetap relevan dan dapat menikmati fitur-fitur terbaru tanpa harus sering mengganti TV baru. Tren ini sejalan dengan perkembangan di sektor penjualan smartphone yang juga mengutamakan dukungan perangkat lunak.

Tren integrasi AI diperkirakan akan terus berkembang dalam industri TV global. Ke depan, TV diprediksi tidak hanya berfungsi sebagai layar hiburan, tetapi juga menjadi perangkat yang mampu memahami kebiasaan pengguna, memberikan rekomendasi lebih personal, hingga membantu aktivitas sehari-hari di rumah.

Dengan perkembangan tersebut, persaingan industri TV tidak lagi hanya soal resolusi atau ukuran layar, melainkan bagaimana teknologi AI mampu menghadirkan pengalaman yang lebih human-centric dan relevan bagi pengguna modern.

JBNews.id — Ancaman keamanan siber dan privasi kian kompleks di 2026. Meta diam-diam menyimpan kode pengenalan wajah di lebih dari 50 juta ponsel, xAI memaksa korban deepfake membuka identitas asli, sementara Google merilis fitur baru untuk memblokir penipuan suara berbasis AI.

Laporan WIRED edisi pekan ini mengungkap sejumlah temuan penting yang berdampak langsung pada pengguna teknologi global. Data valid dan fakta lapangan menjadi tulang punggung setiap berita yang dirangkum, tanpa opini spekulatif.

Kode Pengenalan Wajah Meta di 50 Juta Ponsel

Meta telah menyimpan kode pengenalan wajah yang tidak aktif di lebih dari 50 juta ponsel. Kode tersebut tersembunyi di dalam aplikasi pendamping untuk kacamata pintar Ray-Ban dan Oakley. Fitur ini dikenal secara internal dengan nama NameTag.

Jika diaktifkan, NameTag memungkinkan pemakai kacamata mengidentifikasi orang di depan mereka dengan mencocokkan wajah yang tertangkap kamera dengan galeri biometrik yang tersimpan di perangkat pengguna. Teknologi ini identik dengan yang pernah ditinggalkan Meta pada 2021 setelah membayar miliaran dolar untuk menyelesaikan gugatan privasi biometrik di Texas dan Illinois.

xAI Desak Korban Deepfake Buka Identitas

Perusahaan AI milik Elon Musk, xAI, meminta hakim federal memaksa empat orang yang menggugat perusahaan atas konten deepfake vulgar yang dihasilkan Grok untuk mencabut nama samaran mereka. Salah satu penggugat adalah seorang anak yang mengklaim chatbot tersebut digunakan untuk memproduksi gambar seksual palsu dirinya.

Para penggugat menyatakan lebih baik mencabut gugatan daripada menghadapi pelecehan dan doxing dari pendukung Musk di media sosial. Namun, pengacara xAI berargumen bahwa karena deepfake akan tetap disegel, tidak ada “sesuatu yang secara inheren menstigmatisasi” dalam menyebutkan nama orang-orang di dalamnya.

Fitur Baru Google Lawan Penipuan Suara AI

Google merilis fitur Android baru pekan ini yang dirancang untuk melawan gelombang penipuan impersonasi bertenaga AI. Fitur ini membantu penipu memalsukan nomor telepon yang dikenal dan mengkloning suara seseorang. Fitur tersebut dikemas dalam Google Dialer dan dikirimkan ke ponsel yang menjalankan Android 12 atau lebih baru.

Sistem ini bekerja dengan mengirimkan sinyal jabat tangan kriptografi diam-diam ke perangkat penelepon. Jika panggilan palsu, Android akan menandainya dan menghapus foto kontak dari layar. Namun, fitur ini hanya berfungsi jika kedua ujung panggilan menggunakan Google Dialer, sehingga pengguna iPhone tidak terlindungi.

Teori ‘Terrorisme Sipil’ untuk Kriminalisasi Protes

WIRED juga melaporkan bahwa Manhattan Institute, lembaga think tank sayap kanan yang merancang kebijakan kepolisian broken-windows pada 1990-an dan dorongan anti-DEI pemerintahan Trump, kini menyusun undang-undang model untuk mengubah pelanggaran kecil terkait protes menjadi kejahatan berat. Teori baru ini disebut “terorisme sipil”.

Serangan Side-Channel FROST pada Browser

Para peneliti merinci serangan side-channel baru pada browser yang disebut FROST. Serangan ini mampu mengambil sidik jari tab lain—dan terkadang aplikasi di perangkat—dengan mengukur waktu yang dibutuhkan untuk membaca file sandbox di SSD. Serangan berjalan sepenuhnya dalam JavaScript dan memasukkan jejak waktu melalui jaringan saraf yang dilatih pada tanda tangan I/O dari perangkat lunak umum. Belum ada bukti serangan ini digunakan di dunia nyata.

Pasar Gelap Peptida Dibiayai Kripto

Perusahaan pelacak kripto Chainalysis menerbitkan analisis arus kripto ke penjual peptida, pasar abu-abu yang kini mencapai lebih dari $100 juta per tahun dan terus tumbuh. Chainalysis secara spesifik menemukan bahwa laboratorium China yang sebelumnya menjual prekursor fentanyl kini beralih memproduksi dan menjual peptida.

Transisi ini, menurut Chainalysis, dirancang untuk memanfaatkan gelombang hype “looksmaxing” di media sosial yang mendorong penjualan peptida—sekaligus menghindari risiko penindakan hukum terhadap produsen opioid.

Dukungan AI Meta Diretas untuk Bobol Akun

Sejak Meta mengumumkan pada Maret bahwa dukungan akun akan semakin diotomatisasi dengan AI, peretas menemukan cara mengeksploitasi alat tersebut untuk mereset kata sandi dan mengambil alih akun pengguna profil tinggi. Korban termasuk mantan Presiden Barack Obama, kepala master sersan US Space Force, dan jaringan kosmetik Sephora. Meta menyatakan masalah kini telah diperbaiki dan akun yang terdampak telah diamankan.

Anthropic Bantu NSA dengan Peretasan Ofensif

Perusahaan AI Anthropic membantu Badan Keamanan Nasional AS (NSA) menggunakan alat Mythos untuk peretasan ofensif. Mythos dilaporkan mampu menemukan kerentanan perangkat lunak yang sebelumnya tersembunyi dengan kecepatan mengkhawatirkan. Financial Times melaporkan bahwa Anthropic mengerahkan insinyurnya sendiri ke NSA untuk membantu agensi tersebut mempelajari penggunaan alat AI itu, termasuk untuk peretasan ofensif.

Bill Pulte Jadi Pelaksana Tugas Dirjen Intelijen AS

Presiden Donald Trump memilih Bill Pulte sebagai pelaksana tugas direktur intelijen nasional AS. Pulte menggantikan Tulsi Gabbard yang mengundurkan diri karena masalah kesehatan suaminya. Sebagai plt, Pulte bertanggung jawab atas seluruh komunitas intelijen AS, mengoordinasikan 18 badan berbeda termasuk CIA dan NSA.

Pulte tetap menjabat sebagai direktur Badan Pembiayaan Perumahan Federal (FHFA), di mana ia telah mengeluarkan beberapa rujukan pidana ke Departemen Kehakiman yang menuduh musuh politik Trump melakukan penipuan hipotek, termasuk Jaksa Agung New York Letitia James, gubernur Federal Reserve Lisa Cook, dan senator AS Adam Schiff. Senator dari Partai Republik dan Demokrat menyatakan keprihatinan atas pemilihan Pulte.

Misteri Data GPS Dikaitkan dengan Militer AS

Selama bertahun-tahun, satelit GPS menyiarkan data misterius di bagian sinyal publik mereka yang jarang digunakan. Pesan-pesan itu tampak acak. Tidak ada yang tahu persis untuk apa pesan itu—hingga kini. Profesor University College London Steven Murdoch menerbitkan bukti yang mungkin memecahkan misteri tersebut.

Setelah menganalisis jutaan transmisi GPS yang diarsipkan selama hampir dua dekade, Murdoch menyimpulkan bahwa pesan-pesan tersebut kemungkinan merupakan bagian dari sistem yang digunakan militer AS untuk mendistribusikan kunci kriptografi ke penerima GPS militer di seluruh dunia. Perubahan pada Mei 2011 bertepatan dengan peluncuran sistem militer yang dikenal sebagai Over-the-Air Distribution (OTAD), yang memungkinkan penerima GPS militer menerima kunci kriptografi yang diperbarui dari jarak jauh.

Dalam wawancara dengan WIRED, Murdoch menekankan bahwa ia tidak memecahkan enkripsi militer apa pun dan tidak dapat membaca isi pesan tersebut. Sebaliknya, karyanya menunjukkan seberapa banyak yang bisa dipelajari dengan mempelajari perilaku suatu sistem daripada rahasianya.

Implikasinya jelas: pengguna biasa, pelaku bisnis, dan penggiat industri teknologi harus semakin waspada terhadap ancaman privasi dan keamanan siber yang terus berevolusi. Inovasi seperti Kotak Privasi dan Sistem AI menjadi alternatif solusi di tengah meningkatnya risiko.

JBNews.id — Lebih dari 150 pakar matematika dari seluruh dunia menandatangani deklarasi yang memperingatkan pemerintah agar tidak “mempercayai hype” seputar kemampuan kecerdasan buatan (AI) dalam memecahkan masalah matematika kompleks. Pernyataan ini muncul sebagai bantahan paling keras terhadap klaim bahwa AI telah merevolusi bidang matematika.

Deklarasi tersebut, yang dikenal sebagai “Leiden Declaration on AI and Mathematics”, secara eksplisit menyoroti tekanan komersial yang mendorong klaim berlebihan dari industri teknologi. “Saat ini ada insentif komersial yang kuat dari pihak industri teknologi untuk melebih-lebihkan kemampuan produk mereka,” bunyi deklarasi tersebut, seperti dikutip dari laporan Futurism.

Para ahli merekomendasikan agar para pembuat kebijakan berkonsultasi dengan pakar independen, termasuk matematikawan, dalam merumuskan kebijakan. Mereka memperingatkan agar tidak hanya mengandalkan siaran pers atau pemberitaan populer tentang hasil matematika. Hal ini menjadi pengingat penting di tengah kontroversi AI yang terus bermunculan.

Klaim Berlebihan dan Risiko Kesalahan

Kekhawatiran utama para ahli adalah bahwa model AI dapat menghasilkan solusi yang terdengar meyakinkan namun tidak tahan terhadap pengujian. Leslie Ann Goldberg, kepala ilmu komputer Universitas Oxford yang turut menandatangani deklarasi, menyatakan bahwa teknik otomatis saat ini dapat menghasilkan argumen yang tampak masuk akal tetapi tidak dapat diandalkan atau bahkan salah.

“Ini adalah masalah serius: penelitian di bidang matematika hampir selalu dibangun di atas penelitian sebelumnya, sehingga penting bagi peneliti untuk mengetahui bahwa hasil dalam literatur itu benar,” kata Goldberg. Ia menekankan bahwa kesulitan membedakan bukti yang benar dari yang salah dapat mengancam fondasi penelitian matematika.

Para ahli mencontohkan beberapa insiden baru-baru ini. Awal tahun ini, seorang pemuda berusia 23 tahun tanpa pelatihan matematika formal mengklaim telah menggunakan ChatGPT untuk memecahkan salah satu “masalah Erdős”. Bulan lalu, OpenAI mengklaim AI-nya telah menyangkal konjektur “unit distance” berusia 80 tahun. “Ini menandai pertama kalinya AI secara otonom memecahkan masalah terbuka yang menonjol,” klaim OpenAI saat itu.

Tekanan Finansial pada Akademisi

Deklarasi tersebut juga menyoroti posisi rentan yang dihadapi banyak akademisi. Mendapatkan pendanaan baru terbukti sulit, sementara minat terhadap AI terus melonjak, seringkali memaksa mereka untuk mendukung teknologi tersebut dengan cara apa pun. “Kami mengakui bahwa industri telah menawarkan pekerjaan bergaji tinggi, imbalan uang, sumber daya komputasi, dan peluang yang merangsang secara intelektual yang menarik bagi beberapa matematikawan,” bunyi deklarasi itu.

Fenomena ini terjadi di era kekurangan pendanaan pendidikan tinggi dan pekerjaan akademis yang tidak stabil. Situasi ini menempatkan matematikawan dalam posisi sulit antara mengejar integritas ilmiah atau mengikuti arus demi kelangsungan karir. Isu ini juga terkait dengan valuasi perusahaan teknologi yang terus melonjak.

Kekhawatiran di Luar Matematika

Deklarasi tersebut juga mencatat alasan lain untuk mendorong pengawasan regulasi di luar bidang matematika, termasuk “keterlibatan industri AI dalam program militer dan pengawasan massal, pengembangan teknologi yang mempromosikan misinformasi dan merusak demokrasi, serta biaya lingkungan.” Ini menunjukkan bahwa kekhawatiran terhadap AI melampaui satu disiplin ilmu.

Komunitas ilmiah yang lebih luas telah dilanda banjir makalah yang menggunakan AI secara intensif, berisiko mengkontaminasi proses tinjauan sejawat dengan halusinasi. Ini juga menjadi pengingat bahwa model AI dilatih pada penelitian mutakhir, seringkali tanpa izin dari penulis asli. Rodrigo Ochigame, antropolog AI dari Universitas Leiden yang membantu merancang deklarasi, mengatakan kepada Scientific American bahwa matematikawan yang tidak pernah berniat berkontribusi pada pengembangan AI kini karyanya digunakan untuk tujuan tersebut tanpa persetujuan mereka.

“Saya pikir itu situasi yang sangat memprihatinkan,” kata Ochigame. Pernyataan ini menekankan pentingnya kontrol konten dalam ekosistem digital.

Implikasi bagi Masa Depan

Deklarasi Leiden menjadi peringatan keras bagi pemerintah di seluruh dunia untuk tidak terburu-buru mengadopsi klaim AI tanpa verifikasi yang ketat. Bagi pembaca, terutama mereka yang bekerja di bidang akademis atau riset, pesan ini sangat relevan: jangan mengandalkan AI sebagai otoritas tunggal dalam pemecahan masalah kompleks.

Para matematikawan menegaskan bahwa masa depan penelitian matematika harus dipandu oleh penilaian manusia, praktik yang adil dan transparan, serta nilai-nilai bersama dari komunitas matematika global. Ini berarti bahwa meskipun AI dapat menjadi alat yang berguna, ia tidak dapat menggantikan ketelitian dan konteks yang dibawa oleh pemikiran manusia.

Bagi Indonesia, di mana adopsi teknologi AI semakin cepat, deklarasi ini menjadi pengingat penting untuk membangun kebijakan yang berbasis bukti dan melibatkan para ahli lokal. Pemerintah dan institusi pendidikan perlu berhati-hati agar tidak terjebak dalam narasi hype yang dapat mengarah pada keputusan yang salah dan berpotensi merugikan.

JBNews.id — Sebuah studi baru yang diterbitkan di jurnal Icarus mengungkap bahwa bulan-bulan Uranus, terutama Miranda, menyimpan bukti kuat tentang keberadaan planet-planet raksasa yang hilang dari Tata Surya di masa lalu. Penelitian ini menganalisis 122 skenario kemungkinan ketidakstabilan untuk menilai bagaimana sistem satelit planet yang “tertinggal” bereaksi. Para peneliti menyimpulkan bahwa sangat sulit menjelaskan karakteristik bulan Uranus saat ini tanpa adanya episode kekerasan ketidakstabilan.

Jenis ketidakstabilan itu hanya muncul dalam model di mana lebih banyak planet raksasa yang ada daripada yang kita lihat sekarang. Kemungkinan besar, menurut para penulis, bulan-bulan Uranus mengalami destabilisasi setidaknya dua kali di masa lalu: pertama oleh tumbukan yang memiringkan planet tersebut, dan kemudian oleh pertemuan dekat antara planet-planet raksasa selama masa ketidakstabilan. Kekacauan itu, yang dipicu oleh keberadaan satu atau lebih planet yang kemudian dikeluarkan, telah menghancurkan dan membangun kembali sistem bulan menjadi seperti yang kita lihat saat ini.

Teori Planet Hilang dan Ketidakstabilan Tata Surya

Jupiter, Saturnus, Uranus, dan Neptunus tidak selalu berada pada posisi mereka saat ini di tata surya. Menurut model ketidakstabilan planet, mereka lahir sedikit lebih dekat ke Matahari dan lebih berdekatan satu sama lain. Setelah jutaan tahun, mereka bermigrasi menuju orbit mereka saat ini. Namun, ada detail dari model ini yang tidak cocok dengan pengamatan. Salah satunya, orbit Jupiter dan Saturnus saat ini eksentrik, sementara ada struktur spesifik seperti sabuk Kuiper yang seharusnya mencegah Neptunus bergerak ke posisinya saat ini.

Dalam simulasi, planet-planet tidak mencapai posisi mereka saat ini. Oleh karena itu, ada kemungkinan bahwa tata surya pada suatu titik memiliki lebih banyak planet, dan planet-planet inilah yang “mendorong yang lain.” Di bawah hipotesis ini, teka-teki tata surya lebih cocok. Masalahnya, benda-benda itu, jika memang ada, telah hilang—mereka dikeluarkan dan tidak meninggalkan jejak fisik atau fragmen. Hal ini membuat gagasan tentang planet yang hilang masih dalam ranah hipotesis, menunggu bukti yang cukup untuk dikumpulkan guna mengonfirmasinya.

Bulan Miranda: Saksi Bisu Kekacauan Kosmik

Studi Icarus yang baru menguji hipotesis planet yang hilang menggunakan bulan-bulan Uranus sebagai bukti langsung. Penelitian ini menggunakan total 122 simulasi evolusi tata surya. Dalam 85 persen skenario, sistem bulan Uranus runtuh. Hanya dalam segelintir skenario bulan-bulannya bertahan, dan dalam semua skenario itu, hipotesis planet yang hilang dan dikeluarkan sangat cocok.

Laporan tersebut menunjuk pada Miranda, bulan terkecil dalam sistem utama Uranus. Para astronom menganggapnya sebagai yang paling tidak biasa di tata surya. Bulan ini tambal sulam, seolah-olah dijahit dari sisa-sisa, terlalu dingin untuk ukurannya, dan cukup kecil mengingat ukuran bulan-bulan Uranus lainnya. Miranda juga aktif secara geologis. Para astronom berpikir bahwa Miranda adalah puing-puing dari benda yang lebih besar. Studi ini memperkuat gagasan itu dan mengusulkan bahwa Miranda adalah contoh paling jelas dari jejak ketidakstabilan planet.

Pekerjaan ini belum memecahkan misteri planet yang hilang, tetapi menunjukkan bahwa bulan-bulan dapat berfungsi sebagai saksi kekacauan tata surya. Data tersebut, bersama dengan data independen lainnya tentang struktur yang tidak biasa seperti Trojan, asteroid Jupiter, atau keberadaan awan Oort, suatu hari nanti akan menceritakan apa yang terjadi pada benda-benda yang hilang itu—jika mereka benar-benar ada.

Di sisi lain, misi khusus ke Uranus, seperti yang sedang dibahas NASA dan ESA untuk tahun 2040-an, dapat mengonfirmasi apakah Miranda memang benda yang direkonstruksi setelah kekacauan. Jika benar, maka bulan-bulan bisa menjadi kunci untuk memahami berapa banyak dunia yang sebenarnya dimiliki tata surya.

Penemuan ini membuka jendela baru dalam memahami sejarah awal tata surya. Jika terbukti, ini akan merevolusi pemahaman kita tentang pembentukan planet dan dinamika tata surya. Para ilmuwan kini memiliki petunjuk baru untuk mencari planet yang hilang dan memahami bagaimana sistem kita berevolusi menjadi seperti sekarang.

Implikasi dari penelitian ini sangat luas. Selain menjawab pertanyaan mendasar tentang tata surya, studi ini juga menunjukkan bagaimana benda-benda kecil seperti bulan dapat menjadi arsip kosmik yang menyimpan catatan peristiwa dahsyat miliaran tahun lalu. Ini adalah pengingat bahwa masih banyak misteri di tata surya kita yang menunggu untuk diungkap.

Dengan misi masa depan ke Uranus, para astronom berharap dapat mengkonfirmasi teori ini dan mungkin menemukan lebih banyak bukti tentang planet-planet yang hilang. Sampai saat itu tiba, Miranda akan terus menjadi objek paling misterius dan menarik di tata surya, sebuah potongan puzzle yang mungkin menjadi kunci untuk memahami sejarah kosmik kita.

JBNews.id — NASA memerintahkan lima astronaut di Stasiun Luar Angkasa Internasional (ISS) untuk berlindung di kapsul Crew Dragon setelah ditemukan kebocoran baru di modul layanan milik Rusia. Perintah evakuasi sementara ini dikeluarkan sebagai langkah pencegahan saat kosmonaut Rusia dari Roscosmos berupaya melakukan perbaikan ekstensif pada bagian yang bocor.

Juru bicara NASA Bethany Stevens, melalui unggahan di akun X resmi badan antariksa tersebut, mengonfirmasi bahwa kebocoran baru ditemukan di modul layanan stasiun luar angkasa. “Sebagai tindakan pencegahan, NASA telah menginstruksikan keempat anggota Crew-12 SpaceX dan astronaut NASA Chris Williams untuk mengambil posisi aman di dalam kapsul Dragon selama perbaikan berlangsung,” tulis Stevens, dikutip dari TechCrunch pada Sabtu (6/6/2026).

Keputusan ini diambil setelah Roscosmos memutuskan untuk melakukan operasi perbaikan yang ekstensif. Stevens menambahkan bahwa NASA terus bekerja sama dengan rekan-rekan dari Rusia dan seluruh komunitas internasional yang mendukung stasiun luar angkasa untuk mencapai solusi yang lebih permanen terhadap masalah kebocoran yang telah berlangsung selama bertahun-tahun ini.

Sekitar satu jam setelah pernyataan awal, Stevens kembali mengunggah informasi bahwa Roscosmos telah menghentikan sementara upaya perbaikan untuk mengevaluasi lebih banyak data. Akibat perkembangan ini, NASA menginstruksikan kru yang berada di kapsul Dragon untuk menghentikan prosedur perlindungan dan kembali ke operasi normal di ISS.

“Mengingat perkembangan ini, NASA telah menginstruksikan anggota kru yang ada di kapsul Dragon untuk menghentikan prosedur perlindungan dan kembali ke operasi yang direncanakan di Stasiun Luar Angkasa Internasional,” jelas Stevens dalam pernyataan terbarunya.

Kebocoran Kronis di Modul Zvezda

Kebocoran yang menjadi perhatian utama ini berlokasi di terowongan transfer PrK yang mengarah ke modul layanan Zvezda milik Rusia. Stevens mengungkapkan bahwa kebocoran yang disebabkan oleh retakan mikroskopis ini telah menjadi masalah yang berlangsung selama bertahun-tahun. NASA secara konsisten memantau perkembangan masalah struktural ini.

Saat ini, terdapat sepuluh orang yang tinggal di ISS. Empat di antaranya—dua astronaut NASA, satu astronaut Badan Antariksa Eropa, dan satu kosmonaut Rusia—tiba di stasiun luar angkasa pada bulan Februari sebagai bagian dari misi Crew-12. Tiga orang lainnya, yang terdiri dari satu astronaut NASA dan dua kosmonaut Rusia, tiba di ISS pada November 2025 menggunakan kapsul Soyuz buatan Rusia.

Kejadian ini menambah daftar panjang insiden kebocoran di ISS yang memerlukan respons cepat dari kru dan badan antariksa. Meskipun kebocoran berhasil diatasi sementara, masalah mendasar pada struktur modul Zvezda masih menjadi kekhawatiran jangka panjang.

Masa Depan ISS di Tengah Ketidakpastian

Upaya perbaikan ini dilakukan di tengah ketidakpastian mengenai masa depan ISS. Di bawah kepemimpinan Administrator NASA Jared Isaacman, badan antariksa Amerika Serikat tersebut berupaya mengganti stasiun yang usianya hampir 30 tahun ini dengan modul baru sebelum akhir dekade ini.

Rencana transisi ini menunjukkan bahwa meskipun ISS masih berfungsi, usia infrastruktur yang menua mulai menimbulkan tantangan operasional yang signifikan. Kebocoran berulang di modul Zvezda menjadi salah satu indikator bahwa komponen-komponen kritis stasiun luar angkasa memerlukan perhatian serius.

Komunitas antariksa internasional terus berdiskusi mengenai langkah selanjutnya setelah masa operasi ISS berakhir. Bahan Bakar E85 dan inovasi teknologi lainnya menjadi perhatian global, namun prioritas utama saat ini adalah memastikan keselamatan kru yang bertugas di orbit.

Kejadian evakuasi sementara ini menjadi pengingat bahwa eksplorasi antariksa tetap memiliki risiko tinggi. Setiap kebocoran, sekecil apa pun, dapat mengancam keselamatan astronaut yang tinggal dan bekerja di lingkungan yang sangat rentan.

NASA dan Roscosmos telah sepakat untuk terus memantau kondisi modul Zvezda dan melakukan perbaikan preventif jika diperlukan. Kerja sama internasional tetap menjadi kunci dalam menjaga operasional ISS hingga masa transisi ke stasiun luar angkasa generasi berikutnya.

[IMAGE]

Ilustrasi International Space Station (ISS) yang mengorbit Bumi. Kebocoran baru di modul layanan Rusia memaksa astronaut mengungsi sementara ke kapsul Dragon. (Foto: AFP/Getty Images)

JBNews.id — Model kecerdasan buatan (AI) terkemuka seperti ChatGPT, Google Gemini, dan Qwen terbukti sangat buruk dalam menganalisis pertandingan olahraga profesional. Sebuah studi baru dari University of North Carolina at Chapel Hill dan Northeastern University mengungkapkan bahwa AI gagal dalam penalaran kausal, simulasi, dan analisis kompleks, dengan tingkat akurasi serendah 5 persen.

Studi yang belum melalui proses peer-review ini dirancang untuk menguji kemampuan AI dalam empat bidang sulit: persepsi, penalaran, simulasi, dan agensi. Para peneliti menciptakan tolok ukur baru bernama strategic video intelligence (SVI-bench) yang terdiri dari 35.000 jam rekaman pertandingan basket, sepak bola, dan hoki, serta 15 juta play beranotasi, 15.000 jam analisis profesional, 23.000 laporan pasca-pertandingan, dan 103.000 catatan statistik.

Dalam uji persepsi—kemampuan mengidentifikasi pemain dan aksi pada momen tertentu—AI mencatatkan hasil terbaiknya, namun masih sangat mengecewakan. Model-model tersebut berhasil mengidentifikasi pemain dengan benar hanya sekitar 74 persen. Tingkat akurasi ini dinilai tidak cukup bahkan untuk penyiar Liga Kecil sukarelawan.

Hasil yang jauh lebih buruk terlihat pada penalaran kausal. Ketika diminta menjelaskan mengapa suatu play terjadi, tingkat keberhasilan AI turun drastis ke rata-rata 40 persen. Contoh nyata: saat peneliti menanyakan keanehan pada tembakan tiga angka Cody Martin yang memantul dari papan atas sebelum masuk, ChatGPT hanya menjawab bahwa itu adalah “tembakan tiga pertamanya di pertandingan”.

Uji simulasi—meminta AI memprediksi pergerakan pemain berdasarkan lintasan—juga menunjukkan hasil memprihatinkan. Model terbaik hanya berfungsi seperti melempar koin untuk menebak langkah selanjutnya pemain. Performa semakin menurun ketika model diminta merencanakan pergerakan lebih panjang menuju gawang atau ring.

“AI tidak bisa memberi tahu Anda mengapa sesuatu terjadi, dan tidak bisa memberi tahu apa yang akan terjadi selanjutnya,” ujar Lorenzo Torresani, peneliti ilmu komputer di Northeastern sekaligus rekan penulis studi, dalam siaran pers universitas.

Pada uji agensi—meminta AI melakukan analisis pasca-pertandingan kompleks seperti penyiar manusia—akurasinya jatuh ke angka 5 persen. Torresani menjelaskan bahwa penyiar olahraga yang baik melakukan lebih dari sekadar mendeskripsikan apa yang terlihat di layar. Mereka menjelaskan mengapa suatu play berhasil, mengantisipasi langkah selanjutnya, dan memutuskan momen mana yang penting.

“Studi kami menunjukkan AI sudah cukup baik pada bagian deskriptif, tetapi gagal total pada sisanya,” kata Torresani.

Meskipun temuan ini menjadi kabar baik bagi penyiar olahraga, Torresani menekankan implikasinya jauh lebih luas. Kesenjangan kemampuan yang sama muncul di pekerjaan mana pun yang nilainya tidak terletak pada mendeskripsikan apa yang terlihat, tetapi pada memahami mengapa peristiwa terjadi, mengantisipasi apa yang akan datang, memutuskan apa yang penting, dan merekomendasikan tindakan.

Di tengah kekhawatiran otomatisasi AI yang mengubah pasar kerja, studi ini memberikan perspektif baru. Pekerjaan yang membutuhkan penalaran mendalam dan analisis kontekstual masih jauh dari jangkauan AI. Hal ini relevan dengan perkembangan peluang AI industri yang terus berkembang di Indonesia.

Bagi para profesional dan pengamat industri, hasil studi ini menegaskan bahwa AI masih memiliki keterbatasan fundamental. Meskipun unggul dalam tugas deskriptif dan persepsi dasar, AI belum mampu menggantikan peran manusia dalam analisis kompleks dan pengambilan keputusan strategis. Ini menjadi pertimbangan penting bagi perusahaan yang tengah mengeksplorasi adopsi AI di berbagai sektor.