Peneliti Stanford Memprediksi Fokus AI Tahun 2026 Pada Transparansi Dan Kegunaan Praktis

Secara Singkat

Fakultas HAI Stanford memproyeksikan bahwa pada tahun 2026 pengembangan AI akan fokus pada dampak praktis di seluruh bidang kesehatan, hukum, tenaga kerja, dan aplikasi berpusat pada manusia sambil menekankan efektivitas, akuntabilitas, dan manfaat dunia nyata.

Fakultas AI Berpusat pada Manusia di Universitas Stanford telah menerbitkan proyeksinya untuk pengembangan AI pada tahun 2026. Analis menyarankan bahwa periode antusiasme AI yang meluas sedang bergeser menuju fokus pada penilaian yang cermat

Alih-alih bertanya apakah AI mampu melakukan suatu tugas, penekanan akan beralih ke mengevaluasi efektivitasnya, biaya terkait, dan dampaknya terhadap berbagai pemangku kepentingan. Ini termasuk penggunaan tolok ukur standar untuk penalaran hukum, pemantauan waktu nyata terhadap efek tenaga kerja, dan kerangka klinis untuk menilai semakin banyaknya aplikasi AI medis.

James Landay, co-direktur AI Berpusat pada Manusia Stanford, memprediksi bahwa tidak akan ada kecerdasan umum buatan pada tahun 2026. Ia mencatat bahwa kedaulatan AI akan menjadi fokus utama, dengan negara-negara mencari kendali atas AI melalui pembangunan model mereka sendiri atau menjalankan model eksternal secara lokal untuk menjaga data tetap domestik. Investasi global yang berkelanjutan dalam pusat data AI diharapkan akan terus berlangsung, meskipun sektor ini menunjukkan tanda-tanda risiko spekulatif. Landay memperkirakan akan ada lebih banyak laporan tentang keuntungan produktivitas yang terbatas dari AI, dengan kegagalan yang menyoroti perlunya aplikasi yang ditargetkan. Kemajuan dalam antarmuka AI kustom, peningkatan kinerja dari dataset kecil yang dikurasi, dan alat video AI praktis kemungkinan akan muncul, bersamaan dengan meningkatnya kekhawatiran tentang hak cipta.

Russ Altman, Senior Fellow HAI Stanford, menyoroti potensi model dasar untuk memajukan penemuan dalam ilmu pengetahuan dan kedokteran. Ia mencatat bahwa pertanyaan kunci untuk tahun 2026 adalah apakah model fusi awal, yang menggabungkan semua jenis data, atau model fusi lambat, yang mengintegrasikan model terpisah, lebih efektif. Dalam penelitian ilmiah, perhatian beralih dari prediksi ke pemahaman bagaimana model mencapai kesimpulan, dengan teknik seperti autoencoder jarang digunakan untuk menafsirkan jaringan saraf. Dalam bidang kesehatan, proliferasi solusi AI untuk rumah sakit telah menciptakan tantangan dalam mengevaluasi kinerja teknis mereka, dampak terhadap alur kerja, dan nilai keseluruhan, dan upaya sedang dilakukan untuk mengembangkan kerangka kerja yang menilai faktor-faktor ini dan membuatnya dapat diakses oleh pengaturan yang kurang sumber daya.

Julian Nyarko, Wakil Direktur HAI Stanford, memprediksi bahwa tahun 2026 dalam AI hukum akan didefinisikan oleh fokus pada kinerja yang terukur dan nilai praktis. Firma hukum dan pengadilan diharapkan akan beralih dari bertanya apakah AI dapat menulis, menuju penilaian akurasi, risiko, efisiensi, dan dampaknya terhadap alur kerja nyata. Sistem AI akan semakin menangani tugas kompleks seperti penalaran multi-dokumen, pemetaan argumen, dan pencarian otoritas lawan, mendorong pengembangan kerangka evaluasi dan tolok ukur baru untuk membimbing penggunaannya dalam pekerjaan hukum tingkat tinggi.

Angèle Christin, Senior Fellow HAI Stanford, mencatat bahwa meskipun AI telah menarik investasi besar dan pengembangan infrastruktur, kemampuannya sering kali dilebih-lebihkan. AI dapat meningkatkan tugas tertentu tetapi mungkin menyesatkan, mengurangi keterampilan, atau menyebabkan kerugian di bidang lain, dan pertumbuhannya membawa biaya lingkungan yang signifikan. Pada tahun 2026, diharapkan akan ada pemahaman yang lebih terukur tentang efek praktis AI, dengan penelitian yang berfokus pada manfaat dan keterbatasan dunia nyata daripada hype.

AI Akan Fokus Pada Manfaat Dunia Nyata, Kesehatan, Dan Wawasan Tenaga Kerja Pada 2026

Angèle Christin, Senior Fellow HAI Stanford, mencatat bahwa meskipun AI telah menarik investasi besar dan pengembangan infrastruktur, kemampuannya sering kali dilebih-lebihkan. AI dapat meningkatkan tugas tertentu tetapi mungkin menyesatkan, mengurangi keterampilan, atau menyebabkan kerugian di bidang lain, dan pertumbuhannya membawa biaya lingkungan yang signifikan. Pada tahun 2026, diharapkan akan ada pemahaman yang lebih terukur tentang efek praktis AI, dengan penelitian yang berfokus pada manfaat dan keterbatasan dunia nyata daripada hype.

Curtis Langlotz, Senior Fellow HAI Stanford, mengamati bahwa pembelajaran mandiri secara signifikan mengurangi biaya pengembangan AI medis dengan menghilangkan kebutuhan akan dataset berlabel lengkap. Meskipun kekhawatiran privasi telah memperlambat pembuatan dataset medis besar, model mandiri berukuran kecil telah menunjukkan janji di berbagai bidang biomedis. Langlotz memprediksi bahwa saat data kesehatan berkualitas tinggi dikumpulkan, model dasar biomedis akan muncul, meningkatkan akurasi diagnosis dan memungkinkan alat AI untuk penyakit langka dan kompleks.

Erik Brynjolfsson, Senior Fellow HAI Stanford, memprediksi bahwa pada tahun 2026 diskusi tentang dampak ekonomi AI akan beralih dari debat ke pengukuran. Dasbor ekonomi AI berfrekuensi tinggi akan melacak peningkatan produktivitas, penggantian pekerjaan, dan penciptaan peran baru di tingkat tugas dan pekerjaan menggunakan data penggajian dan platform. Alat ini akan memungkinkan eksekutif dan pembuat kebijakan memantau efek AI secara hampir waktu nyata, membimbing dukungan tenaga kerja, pelatihan, dan investasi untuk memastikan AI berkontribusi pada manfaat ekonomi yang luas.

Nigam Shah, Kepala Data Scientist di Stanford Health Care, memprediksi bahwa pada tahun 2026, pencipta AI generatif akan semakin menawarkan aplikasi langsung kepada pengguna akhir, melewati siklus pengambilan keputusan sistem kesehatan yang lambat. Kemajuan dalam transformer generatif mungkin memungkinkan peramalan diagnosis, respons pengobatan, dan perkembangan penyakit tanpa label tugas khusus. Saat alat ini menjadi lebih tersedia secara luas, pemahaman pasien tentang panduan AI akan menjadi penting, dan akan ada penekanan yang semakin besar pada solusi yang memberi pasien kendali lebih besar atas perawatan mereka.

Diyi Yang, Asisten Profesor Ilmu Komputer di Stanford, menekankan perlunya sistem AI yang mendukung pengembangan manusia jangka panjang daripada keterlibatan jangka pendek. Ia menyoroti pentingnya merancang AI berpusat pada manusia yang meningkatkan pemikiran kritis, kolaborasi, dan kesejahteraan, mengintegrasikan tujuan ini ke dalam proses pengembangan sejak awal daripada sebagai pemikiran setelahnya.