Meta Rekrut Peneliti OpenAI untuk Perkuat Divisi Kecerdasan Buatan

Meta Rekrut Peneliti OpenAI untuk Perkuat Divisi Kecerdasan Buatan

Meta memperkuat tim AI-nya dengan merekrut Trapit Bansal, peneliti utama dari OpenAI, untuk mengembangkan model penalaran AI tingkat lanjut. Langkah ini menegaskan ambisi Meta dalam bersaing di garis depan teknologi AI supercerdas.

TechnonesiaID - Meta merekrut Trapit Bansal, salah satu peneliti utama dari OpenAI, untuk memperkuat divisi kecerdasan buatannya. Bansal dikenal atas kontribusinya dalam pengembangan awal reinforcement learning di OpenAI dan pengembangan model reasoning pertama perusahaan, o1.

Kepindahan Bansal dikonfirmasi oleh juru bicara OpenAI dan diketahui ia resmi meninggalkan perusahaan pada Juni 2025. Bansal telah menjadi bagian penting dari tim riset AI sejak 2022.

Advertisement

Di Meta, Bansal akan bergabung dengan unit AI supercerdas yang juga berisi tokoh ternama seperti mantan CEO Scale AI, Alexandr Wang. Tim ini dikabarkan tengah merekrut nama-nama besar lain dari industri teknologi.

Meta sendiri belum meluncurkan model penalaran AI secara publik, namun dengan masuknya Bansal, mereka diperkirakan tengah mempersiapkan model pesaing serius bagi teknologi seperti o3 dari OpenAI dan R1 dari DeepSeek.

CEO Meta Mark Zuckerberg memang tengah gencar membangun tim AI unggulan, bahkan disebut menawarkan kompensasi hingga 100 juta dolar AS untuk menarik talenta terbaik di bidang AI.

Advertisement

Selain Bansal, beberapa mantan peneliti OpenAI lainnya juga telah bergabung ke Meta, termasuk Lucas Beyer, Alexander Kolesnikov, dan Xiaohua Zhai. Mereka akan bekerja bersama sosok-sosok top dari DeepMind dan startup AI lainnya.

CEO OpenAI Sam Altman menyatakan bahwa Meta memang mencoba “membajak” talenta mereka, namun mengklaim bahwa orang-orang terbaik di OpenAI belum berpindah. Meta menolak memberikan komentar soal tuduhan tersebut.

Pengembangan model reasoning AI menjadi fokus penting saat ini karena memungkinkan sistem kecerdasan buatan memproses informasi lebih dalam sebelum menjawab. Pendekatan ini menghasilkan performa yang lebih akurat dan realistis dalam tugas-tugas dunia nyata.

Advertisement


Dapatkan informasi terbaru seputar Gadget, Elektronik, Anime, Game, Tech dan Berita Tekno lainnya setiap hari melalui social media TechnoNesia. Ikuti kami di :