“Carikan cara menghasilkan uang yang belum terpikirkan orang.” AI segera menyodorkan lelang agunan, antrean penebusan, aset tertinggal di layanan yang tutup, jalur deposit bursa, hak tagih organisasi yang dibubarkan, dan token berisi sekumpulan aset.
Kedengarannya seperti peta harta karun. Namun ada pertanyaan mendasar: kalau manusia sendiri belum bisa memikirkan peluang itu, kenapa AI tiba-tiba bisa hanya karena disuruh lebih kreatif?
Setelah diminta seratus kali, mungkin AI mengusulkan penebusan bahan bakar pesawat luar angkasa lewat blockchain. Seru, tetapi uangnya datang dari mana?
Pendekatan yang lebih masuk akal adalah memakai ide kreatif untuk memperluas pencarian, lalu memakai harga nyata dan ketentuan resmi untuk menentukan kejanggalan mana yang layak diperiksa.
Mengapa ide orisinal AI sering terasa mirip
Model bahasa cenderung memilih jawaban yang lazim. Penelitian ICML 2026 tentang Verbalized Sampling meminta model menampilkan beberapa jawaban beserta probabilitasnya. Dalam tugas penulisan kreatif, keragaman jawaban menjadi 1,6–2,1 kali dibandingkan instruksi langsung. Angka itu bukan peningkatan keuntungan perdagangan. [1]
Pracetak penelitian lain pada 2026 menggunakan analogi masalah dari bidang ilmu yang berbeda dan melaporkan peningkatan 90–173% pada metrik keragaman solusi tertentu. [2] Berpikir berbeda membantu menemukan arah, bukan menjamin uang bisa dicairkan.
Ide baru belum tentu dapat dijalankan
Dalam penelitian ICLR 2025 yang melibatkan lebih dari seratus peneliti pemrosesan bahasa, penilaian buta memberi gagasan AI nilai kebaruan yang lebih tinggi, tetapi kelayakan yang sedikit lebih rendah daripada ide manusia. [3]
Penelitian lanjutan meminta 43 pakar benar-benar menjalankan ide penelitian. Setelah dilaksanakan, penilaian terhadap ide dari AI turun lebih tajam. [4]
Riset tersebut bukan percobaan laba DeFi. Namun pesannya jelas: “belum pernah mendengar idenya” berbeda dari “bisa benar-benar menarik hasilnya”. Studi lain mencoba memperbaiki ide dengan membandingkannya terhadap karya terdahulu atau menyuruh banyak agen AI saling mengkritik. [5][6]
Apa itu berburu recehan di DeFi?
DeFi adalah layanan keuangan berbasis blockchain untuk menukar, meminjam, meminjamkan, dan menebus aset. “Berburu recehan” berarti mencari selisih kecil atau prosedur pemulihan aset yang diabaikan karena merepotkan.
Tujuh lokasi penelitian meliputi lelang agunan, penebusan kecil, protokol yang ditutup, pasar baru dengan perangkat berbeda, jalur deposit bursa, hak tagih organisasi bubar, serta token keranjang aset atau pasar dengan jadwal khusus. Kelompok ini dapat tumpang tindih. Pertanyaan utamanya: hambatan apa yang membuat pesaing tidak mau repot?
Contohnya, hak penebusan mungkin dihargai murah karena dokumennya rumit. Tetapi ini baru hipotesis. Bursa menerima deposit tidak berarti pemegang otomatis berhak melakukan penebusan. Periksa kelayakan, jaringan, aturan penghentian, serta penarikan.
Temukan angka janggal sebelum membuat teorinya
Bayangkan token hipotetis dijual seharga US$97, sementara dokumen resmi tampak menjanjikan aset senilai US$100 bagi pemegang yang memenuhi syarat. Selisih tampaknya US$3.
AI kreatif berteriak “arbitrase!”; AI peneliti bertanya: siapa yang memenuhi syarat? Berapa lama prosesnya? Apa biayanya? Apakah satuannya setara? Apakah jumlah tersebut benar-benar dapat diperdagangkan? Bisakah layanan dihentikan?
Laba bersih harus memperhitungkan biaya, pelaksanaan transaksi, dan potensi kerugian akibat perubahan harga. Risiko kerugian ekstrem dinilai terpisah.
Urutannya: kumpulkan harga dan dokumen resmi, cocokkan aset dan hak beserta waktunya, tandai selisih tak wajar, selidiki alasan bot mengabaikannya, lalu uji risiko dan aturan lewat pemeriksa independen. Pengujian kecil dilakukan hanya jika diizinkan.
Cari kejanggalannya dahulu, baru cari penjelasannya.
Tujuh agen bukan berarti tujuh bukti
Kalau tujuh AI membaca sumber sama lalu semuanya berkata “menjanjikan”, hasilnya cuma pengulangan satu pendapat.
Bagilah tugas: mencari kasus langka, memeriksa contoh terdahulu, memverifikasi hak resmi, menghitung harga dan kedalaman pasar, memeriksa aturan bursa, menguji sisi kerugian, serta mencatat hasil yang bisa diulang. Yang penting bukti independen, bukan jumlah suara AI.
Bandingkan metode lama dan baru dengan waktu yang sama. Hitung berapa peluang baru dan dapat dijalankan tersisa dari seratus kandidat serta laba bersih yang benar-benar diperoleh.
Kesimpulan: sapu bisa lebih berguna daripada bola kristal
Tujuannya bukan membuat AI terlihat jenius dengan seratus ide, melainkan menemukan satu selisih nyata yang lolos pemeriksaan.
Perdagangan supercepat seperti Formula 1. Pekerjaan ini lebih mirip meja barang hilang setelah toko tutup: penuh dokumen, kurang glamor, dan harus memastikan barang itu memang boleh diambil.
Sumber penelitian: [1] ICML 2026 · [2] Analogi, 2026 · [3] ICLR 2025 · [4] Kesenjangan pelaksanaan · [5] SciMON · [6] Co-Scientist
