Masa depan AI dan pengalaman manusia
Pemimpin teknologi dan inovasi Arvin Yason, Stephanie Sy, dan Shahab Shabibi tentang bagaimana teknologi mengganggu pengalaman manusia
MANILA, Filipina – Apakah kita sedang menghadapi era teknologi yang suram dan futuristik?
Selama KTT #ThinkPH di SMX Convention Center tanggal 15 Juli lalu, sekelompok pemimpin inovasi membahas peran teknologi dalam perilaku manusia. Pembicaranya adalah Arvin Yason, Managing Director Accenture Technology di Filipina; Stephanie Sy, pendiri Mesin Berpikir; dan Shahab Shabibi, salah satu pendiri Machine Ventures. Pembicaraan tersebut dimoderatori oleh pakar ilmu data Mia Umanos.
Apakah perkembangan teknologi saat ini sesuai dengan perkembangan serial televisi Black Mirror? Apakah ini benar-benar menunjukkan potensi teknologi dalam waktu dekat?
“Itu membuat pemirsa memikirkan beberapa pertanyaan etis tentang apa yang ada di toko,” kata Mia.
di mana kita
Jika Anda bertanya-tanya, kita tidak akan jatuh cinta dengan robot atau kecerdasan buatan dalam waktu dekat.
“Situasi dimana AI memperoleh kesadaran masih 40-50 tahun lagi,” kata Arvin.
Apa yang kita miliki sekarang disebut AI sempit, contohnya adalah chatbots dan aplikasi yang tidak terdeteksi radar. Jenis AI yang biasanya dihadirkan dalam film – yang dapat merasakan dan berpikir sendiri – disebut AI umum.
Stephanie mengatakan data terakhir tidak dapat diakses oleh semua orang. “Ini adalah keunggulan kompetitif. Volume data yang harus Anda bangun mungkin tidak akan tersedia bagi Anda atau orang pada umumnya.”
AI yang sempit menawarkan solusi untuk masalah-masalah mendasar, dan kita hanya bisa melangkah lebih jauh. “Perusahaan-perusahaan besar sedang menentukan cara bagaimana AI dapat digunakan. Apple, Google, Facebook – ketiganya mempermudah pengembang untuk menghasilkan aplikasi nyata,” kata Shahab.
Bagaimana ekspektasi manusia akan berubah?
Menelusuri feed Facebook dan melihat konten yang tidak relevan bagi kita kini terasa menggelikan – dan itu karena AI biasanya menyajikan apa yang ingin kita lihat.
Lebih dari sekadar memenuhi kebutuhan manusia, AI meningkatkan rutinitas sehari-hari. Namun seberapa selaraskah AI dengan masalah kita? Seberapa cepat ia merespons perintah?
Arvin menambahkan: “Apakah AI melakukan sesuatu tanpa meminta manusia?
ambisius?”
Jadi para desainer harus menjawab: seberapa jauh teknologi dapat memberikan manfaat bagi kita?
Ada banyak hal yang perlu dibahas dalam hal etika. “Kita perlu memastikan… bahwa mesin dilatih dengan cara yang netral, atau bermanfaat, yang akan mengarah pada perilaku yang tidak bias, baik itu chatbot atau yang lainnya,” kata Arvin.
Apa saja titik masuknya?
Anda akan terkejut mengetahui bahwa beberapa rekan tim Stephanie memiliki latar belakang biologi dan akuntansi. Sedangkan Shahab memiliki pegawai yang tidak memiliki gelar sarjana.
“Karena ini adalah industri baru, sangat mudah untuk mengejar ketertinggalannya. Yang penting dengan AI sebenarnya adalah logika dan proses berpikirnya,” kata Shahab.
Stephanie menambahkan, seseorang tidak perlu pengalaman bertahun-tahun di bidang khusus. Jika Anda
tertarik, Anda dapat mencari sumber daya secara online. Mulailah dengan kursus Coursera tentang sains sehari-hari, lalu lanjutkan ke kelas mesin ilmu komputer Stanford.
“Anda tidak punya alasan untuk mengatakan tidak ada tempat untuk belajar. Inilah keajaiban yang diberikan internet kepada kita,” katanya.
Mia menambahkan: “Kami mempelajarinya sambil melakukannya. Terserah pada Anda untuk memiliki keberanian
lihatlah dan kembangkan keterampilannya.”
Elemen manusia
Proses inovasi melibatkan pemahaman pengalaman manusia, pengakuannya
permasalahan, dan mencari solusinya.
“Yang perlu Anda ketahui hanyalah di mana Anda berada saat ini dan di mana Anda ingin berada. Anda belum tentu bisa memprediksi cara menuju ke sana. Namun sesekali, tanyakan pada diri Anda, apakah saya sudah semakin dekat dengan visi tersebut?” kata Shahab.
Inovasi melibatkan lebih dari sekadar alat. Anda memerlukan kemampuan untuk belajar mandiri dengan cepat, bekerja dengan baik dengan tim yang beragam, dan mengambil inisiatif untuk belajar melebihi apa yang ditugaskan kepada Anda.
Jika model awal Anda tidak berhasil, jangan berkecil hati. Stephanie berkata, “Mungkin yang pertama
solusinya cukup buruk, tapi jenis pekerjaannya – itu cukup baik. Terus berlanjut!” – Rappler.com
