Wamen Dikti Peringatkan: Kecerdasan Buatan Tak Bisa Dipercaya Sepenuhnya, Hindari Hype

"Siklus hype" teknologi, yang didefinisikan oleh Gartner, menggambarkan bagaimana teknologi baru muncul dengan janji-janji yang berlebihan (puncak ekspektasi yang melambung), kemudian jatuh ke dalam kekecewaan (palung kekecewaan) ketika janji tersebut tidak terpenuhi, dan akhirnya menemukan aplikasi yang lebih realistis dan produktif (dataran tinggi produktivitas).

Kaitannya dengan AI adalah bahwa kecerdasan buatan saat ini dianggap sedang mengalami siklus hype ini, mirip dengan teknologi blockchain pada tahun 2017. Ada ekspektasi yang sangat tinggi terhadap kemampuan AI, namun penting untuk mengenali bahwa ada batasan dan tantangan dalam penerapannya yang realistis.

Beberapa perusahaan telah mengalami dampak dari siklus hype teknologi, khususnya terkait AI:

• Meta: Menginvestasikan miliaran dolar ke metaverse dengan ekspektasi tinggi, namun kemudian menghadapi kenyataan bahwa adopsi dan pengembalian investasinya tidak sesuai harapan, sehingga sebagian besar ditinggalkan.
• BuzzFeed dan CNET: Menghadapi masalah kredibilitas dan akurasi setelah menggunakan AI untuk menghasilkan konten. Hal ini menunjukkan bahwa penggunaan AI tanpa pengawasan dan verifikasi yang memadai dapat merugikan reputasi dan kepercayaan publik.

Dampak jangka panjang jika terlalu bergantung pada AI tanpa pengawasan manusia dapat mencakup:

• Kerusakan pada pengembangan tenaga kerja: Jika manusia terlalu mengandalkan AI, keterampilan kritis seperti pemecahan masalah, analisis, dan pengambilan keputusan dapat menurun.
• Hambatan pertumbuhan ekonomi yang inklusif: Ketergantungan berlebihan pada AI tanpa strategi yang tepat dapat memperlebar kesenjangan ekonomi jika manfaat AI tidak didistribusikan secara merata atau jika AI menggantikan pekerjaan tanpa menciptakan peluang baru yang memadai.
• Penyebaran informasi yang salah: Tanpa evaluasi manusia, informasi yang menyesatkan atau bias yang dihasilkan AI dapat menyebar luas, merusak kredibilitas dan pengambilan keputusan.

Evaluasi hasil AI harus menjadi keterampilan inti dalam kurikulum pendidikan. Ini berarti siswa perlu diajarkan bagaimana:

• Memahami cara kerja AI dan potensi keterbatasannya.
• Menganalisis dan memverifikasi informasi yang dihasilkan oleh AI.
• Mengidentifikasi potensi bias atau kesalahan dalam output AI.
• Mengembangkan pemikiran kritis untuk menilai keandalan dan relevansi data yang diberikan oleh AI.

Tujuannya adalah untuk membangun masa depan yang kompetitif dan tangguh, di mana individu dapat berinteraksi secara efektif dan bertanggung jawab dengan teknologi AI.

Apple memilih pendekatan hati-hati dalam mengadopsi kecerdasan buatan generatif. Sementara pesaingnya seperti Google dan Samsung bergerak cepat dan telah memperkenalkan kemampuan AI di perangkat mereka, Apple lebih memprioritaskan kualitas dan keamanan data daripada kecepatan adopsi. Pendekatan ini menunjukkan bahwa Apple ingin memastikan fitur AI yang mereka rilis benar-benar andal dan sesuai dengan standar tinggi mereka.

CEO Apple, Tim Cook, menyebutkan bahwa pengembangan AI untuk Siri masih berlangsung dan membutuhkan lebih banyak waktu untuk memenuhi standar kualitas dan keamanan data Apple yang tinggi. Apple ingin memastikan bahwa fitur AI yang mereka rilis tidak hanya inovatif tetapi juga sangat andal, aman, dan sesuai dengan ekspektasi pengguna mereka, tanpa mengorbankan privasi atau pengalaman pengguna.

Pandangan para analis dan Wall Street terhadap strategi AI Apple yang lambat terbagi:

• Analis: Banyak yang khawatir bahwa keterlambatan ini dapat merugikan Apple, terutama karena pesaing seperti Google dan Samsung telah lebih dulu memperkenalkan kemampuan AI di perangkat mereka, berpotensi membuat Apple tertinggal dalam inovasi dan pangsa pasar.
• Wall Street: Terpecah. Beberapa analis optimis tentang potensi monetisasi AI jangka panjang Apple, percaya bahwa pendekatan hati-hati akan menghasilkan produk yang lebih matang dan menguntungkan di masa depan. Namun, yang lain khawatir bahwa pendekatan lambat ini dapat merugikan perusahaan dalam jangka panjang karena kehilangan momentum inovasi atau pangsa pasar.

Meskipun AI adalah inovasi yang sah dengan potensi transformatif, penting untuk mengenali pola "hype" yang menyertainya. Rekomendasi untuk adopsi inovasi AI yang lebih terukur adalah dengan mengambil pendekatan yang terukur dan berbasis masalah. Ini berarti fokus pada bagaimana AI dapat memecahkan masalah nyata dan memberikan nilai tambah yang jelas, bukan hanya mengadopsinya karena tren atau janji-janji yang berlebihan.