Akankah Robot Mengambil Pekerjaan Saya?

Apakah robot akan mengambil pekerjaan Anda? Ini adalah pertanyaan yang dapat dimengerti mengingat hype saat ini tentang robotika dan kecerdasan buatan. Banyak orang bertanya "apakah pekerjaan saya akan diotomatisasi?" atau "apakah pekerjaan saya akan hilang sama sekali?" seiring dengan semakin banyaknya perusahaan dan industri yang menjadi mubazir.

Saya bisa bertanya, apakah robot akan mengambil pekerjaan saya sebagai penulis artikel ini?

Jawaban saya adalah tidak.

Apakah robot akan mengambil pekerjaan kita? Sangat tidak mungkin terjadi dalam waktu dekat kecuali Anda memiliki pekerjaan yang dalam setiap aspeknya setara dengan bermain game komputer di dunia nyata. Saya akan menjelaskannya.

Banyak dinamika yang mendorong narasi saat ini seputar robot, chatbots untuk bisnis, dan AI yang mengambil alih pekerjaan. Sebagian besar dari diskusi ini hanyalah perpanjangan dari diskusi ekonomi yang sudah lama dan sedang berlangsung seputar dampak otomatisasi dan peningkatan produktivitas.

Pertanyaan yang lebih penting tentang pekerjaan yang akan diotomatisasi adalah apakah akan ada pekerjaan baru untuk menggantikannya. Pada dasarnya, para pekerja bertanya pertama-tama apakah pekerjaan mereka akan digantikan dan kedua, jika pekerjaan mereka digantikan, apakah akan ada pekerjaan lain yang lebih baik, yang dapat mereka kerjakan. Skenario terburuknya adalah otomatisasi akan menyebabkan pengangguran permanen karena pekerjaan baru tidak tercipta setelah pekerjaan lama diotomatisasi.

Kenyataannya adalah bahwa hingga kecerdasan buatan sepintar manusia, ia akan mengubah pekerjaan seperti halnya semua teknologi inovatif mengubah pekerjaan, ia menghilangkan beberapa tugas namun menambahkan tugas baru yang harus dilakukan. Pekerja di industri yang terdampak akan perlu memperbarui keterampilan mereka, tetapi pekerjaan mereka tidak akan dihilangkan. Seperti halnya semua inovasi, risiko yang lebih besar adalah semakin sedikit orang yang dibutuhkan untuk melakukan pekerjaan yang sama (atau mencapai hasil yang sama atau lebih baik), sehingga dari sudut pandang tersebut, pekerjaan tersebut akan dihilangkan untuk beberapa orang.

Sejak awal mula, berbagai alat, termasuk mesin, telah diciptakan untuk meningkatkan produktivitas manusia. Hal ini berarti bahwa seiring berjalannya waktu, banyak pekerjaan yang hilang, namun hal ini juga membuka pintu bagi pekerjaan-pekerjaan baru. Hal ini juga berarti bahwa orang menjadi lebih kaya karena biaya produk dan layanan penting yang lama telah menurun dan produk dan layanan baru, beberapa di antaranya kini menjadi sangat penting, telah ditemukan.

Ini adalah ekonomi dasar, dan kebanyakan orang mengetahui hal ini. Orang kelas menengah saat ini jauh lebih baik dalam banyak hal dibandingkan dengan seorang raja yang hidup beberapa ratus tahun yang lalu. Ketika seorang manajer proyek konstruksi membual bahwa ia telah menghemat pekerjaan dengan meminta para pekerja menggunakan sekop dan bukannya mesin, ia ditanya "mengapa tidak mengambil sekop dan memberi para pekerja sendok teh?". Sulit untuk membantah bahwa memaksa orang untuk menjadi kurang produktif tidak membantu siapa pun kecuali mereka yang terkena dampak langsung dari inovasi yang relevan (dan hanya dalam jangka pendek).

Tentu saja, banyak orang berpendapat bahwa apa yang kita hadapi saat ini adalah sebuah singularitas. Begitu kecerdasan buatan (AI) mencapai tingkat kemampuan manusia pada dimensi-dimensi penting, tidak akan ada lagi pekerjaan yang harus dilakukan manusia.

Ada banyak orang yang memiliki kepentingan pribadi yang kuat untuk mendengungkan perspektif ini. Peringatan tentang bahaya yang akan datang atau membuat klaim yang luar biasa tentang AI menghasilkan klik dan suka, hal ini menciptakan publisitas untuk individu dan perusahaan. Ini adalah topik yang akan membuat orang ingin tahu lebih banyak tentangnya karena pada saat yang sama menarik dan mengancam. Ide-ide yang menarik seperti ini memotivasi karyawan dan menghasilkan penjualan. Tetapi apakah ini merupakan kekhawatiran yang nyata?

Jawabannya adalah ya dan tidak. Jika benar bahwa kita dapat menciptakan kecerdasan buatan secara umum, maka hal ini pasti akan menjadi perhatian. Dan dalam hal ini, kekhawatiran akan pekerjaan akan berada di urutan yang lebih rendah daripada kekhawatiran lainnya (seperti tentang AI yang mendominasi umat manusia) karena produktivitas akan meledak dan dunia akan berlimpah.

Bahkan jika kecerdasan secara umum masih jauh (dan saya yakin masih jauh), juga benar bahwa orang perlu memahami implikasi dari apa yang mereka lakukan dengan AI untuk memastikan tidak ada konsekuensi yang tidak terduga dari bagaimana teknologi ini diimplementasikan. Jika Anda mengandalkan komputer untuk menulis aturan (yaitu tidak secara eksplisit memprogramnya), maka Anda perlu memastikan bahwa jika teknik ini diterapkan pada sistem misi kritis, orang-orang memahami dan memperhitungkan risikonya (seperti yang harus dilakukan pada setiap teknologi yang digunakan untuk sistem misi kritis). Hal ini dapat menjadi pembenaran untuk memunculkan AI dan kebutuhan untuk mengatur aspek-aspek AI, namun tanpa mencapai kecerdasan umum untuk AI, tidak ada ancaman biner terhadap pekerjaan. Lebih lanjut tentang ini nanti.

Perlu dicatat bahwa kekhawatiran tentang otomatisasi pekerjaan dan ketakutan tentang akhir dari pekerjaan sebagian disebabkan oleh kegagalan imajinasi yang dapat diprediksi. Kita dapat melihat pekerjaan yang hilang namun tidak dapat membayangkan apa yang akan menggantikannya. Siapa yang dapat meramalkan teknologi informasi sebagai kategori pekerjaan yang penting sebelum komputasi menjadi arus utama? Siapa yang bisa meramalkan semua pekerjaan di sekitar media sosial sebelum jejaring sosial menjadi arus utama?

Ada unsur lompatan keyakinan dalam meyakini bahwa peningkatan produktivitas akan menghasilkan kehidupan yang lebih baik bagi semua orang, dengan memahami bahwa setiap perubahan akan berdampak pada kelompok orang yang berbeda, sehingga tidak semua orang akan menjadi lebih baik setelah perubahan tersebut, namun sebagian besar orang akan menjadi lebih baik.

Tidak ada yang bisa membantah bahwa komputer telah menciptakan lebih banyak pekerjaan daripada yang mereka hancurkan dan kita semua menjadi lebih baik karenanya. Pekerjaan tidak dihancurkan oleh komputer, para pekerja dapat mencapai lebih banyak hal dengan menggunakan komputer. Hal yang sama juga akan terjadi pada AI, berdasarkan bagaimana bot diprogram.

Kapan robot akan mengambil alih?

Ya, kita memang perlu mempertimbangkan kasus khusus di mana AI mencapai tingkat pemahaman manusia, tetapi apakah ini akan terjadi dalam waktu dekat? Jika AI mencapai tingkat pemahaman manusia, maka dampaknya akan sangat besar. Hal ini memang benar. Jika AI hanyalah sebuah teknik otomatisasi yang lebih baik, dampaknya akan jauh lebih kecil dan akan menghasilkan kemakmuran yang luar biasa bagi semua orang. Saya harus menyebutkan bahwa jika AI benar-benar mencapai tingkat pemahaman manusia, hal ini dapat membawa kita ke masa depan surgawi maupun distopia.

Ada beberapa orang yang berpendapat bahwa hal ini akan mencapai tingkat pemahaman manusia pada tahun 2029 seperti Ray Kurzweil yang bekerja untuk Google. Ada juga yang berpendapat bahwa hal itu tidak akan pernah terjadi dengan teknologi berbasis silikon yang ada saat ini, seperti George Gilder. Tentu saja kita tahu bahwa kecerdasan dan kesadaran itu mungkin terjadi, karena hal itu ada pada manusia, namun kemungkinan kita meremehkan kompleksitas yang terlibat, kebaruan dari kecerdasan kita dan kemampuan sistem dan teknologi berbasis silikon untuk meniru proses biologis. Hal ini berlaku bahkan jika kita mengasumsikan kemajuan eksponensial pada data, algoritme, dan kekuatan pemrosesan. Jawaban atas pertanyaan kapan robot akan mengambil alih pekerjaan manusia bukanlah dalam waktu dekat.

Jika kita mengecualikan kasus di mana AI mencapai tingkat kecerdasan manusia atau setidaknya mengatakan bahwa hal ini tidak akan terjadi dalam 20 tahun ke depan, kita dapat menjawab pertanyaan yang lebih mendesak, yaitu apakah AI yang menggunakan teknologi yang berkembang pesat saat ini akan merampas pekerjaan Anda.

• Kesalahan pertama adalah pembingkaian pertanyaan. Pertanyaannya seharusnya adalah "tugas" apa yang akan dilakukan oleh robot, bukan "pekerjaan" apa yang akan dilakukan oleh robot. Tentu saja ketika kita berbicara tentang robot di sini, kita mengacu pada robot fisik dan juga perangkat lunak AI yang dapat menyediakan layanan berbasis perangkat lunak.
• Kesalahan kedua adalah tidak bertanya bagaimana AI akan mengubah cara saya melakukan tugas tertentu. Dalam banyak kasus, AI tidak akan menggantikan tugas secara penuh, tetapi hanya meningkatkan cara melakukannya dengan berkolaborasi dengan manusia.
• Kesalahan ketiga adalah tidak menanyakan tugas/pekerjaan baru apa yang akan dimungkinkan?

Pertanyaan sebenarnya di sini adalah apa esensi dari pekerjaan ini, dan apakah orang-orang menghadapi gesekan yang tidak perlu dalam menyelesaikan tugas. Jawabannya tidak diragukan lagi adalah ya. Bayangkan Anda dapat mengatakan kepada AI "siapkan presentasi tentang X, yang panjangnya 8 halaman dan memiliki bagan tentang Y" dan AI tersebut langsung membuatnya untuk Anda dan Anda dapat memberi tahu AI tersebut modifikasi yang Anda inginkan. Prosesnya memakan waktu 5 menit, bukan 3 jam. Penghemat waktu yang lebih besar lagi adalah AI yang membantu Anda memutuskan tugas mana yang penting. Berapa banyak waktu yang terbuang untuk menghabiskan waktu dan tenaga untuk melakukan sesuatu dengan baik dan kemudian menemukan bahwa apa yang Anda lakukan ternyata tidak diperlukan?

Poin-poin di atas tentu saja berlaku untuk setiap keuntungan otomatisasi baru. Untuk menjawab secara spesifik pertanyaan tentang tugas apa yang akan berubah dan tugas apa yang akan diaktifkan dengan adanya AI, kita perlu memahami cara kerja algoritme AI.

Pada dasarnya, algoritme AI adalah cara untuk membuat komputer melakukan tugas-tugas tertentu tanpa memprogramnya secara eksplisit. AI dilatih untuk membuat hubungan antara input dan output yang diperlukan tanpa secara eksplisit memprogram apa hubungannya (atau dengan memprogram sebagian dan meminta AI melakukan ekstrapolasi dari sana). Jika Anda ingin AI mengidentifikasi kucing dalam foto, Anda tidak perlu memprogram secara manual fitur-fitur kucing seperti mata berbentuk elips, telinga lancip, kumis, tetapi Anda cukup menunjukkan jutaan gambar foto dengan dan tanpa kucing kepada AI dan AI akan menemukan cara untuk mengidentifikasi kucing.

Cara melakukan hal ini, dibandingkan dengan kecerdasan manusia, tidak terlalu "cerdas". Ini adalah algoritma brute force yang membutuhkan banyak data. Apa yang dilakukannya adalah membobotkan arti penting kelompok piksel dalam gambar dalam hubungannya satu sama lain untuk menemukan pola yang mengidentifikasi kucing. Dengan menguji lapisan-lapisan bobot ini secara berulang-ulang (disebut jaringan saraf) atau menggunakan teknik serupa lainnya, algoritma ini dapat menciptakan algoritma yang terkalibrasi yang dapat secara akurat mengidentifikasi kucing, bahkan pada kasus-kasus kucing yang memiliki fitur penting yang hilang. Hal ini sangat berguna karena tidak mungkin (atau sangat memakan waktu) untuk memprogram sesuatu seperti ini secara manual. Dengan jumlah data yang sangat besar dan kekuatan pemrosesan yang besar, memungkinkan untuk menciptakan semacam kecerdasan brute force.

Algoritma semacam ini sangat berguna ketika tersedia banyak data (sebaiknya data yang sangat terstruktur). Untuk melatih algoritme, juga harus jelas apakah iterasi algoritme yang diberikan meningkatkan hasil atau tidak dibandingkan dengan iterasi sebelumnya. Jika tingkat keberhasilan relatif tidak mudah atau langsung dapat diukur (ambigu) dari satu "tebakan" ke tebakan berikutnya, maka hal ini dapat menjadi masalah yang sulit bagi AI. Hal ini sering terjadi pada tugas-tugas manusia yang tidak memiliki jawaban yang benar.

Jika data langka atau solusi untuk masalah terletak di luar data, ini juga merupakan kasus yang sulit bagi AI. Namun, masalah yang sulit dipecahkan oleh AI adalah masalah yang dapat dipecahkan oleh manusia.

Sebagai contoh, meskipun ada banyak data tentang percakapan manusia, semua yang diucapkan oleh manusia memiliki konteks yang berpotensi unik dalam hal sejarah hubungan tertentu, sejarah percakapan, dan konteks situasi. Semakin jauh Anda masuk ke dalam sejarah, semakin banyak dimensi dan semakin sulit untuk melatih AI. Itulah mengapa solusi AI paling baik difokuskan pada konteks situasional yang sempit untuk chatbots (untuk aplikasi selain satu jawaban yang dangkal). Bayangkan Anda memutuskan apa yang harus dikatakan selanjutnya berdasarkan fakta bahwa lima hal yang Anda katakan sebelumnya mirip dengan lima hal yang Anda katakan secara berurutan dalam percakapan lain dua tahun yang lalu. Hal ini akan memberikan Anda intuisi tentang masalahnya.

Untuk mengetahui tugas apa saja yang "berisiko", Anda perlu mengetahui sejauh mana tugas tersebut dapat diotomatisasi dengan menggunakan teknik-teknik yang dijelaskan di atas.

Yang jelas, dalam sebagian besar kasus, AI akan meningkatkan produktivitas dengan menjadi pelengkap bagi manusia. Kombinasi manusia + AI akan jauh lebih kuat daripada manusia saja atau AI saja.

Memang benar mungkin ada tugas-tugas tertentu, seperti mengemudi truk atau mobil pada rute tertentu, yang mungkin sepenuhnya otomatis, namun bahkan dalam kasus tersebut kehadiran manusia mungkin diperlukan untuk kasus yang tidak terduga, seperti dalam kasus kerusakan, kecelakaan, atau insiden keamanan. Bisa jadi truk tanpa pengemudi tanpa kehadiran manusia akan sangat mudah dirampok.

Tukang ledeng mungkin memiliki aplikasi yang membantu mendiagnosis masalah, tetapi tukang ledeng kemungkinan besar harus memperbaiki masalahnya sendiri.

Otomatisasi telah menciptakan dunia yang lebih berfokus pada pengalaman dan hiburan dibandingkan di masa lalu, dan tren ini akan terus berlanjut. Orang-orang pergi ke restoran, mengadakan pernikahan yang lebih besar, liburan yang lebih eksotis, dan mengonsumsi pengalaman dan hiburan lebih banyak daripada di masa lalu, dan AI akan melanggengkan tren ini. Semakin banyak pekerjaan akan tercipta di sektor "Pengalaman".

Meskipun dampak dari peningkatan produktivitas adalah positif, tidak diragukan lagi bahwa lebih banyak otomatisasi dan globalisasi akan menghasilkan lebih banyak efek pemenang mengambil semua dan akan meningkatkan ketidaksetaraan di dunia. Pekerja yang tidak terampil dan semi terampil akan mengalami peningkatan kehidupan dalam beberapa metrik, tetapi kemungkinan akan terus tertinggal dibandingkan dengan pekerja yang sangat terampil. Hal ini dapat berdampak negatif pada masyarakat dan politik kecuali jika masalah ini ditangani.

Mempercepat produktivitas akan meningkatkan kehidupan semua orang di planet ini, karena bahkan mereka yang akan mendapatkan keuntungan paling besar secara finansial dan menjadi sangat kaya dari inovasi baru hanya akan dapat menangkap sebagian kecil dari nilai yang diciptakan untuk masyarakat secara keseluruhan.

Transisi menuju ekonomi baru perlu dikelola untuk memastikan bahwa tidak ada kelompok masyarakat yang mengalami penurunan drastis dalam standar hidup mereka seiring dengan meningkatnya produktivitas.

Penting untuk dicatat bahwa semua yang dikatakan di atas berlaku untuk semua inovasi, bukan hanya inovasi yang terkait dengan AI. Semua inovasi berdampak pada angkatan kerja dan mengharuskan para pekerja untuk mendapatkan pendidikan tambahan agar dapat tetap bekerja. Institusi pendidikan perlu menyesuaikan kurikulum, termasuk kurikulum universitas, dengan kebutuhan pasar kerja yang terus berubah. Kami telah melihat proses ini berlangsung terus menerus karena otomatisasi telah mengubah dunia secara khusus selama 200 tahun terakhir.

Di masa mendatang, ilmu pengetahuan akan terus berkembang dan mesin akan terus melengkapi pekerja manusia dan membuat mereka lebih produktif. Mesin tidak akan dapat meniru kecerdasan baru manusia untuk menghadapi situasi yang unik atau merancang solusi yang mengejutkan. Mesin juga tidak dapat menggantikan perasaan hubungan antar manusia yang penting di banyak industri, mulai dari industri kesehatan hingga rekreasi.

AI akan dapat secara efektif menghilangkan pekerjaan yang membosankan dan menghilangkan gesekan di mana ada kondisi yang tepat (banyak data yang sesuai). Seperti halnya peningkatan produktivitas sebelumnya, peningkatan produktivitas dari AI akan terus meningkatkan kehidupan semua orang di dunia secara langsung maupun tidak langsung dan akan menciptakan produk, layanan, dan pekerjaan baru yang belum terbayangkan.