Awal Juni lalu, saya menonton tayangan YouTube tentang Dr. Vivian Balakrishnan, Menteri Luar Negeri Singapura. Ia adalah seorang pejabat negara dengan latar belakang seorang dokter spesialis bedah mata.
Dalam tayangan tersebut, ia berbicara tentang kecerdasan buatan dengan cara yang praktis. AI tidak harus dipahami sebagai sesuatu yang jauh dan rumit. AI dapat digunakan untuk membantu pekerjaan sehari-hari, selama penggunanya memahami bidang yang dikerjakan.
Banyak versi video itu beredar. Salah satunya adalah video yang diposting ulang oleh Biks AI Community sekitar tiga bulan lalu, yang dapat disaksikan melalui tautan berikut:
Tayangan tersebut membuat saya tertarik untuk mencoba. Jika seorang menteri yang juga dokter spesialis bedah mata dapat membuat personal AI assistant untuk mendukung pekerjaan diplomatiknya, maka saya pun mulai bertanya: apa yang dapat saya lakukan dengan AI dalam bidang yang saya tekuni?
Pertanyaan itulah yang kemudian mendorong saya untuk mengeksplorasi berbagai alat AI dan memberanikan diri menerapkan beberapa gagasan dalam aplikasi nyata. Setelah sekitar tiga bulan, saya telah membuat 18 aplikasi berbasis web yang kini tersedia secara daring di:
https://geo.its.ac.id/ekosistem.html
Pengalaman ini membuat pesan ketiga Dr. Vivian Balakrishnan terasa semakin dekat:
“hambatan untuk mengakses alat-alat AI telah runtuh”.
Dari teknologi eksklusif menjadi alat sehari-hari
Pada masa awal perkembangannya, AI lebih banyak hadir di laboratorium dan pusat pengembangan teknologi. Penggunaannya membutuhkan kemampuan pemrograman, akses ke data dalam jumlah besar, serta infrastruktur komputasi yang mahal. Masyarakat umum hanya menjadi penonton.
Sekarang situasinya berubah cepat. Banyak kemampuan AI hadir dalam bentuk aplikasi yang mudah digunakan. Orang tidak harus memahami seluruh cara kerja model bahasa, jaringan saraf, atau pusat data untuk mulai memanfaatkannya. Mereka cukup menyampaikan kebutuhan dengan bahasa sehari-hari, lalu menguji apakah hasilnya dapat membantu pekerjaan.
Personal AI assistant yang dibuat oleh Dr. Vivian Balakrishnan merupakan contoh yang menarik. Sebagai Menteri Luar Negeri Singapura, ia harus mengunjungi banyak negara, bertemu dengan banyak orang, serta memahami ekonomi, geografi, sejarah, budaya, dan persoalan politik setiap negara.
Beban informasi seperti itu sangat besar. Seorang diplomat tidak cukup hanya membaca ringkasan singkat. Ia perlu memahami konteks sebuah negara dan mengenali orang-orang yang akan ditemuinya. Untuk membantu menghadapi beban tersebut, Dr. Vivian membuat personal AI assistant.
Asisten pribadi itu digunakan untuk membantu mempelajari berbagai hal yang diperlukan dalam pekerjaan diplomatiknya. AI dapat membantu mengumpulkan, mengorganisasi, dan menjelaskan informasi. Dengan demikian, waktu dan perhatian manusia dapat digunakan untuk memahami konteks, membangun hubungan, serta mengambil keputusan.
Contoh ini menunjukkan bahwa AI tidak harus selalu hadir sebagai sistem besar milik organisasi. AI juga dapat dibuat sebagai asisten pribadi yang disesuaikan dengan kebutuhan seseorang.
Seorang menteri dapat memanfaatkannya untuk persiapan diplomasi. Seorang dokter dapat menggunakannya untuk membantu menata informasi klinis. Seorang dosen atau peneliti dapat membuat asisten yang mendukung kegiatan akademiknya. Seorang teknisi dapat menggunakannya untuk membaca dokumentasi dan menelusuri kemungkinan solusi. AI membantu memperluas kemampuan seseorang karena alat tersebut dapat disesuaikan dengan pekerjaan yang dilakukan.
Akses yang sama tidak berarti hasil yang sama
Runtuhnya hambatan akses tidak otomatis membuat semua orang memperoleh manfaat yang sama. Dua orang dapat menggunakan alat AI yang sama, tetapi menghasilkan keluaran yang sangat berbeda. Perbedaannya terletak pada pemahaman terhadap pekerjaan, kemampuan merumuskan persoalan, dan kecakapan menilai jawaban.
AI dapat memberikan jawaban dengan cepat, tetapi kecepatan bukan ukuran kebenaran. AI dapat menyusun kode atau rancangan aplikasi, tetapi hasilnya tetap harus diuji. AI dapat memberikan solusi yang tampak meyakinkan, tetapi pengguna tetap perlu memastikan bahwa solusi itu sesuai dengan kebutuhan.
Di sinilah pesan pertama Dr. Vivian Balakrishnan menjadi penting:
“kita dapat mengalihdayakan memori dan komputasi, tetapi tidak dapat mengalihdayakan pemahaman”.
Personal AI assistant dapat membantu mengingat berbagai hal, mencari informasi, membuat ringkasan, dan melakukan komputasi. Namun, asisten tersebut tidak menggantikan pemahaman pemiliknya. Dr. Vivian tetap harus mengetahui apa yang ingin dipelajari, informasi apa yang relevan, dan bagaimana menggunakan hasilnya dalam pekerjaan diplomatik.
Demikian pula dalam pembuatan aplikasi berbasis web. AI dapat membantu menulis kode, menjelaskan kesalahan, dan menyarankan struktur sistem. Namun, gagasan tentang masalah yang hendak diselesaikan tetap harus berasal dari manusia. Pengguna juga harus menguji apakah aplikasi tersebut benar-benar bekerja dan bermanfaat.
Dari menonton video menjadi aplikasi nyata
Sebuah tayangan video mungkin berhenti sebagai tontonan bagi sebagian orang. Bagi saya, tayangan tentang Dr. Vivian Balakrishnan menjadi pemicu untuk mencoba. Saya sempat mengalami demam karena isi kepala saya yang bergolak untuk mengeksekusi berbagai hal.
Akhirmya saya mulai mencoba mengeksplorasi berbagai kemungkinan. Dari sana, beberapa gagasan saya terapkan ke dalam aplikasi nyata. Prosesnya berlangsung bertahap. Ada gagasan yang harus diubah. Ada keluaran AI yang perlu diperbaiki. Ada pula aplikasi yang harus diuji berulang kali sebelum dapat digunakan. Trial-error saya lakukan terus menerus, sampai secara tidak sadar, pengetahuan baru saya kuasai pelan pelan.
Namun, proses tersebut menjadi jauh lebih mungkin karena alat AI sudah dapat diakses dengan mudah. Saya tidak perlu membangun infrastruktur komputasi sendiri. Saya juga tidak harus menjadi ahli dalam seluruh aspek kecerdasan buatan untuk mulai bereksperimen.
Yang saya perlukan adalah pemahaman terhadap persoalan, kemauan untuk mencoba, dan kesediaan untuk memeriksa hasilnya.
Setelah sekitar tiga bulan, 18 aplikasi berbasis web telah dibuat dan dipublikasikan dalam ekosistem GEO ITS. Daftar aplikasi tersebut tersedia di:
https://geo.its.ac.id/ekosistem.html
Angka 18 bukanlah tujuan akhir saya. Angka itu lebih tepat dibaca sebagai catatan perjalanan: apa yang dapat terjadi ketika seseorang yang memahami persoalan di bidangnya mulai berani menggunakan alat AI untuk bereksperimen.
Dalam proses itu, AI bukan pengganti keahlian. AI menjadi alat yang membantu menerjemahkan gagasan menjadi prototipe, menguji kemungkinan, dan mempercepat perbaikan.
Nilai nyata lahir dari perubahan cara kerja
Pesan kedua Dr. Vivian Balakrishnan juga berkaitan erat dengan pengalaman tersebut.
“Nilai nyata tercipta ketika guru, teknisi, manajer, insinyur, dokter, pengacara, bahkan menteri yang memahami pekerjaannya dibekali alat AI untuk mengubah cara mereka bekerja, atau bahkan merancang ulang seluruh alur kerja”.
Artinya, nilai AI tidak terutama terletak pada kemampuan membuat jawaban yang terdengar cerdas. Nilainya terletak pada perubahan yang terjadi dalam pekerjaan nyata.
Apakah seorang dosen dapat menyiapkan bahan kuliah dengan lebih baik? Apakah peneliti dapat memeriksa lebih banyak literatur? Apakah teknisi dapat menemukan sumber kesalahan dengan lebih cepat? Apakah sebuah organisasi dapat mengurangi pekerjaan administratif yang berulang? Pertanyaan-pertanyaan seperti inilah yang perlu diajukan ketika kita menggunakan AI.
Membuat aplikasi juga tidak harus selalu dimulai dari proyek besar. Sebuah aplikasi sederhana yang menyelesaikan persoalan tertentu bisa lebih berguna daripada sistem besar yang sulit digunakan. Yang penting adalah adanya hubungan antara alat yang dibuat dan kebutuhan pengguna.
Dari sini, alur kerja dapat berubah. Pekerjaan yang sebelumnya dilakukan secara manual dapat dibantu dengan otomasi. Data yang sebelumnya tersebar dapat ditata dalam satu tempat. Informasi yang sulit dipahami dapat disajikan dalam bentuk yang lebih sederhana.
Persoalan bergeser dari “siapa yang punya akses?” menjadi “siapa yang mampu menggunakan?”
Ketika teknologi masih mahal, siapa yang dapat membelinya. Ketika teknologi menjadi mudah dijangkau, pertanyaannya berubah, siapa yang mampu menyelesaikan persoalan nyata menggunakan alat tersebut? Siapa yang dapat memeriksa hasilnya? Siapa yang berani mengubah cara kerja lamanya?
Di sinilah organisasi pendidikan, pemerintahan, dan dunia usaha perlu memberi perhatian. Menyediakan akses saja tidak cukup. Orang perlu diberi kesempatan untuk mencoba, berdiskusi, menguji, dan menemukan penggunaan yang benar-benar membantu pekerjaan.
Pelatihan AI juga tidak seharusnya berhenti pada cara menulis perintah atau prompt. Yang lebih penting adalah bagaimana AI ditempatkan dalam alur kerja. Bagian mana yang dapat dibantu mesin? Bagian mana yang harus tetap dikerjakan manusia? Data apa yang boleh dimasukkan? Bagaimana hasilnya diverifikasi? Siapa yang bertanggung jawab jika terjadi kesalahan?. Pertanyaan terakhir sangat penting. Kemudahan akses tidak boleh membuat manusia melepaskan tanggung jawab. AI dapat membantu menghasilkan keluaran, tetapi manusia tetap harus memeriksa dan mempertanggungjawabkan penggunaannya.
Kesempatan bagi institusi pendidikan
Bagi perguruan tinggi, runtuhnya hambatan akses AI membawa peluang sekaligus pekerjaan rumah. Dosen dan mahasiswa dapat menggunakan AI untuk membaca, menulis, menganalisis, membuat prototipe, dan melakukan simulasi.
Namun, kampus tidak boleh hanya mengubah aturan karena khawatir mahasiswa menggunakan AI. Yang lebih penting adalah apakah proses pendidikan kita masih menguji hafalan, atau sudah menguji pemahaman?
Apakah mahasiswa mampu menjelaskan alasan di balik jawabannya? Apakah mereka dapat membandingkan keluaran AI dengan sumber ilmiah? Apakah mereka mampu menemukan kesalahan yang dibuat oleh mesin?
Jika AI mudah diakses oleh semua orang, maka nilai pendidikan semakin bergantung pada kemampuan berpikir, menilai, dan mempertanggungjawabkan keputusan. Kampus perlu mengajarkan penggunaan AI secara kritis, bukan sekadar melarangnya.
Mahasiswa perlu dibiasakan menggunakan AI sebagai alat bantu berpikir, bukan sebagai pengganti proses berpikir. Mereka harus tetap membaca sumber, menguji data, memahami metode, dan mampu menjelaskan hasil pekerjaannya sendiri.
Pesan bahwa hambatan akses terhadap AI telah runtuh bukan berarti semua persoalan selesai. Justru setelah akses terbuka, tantangan yang lebih penting muncul: membangun kemampuan manusia agar dapat menggunakan AI dengan baik.
Pengalaman saya setelah menonton tayangan tentang Dr. Vivian Balakrishnan memperlihatkan hal tersebut dalam skala kecil. Sebuah video mendorong rasa ingin tahu. Rasa ingin tahu mendorong eksplorasi. Eksplorasi kemudian melahirkan sejumlah aplikasi yang dapat digunakan secara nyata.
Dr. Vivian menunjukkan bahwa seorang menteri yang memiliki latar belakang sebagai dokter spesialis bedah mata dapat membuat personal AI assistant untuk mendukung pekerjaan diplomatiknya. Pengalaman itu memperlihatkan bahwa pemanfaatan AI tidak hanya milik programmer atau perusahaan teknologi.
Siapa pun yang memahami pekerjaannya dapat mulai mencari cara untuk menggunakan AI. Tidak perlu menunggu menjadi ahli AI. Tidak perlu menunggu teknologi menjadi sempurna. Yang diperlukan adalah persoalan nyata, kemauan untuk belajar, dan keberanian untuk mencoba.
Keunggulan tidak lagi hanya berada di tangan mereka yang memiliki komputer paling mahal atau tim teknologi paling besar. Keunggulan juga terbuka bagi siapa saja yang memahami pekerjaannya, mau mencoba, dan bersedia memperbaiki cara kerja dengan bantuan AI.
Teknologinya semakin dekat. Yang menentukan adalah apa yang kita lakukan dengannya.
Catatan:
Tulisan ini dikembangkan dari tiga pesan utama Dr. Vivian Balakrishnan mengenai AI:
- kita dapat mengalihdayakan memori dan komputasi, tetapi tidak dapat mengalihdayakan pemahaman;
- nilai nyata tercipta ketika para profesional dibekali alat AI untuk mengubah atau merancang ulang alur kerja; dan
- hambatan akses terhadap alat AI telah runtuh.
Leave a Reply