Kita berada di ambang percepatan kemajuan teknologi, khususnya kemajuan eksponensial teknologi AI.
AI generatif tidak hanya dapat berbicara dengan lancar tetapi juga menulis program. Ini tidak hanya meningkatkan efisiensi dan perbaikan pekerjaan manusia tetapi juga menjadi umpan balik untuk peningkatan AI generatif itu sendiri.
Ini bukan hanya tentang memperkuat struktur model atau metode pra-pelatihan AI generatif.
Saat AI generatif mendapatkan akses ke lebih banyak perangkat lunak yang dapat dihubungkan dan dimanfaatkan, ia akan dapat melakukan lebih dari sekadar mengobrol. Selain itu, jika perangkat lunak dikembangkan yang memungkinkan AI generatif mengumpulkan pengetahuan yang diperlukan untuk tugas-tugasnya dan mengambil pengetahuan itu pada saat yang tepat, ia dapat berperilaku lebih cerdas menggunakan pengetahuan yang tepat, bahkan tanpa pra-pelatihan.
Dengan cara ini, kemajuan teknologi AI mempercepat seluruh bidang teknologi AI, termasuk teknologi dan sistem terapan. Percepatan ini, pada gilirannya, secara rekursif mengarah pada percepatan teknologi AI lebih lanjut. Selain itu, seiring dengan percepatan teknologi AI dan AI menjadi mampu melakukan lebih banyak hal, tempat dan situasi penggunaannya secara alami akan meningkat dengan laju yang semakin cepat.
Ini hanya dapat meningkatkan jumlah investor dan insinyur yang tertarik pada teknologi AI. Dengan cara ini, percepatan teknologi AI juga diperkuat dari perspektif sosio-ekonomi.
Di sisi lain, kemajuan teknologi semacam itu memengaruhi kita dalam berbagai cara, baik secara tidak langsung maupun langsung.
Secara umum, kemajuan teknologi cenderung dipandang sebagai hal yang baik. Meskipun kekhawatiran tentang risiko teknologi baru muncul, efek positif dari kemajuan umumnya melebihi kekhawatiran tersebut, dan risiko dapat dimitigasi seiring waktu, sehingga secara keseluruhan, manfaatnya dianggap signifikan.
Namun, ini hanya benar jika laju kemajuan teknologi bertahap. Ketika laju kemajuan teknologi berakselerasi dan melebihi batas tertentu, manfaatnya tidak lagi lebih besar daripada risikonya.
Pertama, bahkan para pengembang sendiri tidak sepenuhnya memahami sifat atau jangkauan penuh aplikasi teknologi baru. Terutama mengenai ruang lingkup aplikasi, tidak jarang orang lain menemukan penggunaan atau kombinasi dengan teknologi lain yang mengejutkan bahkan para pengembang.
Selanjutnya, ketika memperluas ruang lingkup untuk memasukkan bagaimana aplikasi tersebut akan memberi manfaat dan risiko bagi masyarakat, hampir tidak ada yang mengetahui sejauh mana.
Ketika kemajuan bertahap, titik buta sosial dalam teknologi tersebut secara bertahap terisi seiring waktu, dan pada akhirnya, teknologi tersebut diterapkan dalam masyarakat dengan titik buta yang cukup tereliminasi.
Namun, ketika kemajuan teknologi melebihi kecepatan tertentu, masa tenggang untuk mengisi titik buta sosial juga memendek. Percepatan kemajuan teknologi muncul, dari perspektif pengisian titik buta sosial, seolah-olah waktu telah terkompresi secara relatif.
Perubahan teknologi baru terjadi satu demi satu, dan ini terjadi secara bersamaan di berbagai teknologi, sehingga mustahil bagi proses kognitif sosial untuk mengisi titik buta sosial agar tetap sejalan.
Akibatnya, kita akan dikelilingi oleh berbagai teknologi yang tetap berada dalam keadaan titik buta sosial.
Risiko potensial yang dimiliki oleh teknologi semacam itu dapat tiba-tiba muncul dari titik buta kita dan menyebabkan kerugian bagi masyarakat. Karena risiko yang tidak kita persiapkan atau tidak kita ambil tindakan pencegahannya tiba-tiba muncul, dampak kerugian cenderung lebih besar.
Situasi ini mengubah besarnya manfaat dan risiko kemajuan teknologi. Karena efek kompresi waktu, saat risiko terwujud sebelum titik buta sosial terisi, risiko setiap teknologi meningkat.
Percepatan kemajuan AI generatif yang saling menguatkan pada akhirnya dapat menciptakan teknologi yang tak terhitung jumlahnya dengan titik buta sosial yang hampir tidak dapat diisi, berpotensi secara signifikan mengubah keseimbangan antara risiko dan manfaat.
Ini adalah situasi yang belum pernah kita alami. Oleh karena itu, tidak ada yang dapat secara akurat memperkirakan tingkat risiko yang berpotensi ada sebagai titik buta sosial, maupun seberapa signifikan dampaknya. Satu-satunya kepastian adalah struktur logis bahwa semakin cepat ia berakselerasi, semakin banyak risiko akan meningkat.
Masyarakat Chronos-Scramble
Di sisi lain, kita tidak dapat secara akurat memahami laju kemajuan teknologi saat ini, maupun bagaimana laju tersebut di masa depan.
Ini berlaku bahkan untuk peneliti dan pengembang AI generatif. Misalnya, terdapat perbedaan pendapat yang luas di antara para ahli mengenai kapan AGI, AI yang melampaui kemampuan manusia dalam segala aspek, akan muncul.
Lebih jauh lagi, peneliti dan pengembang AI generatif adalah orang yang berbeda dari para ahli dalam teknologi dan sistem terapannya. Oleh karena itu, meskipun mereka mungkin memiliki pengetahuan tentang status penelitian terbaru dan prospek masa depan AI generatif, mereka tidak dapat memahami segala sesuatu tentang teknologi dan sistem terapan yang menggunakan AI generatif yang sudah ada atau kemungkinan-kemungkinan masa depan apa yang terbuka.
Terlebih lagi, ketika berbicara tentang teknologi dan sistem terapan, kemungkinannya hampir tak terbatas ketika dikombinasikan dengan berbagai mekanisme yang ada. Bahkan di antara orang-orang yang meneliti dan mengembangkan teknologi dan sistem terapan, akan sulit untuk memahami semuanya, termasuk yang berada di genre yang berbeda.
Bahkan lebih sulit untuk menyimpulkan atau memprediksi bagaimana teknologi dan sistem terapan tersebut akan menyebar di masyarakat dan dampak apa yang akan ditimbulkannya. Secara khusus, peneliti dan insinyur tidak selalu memiliki pengetahuan atau minat yang tinggi terhadap dampak sosial. Di sisi lain, wawasan teknologi dari mereka yang sangat tertarik pada dampak sosial tersebut pasti memiliki keterbatasan.
Dengan demikian, tidak ada yang dapat memahami keseluruhan keadaan AI generatif saat ini atau visi masa depannya. Dan terdapat perbedaan dalam pemahaman setiap orang.
Masalahnya bukan hanya pada adanya perbedaan, tetapi pada laju kemajuan yang tidak diketahui. Kita memang berada di ambang era di mana kemajuan teknologi berakselerasi dan waktu sedang terkompresi, tetapi kita tidak memiliki pemahaman yang sama tentang seberapa cepat laju tersebut.
Lebih buruk lagi, ada perbedaan persepsi di antara orang-orang mengenai apakah laju kemajuan teknologi konstan atau berakselerasi. Selain itu, bahkan di antara mereka yang setuju dengan akselerasi, persepsi sangat bervariasi tergantung pada apakah mereka mengakui bahwa akselerasi disebabkan semata-mata oleh kemajuan teknologi dasar AI generatif, atau jika mereka juga mempertimbangkan akselerasi karena teknologi dan sistem terapan, serta akselerasi karena masuknya orang dan modal dari faktor sosio-ekonomi.
Dengan cara ini, variabilitas dalam persepsi keadaan saat ini dan visi masa depan, serta perbedaan dalam persepsi laju kemajuan, menciptakan perbedaan yang sangat besar dalam pemahaman individu kita.
Bagaimana tingkat teknologi dan dampak sosial pada Agustus 2025? Dan bagaimana pada tahun 2027 (dua tahun kemudian) atau 2030 (lima tahun kemudian)? Ini sangat bervariasi dari orang ke orang. Terlebih lagi, perbedaan dalam persepsi tersebut mungkin lebih besar sekarang pada tahun 2025, dua tahun setelah booming AI generatif tiba pada tahun 2023.
Saya menyebut masyarakat di mana persepsi individu tentang era berbeda begitu besar sebagai "Masyarakat Chronos-Scramble". Chronos adalah kata Yunani untuk waktu.
Dan dalam realitas Masyarakat Chronos-Scramble ini, kita harus menghadapi masalah kompresi waktu dan titik buta sosial teknologi, yang tidak dapat kita pahami secara umum dan benar.
Visi dan Strategi
Dalam situasi di mana pemahaman waktu seseorang mungkin tidak sejalan dengan kompresi waktu yang sebenarnya, dan perlunya mengatasi masalah titik buta sosial teknologi dengan orang lain yang memiliki perspektif berbeda, visi dan strategi menjadi sangat diperlukan.
Di sini, visi berarti menunjukkan nilai-nilai dan arah yang tak tergoyahkan, terlepas dari pemahaman waktu seseorang.
Misalnya, untuk menyederhanakan diskusi, "memastikan bahwa risiko teknologi tidak melebihi manfaatnya" adalah salah satu visi penting. Ini adalah visi yang dapat disepakati oleh lebih banyak orang daripada visi seperti "memajukan teknologi" atau "meminimalkan risiko teknologi."
Dan sangat penting untuk memungkinkan sebanyak mungkin orang bekerja sama untuk mewujudkan visi tersebut. Bahkan jika sebuah visi disepakati, itu tidak dapat dicapai tanpa tindakan.
Di sini juga, strategi harus dirumuskan dengan pemahaman bahwa kita berada dalam Masyarakat Chronos-Scramble dengan pemahaman waktu yang berbeda. Misalnya, strategi untuk menyelaraskan pemahaman waktu setiap orang dengan kompresi waktu yang sebenarnya tidak akan berhasil. Ini akan membebankan beban belajar yang besar pada individu, melelahkan mereka hanya dengan energi yang dibutuhkan untuk itu. Selain itu, karena kesenjangan ini melebar dari tahun ke tahun, energi yang dibutuhkan juga akan meningkat.
Saya tidak dapat menyajikan semua strategi yang sempurna, tetapi salah satu contoh strategi adalah memanfaatkan sesuatu yang secara otomatis menguat seiring waktu untuk mencapai visi tersebut.
Ini mengacu pada penggunaan AI generatif itu sendiri. Meskipun agak rumit untuk menggunakan hal yang sedang coba diatasi, jelas bahwa ketika berhadapan dengan masalah kompresi waktu, metode konvensional akan semakin sulit untuk ditangani seiring waktu. Untuk mengatasinya, tidak ada pilihan lain selain mempertimbangkan tindakan balasan dengan memanfaatkan kemampuan yang juga sedang terkompresi dalam waktu.
Dan semoga, jika kita pada akhirnya dapat memanfaatkan kemampuan AI generatif itu sendiri untuk mengatur pengembangan teknologi yang disebabkan oleh AI generatif dan mengendalikannya agar tidak berakselerasi melampaui batasnya, kita akan jauh lebih dekat untuk menyelesaikan masalah tersebut.
Kesimpulan
Dalam Masyarakat Chronos-Scramble, masing-masing dari kita akan memiliki berbagai titik buta yang berbeda. Ini karena tidak ada yang dapat memahami semua informasi garis depan tanpa titik buta di setiap aspek dan secara tepat menghubungkannya dengan estimasi saat ini dan prediksi masa depan.
Dan pada suatu titik, kesempatan akan tiba-tiba muncul untuk menyadari bahwa ada titik buta di sana. Ini akan terjadi berulang kali, setiap kali titik buta terbentuk dan celah terisi.
Setiap kali, persepsi kita tentang garis waktu posisi kita saat ini dan visi masa depan akan terkompresi secara signifikan. Rasanya seolah-olah kita tiba-tiba melompat melintasi waktu. Ini adalah lompatan waktu kognitif menuju masa depan.
Dalam beberapa kasus, beberapa titik buta mungkin terungkap dalam satu hari. Dalam kasus seperti itu, seseorang mengalami beberapa lompatan waktu dalam periode yang sangat singkat.
Dalam artian itu, kecuali kita mengakui keberadaan titik buta kita sendiri dan memiliki visi yang kuat yang mampu menahan lompatan waktu multi-tahap, akan menjadi sulit untuk membuat keputusan kritis yang akurat mengenai masa depan.
Dengan kata lain, sambil berusaha mendekatkan pemahaman waktu kita dengan realitas, kebutuhan untuk berpikir berdasarkan prinsip dan ajaran yang melampaui era akan semakin meningkat.
Dan di tengah kompresi waktu, kita juga harus mengakui kenyataan bahwa tindakan pencegahan risiko tidak dapat diimplementasikan dengan laju yang sama seperti sebelumnya.
Selanjutnya, jika kecepatan kompresi waktu ini sendiri tidak diperlambat, itu akan melampaui batas persepsi dan kontrol kita.
Untuk mencapai hal ini, kita harus serius mempertimbangkan untuk memanfaatkan kecepatan dan pengaruh AI itu sendiri, yang berakselerasi karena kompresi waktu.
Ini mirip dengan mekanisme seperti pajak progresif atau sistem jaminan sosial yang menahan ekonomi yang terlalu panas, yang dikenal sebagai "stabilisator bawaan."
Dengan kata lain, kita perlu memikirkan mekanisme yang memungkinkan AI berfungsi tidak hanya sebagai akselerator teknologi tetapi juga sebagai stabilisator bawaan sosial.