Kemunculan Artificial Intelligence (AI) tak dapat disangkal telah mengubah dunia kita, menjadi alat yang sangat diperlukan di berbagai bidang, termasuk pengembangan perangkat lunak. Meskipun AI menawarkan banyak manfaat dan telah menjadi bagian integral dari praktik pengembangan modern, sangat penting untuk mempertimbangkan potensi dampak dari penggunaannya yang berlebihan, terutama bagi para pengembang.
Artikel ini membahas refleksi filosofis saya tentang pengembangan dan AI, mengeksplorasi dampak mendalam yang mungkin ditimbulkan oleh kehadiran AI yang semakin meningkat pada lanskap pengembang.
Daya Tarik AI
Haruskah kita memandang AI sebagai kekuatan jahat yang mengancam mata pencaharian kita? Saya rasa tidak.
Sejak kemunculan ChatGPT 3.0, saya telah mengikuti artikel terkait AI selama lebih dari tiga tahun. Minat yang berkelanjutan ini berasal dari evolusi pesat di bidang ini, dengan perkembangan dan berita baru yang muncul setiap hari.
Dapat dibayangkan bahwa AI dapat mendominasi Hadiah Nobel di masa depan, dan dunia sudah terpikat oleh kemampuan ChatGPT.
AI berkembang secara eksponensial, tampaknya di ambang pencapaian Artificial General Intelligence (AGI). Sementara Large Language Models (LLM) saat ini mempelopori kemajuan AI, kebangkitan AI generatif mengikuti pola yang diamati pada terobosan sebelumnya dalam machine learning (ML) dan deep learning (DL), yang menunjukkan potensi besar dalam pemrosesan gambar dan video.
Sebelum ini, adopsi internet secara luas mengantarkan kita ke Era Informasi.
Sebelum itu, proliferasi mesin memicu Revolusi Industri.
Dan jauh sebelum itu, pengenalan alat menyebabkan Revolusi Pertanian.
Penting untuk secara kritis memeriksa apakah transisi ini mulus dan bermanfaat secara universal.
(Catatan: Referensi selanjutnya ke AI secara khusus akan merujuk ke AI generatif yang didukung LLM.)
Gema Revolusi Industri
Warisan apa yang ditinggalkan Revolusi Industri bagi kita?
Produksi yang dipercepat dari barang-barang manufaktur yang inovatif, kondisi kerja yang lebih baik, dan kekayaan yang sangat besar.
Ini adalah beberapa dari banyak manfaat yang kita nikmati saat ini berkat Revolusi Industri. Tetapi apakah orang-orang yang hidup melalui era itu berbagi manfaat ini?
Sisi Gelap Kemajuan
Apakah kondisi kerja membaik segera dengan diperkenalkannya mesin?
Dalam banyak kasus, tugas-tugas yang dulunya membutuhkan kekuatan fisik yang signifikan disederhanakan menjadi operasi mesin dasar, yang mengarah pada penggantian pekerja dewasa dengan anak-anak. Pabrik-pabrik mulai beroperasi sepanjang waktu untuk memaksimalkan efisiensi, dan kekayaan yang dihasilkan secara tidak proporsional terkonsentrasi di tangan pemilik pabrik (kaum borjuis). Apakah para pekerja secara pasif menerima situasi ini? Tidak. Ini memunculkan gerakan Luddite.
Terlepas dari tantangan-tantangan ini, apakah kita percaya bahwa pengenalan mesin pada akhirnya telah mengubah kehidupan orang menjadi lebih baik?
Saya berpendapat bahwa jawabannya adalah ‘ya’. Perubahan-perubahan tersebut sangat positif.
Tunggu, Anda telah menggambarkan gambaran negatif tentang Revolusi Industri, jadi mengapa Anda tiba-tiba mengatakan itu positif?
Meskipun kehidupan kita tidak dapat disangkal telah membaik, banyak masalah yang terkait dengan Revolusi Industri berasal dari kegagalan untuk mengantisipasi dan mengurangi gangguan sosial yang disebabkan oleh pengenalan mesin yang cepat. Jika jaring pengaman sosial telah tersedia, lebih sedikit orang yang akan menderita, dan konsekuensi negatif akan diminimalkan.
Oke, tapi apa hubungannya semua ini dengan AI?
AI: Revolusi Industri Kedua
Mantan Presiden AS Donald Trump mengumumkan rencana untuk menginvestasikan 700 triliun won di perusahaan AI seperti SoftBank dan OpenAI.
LLM membutuhkan sejumlah besar daya. Perusahaan yang menghasilkan daya ini terus berkembang, dan Nvidia, yang mengembangkan chip AI untuk komputasi, telah mencapai kapitalisasi pasar tertinggi di dunia.
Di mana perusahaan-perusahaan ini akan berinvestasi? Tentu saja, mereka akan berinvestasi di tempat mereka dapat menghasilkan uang.
Dan di mana dunia saat ini berinvestasi? Di AI.
Profitabilitas AI
Tetapi dari mana profitabilitas AI akan berasal?
AI tidak menghasilkan produk. AI tidak menjalankan pabrik.
Namun, AI berpotensi mengurangi biaya tenaga kerja bagi perusahaan dengan mengotomatiskan tugas-tugas yang saat ini dilakukan oleh manusia.
Dari sudut pandang ekonomi, berapa biaya satu karyawan? Dengan asumsi rentang karier rata-rata 30 tahun (dari usia 30 hingga 60) dan gaji tahunan rata-rata 45 juta won, sebuah perusahaan akan membayar satu karyawan 1,35 miliar won selama karier mereka.
Dengan kata lain, sebuah perusahaan ‘membeli’ satu karyawan seharga 1,35 miliar won. Sebuah perusahaan dengan lebih dari 300 karyawan akan menghabiskan 400 miliar won untuk tenaga kerja selama 30 tahun.
Apakah Anda masih percaya bahwa AI tidak menguntungkan? Bisakah Anda masih tidak melihat mengapa dunia berinvestasi di AI?
Pengurangan tenaga kerja yang didorong oleh AI akan menghasilkan keuntungan yang signifikan bagi perusahaan. Ini adalah alfa dan omega dari investasi AI.
Keterbatasan AI
AI tidak menjamin 100% keberhasilan atau 100% kegagalan.
Saya pernah mendemonstrasikan model deep learning untuk mendeteksi mengantuk saat mengemudi. Sementara model tersebut pada akhirnya mengklasifikasikan situasi tertentu sebagai ‘mengantuk saat mengemudi’, kami, sebagai pengembang, mendefinisikannya sebagai ‘kemungkinan tinggi mengantuk saat mengemudi’.
Izinkan saya mengulangi: AI tidak menawarkan jaminan keberhasilan atau kegagalan mutlak.
Halusinasi adalah konsep yang serupa. Karena model membuat kesimpulan, mereka dapat menghasilkan jawaban yang salah. Ini merupakan potensi jalan bagi pengembangan AI dan kelemahan.
Jika model salah mengidentifikasi saya sebagai mengantuk padahal saya tidak, siapa yang bertanggung jawab?
Tanggung jawab terletak pada kita, tim yang mendefinisikan kriteria model.
AI tidak bertanggung jawab. Kita adalah orang-orang yang membuat keputusan berdasarkan jawaban yang diberikan oleh AI.
Jadi apa? Apa yang seharusnya kita lakukan sekarang? Apakah ini berarti AI akan mengambil pekerjaan kita?
Mendekati AI
Ya, itu benar. AI akan mengambil pekerjaan kita.
Dunia bersaing ketat untuk menggunakan AI untuk mengambil pekerjaan kita.
Saya percaya ini tidak dapat dihindari, dan bahwa ‘Revolusi Industri Kedua’ ada di cakrawala.
Apa yang harus kita lakukan untuk memastikan transisi yang mulus?
Kita perlu tertarik pada AI, menggunakannya, dan mempertahankan perspektif positif dan kritis.
Banyak orang mungkin menjadi kecewa dengan kehidupan setelah serius mempertimbangkan informasi ini. Saya tahu saya melakukannya.
Mengapa saya harus repot-repot mengembangkan diri dan mempelajari pengembangan jika saya hanya akan digantikan oleh AI?
AI dapat mengembangkan kode untuk saya, jadi mengapa saya harus melakukannya?
Pada titik ini, kita perlu mempertimbangkan humanisme.
Melampaui Humanisme
Untuk bertransisi dari masyarakat teokratis di mana agama mengatur negara ke era di mana ‘raja’ dapat mengeksploitasi agama, sesuatu harus melampaui ‘tuhan’. Raja menggunakan agama, tetapi kaum borjuis, yang memiliki alat produksi, tidak memiliki alat yang sebanding. Mereka mulai mempromosikan gagasan bahwa kemanusiaan itu sendiri penting, dan ini memunculkan ‘humanisme’. Humanisme, pada gilirannya, mengarah pada munculnya kapitalisme, komunisme, fasisme, dan ideologi lainnya.
Dengan kata lain, humanisme adalah upaya untuk membebaskan diri dari tuhan masyarakat teokratis.
Beberapa orang yang mencoba melarikan diri dari masyarakat religius ini dicap sebagai bidah dan penyihir, dan dianggap sebagai penjahat yang mengerikan. Bagaimana kita memandang mereka dari perspektif kita saat ini? Tidakkah kita melihat bahwa mereka benar?
Gagasan bahwa ‘AI lebih baik daripada manusia, (atau, lebih sempit,) lebih baik daripada saya’ adalah tindakan melampaui humanisme.
Mungkin ini adalah cara berpikir yang alami. Saya percaya bahwa kita saat ini berada dalam periode transisi di mana pengembangan AI menyebabkan kita secara bertahap membebaskan diri dari humanisme. Ini alami, tetapi saya harap kita dapat meminimalkan kepanikan yang diakibatkannya.
Apa yang Harus Kita Lakukan?
Seperti disebutkan di atas, kita harus menggunakan AI secara alami, menikmatinya, mempertahankan perspektif kritis, dan, di atas segalanya, melakukan apa yang ingin kita lakukan.
Mungkin ada aspek negatif dalam proses ini. Bagian berikut akhirnya akan menjelaskan ‘mengapa saya ingin berhenti menggunakan AI dalam pengembangan’.
AI dalam Pengembangan
AI tak dapat disangkal meningkatkan produktivitas.
Bahasa yang kita gunakan adalah bahasa pemrograman. Sama seperti kita menggunakan bahasa Indonesia untuk menulis blog ini, kita menggunakan bahasa pemrograman untuk mengembangkan program.
AI generatif berbasis LLM berspesialisasi dalam menulis. Oleh karena itu, secara alami akan efektif dalam menulis bahasa pemrograman. Jadi, haruskah kita menggunakan AI dalam pemrograman? Tentu saja!
Namun, jika Anda seorang pengembang yang ‘belajar’, Anda harus mempertimbangkan cara menggunakannya.
Untuk alasan berikut, saya telah memutuskan untuk tidak menggunakan AI, setidaknya selama proses pembelajaran.
AI Mencuri Catatan Kesalahan Saya
Kapan kita biasanya menggunakan AI? Saya sering menggunakannya saat melakukan debugging.
Mengapa ini tidak berfungsi? → Kode kesalahan, salin kode → Tempel ke ChatGPT
Apa masalahnya? Apakah pengembang yang lelah dengan kesalahan dan debugging akan selalu memeriksa, memahami, dan menggunakan kode yang diberikan oleh ChatGPT dengan hati-hati? Dalam banyak kasus, mereka hanya akan menyalin dan menempel kode tanpa berpikir, dan jika tidak berfungsi, mereka akan menggunakan AI lagi.
Prompt Pengguna: Ini tidak berfungsi, saya mendapatkan kesalahan ini.
ChatGPT: Ups, kesalahan saya, izinkan saya merevisi kode.
Apakah saya tidak akan pernah melakukan kesalahan ini lagi? Sangat mungkin bahwa saya akan melakukan kesalahan yang sama lagi dan mencari bantuan dari AI lagi. Kemungkinan internalisasi pengetahuan dan belajar dari kesalahan sangat berkurang.
Jika saya tahu 99% dari proses perhitungan tetapi tidak dapat mencapai 1% terakhir, apakah saya telah membuat kode dengan baik? Saya hanya mendelegasikan otak saya ke AI karena saya lelah. Saya mempercayakan AI dengan bagian yang paling penting, bagian yang tidak saya ketahui dan tidak dapat saya lakukan.
Merampok Lingkungan Ramah Kode, Bawah Sadar
Ada banyak pengembang di dunia. Sangat mungkin bahwa seorang pengembang di sisi lain dunia telah mengalami kesalahan yang sama dengan saya. Tetapi apakah pengembang itu mengalami kesalahan dalam situasi yang persis sama? Apakah kode yang mereka tulis sama dengan kode yang saya tulis? Akan berbeda. Kesalahan yang sama dapat terjadi dalam situasi yang sama sekali berbeda.
AI memblokir akses ke informasi tentang konteks sekitarnya. Itu hanya melakukan debugging kode yang saya kirim dan memberikan informasi tentang kode itu, tetapi tidak menunjukkan proses yang diperlukan untuk menulis kode tersebut.
‘Tentu saja, Anda dapat menggunakan rekayasa prompt untuk meminta penjelasan rinci, bukan?’
Letakkan tangan Anda di hati dan pikirkan seberapa sering Anda terlalu lelah dan hanya menyalin dan menempel kode.
Untuk mencari dan menyelidiki kesalahan, Anda memerlukan pengetahuan sebelumnya. Apakah saya dengan jelas mengetahui segala sesuatu tentang pengetahuan sebelumnya ini? Blog ini menjelaskan situasi yang berbeda, dan blog itu menjelaskan situasi yang berbeda. Apakah saya memahami semua situasi ini? Saat mencari di Google, Anda harus dapat membaca dan memahami ‘Ah~ itu berbeda dari situasi saya’ untuk menemukan informasi lain.
Bahkan tindakan pencarian yang sederhana ini dapat membuat pengembang lebih ramah kode.
Bukankah ChatGPT sama? Jika Anda terus menggunakannya saat membuat kode, bukankah itu hal yang sama?
Pentingnya Lingkungan Bawah Sadar
Contoh terbaik dari lingkungan bawah sadar adalah lingkungan rumah.
Berikut adalah dua anak. Mereka tumbuh di keluarga yang berbeda. Anak itu melihat seekor burung terbang dan bertanya kepada orang tuanya:
‘Ibu (Ayah), burung apa itu?’
Jawaban orang tua berbeda:
- Seekor burung magpie.
- Saya penasaran burung apa itu, jadi saya mencarinya. Mungkin burung magpie atau gagak, tapi sepertinya burung magpie.
Keluarga pertama memberikan jawaban langsung dan menyajikan solusi praktis.
Keluarga kedua memberikan jawaban tidak langsung dan menyarankan pendekatan kreatif untuk menjelajahi jawabannya.
Bagaimana anak-anak ini akan tumbuh jika mereka dibesarkan di lingkungan yang berbeda ini?
Anak dari keluarga pertama akan efisien dalam menemukan jawaban yang benar, tetapi mungkin tidak efisien dalam menangani masalah di mana jawabannya tidak tersedia. → ChatGPT
Anak dari keluarga kedua mungkin membutuhkan waktu lebih lama untuk menemukan jawaban sederhana, tetapi akan lebih nyaman memikirkan masalah di mana jawabannya tidak tersedia. → Pencarian dan Pembelajaran (Googling)
Lingkungan bawah sadar terbentuk dengan cara ini dan digunakan dalam semua aspek kehidupan sehari-hari.
Menurut Anda apa itu pengembangan? Saya pikir itu yang terakhir, tetapi saya akan menyerahkan pilihannya kepada setiap individu.
Di atas adalah gambar model gunung es Freud. Kita secara tidak sadar dipengaruhi oleh orang-orang di sekitar kita dan segala sesuatu yang kita temui. Bahkan jika kita tidak memperhatikan seseorang yang lewat berkata, ‘Makanan A enak akhir-akhir ini,’ itu menanamkan kesadaran dangkal bahwa ‘Makanan A enak.’ Ketika kita melihat makanan A nanti, kita mungkin memakannya lebih lezat daripada yang sebenarnya, atau kita mungkin lebih kecewa jika tidak memenuhi harapan kita. Ini menciptakan perbedaan yang signifikan dibandingkan dengan tidak mendengar kata-kata orang yang lewat.
Bahkan sedikit informasi yang saya temui saat dengan rajin mencari informasi tentang pengembangan - informasi yang tidak saya lihat secara sadar - pada akhirnya akan menjadi aset. Bawah sadar memiliki dampak yang jauh lebih besar daripada yang kita kira.
Kesimpulan: Filosofi Pengembangan Saya
Kesimpulan saya adalah bahwa ‘LLM harus dihindari sebanyak mungkin saat belajar, tetapi dapat digunakan untuk kegiatan produktif.’
Kita harus beradaptasi dengan era pasca-AI, belajar bagaimana menggunakan AI, mengalami dampaknya secara langsung, dan mempertahankan perspektif positif namun kritis terhadap AI. Kita harus menyadari bahwa AI pada akhirnya akan mengambil pekerjaan kita dan selalu mempertimbangkan dampak lain apa yang mungkin terjadi selain mengambil pekerjaan kita. Mari kita renungkan apakah cara kita menggunakan AI bermanfaat bagi kehidupan dan pemikiran kita, dan hindari mendelegasikan otak kita ke AI.
Setelah banyak kebingungan, saya akhirnya menetapkan filosofi pengembangan saya:
Masukkan setiap baris kode dengan pemikiran saya. Jangan hanya membuat huruf atau kalimat sederhana, tetapi tanamkan dengan filosofi dan pemikiran saya.
Itulah perbedaan antara AI dan saya.
Semoga sukses untuk semuanya!
Ekstra: Mengobati Kemauan Lemah, Memblokir Situs LLM
Kemauan lemah adalah penyakit. Tidak logis menggunakan kemauan untuk menyembuhkan kemauan lemah, yang disebabkan oleh kurangnya kemauan. Benar untuk memperkenalkan tindakan lain untuk berhenti merokok, minum, atau kebiasaan serupa lainnya.
Demikian pula, saya pikir akan baik untuk kesehatan mental saya untuk memblokir situs LLM. Berikut adalah metode saya untuk memblokir di Mac:
Masukkan kode berikut di terminal:
Tekan i untuk beralih ke mode sisipkan. Tambahkan berikut ini ke host 127.0.0.1, seperti pada gambar di bawah. Tab setelah memasukkan alamat.
Tekan ESC untuk keluar dari mode sisipkan, dan masukkan :wq untuk menyimpan. Ini menggunakan DNS (Domain Name System), dan ‘127.0.0.1 chatGPT.com’ berarti bahwa memasukkan chatGPT.com di bilah alamat akan mengakses 127.0.0.1 (host server komputer saya).
Mari kita sembuhkan kemauan lemah kita bersama-sama!