Hello Sobat Cloud! Tahukah Anda, bahwa AI terus mengubah dunia kita. Berikut adalah beberapa cara AI akan mempengaruhi kehidupan kita. Di sebuah gedung yang tidak mencolok dekat dengan pusat kota Chicago, Marc Gyongyosi dan kru IFM/Onetrack.AI yang kecil namun terus berkembang memiliki satu prinsip yang mengatur semuanya : berpikir sederhana.
Kata-kata itu ditulis dengan font sederhana di selembar kertas yang ditempel di dinding belakang lantai atas ruang kerja industri dua lantai mereka. Apa yang mereka lakukan di sini dengan kecerdasan buatan, bagaimanapun, tidak sederhana sama sekali.
Masa Depan Kecerdasan Buatan
Kecerdasan buatan membentuk masa depan umat manusia di hampir setiap industri. Ini sudah menjadi pendorong utama teknologi baru seperti data besar, robotika, dan IoT, dan akan terus bertindak sebagai inovator teknologi di masa mendatang.
Mempekerjakan pembelajaran mesin dan visi komputer untuk deteksi dan klasifikasi berbagai “peristiwa keselamatan”, perangkat berukuran kotak sepatu tidak melihat semua, tetapi melihat banyak. Seperti ke arah mana pengemudi melihat saat dia mengoperasikan kendaraan, seberapa cepat dia mengemudi, di mana dia mengemudi, lokasi orang-orang di sekitarnya dan bagaimana operator forklift lain mengarahkan kendaraan mereka
. Perangkat lunak IFM secara otomatis mendeteksi pelanggaran keamanan — seperti penggunaan ponsel — dan memberi tahu manajer gudang sehingga mereka dapat mengambil tindakan segera. Namun tujuan utamanya adalah mencegah kecelakaan dan dapat meningkatkan efisiensi. Sekedar mengetahui bahwa salah satu perangkat IFM sedang menonton, klaim Gyongyosi, telah memiliki “efek yang sangat besar.”
“Mungkin Anda masih berpikir tentang kamera, hal ini menjadi benar-benar sensor terkaya yang tersedia saat ini dengan harga yang cukup terbilang menarik,” katanya. “Karena smartphone, kamera dan sensor gambar menjadi sangat murah, namun kami menangkap banyak informasi. Dari sebuah gambar, kami mungkin dapat menyimpulkan 25 sinyal hari ini, tetapi enam bulan dari sekarang kami akan dapat menyimpulkan 100 atau 150 sinyal dari gambar yang sama.
Satu-satunya perbedaan adalah perangkat lunak yang melihat gambar … Setiap pelanggan dapat memperoleh manfaat dari setiap pelanggan lain yang kami bawa karena sistem kami mulai melihat dan mempelajari lebih banyak proses dan mendeteksi lebih banyak hal yang lebih penting dan relevan.”
Evolusi AI
IFM hanyalah salah satu inovator AI yang tak terhitung jumlahnya di bidang yang terus berkembang. Misalnya, dari 9.130 paten yang diterima oleh penemu IBM pada tahun 2021, 2.300 di antaranya terkait dengan AI. Pendiri Tesla dan raksasa teknologi, Elon Musk, menyumbangkan $ 10 juta untuk mendanai penelitian yang sedang berlangsung di perusahaan riset nirlaba OpenAI – hanya setetes dalam ember pepatah jika janji bersama senilai $ 1 miliar pada tahun 2015 merupakan indikasi.
Setelah beberapa dekade ditandai oleh dormansi sporadis selama periode evolusi yang dimulai dengan “rekayasa pengetahuan”, teknologi berkembang menjadi pembelajaran mesin berbasis model dan algoritme dan semakin fokus pada persepsi, penalaran, dan generalisasi. Sekarang AI telah kembali menjadi pusat perhatian tidak seperti sebelumnya — dan itu tidak akan menyerahkan sorotan dalam waktu dekat.
Mengapa Kecerdasan Buatan Penting?
AI penting karena membentuk dasar pembelajaran komputer. Melalui AI ini, komputer memiliki kemampuan untuk memanfaatkan seagian besar data dan menggunakan kecerdasan yang dapat ia pelajari untuk membuat keputusan dan penemuan yang optimal dalam waktu yang sangat singkat yang dibutuhkan manusia.
Industri Apa Yang Akan AI Berubah?
Hampir tidak ada AI modern industri besar — lebih khusus lagi, “AI sempit”, yang melakukan fungsi objektif menggunakan model yang dilatih data dan sering kali masuk dalam kategori pembelajaran mendalam atau pembelajaran mesin — belum terpengaruh. Itu terutama benar dalam beberapa waktu terakhir, karena pengumpulan dan analisis data telah meningkat sangat pesat berkat konektivitas IoT yang tinggi, proliferasi perangkat yang terhubung, dan pemrosesan komputer yang semakin cepat.
Beberapa sektor berada di awal perjalanan AI mereka, yang lain adalah pelancong veteran. Keduanya memiliki jalan yang panjang. Terlepas dari itu, dampak AI pada kehidupan kita saat ini sulit untuk diabaikan.
- Transportasi: Meskipun butuh beberapa waktu untuk menyempurnakannya, mobil otonom suatu hari nanti akan mengantar kita dari satu tempat ke tempat lain.
- Manufaktur: Robot bertenaga AI bekerja bersama manusia untuk melakukan berbagai tugas terbatas seperti perakitan dan penumpukan, dan sensor analisis prediktif menjaga peralatan tetap berjalan dengan lancar.
- Perawatan Kesehatan: Di bidang perawatan kesehatan yang relatif baru lahir AI, penyakit didiagnosis lebih cepat dan akurat, penemuan obat dipercepat dan disederhanakan, asisten perawat virtual memantau pasien dan analisis data dapat membantu menciptakan pengalaman pasien yang cukup personal.
- Pendidikan: Ebook yang di bantu dengan AI, tutor virtual tahap awal membantu dalam instruktur manusia dan menganalisis wajah mengukur emosi siswa sehingga membantu menentukan siapa yang berjuang atau bosan dan lebih menyesuaikan pengalaman dengan kebutuhan masing-masing dari mereka.
- Media: Jurnalisme juga bisa memanfaatkan kecerdasan AI, dan akan terus mencoba untuk mendapatkan manfaat darinya. Bloomberg dalam menggunakan teknologi Cyborg juga dapat membantu memahami laporan keuangan yang kompleks, tepat dan juga cepat. The Associated Press menggunakan kemampuan bahasa alami dari Automated Insights untuk menghasilkan 3.700 laporan pendapatan per tahun — hampir empat kali lebih banyak daripada di masa lalu.
- Layanan Pelanggan: Terakhir, Google sedang mengerjakan asisten AI yang dapat melakukan panggilan seperti manusia untuk membuat janji di, katakanlah, salon rambut lingkungan Anda. Selain perpaduan kata-kata, sistem dapat memahami konteks dan nuansa juga.
Tetapi kemajuan itu — dan banyak lainnya — hanyalah permulaan. Masih banyak lagi yang akan datang.
“Saya pikir siapa pun yang membuat asumsi tentang kemampuan perangkat lunak cerdas yang membatasi di beberapa titik adalah keliru,” kata David Vandegrift, CTO dan salah satu pendiri perusahaan manajemen hubungan pelanggan 4degreez.
Dengan perusahaan menghabiskan miliaran dolar untuk produk dan layanan AI setiap tahun, raksasa teknologi seperti Google, Apple, Microsoft, dan Amazon menghabiskan miliaran untuk menciptakan produk dan layanan tersebut, universitas menjadikan AI sebagai bagian yang lebih menonjol dari kurikulum mereka, dan peningkatan Departemen Pertahanan AS. game AI-nya, hal-hal besar pasti akan terjadi.
Beberapa dari perkembangan itu sedang dalam perjalanan untuk direalisasikan sepenuhnya; beberapa hanya teoretis dan mungkin tetap demikian. Semuanya hanya menunggu waktu saja, menjadi lebih baik dan berpotensi lebih buruk, dan tidak ada penurunan yang dapat terlihat.
“Banyak industri melalui pola musim dingin, musim dingin, dan kemudian musim semi abadi ini,” kata mantan pemimpin Google Brain dan kepala ilmuwan Baidu, Andrew Ng, kepada ZDNet. “Kita mungkin berada di musim semi abadi AI.”
Bagaimana AI Akan Berubah Bekerja
Selama kuliah di Universitas Northwestern, pakar AI Kai-Fu Lee memperjuangkan teknologi AI dan dampaknya yang akan datang sambil juga mencatat efek samping dan keterbatasannya. Dari yang pertama, dia memperingatkan:
“90 ke bawah nya, terutama 50 persen dunia dalam hal pendapatan atau pendidikan, akan sangat berdampak dirugikan dengan perpindahan pekerjaan … akan banyak pertanyaan yang akan ditanyakan adalah, ‘Seberapa rutinnyakah pekerjaan itu?’ Dan seberapa besar kemungkinan [ itu] pekerjaan akan digantikan oleh AI, karena AI dapat, dalam tugas rutin, belajar mengoptimalkan dirinya sendiri.
Dan semakin kuantitatif, semakin objektif pekerjaannya—memisahkan barang-barang ke dalam tempat sampah, mencuci piring, memetik buah-buahan, dan menjawab panggilan layanan pelanggan—itu adalah tugas-tugas tertulis yang sifatnya berulang dan rutin. Dalam lima, 10 atau 15 tahun, mereka akan tergeser oleh AI.”
Di gudang raksasa online dan pembangkit tenaga AI Amazon, yang ramai dengan lebih dari 100.000 robot, fungsi pengambilan dan pengemasan masih dilakukan oleh manusia — tetapi itu akan berubah.
Pendapat Lee baru-baru ini digaungkan oleh presiden Infosys Mohit Joshi, yang mengatakan kepada New York Times, “Orang-orang ingin mencapai angka yang sangat besar. Sebelumnya mereka memiliki target tambahan, lima hingga 10 persen dalam mengurangi tenaga kerja mereka. Sekarang mereka berkata, ‘Mengapa kita tidak bisa melakukannya dengan satu persen dari orang yang kita miliki?’
Dengan nada yang lebih optimis, Lee menekankan bahwa AI saat ini tidak berguna dalam dua hal penting: ia tidak memiliki kreativitas dan tidak memiliki kapasitas untuk welas asih atau cinta. Sebaliknya, ini adalah “alat untuk memperkuat kreativitas manusia.” Solusinya? Mereka yang memiliki pekerjaan yang melibatkan tugas yang berulang atau rutin harus mempelajari keterampilan baru agar tidak tertinggal di pinggir jalan. Amazon bahkan menawarkan uang kepada karyawannya untuk melatih pekerjaan di perusahaan lain.
“Salah satu prasyarat mutlak agar AI berhasil di banyak [bidang] adalah kami berinvestasi besar-besaran dalam pendidikan untuk melatih orang untuk pekerjaan baru,” kata Klara Nahrstedt, profesor ilmu komputer di University of Illinois di Urbana–Champaign dan direktur Laboratorium Sains Terkoordinasi sekolah.
Dia akan khawatir itu tidak terjadi secara meluas atau cukup sering. Gyongyosi IFM bahkan lebih spesifik.
“Orang-orang sangat perlu belajar tentang pemrograman seperti mereka belajar bahasa baru atau ilmu baru,” katanya, “dan mereka perlu untuk melakukannya sedini mungkin karena ini akan terjadi benar-benar dimasa depan. Di masa yang akan datang, jika Anda tidak tahu coding, Anda tidak tahu pemrograman, itu hanya akan menjadi lebih sulit dalam pembelajarannya.”
Dan sementara banyak dari mereka yang dipaksa keluar dari pekerjaan oleh teknologi akan menemukan pekerjaan baru, kata Vandegrift, itu tidak akan terjadi dalam semalam. Seperti transisi Amerika dari ekonomi pertanian ke ekonomi industri selama Revolusi Industri, yang memainkan peran besar dalam menyebabkan Depresi Hebat, orang akhirnya bangkit kembali. Namun, dampak jangka pendeknya sangat besar.
“Transisi antara pekerjaan yang hilang dan yang baru [muncul],” kata Vandegrift, “tidak selalu semudah yang dipikirkan orang.”
Mike Mendelson, seorang desainer pengalaman pembelajar untuk NVIDIA, adalah tipe pengajar yang berbeda dari Nahrstedt. Dia bekerja dengan pengembang yang ingin mempelajari lebih lanjut tentang AI dan menerapkan pengetahuan itu ke bisnis mereka.
“Jika mereka dapat memahami kemampuan teknologi dan mereka bisa memahami domain dengan sangat baik, mereka akan bisa memulai membuat koneksi dan berkata, ‘Mungkin ini problem AI, mungkin itu problem AI,’” sebutnya. “Itu lebih sering terjadi daripada ‘Saya punya masalah khusus yang ingin saya selesaikan.’
AI Dalam Waktu Dekat
Dalam pandangan Mendelson, beberapa penelitian dan eksperimen AI yang paling menarik yang akan memiliki konsekuensi dalam waktu dekat terjadi di dua bidang: pembelajaran “penguatan”, yang membahas penghargaan dan hukuman daripada data berlabel; dan jaringan permusuhan generatif (disingkat GAN) yang memungkinkan algoritme komputer untuk membuat daripada hanya menilai dengan mengadu dua jaring satu sama lain.
Yang pertama dicontohkan oleh kecakapan Go-playing dari Google DeepMind’s Alpha Go Zero, yang terakhir dengan gambar asli atau generasi audio yang didasarkan pada pembelajaran tentang subjek tertentu seperti selebriti atau jenis musik tertentu.
Pada skala yang jauh lebih besar, AI siap untuk memiliki efek besar pada keberlanjutan, perubahan iklim, dan masalah lingkungan. Idealnya dan sebagian melalui penggunaan sensor canggih, kota-kota akan menjadi tidak terlalu padat, lebih sedikit polusi, dan secara umum lebih layak huni.
“Begitu Anda memprediksi sesuatu, Anda dapat meresepkan kebijakan dan aturan tertentu,” kata Nahrstedt. Seperti sensor pada mobil yang mengirimkan data tentang kondisi lalu lintas yang dapat memprediksi potensi masalah dan mengoptimalkan arus mobil. “Ini belum disempurnakan dengan cara apapun,” katanya. “Ini baru dalam masa pertumbuhan. Tapi bertahun-tahun ke depan, itu akan memainkan peran yang sangat besar.”
AI & Risiko Privasi
Tentu saja, banyak yang telah dibuat dari fakta bahwa ketergantungan AI pada data besar telah memengaruhi privasi secara besar-besaran. Tidak terlihat lagi dari penipuan Facebook Cambridge Analytica atau penyadapan Alexa Amazon, dua di antara banyak contoh teknologi yang menjadi liar. Tanpa peraturan yang tepat dan batasan yang dipaksakan sendiri, para kritikus berpendapat, situasinya akan menjadi lebih buruk.
Pada tahun 2015, CEO Apple Tim Cook mencemooh pesaing Google dan Facebook karena penambangan data yang didorong oleh keserakahan.
“Mereka melahap semua yang dapat mereka pelajari tentang Anda dan mencoba memonetisasinya,” katanya dalam pidato tahun 2015. “Kami pikir itu salah.”
Belakangan, saat berbicara di Brussel, Belgia, Cook menjelaskan keprihatinannya.
“Meningkatkan AI dengan mengumpulkan profil data pribadi yang besar adalah bentuk kemalasan, bukan efisiensi,” sebutnya. “Agar kecerdasan buatan ini benar-benar cerdas, ia harus dapat menghormati nilai-nilai pada kemanusiaan, termasuk data privasi. Jika kita salah dalam melakukan ini, dampaknya sangat besar.”
Banyak orang lain yang setuju. Dalam sebuah makalah 2018 yang diterbitkan oleh kelompok hak asasi manusia dan privasi yang berbasis di Inggris Article 19 dan Privacy International, kecemasan tentang AI dicadangkan untuk fungsi sehari-harinya daripada perubahan dahsyat seperti munculnya penguasa robot.
“Jika dapat diterapkan secara bertanggung jawab, AI dapat membantu dan bermanfaat bagi masyarakat luas,” tulis para narasumber. “Namun, seperti halnya dengan sebagian besar teknologi yang muncul, ada risiko nyata bahwa penggunaan komersial dan negara memiliki dampak merugikan pada hak asasi manusia.”
Penulis mengakui bahwa pengumpulan data dalam jumlah besar dapat digunakan untuk mencoba memprediksi perilaku masa depan dengan cara yang tidak berbahaya, seperti filter spam dan mesin rekomendasi. Tetapi ada juga ancaman nyata bahwa hal itu akan berdampak negatif terhadap privasi pribadi dan hak untuk bebas dari diskriminasi.
Kemungkinan Kecerdasan Umum Buatan
Berbicara di Westminster Abbey London pada akhir 2018, pakar AI terkenal internasional Stuart Russell bercanda (atau tidak) tentang “perjanjian formalnya dengan jurnalis bahwa saya tidak akan berbicara dengan mereka kecuali mereka setuju untuk tidak memasukkan robot Terminator ke dalam artikel.” Sindirannya mengungkapkan penghinaan yang jelas terhadap representasi Hollywood dari AI masa depan yang jauh, yang cenderung ke arah overwrought dan apokaliptik.
Apa yang disebut Russell sebagai “AI tingkat manusia,” juga dikenal sebagai kecerdasan umum buatan, telah lama menjadi bahan fantasi. Tapi kemungkinan itu terwujud dalam waktu dekat, atau sama sekali, cukup tipis.
“Masih ada terobosan besar yang harus terjadi sebelum kita mencapai apa pun yang menyerupai AI tingkat manusia,” jelas Russell.
Russel juga menunjukkan bahwa AI saat ini tidak dilengkapi untuk sepenuhnya memahami bahasa. Ini menunjukkan perbedaan yang jelas antara manusia dan AI pada saat ini: Manusia dapat menerjemahkan bahasa mesin dan memahaminya, tetapi AI tidak dapat melakukan hal yang sama untuk bahasa manusia. Namun, jika kita mencapai titik di mana AI dapat memahami bahasa kita, sistem AI akan dapat membaca dan memahami semua yang pernah ditulis.
“Begitu kami sudah memiliki kemampuan itu, Anda mungkin akan menanyakan semua pengetahuan manusia dan hal tersebut akan dapat mensintesis dan mengintegrasikan sehingga menjawab pertanyaan yang tidak pernah dapat dijawab oleh umat manusia,” Russell menambahkan, “karena mereka belum dapat membaca dan mampu menyatukan, menggabungkan titik-titik atau posisi di antara hal-hal yang tetap terpisah sepanjang sejarah.”
Ini memberi kita banyak hal untuk dipikirkan. Pada subjek yang, meniru otak manusia sangat sulit dan alasan lain untuk masa depan AGI yang masih hipotetis. Profesor teknik dan ilmu komputer Universitas Michigan lama John Laird telah melakukan penelitian di lapangan selama beberapa dekade.
“Tujuannya selalu untuk mencoba membangun apa yang kami sebut arsitektur kognitif, apa yang kami pikir adalah bawaan dari sistem kecerdasan,” katanya tentang pekerjaan yang sebagian besar terinspirasi oleh psikologi manusia. “Salah satu hal yang perlu kita ketahui, misalnya, adalah otak manusia yang bukan hanya kumpulan neuron yang homogen. Ada struktur nyata dalam hal komponen yang berbeda, beberapa di antaranya terkait dengan pengetahuan tentang bagaimana melakukan sesuatu di dunia.”
Itu disebut memori prosedural. Lalu ada pengetahuan berdasarkan fakta umum alias memori semantik, serta pengetahuan tentang pengalaman sebelumnya (atau fakta pribadi) yang disebut memori episodik. Salah satu tempat di lab Laird melibatkan penggunaan instruksi bahasa khusus untuk mengajarkan robot permainan sederhana seperti Tic-Tac-Toe dan teka-teki dan masih banyak lainnya. Instruksi tersebut biasanya melibatkan deskripsi tujuan, ikhtisar langkah hukum dan situasi kegagalan.
Robot menginternalisasi arahan tersebut dan menggunakannya untuk merencanakan tindakannya. Namun, seperti biasa, terobosan lambat datang – lebih lambat, daripada yang diinginkan Laird dan rekan-rekan penelitinya.
“Setiap kali kami membuat kemajuan,” katanya, “kami juga mendapatkan apresiasi baru atas betapa sulitnya itu.”
Apakah AGI Ancaman Bagi Manusia?
Lebih dari beberapa tokoh AI terkemuka berlangganan (beberapa lebih hiperbolik daripada yang lain) ke skenario mimpi buruk yang melibatkan apa yang dikenal sebagai “singularitas,” di mana mesin super cerdas mengambil alih dan secara permanen mengubah keberadaan manusia melalui perbudakan atau pemberantasan.
Mendiang fisikawan teoretis Stephen Hawking dengan terkenal mendalilkan bahwa jika AI itu sendiri mulai merancang AI yang lebih baik daripada pemrogram manusia, hasilnya bisa menjadi “mesin yang kecerdasannya melebihi kita lebih dari kita melebihi siput.” Elon Musk percaya dan telah memperingatkan bahwa AGI adalah ancaman eksistensial terbesar umat manusia. Upaya untuk mewujudkannya, katanya, seperti “memanggil iblis.”
Dia bahkan telah menyatakan keprihatinannya bahwa sahabatnya, salah satu pendiri Google Larry Page dapat secara tidak sengaja menggiring sesuatu yang “jahat” menjadi ada terlepas dari niat baiknya. Katakanlah, misalnya, “armada robot dengan kecerdasan buatan yang mampu menghancurkan umat manusia.” Bahkan Gyongyosi IFM, yang tidak mengkhawatirkan prediksi AI, tidak mengesampingkan apa pun. Pada titik tertentu, sebutnya, manusia tidak perlu lagi mencoba untuk melatih sistem; mereka akan belajar dan tumbuh berkembang sendiri.
“Saya tidak berpikir metode yang kami gunakan saat ini di area ini akan mengarah pada mesin yang memutuskan untuk membunuh kami,” katanya. “Saya pikir mungkin 5 atau 10 tahun yang akan mendatang, saya harus mengevaluasi kembali pernyataan itu karena kami akan memiliki metode yang cukup berbeda untuk melakukan hal ini.
Sementara mesin pembunuh mungkin tetap menjadi makanan fiksi, banyak yang percaya mereka akan menggantikan manusia dengan berbagai cara.
Future of Humanity Institute Oxford University menerbitkan hasil survei AI. Berjudul “Kapan AI Melebihi Kinerja Manusia? Bukti dari Pakar AI,” berisi perkiraan dari 352 peneliti pembelajaran mesin tentang evolusi AI di tahun-tahun mendatang.
Ada banyak orang optimis dalam kelompok ini. Pada tahun 2026, jumlah rata-rata responden mengatakan, mesin akan mampu menulis esai sekolah; pada tahun 2027 truk swakemudi akan membuat pengemudi tidak perlu lagi; pada tahun 2031 AI akan mengungguli manusia di sektor ritel; pada 2049 AI bisa menjadi Stephen King berikutnya dan pada 2053 Charlie Teo berikutnya. Capper yang sedikit menggelegar:
Pada tahun 2137, semua pekerjaan manusia akan otomatis. Tapi bagaimana dengan manusia itu sendiri? Menyeruput minuman payung yang disajikan oleh droid, tidak diragukan lagi.
Diego Klabjan, seorang profesor di Universitas Northwestern dan direktur pendiri program Master of Science dalam program Analytics, menganggap dirinya skeptis terhadap AGI.
“Saat ini, komputer dapat menangani sedikit lebih dari 10.000 kata,” jelasnya. “Jadi, beberapa juta neuron. Tetapi otak manusia memiliki miliaran neuron yang terhubung dengan cara yang sangat menarik dan kompleks, dan [teknologi] mutakhir saat ini hanyalah koneksi langsung yang mengikuti pola yang sangat mudah. Jadi, dari beberapa juta neuron menjadi miliaran neuron dengan teknologi perangkat keras dan perangkat lunak saat ini — saya tidak melihat itu terjadi.”
Bagaimana Kita Menggunakan AGI?
Kalian juga menempatkan sedikit stok dalam skenario ekstrem — jenis yang melibatkan, katakanlah, cyborg pembunuh yang mengubah bumi menjadi pemandangan neraka yang membara. Dia jauh lebih peduli dengan mesin – robot perang, misalnya – diberi “insentif” yang salah oleh manusia jahat.
Seperti yang dikatakan oleh profesor fisika MIT dan peneliti AI terkemuka Max Tegmark dalam TED Talk 2018, “Ancaman nyata dari AI bukanlah kebencian, seperti di film-film Hollywood yang konyol, tetapi kompetensi — AI mencapai tujuan yang tidak selaras dengan kita. ” Itu juga pendapat Laird.
“Saya jelas tidak melihat skenario di mana sesuatu bangun dan memutuskan ingin mengambil alih dunia,” katanya. “Saya pikir itu fiksi ilmiah dan bukan cara yang akan dimainkan.”
Apa yang paling dikhawatirkan Laird bukanlah AI jahat, tetapi “manusia jahat yang menggunakan AI sebagai semacam pengganda kekuatan palsu” untuk hal-hal seperti perampokan bank dan penipuan kartu kredit, di antara banyak kejahatan lainnya. Jadi, sementara dia sering frustrasi dengan kecepatan kemajuan, pembakaran AI yang lambat sebenarnya bisa menjadi berkah.
“Sekarang saatnya untuk memahami apa yang akan kami ciptakan dan bagaimana nantinya kami akan memperkenalkannya ke dalam masyarakat,” kata Laird, “mungkin akan persis seperti yang kami harapkan.”
Tapi tidak ada yang tahu pasti.
“Ada beberapa terobosan besar yang harus terjadi, dan itu bisa datang dengan sangat cepat,” kata Russell dalam pidatonya di Westminster. Mengacu pada efek transformasi cepat dari fisi nuklir (pembelahan atom) oleh fisikawan Inggris Ernest Rutherford pada tahun 1917, ia menambahkan, “Sangat, sangat sulit untuk memprediksi kapan terobosan konseptual ini akan terjadi.”
Tetapi setiap kali mereka melakukannya, jika mereka melakukannya, dia menekankan pentingnya persiapan. Itu berarti memulai atau melanjutkan diskusi tentang penggunaan AGI secara etis dan apakah itu harus diatur. Itu berarti bekerja untuk menghilangkan bias data, yang memiliki efek merusak pada algoritme dan saat ini menjadi lalat gemuk di salep AI.
Itu berarti bekerja untuk menciptakan dan meningkatkan langkah-langkah keamanan yang mampu menjaga teknologi tetap terkendali. Dan itu berarti memiliki kerendahan hati untuk menyadari bahwa hanya karena kita bisa tidak berarti kita harus melakukannya.
“Kebanyakan peneliti AGI mengharapkan AGI dalam beberapa dekade, dan jika kita gagal dalam persiapan ini, itu mungkin akan menjadi kesalahan terbesar dalam sejarah manusia. Ini dapat memungkinkan kediktatoran global yang brutal dengan ketidaksetaraan, pengawasan, penderitaan, dan bahkan mungkin kepunahan manusia yang belum pernah terjadi sebelumnya,” kata Tegmark dalam TED Talk-nya. “
Tetapi jika kita mengarahkan dengan hati-hati, kita bisa berakhir di masa depan yang fantastis di mana semua orang menjadi lebih baik – yang miskin lebih kaya, yang kaya lebih kaya, semua orang sehat dan bebas untuk mewujudkan impian mereka.”