“Saya tidak bisa membuat kode, dan ini membuat saya kesal karena—dengan begitu banyak buku, kursus, dan perkemahan—ada begitu banyak kesempatan untuk belajar akhir-akhir ini. Saya kira saya akan memahami revolusi mesin jauh lebih baik jika saya berbicara dalam bahasa mereka. Haruskah saya setidaknya mencoba?
—Dekoder
Dekoder yang terhormat,
Keinginan Anda untuk berbicara dalam “bahasa” mesin mengingatkan saya pada cerita pendek Ted Chiang “The Evolution of Human Science.” Ceritanya membayangkan masa depan di mana hampir semua disiplin akademis telah didominasi oleh “memanusia” tremendous cerdas yang pemahamannya tentang dunia jauh melampaui para ahli manusia. Laporan penemuan metahuman baru—walaupun seolah-olah ditulis dalam bahasa Inggris dan diterbitkan dalam jurnal ilmiah yang boleh dibaca siapa pun—sangat rumit dan secara teknis musykil sehingga para ilmuwan manusia telah diturunkan ke peran yang mirip dengan para teolog, mencoba menafsirkan teks-teks yang tidak jelas bagi mereka sebagaimana kehendak Tuhan bagi Skolastik abad pertengahan. Alih-alih melakukan penelitian asli, calon ilmuwan ini sekarang mempraktikkan seni hermeneutika.
Ada suatu waktu, belum lama ini, ketika pengkodean dianggap sebagai salah satu keahlian yang paling berwawasan ke depan, yang menginisiasi seseorang ke dalam elit teknologi yang akan menentukan masa depan kita. Kisah Chiang, yang pertama kali diterbitkan pada tahun 2000, memiliki kemampuan untuk meramalkan batas-batas pengetahuan ini. Dalam bidang-bidang seperti pembelajaran mendalam dan bentuk AI tingkat lanjut lainnya, banyak teknolog sudah tampak lebih seperti teolog atau alkemis daripada “ahli” dalam arti kata trendy: Meskipun mereka menulis kode awal, mereka seringkali tidak dapat menjelaskan munculnya keterampilan tingkat tinggi yang dikembangkan program mereka saat melatih kumpulan information. (Orang masih ingat keterkejutan mendengar David Silver, ilmuwan riset utama di DeepMind, bersikeras pada tahun 2016 bahwa dia tidak dapat menjelaskan bagaimana AlphaGo—sebuah program yang dia rancang—berhasil mengembangkan strategi kemenangannya: “Ia menemukan ini sendiri,” kata Silver, “melalui proses introspeksi dan analisisnya sendiri.”)
Sementara itu, algoritme seperti GPT-3 atau GitHub’s Copilot telah belajar menulis kode, memicu perdebatan tentang apakah pengembang perangkat lunak, yang profesinya pernah dianggap sebagai pulau tenang dalam tsunami otomatisasi yang akan datang, akan segera menjadi tidak relevan—dan memicu ketakutan eksistensial tentang pemrograman mandiri. Skenario AI pelarian telah lama bergantung pada kemungkinan bahwa mesin dapat belajar untuk berevolusi sendiri, dan meskipun algoritme pengkodean tidak akan memulai pengambilalihan Skynet, mereka tetap menimbulkan kekhawatiran yang sah tentang meningkatnya keburaman teknologi kami. Bagaimanapun, AI memiliki kecenderungan yang mapan untuk menemukan solusi istimewa dan menciptakan bahasa advert hoc yang berlawanan dengan intuisi manusia. Banyak yang mulai bertanya-tanya: Apa yang terjadi jika manusia tidak dapat membaca kode lagi?
Saya menyebutkan semua ini, Decoder, dengan mengakui kenyataan yang sebenarnya, bukan untuk meremehkan ambisi Anda, yang menurut saya terpuji. Untuk apa nilainya, ketakutan yang ada tentang keusangan programmer menurut saya sebagai alarmis dan prematur. Kode otomatis telah ada dalam beberapa bentuk selama beberapa dekade (ingat editor internet tahun 1990-an yang menghasilkan HTML dan CSS), dan bahkan algoritme pengkodean paling canggih, saat ini, rentan terhadap kesalahan sederhana dan memerlukan pengawasan manusia yang tidak sedikit. Kedengarannya bagi saya juga, bahwa Anda tidak ingin berkarier di bidang pengkodean karena Anda termotivasi oleh rasa ingin tahu yang lebih dalam. Mungkin Anda mempertimbangkan kesenangan kreatif dari penghobi—berkontribusi pada proyek sumber terbuka atau menyarankan perbaikan bug sederhana dalam program yang biasa Anda gunakan. Atau mungkin Anda tertarik dengan kemungkinan mengotomatiskan aspek pekerjaan Anda yang membosankan. Apa yang paling Anda inginkan, jika saya membaca pertanyaan Anda dengan benar, adalah pemahaman yang lebih lengkap tentang bahasa yang melandasi begitu banyak kehidupan trendy.
Ada alasan meyakinkan yang harus dibuat bahwa pengkodean sekarang menjadi bentuk dasar literasi—bahwa pemahaman tentang struktur information, algoritme, dan bahasa pemrograman sama pentingnya dengan membaca dan menulis ketika harus memahami ideologi yang lebih besar di mana kita terjerat. Wajar, tentu saja, untuk tidak mempercayai dilettante. (Pengembang amatir sering diremehkan karena mengetahui cukup untuk menyebabkan kekacauan, setelah menguasai sintaks bahasa pemrograman tetapi tidak memiliki pandangan jauh ke depan dan visi yang diperlukan untuk menciptakan produk yang sukses.) Namun limbo keahlian ini juga dapat dilihat sebagai disiplin dalam kerendahan hati. Salah satu manfaat dari pengetahuan amatir adalah bahwa hal itu cenderung memicu rasa ingin tahu hanya karena terkesan pada pemula betapa sedikitnya yang mereka ketahui. Di period antarmuka yang disederhanakan dan ramah pengguna, sangat menggoda untuk menggunakan teknologi kami begitu saja tanpa mempertimbangkan insentif dan agenda yang bersembunyi di bawah permukaan. Tetapi semakin Anda belajar tentang struktur yang mendasarinya, semakin banyak pertanyaan mendasar yang akan menyibukkan Anda: Bagaimana kode diterjemahkan menjadi impuls listrik? Bagaimana desain perangkat lunak secara halus mengubah pengalaman pengguna? Apa nilai dasar dari prinsip-prinsip seperti akses terbuka, berbagi, dan milik bersama digital? Misalnya, bagi pengguna biasa, platform sosial mungkin tampak dirancang untuk menghubungkan Anda dengan teman dan memberikan informasi yang bermanfaat. Kesadaran tentang bagaimana sebuah situs disusun, bagaimanapun, pasti membuat seseorang berpikir lebih kritis tentang bagaimana fitur-fiturnya disusun untuk memaksimalkan perhatian, membuat jejak information yang kuat, dan memonetisasi grafik sosial.
Pada akhirnya, pengetahuan ini berpotensi menyuntik kita dari fatalisme. Mereka yang memahami bagaimana sebuah program dibangun dan mengapa program tersebut cenderung menerima desainnya sebagai hal yang tak terelakkan. Anda berbicara tentang revolusi mesin, tetapi perlu disebutkan bahwa revolusi sejarah yang paling terkenal (yang diprakarsai oleh manusia) adalah hasil dari keaksaraan massal yang dikombinasikan dengan inovasi teknologi. Penemuan mesin cetak dan permintaan buku dari masyarakat yang baru melek meletakkan dasar bagi Reformasi Protestan, serta Revolusi Perancis dan Amerika. Begitu sebagian besar penduduk mampu membaca sendiri, mereka mulai mempertanyakan otoritas para pendeta dan raja serta asumsi penguasa yang tak terhindarkan.
Kader teknolog yang saat ini menimbang pertanyaan etis kami yang paling mendesak—tentang keadilan information, otomasi, dan nilai-nilai AI—sering kali menekankan perlunya debat publik yang lebih besar, tetapi dialog yang bernuansa sulit dilakukan ketika masyarakat umum tidak memiliki pengetahuan mendasar tentang teknologi yang dimaksud. (Orang hanya perlu melirik sidang subkomite DPR AS baru-baru ini, misalnya, untuk melihat seberapa jauh anggota parlemen memahami teknologi yang ingin mereka atur.) Seperti Waktu New York penulis teknologi Kevin Roose telah mengamati, mannequin AI canggih sedang dikembangkan “di balik pintu tertutup”, dan orang awam yang penasaran semakin dipaksa untuk menyiangi melalui laporan esoteris tentang cara kerja batin mereka—atau mengambil penjelasan dari para ahli tentang iman. “Ketika informasi tentang [these technologies] dipublikasikan,” tulisnya, “sering dipermudah oleh PR perusahaan atau terkubur dalam makalah ilmiah yang tidak dapat dipahami.”
Jika cerita Chiang adalah perumpamaan tentang pentingnya menjaga manusia “dalam lingkaran”, itu juga membuat kasus halus untuk memastikan bahwa lingkaran pengetahuan seluas mungkin. Pada saat AI menjadi semakin mahir dalam bahasa kita, memukau kita dengan kemampuannya membaca, menulis, dan berbicara dengan cara yang dapat terasa manusiawi, kebutuhan manusia untuk memahami dialek pemrograman menjadi semakin mendesak. Semakin banyak dari kita yang mampu berbicara tentang argumen itu, semakin besar kemungkinan kita akan tetap menjadi penulis revolusi mesin, bukan sebagai penafsirnya.
Dengan sungguh-sungguh,
Awan
Jika Anda membeli sesuatu menggunakan tautan di cerita kami, kami dapat memperoleh komisi. Ini membantu mendukung jurnalisme kami. Belajarlah lagi.
Artikel ini muncul di edisi Maret 2023. Berlangganan sekarang.
Beri tahu kami pendapat Anda tentang artikel ini. Mengirimkan surat kepada editor di mail@wired.com.
New Replace : [randomize]