Dari visi yang diejek menjadi kenyataan: Mengapa kecerdasan buatan dan robot layanan mengalahkan para pengkritiknya

Antara Euforia dan Penghinaan – Perjalanan Teknologi Melintasi Waktu

Sejarah inovasi teknologi seringkali mengikuti pola yang dapat diprediksi: fase euforia yang berlebihan pasti diikuti oleh periode kekecewaan dan penghinaan, sebelum akhirnya teknologi diam-diam menguasai kehidupan sehari-hari. Fenomena ini dapat diamati secara mencolok dalam dua bidang teknologi yang kini dianggap sebagai teknologi kunci abad ke-21: kecerdasan buatan dan robot layanan.

Pada akhir 1980-an, penelitian AI mengalami salah satu krisis terdalam dalam sejarahnya. Musim dingin AI kedua telah tiba, dana penelitian dipotong, dan banyak pakar menyatakan visi mesin berpikir sebagai kegagalan. Nasib serupa menimpa robot layanan dua dekade kemudian: Meskipun kekurangan tenaga kerja terampil belum menjadi isu yang relevan secara sosial pada pergantian milenium, robot untuk sektor jasa dianggap sebagai gimmick yang mahal dan fiksi ilmiah yang tidak realistis.

Analisis ini mengkaji jalur perkembangan paralel kedua teknologi dan mengungkap mekanisme yang menyebabkan rendahnya penilaian sistematis terhadap inovasi revolusioner. Analisis ini menunjukkan bahwa euforia awal dan penolakan selanjutnya sama-sama cacat—dan pelajaran apa yang dapat dipetik dari hal ini untuk evaluasi teknologi masa depan.

Cocok untuk:

• Ekonomi platform dalam transisi: Perkembangan dari September 2018 hingga September 2025

Melihat kembali ke masa lalu: Kisah sebuah revolusi yang disalahpahami

Akar penelitian AI modern berawal dari tahun 1950-an, ketika para pionir seperti Alan Turing dan John McCarthy meletakkan fondasi teoretis bagi mesin berpikir. Konferensi Dartmouth yang terkenal pada tahun 1956 secara umum dianggap sebagai kelahiran kecerdasan buatan sebagai sebuah disiplin penelitian. Para peneliti awal terinspirasi oleh optimisme yang tak terbatas: Mereka sangat yakin bahwa mesin akan mencapai kecerdasan manusia dalam beberapa tahun.

Tahun 1960-an membawa kesuksesan spektakuler pertama. Program seperti Logic Theorist mampu membuktikan teorema matematika, dan pada tahun 1966, Joseph Weizenbaum mengembangkan ELIZA, chatbot pertama dalam sejarah. ELIZA mensimulasikan seorang psikoterapis dan dapat meniru percakapan manusia dengan begitu meyakinkan sehingga bahkan sekretaris Weizenbaum sendiri meminta untuk berbicara dengan program tersebut sendirian. Paradoksnya, Weizenbaum terkejut dengan kesuksesan ini—ia ingin membuktikan bahwa manusia tidak dapat dibodohi oleh mesin.

Namun, kekecewaan besar pertama terjadi di awal tahun 1970-an. Laporan Lighthill yang kontroversial pada tahun 1973 menyatakan penelitian AI sebagai kegagalan mendasar dan menyebabkan pemotongan dana penelitian secara drastis di Inggris. Di AS, DARPA mengikuti dengan langkah serupa. Musim dingin AI pertama telah dimulai.

Titik balik krusial adalah kritik terhadap perceptron—jaringan saraf awal—oleh Marvin Minsky dan Seymour Papert pada tahun 1969. Mereka secara matematis menunjukkan bahwa perceptron sederhana bahkan tidak dapat mempelajari fungsi XOR dan dengan demikian tidak dapat digunakan untuk aplikasi praktis. Kritik ini menyebabkan penelitian tentang jaringan saraf terhenti selama hampir dua dekade.

Tahun 1980-an awalnya menandai kebangkitan AI dengan munculnya sistem pakar. Sistem berbasis aturan ini, seperti MYCIN, yang digunakan dalam diagnosis penyakit menular, akhirnya tampak menawarkan terobosan. Perusahaan-perusahaan menginvestasikan jutaan dolar untuk mesin Lisp khusus yang dirancang optimal untuk menjalankan program AI.

Namun euforia ini tidak berlangsung lama. Menjelang akhir 1980-an, menjadi jelas bahwa sistem pakar pada dasarnya terbatas: Sistem ini hanya dapat berfungsi di area yang sangat terbatas, membutuhkan pemeliharaan yang sangat intensif, dan gagal total begitu dihadapkan pada situasi yang tidak terduga. Industri mesin Lisp runtuh secara dramatis—perusahaan seperti LMI bangkrut sejak tahun 1986. Musim dingin AI kedua pun dimulai, bahkan lebih keras dan lebih lama daripada yang pertama.

Pada saat yang sama, robotika awalnya berkembang hampir secara eksklusif di sektor industri. Jepang mengambil peran utama dalam teknologi robot sejak tahun 1980-an, tetapi juga berfokus pada aplikasi industri. Honda mulai mengembangkan robot humanoid pada tahun 1986, tetapi merahasiakan penelitian ini.

Fondasi Tersembunyi: Bagaimana Terobosan Muncul dalam Bayangan

Meskipun penelitian AI secara publik dianggap gagal pada akhir 1980-an, perkembangan inovatif terjadi pada saat yang sama, meskipun sebagian besar tidak disadari. Terobosan terpenting adalah penemuan kembali dan penyempurnaan backpropagation oleh Geoffrey Hinton, David Rumelhart, dan Ronald Williams pada tahun 1986.

Teknik ini memecahkan masalah mendasar pembelajaran dalam jaringan saraf multilapis, sehingga membantah kritik Minsky dan Papert. Namun, komunitas AI awalnya kurang merespons revolusi ini. Komputer yang tersedia terlalu lambat, data pelatihan terlalu langka, dan minat umum terhadap jaringan saraf telah rusak permanen akibat kritik yang menghancurkan pada tahun 1960-an.

Hanya segelintir peneliti visioner seperti Yann LeCun yang menyadari potensi transformatif dari backpropagation. Mereka bekerja selama bertahun-tahun di bawah bayang-bayang AI simbolis yang mapan, meletakkan fondasi bagi apa yang kelak akan menaklukkan dunia sebagai pembelajaran mendalam. Perkembangan paralel ini menunjukkan pola khas inovasi teknologi: terobosan sering kali terjadi justru ketika suatu teknologi secara publik dianggap gagal.

Fenomena serupa dapat diamati dalam robotika. Sementara perhatian publik pada tahun 1990-an terfokus pada kesuksesan yang spektakuler namun dangkal seperti kemenangan Deep Blue atas Garry Kasparov pada tahun 1997, perusahaan-perusahaan Jepang seperti Honda dan Sony diam-diam mengembangkan fondasi bagi robot layanan modern.

Meskipun Deep Blue merupakan tonggak sejarah dalam daya komputasi, ia masih sepenuhnya didasarkan pada teknik pemrograman tradisional tanpa kemampuan pembelajaran yang nyata. Kasparov sendiri kemudian menyadari bahwa terobosan sesungguhnya bukan terletak pada daya komputasi murni, melainkan pada pengembangan sistem pembelajaran mandiri yang mampu meningkatkan diri.

Perkembangan robotika di Jepang diuntungkan oleh perbedaan budaya dalam hal otomatisasi dan robot. Sementara di negara-negara Barat, robot terutama dianggap sebagai ancaman terhadap lapangan pekerjaan, Jepang memandangnya sebagai mitra penting dalam masyarakat yang menua. Penerimaan budaya ini memungkinkan perusahaan-perusahaan Jepang untuk terus berinvestasi dalam teknologi robot, bahkan ketika manfaat komersial jangka pendeknya tidak terlihat.

Peningkatan bertahap teknologi dasar juga krusial: sensor menjadi lebih kecil dan lebih presisi, prosesor lebih bertenaga dan hemat energi, serta algoritma perangkat lunak lebih canggih. Selama bertahun-tahun, kemajuan bertahap ini terakumulasi menjadi lompatan kualitatif yang, bagaimanapun, sulit dideteksi oleh orang luar.

Hadir dan Terobosan: Ketika Hal yang Tidak Mungkin Menjadi Hal Sehari-hari

Perubahan dramatis dalam persepsi AI dan robot layanan secara paradoks dimulai tepat ketika kedua teknologi tersebut menghadapi kritik terberatnya. Musim dingin AI di awal 1990-an berakhir tiba-tiba dengan serangkaian terobosan yang berakar pada pendekatan yang dianggap gagal di tahun 1980-an.

Titik balik pertama adalah kemenangan Deep Blue atas Kasparov pada tahun 1997, yang, meskipun masih berbasis pemrograman tradisional, secara permanen mengubah persepsi publik tentang kemampuan komputasi. Namun, yang lebih penting adalah kebangkitan jaringan saraf yang dimulai pada tahun 2000-an, didorong oleh daya komputasi yang tumbuh secara eksponensial dan ketersediaan data dalam jumlah besar.

Penelitian Geoffrey Hinton selama puluhan tahun di bidang jaringan saraf akhirnya membuahkan hasil. Sistem pembelajaran mendalam mencapai prestasi dalam pengenalan gambar, pemrosesan bahasa alami, dan bidang-bidang lain yang dianggap mustahil beberapa tahun sebelumnya. AlphaGo mengalahkan juara dunia Go pada tahun 2016, dan ChatGPT merevolusi interaksi manusia-komputer pada tahun 2022—keduanya didasarkan pada teknik yang berasal dari tahun 1980-an.

Pada saat yang sama, robot layanan berevolusi dari visi fiksi ilmiah menjadi solusi praktis untuk permasalahan dunia nyata. Perubahan demografis dan semakin langkanya tenaga kerja terampil tiba-tiba menciptakan kebutuhan mendesak akan bantuan otomatis. Robot seperti Pepper digunakan di panti jompo, sementara robot logistik merevolusi pergudangan.

Hal krusial dalam hal ini bukan hanya kemajuan teknologi, tetapi juga perubahan dalam kerangka sosial. Kekurangan tenaga kerja terampil, yang sebelumnya tidak menjadi masalah pada pergantian milenium, berkembang menjadi salah satu tantangan utama yang dihadapi negara-negara maju. Tiba-tiba, robot tidak lagi dianggap sebagai pembunuh pekerjaan, melainkan sebagai penolong yang penting.

Pandemi COVID-19 semakin mempercepat perkembangan ini. Layanan nirsentuh dan proses otomatis menjadi semakin penting, sementara di saat yang sama, kekurangan staf di bidang-bidang penting seperti layanan kesehatan menjadi sangat nyata. Teknologi yang selama beberapa dekade dianggap tidak praktis tiba-tiba terbukti sangat diperlukan.

Saat ini, baik AI maupun robot layanan telah menjadi kenyataan sehari-hari. Asisten suara seperti Siri dan Alexa didasarkan pada teknologi yang diturunkan langsung dari ELIZA, tetapi telah ditingkatkan secara eksponensial oleh teknik AI modern. Robot perawatan sudah rutin membantu staf di panti jompo di Jepang, sementara robot humanoid berada di ambang terobosan ke area layanan lainnya.

Contoh praktis: Ketika teori bertemu dengan kenyataan

Transformasi dari konsep yang dicemooh menjadi alat yang sangat diperlukan paling baik diilustrasikan oleh contoh konkret yang menelusuri jalur dari keingintahuan laboratorium hingga kesiapan pasar.

Contoh pertama yang mengesankan adalah pengembangan robot Pepper oleh SoftBank Robotics. Pepper didasarkan pada penelitian interaksi manusia-robot selama puluhan tahun dan awalnya dirancang sebagai robot penjualan. Pepper kini berhasil digunakan di panti jompo di Jerman untuk berinteraksi dengan pasien demensia. Robot ini dapat melakukan percakapan sederhana, menawarkan pelatihan memori, dan mendorong interaksi sosial melalui kehadirannya. Apa yang dianggap sebagai gimmick mahal di tahun 2000-an kini terbukti menjadi dukungan berharga bagi staf perawat yang kewalahan.

Yang paling luar biasa adalah penerimaan pasien: Orang lanjut usia yang tidak pernah tumbuh besar dengan komputer berinteraksi secara alami dan tanpa keraguan dengan robot humanoid. Hal ini menegaskan teori yang telah kontroversial selama puluhan tahun bahwa manusia memiliki kecenderungan alami untuk mengantropomorfiskan mesin – sebuah fenomena yang telah diamati pada ELIZA pada tahun 1960-an.

Contoh kedua datang dari logistik: penggunaan robot otonom di gudang dan pusat distribusi. Perusahaan seperti Amazon kini mempekerjakan puluhan ribu robot untuk menyortir, mengangkut, dan mengemas barang. Robot-robot ini menangani tugas-tugas yang beberapa tahun lalu dianggap terlalu rumit untuk mesin: Mereka bernavigasi secara otonom di lingkungan yang dinamis, mengenali dan memanipulasi beragam objek, serta mengoordinasikan tindakan mereka dengan rekan manusia.

Terobosan ini tidak datang dari satu lompatan teknologi tunggal, melainkan dari integrasi berbagai teknologi: Peningkatan teknologi sensor memungkinkan persepsi lingkungan yang presisi, prosesor canggih memungkinkan pengambilan keputusan secara real-time, dan algoritma AI mengoptimalkan koordinasi antar ratusan robot. Di saat yang sama, faktor ekonomi—kekurangan staf, kenaikan biaya tenaga kerja, dan peningkatan persyaratan kualitas—tiba-tiba membuat investasi dalam teknologi robot menjadi menguntungkan.

Contoh ketiga dapat ditemukan dalam diagnostik medis, di mana sistem AI kini membantu dokter mendeteksi penyakit. Algoritma pengenalan gambar modern dapat mendiagnosis kanker kulit, penyakit mata, atau kanker payudara dengan akurasi yang setara atau bahkan melebihi akurasi spesialis medis. Sistem ini berbasis langsung pada jaringan saraf, yang dikembangkan pada tahun 1980-an tetapi dianggap tidak praktis selama beberapa dekade.

Kontinuitas pengembangannya sangat mengesankan: Algoritma pembelajaran mendalam saat ini pada dasarnya menggunakan prinsip matematika yang sama dengan backpropagation dari tahun 1986. Perbedaan krusialnya terletak pada daya komputasi yang tersedia dan volume data. Apa yang ditunjukkan Hinton dan rekan-rekannya dengan masalah mainan kecil kini dapat diterapkan pada citra medis dengan jutaan piksel dan set data pelatihan dengan ratusan ribu contoh.

Contoh-contoh ini menunjukkan pola yang khas: Teknologi pendukung seringkali muncul beberapa dekade sebelum penerapan praktisnya. Antara studi kelayakan ilmiah dan kesiapan pasar, biasanya terdapat fase panjang peningkatan bertahap, yang selama fase tersebut teknologi tampak stagnan bagi pihak luar. Terobosan kemudian seringkali terjadi secara tiba-tiba ketika beberapa faktor—kematangan teknologi, kebutuhan ekonomi, penerimaan sosial—berpadu secara bersamaan.

Keahlian industri dan bisnis global kami dalam pengembangan bisnis, penjualan, dan pemasaran - Gambar: Xpert.Digital

Fokus industri: B2B, digitalisasi (dari AI ke XR), teknik mesin, logistik, energi terbarukan, dan industri

Lebih lanjut tentang itu di sini:

• Pusat Bisnis Xpert

Pusat topik dengan wawasan dan keahlian:

• Platform pengetahuan tentang ekonomi global dan regional, inovasi dan tren khusus industri
• Kumpulan analisis, impuls dan informasi latar belakang dari area fokus kami
• Tempat untuk keahlian dan informasi tentang perkembangan terkini dalam bisnis dan teknologi
• Pusat topik bagi perusahaan yang ingin mempelajari tentang pasar, digitalisasi, dan inovasi industri

Bayangan dan Kontradiksi: Sisi Buruk Kemajuan

Namun, kisah sukses AI dan robot layanan bukannya tanpa sisi gelap dan kontradiksi yang belum terselesaikan. Penghinaan awal terhadap teknologi ini, sebagian, memiliki alasan yang sepenuhnya sah dan masih relevan hingga saat ini.

Masalah utamanya adalah apa yang disebut masalah "kotak hitam" pada sistem AI modern. Sistem pakar tahun 1980-an, setidaknya secara teoritis, memiliki proses pengambilan keputusan yang komprehensif, sementara sistem pembelajaran mendalam saat ini sepenuhnya tidak transparan. Bahkan para pengembangnya pun tidak dapat menjelaskan mengapa jaringan saraf tiruan membuat keputusan tertentu. Hal ini menyebabkan masalah signifikan dalam bidang aplikasi kritis seperti kedokteran atau mengemudi otonom, di mana ketertelusuran dan akuntabilitas sangat penting.

Joseph Weizenbaum, pencipta ELIZA, menjadi salah satu kritikus paling keras terhadap pengembangan AI karena suatu alasan. Peringatannya bahwa manusia cenderung mengaitkan karakteristik manusia dengan mesin dan menaruh kepercayaan yang berlebihan kepada mereka telah terbukti benar. Efek ELIZA—kecenderungan untuk salah mengira chatbot primitif sebagai lebih cerdas daripada yang sebenarnya—lebih relevan saat ini daripada sebelumnya, karena jutaan orang berinteraksi dengan asisten suara dan chatbot setiap hari.

Robotika menghadapi tantangan serupa. Studi menunjukkan bahwa skeptisisme terhadap robot di Eropa meningkat secara signifikan antara tahun 2012 dan 2017, terutama terkait penggunaannya di tempat kerja. Skeptisisme ini bukannya tidak rasional: Otomatisasi memang menyebabkan hilangnya pekerjaan tertentu, bahkan ketika pekerjaan baru tercipta. Klaim bahwa robot hanya mengerjakan tugas-tugas "kotor, berbahaya, dan membosankan" adalah menyesatkan—mereka juga semakin banyak mengambil alih pekerjaan-pekerjaan yang membutuhkan keterampilan.

Perkembangan di bidang keperawatan khususnya bermasalah. Meskipun robot keperawatan dipuji sebagai solusi atas kekurangan staf, terdapat risiko dehumanisasi lebih lanjut pada sektor yang sudah terbebani. Interaksi dengan robot tidak dapat menggantikan perawatan manusia, meskipun robot dapat melakukan tugas-tugas fungsional tertentu. Godaannya terletak pada memprioritaskan peningkatan efisiensi di atas kebutuhan manusia.

Masalah mendasar lainnya adalah pemusatan kekuasaan. Pengembangan sistem AI canggih membutuhkan sumber daya yang sangat besar—daya komputasi, data, modal—yang hanya dapat dihimpun oleh segelintir perusahaan global. Hal ini menyebabkan pemusatan kekuasaan yang belum pernah terjadi sebelumnya di tangan segelintir perusahaan teknologi, dengan konsekuensi yang tak terduga bagi demokrasi dan partisipasi sosial.

Sejarah mesin Lisp pada tahun 1980-an menawarkan paralel yang instruktif di sini. Komputer-komputer yang sangat terspesialisasi ini brilian secara teknis, tetapi secara komersial terpuruk karena hanya dikendalikan oleh segelintir elit dan tidak kompatibel dengan teknologi standar. Saat ini, terdapat risiko bahwa solusi terisolasi serupa akan berkembang dalam AI – dengan perbedaan bahwa kali ini kekuatannya berada di tangan beberapa perusahaan global, alih-alih perusahaan niche yang terspesialisasi.

Akhirnya, pertanyaan tentang dampak sosial jangka panjang tetap ada. Prediksi optimistis tahun 1950-an bahwa otomatisasi akan menghasilkan lebih banyak waktu luang dan kesejahteraan bagi semua orang ternyata tidak terbukti. Malah, kemajuan teknologi seringkali menyebabkan kesenjangan yang lebih besar dan bentuk-bentuk eksploitasi baru. Hampir tidak ada alasan untuk percaya bahwa AI dan robotika akan memiliki dampak yang berbeda kali ini kecuali jika tindakan pencegahan yang disengaja diambil.

Cocok untuk:

• Kemajuan dalam Teknologi Robotika: Tinjauan Komprehensif

Cakrawala Masa Depan: Apa yang Diungkapkan Masa Lalu tentang Masa Depan

Sejarah perkembangan AI dan robot layanan yang paralel menawarkan wawasan berharga untuk menilai tren teknologi masa depan. Beberapa pola dapat diidentifikasi yang sangat mungkin muncul dalam inovasi masa depan.

Pola yang paling penting adalah siklus sensasi yang khas: Teknologi baru biasanya melewati fase ekspektasi yang tinggi, diikuti oleh periode kekecewaan, sebelum akhirnya mencapai kematangan praktis. Siklus ini tidak acak, tetapi mencerminkan rentang waktu yang berbeda dari terobosan ilmiah, perkembangan teknologi, dan adopsi masyarakat.

Yang krusial di sini adalah kesadaran bahwa inovasi inovatif seringkali muncul justru ketika suatu teknologi dianggap gagal oleh publik. Backpropagation dikembangkan pada tahun 1986, di tengah musim dingin AI kedua. Fondasi bagi robot layanan modern muncul pada tahun 1990-an dan 2000-an, ketika robot masih dianggap fiksi ilmiah. Hal ini karena penelitian dasar yang dilakukan dengan sabar dilakukan jauh dari sorotan publik, dan baru membuahkan hasil bertahun-tahun kemudian.

Untuk masa depan, ini berarti bahwa teknologi yang sangat menjanjikan akan sering ditemukan di area yang saat ini dianggap bermasalah atau gagal. Komputasi kuantum berada pada posisi yang sama dengan AI di tahun 1980-an: secara teoritis menjanjikan, tetapi belum layak secara praktis. Energi fusi berada dalam situasi yang serupa—20 tahun lagi dari kesiapan pasar selama beberapa dekade, tetapi dengan kemajuan yang berkelanjutan di baliknya.

Pola penting kedua adalah peran kondisi ekonomi dan sosial. Teknologi menang bukan hanya karena keunggulan teknisnya, tetapi juga karena mampu mengatasi masalah-masalah spesifik. Perubahan demografi menciptakan kebutuhan akan robot layanan, kekurangan tenaga kerja terampil menjadikan otomatisasi sebuah keharusan, dan digitalisasi menghasilkan volume data yang memungkinkan pembelajaran mendalam sejak awal.

Pendorong serupa untuk masa depan sudah dapat diidentifikasi saat ini: Perubahan iklim akan mendorong teknologi yang berkontribusi pada dekarbonisasi. Masyarakat yang menua akan mendorong inovasi medis dan perawatan. Meningkatnya kompleksitas sistem global akan membutuhkan alat analisis dan kontrol yang lebih baik.

Pola ketiga menyangkut konvergensi berbagai untaian teknologi. Baik dalam AI maupun robot layanan, terobosan ini bukan hasil dari satu inovasi tunggal, melainkan integrasi beberapa lini pengembangan. Dalam AI, algoritma yang lebih baik, daya komputasi yang lebih besar, dan kumpulan data yang lebih luas semuanya berpadu. Dalam robot layanan, kemajuan dalam teknologi sensor, mekanika, penyimpanan energi, dan perangkat lunak berkonvergensi.

Terobosan di masa depan kemungkinan besar akan muncul di persimpangan berbagai disiplin ilmu. Menggabungkan AI dengan bioteknologi dapat merevolusi pengobatan personal. Mengintegrasikan robotika dengan nanoteknologi dapat membuka area aplikasi yang benar-benar baru. Menggabungkan komputasi kuantum dengan pembelajaran mesin dapat memecahkan masalah optimasi yang saat ini dianggap sulit dipecahkan.

Di saat yang sama, sejarah memperingatkan kita agar tidak terlalu berharap dalam jangka pendek. Sebagian besar teknologi revolusioner membutuhkan waktu 20-30 tahun dari penemuan ilmiah hingga adopsi masyarakat secara luas. Periode ini diperlukan untuk mengatasi masalah teknis yang mendasar, mengurangi biaya, membangun infrastruktur, dan mendapatkan penerimaan sosial.

Pelajaran yang sangat penting adalah bahwa teknologi seringkali berkembang sangat berbeda dari yang diperkirakan sebelumnya. ELIZA awalnya dimaksudkan untuk mendemonstrasikan batasan komunikasi komputer, tetapi justru menjadi model bagi chatbot modern. Deep Blue mengalahkan Kasparov dengan kekuatan komputasi yang luar biasa, tetapi revolusi sesungguhnya datang dengan sistem pembelajaran mandiri. Robot layanan awalnya dimaksudkan untuk menggantikan pekerja manusia, tetapi kini terbukti menjadi tambahan yang berharga dalam situasi kekurangan staf.

Ketidakpastian ini seharusnya menjadi pengingat akan kerendahan hati saat mengevaluasi teknologi yang sedang berkembang. Euforia yang berlebihan maupun penghinaan yang berlebihan tidak cukup untuk menggambarkan kompleksitas perkembangan teknologi. Sebaliknya, diperlukan pendekatan yang bernuansa, yang mempertimbangkan potensi dan risiko teknologi baru secara serius, serta bersedia merevisi penilaian berdasarkan wawasan baru.

Pelajaran dari era yang disalahpahami: Apa yang tersisa dari pengetahuan

Sejarah paralel kecerdasan buatan dan robot layanan mengungkap kebenaran mendasar tentang hakikat perubahan teknologi yang jauh melampaui area-area spesifik ini. Keduanya menunjukkan bahwa euforia teknologi yang membabi buta maupun teknofobia yang meluas sama-sama menyesatkan.

Wawasan terpenting adalah pengakuan akan kesenjangan waktu antara terobosan ilmiah dan penerapan praktis. Apa yang tampak saat ini sebagai inovasi revolusioner seringkali berakar pada penelitian dasar selama puluhan tahun. Backpropagation Geoffrey Hinton tahun 1986 membentuk ChatGPT dan kendaraan otonom saat ini. ELIZA karya Joseph Weizenbaum tahun 1966 masih digunakan dalam asisten suara modern. Latensi panjang antara penemuan dan penerapan ini menjelaskan mengapa penilaian teknologi seringkali gagal.

Peran yang disebut "lembah kekecewaan" memainkan peran krusial di sini. Setiap teknologi penting melewati fase di mana janji awalnya tidak dapat dipenuhi dan dianggap gagal. Fase ini tidak hanya tak terelakkan, tetapi bahkan perlu: fase ini menyaring pendekatan yang meragukan dan memaksa fokus pada konsep yang benar-benar layak. Dua musim dingin AI di tahun 1970-an dan 1980-an menghilangkan ekspektasi yang tidak realistis dan menciptakan ruang bagi landasan kesabaran yang kemudian menghasilkan terobosan nyata.

Wawasan kunci lainnya menyangkut peran kondisi sosial. Teknologi menang bukan semata-mata karena keunggulan teknisnya, tetapi karena merespons kebutuhan sosial yang konkret. Perubahan demografis mengubah robot layanan dari sekadar rasa ingin tahu menjadi kebutuhan. Kekurangan tenaga kerja terampil mengubah otomatisasi dari ancaman menjadi penyelamat. Ketergantungan kontekstual ini menjelaskan mengapa teknologi yang sama dievaluasi secara sangat berbeda pada waktu yang berbeda.

Pentingnya faktor budaya patut diperhatikan. Sikap positif Jepang terhadap robot memungkinkan investasi berkelanjutan dalam teknologi ini, meskipun dianggap tidak praktis di Barat. Keterbukaan budaya ini membuahkan hasil ketika robot tiba-tiba menjadi permintaan di seluruh dunia. Di sisi lain, meningkatnya skeptisisme terhadap otomatisasi di Eropa menyebabkan benua ini tertinggal dalam teknologi-teknologi kunci masa depan.

Sejarah juga memperingatkan bahaya monokultur teknologi. Mesin Lisp tahun 1980-an memang brilian secara teknis, tetapi gagal karena mewakili solusi terisolasi yang tidak kompatibel. Saat ini, bahaya yang berlawanan justru ada: Dominasi segelintir perusahaan teknologi global dalam AI dan robotika dapat menyebabkan konsentrasi kekuasaan yang bermasalah, menghambat inovasi, dan mempersulit kendali demokratis.

Akhirnya, analisis menunjukkan bahwa kritik teknologi seringkali dibenarkan, tetapi dilontarkan dengan alasan yang salah. Peringatan Joseph Weizenbaum tentang humanisasi komputer memang bernuansa profetik, tetapi kesimpulannya bahwa AI tidak boleh dikembangkan karena alasan ini terbukti salah. Skeptisisme terhadap robot layanan didasarkan pada kekhawatiran yang sah tentang pekerjaan, tetapi mengabaikan potensinya untuk mengatasi kekurangan tenaga kerja.

Wawasan ini sangat penting untuk evaluasi teknologi yang sedang berkembang. Kritik tidak seharusnya ditujukan pada teknologi itu sendiri, melainkan pada aplikasi yang bermasalah atau regulasi yang tidak memadai. Tugasnya adalah memanfaatkan potensi teknologi baru sekaligus meminimalkan risikonya.

Sejarah AI dan robot layanan mengajarkan kita kerendahan hati: Baik ramalan antusias tahun 1950-an maupun ramalan pesimis tahun 1980-an tidak menjadi kenyataan. Realitasnya lebih kompleks, lebih lambat, dan lebih mengejutkan daripada yang diperkirakan. Pelajaran ini harus selalu diingat ketika mengevaluasi teknologi masa depan saat ini—mulai dari komputasi kuantum, rekayasa genetika, hingga energi fusi.

Di saat yang sama, sejarah menunjukkan bahwa penelitian yang sabar dan berkelanjutan dapat menghasilkan terobosan revolusioner, bahkan dalam kondisi yang sulit. Karya Geoffrey Hinton selama puluhan tahun di bidang jaringan saraf memang sering diejek, tetapi kini membentuk kehidupan kita semua. Hal ini seharusnya mendorong kita untuk tidak menyerah, bahkan dalam bidang penelitian yang tampaknya tanpa harapan.

Namun, mungkin pelajaran terbesarnya adalah: kemajuan teknologi tidak serta merta baik atau buruk. Kemajuan teknologi adalah alat yang dampaknya bergantung pada bagaimana kita menggunakannya. Tugas kita bukanlah menjelek-jelekkan atau mengidolakan teknologi, melainkan membentuknya secara sadar dan bertanggung jawab. Hanya dengan cara inilah kita dapat memastikan bahwa generasi teknologi yang kurang dihargai di masa mendatang benar-benar berkontribusi pada kesejahteraan umat manusia.

☑️ Bahasa bisnis kami adalah Inggris atau Jerman

☑️ BARU: Korespondensi dalam bahasa nasional Anda!

Konrad Wolfenstein

Saya akan dengan senang hati melayani Anda dan tim saya sebagai penasihat pribadi.

Anda dapat menghubungi saya dengan mengisi formulir kontak atau cukup hubungi saya di +49 89 89 674 804 (Munich) . Alamat email saya adalah: wolfenstein ∂ xpert.digital

Saya menantikan proyek bersama kita.

☑️ Dukungan UKM dalam strategi, konsultasi, perencanaan dan implementasi

☑️ Penciptaan atau penataan kembali strategi digital dan digitalisasi

☑️ Perluasan dan optimalisasi proses penjualan internasional

☑️ Platform perdagangan B2B Global & Digital

☑️ Pelopor Pengembangan Bisnis/Pemasaran/Humas/Pameran Dagang

Manfaatkan keahlian Xpert.Digital yang luas dan lima kali lipat dalam paket layanan yang komprehensif | R&D, XR, PR & Optimalisasi Visibilitas Digital - Gambar: Xpert.Digital

Xpert.Digital memiliki pengetahuan mendalam tentang berbagai industri. Hal ini memungkinkan kami mengembangkan strategi khusus yang disesuaikan secara tepat dengan kebutuhan dan tantangan segmen pasar spesifik Anda. Dengan terus menganalisis tren pasar dan mengikuti perkembangan industri, kami dapat bertindak dengan pandangan ke depan dan menawarkan solusi inovatif. Melalui kombinasi pengalaman dan pengetahuan, kami menghasilkan nilai tambah dan memberikan pelanggan kami keunggulan kompetitif yang menentukan.

Lebih lanjut tentang itu di sini:

• Gunakan 5x keahlian Xpert.Digital dalam satu paket - mulai dari €500/bulan