Daron Acemoglu ingin segera menjelaskan bahwa dia tidak menentang kecerdasan buatan. Dia mendapatkan potensinya. “Saya bukan orang yang pesimis terhadap AI,” katanya dalam sebuah wawancara.
Apa yang menurut Acemoglu, seorang profesor terkemuka di Massachusetts Institute of Technology, sebagai sebuah parodi mengenai meningkatnya risiko ekonomi dan keuangan di masa depan adalah hype yang tiada henti seputar teknologi dan caranya mendorong pertumbuhan investasi dan hiruk pikuk pasar saham yang membantu teknologi.
Meskipun AI sangat menjanjikan, namun kemungkinan besar AI tidak akan mampu memenuhi ekspektasi tersebut, kata Acemoglu. Menurut perkiraannya, hanya sebagian kecil dari seluruh pekerjaan – hanya 5% – yang siap diambil alih oleh AI, atau setidaknya dibantu secara signifikan, dalam dekade berikutnya. Tentu saja ini merupakan kabar baik bagi para pekerja, namun tidak bagi perusahaan yang menghabiskan miliaran dolar untuk teknologi yang mereka harapkan dapat meningkatkan produktivitas.
“Banyak uang yang terbuang sia-sia,” kata Acemoglu. “Anda tidak akan mendapatkan revolusi ekonomi dari 5% itu.”
Acemoglu telah menjadi salah satu suara yang semakin keras memperingatkan bahwa kegilaan AI telah meluas terlalu jauh di Wall Street dan di C-suite di seluruh Amerika. Sebagai seorang Profesor Institut, gelar fakultas tertinggi di MIT, Acemoglu pertama kali membuat namanya terkenal satu dekade lalu ketika ia ikut menulis buku terlaris New York Times, Why Nations Fail. AI dan kemunculan teknologi-teknologi baru, secara lebih luas, telah menonjol dalam pekerjaan ekonominya selama bertahun-tahun.
Bulls mengatakan AI akan memungkinkan perusahaan untuk mengotomatisasi sebagian besar tugas pekerjaan dan mengantarkan era baru kemajuan medis dan ilmiah seiring dengan kemajuan teknologi. Jensen Huang, CEO Nvidia, sebuah perusahaan yang namanya identik dengan pengembangan AI, memperkirakan bahwa peningkatan permintaan layanan teknologi oleh berbagai perusahaan dan pemerintah akan membutuhkan $1 triliun untuk meningkatkan peralatan pusat data. di tahun-tahun mendatang.
Skeptisisme terhadap klaim semacam itu telah meningkat – sebagian karena investasi pada AI telah mendorong biaya jauh lebih cepat daripada pendapatan bagi perusahaan seperti Microsoft dan Amazon – tetapi sebagian besar investor bersedia membayar premi untuk saham yang siap memanfaatkan gelombang AI dengan bayaran tinggi.
Acemoglu membayangkan tiga cara kisah AI akan terjadi di tahun-tahun mendatang.
- Skenario pertama, dan sejauh ini merupakan skenario yang paling tidak mungkin terjadi, memerlukan pendinginan bertahap terhadap lelucon tersebut dan investasi dalam penggunaan teknologi yang “sederhana”.
- Dalam skenario kedua, hiruk-pikuk ini berlanjut sekitar satu tahun lagi, menyebabkan saham-saham teknologi ambruk, membuat investor, eksekutif, dan pelajar kecewa terhadap teknologi. “Musim semi AI diikuti musim dingin AI,” sebutnya.
- Skenario ketiga dan paling menakutkan adalah mania ini tidak terkendali selama bertahun-tahun, mendorong perusahaan-perusahaan untuk mengurangi sejumlah besar pekerjaan dan menghabiskan ratusan miliar dolar untuk AI “tanpa mengetahui apa yang akan mereka lakukan terhadap hal tersebut.” untuk mencoba mempekerjakan kembali pekerja ketika teknologinya tidak berfungsi. “Sekarang terdapat konsekuensi negatif yang luas terhadap perekonomian secara keseluruhan.”
Lebih mungkin? Dia berspekulasi bahwa ini adalah kombinasi dari skenario kedua dan ketiga. Di dalam C-suite, ada terlalu banyak ketakutan akan kehilangan booming AI untuk membayangkan mesin hype melambat dalam waktu dekat, katanya, dan “ketika departemen memperketat, penurunannya tidak akan terjadi secara perlahan.”
Angka-angka pada kuartal kedua menunjukkan besarnya belanja yang luar biasa besarnya. Hanya empat perusahaan—Microsoft, Alphabet, Amazon, dan Meta Platforms—yang menginvestasikan lebih dari $50 miliar dalam belanja modal pada kuartal ini, yang sebagian besar disalurkan ke AI.
Model bahasa besar saat ini seperti ChatGPT OpenAI sangat mengesankan dalam banyak hal, kata Acemoglu. Lalu mengapa mereka tidak bisa menggantikan orang atau setidaknya banyak membantu mereka dalam banyak hal? Dia menunjuk pada masalah keandalan dan kurangnya kebijaksanaan atau penilaian pada tingkat manusia yang akan menyebabkan manusia melakukan outsourcing banyak pekerjaan kerah putih ke AI dalam waktu dekat. AI juga tidak dapat mengotomatisasi tugas-tugas fisik seperti konstruksi atau pembersihan, katanya.
“Anda memerlukan data yang sangat andal atau kemampuan model ini untuk melakukan langkah-langkah tertentu dengan tepat seperti yang biasa dilakukan para pekerja,” katanya. “Mereka dapat melakukannya di beberapa tempat dengan pengawasan manusia” – seperti enkripsi – “tetapi di sebagian besar tempat mereka tidak dapat melakukannya.”
“Ini adalah pemeriksaan realitas di mana kita berada saat ini,” katanya.
©2024 Kunjungan Bloomberg LP mekarberg.com. Didistribusikan oleh Tribune Content Agency, LLC.
Pertama kali diterbitkan:
