Kecerdasan Buatan (A.I.) telah memberikan dampak signifikan pada ekonomi, dan pengaruhnya diperkirakan akan terus meningkat secara signifikan dalam beberapa tahun mendatang. Secara keseluruhan, efek A.I. pada ekonomi akan bergantung pada berbagai faktor, seperti tingkat kemajuan teknologi, kebijakan pemerintah, dan kemampuan pekerja untuk beradaptasi dengan teknologi baru.
Kecerdasan Buatan yang Menyerupai Manusia
Banyak dari kita yang telah berinteraksi dengan model bahasa besar - yang kini banyak dikenal sebagai kecerdasan buatan (meskipun ada perdebatan hampir metafisika apakah kita harus menyebutnya sebagai kecerdasan) - terkejut dengan sejauh mana kemampuannya dalam meniru manusia. Kemungkinan besar, A.I. atau keturunannya akan mengambil alih sejumlah tugas yang saat ini dilakukan oleh manusia.
Seperti lompatan teknologi sebelumnya, hal ini akan membuat ekonomi lebih produktif tetapi kemungkinan juga akan merugikan beberapa pekerja yang keahliannya menjadi tidak bernilai. Meskipun istilah "Luddite" sering digunakan untuk menggambarkan seseorang yang hanya memiliki prasangka terhadap teknologi baru, Luddite asli adalah pengrajin terampil yang mengalami kerugian ekonomi nyata akibat pengenalan mesin tenun dan kerangka rajutan.
Seberapa Besar dan Seberapa Cepat Efek A.I. Akan Terjadi?
Pertanyaan pertama adalah seberapa besar efek ini akan terjadi, dan seberapa cepat? Tidak ada yang benar-benar tahu jawabannya. Prediksi tentang dampak ekonomi teknologi terkenal tidak dapat diandalkan. Mengenai pertanyaan kedua, sejarah menunjukkan bahwa dampak ekonomi besar dari A.I. akan memerlukan waktu lebih lama untuk terwujud daripada yang banyak orang perkirakan saat ini.
Dampak Perkembangan Komputasi Sebelumnya
Gordon Moore, salah satu pendiri Intel yang memperkenalkan mikroprosesor pada tahun 1971, terkenal dengan prediksinya bahwa jumlah transistor pada chip komputer akan berlipat ganda setiap dua tahun - prediksi yang terbukti sangat akurat selama setengah abad. Akibat dari Hukum Moore ada di sekitar kita, terutama dalam komputer yang kuat, alias smartphone, yang hampir dimiliki oleh semua orang saat ini.
Namun, selama beberapa waktu, hasil ekonomi dari peningkatan luar biasa dalam kekuatan komputasi ini sulit ditemukan. Chart berikut menunjukkan peningkatan produktivitas tenaga kerja jangka panjang - output per jam di sektor non-pertanian - diukur sebagai tingkat pertumbuhan tahunan selama 10 tahun sebelumnya (untuk mengurangi beberapa noise):
Mengapa Dampak Teknologi Baru Memerlukan Waktu?
Pertama-tama, perlu dicatat bahwa selama setidaknya dua dekade setelah Hukum Moore mulai berlaku, Amerika mengalami perlambatan produktivitas yang berkepanjangan, bukan ledakan produktivitas. Ledakan baru terjadi pada tahun 1990-an, dan bahkan saat itu masih sedikit mengecewakan.
Lantas mengapa peningkatan kekuatan komputasi yang besar dan berkepanjangan memerlukan waktu yang lama untuk memberikan keuntungan ekonomi? Pada tahun 1990, sejarawan ekonomi Paul David menerbitkan salah satu makalah ekonomi "The Dynamo and the Computer." Makalah ini menarik paralel antara efek teknologi informasi dan efek dari revolusi teknologi sebelumnya, yaitu elektrifikasi industri.
David mencatat bahwa motor listrik menjadi tersedia secara luas pada tahun 1890-an. Namun, memiliki teknologi saja tidak cukup. Anda juga harus mencari tahu apa yang harus dilakukan dengan teknologi tersebut.
Untuk memanfaatkan elektrifikasi secara penuh, produsen harus memikirkan ulang desain pabrik. Pabrik pra-listrik adalah bangunan bertingkat dengan ruang kerja yang sempit, karena hal itu diperlukan untuk menggunakan mesin uap di ruang bawah tanah yang menggerakkan mesin melalui sistem poros, roda gigi, dan katrol.
Butuh waktu untuk menyadari bahwa setiap mesin yang digerakkan oleh motornya sendiri memungkinkan pabrik satu lantai yang luas dengan lorong lebar yang memudahkan pergerakan material, serta jalur perakitan. Akibatnya, peningkatan produktivitas besar dari elektrifikasi baru terwujud setelah Perang Dunia I.
Sejarah ini masih menyajikan beberapa teka-teki. Salah satunya adalah mengapa ledakan produktivitas pertama dari teknologi informasi (mungkin ada ledakan lain yang akan datang, jika antusiasme tentang chatbot dibenarkan) berumur pendek; pada dasarnya hanya berlangsung sekitar satu dekade.
Kemungkinan Dampak Kecerdasan Buatan di Masa Depan
Itu bukan berarti kecerdasan buatan tidak akan memberikan dampak ekonomi yang besar. Namun, sejarah menunjukkan bahwa dampak tersebut tidak akan datang dengan cepat. ChatGPT dan teknologi yang akan mengikutinya kemungkinan menjadi cerita ekonomi untuk tahun 2030-an, bukan untuk beberapa tahun ke depan.
Namun, hal ini tidak berarti kita harus mengabaikan implikasi dari kemungkinan ledakan yang didorong oleh A.I. Model bahasa besar dalam bentuk saat ini seharusnya tidak mempengaruhi proyeksi ekonomi tahun depan dan mungkin tidak akan memiliki dampak besar pada proyeksi ekonomi dalam dekade mendatang. Namun, prospek pertumbuhan ekonomi jangka panjang tampak lebih baik sekarang daripada sebelum komputer mulai meniru manusia dengan sangat baik.
Proyeksi ekonomi jangka panjang penting, meskipun selalu salah, karena mereka menjadi dasar pandangan anggaran jangka panjang, yang pada gilirannya membantu mengarahkan kebijakan saat ini di sejumlah bidang. Singkatnya, siapa pun yang memprediksi percepatan pertumbuhan ekonomi yang radikal berkat A.I. - yang akan menyebabkan peningkatan besar dalam penerimaan pajak - dan secara bersamaan memprediksi krisis fiskal di masa depan kecuali kita melakukan pemangkasan drastis pada program Medicare dan Social Security, pada dasarnya tidak masuk akal.
Kesimpulan
Dampak kecerdasan buatan pada ekonomi merupakan topik yang kompleks dan sulit diprediksi. Sejarah menunjukkan bahwa teknologi baru memerlukan waktu untuk memberikan dampak ekonomi yang signifikan, dan kecerdasan buatan mungkin tidak terkecuali. Namun, kita harus tetap mempertimbangkan implikasi jangka panjang dari kemajuan A.I., karena hal ini akan membantu kita mempersiapkan diri untuk perubahan yang mungkin terjadi pada ekonomi dan masyarakat di masa depan.
