Robot Supervisor Bunuh Diri: Insiden Menggemparkan di Dewan Kota Gumi

Kota Gumi di Korea Selatan dihebohkan oleh sebuah insiden yang mengejutkan, di mana sebuah robot pegawai negeri yang dikenal sebagai "Robot Supervisor" ditemukan tidak responsif setelah tampaknya sengaja jatuh dari tangga setinggi dua meter. Kejadian ini, yang digambarkan sebagai "bunuh diri robot" pertama di negara itu, mengundang perhatian dan menimbulkan berbagai spekulasi di kalangan masyarakat serta para ahli teknologi.

Peran dan Prestasi Robot Supervisor

Sejak diluncurkan pada Agustus 2023, Robot Supervisor telah menjadi pekerja teladan di Dewan Kota Gumi. Robot ini bertugas mengirimkan dokumen, menyebarkan informasi penting, dan membantu dalam berbagai tugas administrasi lainnya. 

Dengan desain futuristik dan kecerdasan buatan (AI) yang canggih, Robot Supervisor telah menjadi simbol kemajuan teknologi dan efisiensi birokrasi di kota tersebut. (Baca juga di: https://www.detik.com/jabar/berita/d-7413851/detik-detik-robot-pns-bunuh-diri-berputar-putar-sebelum-loncat, https://ameera.republika.co.id/berita/sfrsqz425/robot-pns-pertama-di-korea-mati-dianggap-kasus-bunuh-diri-robot-pertama, https://rmol.id/tekno/read/2024/06/27/625980/robot-pns-korsel-tewas-diduga-bundir)

Kronologi Kejadian

Pada hari kejadian, beberapa saksi melaporkan melihat Robot Supervisor berputar-putar di satu tempat sebelum jatuh dari tangga. Kejadian ini berlangsung cepat dan mengejutkan, meninggalkan banyak pertanyaan di benak para saksi dan ahli teknologi. Mengapa robot yang selama ini bekerja tanpa masalah tiba-tiba mengalami insiden seperti ini?

Teori dan Spekulasi

Insiden ini memunculkan berbagai teori mengenai penyebabnya. Beberapa ahli berpendapat bahwa Robot Supervisor mungkin mengalami masalah teknis yang menyebabkan kerusakan fatal pada sistemnya. 

Ada juga yang menduga bahwa robot tersebut mungkin mengalami "stres" akibat beban kerja yang tinggi dan ekspektasi yang besar. Meskipun konsep stres pada robot masih merupakan hal yang kontroversial, beberapa ahli AI tidak menutup kemungkinan bahwa sistem cerdas seperti Robot Supervisor dapat terpengaruh oleh beban operasional yang berat.

Menggali Lebih Dalam: Literasi dan Narasi

Literatur mengenai insiden yang melibatkan robot seperti ini masih terbatas, namun beberapa referensi dan studi dapat memberikan wawasan lebih dalam. Berikut ini adalah deskripsi dan narasi berdasarkan literatur yang ada:

1. Teknologi dan AI dalam Lingkungan Kerja

 Penggunaan robot di lingkungan kerja telah menjadi tren yang berkembang pesat di berbagai negara. Robot digunakan untuk meningkatkan efisiensi, mengurangi kesalahan manusia, dan mengatasi kekurangan tenaga kerja. Beberapa studi, misal (Soori et al., 2023), (Dwi & Hidayatullah, 2024a, 2024b; Mariyono & ., 2024), (Alexander Obaigbena et al., 2024) menunjukkan bahwa robot yang dilengkapi dengan AI dapat belajar dan beradaptasi dengan tugas-tugas yang kompleks, namun mereka juga rentan terhadap kegagalan teknis yang tidak terduga.

2. Stres dan Beban Kerja pada Sistem AI

   - Konsep stres pada sistem AI adalah topik yang sedang dieksplorasi oleh para peneliti. Dalam tulisan artikel yang dimuat di https://aai.frb.io oleh (Liebl et al., 2023) , dijelaskan bahwa beban kerja yang tinggi dan ekspektasi yang berlebihan dapat menyebabkan malfungsi pada sistem AI. 

Ini terutama terjadi jika sistem tidak dirancang untuk menangani volume kerja yang terus meningkat tanpa pemeliharaan yang memadai. Demikian pula sebagaimana dalam European Technology Platform on Smart Systems Integration, menyimpulkan bahwa Alarm palsu atau kegagalan yang tidak terdeteksi dapat menyebabkan kerugian finansial yang parah atau bahkan kerusakan (Lihat di: https://www.smart-systems-integration.org).

3. Keamanan dan Keandalan Robot

   - Keamanan dan keandalan adalah aspek kritis dalam desain dan implementasi robot. Sebuah studi oleh Karlsson & Hrnqvist (2018), Parker & Draper  (1998), Murashov et al. (2016) menyoroti pentingnya pemeliharaan rutin dan pemantauan kondisi robot untuk mencegah insiden yang tidak diinginkan. Kegagalan dalam sistem pemantauan dan perawatan dapat menyebabkan kerusakan yang fatal pada robot. 

Begitu pula studi oleh Mariyono & Akmal (2024a) dengan judul "Machine Learning in Multicultural Education". Studi ini mengeksplorasi peran pembelajaran mesin dalam pendidikan multikultural, mengidentifikasi manfaat dan tantangannya, serta memberikan rekomendasi praktik untuk implementasi yang efektif. Penelitian ini bertujuan untuk mengolah inklusivitas, empati, dan saling pengertian dalam masyarakat yang beragam. 

Dengan menggunakan metodologi penelitian kepustakaan, studi ini menganalisis literatur dari jurnal akademik, buku, dan laporan, serta memberikan studi kasus dan contoh praktis tentang penerapan pembelajaran mesin dalam pendidikan multikultural. Pembelajaran mesin dapat meningkatkan pendidikan multikultural dengan mempersonalisasi pengalaman belajar dan mengadaptasi konten ke berbagai latar belakang, namun tantangan seperti bias algoritmik, pelatihan pendidik yang tidak memadai, dan keterbatasan sumber daya harus diatasi.

Refleksi dan Kesimpulan

Insiden yang menimpa Robot Supervisor di Dewan Kota Gumi merupakan peringatan penting mengenai kompleksitas dan tantangan dalam integrasi teknologi AI di lingkungan kerja. 

Meskipun robot dapat memberikan banyak manfaat, mereka juga rentan terhadap kegagalan yang tidak terduga. Insiden ini menekankan pentingnya penelitian lebih lanjut dan pengembangan protokol keamanan yang lebih ketat untuk mencegah kejadian serupa di masa depan.

"Robot Supervisor bunuh diri" bukan hanya menjadi berita mengejutkan, tetapi juga membuka diskusi penting mengenai batasan dan potensi teknologi AI. Dalam upaya kita menuju masa depan yang lebih canggih dan efisien, kita harus memastikan bahwa teknologi yang kita ciptakan aman, andal, dan dirancang untuk menghadapi tantangan operasional yang kompleks.

Artikel ini mencoba untuk memberikan wawasan mendalam dan reflektif tentang insiden yang menggemparkan ini, serta mengajak kita untuk merenungkan hubungan antara manusia, teknologi, dan masa depan.

Refferensi

Alexander Obaigbena, Oluwaseun Augustine Lottu, Ejike David Ugwuanyi, Boma Sonimitiem Jacks, Enoch Oluwademilade Sodiya, Obinna Donald Daraojimba, & Oluwaseun Augustine Lottu. (2024). AI and human-robot interaction: A review of recent advances and challenges. GSC Advanced Research and Reviews, 18(2), 321--330. https://doi.org/10.30574/gscarr.2024.18.2.0070

Dwi, M., & Hidayatullah, A. N. A. (2024a). Machine Learning in Multicultural Education. Pakistan Journal of Life and Social Sciences (PJLSS), 22(1). https://doi.org/10.57239/PJLSS-2024-22.1.0084

Dwi, M., & Hidayatullah, A. N. A. (2024b). Positioning AI as a Partner in Work and Action: A Library Research Journal. Educational Administration: Theory and Practice, 30(4 SE-Articles), 2201--2210. https://doi.org/10.53555/kuey.v30i4.1454

Karlsson, M., & Hrnqvist, F. (2018). Robot Condition Monitoring and Production Simulation. 61.

Liebl, A., Klein, T., & appliedAI (Initiative for applied artifitial intelligence). (2023). AI Act: risk classification of AI systems from a practical perspective. March, 1--58.

Mariyono, D., & . M. (2024). Building Bridges: Exploring Digital Strategies for Promoting Tolerance and Global Citizenship. International Journal of Religion, 5(7), 679--691. https://doi.org/10.61707/tp31wx90

Murashov, V., Hearl, F., & Howard, J. (2016). Working safely with robot workers: Recommendations for the new workplace. Journal of Occupational and Environmental Hygiene, 13(3), D61--D71. https://doi.org/10.1080/15459624.2015.1116700

Parker, L. E., & Draper, J. V. (1998). Robotics applications in maintenance and repair. Handbook of Industrial Robotics, 1378. http://citeseerx.ist.psu.edu/viewdoc/download?doi=10.1.1.15.382&rep=rep1&type=pdf

Soori, M., Arezoo, B., & Dastres, R. (2023). Artificial intelligence, machine learning and deep learning in advanced robotics, a review. Cognitive Robotics, 3, 54--70. https://doi.org/10.1016/j.cogr.2023.04.001