Mohon tunggu...
Frans Leonardi
Frans Leonardi Mohon Tunggu... Akuntan - Freelace Writer

Sebagai seorang introvert, Saya menemukan kekuatan dan kreativitas dalam ketenangan. Menyukai waktu sendirian untuk merenung dan mengeksplorasi ide-ide baru, ia merasa nyaman di balik layar ketimbang di sorotan publik. seorang amatir penulis yang mau menyampaikan pesannya dengan cara yang tenang namun , menjembatani jarak antara pikiran dan perasaan. Salam dari saya Frans Leonardi

Selanjutnya

Tutup

Sosbud Pilihan

Penerapan Teknologi AI yang Sesuai Porsi untuk Masa Depan

8 Januari 2025   13:46 Diperbarui: 8 Januari 2025   13:46 36
+
Laporkan Konten
Laporkan Akun
Kompasiana adalah platform blog. Konten ini menjadi tanggung jawab bloger dan tidak mewakili pandangan redaksi Kompas.
Lihat foto
Bagikan ide kreativitasmu dalam bentuk konten di Kompasiana | Sumber gambar: Freepik

Di era modern yang semakin kompleks, teknologi kecerdasan buatan atau Artificial Intelligence (AI) menjadi topik yang tidak bisa dihindari. AI telah menjadi salah satu inovasi teknologi yang membawa perubahan besar di hampir semua sektor kehidupan. Dari membantu diagnosis medis hingga memprediksi tren pasar di dunia bisnis, AI menawarkan efisiensi dan kemudahan yang sebelumnya sulit dibayangkan.

Namun, di balik segala kehebatannya, muncul pertanyaan yang mendasar: bagaimana memastikan penerapan teknologi ini dilakukan sesuai porsi? Penerapan yang tidak tepat dapat menimbulkan tantangan baru yang berbahaya bagi masyarakat, mulai dari pengangguran massal akibat otomatisasi hingga ancaman privasi data yang meresahkan. Untuk itu, penting untuk memahami bagaimana AI dapat diterapkan secara bijak dan bertanggung jawab agar menjadi solusi, bukan justru menciptakan masalah baru.

Kemajuan AI Sebuah Revolusi dalam Kehidupan

AI berkembang pesat dalam beberapa dekade terakhir. Dalam dunia kesehatan, teknologi ini mampu membaca citra medis, seperti MRI atau CT scan, dengan akurasi yang menyaingi dokter spesialis. Studi yang dilakukan oleh Stanford University menunjukkan bahwa algoritma AI dalam analisis kanker kulit memiliki tingkat akurasi yang setara dengan ahli dermatologi. Di sektor bisnis, AI membantu perusahaan memproses data dalam jumlah besar untuk memahami preferensi konsumen, memprediksi pola pembelian, hingga meningkatkan pengalaman pelanggan.

Sementara itu, di bidang pendidikan, AI membuka peluang pembelajaran yang lebih personal. Melalui teknologi ini, siswa dapat belajar dengan metode yang disesuaikan dengan kebutuhan mereka. Misalnya, platform seperti Duolingo menggunakan AI untuk memberikan pengalaman belajar bahasa yang adaptif, di mana tingkat kesulitan disesuaikan dengan kemampuan pengguna.

Meski begitu, kemajuan yang pesat ini juga menimbulkan berbagai kekhawatiran. Ketergantungan yang berlebihan pada AI dapat mengurangi kemampuan manusia untuk berpikir kritis, sementara otomatisasi berpotensi menggeser peran tenaga kerja manusia dalam beberapa sektor. Selain itu, tidak sedikit kasus di mana AI menimbulkan bias diskriminatif karena algoritma yang tidak dirancang dengan tepat.

Masalah-Masalah dalam Penerapan AI

Masalah pertama yang paling sering disorot adalah ancaman terhadap lapangan pekerjaan. Dengan kemampuan AI yang semakin canggih, pekerjaan yang dulunya membutuhkan banyak tenaga manusia kini dapat digantikan oleh mesin. Misalnya, di industri manufaktur, robot yang dikendalikan oleh AI mampu bekerja lebih cepat dan presisi dibandingkan manusia. Hal ini tentu menjadi efisiensi bagi perusahaan, tetapi di sisi lain menimbulkan ancaman serius bagi pekerja yang keahliannya tidak lagi relevan.

Menurut laporan dari World Economic Forum, diperkirakan 85 juta pekerjaan akan tergantikan oleh otomatisasi hingga tahun 2025. Meski demikian, laporan yang sama juga menyebutkan bahwa 97 juta pekerjaan baru akan tercipta sebagai dampak dari transformasi digital. Pertanyaannya, apakah masyarakat siap untuk beradaptasi dengan perubahan ini?

Selain itu, isu bias algoritma juga menjadi perhatian. AI bekerja berdasarkan data yang diberikan kepadanya, sehingga jika data tersebut mengandung bias, maka keputusan yang dihasilkan pun akan bias. Sebagai contoh, algoritma perekrutan yang digunakan beberapa perusahaan besar sempat dikritik karena cenderung memilih kandidat berdasarkan data historis yang lebih banyak merepresentasikan pria dibandingkan wanita. Hal ini menunjukkan bahwa AI tidak sepenuhnya bebas dari kekurangan.

HALAMAN :
  1. 1
  2. 2
  3. 3
Mohon tunggu...

Lihat Konten Sosbud Selengkapnya
Lihat Sosbud Selengkapnya
Beri Komentar
Berkomentarlah secara bijaksana dan bertanggung jawab. Komentar sepenuhnya menjadi tanggung jawab komentator seperti diatur dalam UU ITE

Belum ada komentar. Jadilah yang pertama untuk memberikan komentar!
LAPORKAN KONTEN
Alasan
Laporkan Konten
Laporkan Akun