Teknologi AI Mungkin Gagal Memecahkan Teka-Teki Produktivitas

Pada saat ini negara-negara maju di dunia tengah dilanda krisis produktivitas yang berkepanjangan. Dalam satu dekade setelah krisis keuangan 2008, pertumbuhan output per jam kerja di negara-negara kaya. Kinerja yang buruk ini merupakan masalah ekonomi terbesar yang dihadapi negara-negara maju – sekaligus akar dari sebagian besar kegelisahan politik dan geostrategis.

Kecerdasan buatan merupakan terobosan yang potensial. BlackRock (BLK.N), CEO Larry Fink mengklaim, ini akan “mengubah margin di seluruh sektor”. Goldman Sachs (GS.N), memprediksi, Hal ini akan meningkatkan pertumbuhan produktivitas hingga 3 poin persentase per tahun di Amerika Serikat selama dekade berikutnya. McKinsey Global Institute mengatakan, hal ini dapat menambah hingga $26 triliun pada PDB global.

Teknologi Komputer AI Dapat Memperburuk Krisis Produktivitas

Investor harus berhati-hati dengan berita yang viral ini. Empat fitur AI menunjukkan bahwa meskipun dampaknya terhadap laba bersih beberapa perusahaan mungkin positif, konsekuensinya terhadap perekonomian secara keseluruhan akan kurang mengesankan. Bahkan, komputer yang belajar sendiri dapat memperburuk krisis produktivitas.

Mari kita mulai dengan dampak AI pada pendorong paling mendasar dari pertumbuhan ekonomi modern – akumulasi pengetahuan ilmiah baru. Kekuatan prediktifnya yang luar biasa telah memungkinkan kemajuan penting dalam bidang kimia tertentu yang sangat bergantung pada data. Namun, potensi sains untuk menghasilkan pengetahuan yang berguna bergantung pada kemampuannya, tidak hanya untuk memprediksi apa yang terjadi, tetapi juga menjelaskan mengapa hal itu terjadi.

Model AI adalah Babilonia digital, bukan Einstein otomatis. Model AI telah merevolusi kemampuan komputer untuk mengidentifikasi pola yang berguna dalam kumpulan data besar, tetapi tidak mampu mengembangkan teori kausal yang dibutuhkan untuk penemuan ilmiah baru. Seperti yang dikatakan ilmuwan komputer Universitas California, Judea Pearl, dan rekan penulis Dana Mackenzie menuliskannya dalam buku terlaris mereka tahun 2018 “ The Book of Why,”: “Data tidak memahami sebab dan akibat: manusia yang memahaminya.” Tanpa penalaran kausal, kejeniusan prediktif AI tidak akan membuat ilmuwan manusia menjadi tidak relevan.

Penerapan Teknologi AI Bisa Mengurangi Produktivitas.

Daron Acemoglu dari Institut Teknologi Massachusetts memperkirakan, bahwa 20% dari tugas ketenagakerjaan saat ini di Amerika Serikat dapat dilakukan oleh AI, dan bahwa dalam sekitar seperempat kasus tersebut akan menguntungkan untuk mengganti manusia dengan algoritma. Namun, bahkan jika ini menggantikan hampir 5% dari semua pekerjaan, Acemoglu menghitung bahwa pertumbuhan produktivitas secara luas hanya akan meningkat sekitar setengah poin persentase selama 10 tahun. Itu hanya sepertiga dari yang hilang sejak 2008.

Pemulihan dinamisme ekonomi apa pun akan disambut baik. Namun, tantangan ketiga adalah bahwa dalam kasus-kasus penting, penerapan AI dapat membalikkan perolehan produktivitas.

Beberapa keberhasilan awal teknologi ini muncul dalam penerapannya pada permainan. Misalnya, pada tahun 2017, program AlphaZero milik Google DeepMind mengejutkan dunia dengan mengalahkan bahkan pesaing komputernya yang paling canggih dalam permainan catur. Hal ini menyoroti potensi untuk menerapkan kecerdasan strategis AI dalam lingkungan kompetitif lainnya seperti perdagangan finansial atau pemasaran digital. 

Dinamika yang sama yang merugikan diri sendiri dalam salah satu kasus pengajaran Harvard Business School yang paling terkenal, David Yoffie mempelajari, yang disebut “perang cola” yang dilancarkan oleh Coca-Cola (KO.N), dan PepsiCo (PEP.O), antara tahun 1975 dan pertengahan 1990-an. Antara tahun 1981 dan 1984, Coca-Cola menggandakan pengeluaran iklannya. 

Namun Pepsi menanggapinya dengan melakukan hal yang sama. Hasil akhirnya adalah hampir tidak ada perubahan dalam pangsa pasar relatif kedua perusahaan, yang dicapai dengan biaya yang lebih tinggi secara menyeluruh. Di era pemasaran digital, AI berisiko membawa perang cola ke setiap sudut ekonomi.

Hal tersebut menyiratkan fitur keempat AI yang akan memberikan pukulan yang lebih berbahaya bagi produktivitas. Jika perlombaan senjata AI membuat investasi modal besar-besaran menjadi taruhannya hanya untuk mempertahankan pangsa pasar, pemain yang lebih kecil pasti akan tersingkir. Industri akan cenderung ke arah oligopoli. Persaingan akan cenderung menurun. Inovasi akan menderita – dan produktivitas akan semakin merosot.

Pada tahun 1987, ekonom pemenang Hadiah Nobel Robert Solow mengeluhkan, fakta bahwa "Anda dapat melihat era komputer di mana-mana kecuali dalam statistik produktivitas." Dampak AI mungkin akan segera terlihat jelas – hanya saja tidak dalam cara positif seperti yang diharapkan oleh para pendukung teknologi tersebut.