Fenomena ‘Influentists’ yang Menyebarkan Hype AI Tanpa Verifikasi

• Di industri perangkat lunak, klaim berlebihan bahwa AI menggantikan peran pengembang manusia semakin menyebar
• Jaana Dogan dari Google men-tweet bahwa “Claude Code mereplikasi sistem yang kami bangun selama 1 tahun hanya dalam 1 jam,” memicu perdebatan sengit
• Kenyataannya, itu hanyalah kode demo yang mengimplementasikan ide yang sudah ada dengan bantuan AI, sementara desain intinya tetap berbasis keahlian manusia
• Tulisan ini menyebut tokoh-tokoh yang memimpin presentasi berlebihan semacam ini sebagai ‘Influentists’, dengan ciri klaim yang tak dapat direproduksi dan ungkapan yang ambigu
• Ada peringatan bahwa komunitas teknologi perlu mengembalikan perhatian pada hasil yang dapat direproduksi dan berbasis bukti

---

Tweet Rakyll dan interpretasi yang berlebihan

• Jaana Dogan(Rakyll) mengatakan bahwa ia sedang mengembangkan orkestrator agen terdistribusi di Google, dan men-tweet bahwa Claude Code membuat sistem yang sama hanya dalam 1 jam hanya dari deskripsi masalah
  • Pernyataan ini memicu respons yang mengkhawatirkan “akhir dari rekayasa perangkat lunak”
• Setelah itu, dalam thread lanjutan, Rakyll menjelaskan bahwa AI hanya mengimplementasikan ide yang sudah ada, dan itu hanyalah salah satu prototipe dari beberapa versi
  • Hasil nyatanya berada pada level proof-of-concept, bukan produk jadi siap produksi
  • Hasil tersebut sangat bergantung pada pengetahuan domain dan pengalaman desain milik Rakyll
• Tulisan ini mengkritik bagaimana, tanpa konteks tersebut, kesalahpahaman bahwa “AI membuat semuanya secara otomatis” justru menyebar

Munculnya ‘Influentists’

• Penulis mendefinisikan ‘Influentists’ sebagai “orang-orang yang menyebarkan klaim yang belum terverifikasi di komunitas sains dan teknologi melalui pengaruh publik”
• Mereka memiliki empat ciri
  • budaya ‘trust-me-bro’: pengalaman pribadi dikemas seolah-olah fakta universal
  • tidak ada bukti yang bisa direproduksi: tidak membuka kode, data, atau metodologi
  • ambiguitas strategis: menyisakan ruang untuk mengubah tafsir saat kritik muncul
  • nada dramatis: memancing respons emosional dengan ungkapan seperti “ini bukan lelucon”
• Tweet Andrej Karpathy tentang “Saya belum pernah merasa setertinggal ini sebagai programmer” juga mengikuti pola yang sama

Strategi ‘hype lebih dulu’ dari perusahaan teknologi besar

• Galen Hunt dari Microsoft mengumumkan bahwa hingga 2030 AI akan mengonversi kode C/C++ ke Rust, tetapi setelah dikritik karena tidak realistis, ia meralatnya sebagai “proyek riset”
• Insinyur di Anthropic dan OpenAI juga berulang kali membuat pernyataan implisit seolah-olah AGI telah dicapai secara internal, tetapi model yang benar-benar dirilis sering kali tidak memenuhi ekspektasi
• Tulisan ini menunjukkan bahwa pola ‘hype dulu lalu koreksi’ semacam ini makin meluas di seluruh industri

Biaya dari pengaruh yang berlebihan tanpa verifikasi

• Pernyataan seperti ini menimbulkan ‘utang teknis ekspektasi (technical debt of expectations)’
  • Pengembang junior menjadi frustrasi oleh anggapan bahwa “AI bisa menyelesaikan pekerjaan 1 tahun hanya dalam 1 jam”
  • Mereka tidak menyadari bahwa kenyataannya itu adalah hasil demo yang mencerminkan keahlian bertahun-tahun
• Komunitas teknologi perlu kembali pada evaluasi yang berbasis bukti dan reproduksibilitas
  • Jika benar-benar inovasi sejati, itu harus terbukti dari hasilnya sendiri, bukan dari tweet viral
• Kesimpulannya, perlu pemulihan budaya yang lebih menghargai pencapaian teknis yang dapat diverifikasi daripada ‘hype’

[iolothebard]

Kalau dengan vibe coding semudah itu bisa menghasilkan uang…
ya hasilkan uang saja begitu… kenapa malah main Twitter, YouTube, dan ngajar?

Orang yang menulis buku “Menghasilkan 100 juta won sebulan dari saham”, apa benar dia sedang menghasilkan 100 juta won tiap bulan dari saham? Kalau begitu, kenapa dia repot-repot menulis buku begituan? Kenapa keliling ke mana-mana untuk memberi kuliah spesial, dan kenapa bikin YouTube? Karena ingin menjadi cahaya bagi para investor ritel yang belum tercerahkan?

[choijaekyu]

Model bisnisnya adalah menghasilkan uang dari kursus tentang cara menghasilkan uang. Anggap saja ini semacam porno, wkwk.

[redmi]

Saya sangat setuju.

[lighteach]

Itu hanyalah AI hype yang ngawur

[GN⁺]

Komentar Hacker News

• Alasan kecemasan karena takut tertinggal oleh AI berkurang adalah karena saya sadar bahwa sebagian besar cerita yang beredar di Twitter itu dibesar-besarkan
  Misalnya, klaim “memulai bisnis offline berkat AI” ternyata cuma sebatas memakai Claude untuk mencari pengacara dan merangkum izin, dan klaim “melakukan pekerjaan 10 PM sendirian” ternyata hanya sampai level membuat draf PRD
  “Meluncurkan lini produk di akhir pekan” ternyata cuma membuat situs web JavaScript satu halaman, dan “menulis novel sambil minum kopi” ternyata hanya PDF berantakan buatan ChatGPT

  • Yang viral di X (Twitter) belakangan ini terasa seperti pengganti dari model ‘jualan kursus’ di masa lalu
    Bukan isi tweet-nya yang diperhatikan, melainkan postingan provokatif yang memanfaatkan Cunningham’s Law, dan akun centang biru mengejar pendapatan dari jumlah tayangan
  • Reddit sekarang juga yang paling parah
    Dulu saya ke sana buat lihat meme, sekarang isinya cuma postingan berlebihan seperti “AI telah mengubah dunia” dari tempat seperti r/agi dan r/singularity
    Sebagian besar adalah hype AI model “software engineer sudah tamat”, dan komentar kritis diabaikan dengan dalih bahwa versi terbaru sudah menyelesaikan semuanya
    Jelas sekali ada banyak pembentukan opini palsu (astroturfing)
  • Saya juga merasakan hal yang mirip
    Memang terasa produktivitas naik berkat AI, tapi pada akhirnya muncul bug aneh jadi proyek tidak selesai lebih cepat
  • Dulu pernah ada orang yang menghasilkan uang dengan membuat ratusan novel otomatis lalu mengunggahnya ke Amazon; saya jadi penasaran apakah sekarang ada orang yang melakukan hal yang sama dengan ChatGPT
  • Pada akhirnya orang-orang melebih-lebihkan demi mengumpulkan pengikut

• Fakta bahwa produk konsumen seperti ChatGPT itu ada justru terasa seperti bukti bahwa LLM masih belum bisa sepenuhnya menggantikan pekerjaan setingkat manusia
  Kalau benar sudah sampai level bisa menggantikan 100 ribu tenaga ahli, akan lebih menguntungkan bagi OpenAI untuk langsung memanfaatkan “tenaga kerja” itu sendiri

  • Kalau itu benar, seharusnya produk Microsoft sudah jauh lebih bagus
    Tapi kalau memakai Bing setiap hari, kualitasnya masih tetap buruk sekali
  • Pada akhirnya yang menghasilkan uang adalah penjual sekop
    Menemukan tambang emas sungguhan memang bisa bikin lebih kaya, tapi para penipu juga bisa ikut cari untung di tengahnya
  • LLM jelas memang bisa melakukan sebagian pekerjaan setingkat manusia
    Pada saat yang sama, ia juga makhluk paling pintar sekaligus paling bodoh
    Walau ChatGPT tidak sempurna secara teknis, ia menjadi pemicu yang meledakkan pasar modal AI dengan merangsang imajinasi publik
    Tujuan akhirnya adalah menggantikan tenaga kerja manusia, tetapi membuat orang percaya pada kemungkinan itu sendiri pun sudah menghasilkan uang
  • Sekarang ini kita masih berada di tahap mengembangkan teknologi ini dengan uang dan umpan balik kita
    Tapi kalau sudah mencapai level AGI, pengguna biasa bahkan mungkin tidak akan diberi akses

• Ada dua alasan mengapa orang tidak membuktikan efektivitas agentic coding

  1. Prompt atau pipeline-nya bisa jadi rahasia perusahaan
  2. Kenyataannya membosankan atau memalukan, jadi kalau dibuka, ilusi “AI coding ajaib” akan runtuh
     Misalnya saya pernah membuka prompt untuk proyek MIDI mixer yang saya buat, dan jadinya terlihat jelas bahwa saya sebenarnya tidak terlalu paham MIDI
     Karena suasana seperti ini, ke depan saya jadi ragu untuk membukanya lagi
  • Alasan itu bisa diterima karena (1) proyeknya memang menarik dan (2) penggunaan AI tidak disembunyikan
    Hasilnya setengah sukses setengah gagal, jadi untuk sekarang saya masih memakainya hanya sebagai opsi terakhir
    Contoh transparan seperti ini membantu memahami posisi sebenarnya dari alat tersebut
  • Saya cuma developer hobi, jadi tidak keberatan membuka prosesnya
    Tapi saat memakai Claude Code, prosesnya penuh dengan pengeditan percakapan, mengembalikan kode, edit manual, dan pengulangan lain, jadi sulit didokumentasikan
    Akan bagus kalau ada alat yang bisa otomatis memvisualisasikan proses itu dalam bentuk timeline
    Pada akhirnya ini bukan “selesai dengan satu baris prompt”, melainkan membutuhkan banyak kerja manual
  • Sebenarnya ada alasan yang lebih sederhana juga
    Kode yang dibuat AI itu penuh masalah, jadi kalau dibuka ke publik akan ditertawakan, atau kalau dijalankan sebagai layanan nyata akan langsung diretas
  • Betul, menulis prompt itu pekerjaan yang membosankan dan sudah jelas
    Memang butuh sedikit keterampilan, tapi belum sampai level yang layak disebut sains atau rekayasa
  • Saya penasaran apa yang dimaksud dengan “suasana penuh perdebatan”
    Apakah maksudnya reaksi balik terhadap hype AI? Bukankah justru bagus kalau tidak sampai mengalami perundungan?

• Wacana seputar AI sekarang sudah berubah menjadi perang propaganda

  1. Klaim berlebihan dari perusahaan yang ingin menghasilkan uang dari AI
  2. Strategi negara untuk menghambat AI milik negara pesaing
  3. Strategi negara ke arah sebaliknya untuk mengangkat industri AI domestik
  4. Perdebatan online dari warga biasa yang terindoktrinasi secara ideologis
  5. Klaim ekstrem demi mengejar klik
     Pada akhirnya yang bisa dipercaya hanyalah fakta yang dialami sendiri

• Proyek DSL dan ekstensi LSP yang saya buat adalah eksperimen bahasa sepenuhnya
  Saya mengimplementasikan sendiri berbagai fitur seperti pipeline asinkron, pengujian BDD bawaan, middleware Postgres dan GraphQL, dan lain-lain
  Ini adalah pekerjaan yang dilakukan untuk menikmati proses perancangan bahasa itu sendiri, bukan sekadar hasil akhirnya

  • Saya melihatnya di HN kemarin, dan kaget karena sintaksnya berantakan sekali
    Kelihatannya seperti campuran beberapa bahasa, dan hanya dengan melihatnya saja sudah terasa mengganggu
  • Meski begitu, mungkin lewat eksperimen seperti ini tetap bisa didapatkan wawasan tentang perancangan bahasa
    Mungkin nilai terbesar bukan pada efisiensinya, melainkan pada apa yang dipelajari selama prosesnya

• Saya ingin menyebut zaman sekarang sebagai Era Para Penjilat (Age of the Sycophants)
  Di politik, perusahaan, teknologi, dan SNS, orang yang mengatakan hal-hal yang enak didengar lebih mendapat perhatian daripada kebenaran

  • Umat manusia pada dasarnya memang selalu melakukan perilaku performatif
    SNS memperbesar fenomena ini dengan membuat siapa pun bisa punya penonton
    Sekarang citra digital menjadi lebih penting daripada kenyataan, dan ketenaran itu sendiri menjadi kekuasaan
    Sejujurnya saya hampir tidak punya harapan bahwa arus ini akan membaik

• Saya juga punya pertanyaan, “kalau AI memang sehebat itu, kenapa tidak ada buktinya?”
  Saya sendiri berhasil membuat perangkat lunak self-hosted dengan baik memakai Antigravity, tapi masih ragu untuk membukanya
  Alasannya karena itu terlalu disesuaikan dengan kebutuhan saya, dan karena sebagian besar ditulis AI, kontribusi saya terasa minim

  • Saya juga mirip
    Ada proyek thermal-bridge dan aplikasi demo yang saya buat dengan Antigravity saat libur
    Untuk penggunaan pribadi ini sempurna, tapi di hosting gratis terlalu lambat sehingga rasanya tidak cukup bernilai untuk dipublikasikan
    Meski begitu, berkat AI saya bisa menyelesaikan pekerjaan yang biasanya butuh setengah tahun hanya dalam beberapa hari
  • Saya juga punya dua jenis proyek
    Yang saya kerjakan bersama AI saya buka, tapi proyek yang hampir sepenuhnya dibuat AI tidak saya buka karena terasa ‘kurang bernilai’
    Toh orang lain juga bisa membuat hal serupa dengan beberapa kali prompt

• Orang-orang menunjukkan fenomena ikut bersemangat karena melihat semangat orang lain
  Seperti film horor, antusiasme bisa menular bahkan tanpa melihat langsung
  Hype AI juga menunggangi efek psikologis seperti itu

• Rasa hormat di dalam perusahaan besar dan popularitas di SNS adalah dua hal berbeda
  Engineer yang benar-benar hebat biasanya bekerja diam-diam, sementara orang yang shitposting di internet justru mungkin kemampuan teknisnya lebih rendah
  Dalam hal ini, saya malah merasa kebijakan Apple yang ketat mengontrol pernyataan publik itu benar

• LLM adalah teknologi yang menakjubkan, tetapi penilaian berlebihan saat ini sudah kelewatan
  Kalau benar sudah di level AGI, ekonomi dan ekosistem perangkat lunak seharusnya sudah mengalami perubahan setara tabrakan komet
  Orang seperti Rakyll atau Andrej sebenarnya hanya berbicara dalam konteks “perkembangannya lebih cepat dari perkiraan”,
  tapi masalahnya orang yang mengutip mereka lalu salah paham dan bereaksi berlebihan seolah-olah “AGI sudah datang”