- Selama 50 tahun terakhir, perubahan teknologi dalam ekonomi sangat lambat menurut indikator produktivitas, dan AI muncul sebagai teknologi kunci untuk mempertahankan pertumbuhan ekonomi seiring penurunan populasi
- AI adalah teknologi seperti 'batu filsuf' yang mengubah pasir menjadi pemikiran, dan sedang membuka era individu superpowered yang memperkuat kemampuan pribadi lebih dari 10 kali lipat
- Sedang terjadi 'Mexican standoff' antara manajer produk, engineer, dan desainer, di mana tiap peran percaya bahwa dengan AI mereka bisa menggantikan dua peran lainnya
- AI tutoring memiliki potensi mewujudkan demokratisasi pendidikan 1:1 yang secara historis hanya dinikmati keluarga kerajaan, dan para orang tua perlu memanfaatkannya secara aktif untuk pendidikan anak
- Alih-alih pengangguran massal, yang terjadi adalah perubahan pada level tugas (task), dan karena penurunan populasi, tenaga kerja manusia justru diperkirakan menjadi premium
Dampak AI terhadap ekonomi dan masyarakat
- Selama 50 tahun terakhir, laju pertumbuhan produktivitas di AS dan Barat melambat tajam menjadi setengah dari periode 1940~1970, dan sepertiga dari periode 1870~1940
- Periode ini sering dianggap sebagai masa dengan banyak perubahan teknologi, tetapi secara statistik hampir tidak ada kemajuan teknologi nyata yang cukup besar untuk mengubah ekonomi secara keseluruhan
- AI hadir saat fase stagnasi jangka panjang ini berlangsung, dan berperan sebagai teknologi kunci yang dapat kembali mendorong pertumbuhan produktivitas dan pertumbuhan ekonomi
- Di seluruh dunia, termasuk negara-negara Barat dan China, sedang terjadi penurunan populasi (demographic collapse), dan banyak negara kemungkinan akan mengalami fase penurunan populasi selama beberapa dekade ke depan
- Tanpa AI dan robot, situasinya akan memunculkan kekhawatiran akan skenario distopia berupa penyusutan ukuran ekonomi dan berkurangnya peluang
- Kemunculan AI bertepatan secara luar biasa akurat dengan masa penurunan populasi dan berkurangnya imigrasi, sehingga tercipta kondisi untuk menutup kekurangan tenaga kerja yang dibutuhkan
- AI tidak sekadar menggantikan tenaga kerja manusia, tetapi bekerja dengan arah meningkatkan nilai dan kelangkaan tenaga kerja manusia yang tersisa
- Tahun 2025 adalah tahun paling menarik dalam karier pribadi, dan 2026 diperkirakan akan menjadi titik belok yang lebih besar lagi
AI adalah ‘batu alkemis’
- AI adalah teknologi yang mengubah sumber daya umum menjadi nilai langka
- Struktur di mana pemikiran dan output intelektual dihasilkan di atas material umum berupa semikonduktor (pasir)
- Kita sedang memasuki fase di mana mesin melengkapi atau memperluas batas kognitif manusia seperti daya ingat, konsentrasi, dan keterbatasan waktu
- AI mulai berfungsi sebagai alat yang secara struktural menaikkan batas atas kemampuan berpikir individu
AI, pendidikan, dan pengasuhan anak
- AI adalah alat yang membuat orang yang sudah mampu menjadi jauh lebih hebat
- Para coder papan atas menggunakan AI untuk menghasilkan performa 10 kali lebih baik, bukan sekadar 2 kali
- Hal penting dalam pendidikan anak adalah agency, yaitu kemampuan untuk bertindak secara proaktif dan bertanggung jawab
- Masyarakat modern dan sistem sekolah terlalu menekankan kepatuhan terhadap aturan, sehingga inisiatif pribadi melemah
- AI memberi anak-anak yang punya agency alat untuk menjadi kontributor utama di semua bidang, dari riset fisika hingga seni
- Sudah lama diketahui bahwa tutoring 1:1 adalah metode paling efektif dalam pendidikan, tetapi tidak bisa menyebar luas karena alasan ekonomi
- Contoh Alexander Agung yang dididik oleh Aristotle
- Efek 2-sigma Bloom: tutoring 1:1 menaikkan siswa dari persentil 50 ke persentil 99
- Lewat AI tutoring, kini muncul opsi realistis bagi orang tua untuk memperkuat pendidikan yang ada dengan AI
- Sistem sekolah swasta baru bernama Alpha menawarkan model yang menggabungkan pendidikan tatap muka dan AI tutoring
Masa depan pekerjaan di era AI
- Diskusi tentang penggantian atau hilangnya pekerjaan memakai model yang terlalu disederhanakan
- Bahkan jika AI melipatgandakan pertumbuhan produktivitas hingga 3 kali, itu setara dengan tingkat transisi pekerjaan pada era 1870~1930
- Saat itu, di seluruh masyarakat ada persepsi kuat bahwa dunia penuh dengan peluang
- Karena penurunan populasi dan berkurangnya imigrasi, tenaga kerja manusia yang tersisa menjadi premium
- Bahkan dalam skenario utopis, pertumbuhan produktivitas skala besar akan menyebabkan keruntuhan harga
- Barang seharga 100 dolar turun menjadi 10 dolar, lalu 1 dolar
- Ini memberi semua orang efek kenaikan upah riil
- Biaya program kesejahteraan menurun sehingga beban penyediaan jaring pengaman sosial ikut berkurang
- Agar terjadi pengangguran massal, dibutuhkan pertumbuhan produktivitas tahunan 10~50%, dan ini adalah tingkat yang belum pernah diamati dalam sejarah
‘Mexican standoff’ peran-peran teknologi
- Terbentuk situasi kebuntuan segitiga di antara tiga peran: manajer produk, engineer, dan desainer
- Semua coder merasa lewat AI mereka bisa menjalankan peran manajer produk dan desainer juga
- Semua manajer produk merasa jika memanfaatkan AI, mereka bisa coding dan mendesain juga
- Semua desainer juga merasa mereka bisa sekaligus melakukan perencanaan produk dan coding
- Ketiga klaim itu pada taraf tertentu memang benar dalam praktik
- Seiring waktu, ada kemungkinan ketiga peran ini sama-sama akan menyadari bahwa AI menjalankan peran manajer dengan lebih baik
- Di Hollywood pun muncul struktur kebuntuan segitiga yang serupa antara sutradara, penulis, dan aktor
Perubahan tugas, bukan jabatan
- Dalam ekonomi, tugas (task), bukan jabatan (job) dipandang sebagai unit analisis paling kecil
- Jabatan adalah kumpulan dari banyak tugas, dan ketika tugas berubah, karakter jabatan juga ikut berubah
- Dulu lazim bagi eksekutif untuk tidak menyentuh mesin tik atau komputer secara langsung dan mendikte kepada sekretaris
- Pada masa awal email, sekretaris mencetak email lalu menyerahkannya kepada eksekutif
- Kini eksekutif menulis email sendiri, sementara sekretaris menangani perencanaan perjalanan, koordinasi jadwal, dan event
- Tugas individual berubah cepat, tetapi jabatan itu sendiri relatif bertahan lebih lama
- Jika cukup banyak perubahan tugas terakumulasi, bentuk jabatan itu sendiri akan berubah
- Pada level individu, kemampuan untuk mengganti tugas dan terus menambahkan keterampilan baru menjadi makin penting
Evolusi coding dan bahasa scripting
- Makna asli dari ‘calculator’ adalah orang yang melakukan perhitungan dengan tangan
- Pemrograman berkembang dari machine code → punch card → assembly language → bahasa tingkat tinggi seperti C → bahasa scripting
- Saat bahasa scripting seperti JavaScript dan Python muncul pun ada perdebatan “apakah ini benar-benar pemrograman”
- Bahasa scripting mengabstraksikan banyak lapisan detail implementasi, dan AI coding adalah lapisan abstraksi berikutnya
- Programmer terbaik saat ini mengoperasikan beberapa coding bot secara paralel sambil bekerja seolah berdebat dengan AI
- Jika belum pernah menulis kode sendiri, akan sulit menilai kualitas hasil yang dibuat AI
- Untuk menjadi individu superpowered, diperlukan pemahaman seluruh stack termasuk assembly dan machine code
- Semakin memahami cara kerja AI, semakin besar pula nilai yang bisa diperoleh dari AI
Nilai desain di era AI
- AI menunjukkan performa sangat baik untuk membuat ikon atau elemen visual dengan kualitas tinggi
- Pertanyaan tingkat tinggi seperti untuk apa desain dibuat dan bagaimana memuaskan pengguna tetap merupakan wilayah desainer manusia
- Jika desainer usia 25 tahun memanfaatkan AI secara agresif, dalam 10 tahun ia bisa mencapai level desainer terbaik dalam sejarah
- Dengan menyerahkan pekerjaan berulang kepada AI, lebih banyak waktu dan perhatian bisa difokuskan pada masalah tingkat tinggi yang sebelumnya tak terjangkau bagi kebanyakan desainer
Strategi keterampilan berbentuk T
- Nasihat Scott Adams (pencipta Dilbert): jika menguasai dua hal dengan baik, efeknya lebih dari 2 kali, jika tiga hal maka lebih dari 3 kali
- Adams mampu menciptakan Dilbert karena ia cukup baik sebagai kartunis sekaligus memahami bisnis
- Di Hollywood, sosok yang sekaligus penulis dan sutradara disebut ‘auteur’ dan diperlakukan sebagai superstar
- Nasihat Larry Summers: “Jangan jadi mudah dipertukarkan (Don’t be fungible)”
- Jika memiliki kombinasi keterampilan langka, Anda bukan hanya sulit tergantikan tetapi juga menjadi figur yang sangat penting dalam organisasi dan pasar
- Dalam struktur berbentuk T, sumbu horizontal adalah luasnya domain tempat seseorang bisa menghasilkan hasil bermakna dengan memanfaatkan alat AI
- Sumbu vertikal adalah kedalaman keahlian setidaknya dalam satu domain
- AI membuat kemampuan untuk menggabungkan dua atau tiga keterampilan sekaligus menjadi jauh lebih mudah dibanding sebelumnya
Pentingnya belajar dengan memanfaatkan AI
- Salah satu fungsi AI yang paling diremehkan adalah bahwa kita bisa langsung memintanya untuk mengajar
- Bukan hanya menyerahkan pekerjaan, tetapi juga bisa meminta “tolong jelaskan bagaimana cara melakukan ini”
- Orang yang ingin bertumbuh dalam karier perlu memusatkan waktu luang pada percakapan dan latihan bersama AI
- Kita bisa memberi AI masalah dan tugas lalu meminta AI mengevaluasi hasilnya
- Dengan mengamati output yang dihasilkan AI, kita dapat belajar tentang pilihan arsitektur dan cara pengambilan keputusan
- Setelah masalah terpecahkan, kita bisa meninjau kembali “apa yang seharusnya dilakukan berbeda sejak awal agar kesalahan ini bisa dihindari”
Dampak AI terhadap founder dan perusahaan
- Ada tiga layer yang dipikirkan para founder terdepan secara bersamaan
1. Bagaimana AI mendefinisikan ulang produk itu sendiri: bukan sekadar peningkatan fitur yang ada, tetapi perubahan fundamental seperti dari image editing ke image generation
2. Bagaimana AI mengubah pekerjaan: apakah struktur memerlukan 100 coder, atau cukup 10 orang dengan produktivitas 10 kali lipat
3. Apakah definisi perusahaan itu sendiri berubah: kemungkinan perusahaan satu orang di mana founder mengelola banyak bot AI dan mengerjakan sebagian besar pekerjaan
- Muncul konsep perusahaan 1 miliar dolar beranggotakan satu orang sebagai tujuan yang sering disebut di industri
- Ada contoh seperti Bitcoin (Satoshi), Ethereum, Instagram, dan WhatsApp, di mana tim yang sangat kecil menciptakan nilai yang sangat besar
- Sejumlah founder bahkan sedang bereksperimen dengan struktur di blockchain tempat bot AI beroperasi secara otonom dan membagikan pendapatan
Perdebatan tentang moat AI
- Transformasi teknologi besar membutuhkan waktu lama untuk berkembang, dan prediksi penuh keyakinan yang muncul di awal kebanyakan meleset
- Jika melihat kembali prediksi tentang internet pada 1993~2010, hampir tidak ada yang benar-benar tepat
- Sekitar satu setengah tahun setelah rilis ChatGPT
- Di AS, muncul lebih dari 5 perusahaan dengan produk berperforma setara
- Di China juga muncul lebih dari 5 perusahaan dengan performa setara
- Model open source pun mencapai level yang secara performa dasar tidak jauh berbeda
- Kasus DeepSeek menunjukkan bahwa tim asal hedge fund China mampu mereproduksi ide dari lab riset AS
- Di kalangan ahli industri, makin meluas pandangan bahwa hampir tidak ada rahasia nyata di antara lab besar
- Pada level aplikasi pun daya tahannya terbatas, dan contoh Claude Code yang diimplementasikan hanya dalam satu setengah minggu menunjukkan hal itu
- Ekosistem AI bekerja sebagai sistem adaptif yang kompleks, dan hasil akhirnya masih belum diketahui siapa pun
- Dibanding moat yang tetap, fleksibilitas dan kemampuan beradaptasi dengan cepat menjadi lebih penting
Evolusi cepat model AI
- Claude, khususnya Claude Code, sedang sangat diperhatikan di bidang coding
- Anthropic menggunakan Claude Code untuk mengembangkan Co-work hanya dalam satu setengah minggu
- Ada dua penafsiran yang hidup berdampingan soal kasus ini
- Fakta bahwa produk selesai hanya dalam satu setengah minggu itu sendiri sangat mengesankan
- Namun jika bisa dibuat dalam satu setengah minggu, muncul pertanyaan seberapa besar sebenarnya kompleksitas dan hambatan masuknya
- Pada akhirnya, semua perusahaan model lain kemungkinan besar juga akan membuat agen dan alat yang serupa
- Jika melihat tren 3 tahun terakhir, pola yang berulang adalah bahwa teknologi yang tampak seperti terobosan fundamental sangat cepat disalin lalu dilampaui
Optimisme non-deterministik dalam venture capital
- Framework 2x2 dari Peter Thiel: optimisme/pesimisme × deterministik/non-deterministik
- Thiel mengkritik Silicon Valley karena terlalu condong ke optimisme non-deterministik
- Percaya dunia akan menjadi lebih baik, tetapi tidak bisa menjelaskan alasan dan jalurnya
- Seorang optimis deterministik bisa mengatakan secara spesifik apa yang akan dibangun
- Contoh: mobil listrik dan eksplorasi Mars ala Elon Musk
- Strategi a16z adalah optimisme non-deterministik
- Tiap founder adalah optimis deterministik
- Kekuatan Silicon Valley adalah bahwa orang-orang seperti ini ada dalam jumlah ribuan hingga puluhan ribu
- Untuk hasil terbaik, penting untuk menjalankan sebanyak mungkin eksperimen secara bersamaan
- Sejak 1950-an, Silicon Valley telah mengalami 9 kali transisi platform teknologi besar
- Internet pada 1990-an, smartphone pada 2000-an, cloud pada 2010-an, dan AI pada 2020-an bukan hasil yang direncanakan sejak awal
- Fleksibilitas dan keterbukaan ekosistem secara keseluruhan menjadi fondasi yang memungkinkan rangkaian transisi ini
Konsep AGI dan implikasinya
- Definisi AGI yang ‘kosmik’ mencakup singularity, dunia di mana penilaian manusia tak lagi bermakna, dan loop perbaikan diri AI
- Ada pandangan bahwa kita tidak cukup beruntung maupun cukup sial untuk hidup di dunia seperti itu
- Definisi AGI yang ‘praktis’ adalah keadaan ketika AI mampu menjalankan kumpulan tugas ekonomi paling bernilai pada level manusia
- Model AI saat ini diukur berada pada level IQ 130~140
- IQ manusia memiliki batas atas di sekitar 160 (level Einstein, Feynman)
- IQ AI tidak memiliki batas atas teoretis, sehingga 180, 200, 250, atau 300 pun mungkin
- Level setara manusia hanyalah tahap yang pantas jadi catatan kaki
- Pertanyaan intinya adalah apa yang akan kita lakukan di dunia tempat mesin melampaui kapasitas manusia
- AI doctor, AI lawyer, dan AI coder bisa melampaui pakar manusia terbaik
- Manusia terikat oleh batas biologis, sehingga sulit membayangkan sampai seberapa jauh performa dapat meningkat
Kebiasaan media Marc
- Strategi membaca yang dipakai adalah barbell strategy yang sempurna
- Informasi real-time seperti X
- Buku-buku lama yang telah teruji waktu
- Ia sangat skeptis terhadap media yang berada di tengah-tengahnya (koran, majalah)
- Jika membaca lagi koran minggu lalu, kebanyakan prediksinya ternyata tidak terjadi
- Konten yang diproduksi langsung oleh praktisi lapangan sangat diremehkan
- Substack, newsletter, dan podcast adalah jalur untuk mengakses langsung pemikiran orang-orang cerdas
- Silicon Valley adalah company town dengan budaya berbagi yang kuat, tetapi perusahaan yang sesungguhnya adalah Silicon Valley itu sendiri
- Ia menyebut Edington sebagai film tahun ini
- Membahas 2020 (COVID, BLM, kecemasan teknologi) secara frontal
- Menyentuh third rail atau topik tabu yang dihindari industri film
- Menggambarkan bagaimana orang mengalami peristiwa dunia nyata lewat online
Kebiasaan produk Marc
- Putranya yang berusia 10 tahun sangat tenggelam dalam Replit
- Karena menemukannya sendiri, produk itu terasa lebih menarik baginya
- Ia membuat game dengan vibe coding menggunakan bahasa desain UI LCARS dari Star Trek: The Next Generation
- Ia sangat tertarik pada teknologi suara AI
- Bad Rudy dari Grok (avatar rakun yang suka memaki) adalah party trick
- Sesame memberi pengalaman suara yang akrab dan emosional
- Menekankan potensi pertumbuhan perangkat input suara
- Pendant, wearable, Meta glasses, dan lain-lain
- Menggunakan aplikasi Whisper Flow
- Bisa bercakap dengan LLM saat sedang mendikte
- Jika mengatakan “tolong rapikan jadi bullet point,” aplikasi akan memahami maksudnya tanpa perlu mengetik
Penutup
- Pesan utama di era AI adalah “sekarang adalah waktunya membangun (build) lagi”
1 komentar
https://lilys.ai/digest/7908237/8771245
Catatan ringkasan