- Dengan perkembangan AI yang sangat pesat, makin banyak developer yang mengalami depresi psikologis karena merasa keahlian mereka sedang tergantikan
- Karena semakin banyak developer yang merasakan depresi semacam ini, muncullah sebutan Claude Blue
- Selain itu, istilah-istilah baru yang bermunculan setiap hari juga memperparah FOMO dan kecemasan para developer
- Kunci untuk mengatasi rasa takut adalah memahaminya
- Berbagai macam 'engineering' pada dasarnya hanyalah variasi dari "proses mengirim input yang tepat ke API dan memproses responsnya", dan ini adalah hal yang selama ini sudah sangat dikuasai developer
- Jangan terombang-ambing oleh konten pemicu FOMO; jika memahami esensinya, maka saat istilah baru muncul pun kita bisa memasukkannya ke kerangka pengetahuan yang sudah ada dan menilainya dengan tenang
Struktur ketakutan dan cara mengatasinya
- Manusia merasa takut di hadapan sesuatu yang tidak diketahui hakikatnya. Ketakutan terhadap AI juga lebih berasal dari fakta bahwa kita "tidak tahu bagaimana cara kerjanya" daripada dari AI itu sendiri
- Begitu hakikatnya dipahami, sesuatu yang tampak seperti sihir mulai terlihat sebagai teknologi, dan teknologi adalah sesuatu yang bisa dipelajari serta memiliki batasan
- Ada juga hasil survei yang menunjukkan bahwa kesehatan mental 24% pekerja memburuk akibat information overload yang disebabkan oleh AI
Hakikat LLM
- LLM adalah model prediksi kata berikutnya yang "menghasilkan keluaran paling tepat untuk input yang diberikan"
- ChatGPT, Claude, dan Gemini semuanya bekerja dengan prinsip yang sama, dan wujud sebenarnya dari layanan tersebut adalah pemanggilan HTTP API di mana klien mengirim pesan dan model mengembalikan token secara streaming
- Kemampuan coding yang kuat dari AI agent pun pada dasarnya dibungkus di sekitar pemanggilan API ini
Proses AI agent menjadi lebih pintar
- Prompt engineering: pemberian peran, Few-Shot, Chain-of-Thought, dan sebagainya pada akhirnya adalah cara untuk memperjelas konteks teks input agar mengarahkan hasil keluaran
- Kontrol format output: dengan penetapan JSON Schema, Function Calling, dan sebagainya, keluaran model dibuat menjadi struktur yang bisa diparse program. Melalui Function Calling, dimungkinkan struktur di mana model memanggil tool dan runtime mengeksekusinya. MCP dan RAG juga merupakan salah satu bentuk pemanggilan tool
- Context engineering: bukan soal bagaimana bertanya, melainkan merancang apa yang akan dilihat model sebelum melakukan penalaran. Karena fokus menurun ketika input terlalu panjang, kuncinya adalah menempatkan informasi yang tepat di posisi yang tepat
- Pembagian prompt: alih-alih satu prompt raksasa, proses dibagi menjadi beberapa prompt kecil yang fokus. Sub-Agent dan Skill termasuk dalam kategori ini
- Harness engineering: merancang seluruh lingkungan eksekusi yang mengelilingi model. Terdiri dari guide (pengarahan sebelum bertindak) dan sensor (verifikasi hasil setelah bertindak)
- Ralph loop: teknik menyuntikkan prompt yang sama berulang kali jika kriteria penyelesaian belum terpenuhi. Status progres disimpan di file system dan git sehingga bisa dilanjutkan bahkan di konteks baru setiap kali. Ini hanyalah salah satu strategi turunan dari harness, bukan konsep yang sama dengan harness itu sendiri
Keluar dari FOMO
- Bahkan jika punya pengetahuan, kita tetap cemas karena para pemicu FOMO membuat kita merasa seolah-olah tidak tahu apa-apa
- Salah satu cara yang baik untuk tidak merasakan FOMO adalah melihat apa yang sebenarnya berhasil diselesaikan oleh para pemicu FOMO itu
- Sebagian besar hanya memampatkan proses, bukan benar-benar menyelesaikan masalah
- Jika memahami esensinya, saat menerima informasi baru kita akan mampu menilai sendiri apakah itu paradigma baru, variasi dari konsep lama, atau sekadar berlebihan
Apa yang harus dilakukan ke depan
- Tidak harus selalu melakukan sesuatu. Jika AI tidak membantu masalah Anda, jalani saja seperti sekarang. Pada akhirnya AI hanyalah alat; jika perlu pakai, jika tidak perlu tidak usah dipakai
- Tidak ada jawaban benar untuk segala hal. Karena itu, tidak perlu berusaha mencari lembar jawaban.
- Jika punya pengetahuan, maka ketika istilah baru muncul nanti Anda akan memiliki kepekaan untuk memahami itu sedang membahas apa
Belum ada komentar.