Teori Ekonomi Mati

 (owenmcgrann.com)
9 poin oleh GN⁺ 15 jam lalu | 1 komentar | Bagikan ke WhatsApp
  • The Dead Economy Theory merujuk pada krisis yang muncul ketika AI melampaui sekadar mengaburkan keaslian konten online dan mulai menghapus kebutuhan akan tenaga kerja manusia di seluruh ekonomi
  • Valuasi raksasa perusahaan AI sulit dibenarkan tanpa penggantian pasar tenaga kerja global, sementara “copilot” dan “augmentation” menyamarkan model penghapusan cost center
  • Perusahaan otomatisasi menikmati seluruh penghematan biaya dari PHK, tetapi membebankan biaya runtuhnya permintaan ke pesaing, menciptakan AI Layoff Trap dan perlombaan senjata
  • Otomatisasi di masa lalu memang menciptakan pekerjaan baru, tetapi transisinya memakan waktu puluhan tahun, dan AI serbaguna menargetkan bukan tugas tertentu melainkan seluruh kerja kognitif sekaligus
  • Ekonomi mati berarti keadaan ketika PDB dan investasi naik, tetapi kapasitas produksi dikuasai oleh segelintir sistem AI, sementara mayoritas kehilangan kerja, konsumsi, dan daya ungkit demokratis

Dari internet mati ke ekonomi mati

  • The Dead Internet Theory berangkat dari anggapan bahwa sebagian besar hal yang ditemui online telah menjadi konten yang dibuat bot dan dikonsumsi bot
    • Angka yang diajukan menyebut lebih dari setengah konten internet baru pada 2025 adalah konten buatan AI
    • Manusia masih terus scroll, tetapi yang mereka scroll makin mirip kebisingan dan papan iklan yang dibuat mesin untuk mesin
  • Teori ekonomi mati menunjuk pada krisis yang lebih besar ketika AI melampaui konten online dan mulai menghapus kebutuhan akan tenaga kerja manusia dalam ekonomi itu sendiri
    • Ini dipandang sebagai krisis yang lebih serius daripada ketika, setelah ruang fisik bersama melemah, ruang publik digital pun berubah menjadi ruang yang dibaca dan dibuat oleh bot

Valuasi AI dan model penggantian tenaga kerja

  • Investasi infrastruktur AI skala besar sudah mencapai ratusan miliar dolar, dan diproyeksikan menjadi triliunan dalam 10 tahun ke depan
    • OpenAI disebut-sebut memiliki valuasi lebih dari $800 miliar
    • Anthropic belum pernah mencetak laba tahunan, tetapi berada di kisaran valuasi tinggi yang serupa
    • Ini mengarah pada logika bahwa satu-satunya pasar yang cukup besar untuk membenarkan valuasi semacam itu adalah pasar tenaga kerja global
  • Penggantian tenaga kerja adalah model finansial nyata di balik bahasa yang diperhalus seperti “copilot”, “assistant”, dan “augmentation”
    • Presentasi investor yang mengatakan agen AI bisa “melakukan pekerjaan 10 analis” berangkat dari asumsi penghapusan cost center manusia
    • Jika AI hanya berhenti pada pelengkapan otomatis dokumen atau menghasilkan memo yang lebih panjang, perusahaan-perusahaan ini akan menjadi aset paling overvalued dalam sejarah kapitalisme
  • Perusahaan AI berupaya membuktikan potensi penggantian tenaga profesional lewat benchmark buatan mereka sendiri
    • GDPVal benchmark dari OpenAI mengukur kinerja model pada 44 pekerjaan, dari broker properti hingga analis berita
    • AI Productivity Index menilai 4 peran profesional: associate investment banking, konsultan manajemen, associate firma hukum besar, dan dokter layanan primer
    • Pimpinan evaluasi OpenAI mengatakan model kini mencapai “tingkat kemenangan di atas 80%” dibanding pakar manusia pada tugas-tugas yang beberapa bulan lalu masih belum bisa dikejar, dan seorang mantan bankir di tim risetnya menyampaikan bahwa cakupan pekerjaan lamanya yang bisa dilakukan model terus terasa mengejutkan

Jebakan otomatisasi dan guncangan yang berbeda dari masa lalu

  • Transisi pertama adalah tahap ketika perusahaan mengadopsi AI, menggantikan porsi besar tenaga kerja, dan menurunkan biaya
    • Biaya turun, margin melebar, harga saham naik, dan peserta panggilan laporan kinerja merasa puas
    • Ketika Jack Dorsey dari Block memecat hampir separuh karyawan pada Maret dengan alasan agen coding AI, sahamnya melonjak 25% dalam perdagangan setelah jam bursa
    • Pasar menghadiahi penghapusan tenaga kerja manusia sebagai pemindahan nilai yang langsung dan besar kepada pemegang saham
  • Transisi kedua adalah tahap ketika pekerja yang tergantikan kehilangan pendapatan dan mengurangi konsumsi
    • Pendapatan perusahaan yang mereka gunakan menurun, dan ketika sebagian perusahaan juga mengadopsi AI demi penghematan biaya, penggantian tenaga kerja pun menumpuk
    • Permintaan konsumen di seluruh ekonomi menyusut
  • Transisi ketiga adalah tahap ketika perusahaan yang mengurangi biaya dengan memecat pekerja akhirnya menyadari bahwa pelanggan mereka sendiri juga adalah pekerja di perusahaan lain
    • Pertumbuhan pendapatan stagnan, dan langganan AI yang semula dianggap investasi efisiensi berubah menjadi biaya yang ikut menghancurkan pasar mereka sendiri
  • The AI Layoff Trap yang dibahas Brett Hemenway Falk dan Gerry Tsoukalas dari Wharton menjelaskan struktur ini sebagai dilema tahanan
    • Di pasar yang kompetitif, perusahaan otomatisasi menikmati seluruh penghematan biaya dari penggantian pekerja, tetapi hanya menanggung sebagian dampak kehancuran permintaan yang menyertainya
    • Di pasar dengan 20 pesaing, tiap perusahaan hanya merasakan 1/20 dari permintaan yang dihancurkannya sendiri, sementara sisanya dibebankan ke para pesaing
    • Semakin baik AI, semakin besar selisih keuntungan dari otomatisasi yang lebih cepat daripada pesaing, sehingga perlombaan senjata menuju kehancuran kolektif makin menguat
  • Perilaku kawanan dapat mempercepat PHK bahkan sebelum efisiensinya benar-benar terbukti
    • Ekonom Zoë Hitzig, yang pernah bekerja di OpenAI, melihat bahwa ketika CEO mengatakan mereka mengurangi karyawan karena AI, orang lain merasa harus melakukan hal yang sama, dan dinamika ini dapat membuat perubahan terjadi lebih cepat daripada yang dituntut efisiensi
  • Otomatisasi di masa lalu juga menciptakan pekerjaan baru, tetapi transisinya tidak cepat ataupun tanpa dampak
    • Pekerjaan di sektor pertanian AS turun dari 90% tenaga kerja menjadi 2%, tetapi transisi itu memakan waktu 140 tahun
    • David Autor dari MIT menganalisis bahwa sekitar 60% pekerjaan saat ini belum ada pada 1940
    • Carl Benedikt Frey dari Oxford mencatat bahwa pada Revolusi Industri dibutuhkan 70 tahun hingga upah dan pekerjaan pekerja yang tergantikan pulih kembali
    • Frey mengatakan bahwa “masalah penyesuaian jangka pendek” dari kemajuan teknologi bisa berarti seumur hidup bagi seseorang
  • Kecepatan adopsi industri AI bisa jauh lebih cepat daripada guncangan di masa lalu
    • Mantan wakil direktur Dewan Ekonomi Nasional Bharat Ramamurti mengatakan bahwa China shock yang menyebabkan hilangnya lapangan kerja manufaktur berlangsung selama beberapa tahun, tetapi perubahan kali ini bisa terjadi dalam 2 tahun
    • Karena begitu banyak uang telah dihabiskan untuk pengembangan model, tekanannya sangat besar untuk segera menghasilkan pendapatan lewat adopsi cepat
  • AI serbaguna menargetkan bukan tugas tertentu, melainkan seluruh kerja kognitif sekaligus
    • Alat tenun bertenaga atau spreadsheet di masa lalu masing-masing menggantikan tugas yang sempit seperti menenun dengan tangan atau perhitungan manual
    • Pada 1983, Wassily Leontief membandingkan tenaga kerja manusia dengan kuda, dengan contoh populasi kuda di AS yang naik dari 9 juta ekor pada 1840 menjadi 21 juta pada 1900, lalu anjlok 88% dalam 60 tahun setelah mesin pembakaran dalam
    • Kuda tidak “dipensiunkan” karena niat buruk, melainkan karena tidak lagi ekonomis untuk dipertahankan, dan tidak ada hukum ekonomi yang menyatakan hal serupa tidak bisa terjadi pada manusia
  • Riset Daron Acemoglu melihat bahwa efek substitusi teknologi belakangan ini telah mengalahkan efek produktivitas dan reemployment
    • Dari 1987 hingga 2017, efek substitusi dari teknologi baru jauh melampaui efek produktivitas dan penciptaan tugas baru
    • Untuk AI, ia menilai “otomatisasi berlebihan” sedang dijalankan oleh perusahaan-perusahaan, menciptakan biaya sosial yang besar sambil gagal menurunkan biaya produksi secara signifikan
    • Di banyak bidang penerapan, AI belum cukup baik untuk membenarkan substitusi

Demokrasi, distribusi, dan guncangan terhadap profesi

  • Leverage demokratis berasal dari tenaga kerja, penerimaan pajak, dinas militer, dan belanja konsumsi yang diberikan oleh orang-orang yang diperintah kepada para penguasa
    • Kekuasaan tersebar karena mereka yang berada di atas membutuhkan sesuatu dari mereka yang berada di bawah
    • Jika tenaga kerja keluar dari persamaan, fondasi material demokrasi akan goyah
  • Jika sistem AI yang dimiliki segelintir perusahaan menciptakan nilai, mekanisme fiskal demokratis juga melemah pada saat yang sama
    • Jika perusahaan yang mahir dalam optimalisasi pajak memiliki sistem AI, basis penerimaan pajak akan melemah
    • Jika pemberi kerja tidak lagi membutuhkan pekerja, perundingan kolektif menjadi cangkang kosong
    • Belanja konsumsi yang bergantung pada pendapatan tenaga kerja akan menurun
    • r > g milik Piketty akan makin cepat karena AI memutus hubungan antara akumulasi modal dan kebutuhan akan tenaga kerja manusia
    • Analisis terkait menilai bahwa tanpa redistribusi, “hampir semuanya pada akhirnya akan menjadi milik orang-orang terkaya pada titik transisi”
  • Struktur ketika publik menanggung risiko dan swasta mengambil imbalan juga terulang
    • Arsitektur transformer, metode pelatihan skala besar, dan kemajuan semikonduktor terhubung dengan pendanaan publik atau semi-publik melalui universitas, DARPA, laboratorium nasional, dan lainnya
    • Mariana Mazzucato mengatakan bahwa ada risiko AI menjadi mesin lain untuk ekstraksi rente alih-alih penciptaan nilai
  • CEO Anthropic Dario Amodei mengatakan bahwa keseimbangan kekuatan dalam demokrasi didasarkan pada leverage yang dimiliki orang rata-rata karena mereka menciptakan nilai ekonomi
    • Jika leverage itu hilang, situasinya menjadi “menakutkan”
    • Namun, Anthropic tidak mendukung legislasi untuk menangani hal ini, dan salah satu pendirinya, Jack Clark, menggambarkan advokasi kebijakan sebagai “ujung dari rantai kerja yang sangat panjang”
  • Klien otoriter ditampilkan sebagai pihak yang permintaannya lebih cocok untuk adopsi teknologi AI dibanding demokrasi
    • Jika pemerintah demokratis mengganti tenaga kerja publik dengan AI, mereka bisa membayar harga secara elektoral
    • Pemerintah otoriter tidak memiliki batasan semacam itu, dan selain efisiensi ekonomi, mereka juga memperoleh manfaat pengawasan dan kontrol
    • Saudi Arabia, UAE, dan Singapore disebut sebagai contoh yang memiliki modal sangat besar, pengambilan keputusan terpusat, ketiadaan pemilih yang harus dipertanggungjawabkan, dan minat aktif pada teknologi kontrol
  • Solusi untuk penggantian massal oleh AI sering diperlakukan sebagai persoalan distribusi sumber daya seperti pendapatan dasar universal, program pelatihan ulang, atau “ekonomi waktu luang”
    • Riset deaths of despair oleh Anne Case dan Angus Deaton menelusuri bahwa peningkatan angka bunuh diri, overdosis obat, dan kematian akibat penyakit hati terkait alkohol terkonsentrasi pada populasi dengan tingkat pendidikan lebih rendah dan ketergantungan lebih tinggi pada manufaktur
    • Mekanisme intinya bukan sekadar kemiskinan, melainkan hilangnya tujuan ekonomi, status sosial, dan rasa akan masa depan
    • Molly Kinder menilai narasi kemakmuran dari perusahaan AI mengulangi janji era globalisasi, dan kali ini pihak yang kalah tidak terbatas pada kota-kota manufaktur di Midwest
  • UBI dikritik karena tidak menyelesaikan masalah struktural
    • Piketty menilai bahwa UBI tidak menangani masalah mendasar seperti ketimpangan akses pendidikan dan kesehatan, pekerjaan berupah rendah dan berproduktivitas rendah, pasar yang tidak berfungsi, korupsi, dan sistem pajak yang regresif
    • Survei David Shor menunjukkan bahwa UBI tidak populer di kalangan pemilih AS, sementara jaminan pekerjaan federal mungkin memiliki peluang
    • Orang-orang menginginkan pekerjaan dan tujuan, bukan cek
  • Riset internal Anthropic menunjukkan bahwa agen coding AI dapat menyebabkan penurunan keterampilan, bukan hanya penggantian
    • Insinyur junior yang bergantung pada agen coding AI tidak menyelesaikan tugas jauh lebih cepat, dan dalam kuis setelahnya mereka lebih kurang memahami pekerjaan mereka sendiri
    • Logika pelatihan ulang mengasumsikan orang dapat mengembangkan keterampilan baru agar tetap relevan, tetapi alat itu sendiri dapat menghambat pembentukan keterampilan
  • Penggantian profesi dapat mengguncang fondasi stabilitas politik di demokrasi maju
    • Joseph Stiglitz mengatakan bahwa AI akan menghantam “pekerjaan white-collar yang terstandarisasi”
    • Pekerjaan kantoran berbasis pendidikan tinggi seperti akuntan, analis, pengacara junior, dokter radiologi, dan pengembang software adalah wilayah yang merasa aman dari keruntuhan manufaktur
    • Kelas profesional ini dipandang sebagai tulang punggung stabilitas politik demokrasi maju
  • Pengangguran massal dan hilangnya tujuan dapat memicu gejolak sosial yang lebih besar daripada populisme saat ini
    • Digambarkan sebuah situasi ketika puluhan juta orang usia kerja kehilangan fungsi ekonomi dan jalur yang jelas, sambil menyadari bahwa orang-orang yang menyebabkan ini adalah manusia terkaya dalam sejarah
    • Pada April, seseorang mencoba melakukan serangan bom molotov ke rumah Sam Altman
    • Penyerang lain menargetkan anggota dewan kota Indianapolis yang menyetujui proyek data center lokal
    • CEO Palantir Alex Karp mengatakan dalam sebuah panel bahwa tantangan terbesar AI Amerika adalah ketidakstabilan politik, dan jika negara meledak secara politik, tak seorang pun bisa menghasilkan uang

Kesimpulan jendela regulasi dan ekonomi mati

  • Proyeksi ekonomi sangat berbeda tajam
    • Acemoglu memperkirakan bahwa saat ini hanya 4,6% pekerjaan dalam perekonomian yang dapat diotomatisasi dengan AI secara efisien dari sisi biaya, dan dampak produktivitas total AI dalam 10 tahun ke depan hanya 0,66%
    • Goldman Sachs pada 2023 memproyeksikan bahwa AI generatif dapat meningkatkan GDP global sebesar 7%
    • McKinsey memproyeksikan 0,5~3,5% per tahun
    • Dalam survei 2025, lebih dari 90% perusahaan melaporkan tidak ada dampak yang terukur pada lapangan kerja maupun produktivitas meski investasi AI mencapai 250 miliar dolar
    • Torsten Slok mengatakan bahwa AI “ada di mana-mana kecuali dalam data makroekonomi yang masuk”
  • Terlepas dari apakah AI sekuat yang diklaim industri, otomatisasi yang cukup meyakinkan saja sudah bisa bersifat destruktif
    • Bukti saat ini menunjukkan jurang yang besar antara promosi dan produk, dan para ekonom serius menilai peningkatan produktivitas hanya mencakup sebagian dari proyeksi industri
    • Poin utama Acemoglu adalah bahwa AI bisa destruktif meski tidak revolusioner
    • Otomatisasi “so-so” berarti teknologi yang cukup lumayan dan murah untuk menggantikan pekerja, tetapi hanya memberi peningkatan produktivitas yang minim
    • Hasil terburuk mungkin bukan AI supercerdas, melainkan AI yang “cukup” dan diterapkan secara agresif karena insentif per kuartal dan tekanan harga saham
  • Regulatory capture sudah berlangsung cukup jauh
    • Pada tiga kuartal pertama 2025, 39% pertumbuhan ekonomi AS berasal dari investasi terkait AI, sehingga pemerintah federal memiliki kepentingan untuk mempertahankan boom ini
    • Amodei mengakui bahwa hal ini membuat perusahaan teknologi enggan mengkritik pemerintah AS, dan mendorong pemerintah mendukung kebijakan anti-regulasi yang ekstrem terhadap AI
    • Kepentingan regulator dan pihak yang diatur menyatu
  • Usulan kebijakan publik OpenAI dan tindakan politiknya saling bertentangan
    • Dalam white paper April, Industrial Policy for the Intelligence Age, OpenAI mengusulkan minggu kerja 32 jam, kenaikan pajak korporasi dan pajak capital gain, serta “dana kekayaan publik” di mana semua warga memiliki saham di perusahaan AI
    • Pada periode yang sama, presiden OpenAI mendanai super PAC yang menghabiskan lebih dari 2 juta dolar untuk iklan yang menentang Alex Bores, kandidat anggota DPR negara bagian New York yang mengusulkan regulasi keselamatan untuk pengembang AI besar dan pembayaran langsung kepada warga AS melalui pajak AI
    • OpenAI menghapus batas keuntungan yang sebelumnya membatasi hasil investor hingga 100 kali lipat dari investasi awal
    • Chris Lehane, pelobi utama OpenAI, dilaporkan secara sistematis menurunkan prioritas riset internal yang bisa menghasilkan temuan yang merugikan, dan mengambil posisi bahwa makalah tentang masalah tidak akan diterbitkan sebelum ada solusi atas masalah tersebut
  • Intervensi yang memungkinkan sudah diketahui
    • Kepemilikan ekuitas publik atas infrastruktur AI
    • Penegakan antimonopoli yang kuat
    • Sistem perpajakan yang nyata atas tenaga kerja yang diotomatisasi
    • Branko Milanovic mengusulkan agar kepemilikan modal disebarkan lebih luas dan pendapatan modal tertinggi dikenai pajak secara lebih agresif
    • Ini bukan langkah yang sulit secara teknis, melainkan membutuhkan institusi demokrasi yang berfungsi dan kemauan untuk menantang perusahaan-perusahaan terkaya dalam sejarah
  • Ekonomi mati bukanlah ekonomi di mana tidak ada yang terjadi
    • GDP bisa naik, dan investasi terkait AI sudah menopangnya
    • Ekonomi mati adalah ekonomi di mana banyak hal terjadi, tetapi tak satu pun membutuhkan Anda
    • Kapasitas produksi peradaban ditangkap oleh sistem yang tidak memberi Anda kepemilikan, masukan, atau hak suara
    • Orang-orang yang membangunnya secara pribadi mengkhawatirkan hasilnya sambil secara publik mempertontonkan optimisme
    • Kontradiksi intinya tetaplah struktur yang menerbitkan white paper yang menuntut redistribusi radikal, sambil mendanai super PAC untuk menjatuhkan politisi yang mengusulkan redistribusi yang sama

Bacaan terkait

1 komentar

 
GN⁺ 15 jam lalu
Komentar Hacker News

  • Pertanian India mirip dengan masalah yang mulai dihadapi AS dalam AI. Pertanian India masih terlalu padat karya menurut standar global, dan 43% pekerjanya bekerja di sektor pertanian. AS berada di bawah 2%, sedangkan China 22% pada 2023 dan terus menurun
    Struktur pertanian yang tidak efisien ini bukan kebetulan, melainkan dipertahankan oleh subsidi besar-besaran, dan upaya untuk mengurangi subsidi telah berujung pada kerusuhan. AS dan UE juga mengalami transisi selama beberapa generasi dan sampai sekarang subsidi pertanian masih besar. China bertransisi lebih cepat, tetapi memiliki sistem hukou untuk mencegah perpindahan penduduk desa ke kota lebih cepat daripada yang bisa diserap kota
    Jika melihat bagaimana negara-negara yang beralih cepat dari pertanian padat karya ke masyarakat perkotaan menanganinya, kita bisa mendapat petunjuk tentang seperti apa transisi AI nantinya. Negara-negara Asia yang berubah dari miskin menjadi kaya dalam satu generasi mengalami proses ini dengan cara yang berbeda-beda, dan itu bisa menjadi informasi yang lebih berguna daripada filsafat
    https://economictimes.indiatimes.com/news/economy/indicators...
    https://en.wikipedia.org/wiki/2024%E2%80%942025_Indian_farme...

    • Saya menikmati membaca The Box, yang membahas transisi pengiriman kontainer. Dari sudut pandang sekarang, pengiriman kontainer terasa sudah sewajarnya, tetapi pada masa itu mengirim barang sangat sulit, mahal, dan berisiko
      Anda bisa saja menyerah saat mencoba mengirim barang dari Cleveland ke Paris, dan jika mengirim minuman keras, mungkin hanya sebagian yang sampai sementara sisanya hilang. Di industri pengiriman ada banyak kekuatan yang ingin mempertahankan tatanan lama—perusahaan truk, kereta api, perusahaan pelayaran, freight forwarder, buruh pelabuhan, serikat pekerja, pemilik kapal lama non-kontainer, dan lain-lain—serta mereka juga tidak menginginkan standardisasi
      https://en.wikipedia.org/wiki/The_Box_(Levinson_book)
    • Revolusi Industri dimungkinkan karena pertanian yang lebih efisien membebaskan tenaga kerja untuk mengerjakan hal lain
    • Semua negara memberi subsidi pada pertanian karena ketahanan pangan. Mereka tidak ingin dalam perang besar musuh bisa membuat mereka mati kelaparan
    • Kita perlu melihat rasio penduduk kota dan desa. China 67/33, sedangkan India 30/70, benar-benar berkebalikan, dan pertanian masih menjadi kelompok pekerjaan terbesar
      Selain itu, kurangnya peluang juga menjadi masalah. India berfokus pada sektor jasa dan tertinggal dalam industrialisasi. Pemerintah saat ini memang lebih mendorong industrialisasi, tetapi posisinya sudah tertinggal di kurva
    • Jika melihat tautan Wikipedia, ada tuntutan yang berbunyi “pemerintah menjamin setidaknya 50% keuntungan dibanding total biaya produksi”. Itu berarti mereka pada dasarnya menuntut tingkat pengembalian tahunan terjamin 50% untuk semua aktivitas pertanian, jadi tuntutannya cukup ekstrem

  • Saya terus teringat saat dulu berbicara dengan perekrut Facebook, mereka membanggakan berapa banyak lantai di satu lokasi Seattle yang dipenuhi oleh para pengembang Messenger. Saya benar-benar penasaran, apa sebenarnya yang dikerjakan begitu banyak pengembang untuk proyek seperti Messenger
    Dalam beberapa hal, AI tampaknya menambah situasi kelebihan kapasitas yang sudah ada. Jika pasokan talenta memang sudah berlimpah, mengapa perusahaan terus merekrut lebih banyak pengembang juga jadi pertanyaan. Bahkan sebelum demam AI, Musk sudah memangkas besar-besaran tenaga kerja Twitter, dan bukankah itu menunjukkan bahwa memang ada kelebihan
    Saya belum pernah bekerja di perusahaan perangkat lunak murni yang langsung mengirimkan produk ke pelanggan eksternal, saya selalu menjadi pengembang internal, jadi sulit membayangkan bagaimana ekonomi rekayasa perangkat lunak benar-benar berjalan di dunia nyata. Hasil akhir gelombang LLM mungkin hanya sebatas perubahan alat, bukan revolusi. Di atas kertas tampaknya seharusnya revolusioner, tetapi makin sering dipakai untuk pekerjaan coding maupun non-coding, rasanya tidak semagis itu. Meski begitu, kadang tetap ada momen yang berkilau

    • Menurut saya ini lebih merupakan masalah alokasi sumber daya daripada kelebihan pasokan. Apakah jumlah pengembang lebih banyak daripada penempatan tenaga kerja yang ideal dan teroptimalkan? Ya. Tetapi intinya adalah sulit memutuskan bagaimana mengalokasikan miliaran dolar biaya tenaga kerja itu secara efisien
      Di perusahaan kecil ini mudah karena pimpinan puncak masih cukup memahami keseluruhan, tetapi semakin besar perusahaan, semakin banyak pelaku buruk, kebutuhan yang dibuat-buat, dan pembangunan kerajaan. Perusahaan besar menjadi lambat lalu merespons dengan menekan gaji atau melakukan lebih banyak PHK. Dalam perangkat lunak, sistemnya sangat terspesialisasi sehingga sulit mengetahui apa yang benar-benar penting, jadi masalah ini tampaknya makin menonjol
    • Pada akhirnya ini tampak seperti logika ekonomi yang sederhana. Perusahaan teknologi besar di AS kebanjiran uang, dan karena semua orang menaruh uang di S&P 500, uang itu harus mengalir ke suatu tempat
      Jika dikembalikan sebagai dividen, itu akan terlihat seperti pengakuan bahwa mereka tidak bisa tumbuh lebih jauh, jadi mereka membeli perusahaan, merekrut lebih banyak orang, atau berinvestasi pada proyek raksasa. Menggelontorkan miliaran dolar ke Metaverse, peralihan blockchain, atau AI native pada akhirnya juga merupakan tindakan untuk menunjukkan potensi pertumbuhan
    • Dalam konteks artikel, ini mungkin bernilai rendah, tetapi keseimbangan antara rasa ingin tahu, keraguan, harapan, dan kekhawatiran tampak bagus. Saya merasa sejumlah besar sumber daya rekayasa perangkat lunak terikat pada industri hiburan dalam arti luas, dan meski menghasilkan uang luar biasa besar, manfaat sosialnya kecil
      Ini juga sejalan dengan artikel pada titik bahwa orang-orang merasa tidak punya kekuatan untuk menghentikan salah alokasi sumber daya yang sangat besar, yang hanya cukup berhasil untuk nyaris menghindari kehancuran dirinya sendiri. Saya cenderung sangat positif terhadap AI, tetapi tulisan seperti ini jauh lebih bermanfaat dan menarik daripada tulisan yang sekadar cocok dengan pandangan saya. Saya skeptis bahwa perubahan positif bisa diciptakan lewat pemungutan suara, dan ungkapan “kalau tidak bisa mengalahkan mereka, bergabunglah” secara teoretis memang praktis, tetapi di dunia nyata terasa terlalu sempit. Meski begitu, karena potensi teknologi bantu, aksesibilitas, dan juga kepentingan pribadi saya sendiri, saya tetap berusaha mengadopsi AI dengan baik
      Pada akhirnya, saya tidak akan terkejut jika muncul vigilantisme yang bidikannya kasar, misalnya tindakan ala Earth Liberation Front, tetapi saya juga tidak akan bersimpati padanya
    • Alasan proyek seperti Messenger membutuhkan begitu banyak pengembang adalah karena kerangka teknologi dan organisasi yang mereka jalankan terlalu rumit dan seret, sehingga bahkan ketika satu fitur baru turun, kecepatan pengembangan nyaris merayap
      Lebih mudah melemparkan tim pengembang baru daripada menata ulang tenaga yang sudah ada, dan alasan mereka masuk dalam satuan tim seperti itu adalah karena tidak ada pekerjaan jangka panjang yang menarik bagi orang dengan tingkat kecerdasan yang dibutuhkan. Menurut saya, Twitter adalah soal berapa orang yang dibutuhkan untuk menjaga agar keluhan tidak terus menyala di organisasi dengan lalu lintas data dan nilai yang rendah. Di perusahaan media sosial, tidak banyak situasi yang benar-benar menentukan hidup-mati perusahaan, sehingga Musk bisa menghapus departemen atau proyek non-DevOps
    • Messenger mungkin memang agak kelebihan staf, tetapi jika “Messenger” dipahami sebagai produk payung yang mencakup panggilan video, pembayaran, game, integrasi chatbot bisnis, integrasi Uber/Lyft, dan lain-lain di web/iOS/Android/Quest serta di banyak negara, itu tidak sepenuhnya tidak masuk akal. Bahkan jika tiap fitur hanya dikalikan 3 insinyur, jumlahnya bisa cepat memenuhi beberapa lantai

  • Ada asumsi bahwa jika orang-orang dikirimi cek, mereka akan menemukan makna lewat hobi dan komunitas, melukis, berkebun, dan pada akhirnya menulis novel
    Penulis tampaknya melihat itu akan gagal karena kita akan tenggelam dalam narkoba dan alkohol lalu bunuh diri, tetapi bagi para pensiunan itu justru berjalan baik. Mereka menyukai kehidupan itu. Saya jadi bertanya-tanya apakah alasan kita harus melakukan pekerjaan membosankan dari jam 9 sampai 5 memang karena kita tidak mampu menanggung kebebasan

    • Pensiunan yang menyukai hidup seperti itu ya memang menyukainya. Seberapa sering Anda melihat orang seusia pensiun tetap bekerja? Dan itu tidak selalu demi uang
      Waktu kecil saya pernah bekerja dengan rekan asal Bulgaria; tanpa pekerjaan dia merasa terlalu bosan, jadi dia bekerja 70 jam seminggu dan mendapatkan tujuan hidup dari pekerjaan. Jika Anda terbiasa selalu bekerja, pekerjaan menjadi tujuan, dan tidak bekerja menjadi kematian. Salah satu kakek-nenek saya juga meninggal karena serangan jantung dalam waktu satu tahun setelah pensiun, dan ada banyak tanda bahwa dia mungkin akan hidup lebih lama jika tidak pensiun. Bagi sebagian orang, kebebasan adalah kerja, dan mereka perlu punya tujuan agar punya kebebasan untuk menikmati hal-hal lain juga

  • Intinya adalah setelah perusahaan memecat pekerja demi menghemat biaya, mereka akhirnya sadar bahwa para pelanggan itu pada akhirnya adalah pekerja di perusahaan lain. Pertumbuhan pendapatan berhenti, dan biaya langganan AI yang dianggap sebagai investasi efisiensi justru menjadi kontribusi untuk menghancurkan pasar mereka sendiri
    Jika dibawa ke ekstrem, solusi akhir dari masalah ini menjadi semacam separatisme berupa ekonomi AI nonmanusia yang sepenuhnya terdiri dari pelanggan dan pemasok robot. Untuk apa membiayai pendidikan publik, riset, dan layanan kesehatan? Tinggal bangun lebih banyak data center. Tetapi 1 miliar dolar dan bunker di Belahan Bumi Selatan tidak akan menyelamatkan siapa pun. Dalam dunia asumsi yang tidak manusiawi seperti ini, kapital bukanlah parit pertahanan. Otoritas datang dari mana, dan bagaimana bisa mempercayai para penjaga keamanan? Kalaupun ada pasukan robot/drone, bagaimana jika diretas? Bagaimana jika penyelarasan AI berhasil dan Claude menolak permintaan?
    Ini terlalu cabul. Bukankah lebih baik menjaga martabat manusia dan menuju masa depan yang lebih manusiawi?

    • Logika Darwinian di dunia nyata bisa membuat itu sulit. Jika masyarakat A dan masyarakat B sama-sama mengembangkan AI, lalu hanya A yang berhenti demi melindungi manusia, B bisa terus mengembangkan AI dan menekan A secara ekonomi hingga jatuh miskin, atau bahkan menaklukkannya
      Secara teoretis, sedikit saja unggul dalam harga atau kualitas sudah cukup untuk merebut sebagian besar pangsa pasar dari masyarakat lawan. Solusinya harus bisa menangani masalah ini entah bagaimana caranya
    • Jangan memohon martabat manusia; tuntutlah
    • Cerpen Philip K. Dick Autofac tampaknya sangat relevan. Sangat berani ketika Amazon memasukkannya sebagai episode “Electric Dreams”
      https://www.imdb.com/title/tt6902176/
    • Jika “martabat manusia” berarti miliaran orang harus menderita demi membuat barang murah untuk orang Amerika, maka kapitalisme sejak awal memang tidak punya martabat. Kita bisa berupaya menggantinya dengan sesuatu yang lebih baik
    • Martabat manusia tidak menguntungkan

  • Tulisan ini berhasil mengungkapkan dengan baik banyak hal yang selama ini terasa hilang dari diskursus AI. Yang terutama penting adalah konsekuensi sistemik dari masa depan AI yang dijanjikan, interaksinya dengan ekonomi politik, dan telaah kritis yang tidak begitu saja menerima “metanarasi modernitas Barat”
    Yang lebih penting lagi, tulisan ini dengan jelas menunjukkan betapa berbahayanya para raksasa AI membentuk ulang ekonomi dan memperkuat lingkar umpan balik modal–politik, bahkan ketika keuntungan AI tidak terwujud seperti yang dijanjikan, dan mungkin justru terutama pada saat seperti itu. Sentimen anti-AI yang tersebar ada cukup banyak, dan jika para intelektual bisa berkumpul di sekitar agenda bersama, ada kemungkinan hal itu berkembang menjadi gerakan politik

  • Jika perusahaan-perusahaan ini IPO pada akhir tahun ini, angka laporan laba rugi dan keberlanjutannya akan terlihat dalam dokumen keuangan publik
    Menurut rumor, Anthropic mungkin bisa menguntungkan, tetapi skalanya yang jadi masalah; OpenAI tidak menguntungkan; dan Google, berkat data center yang sudah ada, silikon buatan sendiri, dan pengalaman operasional, bisa memiliki struktur biaya rendah karena sebagian besar terintegrasi secara vertikal. Meski begitu, mereka tetap harus membenarkan pengeluarannya. Jika setiap kuartal mereka harus melaporkan angkanya secara publik, menurut saya semuanya akan kembali berpijak pada realitas

    • Kita boleh berharap realitas menyela sebelum gelembung ini mengembang lebih berbahaya, tetapi kita juga harus ingat sudah berapa tahun Tesla mempertahankan rasio harga terhadap laba yang tidak masuk akal. Bahkan setelah pertumbuhannya melambat dan kehilangan kepemimpinan pasar di Asia dan Eropa, angkanya terus naik
    • Jika model AI terbuka lokal mulai menyusul, dan memang kelihatannya begitu, maka kekuatan model fondasi untuk mencengkeram masyarakat menjadi jauh lebih licin
      Dari sudut pandang engineer, jika ada pertanyaan “apa yang harus dilakukan”, maka mendorong ke arah model lokal dalam riset, agent, maupun penggunaan sederhana; memahami cara kerjanya; dan mendukungnya ketika memang masuk akal, mungkin memberikan dampak terbesar dibanding investasi yang dikeluarkan. Kasus seperti itu lebih sering terjadi daripada yang dibayangkan
    • Google benar-benar perlu memperbaiki pengalaman pengguna. Pendekatan coding Gemini berbasis Google Cloud terlalu kikuk
    • Jika aturan baru diberlakukan, mungkin tidak perlu melaporkan angka kuartalan secara publik
    • Semua perusahaan di atas ukuran tertentu, misalnya yang besar dalam total pengeluaran, seharusnya melaporkan angka-angka seperti itu. Tidak ada alasan perusahaan besar tertutup boleh mendistorsi ekonomi tanpa melaporkan apa pun hanya karena mereka tidak diperdagangkan secara publik

  • Fakta bahwa populasi kuda di Amerika Serikat naik dari 9 juta pada 1840 menjadi 21 juta pada 1900 dan tampak kebal terhadap perubahan teknologi, tetapi lalu runtuh 88% dalam 60 tahun setelah mesin pembakaran dalam, sangat menarik sekaligus mengerikan
    Jika analogi ini diambil secara harfiah, muncul pertanyaan: “Lalu siapa yang akan membeli?” Jika pekerja tersingkir oleh otomasi, kepada siapa layanan AI ini akan dijual? Jika populasi dunia turun 80–90%, segala sesuatu akan dihargai ulang, dan skala ekonomi yang dibutuhkan juga akan menjadi jauh lebih kecil, sehingga tiba-tiba mungkin muncul ekonomi yang “berkelanjutan”. Saya tidak menebak bahwa ini adalah rencananya; ini hanya pikiran yang muncul saat membaca analogi kuda

    • Sampai taraf tertentu, ini sudah menjadi masalah yang terpecahkan. Misalnya, di Amerika Serikat 10% rumah tangga teratas menyumbang 50% belanja, jadi “kuda” dalam banyak hal sudah tidak lagi terlalu berarti bagi ekonomi
      Ini mirip dengan hubungan antara konsumen Amerika dan pekerja di negara kurang berkembang selama era globalisasi. Secara historis, struktur seperti ini biasanya terselesaikan saat menghasilkan ketidakstabilan politik yang tak berkelanjutan, tetapi sekarang ada lebih banyak cara baru untuk mengelolanya
      https://libertystreeteconomics.newyorkfed.org/2026/05/tracki...
    • Mungkin akan menjadi transaksi antarperusahaan. Namun industri yang berhadapan langsung dengan konsumen, seperti pertanian, jelas bisa runtuh
      Sebaliknya, industri yang membuat negara tetap berjalan dan tetap bersenjata akan berkembang. Produksi drone militer untuk melindungi sumber daya komputasi dari para barbar manusia, penambangan rare earth demi ekspansi teknologi, pengalihan air minum publik dan air irigasi pertanian ke industri dan manufaktur yang menopang pusat kekuasaan, serta produksi listrik, semuanya bisa membesar
    • Perusahaan-perusahaan yang saya terlibat di dalamnya dalam beberapa minggu terakhir serempak berubah dari “pakai AI di mana saja tanpa peduli biaya” menjadi “pakai di mana saja, tapi gunakan proxy token untuk menghemat biaya”
    • Curtis Yarvin, yang bergaul dengan Peter Thiel, pernah menulis pada 2008 tentang bagaimana menangani orang-orang yang “tidak produktif”: “ubah mereka menjadi biodiesel agar membantu menjalankan bus Muni”
      Tentu saja dia bilang itu “cuma bercanda” dan sebagai “alternatif manusiawi” terhadap genosida, tetapi orang-orang seperti inilah yang sedang membentuk politik, teknologi, dan ekonomi
    • Analogi kuda itu hampir tidak meyakinkan. Kuda-kuda itu dibiakkan dan dipelihara seperti mesin dengan satu tujuan tunggal. Kemiripannya dengan manusia, yang punya otonomi dan kemampuan yang jauh lebih luas, hampir tidak ada selain sama-sama jantungnya berdetak

  • Fakta bahwa hal seperti ini bisa terjadi sudah diketahui luas dan sudah dibicarakan selama bertahun-tahun. Masalah sebenarnya adalah apa yang akan kita lakukan.
    Banyak orang, termasuk David Shapiro, telah membicarakan ekonomi pasca-AI yang mirip dengan UBI. Mimpinya adalah mesin mengerjakan pekerjaan rumah, sementara kita melukis, menulis musik, dan membuat furnitur kayu yang indah di bengkel. Itu masih bisa terjadi, tetapi pertama-tama kita harus menyelesaikan masalah pembagian sumber daya secara bertanggung jawab. Umat manusia belum pernah melakukannya dengan baik. Kita berusaha menghasilkan sebanyak mungkin uang demi mendapatkan akses ke sumber daya yang orang lain tidak punya, dan sekarang hal itu sering berakhir pada jalan di tempat atau bahkan kemunduran. Rasanya 20~30 tahun lalu orang rata-rata punya lebih banyak uang yang bisa dibelanjakan

    • Apa yang akan dilakukan itulah masalah sebenarnya, dan tulisan ini tidak cukup membahas pilihan yang kita miliki sebagai masyarakat. Mungkin karena tulisan ini masih berusaha meyakinkan orang bahwa kehilangan pekerjaan kerah putih memang akan datang.
      Dengan asumsi itu, dan jika kita tidak memasukkan skenario Terminator/SkyNet dalam 10 tahun ke depan, sebenarnya ada pilihan. Pajak atas penggunaan token, kewajiban pusat data lokal, kewajiban pengawasan AI, nasionalisasi perusahaan AI, firewall negara ala Tiongkok agar perusahaan tidak bisa memindahkan komputasi AI ke luar negeri, pungutan perusahaan berdasarkan jumlah pekerja yang digantikan, dan kewajiban rasio konsumsi token terhadap pekerja manusia di perusahaan semuanya memungkinkan. Langkah-langkah seperti ini bisa meredam guncangan perubahan cepat dan memberi pasar tenaga kerja waktu untuk beradaptasi
    • Ini bukan sesuatu yang diketahui luas; di media arus utama, berkat pemasaran dari perusahaan AI besar, hal ini umumnya dibingkai seperti teori pinggiran. Tulisan ini adalah esai yang ditulis dengan baik, dan jika membantu diskursus, itu sendiri sudah bagus

  • Mengapa kali ini berbeda? Bukankah alat AI yang kuat akan membuat jumlah orang yang sama bisa menyelesaikan lebih banyak pekerjaan? Jika ada sumber daya, bukankah mengambil porsi pasar lebih besar adalah cara menjalankan bisnis yang lebih cerdas?
    Jika perusahaan A memecat separuh karyawannya hanya untuk mempertahankan pangsa pasar saat ini dan mengambil uangnya, bukankah perusahaan B bisa mempekerjakan para pekerja itu dan bersaing lebih kuat dengan tenaga kerja yang lebih produktif? Kalau begitu B akan merebut lebih banyak pasar dan bertahan lebih lama.
    Ada ungkapan di alam bahwa tidak ada relung ekologis yang kosong. Artinya, jika ada ruang untuk bersaing memperebutkan sumber daya, ruang itu akan cepat terisi karena faktor insentif. Tidak sepenuhnya presisi, tetapi ini heuristik yang bagus.
    Kompensasi pekerja pengetahuan di AS sekitar 10 triliun dolar per tahun, dan dana yang dihimpun Anthropic dan OpenAI, bukan yang sudah dibelanjakan melainkan yang baru dikumpulkan, adalah 317 miliar dolar, sekitar 3% dari pengeluaran tahunan untuk pekerja pengetahuan. Jika ada perusahaan yang bisa meningkatkan produktivitas pekerja dengan kelipatan yang lebih besar, bukankah orang akan rela membayar tambahan 3%, 5%, atau 10% per tahun?

    • Jika yang diotomatisasi hanya pemrograman, mungkin ini bukan masalah besar. Banyak pekerjaan telah diotomatisasi, dan masyarakat beradaptasi.
      Kekhawatiran mendasarnya di sini adalah bahwa AI saat ini menawarkan otomatisasi parsial atas kecerdasan. Tujuan akhir investor dan perusahaan yang memakai AI adalah otomatisasi penuh atas kecerdasan, dan hal yang sama berlaku untuk kerja fisik. Mereka menginginkan robot seharga 25.000 dolar yang bekerja 24 jam sehari dan model AI yang melakukan pekerjaan kantoran manusia dengan lebih murah. Mereka belum tahu cara membuat keduanya, tetapi akan mencoba dengan menghabiskan uang terakhir di bumi.
      Secara ketat, kita bahkan tidak dibutuhkan sebagai pelanggan. Robot bisa langsung membangun yacht dan mansion, lalu sekaligus bertindak sebagai satpam
    • Ini bergantung pada apakah AI bisa melampaui sekadar membantu pekerja dan benar-benar menggantikan mereka sepenuhnya. Saya mendengar Alex Imas mengatakan di sebuah podcast bahwa jika seorang software engineer menjalankan 10 agen dan menjadi 10 kali lebih produktif, nilai engineer itu akan naik dan perusahaan akan ingin merekrut lebih banyak serta membayar lebih banyak.
      Itu benar untuk sementara, tetapi bagaimana jika AI menjadi sama mahirnya dengan software engineer dalam mengelola 10 agen itu? Tentu saja orang bisa bilang engineer itu akan lebih bernilai jika masing-masing mengelola 10 agen yang juga mengelola 10 agen, tetapi pada akhirnya ada batasnya. Tidak perlu 1.000 software engineer masing-masing mengelola 10.000 agen; pada akhirnya akan muncul bottleneck pada kemampuan untuk melemparkan pekerjaan kepada mereka dengan cukup cepat.
      Perspektif tenaga kerja kerah biru lebih mudah dipahami. Bayangkan ada robot humanoid yang bisa melakukan pekerjaan apa pun yang dapat dilakukan manusia, harganya 25.000 dolar, biaya operasional tahunannya beberapa ribu dolar, dan bisa bekerja 20 jam sehari di luar waktu pengisian daya. Pekerja konstruksi yang digantikannya tidak akan lalu mengelola tim konstruksi robot. Sudah ada kontraktor umum, dan konstruksi tidak bisa diskalakan melampaui batas fisik seperti penulisan kode. Jika robot seperti itu ada, sebagian besar populasi akan menganggur. Tidak akan ada pesaing yang mempekerjakan mereka, karena pesaing pun tinggal memakai robot
    • Bukan soal “kali ini berbeda”, melainkan jika AI benar-benar menggantikan manusia seperti yang dipromosikan perusahaan model, waktu pemulihan bagi individu terlalu panjang
    • Produktivitas bisa berlebihan. AI dapat dengan cepat membuat tenaga kerja yang ada melampaui tingkat produktivitas yang dibutuhkan oleh permintaan saat ini.
      Hanya karena Anda membuka bengkel mesin di kota kecil bukan berarti Anda harus mempekerjakan semua montir yang datang selamanya. Ada jumlah pekerja optimal yang sesuai dengan permintaan layanan. Jika tiba-tiba muncul alat yang menggandakan produktivitas montir, langkah berikutnya adalah memecat separuh montir itu
    • Ini mengasumsikan pasar bebas akan melakukan apa yang seharusnya dilakukannya. Namun kegagalan pasar struktural yang muncul dari akumulasi modal yang sudah ada, penangkapan regulasi, dan pergeseran permanen dalam keseimbangan sistem sosial juga banyak terjadi di dunia nyata.
      Kondisi ekonomi secara keseluruhan bergantung pada lintasan yang ditempuh. Tulisan ini terbaca sebagai peringatan bahwa inersia yang terakumulasi dalam siklus euforia AI saat ini bisa mendorong kita melewati titik kritis menuju keadaan mapan yang tidak diinginkan, di mana pendatang baru sama sekali tidak memiliki modal

  • Mungkin kita semua akan menjadi CEO perusahaan sendiri atau ketua dewan yang mempekerjakan agen. Pekerjaan kita lalu menjadi mencari agen terbaik untuk meningkatkan efisiensi dan efektivitas