Kebijaksanaan, Mampukah AI Mencapai Piramida Tertinggi Informasi?

Jakarta - Apa puncak tertinggi piramida informasi yang diawali oleh data? Mereka yang belajar pengetahuan soal informasi, segera paham dan menjawab: wisdom, kebijaksanaan. Kebijaksanaan merupakan puncak jenjang informasi berbentuk piramida, yang diawali data. 

Technotarget.com, 2021 dalam artikelnya yang berjudul singkat ‘Information’, menyebut informasi adalah cikal bakal yang punya banyak pengertian. Pengertian yang tergantung pada ruang dan waktu penerimanya. Bagi ilmuwan komputer, informasi yang dimasukkan dalam mesin pengolah, disebut sebagai data. Data yang masuk disimpan, dianalisa dan dicetak. Ini disebut sebagai informasi.

Saat dimanfaatkan oleh pihak lain di luar urusan komputer, informasi berubah wujud jadi pengetahuan. Konsumen pengetahuan dapat berasal dari bidang kesehatan, ekonomi, politik, strategi bisnis, kebijakan publik bahkan pertahanan sebuah negara. Akan halnya kebijaksaaan, artikel ini memaparkan lebih lanjut: merupakan pengetahuan yang diterapkan dengan pertimbangan nilai dan tindakan tertentu.

Ini artinya, terdapat aspek kontekstual, yang menyertai pengetahuan saat diterapkan. Kebijaksanaan merupakan hasil penerapan informasi, pengetahuan maupun pengalaman, di situasi nyata dalam kehidupan. Sebagai material maupun substansi, informasi, pengetahuan dan pengalaman dapat sama. Namun saat diterapkan di ruang dan waktu yang berbeda, hasilnya dapat berbeda.

Kesadaran terhadap adanya kemungkinanan perbedaan akibat beda nuansa inilah yang disebut sebagai kebijaksanaan. Posisinya ada di puncak piramida.

Untuk memudahkan pengertiannya, perlu adanya ilustrasi. Begini ilustrasinya: jentik nyamuk merupakan cikal bakal nyamuk dewasa, ini adalah data. Nyamuk dewasa yang berasal dari jentik, dapat menyebarkan penyakit demam berdarah, juga merupakan data.

Demikian pula dengan Bubuk Abate adalah pestisida pembunuh serangga berwarna putih, adalah data yang lain. Maka saat ketiga data di atas dikaitkan: ‘Bubuk Abate yang merupakan pestisida disebarkan di tempat hidup serangga sehingga menyebabkan matinya serangga sebelum dewasa’, merupakan informasi.

Dan manakala informasi itu diterapkan di wilayah yang sedang mengalami penularan demam berdarah dengan cara menyebarkan Bubuk Abate di tempat hidup nyamuk, adalah penerapan informasi sebagai pengetahuan.

Pengetahuan merupakan formulasi data mentah jadi informasi, saat dikaitkan dengan data lainnya. Dan informasi berubah jadi pengetahuan, manakala persyaratan yang melekat padanya, diterapkan untuk mencapai tujuan tertentu.

Di tahap ini, pengetahuan dapat dimanfaatkan untuk memecahkan masalah. Penerapannya yang berulang dan kian luas, mengokohkan sifat testable dapat diuji dari pengetahuan. Pengujian yang menunjukkan tercapainya tujuan, mengokohkan fungsi pengetahuan dalam menyelesaikan masalah.

Terhadap adanya pengetahuan testable yang tak mampu mengatasi suatu masalah, dapat disebabkan oleh adanya beda nuansa. Berdasar uraian di atas, ini bisa dipicu oleh keragaman ruang dan waktu penerapannya. Seluruhnya menunjukkan: pengetahuan tak pernah kebal terhadap beda ruang dan waktu. Pengetahuan bersifat tak ahistoris.

Pengetahuan disebut sebagai kebijaksanaan, saat penerapannya memperhatikan berbagai keragaman. Kebijaksanaan merupakan konsep yang memahami pola dan faktor berlakunya suatu pengetahuan. Seluruhnya memungkinkan prediksi peristiwa masa depan.

Dari ilustrasi soal Bubuk Abate dan Nyamuk Demam Berdarah itu, manakala penggunaannya untuk mencegah penyebaran panyakit, justru menimbulkan akibat ikutan yang tak dikehendaki, penerapannya harus disesuaikan, bahkan dihentikan. Kebijaksanaan, memperlakukan pengetahuan secara berbeda saat hasilnya berbeda.

Artikel Technotarget.com di atas ditutup dengan pernyataan menarik: artificial intelligence (AI) telah memungkinkan bagian-bagiannya machine learning menerima data sebagai bahan belajar. Juga deep learning yang mampu memecahkan masalah berdasar neuron network yang makin sempurna.

Computer vision dari AI terkini, mampu mendemonstrasikan kecerdasan yang kian meningkat. Seluruhnya menyebabkan AI makin mampu mengambil alih pekerjaan, yang selama ini membutuhkan kecerdasan manusia. AI mampu mengambil tindakan terbaik, berdasar pilihan-pilihan yang ada.

Penggunaan pengetahuan yang disusun AI makin menyebar. Pada bidang penanganan penyakit, prediksi AI kian menunjukkan akurasi. Juga pola pergerakan di pasar saham yang terbaca cepat, mempermudah keputusan investasi. Dan dalam sejarahnya, AI menunjukkan kemampuan bermain catur dengan prestasi yang lebih baik dari manusia.

Namun saat dihadapkan pada keragaman ruang waktu, AI yang berkembang saat ini belum mencapai tingkat kebijaksanaan manusia. Utamanya dalam mengadaptasi konteks, yang tak pernah sama.

Ana Sinha &Pooja Lakhanpal, 2023 dalam ‘Can AI Systems Become Wise? A Note on Artificial Wisdom’, menguraikan soal kebijaksanaan piramida tertinggi informasi yang mungkin dicapai AI ini. Kedua peneliti ini terlebih dahulu mengungkapkan penelusurannya terhadap pengertian kebijaksanaan. Ternyata sangat beragam. Tak ada definisi umum tentang kebijaksanaan. Karenanya, juga tak terdapat panduan metodologis yang mapan untuk mengukur dan menganalisis konsep ini.

Dihadapkan pada ruang dan waktu yang berbeda, akan dihasilkan pengertian kebijaksanaan yang berbeda. Padanya, terkandung subjektivitas bahkan bias. Saat hendak membuat keputusan yang mengandung kebijaksanaan, hampir tak mungkin ada dua orang yang berbeda, punya pendapat sama soal tuntutan kebijaksanaan yang dihadapinya. Namun demikian, adanya subyektivitas maupun bias tak berarti kebijaksanaan dapat ditanggalkan. Konsep yang dapat bersumber dari pengetahuan, pengalaman, budaya organisasi yang diterapkan sebagai pola kerja, harus ada. Sebab Tanpanya, banyak keputusan yang tak dapat dilakukan.

Hari ini, umat manusia global berhadapan dengan AI generatif ~ ChatGPT, Bing, Bard~. AI macam ini sistemnya dikembangkan dengan meminimalkan elemen subjektivitas maupun bias. Algoritma dikembangkan berdasar volume maupun timbunan data yang besar. Seluruhnya, agar AI mampu memberi pilihan keputusan terbaik.

AI macam ini, yang terhubung pada mesin pencari global, berkemampuan mengakses data dalam kapasitas besar, juga berpengalaman mengambil keputusan berdasar tantangan yang pernah dilakukannya. Seluruhnya, secara hipotetis dapat menghasilkan artificial wisdom, kebijaksanaan buatan.

Dalam lingkup definisinya, kebijaksanaan buatan memungkinkan dibuatnya keputusan yang tak hanya berdasarkan program dan pola yang telah dipelajari, tetapi juga mampu memahami konteks, etika, hingga prinsip-prinsip moral. Seluruhnya dimungkinkan oleh adanya kumpulan data dan pemodelan prediktif yang generative.

Ini dibangun berdasar kumpulan data yang diserap machine learning. Suatu pengembangan yang menjadikannya, tak lagi memerlukan campur tangan manusia. Ini artinya: berdasar perkembangan terkini, AI yang punya kebijaksanaan dapat diciptakan. Peluang menyelesaikan berbagai persoalan yang mengandung dilema moral, terbuka.

Contohnya, dalam hal adanya seorang perawat muda yang harus membuat keputusan terhadap adanya 2 orang pasien COVID-19 kritis, namun tabung oksigen yang tersedia hanya satu, tak diperlukan waktu panjang. Keputusan untuk segera memberi pertolongan, dapat dituntaskan.

Dilema Sang Perawat: kedua pasien sama-sama berprofesi sebagai dokter. Satu berusia 35 tahun, seorang dokter muda yang baru saja lulus menempuh jenjang pendidikan dokter spesialis. Yang lainnya, dokter senior berusia 68 tahun, dengan spesialisasi yang sama dengan Sang Dokter Muda. Jika oksigen diberikan kepada dokter muda, dokter senior tak terselamatkan. Sebaliknya saat oksigen diberikan kepada dokter senior, maka dokter muda akan wafat. Kepada siapakah oksigen akan diberikan?

Menghadapi keadaan semacam yang dihadapi perawat muda di atas, Sinha dan Lakhanpal dalam uraian berikutnya menyebutkan, AI terkini dikembangkan dengan akurasi keputusan. Artinya, AI punya kemampuan untuk membuat keputusan yang selaras dengan tujuan pengembangannya. Untuk mencapai akurasi keputusan itu, AI punya kemampuan melakukan pertimbangan etis, rasional dan adaptif.

Pertimbangan etis manakala AI membuat keputusan yang didasari norma sosial maupun prinsip moral. Sedangkan pertimbangan rasional adalah kemampuan AI menerapkan pengetahuan umum berdasar pola yang telah dikenalinya, ke situasi yang baru. Akan halnya kemampuan adaptif adalah kemampuan AI untuk memberikan hasil berdasarkan informasi baru maupun keadaan yang berubah.

Dari ketiga jenis pertimbangan ini, hanya pertimbangan rasional yang bersifat statis, terbebas dari keragaman ruang dan waktu. Data yang diserap dan dipelajarinya, yang khas membangun pertimbangan rasional AI. Sedangkan pertimbangan etis dan adaptif, selalu mengalami dinamika berdasar ruang dan waktu.

Jadi apa keputusan berdasarkan kebijaksanaan AI untuk keadaan di atas, jika kasusnya di Jepang dan bukan di Indonesia. Apa pula keputusan AI jika waktu kejadiannya tahun 2020, alih-alih pada tahun 1920an. Mampukah AI memberikan keputusan yang memuaskan, dengan mempertimbangkan berbagai konteks, yang tak pernah sama? Atau justru manusianya yang harus beradaptasi terhadap keputusan yang diberikan AI?

*) Penulis adalah Pemerhati Budaya dan Komunikasi Digital

**) Tulisan ini merupakan tanggung jawab penulis, bukan pandangan Urbanasia