Penulis fiksi Joanna Maciejewska pernah posting pesan X yang ringkas tapi dalam tentang arah pengembangan AI: dia ingin AI mengerjakan londre dan cuci piring supaya dia punya waktu untuk berkarya dan menulis, bukan sebaliknya, AI yang mengambil alih kerja berkarya dan menulis sementara dia tetap harus ncuci piring sendiri. Ini seperti lelucon rumah tangga biasa, tapi kalau dipikir-pikir ada diagnosis yang dalam soal bagaimana arah pengambangan otomasi. Dalam praktek, pengembangan itu bukan oleh apa yang paling ingin dibebaskan manusia dari beban hidupnya, melainkan oleh apa yang secara komputasional paling mudah untuk dikerjakan lebih dulu.
Kerja simbolik dan kreatif, yang selama ini dianggap puncak kemampuan manusia, ternyata jauh lebih mudah diformalkan lewat data teks dan gambar yang melimpah, sementara pekerjaan fisik yang dianggap remeh justru membutuhkan koordinasi syaraf motorik dalam dunia nyata yang jauh lebih sulit direplikasi. Arah yang terbalik dari harapan Maciejewska ini memunculkan pertanyaan kemajuan macam apa yang diharapkan dari pengembangan robotika dan ai?.
Kata “kemajuan” biasanya diungkapkan untuk menunjuk suatu arah yang sudah disepakati, seperti jalan setapak yang tinggal dijalanni lebih cepat atau lebih lambat. Perkembangan robotika dan kecerdasan buatan belakangan ini menunjukkan sebaliknya, arah itu tidak muncul begitu saja tapi dibentuk oleh keputusan segelintir aktor yang mengendalikan infrastruktur komputasi, data, dan modal. Ini punya konsekuensi tidak sekedar efisiensi ekonomi.
Ada asumsi yang sudah lama dipegang para peneliti robotika, bahwa tugas yang bagi manusia terasa membutuhkan kecerdasan tinggi relatif mudah diformalkan secara komputasional, sementara tugas yang terasa otomatis seperti melipat kain, setrika atau menjahit kancing justru sangat sulit direplikasi karena membutuhkan persepsi motorik halus dalam lingkungan yang tidak terstruktur. Paradoks ini, dikenal sebagai Moravec’s paradox yang selama beberapa dekade memberi semacam jaminan bahwa kerja fisik yang membutuhkan keterampilan tangan bisa bertahan lebih lama dari otomasi dibanding kerja kognitif-simbolik. Ternyata jaminan itu tidak terlalu menjamin.
Muncul berita bahwa di berbagai pabrik garmen di India dan kawasan Global South lainnya, pekerja diwajibkan mengenakan kamera di kepala selama bekerja untuk merekam setiap gerakan tangan mereka menjahit. Tidak penjelasan eksplisit, tapi mestinya rekaman itu sangat boleh jadi dipakai melatih model AI vision-language-action yang mengajarkan robot humanoid meniru gerakan presisi manusia, termasuk keterampilan yang selama ini dianggap paling tahan otomasi.
Pekerja yang direkam seringkali tidak diberi tahu tujuan sebenarnya dari kamera tersebut, dan nilai ekonomi dari keahlian tubuh yang mereka rekam sepenuhnya jatuh ke perusahaan robotika, bukan ke mereka. Ini bukan cuma soal otomasi menggantikan pekerjaan, ini pola ekstraksi nilai yang lebih literal, keahlian tubuh yang terbentuk lewat bertahun-tahun pengalaman dipisahkan permanen dari pemiliknya dan direplikasi tanpa batas di seluruh rantai pasok global.
Pola pekerja yang secara harfiah melatih sistem yang akan menggantikan mereka, sudah lebih dulu terjadi di ranah digital lewat anotasi data untuk melatih model bahasa besar. Bedanya, di ranah digital ada bifurkasi (perubahan tiba-tiba ketika sistem melewati titik kritis) yang menarik, anotasi generik memang cepat diotomasi karena biaya feedback dari model AI jauh lebih murah daripada dari manusia, tapi anotasi level pakar justru tumbuh permintaannya, bergeser dari sekadar memberi label menjadi merancang tugas penalaran kompleks yang membutuhkan keahlian domain mendalam. Masalahnya ambang keahlian minimum untuk bertahan terus naik setiap gelombang, sementara siklusnya sendiri memendek. Ini menjadi kelemahan mendasar dari reskilling sebagai solusi tunggal terhadap disrupsi kerja.
Keterampilan profesional sekarang punya umur paruh, waktu sampai separuh nilainya usang, yang untuk bidang teknis bisa serendah dua sampai tiga tahun, sementara merancang dan menjalankan program pelatihan ulang formal biasanya butuh waktu setara atau lebih lama. Kalau kecepatan usangnya bisa melampaui kecepatan pelatihannya. Reskilling secara matematis mengejar sasaran yang terus bergerak menjauh. Ini bukan cacat implementasi, tapi keterbatasan struktural. Masalah ini diperparah oleh hilangnya posisi kerja level pemula yang selama ini menjadi anak tangga pertama bagi siapa pun yang ingin membangun pengalaman baru, karena posisi itu justru yang paling murah dan mudah diotomasi lebih dulu.
Di balik semua ini ada pertanyaan ekonomi yang lebih mendasar. Kalau mesin menggantikan manusia sebagai produsen, siapa yang akan membeli barang dan jasa yang dihasilkan mesin itu? Kapitalisme bergantung pada siklus di mana pekerja menerima upah lalu membelanjakannya sebagai konsumen, yang kemudian memicu produksi lebih lanjut. Otomasi mengganggu siklus ini dengan memisahkan produksi dari tenaga kerja manusia, dan kalau terlalu banyak pendapatan bergeser ke pemilik modal yang kecenderungan konsumsinya jauh lebih rendah dibanding pekerja, permintaan agregat bisa runtuh meski kapasitas produksi berlimpah.
Dari persoalan produsen konsumer ini telah digagas konsep pendapatan dasar universal (UBI: universal basic income, semacam bantuan sosial tapi dengan istilah yang keren), muncul bukan sebagai gagasan filantropis, tapi sebagai pengganti fungsional bagi upah yang hilang, dengan tujuan menjaga daya beli tetap ada supaya korporasi yang sudah berotomasi tetap punya pembeli. Ini menjelaskan kenapa sebagian tokoh paling gencar mendorong UBI justru pemilik perusahaan teknologi besar, kepentingannya bukan semata kedermawanan, tapi menyelamatkan basis konsumen mereka sendiri tanpa harus melepas kepemilikan atas mesin produksi.
Yang menjadi masalah bukan pada mekanisme UBI itu sendiri, tapi pada sumber otoritas di baliknya. Sebagai kebijakan nasional, UBI harus punya dasar hukum yang menyangkut undang-undang dan pajak progresif yang diperdebatkan lewat proses demokratis adalah hak yang bisa dituntut dan dipertahankan lewat institusi. Saat ini belum ada satu negara pun di dunia yang menerapkan UBI.
Saya rasa, UBI yang besaran dan keberlanjutannya bergantung pada kebijakan “niat baik” segelintir pemilik infrastruktur AI, tanpa mekanisme akuntabilitas publik yang setara, jauh lebih dekat pada pola lama di mana rakyat hidup atas belas kasihan penguasa. Sejumlah akademisi bahkan sudah memakai istilah technofeudalism untuk menggambarkan konfigurasi kekuasaan baru ini, platform digital berfungsi seperti tanah, pengguna dan pekerja kecil beroperasi seperti penggarap yang bergantung pada akses yang dikendalikan segelintir pihak, dengan rente menggantikan keuntungan dari produksi sebagai sumber kekayaan utama. Bedanya dengan feodalisme klasik, kekuasaan sekarang justru menyatu antara negara dan korporasi teknologi, bukan tersebar seperti dulu, konsentrasi yang lebih rapat, bukan lebih longgar.
Ada kekhawatiran lain yang lebih sulit diselesaikan lewat kebijakan ekonomi semata, yaitu soal makna dan motivasi. Riset psikologi tentang motivasi manusia menunjukkan dorongan intrinsik untuk berkarya tidak semata digerakkan kebutuhan bertahan hidup, melainkan oleh rasa memiliki kendali atas pilihan sendiri, rasa kompeten, keterhubungan dengan orang lain, dan yang paling relevan di sini, rasa bahwa usaha seseorang benar-benar bermanfaat bagi orang lain. Data dari berbagai uji coba UBI justru menunjukkan orang yang dibebaskan dari tekanan ekonomi cenderung mengalihkan energi ke aktivitas yang mereka pilih sendiri, bukan berhenti beraktivitas.
Rasanya ada persoalan yang lebih ruwet dari sekadar hilangnya dorongan ekonomi untuk bekerja, yaitu hilangnya kesempatan menjadi orang yang benar-benar dibutuhkan, ketika AI bisa menghasilkan karya musik, lukisan, atau pertunjukan yang secara teknis setara atau lebih unggul dari karya manusia. Ini bisa melukai rasa kompeten dan rasa berjasa, bukan sekadar kebebasan memilih.
Saat ini nilai kehadiran dan keaslian manusia masih menyelamatkan sebagian ruang ini, orang masih mau membayar mahal untuk pertunjukan langsung meski rekaman lebih murah tersedia, tapi sepertinya ini bukan jaminan permanen. Situasinya bergantung pada apakah struktur budaya dan status sosial ikut bergeser cukup cepat mengikuti pergeseran sumber nilai itu, dari kelangkaan keterampilan teknis menuju kelangkaan keaslian relasional. Kegagalan pergeseran ini tepat waktu berisiko menciptakan kekosongan makna massal pada periode transisi, sebuah kondisi yang sosiologi sudah lama menamainya, saat struktur makna lama runtuh sebelum struktur makna baru sempat terbentuk.
Klaim soal premium keaslian manusia ini perlu diuji lebih jauh, dan industri batik Indonesia memberi data lapangan yang jujur soal batasnya. Batik tulis, yang dikerjakan tangan selama dua tiga bulan, dulu diberi penghargaan tertinggi, disusul batik cap yang memakai template untuk mempercepat produksi tapi tetap lewat proses manual, dan batik printing di lapisan paling bawah. Selama penggunaannya terikat pada ranah sakral seperti pernikahan dan upacara adat, ketidaksempurnaan guratan tangan pada batik tulis justru dihargai sebagai tanda keaslian. Tapi begitu batik masuk ranah fungsional seperti seragam sekolah dan kantor, penilaian itu terbalik, kerapian hasil cetak mesin yang dulu dianggap dingin dan tanpa jiwa sekarang justru lebih disukai, sementara variasi hasil tangan yang dulu adalah nilai seni sekarang dilihat sebagai cacat kualitas.
Data industri menunjukkan konsekuensinya nyata, banyak perajin batik tulis dan cap terpaksa menurunkan harga hingga kehilangan margin, sebagian beralih profesi atau bahkan ikut memproduksi printing demi bertahan hidup, dan yang lebih mengkhawatirkan, generasi muda semakin enggan mempelajari teknik tulis-tangan karena tidak lagi sepadan secara ekonomi, mengancam putusnya rantai regenerasi keahlian itu sendiri. Ini menunjukkan premium keaslian manusia bukan properti universal yang otomatis menyelamatkan nilai kerja manusia dari otomasi, dia hanya bertahan di ceruk penggunaan yang menuntut makna simbolik, sementara ceruk itu sendiri relatif tetap ukurannya dibanding ranah fungsional-massal yang terus membesar.
Batik cap, kategori tengah yang mempertahankan sentuhan manual tapi mengejar kecepatan produksi, adalah yang paling terjepit, terlalu mahal untuk bersaing di pasar massal tapi tidak cukup eksklusif untuk mengklaim status sakral, pola yang sama dengan menyusutnya pekerjaan kelas menengah-terampil dalam banyak gelombang otomasi. Sejumlah pelaku industri mencoba menahannya lewat edukasi publik dan sertifikasi label keaslian, sebuah preseden nyata bahwa menjaga keragaman nilai kerja manusia membutuhkan intervensi kelembagaan yang sengaja, bukan terjadi otomatis lewat selera pasar.
Ada pelajaran mekanistik dari luar ranah teknologi yang relevan untuk menutup gambaran ini. Industri pisang dunia sekarang nyaris seluruhnya bergantung pada satu varietas, Cavendish, yang menggantikan varietas dominan sebelumnya setelah wabah penyakit menghancurkannya di pertengahan abad ke-20. Cavendish dipilih karena keseragaman kematangan dan daya tahan pengirimannya sangat cocok untuk logistik ekspor skala besar, tapi keseragaman itu sendiri yang menciptakan kerentanan baru, dan sekarang Cavendish menghadapi ancaman penyakit serupa yang lebih agresif, dengan pertahanan alami yang nyaris tidak ada.
Solusi genetik yang sedang dikembangkan untuk menyelamatkannya pertanian pisang monoculture justru diambil dari kerabat liar pisang yang dulu diabaikan pasar karena tidak memenuhi kriteria komersial. Pelajarannya sederhana tapi penting, mekanisme pasar hanya sensitif terhadap apa yang diberi harga, dan keragaman sebagai asuransi terhadap ancaman yang belum diketahui tidak pernah punya harga sampai ancaman itu benar-benar datang, saat itu sering sudah terlambat.
Kalau ekonomi dan struktur makna manusia diarahkan menuju homogenitas yang sama, hanya kompetensi yang bisa dioptimasi data yang dihargai, hanya peran sebagai konsumen pasif yang dibiayai pihak yang sama yang mengendalikan infrastrukturnya, itu setara menciptakan monokultur pada nilai kemanusiaan. Efisien secara sistemik dalam jangka pendek, tapi rentan terhadap guncangan yang belum bisa diidentifikasi sekarang. Keragaman jalur hidup manusia yang tampak tidak efisien secara ekonomi, orang yang tetap memilih kerja tangan meski mesin lebih presisi, komunitas yang mempertahankan bentuk tukar-menukar tanpa transaksi pasar, model kepemilikan kolektif yang menahan laju konsentrasi kekayaan, adalah cadangan yang nilainya baru terlihat ketika bentuk dominan menghadapi krisis yang belum terbayang hari ini.
Robotika dan kecerdasan buatan sendiri tidak punya arah bawaan menuju kemajuan atau kemunduran, arah itu ditentukan oleh siapa yang mengendalikan keran ekonomi, keran distribusi, dan keran definisi keberhargaan manusia, serta apakah keragaman sengaja dijaga sebagai bagian dari desain sistem, atau dibiarkan tergerus oleh logika efisiensi jangka pendek yang sama yang pernah menghapus hampir seluruh varietas pisang di dunia sampai tersisa satu.
—
