Author: Bambang N Prastowo

Bambang N Prastowo

Jadi begini.
Pada mulanya, semua melihat bulan dengan mata telanjang untuk menentukan awal bulan berikutnya.

“Berpuasalah kalian karena melihat hilal dan berbukalah (idul fitri) karena melihatnya. Jika (hilal) tertutup oleh mendung, maka sempurnakanlah bulan Sya’ban 30 hari” (HR. Bukhari dan Muslim).

Kemudian berkembang ilmu falak yang bisa memprediksi secara akurat kapan bulan mulai bisa terlihat di akhir penanggalan bulan. Dengan ilmu falak, kita tidak perlu melihat hilal (rukyatul hilal) secara langsung bahkan tidak perlu lagi memikirkan apakan hilal akan tertutup awan atau tidak. Perdebatan mulai muncul apakah kita boleh menetapkan awal bulan berdasarkan perhitungan akurat (hisab) dari posisi bulan saat magrib di akhir bulan sebelumnya?

Bambang N Prastowo

Belakangan ini sering berpikir, apa yang mempengaruhi perjalanan hidup saya sehingga menjadi Bambang Nurcahyo Prastowo seperti ini? Sudah tepat kah keputusan-keputusan yang saya ambil di masa lalu? Bagaimana mengukur level ketepatan itu? Dipikir-pikir lebih lanjut, ternyata tidak banyak keputusan yang saya ambil murni dari sejumlah pilihan bebas seolah-olah semua sudah ditetapkan.

Semua ditentukan dari faktor luar: harus mendaftar UGM karena waktu itu PT paling murah. Harus pilih MIPA karena waktu itu merupakan program studi dengan ratio pendaftar-diterima paling rendah. Harus berangkat sekolah ke luar negeri karena ada tawaran beasiswa. Harus menikah dengan wanita yang menjadi istri saya sekarang karena dia yang pertama kali menyatakan bersedia setelah sekian yang dilamar sebelumnya menolak.

Bambang N Prastowo

Setiap kali dunia pendidikan membicarakan keterampilan masa depan, perbincangan hampir selalu dipenuhi istilah yang terdengar mutakhir: kecerdasan buatan, literasi digital, kreativitas, kolaborasi, dan seterusnya. Daftar ini terus bertambah seiring perkembangan teknologi, seolah pendidikan selalu tertinggal dan harus berlari mengejar masa depan. Namun di balik euforia tersebut, ada persoalan mendasar yang jarang dibicarakan secara jujur: sebagian besar keterampilan yang disebut “masa depan” justru berdiri di atas fondasi yang semakin rapuh, yaitu kemampuan membaca, menulis, dan berhitung dalam makna yang sesungguhnya.

Bambang N Prastowo

Mari kita geser sedikit cara pandang kita soal pengangguran. Selama ini, kalau mendengar kata “penganggur”, yang terlintas di kepala sering kali adalah sosok yang malas atau tidak punya keahlian. Sepertinya masalahnya tidak sederhana. Kenyataannya, tidak ada orang yang benar-benar pengangguran; yang ada hanyalah orang-orang yang tidak kebagian jatah pekerjaan karena “kursi” yang tersedia memang makin sedikit. Kita harus jujur bahwa penyempitan lapangan kerja adalah sebuah keniscayaan yang tidak bisa dihindari. Dengan kemajuan teknologi dan kecerdasan buatan (AI) yang makin gila-gilaan, posisi yang dulu diisi manusia kini diambil alih oleh mesin demi efisiensi. Ini bukan lagi soal kompetensi individu, melainkan soal panggung ekonomi yang memang secara alami sedang menciut karena manusia tidak lagi dibutuhkan untuk banyak pekerjaan rutin.

Bambang N Prastowo

Ada bahasan menarik tentang resiko menggunakan AI untuk percepatan pengembangan layanan sistem informasi. Ini terkait dengan Biro transformasi digital UGM yang mengembangkan chatbot dengan nama Lisa sebagai interface terintegrasi yang dirancang untuk bisa menjawab seggala pertanyaan tentang UGM.

Alih-alih menyiapkan daftar Q&A (tanya jawab) secara khusus, Lisa dikembangkan menggunakan teknologi machine learning dari masukan web content di bawah domain ugm.ac.id dan mungkin juga berita-berita dari media massa tentang UGM.

Bambang N Prastowo

Ya bagaimana lagi, kita memang sedang dipaksa berubah. Perkuliahan tidak seperti dulu. Perubahan sosial, ekonomi, dan teknologi bergerak jauh lebih cepat daripada ritme sistem pendidikan itu sendiri. Dulu, sekolah dari SD hingga perguruan tinggi, merupakan ritual sosial yang sangat menentukan derajat seseorang. Gelar pendidikan bahkan pernah menjadi penentu langsung pangkat, jabatan, dan gaji pokok tanpa terlalu peduli kompetensi yang didapat dari institusi pendidikannya. Sekarang, gelar tetap dicari, tetapi maknanya bergeser menjadi sekadar tiket administratif. Sementara itu, dunia kerja menuntut keterampilan dan portofolio, bukan sekadar bukti pernah duduk di perguruan tinggi selama empat tahun.

Perubahan juga tampak jelas pada mekanisme kenaikan kelas dan kelulusan. Dahulu, ulangan umum dan ujian akhir berfungsi sebagai penyaring. Yang tidak memenuhi standar mengulang kelas. Saya ingat di SD, dari tahun ke tahun selalu mendapat teman baru sekitar 10% dari yang tinggal kelas, bahkan di kelas 6 SD masih dapat teman baru yang tidak lulus ujian. Kini hampir semua naik kelas dan lulus, karena evaluasi berubah menjadi formalitas birokrasi. Kalau nilai terlalu rendah di suatu sekolah, bisa pindah ke sekolah lain yang masih bisa menerima kenaikan kelasnya.

Bambang N Prastowo

Gelembung finansial selalu datang bersama setiap gelombang teknologi besar. Kita pernah mengalaminya pada akhir 1990-an ketika internet baru dikenal luas, lalu menyaksikannya lagi pada masa keemasan kripto di dekade 2010–2020-an. Kini tanda-tanda serupa muncul di sekitar kecerdasan buatan dan komputer kuantum. Polanya mirip-mirip: euforia investasi yang tumbuh jauh lebih cepat daripada nilai guna riil teknologi yang bersangkutan.

Untuk LLM ai agak beda. Masyarakat pada umumnya tidak lagi sekadar baca beritanya saja tapi bisa coba langsung. AI llm sudah masuk ke ruang kerja, ke dapur, ke ruang kuliah, ke dunia tulis-menulis, dan ke pengembangan perangkat lunak. Saya pakai chatgpt untuk membuat contoh-contoh program di perkuliahan yang sesuai dengan materi yang sedang dibahas. Saya pernah coba masak dengan resep karangan chatgpt, not bad lah rasanya.

Rasanya kita perlu pisahkan pemahaman antara gelembung finansial dari fondasi operasional. Yang disebut bubble pada dasarnya adalah kondisi ketika nilai pasar sebuah teknologi membengkak karena ekspektasi dan ketakutan tertinggal, bukan karena kinerja atau kebutuhan nyata. Dot-com bubble dulu menjadi contoh klasik: perusahaan yang hanya menambahkan akhiran “.com” di namanya bisa memperoleh valuasi miliaran dolar tanpa produk, tanpa pelanggan, bahkan tanpa rencana bisnis yang masuk akal. Para investor tidak membeli perusahaan, mereka membeli mimpi. Ketika akhirnya mimpi itu runtuh pada tahun 2000, pasar saham teknologi jatuh hingga lebih dari tujuh puluh persen, dan hanya segelintir perusahaan seperti Amazon dan Google yang bertahan.

Bambang Nurcahyo Prastowo

Membandingkan manusia dengan mesin, terutama mesin berbasis kecerdasan buatan tidak mudah. Barangnya berbeda: manusia berpikir dan bertindak secara individual, sedangkan mesin adalah konstruksi teknis yang sebagian besar dirancang untuk beroperasi secara kolektif. Manusia sejak lahir mulai belajar dari nol, membangun pengetahuan, pengalaman, dan keterampilan sedikit demi sedikit melalui interaksi dengan lingkungan. Sebaliknya, Mesin AI sering kali tidak perlu “belajar” dari awal setiap kali digunakan. Pengetahuan yang sudah diperoleh sebuah model dapat diwariskan, ditingkatkan, dan disebarkan ke mesin lain sehingga proses belajar berlangsung bertahap dari generasi ke generasi.

Cara manusia dan mesin memperoleh informasi juga sangat berbeda. Manusia biasanya membaca buku sesuai dengan minatnya, dan jumlah bacaan yang bisa dicerna sangat terbatas. Bahkan seorang pembaca tekun seumur hidup pun hanya mampu menguasai sebagian kecil dari total pengetahuan tertulis yang ada. Mesin AI, di sisi lain, dapat diprogram untuk menerima input dari seluruh koleksi buku atau setidaknya jumlah yang melampaui batas kapasitas pembacaan manusia. Dengan demikian, mesin memiliki peluang untuk menyerap referensi dalam skala masif, sesuatu yang tidak mungkin dilakukan manusia tanpa bantuan.