Penggunaan teknologi kecerdasan buatan (AI) generatif kini semakin meluas daripada chatbot yang menulis emel hinggalah sistem yang mampu menghasilkan imej dan video yang menakjubkan. Ia menjanjikan peningkatan kecekapan yang besar. Namun, semakin banyak kajian dan pandangan pakar menunjukkan ada risiko yang serius di sebalik kemudahan ini.
Dikatakan bahawa pergantungan berlebihan terhadap alat AI yang berkuasa ini boleh menyebabkan manusia dan juga model AI itu sendiri menjadi kurang bijak atau ‘tumpul’ daripada segi kebolehan berfikir. Kajian menunjukkan ada kaitan langsung antara kekerapan seseorang menggunakan AI dan kemerosotan dalam kemahiran berfikir secara kritikal. Ini berlaku kerana ramai orang mula ‘memindahkan’ tugas berfikir mereka kepada AI.
Mereka tidak lagi membuat analisis mendalam sendiri, sebaliknya menyerahkan tugasan berat itu kepada AI sepenuhnya. Lama-kelamaan, tabiat ini boleh membawa kepada ‘kemerosotan kognitif’ di mana keupayaan mental kita untuk menyelesaikan masalah, menganalisis fakta dan berfikir secara kreatif menjadi lemah akibat kurang digunakan. Situasi ini umpama bagaimana ramai kini sukar menghafal jalan sendiri tanpa bantuan aplikasi navigasi atau terlalu percaya padanya tanpa soal.
Ancaman ‘Model Collapse’ dalam pembangunan AI
Bukan sekadar kesan terhadap minda manusia, pergantungan melampau kepada AI turut memberi ancaman serius kepada model AI itu sendiri. Isu ini dikenali sebagai model collapse atau data collapse. Model AI generatif belajar daripada jumlah data yang sangat besar yang kebanyakannya diambil daripada kandungan yang dihasilkan manusia di internet.
Namun, apabila semakin banyak kandungan yang dijana oleh AI memenuhi internet, set data latihan pada masa hadapan akan turut dipenuhi dengan data buatan ini. Apabila model AI baru dilatih menggunakan data yang sudah ‘dicemari’ dan tidak asli ini, mereka bukan sahaja mengambil kesilapan dan bias daripada data tersebut, malah berpotensi memperbesarkannya. Hasilnya, kandungan yang dijana AI akan menjadi semakin generik, berulang-ulang dan kurang asli.
Malah, model AI mungkin akan ‘lupa’ butiran penting yang jarang muncul atau maklumat kompleks yang memerlukan pemahaman mendalam contohnya seperti menghasilkan gambar dengan jari lebih daripada lima. Beberapa kajian menunjukkan bahawa hanya 1 peratus kandungan buatan dalam kitaran latihan berterusan pun sudah cukup untuk menyumbang kepada kemerosotan kualiti AI dari satu generasi ke generasi seterusnya.
Kumpulan penyelidikan Epoch AI menganggarkan bahawa bekalan data teks berkualiti tinggi yang dihasilkan manusia mungkin akan habis sekitar tahun 2026 hingga 2032 jika trend semasa berterusan. Ini menjadikan risiko model collapse semakin mendesak.
Pelaburan dalam data berkualiti: Strategi yang kritikal
Untuk mengelakkan model collapse dan memastikan AI terus berkembang dengan baik, syarikat-syarikat kini melabur besar dalam mendapatkan data berkualiti tinggi yang dihasilkan manusia. Ini bermakna data mesti menepati piawaian ketat daripada segi ketepatan, kebolehpercayaan fakta dan kepelbagaian topik, gaya penulisan serta latar belakang demografi. Data juga mesti bebas daripada kesilapan teknikal, pendua dan ‘bunyi’ (noise) yang tidak diperlukan.
Proses pengumpulan dan penyediaan data semata-mata untuk model AI generatif berskala besar boleh menelan belanja ratusan ribu ringgit. Kini, syarikat AI mula menjalin perjanjian langsung dengan penerbit kandungan utama seperti Reuters dan TIME untuk mendapatkan akses kepada koleksi kandungan yang disahkan dan ditulis manusia.
Terdapat juga trend yang semakin meningkat di mana pencipta kandungan individu dibayar untuk karya asli tidak diterbitkan atau kandungan khusus. Peralihan ini didorong oleh keperluan mendesak terhadap data baharu yang bersih dan tidak tercemar, selain mematuhi isu undang-undang dan etika berkaitan hak cipta.
Perubahan terhadap kemahiran peringkat permulaan dalam era AI
Kemunculan AI generatif turut memberi kesan kepada pasaran pekerjaan terutama bagi jawatan peringkat permulaan. Walaupun AI mampu mengautomasikan tugasan rutin, ia juga mencipta peluang baharu yang memerlukan kebolehan manusia tertentu. Jawatan baharu ini termasuk kerja seperti anotasi dan pelabelan data khusus di mana pekerja menggunakan pertimbangan manusia untuk memberikan input terperinci bagi melatih AI.
Selain itu, semakin banyak peranan yang memerlukan individu menyemak dan memperkemas output AI termasuk membetulkan kesalahan, mengenal pasti bias dan menambah unsur ‘manusiawi’. Peranan-peranan ini menekankan keperluan kepada kemahiran yang melengkapi AI – terutama dalam aspek berfikir secara kritikal, memahami konteks dan mematuhi piawaian kualiti yang kompleks.
Adakah anda rasa penggunaan AI secara berlebihan boleh menjejaskan kebolehan berfikir manusia dan juga kualiti AI itu sendiri? Pernah tak anda rasa terlalu bergantung pada AI generatif atau chatbot kebelakangan ini? Kongsi pendapat anda di Facebook kami tentang berita ini dan teruskan bersama Rakan Teknologi Utama Malaysia untuk berita teknologi terkini.
