SUMBAR

Refleksi Akhir Tahun SMSI 2022: Artificial Intellegence ChatGPT Sebagai Tantangan Baru Jurnalistik

          Refleksi Akhir Tahun SMSI 2022: Artificial Intellegence ChatGPT Sebagai Tantangan Baru Jurnalistik
Refleksi Akhir Tahun SMSI 2022: Artificial Intellegence ChatGPT Sebagai Tantangan Baru Jurnalistik
"Orang yang pesimis selalu melihat kesulitan di setiap kesempatan. Tetapi orang yang optimis selalu melihat kesempatan dalam setiap kesulitan."

Imam Ali Kwh

REVOLUSI yang merubah kehidupan manusia pada dasarnya dimulai pada 1776 ketika James Watt menemukan mesin uap. 

Diantara efek temuan mesin uap ketika kapal laut bisa berlayar 24 jam menggantikan otot manusia. Berlayar menjadi lebih cepat dan lebih mudah sehingga imperialisme global pun bisa melebarkan sayapnya dengan cepat. 

Setelah itu revolusi kehidupan manusia berlanjut ketika Thomas Alfa Edison menemukan listrik. Energi baru yang lebih bersih dan dan ramah lingkungan sehingga industri bisa bergerak lebih cepat.

Perubahan berlanjut ketika manusia menemukan komputer dan robot. Sebuah mesin yang bisa bergerak  secara otomatis. Komputer dan robot, bukan hanya menggantikan otot manusia, tapi juga otak manusia.

Setelah itu, kehidupan manusia berubah dikarenakan munculnya teknologi siber. Sebuah era dimana pertukaran data (Big Data) yang menghasilkan teknologi cerdas 
Begitulah kira-kira paparan Working Group on Industri 4.0 bentukan pemerintah Federal Jerman. Sebuah kelompok kerja yang bertugas untuk mempetakan dan merumuskan strategi industri kedepan.

Paparan Working Group inilah yang kemudian menjadi bahan pijakan berbagai negara dalam merumuskan kebijakan pengembangan industrinya. Diantaranya adalah Indonesia.

Bila insan pers menjadikan paparan di atas sebagai salah satu rujukan, maka kita akan menemukan betapa insan pers selalu menghadapi tantangan dan ancaman dalam setiap fasenya. 

Namun insan pers selalu menghadapi semuanya dengan cara kreatif. Meski awalnya mengancam, namun dinamika di setiap fase bukan hanya memperkuat kerja-kerja jurnalistik tapi juga membuat pola baru kerja jurnalistik. 

Kita umpamakan saja masa ketika listrik menjadi sumber energi utama. Listrik mungkin menghasilkan Radio dan Televisi sebagai kompetitor baru media cetak. Namun listrik juga yang mengakselarasi kerja media cetak yang awalnya mencetak hanya berdasar pada temuan mesin cetak Guttenberg. 

Pada satu sisi listrik mungkin bisa mengakselarasi industri media cetak yang memproduksi tulisan melalui mesin Guttenberg. Bahkan pada akhirnya dua jenis media ini bisa berjalan beriringan di mana masing-masing mempunyai pasar tersendiri.

Begitu juga ketika manusia memasuki fase komputerisasi (Industri 3.0) Era ini mungkin tidak melahirkan media baru, tetapi berhasil memperkuat cara kerja media cetak dan elektronik.

Proses menulis, mencetak berita, membuat program media elektronik sangat terbantu dengan adanya komputer. Ketika komputer berkonvergensi dengan internet, insan pers juga menghadapi masa ini dengan lincah dengan melahirkan media online. 

Namun situasi berbeda ketika kita memasuki era Industri 4.0 atau era yang sedang kita hadapi sekarang. Pada era berdasar sistem otomatis, Internet of Think dan Machine Learning ini, Pers sepertinya masih gelagapan mencari cara untuk menghadapinya. 

Transformasi digital yang menjadi keharusan di era ini, belum bisa dilakukan dengan baik. Mungkin bila kita lihat semuanya dalam dimensi waktu, maka kita masih di era-era awal menghadapi transformasi digital. Era yang bukan hanya sangat menyulitkan, tapi juga sangat menentukan. 

Untuk mengetahui terjadinya transformasi digital pada fase ini, kita mungkin bisa melihat dengan apa yang terjadi di bidang transportasi dan akomodasi. Pada era ini kita melihat munculnya perusahaan-perusahaan seperti Uber, AliBaba, Airbnb.

Perusahaan yang tiba-tiba besar padahal tidak memiliki infrastuktur bisnis sepadan seperti biasanya. Bila Uber adalah perusahaan taksi terbesar tanpa memiliki kendaraan, maka Ali Baba adalah retailer terbesar tapi tidak memiliki gudang penyimpanan (inventory). Begitu juga dengan Airbnb sebagai perusahaan akomodasi terbesar tapi tidak mempunyai real estate sendiri.

Seirama dengan yang terjadi di dunia transportasi dan akomodasi, hal yang sama juga terjadi di media. Pada era ini juga media mendapat kompetitor baru yang lebih gigantik yang juga tidak mempunyai karya jurnalistik seperti media, yaitu digital platform. 

Mereka bekerja layaknya media, tapi tidak pernah melakukan kerja-kerja jurnalistik seperti media. Digital platform seperti Google, Facebook adalah perusahaan media dan perusahaan periklanan terbesar dunia, tapi tidak pernah memproduksi konten seperti yang dilakukan media. 

Situasi ini bukan hanya dialami di Indonesia yang mendorong Dewan Pers membuat Task Force Media Sustainability, namun juga dialami di negara-negara lain. 

Namun seperti yang disampaikan sebelumnya, ini baru tahap awal tantangan di era siber. Digital Platform baru diantara tantangan media di era transformasi digital. 

Media dengan kerja-kerja jurnalistik, beberapa waktu lalu menghadapi tantangan baru yang sepertinya akan lebih pelik yaitu munculnya ChatGPT.

Aplikasi yang rilis pada 30 November 2022 ini, menghebohkan dunia internet karena bisa melakukan banyak hal yang biasa dikerjakan manusia. Padahal masih dalam tahap percobaan. 

ChatGPT adalah chatbot AI (Artificial Intellegence). Program komputer berupa robot virtual yang bisa membuat percakapan layaknya manusia biasa. Sangat natural sehingga bisa diperintah membuat essay dan puisi. 

Meski laman resminya mengatakan bahwa aplikasi ini belum optimal menyelesaikan soal-soal matematika, tapi beberapa persamaan matematika yang rumit masih bisa diselesaikan. 

Bahkan beberapa programmer melihat ChatGPT bisa membuat coding dengan mahir. 

ChatGPT dikeluarkan oleh OpenAI. Sebuah perusahaan riset bidang Artificial Intellegence yang diantara pendirinya adalah Elon Musk. Microsoft tercatat sebagai salah satu perusahaan yang mendukung OpenAI ini. 

Untuk melihat bagaimana ChatGPT menjadi tantangan baru bagi kerja-kerja jurnalistik, mari kita telusuri sistem kerja ChatGPT sedari awal. 

Sistem kerja ChatGPT tidak bisa dilepaskan dari sistem pengolahan data pada mesin pembelajaran (Machine Learning) yang menjadi nyawa Industri 4.0. 

Para ilmuwan data sendiri secara umum melihat pengolahan data dibagi pada tiga model berbeda; supervised learning, unsupervised learning dan reinforcement learning. 

Bila kita bertanya pada ChatGPT apa itu supervised learning, aplikasi ini akan menjawab bahwa supervised learning adalah algrotima machine learning dimana data yang ada diberi label terlebih dahulu. Setelah itu akan dibuat klasifikasi (classification) atau memprediksi nilai selanjutnya (regresi).

Jawaban ChatGPT ini seleras dengan pendapat Rudolph Russel dalam “Machine Learning: Step-by-Step Guide to Implement Machine Learning Algorithms with Python” yang ditulis tahun 2018. 

Menurut Russel supervised learning itu “In this type of machine learning system, the data that you feed into the algorithm, with the desired solution, are referred to as ‘label’”

Adapun unsupervised learning menurut Russel “In this type of machine learning system, you can guess that the data is unlabeled”. 

Perihal ini, ChatGPT mempunyai penjelasan lebih panjang. Bahwa unsupervised learning adalah teknik machine learning dimana sebuah algoritma diberi data tanpa label untuk menemukan struktur tersembunyi dalam data. 

Di antaranya dengan memilah data-data yang mempunyai kaitan paling dekat untuk dijadikan satu kluster (clusterring). 

Melalui dua jenis algoritma Machine Learning, dunia perbankan bisa membuat kluster antara nasabah layak diberi kredit, rentan dan tidak layak dengan sangat mudah. 

Atau dunia usaha bisa memprediksi harga sebuah rumah di sebuah lokasi tertentu di masa yang akan datang. Juga dengan sangat mudah dan akurat. 

Namun reinforcement learning mempunyai cara kerja berbeda. “Reinforcement learning is another type of machine-learning system. An agent ‘AI system’ will observe the environment, perform given actions, and then receive rewards in return. With this type, the agent must learn by it self.” Begitu kata Russel.

Dalam algoritma reinforcement learning, ada sistem yang ditata supaya bisa belajar sendiri dengan cara interaksi aktif dengan lingkungannya. 

Semua feedback yang ada, dijadikan bahan untuk peningkatan performa. Algoritma inilah yang menjadi dasar kerja AI
Diantara produk AI yang sudah sangat dikenal adalah AlphaGo.

Program komputer buatan Google untuk memainkan Go. Go sendiri adalah Catur Cina yang dianggap permainan paling rumit di dunia. Dalam konteks ChatGPT sendiri, mungkin AlphaGo inilah yang bisa kita jadikan bahan perbandingan.

Setelah melanjutkan projek AlphaGo, Google beberapa kali menghadapkan produk AI ini melawan Master Go. Awalnya, AlphaGo kerap dikalahkan. Namun seiring waktu, AlphaGo bisa mengalahkan manusia.

Diantaranya mengalahkan Lee Se-Dol dari Korea Selatan. AlphaGo menang di tiga ronde pertama dari lima ronde yang direncanakan. Puncaknya adalah ketika mengalahkan Juara Dunia Go dari Cina, Ke-Jie. 

Meski menang tipis, AlphaGo menang di ronde pertama dari tiga ronde yang dijadwalkan.

Menurut Jie, sebelumnya cara berpikir AlphaGo masih seperti manusia. Namun sekarang, AlphaGo sudah seperti Dewa.

Bila ChatGPT dan AlphaGo adalah produk AI, maka tidak mustahil bila projek OpenAI ini akan berjalan seperti AlphaGo.

Terlebih laman ChatGPT sendiri mengatakan bahwa mereka adalah contoh model pemprosesan bahasa alami (Natural Language Processing, NLP). 

NLP sendiri adalah diantara bidang AI yang memungkinkan komputer untuk memahami dan berkomunikasi dalam bahasa alami manusia. 

Pada masa percobaan seperti sekarang, essay atau tulisan yang dibuat ChatGPT mungkin tidak bisa mengalahkan essay atau tulisan yang dibuat para jurnalis. 

Bahkan ChatGPT sendiri mengakui bila dia bukan aplikasi yang bisa mengakses internet sehingga informasinya tidak up to date. 

Namun tidak tertutup kemungkinan bila kerja-kerja jurnalistik para wartawan juga bisa digantikan ChatGPT. 

Hanya dengan menuliskan beberapa perintah saja, maka ChatGPT bisa memproduksi tulisan sebagaimana layaknya para jurnalis. Bahkan mungkin lebih. 

Namun seperti yang diungkapkan di atas, ini baru tantangan di masa-masa awal. Tantangan yang bukan hanya sangat sulit untuk ditundukan, tetapi juga sangat menentukan.

Kesalahan dan keberhasilan dalam menghadapinya, akan menentukan masa depan media umumnya dan kerja-kerja jurnalistik khususnya.

*Penulis: Delianur, Wakil Ketua  Umum Serikat Media Siber Indonesia /SMSI Pusat
Sebelumnya
« Prev Post
Selanjutnya
Next Post »
Update berita pilihan dan breaking news setiap hari dari BentengSumbar.com di Google News
Silahkan ikuti konten BentengSumbar.com di Instagram @bentengsumbar_official, Tiktok dan Helo Babe. Anda juga dapat mengikuti update terbaru berita BentengSumbar.com melalui twitter: