Pemimpin pemikiran
AI dan Kehancuran Media yang Akan Datang
Hari ini, para jurnalis sering memperingatkan bahwa AI mungkin memiliki efek bencana pada kemanusiaan. Kekhawatiran ini berlebihan sehubungan dengan kemanusiaan secara keseluruhan. Namun, mereka sebenarnya cukup presien sehubungan dengan jurnalis itu sendiri.
Untuk memahami mengapa, mari kita lihat lebih dekat sub-disiplin yang kita sebut AI secara kolektif. AI adalah istilah payung terbesar, tetapi kita dapat memecahnya menjadi sistem berbasis aturan dan sistem pembelajaran mesin. Sistem pembelajaran mesin dapat dibagi berdasarkan aplikasinya (video, gambar, bahasa alami, dll). Di antara ini, kita telah melihat kemajuan terbesar dalam pemrosesan bahasa alami. Secara khusus, kita telah melihat penemuan model transformer pada tahun 2017, diikuti oleh pertumbuhan cepat dalam ukuran transformer. Setelah model melebihi 7 miliar parameter, biasanya disebut sebagai model bahasa besar (LLM).
Kemampuan inti (jika kita bisa menyebutnya demikian) dari LLM adalah kemampuannya untuk memprediksi kata berikutnya yang paling mungkin dalam blok teks yang tidak lengkap. Kita dapat menggunakan mekanisme prediktif ini untuk menghasilkan blok teks besar dari awal, dengan meminta LLM untuk memprediksi satu kata pada satu waktu.
Jika Anda melatih LLM pada dataset besar dengan kualitas yang bervariasi, mekanisme prediktif ini sering menghasilkan tulisan yang buruk. Ini adalah kasus dengan ChatGPT saat ini. Ini adalah alasan mengapa, setiap kali saya membahas topik ini dengan jurnalis, saya menemukan skeptisisme – jurnalis melihat bagaimana ChatGPT menulis dengan buruk, dan mereka menganggap AI tidak mengancam mereka karena tidak kompeten.
Tapi ChatGPT bukanlah satu-satunya LLM di luar sana. Jika LLM dilatih pada dataset yang dipilih dengan hati-hati yang berisi teks yang ditulis oleh jurnalis terbaik – dan tidak ada orang lain – maka itu akan mengembangkan kemampuan untuk menulis seperti jurnalis terbaik.
Berbeda dengan jurnalis, bagaimanapun, LLM ini tidak memerlukan gaji.
Menulis vs. Mengetahui Apa yang Harus Ditulis
Sebelum kita melanjutkan, kita perlu membedakan antara mekanika menulis dan kreativitas yang diperlukan untuk mengetahui apa yang layak ditulis. AI tidak bisa mewawancarai pembocor atau mengganggu seorang politisi sampai politisi itu secara tidak sengaja mengatakan kebenaran.
AI tidak bisa mengumpulkan informasi. Tapi itu bisa mendeskripsikan informasi yang dikumpulkan oleh manusia dengan cara yang fasih. Ini adalah keterampilan yang dulunya dimiliki oleh jurnalis dan penulis. Mereka tidak lagi memilikinya.
Dengan tingkat kemajuan saat ini, dalam waktu satu tahun, AI bisa menulis lebih baik dari 99% jurnalis dan penulis profesional. Ini akan dilakukan secara gratis, sesuai permintaan, dan dengan throughput yang tidak terbatas.
Ekonomi Penulisan Tanpa Biaya
Siapa pun yang memiliki daftar fakta untuk disampaikan akan dapat mengubah fakta-fakta tersebut menjadi artikel yang ditulis dengan baik. Siapa pun yang menemukan artikel tentang subjek apa pun akan dapat menghasilkan artikel lain, yang mencakup subjek yang sama. Artikel turunan ini akan sama bagusnya dengan yang pertama, dan tidak akan menjiplak atau melanggar hak ciptanya..
Biaya marginal konten tertulis akan menjadi nol.
Saat ini, ekonomi media tertulis didasarkan pada tenaga kerja manusia. Konten yang ditulis dengan baik langka, jadi memiliki nilai. Industri seluruhnya dibangun untuk menangkap nilai ini.
Ketika AI dapat menghasilkan konten berkualitas tinggi secara gratis, fondasi keuangan dari industri ini akan runtuh.
Penghapusan Publikasi
Pertimbangkan publikasi tradisional. Selama beberapa dekade, perusahaan seperti The New York Times telah mempekerjakan penulis terampil untuk menghasilkan jumlah artikel terbatas setiap hari (biasanya sekitar 300). Model ini secara inheren dibatasi oleh jumlah penulis dan biaya yang terlibat.
Dalam dunia di mana AI dapat menghasilkan jumlah artikel yang tidak terbatas tanpa biaya, mengapa membatasi produksi pada jumlah tertentu? Mengapa tidak membuat konten yang dipersonalisasi untuk setiap pembaca, disesuaikan dengan minat mereka dan dihasilkan sesuai permintaan?
Dalam paradigma baru ini, model periode dan jumlah artikel tetap menjadi usang. Publikasi dapat beralih ke model di mana konten terus-menerus dibuat dan dipersonalisasi, memenuhi kebutuhan spesifik setiap pembaca. Satu pembaca mungkin membutuhkan satu artikel setiap hari. Yang lain mungkin membutuhkan 5000.
Publikasi yang produk utamanya adalah mengemas 300 artikel ke dalam satu edisi harian akan punah.
Mesin Pencari Menjadi Mesin Jawaban
Mesin pencari bertindak sebagai distributor, menghubungkan pengguna dengan konten yang sudah ada. Untuk mencapai ini, mereka melakukan empat langkah.
Pertama, mereka mengindeks sejumlah besar konten yang sudah ditulis. Kedua, mereka menerima kueri dari pengguna. Ketiga, mereka mencari konten yang sudah ditulis untuk menemukan item yang relevan dengan kueri pengguna. Dan keempat, mereka mengurutkan konten yang ditemukan dan menampilkan daftar hasil yang diurutkan kepada pengguna.
Jika konten dapat dibuat sesuai permintaan, secara gratis, maka mengapa mesin pencari akan mengembalikan konten yang sudah ada kepada pengguna? Mereka bisa saja menghasilkan jawaban itu sendiri. Pengguna pasti lebih senang dengan satu jawaban untuk kuerinya, daripada daftar panjang hasil yang kualitasnya mungkin bervariasi.
Sekarang mari kita pertimbangkan langkah logis berikutnya. Jika mesin pencari tidak lagi mengarahkan pengguna ke konten yang ditulis oleh orang lain, apa yang akan terjadi pada “ekonomi konten”?
Sebagian besar konten di internet ditulis untuk dimonetisasi. Orang menulis artikel, menduduki peringkat di Google, menerima lalu lintas, dan mengubahnya menjadi pendapatan (menggunakan iklan, tautan afiliasi, atau penjualan langsung produk atau jasa).
Apa yang akan terjadi pada ekosistem ini ketika lalu lintas menghilang?
Media Sosial: Domino Berikutnya
Platform media sosial awalnya dirancang untuk memfasilitasi interaksi antara pengguna. Saya sudah cukup tua untuk mengingat hari-hari ketika orang masuk ke Facebook untuk menulis di dinding teman, mengetuk, atau melemparkan domba virtual ke seseorang.
Media sosial hari ini berbeda. Jumlah pengikut yang paling umum yang dimiliki pengguna di Instagram adalah nol. Jumlah pengikut yang kedua paling umum adalah satu. Sebagian besar tampilan, bagian, komentar, dan pengikut dikumpulkan oleh sejumlah kecil pembuat konten profesional. Sebagian besar pengguna tidak memposting apa pun dan tidak diikuti oleh siapa pun.
Singkatnya, sebagian besar pengguna mengunjungi media sosial untuk menemukan konten yang mungkin mereka nikmati. Perusahaan media sosial bertindak sebagai distributor, sama seperti mesin pencari. Perbedaan utama antara Facebook dan Google adalah bahwa Google menggunakan kueri untuk memilih konten, sedangkan Facebook memilih konten tanpa kueri.
Jika ini masalahnya, maka langkah berikutnya menjadi jelas. Mengapa media sosial mempromosikan konten yang dibuat pengguna, ketika mereka dapat menghasilkan konten berbasis AI sesuai permintaan? Teks saja pada awalnya, mungkin, tetapi akhirnya gambar dan video juga.
Dan ketika media sosial tidak lagi mengarahkan pengguna ke konten yang dibuat oleh pembuat, apa yang akan terjadi pada “ekonomi pembuat”?
Analologi Replikator Star Trek
Kita memasuki paradigma baru di mana AI berfungsi sebagai replikator Star Trek untuk konten.
Dalam Star Trek, tidak ada kebutuhan untuk petani yang menanam makanan, toko yang menjual makanan, koki yang memasak makanan, atau pelayan yang menyajikan makanan. Replikator dapat membuat makanan apa pun yang Anda inginkan, sesuai permintaan, dengan mengubah bahan baku langsung menjadi produk akhir.
Demikian pula, saya tidak melihat tempat bagi perusahaan mana pun yang membuat konten tertulis, mendistribusikan konten tertulis, mencampur konten tertulis dengan cara khusus, atau menyajikan konten yang sudah ada kepada pengguna. Fungsi yang paling berharga hanya akan menjadi pengumpulan bahan baku dan mengubahnya menjadi produk akhir sesuai permintaan.
Kita masih membutuhkan cara untuk membuat informasi yang belum ada sebelumnya dan mengumpulkan informasi yang belum tersedia sebelumnya. Semua yang lain akan dicapai oleh mesin AI yang mengubah informasi yang tersedia menjadi konten yang dipersonalisasi.
Implikasi untuk Pembuat dan Distributor Konten
Pedagang sering berbicara tentang “eksposur positif” dan “eksposur negatif”. Cara termudah untuk memahami konsep ini adalah dengan bertanya pada diri sendiri – jika hal ini naik, apakah saya akan diuntungkan atau dirugikan?
AI sedang naik. Dan itu sedang naik terutama cepat di bidang seperti bahasa alami dan konten yang dihasilkan manusia. Pertanyaan yang harus diajukan oleh setiap profesional adalah – apakah saya memiliki eksposur positif atau negatif terhadap AI saat ini?
Jika Anda adalah pembuat konten – katakanlah, sebuah publikasi berita – dan struktur biaya Anda tidak nol, maka Anda mungkin dalam masalah. Anda akan segera bersaing dengan pembuat konten yang biayanya nol, dan itu bukanlah persaingan yang bisa Anda menangkan. Dalam kemungkinan besar, Anda memiliki tepat 3 pilihan: keluar dari pasar; mengurangi biaya Anda menjadi nol (dengan menjadi perusahaan AI); atau bangkrut.
Jika Anda berada di sisi distribusi, Anda mungkin memiliki waktu lebih lama sebelum dampak penuh mencapai garis bawah Anda. Efek jaringan akan membantu Anda menunda gangguan selama beberapa tahun. Tapi akhirnya, hal-hal yang harus terjadi, akan terjadi. Mesin pencari menggantikan direktori web. Umpan menggantikan sebagian besar fungsi yang dilayani oleh mesin pencari sebelumnya. Dan segera, pembuatan konten sesuai permintaan akan menggantikan keduanya.
Peran Pemerintah dan Regulasi
Sebagai seseorang yang lahir di Uni Soviet, saya tidak terlalu menyukai pemerintah yang mengatur ucapan. Bahaya moralnya biasanya lebih tinggi daripada manfaat sementara yang mungkin dibawa oleh regulasi tersebut.
Namun, saya pikir pemerintah mungkin memiliki peran penting dalam menentukan bagaimana hal ini terjadi.
Kita memiliki contoh baik dan buruk dari regulasi pemerintah dan efeknya pada industri. “26 kata yang menciptakan internet” tumbuh menjadi industri yang bernilai triliunan dolar. Regulasi ISP pada 1990-an, bagaimanapun, menurunkan jumlah ISP di AS dari lebih dari 3000 menjadi 6, dan menghasilkan situasi di mana konsumen AS memiliki akses bandwidth terburuk di dunia yang maju.
Ketika diminta untuk memberikan rekomendasi, saya biasanya menunjukkan tiga cara di mana regulasi pemerintah dapat membantu, bukan menghambat, perkembangan ekosistem baru ini:
1. Wajibkan interoperabilitas, dan buatlah lebih mudah bagi konsumen untuk beralih penyedia.
Kapitalisme bekerja seperti seleksi alam – perusahaan yang melakukan hal-hal dengan lebih baik atau lebih efisien akan tumbuh lebih cepat daripada perusahaan yang tidak. Mekanisme “kunci” yang membuatnya lebih sulit untuk beralih, seperti ketidakmampuan untuk mengekspor data dari layanan dan memindahkannya ke pesaing, memperlambat evolusi ini dan menghasilkan pertumbuhan yang lebih rendah.
Jika pemerintah dapat mewajibkan interoperabilitas di seluruh industri teknologi, kita akan melihat lebih banyak fitur dan perilaku yang baik yang dihargai. Kita akan menciptakan insentif bagi perusahaan untuk berinovasi dalam hal-hal yang diinginkan orang, bukan berinovasi dalam cara untuk mendapatkan lebih banyak dari audiens yang terjebak.
2. Enforce antitrust dengan fokus pada penyalahgunaan monopoli, bukan risiko monopoli.
Kita semua tahu bahwa ketika dua perusahaan bergabung, entitas yang dihasilkan mungkin menjadi besar dan memiliki kekuatan yang tidak seimbang relatif terhadap pelanggannya. Tapi keberadaan kekuatan yang tidak seimbang tidak selalu menyebabkan layanan yang buruk atau harga yang predator.
Sementara itu, perusahaan yang sudah memiliki kekuatan yang tidak seimbang sering terlibat dalam perilaku anti-kompetitif di depan mata kita. Dan yet, FTC fokus pada memblokir merger dan akuisisi.
Jika pemerintah fokus pada melarang dan penegakan ketat praktik anti-kompetitif seperti dumping dan pembundelan, terutama terkait dengan produk teknologi yang digunakan oleh sebagian besar populasi, seluruh sistem akan menjadi tidak tersumbat.
Beberapa contoh spesifik mungkin membantu mengilustrasikan poin ini.
Menyediakan browser, yang merupakan perangkat lunak yang sangat kompleks yang membutuhkan biaya miliaran dolar untuk dikembangkan, secara gratis – adalah contoh jelas dumping. Perusahaan browser baru seperti Cliq atau Brave menemukan sulit untuk berinovasi dalam ruang ini karena pesaing mereka yang jauh lebih besar memberikan produk yang mahal ini secara gratis. Hasilnya adalah semua browser terlihat sama hari ini, dan tidak ada inovasi signifikan dalam ruang ini sejak 2016.
Menyediakan aplikasi pesan perusahaan sebagai bagian dari suite pengeditan dokumen yang setiap bisnis harus beli – adalah contoh jelas pembundelan. Bahkan startup yang sangat sukses seperti Slack pada dasarnya dipaksa untuk menjual diri kepada perusahaan yang lebih besar, hanya untuk dapat bersaing sebagai produk berbayar di ruang di mana pesaing utamanya dibundel dengan sesuatu yang pelanggan harus miliki secara gratis.
Ketika AI berkembang menjadi ekosistem baru yang lebih besar dari internet, kita pasti akan melihat penyalahgunaan yang lebih besar dalam ruang yang baru ini – kecuali pemerintah campur tangan dan memastikan bahwa dumping dan pembundelan tidak menguntungkan.
3. Pertimbangkan cara untuk mensubsidi atau melindungi penciptaan konten asli.
Pemerintah mendanai penelitian dasar dan ilmu pengetahuan melalui hibah dan subsidi lainnya. Ini juga melindungi ide baru yang ditemukan orang dalam penelitian mereka melalui paten. Alasan kedua mekanisme ini diperlukan adalah bahwa menyalin ide yang berhasil jauh lebih murah daripada menghasilkan ide baru yang berhasil. Tanpa intervensi, ini mungkin menyebabkan tragedi umum di mana semua orang menyalin dari tetangga mereka dan tidak ada yang menciptakan apa pun yang baru.
Dalam jurnalisme, dan penciptaan konten pada umumnya, mekanisme ini tidak diperlukan karena menyalin tanpa melanggar hak cipta adalah proses yang sulit. Tapi dengan munculnya AI, ini tidak lagi benar. Ketika harga mengutip tulisan orang lain mendekati nol, kita akan membutuhkan mekanisme untuk mendorong sesuatu selain mengutip – dan jawaban terbaik mungkin terlihat banyak seperti yang kita miliki dalam penelitian dasar hari ini.
Membuat yang Terbaik dari Tantangan Ini
Transformasi yang dibawa oleh AI adalah salah satu tantangan terbesar yang dihadapi kemanusiaan hari ini. Jurnalis dan pembuat konten lainnya akan terkena dampak pertama. Distributor konten akan mengikuti tidak lama kemudian. Kita akan akhirnya memasuki paradigma yang sama sekali baru, yang saya sebut sebagai model “Replicator Star Trek” untuk penciptaan dan distribusi konten.
Kita memiliki kesempatan di sini untuk membangun sesuatu yang jauh lebih baik dari yang ada hari ini. Sama seperti penemuan mesin cetak mengarah pada Pencerahan, penemuan AI bisa mengarah pada Pencerahan kedua. Tapi sayangnya, tidak semua kemungkinan masa depan itu baik. Kita harus mendorong evolusi ini ke arah yang benar.












