Banyak orang, seperti jurnalis, dengan alasan yang bisa dimengerti, cemas tentang apa artinya kecerdasan buatan generatif bagi masa depan profesi mereka. Hal ini tidak membantu bahwa perkiraan para ahli mengenai masalah ini menawarkan kombinasi kegembiraan yang berlebihan, skeptisisme tajam, dan keputusasaan distopia yang membingungkan.
Namun, beberapa pekerja sudah hidup dalam versi potensial masa depan kecerdasan buatan generatif: programmer komputer.
“Pengembang telah memasuki era kecerdasan buatan,” kata Thomas Dohmke, CEO GitHub. “Satu-satunya pertanyaan adalah, seberapa cepat Anda bergabung? Atau apakah Anda akan terjebak di masa lalu, di sisi yang salah dari ‘polaritas produktivitas’?”
Pada bulan Juni 2021, GitHub meluncurkan versi pratinjau alat pemrograman bernama Copilot, yang menggunakan kecerdasan buatan generatif untuk menyarankan cara menyelesaikan sebagian besar kode begitu seseorang mulai mengetik. Copilot sekarang menjadi alat berbayar yang sangat populer. Pemilik GitHub, Microsoft, mengatakan dalam laporan keuangannya yang terbaru bahwa saat ini ada 1,3 juta akun Copilot berbayar – peningkatan 30 persen dibandingkan dengan kuartal sebelumnya – dan mencatat bahwa 50.000 perusahaan berbeda menggunakan perangkat lunak ini.
Dohmke mengatakan data penggunaan terbaru dari Copilot menunjukkan bahwa hampir setengah dari semua kode yang dihasilkan oleh pengguna adalah hasil dari kecerdasan buatan. Pada saat yang sama, ia mengklaim bahwa tidak ada tanda-tanda bahwa program kecerdasan buatan ini dapat beroperasi tanpa pengawasan manusia. “Ada konsensus yang jelas dari komunitas pengembang setelah menggunakan alat-alat ini bahwa itu harus menjadi satu tim dengan programer pendamping,” kata Dohmke.
Kekuatan Copilot terletak pada cara abstraknya kompleksitas bagi seorang pemrogram yang mencoba menyelesaikan masalah, kata Dohmke. Ia menyamakannya dengan cara bahasa pemrograman modern menyembunyikan detail-detail rumit yang bahasa pemrograman tingkat rendah sebelumnya membutuhkan coder untuk mengatasi. Dohmke menambahkan bahwa programer muda terutama menerima Copilot, dan tampaknya sangat membantu dalam memecahkan masalah coding bagi pemula. (Ini masuk akal jika Anda mempertimbangkan bahwa Copilot belajar dari sejumlah besar kode yang diposting online, di mana solusi untuk masalah pemula lebih banyak daripada contoh kerajinan coding yang rumit dan langka.)
“Kami melihat perkembangan dalam pengembangan perangkat lunak,” kata Dohmke.
Namun, itu tidak berarti permintaan terhadap tenaga kerja pengembang tidak akan berubah oleh kecerdasan buatan. Penelitian GitHub bekerja sama dengan MIT menunjukkan bahwa Copilot memungkinkan para coder yang dihadapkan pada tugas yang relatif sederhana untuk menyelesaikan pekerjaan mereka, secara rata-rata, 55 persen lebih cepat. Peningkatan produktivitas ini menunjukkan bahwa perusahaan dapat menyelesaikan pekerjaan yang sama dengan jumlah programmer yang lebih sedikit, tetapi perusahaan dapat menggunakan penghematan tersebut untuk menghabiskan lebih banyak tenaga kerja pada proyek lain.
Bahkan bagi non-pemrogram, temuan-temuan ini – dan adopsi cepat Copilot – memiliki potensi untuk memberikan pengajaran. Microsoft sedang mengembangkan AI Copilot, seperti yang mereka sebut, yang dirancang untuk membantu menulis email, membuat spreadsheet, atau menganalisis dokumen untuk perangkat lunak Office mereka. Bahkan, mereka memperkenalkan tombol Copilot pada PC Windows terbaru, perubahan tombol keyboard utama pertama mereka dalam beberapa dekade. Kompetitor seperti Google juga sedang membangun alat serupa. Keberhasilan GitHub mungkin membantu mendorong dorongan ini untuk memberikan setiap orang asisten kerja AI.
“Ada bukti empiris dan data yang baik seputar GitHub Copilot dan statistik produktivitas di sekitarnya,” kata CEO Microsoft, Satya Nadella, dalam panggilan pendapatan terbaru perusahaan. Ia menambahkan bahwa ia berharap keuntungan serupa akan dirasakan oleh pengguna Copilot Microsoft lainnya. Microsoft telah membuat situs di mana Anda dapat mencoba Copilot mereka untuk Windows. Saya mengakui bahwa bagi saya tidak jelas seberapa mirip tugas yang mungkin ingin Anda lakukan di Windows dengan tugas yang Anda lakukan di GitHub Copilot, di mana Anda menggunakan kode untuk mencapai tujuan yang jelas.
Ada efek samping potensial lain dari alat seperti GitHub Copilot selain penggantian pekerjaan. Misalnya, ketergantungan yang meningkat pada otomatisasi dapat menyebabkan lebih banyak kesalahan muncul dalam kode. Satu studi terbaru mengklaim menemukan bukti tren seperti itu – meskipun Dohmke mengatakan bahwa studi tersebut hanya melaporkan peningkatan kesalahan secara umum sejak Copilot diperkenalkan, bukan bukti langsung bahwa asisten AI tersebut menyebabkan peningkatan kesalahan. Meskipun ini benar, tampaknya wajar untuk khawatir bahwa pemrogram yang kurang berpengalaman mungkin melewatkan kesalahan saat mengandalkan bantuan AI, atau bahwa kualitas keseluruhan kode mungkin menurun karena autocompletion.
Dengan popularitas Copilot, tidak lama lagi kita akan memiliki lebih banyak data tentang pertanyaan itu. Mereka di antara kita yang bekerja dalam pekerjaan lain mungkin segera mengetahui apakah kita akan mengalami peningkatan produktivitas yang sama seperti para programmer – dan gejolak perusahaan yang datang bersamanya.