Dari Melindungi Paus hingga Kemudahan yang Meningkat, Apa yang Tidak Bisa Dilakukan AI?

Artificial Intelligence continues to become more common in everyday lives. The introduction of LLMs (Large Language Models) like ChatGPT placed AI in everyone’s hands. However, the technology was already well on its way to changing lives far before LLMs ever hit the market. Here’s a glimpse into what AI can’t do currently and where it will end up in the future.

Evolusi AI

The AI sector has undergone numerous iterations based on the technology’s capabilities and accessibility. The concept of human-like machines dates back to ancient times. The Renaissance revived these concepts, and famous inventors like Leonardo da Vinci demonstrated the concept with automatons in 1495.

Kecerdasan buatan terus menjadi lebih umum dalam kehidupan sehari-hari. Perkenalan LLM (Model Bahasa Besar) seperti ChatGPT menempatkan AI di tangan semua orang. Namun, teknologi ini sudah berada di jalur yang tepat untuk mengubah kehidupan jauh sebelum LLM muncul di pasar. Berikut sekilas tentang apa yang belum dapat dilakukan AI saat ini dan ke mana ia akan menuju di masa depan.

Kecerdasan buatan seperti yang kita lihat hari ini dapat ditelusuri kembali ke Mesin Turing Universal Alan Turing pada tahun 1935. Hanya 15 tahun kemudian, ia menciptakan tes Turing. Tes Turing menggunakan percakapan manusia untuk menentukan apakah sistem AI telah mencapai kemampuan mirip manusia dan lebih. Tes ini masih digunakan hingga kini sebagai tolok ukur interaksi AI.

Terobosan komputasi pada tahun 1990-an membantu mendorong sistem AI lebih jauh. Pembelajaran mesin dan sistem AI lainnya mulai muncul pada periode tersebut, menghasilkan terobosan pada awal 2000-an. Misalnya, IBM memperlihatkan kemampuan AI Watson dengan mengalahkan manusia dalam permainan Jeopardy. Pada saat yang sama, Google mulai merilis data tentang sistem jaringan sarafnya.

AI Saat Ini

Dekade ini telah menyaksikan beberapa lompatan terbesar dalam teknologi AI sejauh ini. Perkenalan teknologi AI yang belajar sendiri seperti algoritma pengelompokan torsi telah menjadikan sektor ini bahan perbincangan.

Kemajuan teknologi ini juga disertai pertanyaan moral dan kekhawatiran lingkungan. Semua faktor ini menyebabkan pengawasan lebih ketat terhadap masa depan AI dan pengaruhnya pada kehidupan sehari-hari. Jadi apa yang tidak dapat dilakukan AI? Proyek-proyek ini menyoroti sebagian kemampuan dan keterbatasan AI saat ini.

Membantu Orang Membangun Kota yang Lebih Baik

Sistem AI dapat membantu perencana kota menciptakan komunitas yang lebih efektif dan efisien. Sistem AI dapat melacak lalu lintas dan data penting lainnya yang sangat berguna saat menentukan lokasi layanan baru, jalan raya, dan kebutuhan komunitas lainnya.

Wawasan Infrastruktur

Salah satu cara sistem AI sudah digunakan untuk menciptakan lingkungan yang lebih aman dan nyaman adalah melalui wawasan. Sebuah studi¹ yang dipublikasikan dalam Journal of Smart Cities and Society menyelami secara mendalam keamanan dan stabilitas listrik.

Secara khusus, studi ini memeriksa distribusi energi, kebutuhan rumah, jenis sumber energi yang digunakan tiap rumah, dan apakah hal itu menempatkan lokasi pada risiko kehilangan daya yang lebih tinggi. Studi tersebut menjelaskan bahwa seiring semakin banyak rumah beralih ke opsi listrik penuh, beberapa risiko mungkin terlewatkan.

Secara khusus, laporan menyoroti bagaimana panel surya menjadi sumber energi yang bagus selama musim panas, namun dapat membuat seluruh komunitas tanpa listrik selama badai musim dingin dan kondisi lingkungan lainnya. Sayangnya, skenario ini menjadi lebih umum seiring dorongan untuk rumah yang sepenuhnya listrik terus berlanjut.

Membangun Model AI untuk Menilai Risiko Kehilangan Daya

Peneliti Stevens menganalisis data dari inventaris bangunan Departemen Energi (DOE), termasuk pola energi dari 129.000 rumah keluarga tunggal. Rumah-rumah ini berada di delapan negara bagian berbeda, memungkinkan tim menguji sistem dalam berbagai lingkungan.

Model ML berhasil menentukan jejak sistem energi masing-masing rumah. Kemudian data tersebut diproses, dicocokkan dengan model data mereka, dan ditentukan jenis sumber energi yang digunakan rumah tersebut.

Selanjutnya, sistem menggunakan data ini untuk menentukan risiko pemadaman listrik bagi rumah dan komunitas. Kini, tim berupaya memperluas pengujian ke lebih banyak komunitas untuk membantu perencana membangun jaringan listrik yang lebih aman dan tahan banting.

Menyelamatkan Bumi

Kondisi lingkungan, polusi, ekspansi manusia, dan faktor lainnya telah merusak banyak wilayah satwa liar. Kecerdasan buatan menjadi salah satu solusi yang dipilih para aktivis lingkungan untuk membantu menentukan pola satwa liar.

Sistem ini dapat membantu konservasionis memperhatikan perubahan mendadak pada spesies, yang merupakan alat berharga untuk melindungi hewan langka dan terancam punah dari kepunahan. Saat ini, sistem AI dapat melacak pola migrasi, kesehatan, aktivitas pemburu liar, dan data penting lainnya.

Konservasi Paus

Sebuah tim peneliti inovatif dari Rutgers University-New Brunswick memperkenalkan sebuah model AI yang dirancang untuk membantu kapal pengiriman internasional menghindari populasi spesies yang terancam punah baru-baru ini.

Penulis utama studi², Ahmed Aziz Ezzat dan Josh Kohut, menciptakan model migrasi dan pelacakan paus menggunakan berbagai data yang dirancang untuk melindungi spesies Paus Atlantik Utara yang langka. Sayangnya, data dari National Oceanic and Atmospheric Administration mengungkapkan kurang dari 400 makhluk megah ini yang masih hidup di alam liar. Dari populasi yang tersisa, hanya 70 yang merupakan betina reproduktif, menimbulkan keprihatinan yang meningkat di kalangan konservasionis.

Sumber – Nature Communications

Secara khusus, tim mengintegrasikan data Rutgers University Center for Ocean Observing Leadership sejak awal 1990-an, citra satelit dari University of Delaware, dan informasi glider bawah air ke dalam model. Secara khusus, glider adalah kendaraan bawah air yang dilengkapi dengan berbagai sensor. Mereka menjelajahi dasar laut membantu memetakan wilayah yang belum dipetakan, melacak perubahan lingkungan, dan mencari sumber daya berharga,

AI memprediksi lokasi dan waktu populasi paus berdasarkan preferensi paus, lokasi sebelumnya, kondisi lingkungan, dan waktu tahun. Hal ini memungkinkan peneliti menghubungkan titik-titik tersebut dan menemukan pola yang meningkatkan kemungkinan melihat paus. Di masa depan, sistem ini akan secara akurat menunjukkan kepada kapal di mana populasi paus berada, memungkinkan mereka mengubah rute untuk menghindari habitat alami ini.

Kecerdasan Buatan dari Benda (AIoT).

Penggabungan Kecerdasan Buatan dan teknologi Internet of Things menciptakan industri AIoT yang kini sedang berkembang. Sektor ini menggabungkan jangkauan dan kemampuan pengumpulan data sistem IoT dengan pengenalan pola, pemrosesan, dan kenyamanan yang diberikan sistem AI.

Sistem AIoT memungkinkan perusahaan logistik mengirim produk mereka ke seluruh dunia lebih cepat, mengurangi pemalsuan, dan menyediakan berbagai fitur tingkat tinggi yang tidak mungkin dilakukan. AIoT meningkatkan konsep IoT dalam beberapa cara kunci termasuk efisiensi.

Sistem IoT tradisional berfungsi sebagai sensor. Mereka mengumpulkan dan mengirim data melalui internet ke lokasi lain yang kemudian memproses data tersebut.  AIoT menghilangkan kebutuhan mengirim data melalui internet. Sebagai gantinya, sistem ini dapat memproses informasi secara internal, mengurangi waktu, biaya, dan kebutuhan bandwidth.

Ekonomi Cerdas

AIoT akan memainkan peran penting dalam ekonomi cerdas masa depan. Rumah pintar saat ini mengandalkan berbagai protokol pengenalan aktivitas manusia untuk mencoba memberikan kenyamanan kepada penggunanya. Misalnya, bayangkan memberi perintah kepada Alexa bahwa Anda ingin berolahraga, dan memulai rangkaian tugas yang dirancang untuk membuat proses tersebut lebih nyaman.

Tugas-tugas ini dapat mencakup menyesuaikan pencahayaan, memutar musik, menutup tirai, bahkan menyalakan pembuat smoothie setelah latihan. Semua ini sudah memungkinkan sekarang dengan menggunakan makro yang telah disetel. Namun, penggunaan sistem AI pengenalan aktivitas manusia yang canggih akan mengotomatisasi proses ini.

MSF-Net

Insinyur Incheon National University baru-baru ini menarik perhatian setelah memperkenalkan³ sistem pelacakan aktivitas manusia WiFi MSF-Net (multiple spectrogram fusion network) mereka. Sistem ini dapat memanfaatkan informasi status saluran (CSI) untuk menentukan aktivitas manusia yang halus.

Teknologi ini akan membuat rumah pintar lebih nyaman. Segera AI akan dapat menentukan apakah Anda sedang memasak, beristirahat, menonton TV, atau akan berangkat kerja dan menyesuaikan lingkungan secara otomatis. Teknologi ini dapat diintegrasikan ke berbagai sektor termasuk manufaktur, keamanan, dan perawatan kesehatan.

Nasihat Moral

Tampaknya tidak peduli seberapa maju teknologi AI, selalu akan ada sedikit ketidakpercayaan terhadap sistem ini. Sebuah studi⁴ terbaru yang dipublikasikan dalam jurnal Cognition menyoroti bagaimana manusia tidak mempercayai sistem AI dalam hal nasihat moral.

School of Psychology mempelajari mengapa ada ketidakpercayaan terhadap sistem AI, bagaimana hal itu memperlambat adopsi, dan apa yang diperlukan untuk mengatasi hambatan tersebut. Para peneliti meneliti peningkatan penggunaan penasihat moral buatan (AMA) dan bagaimana mereka suatu hari nanti dapat menjadi umum.

Penasihat moral buatan adalah algoritma yang dirancang khusus yang memanfaatkan teori etika, prinsip, dan pedoman yang telah diprogram sebelumnya untuk memberikan pengguna jawaban atas dilema moral yang sulit.

Secara khusus, studi tersebut menemukan bahwa orang berhati-hati terhadap nasihat AI pada isu moral, bahkan ketika nasihat tersebut sama dengan yang diberikan oleh penasihat manusia. Studi itu juga menunjukkan bahwa banyak orang memiliki kesalahpahaman tentang AI dan kekhawatiran mengenai kemampuannya menjadi tidak terkendali.

Di masa depan, Anda mungkin memiliki AMA di sisi Anda untuk membantu membuat pilihan yang tepat. Setidaknya, ia akan mendokumentasikan dan mungkin melaporkan setiap pilihan “salah” yang Anda buat. Oleh karena itu, mudah dipahami mengapa umat manusia mungkin siap memberikan kode peluncuran misil kepada AI, tetapi tidak membiarkannya mengendalikan khotbah.

Apa yang Tidak Bisa Dilakukan AI? Masih Banyak

Revolusi AI sedang berlangsung dan terobosan teknologi besar terus mendorong kemampuan sistem AI lebih jauh. Meskipun ada gema terus-menerus bahwa AI akan mengambil alih pekerjaan Anda, kebanyakan orang masih memiliki banyak waktu sebelum penguasa robot mereka mengambil alih. Namun, sentuhan manusia masih menjadi jalan keluar.

Berbagai faktor seperti ketidakpercayaan dan kesalahpahaman akan tak terelakkan menimbulkan skeptisisme terhadap kemampuan dan tujuan sejati AI. Untuk saat ini, teknologi ini memiliki potensi tak terbatas namun masih terbatas dalam kemampuannya berhubungan dengan manusia. Seiring LLM dan robotika berkembang, batas antara kemanusiaan dan AI mungkin semakin menyatu, membuka pintu bagi realitas baru.

Pelajari Proyek AI Keren Lainnya Sekarang

Referensi Studi:

^{1. Majowicz, A., Popli, C., & Odonkor, P. (2025). Quantifying household vulnerability to power outages: Assessing risks of rapid electrification in smart cities. Journal of Smart Cities and Society, 0(0). https://doi.org/10.1177/27723577241306340}

^{2. Ji, J., Ramasamy, J., Nazzaro, L., Kohut, J., & Ezzat, A. A. (2024). Machine learning for modeling North Atlantic right whale presence to support offshore wind energy development in the U.S. Mid-Atlantic. Scientific Reports, 14, 29147. https://doi.org/10.1038/s41598-024-80084-z}

^{3. Chen, J., Xu, X., Wang, T., Jeon, G., & Camacho, D. (2024). An AIoT framework with multimodal frequency fusion for WiFi-based coarse and fine activity recognition. IEEE Internet of Things Journal, 11(24), 39020-39029. https://doi.org/10.1109/JIOT.2024.3400773}

^{4. Myers, S., & Everett, J. A. C. (2025). People expect artificial moral advisors to be more utilitarian and distrust utilitarian moral advisors. Cognition, 256, 106028. https://doi.org/10.1016/j.cognition.2024.106028}