Lari Kencang ChatGPT, Mampukah Kualitas Akademik Mengejar?

Akhir-akhir ini, perkembangan teknologi berbasis Artificial Intelligence (AI) menjadi topik yang hangat diperbincangkan. Pasalnya, ChatGPT sebagai salah satu program AI, dapat mencapai satu juta pengguna dalam waktu lima hari setelah diluncurkan pada November 2022 silam¹Buchholz, Katharina. (2023). ChatGPT Sprints to One Million Users.statista.com. https://www.statista.com/chart/amp/29174/time-to-one-million-users/. Rekor ini menggantikan posisi tercepat berbagai platform online kenamaan lain yang sudah lebih lama eksis digunakan oleh masyarakat, seperti Facebook ataupun Instagram. Apalagi, hanya berselang kurang lebih setahun setelah perilisan GPT-3.5, tepatnya pada 14 Maret 2023, GPT-4 berupa multimodal large language model telah diperkenalkan oleh OpenAI sebagai chatbot termutakhir saat ini. Model ini akan menghasilkan respons lebih aman dari potensi penyalahgunaan dan lebih mudah lagi dalam memperoleh jawaban karena mampu menerima input berupa gambar dibandingkan pendahulunya yang hanya bisa menerima teks. GPT-4 turut diintegrasikan di platform lain seperti Bing AI, Copilot Microsoft 365, dan Duolingo.

Perkembangannya yang pesat tentu saja tidak hanya memperoleh sambutan, tetapi juga menimbulkan kontroversi pandangan. Bahkan, alih-alih dinilai sebagai kemajuan, sebagian mempertanyakan ancaman yang dapat hadir dari perkembangan teknologi yang digadang-gadang akan mengubah berbagai aspek dalam lingkup kehidupan di masa kini dan ke depannya, khususnya aspek akademik karena sudah menjadi rahasia umum bahwa banyak pelajar yang sudah memanfaatkan fitur chatbot ini.

Kemunculan Artificial Intelligence sampai GPT Mengemuka

Menurut Ika Alfina, dosen dan peneliti di Fakultas Ilmu Komputer Universitas Indonesia (Fasilkom UI), evolusi GPT diawali dari perkembangan AI. Dimulai pada tahun 1943, ketika diperkenalkan sebuah model neuron, yang merupakan konsep matematis sebagai dasar perkembangan jaringan saraf tiruan. Berlanjut pada 1950, diperkenalkan sebuah tes untuk menentukan apakah mesin dapat meniru perilaku manusia yang cerdas yang dinamakan dengan The Turing test. Sampai saat ini, The Turing test masih digunakan untuk membedakan antara manusia dengan bot yang contohnya sering kita dengar dengan sebutan Completely Automated Public Turing test to tell Computers and Human Apart atau CAPTCHA.

Pada 1956, Dortmund Conference memunculkan istilah Artificial Intelligence (AI) dan sejak saat itu, banyak bermunculan pembaruan dalam pengembangan model AI dan sistem syaraf tiruan. Selanjutnya, pengembangan machine learning, salah satu subbidang dari AI yang memberikan kemampuan kepada komputer untuk belajar tanpa diprogram secara eksplisit²Brown, Sara (2021, April 21). Machine learning, explained | MIT Sloan. Mit.edu. https://mitsloan.mit.edu/ideas-made-to-matter/machine-learning-explained, berdampak signifikan pada kemunculan data mining, speech recognition, dan computer vision yang turut menjadikan potensi AI semakin menjanjikan. Computer vision sendiri merupakan jenis AI yang membuat GPT-4 mampu menerima input gambar.

Pada 1986, Rina Dechter mengenalkan istilah deep learning, sebuah bentuk machine learning yang lebih kompleks yang dapat secara otomatis mengekstraksi fitur tingkat tinggi dari data masukan mentah³McAlister-Kizzier, Donna. (1999). Case Studies For Effective Business Instruction. Delta Pi Epsilon. Akhirnya, sekitar tahun 2010, deep learning dan neural network sukses dalam pengelolaan pemrosesan bahasa alami atau natural language processing (NLP) yang mendorong komputer untuk memahami, menafsirkan, dan menghasilkan bahasa manusia dengan cara yang dimengerti manusia dengan melibatkan penggunaan algoritma dan model statistik untuk menganalisis sejumlah besar data bahasa alami, seperti teks atau ucapan, dan mengekstrak makna darinya⁴Khurana, D., Koli, A., Khatter, K., & Singh, S. (2022). Natural language processing: state of the art, current trends and challenges. Multimedia Tools and Applications, 82(3), 3713–3744. https://doi.org/10.1007/s11042-022-13428-4.

ChatGPT sendiri merupakan chatbot AI yang memiliki dasar sistem Generative Pre-trained Transformer (GPT) berupa model NLP berbasis transformer⁵Baidoo-Anu, David and Owusu Ansah, Leticia, Education in the Era of Generative Artificial Intelligence (AI): Understanding the Potential Benefits of ChatGPT in Promoting Teaching and Learning (January 25, 2023. GPT adalah model jaringan neural (metode machine learning yang melatih komputer untuk memproses data seperti otak manusia⁶Apa itu Jaringan Neural? – Penjelasan tentang Jaringan Neural Artifisial – AWS. (2023). Amazon Web Services, Inc. https://aws.amazon.com/id/what-is/neural-network/ yang dilatih menggunakan data internet untuk menghasilkan semua jenis teks⁷Lutkevich, B., & Schmelzer, R. (2023). GPT-3. Enterprise AI; TechTarget. https://www.techtarget.com/searchenterpriseai/definition/GPT-3. Keistimewaan ChatGPT dilihat dari sifatnya yang lebih berfokus pada berbagai pemrosesan bahasa alami atau NLP seperti terjemahan, ringkasan teks, dan menjawab pertanyaan.

GPT sendiri, sebagai basis dari ChatGPT, menggunakan jenis arsitektur jaringan saraf buatan yaitu transformer, yang memang digunakan dalam NLP. Transformer menggunakan operasi dot-product attention dalam memproses data, yang memungkinkan model untuk lebih baik dalam memproses dan mengambil bagian penting dari input, yang membuatnya mampu menghasilkan output yang lebih akurat. Dengan begitu, GPT-3 dan GPT-4 mampu menghasilkan respons dalam bentuk dialog atau percakapan, penjelasan subjek yang kompleks, dan kode baru atau perbaikan kode yang salah dengan lebih baik dibanding pendahulunya, yaitu GPT-1 dan GPT-2 yang masih kaku dan penuh keterbatasan.

Perubahan Signifikan Bagi Dunia Akademik

Lebih lanjut, menurut OpenAI, GPT-4 sebagai terobosan baru saat ini memiliki kemampuan yang lebih kreatif dan kolaboratif dibanding GPT-3.5. GPT-4 mampu menerima input berupa gambar dan suara serta menghasilkan gambar (multimodal), dapat menangani lebih dari 25.000 kata teks, memungkinkan penggunaan kasus seperti pembuatan konten panjang hingga pencarian dan analisis dokumen. OpenAI menyatakan bahwa GPT-4 akan memiliki kemungkinan sebesar 40% dalam menghasilkan respons yang aktual⁸Millson, Alex. (2023). Bloomberg News. https://www.bnnbloomberg.ca/what-is-chatgpt-4-and-how-to-use-it-right-now-everything-you-need-to-know-1.1895677.amp.html. Dari segi kemampuan akademik, perubahan yang signifikan pada performa GPT-4 dapat secara jelas dilihat melalui tabel berikut yang berisi komparasi performa GPT dalam ujian akademik maupun profesi.

Hasilnya, GPT-4 semakin unggul pada bidang-bidang yang membutuhkan penalaran umum dan pemahaman dasar. Ini terbukti dengan peningkatan skor yang cukup signifikan pada bidang-bidang yang bersangkutan. Namun, seperti yang diklaim oleh OpenAI, walaupun bertujuan untuk memiliki performa setara manusia, model GPT-4 memang di bawah kemampuan manusia di dunia nyata⁹Mannie, Kathryn. (2023). Introducing GPT-4: The Next Generation AI that Can ‘See’. globalnews.ca. https://globalnews.ca/news/9553331/gpt-4-open-ai-chatgpt/. Pada bidang pemikiran kreatif, terbukti hasil tes ujian Penempatan Lanjutan Sastra dan Bahasa Inggris masih stagnan.

Ika menambahkan, ChatGPT mampu mengatasi masalah kurangnya keterlibatan pelajar ataupun mahasiswa di kelas. Kini, pelajar dapat memahami konsep rumit yang mungkin tidak mereka pahami hanya dengan membaca atau mendengar penjelasan dari pengajar. Selain itu, ChatGPT juga dapat menjadi sumber belajar fleksibel sehingga siswa dapat mempelajari subjek tertentu kapan saja dan di mana saja.

Ika menjelaskan, bukan hanya pelajar, ChatGPT juga dapat dimanfaatkan oleh pengajar dalam persiapan dan penyusunan materi pelajaran. Pengajar juga bisa membuat pertanyaan terutama yang bersifat matematis, dengan waktu yang lebih singkat. Pengajar juga dapat dengan mudah menyesuaikan materi pembelajaran mereka dengan kebutuhan siswa yang beragam dan gaya belajar yang berbeda-beda. Dengan kemampuan ChatGPT terkini, pengajar seharusnya dapat membuat konten yang lebih menarik dan interaktif. Dalam bidang penelitian, ChatGPT juga mempermudah peneliti dalam memproses data dengan lebih cepat dan membantu agar hasilnya lebih akurat. ChatGPT sangat memungkinkan untuk membantu mahasiswa dan peneliti untuk mengakses sumber informasi yang lebih banyak dan lebih beragam sehingga mempersingkat penyelesaian masalah yang rumit.

Dilema Dua Sisi ChatGPT: Kemajuan atau Ancaman

Terobosan-terobosan ChatGPT bukan berarti tanpa dilema. Menurut Ibrahim Kholilul Rohman, dosen ekonomi digital di Fakultas Ekonomi dan Bisnis Universitas Indonesia (FEB UI) dan Senior Economist di Indonesia Financial Group, ChatGPT tidak bisa mengerjakan seluruh tugas akademik. Ia mencontohkan dalam subjek ekonomi, terdapat dua pendekatan yaitu ekonomi positif dan ekonomi normatif. ChatGPT bisa sangat membantu permasalahan ekonomi positif seperti data historis atau chronological order seperti penyebab krisis global pada tahun 2008 karena ChatGPT versi GPT-3.5 mampu memberikan deskripsi dan data lengkap dari suatu kejadian di masa lampau sebelum 2021. Namun, untuk ekonomi normatif atau apa yang seharusnya dilakukan, kemampuan ChatGPT masih diperdebatkan karena ChatGPT dan manusia masing-masing mampu memiliki opini yang berbeda sehingga jawaban keduanya masih bisa dibandingkan. Ditambah lagi, sumber datanya adalah internet.

“Jadi, in a way, nggak bisa juga skripsi kalian semuanya digantikan, nggak mungkin. At this point, belum bisa seperti itu. Chapter (bab dalam skripsi) 1, 2, 3 bisa dibantu, iya, tapi chapter 4 menurut saya masih belum karena ‘kan chapter 4 itu kalian harus buka dengan mengolah data sendiri. Mungkin untuk setahun sampai dua tahun ke depan kalian tetap harus bekerja mati-matian as an economist untuk bisa keluar dengan estimasi yang bagus,” papar Ibrahim.

Ibarat Wikipedia yang bersifat crowdsourcing, tidak ada yang bisa mempertanggungjawabkan kebenaran informasi yang tercantum, ChatGPT juga mengalami hal yang serupa. Meskipun bukan crowdsourcing, informasi yang diberikan akan sesuai dengan data yang diterima sebagai input dalam proses machine learning. Jadi, apabila data input-nya tidak cukup ataupun terdapat kesalahan, maka akan menghasilkan output yang kurang tepat.

Dengan sistem semi supervised learning, model akan mengumpulkan data secara unsupervised (tidak diawasi) dan mempelajari data-data tersebut secara mandiri. Setelah itu, baru dilakukan supervised learning, AI akan dilatih dan dikoreksi apabila terdapat kesalahan¹⁰Laraswati, Bunga Dea. (2022). Semi-Supervised Learning: Cara Kerja dan Contohnya. blog.algorit.ma. Permasalahannya, apa yang dianggap benar oleh ChatGPT berarti ditentukan oleh OpenAI sebagai pengembang yang berarti berpotensi pada ketidaknetralan output.

Di luar masalah keterbatasan, ChatGPT juga memiliki dampak negatif jangka pendek seperti kemungkinan menggantikan peran manusia di beberapa pekerjaan, setidaknya sampai ada peran baru untuk bagian-bagian tertentu yang akan digantikan dalam waktu dekat¹¹Lock, Samantha. (2022). What is AI Chatbot Phenomenon ChatGPT and Could It Replace Humans?. The Guardian. https://www.theguardian.com/technology/2022/dec/05/what-is-ai-chatbot-phenomenon-chatgpt-and-could-it-replace-humans. Salah satu yang mungkin digantikan oleh teknologi GPT, menurut GPT-4 sendiri, adalah tutor atau pengajar karena GPT-4 dapat digunakan untuk mengembangkan alat pembelajaran yang dipersonalisasi, membimbing siswa di sekolah, dan bahkan tugas kelas¹²https://www.firstpost.com/world/chatgpts-gpt-4-version-says-it-will-replace-these-20-jobs-12307872.html. Dengan kemampuan GPT-4 dalam menerima input kapanpun, pelajar dapat memfoto soal yang ia bingung dan dijawab oleh chatbot secara real time. Perlu diingat, bahwa masih terdapat batasan dalam ChatGPT saat ini sehingga jawaban yang diberikan bisa jadi salah. ChatGPT setidaknya memaksa perubahan dalam beberapa aspek di bidang pengajaran, tetapi tidak sepenuhnya mengganti pekerjaan pengajar.

Adaptasi lapangan pekerjaan terhadap kemunculan ChatGPT tentu membutuhkan waktu dan bukan tidak mungkin menimbulkan gejolak sosial karena kemampuan pekerja yang tidak terserap. Dampak jangka panjang adalah masalah ketergantungan dan aksesibilitas yang sulit untuk dihindari. Kini, per 19 Maret 2023, memang fitur ChatGPT versi GPT-3.5 masih gratis. Namun, dengan penggunaannya yang semakin dioptimalisasi dan diintegrasikan dengan investasi dari perusahaan raksasa seperti Microsoft, manusia dapat menjadi ketergantungan untuk menyelesaikan pekerjaan¹³Bass, Dina. (2023). Microsoft Invests $10 Billion in ChatGPT Maker OpenAI. Bloomberg. https://www.bloomberg.com/news/articles/2023-01-23/microsoft-makes-multibillion-dollar-investment-in-openai. Walaupun dengan peningkatan ketergantungan, ChatGPT dan produk AI lainnya bukan tidak mungkin hanya dapat diakses oleh yang berlangganan yang artinya tidak lagi menjadi aksesibel bagi khalayak umum di masa mendatang.

Siapkah Akademik Beradaptasi?

Sejarah membuktikan bahwa perkembangan teknologi sulit dibendung. Ingin atau enggan, dunia akademik akan terus dan harus beradaptasi dengan perkembangan teknologi. Belajar dari kemunculan teknologi sebelumnya, seperti kalkulator, komputer, Microsoft Office, atau Google sekalipun tidak mengiris secara penuh iklim akademik, tetapi terdapat penyesuaian-penyesuaian seperti kurikulum pembelajaran. Persoalan utamanya, apakah seluruh elemen masyarakat berusaha untuk beradaptasi dengan peningkatan kualitas pendidikan atau “bermain” instan dengan pemblokiran teknologi.

Dalam ranah akademik, perlu dikaji mengenai batasan dalam penggunaan ChatGPT. Misalnya, pembatasan penggunaan ketika evaluasi pembelajaran yang bertujuan untuk mengukur pemahaman pelajar dan menilai efektifitas proses pembelajaran yang diterapkan oleh pengajar. Namun, kemungkinan lain seperti integrasi ChatGPT dalam penilaian pembelajaran juga patut dipertimbangkan. Memang, per 19 Maret 2023, kecepatan pengembangan ChatGPT dan produk AI lainnya masih sulit untuk diikuti. Setidaknya, sebagai langkah adaptasi awal, sivitas akademika dapat menjadi pengguna yang bijak seperti tidak menggunakannya ketika evaluasi pembelajaran setidaknya hingga muncul evaluasi yang terintegrasi dengan AI.

Seperti kalkulator dan software pengolahan angka yang mempermudah proses perhitungan, manusia harus bisa saling melengkapi apabila kemampuan ChatGPT terbatas dalam ranah tertentu. Sivitas akademika dapat memfokuskan pengembangan kemampuan yang hanya bisa dimiliki manusia seperti kreativitas, empati, dan critical thinking¹⁴George, N. (2017, October 3). How Humans Can Stay Competitive in An AI World. Cloudfactory.com; CloudFactory. https://blog.cloudfactory.com/humans-stay-competitive-in-ai-world. Dengan mengidentifikasi keunggulan dan kekurangan dari manusia dan AI, keduanya dapat berkolaborasi untuk menciptakan augmented intelligence, sebuah pola desain untuk model kemitraan manusia dan kecerdasan buatan yang bekerja sama untuk meningkatkan kinerja kognitif¹⁵AI Should Augment Human Intelligence, Not Replace It. (2021, March 18). Harvard Business Review. https://hbr.org/2021/03/ai-should-augment-human-intelligence-not-replace-it.

Kolaborasi antara manusia dan AI terdengar samar dan sulit untuk dibayangkan, tetapi hal itu dapat dimulai dengan pola pikir bahwa terciptanya produktivitas yang tinggi dengan mengotomatisasi pekerjaan secara kognitif dapat menjadi peruntungan bagi manusia¹⁶Ibid. Di masa depan,  kemampuan manusia dalam mengadopsi keragaman cara kerja antara manusia dan AI, menyelaraskan proses keduanya, dan mendorong kinerja keduanya untuk saling melengkapi akan terlatih dan nantinya akan mempermudah manusia. Ini dapat menjadi langkah lebih maju bagi manusia baik dalam bidang akademik maupun bidang lainnya untuk menciptakan iklim pertumbuhan yang semakin cerdas dan semakin efisien.

Kesimpulan

Dengan potensi kecerdasan buatan yang persisten, baik dalam dunia akademik maupun bidang lainnya, manusia harus siap untuk beradaptasi. Mengingat potensi yang ada mampu memberikan dampak positif pada pembelajaran, pengintegrasian adalah jalan utama yang dibutuhkan untuk memaksimalkan potensi AI. Manusia memang mudah terlena akan kemudahan sehingga integrasi ChatGPT ke dalam proses pembelajaran tidak semata-mata ditujukan untuk memperoleh ilmu secara instan, tetapi diharapkan dapat membantu proses pembelajaran tanpa mengurangi kualitas evaluasi pembelajaran. Seperti model penerapan augmented intelligence, kunci utamanya adalah mengkolaborasikan GPT ke dalam proses pembelajaran yang memberikan “angin segar” bagi peningkatan produktivitas setiap elemen akademik.

Editor: Jeni Rima Puspita, Qisthan Ghazi, Alifia Yumna Mumtazah, Alfina Nur Afriani