David Autor tampaknya merupakan seorang optimis A.I. yang tidak biasa. Ekonom tenaga kerja di Institut Teknologi Massachusetts lebih dikenal atas studi mendalamnya yang menunjukkan seberapa banyak teknologi dan perdagangan telah mengikis pendapatan jutaan pekerja Amerika selama bertahun-tahun. Tetapi, Mr. Autor kini mengemukakan argumen bahwa gelombang baru teknologi – kecerdasan buatan generatif, yang dapat menghasilkan gambar dan video hiper-realistic serta meniru suara dan tulisan manusia dengan meyakinkan – dapat membalikkan tren tersebut. “A.I., jika digunakan dengan baik, dapat membantu memulihkan jantung pasar tenaga kerja kelas menengah Amerika Serikat yang telah tergerus oleh otomatisasi dan globalisasi,” tulis Mr. Autor dalam sebuah makalah yang diterbitkan oleh Majalah Noema pada bulan Februari. Stance Mr. Autor mengenai A.I. terlihat sebagai konversi mengejutkan bagi seorang ahli yang telah lama berpengalaman dalam dampak teknologi terhadap pekerja dan upah. Namun, dia mengatakan bahwa fakta-fakta telah berubah dan begitu juga pemikirannya. A.I. modern, kata Mr. Autor, adalah teknologi yang fundamental berbeda, membuka pintu pada kemungkinan-kemungkinan baru. Ini dapat mengubah ekonomi pengambilan keputusan berisiko tinggi sehingga lebih banyak orang dapat menangani sebagian pekerjaan yang saat ini menjadi wilayah para ahli, yang mahal, seperti dokter, pengacara, insinyur perangkat lunak, dan dosen perguruan tinggi. Dan jika lebih banyak orang, termasuk mereka yang tanpa gelar sarjana, dapat melakukan pekerjaan yang lebih bernilai, mereka seharusnya dibayar lebih, mengangkat lebih banyak pekerja ke kelas menengah. Peneliti, yang pernah dipanggil “suara akademis pekerja Amerika” oleh The Economist, memulai karirnya sebagai pengembang perangkat lunak dan pemimpin lembaga nirlaba pendidikan komputer sebelum beralih ke bidang ekonomi – dan menghabiskan beberapa dekade untuk memeriksa dampak teknologi dan globalisasi terhadap pekerja dan upah. Mr. Autor, 59 tahun, adalah salah satu penulis studi berpengaruh pada tahun 2003 yang menyimpulkan bahwa 60 persen pergeseran permintaan yang mendukung pekerja berpendidikan perguruan tinggi selama tiga dekade terakhir disebabkan oleh komputerisasi. Penelitian selanjutnya meneliti peran teknologi dalam polarisasi upah dan dalam menyimpangkan pertumbuhan pekerjaan ke arah pekerjaan jasa berupah rendah. Beberapa ekonom memandang esai terbaru Mr. Autor sebagai latihan pikiran yang merangsang, meskipun bersifat spekulatif. “Saya sangat mengagumi karya David Autor, tetapi hipotesisnya hanyalah satu dari beberapa skenario yang mungkin,” kata Laura Tyson, seorang profesor di Sekolah Bisnis Haas di Universitas California, Berkeley, yang menjabat sebagai ketua Dewan Penasihat Ekonomi selama administrasi Clinton. “Terdapat kesepakatan luas bahwa A.I. akan menghasilkan manfaat produktivitas, tetapi bagaimana hal itu diterjemahkan ke dalam upah dan ketenagakerjaan sangat tidak pasti.” Ketidakpastian tersebut biasanya cenderung ke arah pesimisme. Bukan hanya kaum nabi kehancuran di Silicon Valley, tetapi juga ekonom utama memprediksi bahwa banyak pekerjaan, mulai dari pekerja pusat panggilan hingga pengembang perangkat lunak, terancam. Dalam laporan tahun lalu, Goldman Sachs menyimpulkan bahwa A.I. generatif dapat mengotomatisasi aktivitas setara dengan 300 juta pekerjaan penuh waktu secara global. Dalam laporan terbarunya, yang juga diterbitkan oleh Biro Riset Ekonomi Nasional, Mr. Autor mengesampingkan kemungkinan bahwa A.I. dapat menggantikan penilaian manusia secara keseluruhan. Dan ia melihat permintaan akan perawatan kesehatan, perangkat lunak, pendidikan, dan saran hukum hampir tanpa batas, sehingga menurunkan biaya akan memperluas bidang-bidang tersebut seiring dengan produk dan layanan mereka menjadi lebih terjangkau secara luas. “Ini bukanlah sebuah ramalan, melainkan sebuah argumen” untuk sebuah jalur alternatif kedepan, yang sangat berbeda dari yang dijadikan bencana pekerjaan oleh Elon Musk, antara lain, katanya. Hingga saat ini, kata Mr. Autor, komputer diprogram untuk mengikuti aturan. Mereka terus-menerus menjadi lebih baik, lebih cepat, dan lebih murah. Dan tugas rutin, di kantor atau pabrik, dapat dikurangi menjadi serangkaian aturan langkah demi langkah yang semakin banyak diotomatisasi. Pekerjaan-pekerjaan tersebut biasanya dilakukan oleh pekerja berkeahlian menengah tanpa gelar sarjana empat tahun. A.I., sebaliknya, dilatih pada gudang data yang sangat banyak – hampir semua teks, gambar, dan kode perangkat lunak di internet. Ketika diminta, chatbot A.I. yang kuat seperti ChatGPT dari Open AI dan Gemini dari Google dapat menghasilkan laporan dan program komputer atau menjawab pertanyaan. “Ia tidak tahu aturan,” kata Mr. Autor. “Ia belajar dengan menyerap banyak dan banyak contoh. Ini sama sekali berbeda dari komputasi yang ada sebelumnya.” Keterampilan A.I., katanya, dilengkapi dengan gudang contoh yang telah dipelajari dapat menawarkan “bimbingan” (di bidang perawatan kesehatan, apakah Anda mempertimbangkan diagnosis ini?) dan “penghalang” (jangan menetapkan dua obat ini bersamaan). Dengan cara itu, kata Mr. Autor, A.I. bukanlah pembunuh pekerjaan tetapi lebih kepada “teknologi pelengkap pekerja,” yang memungkinkan seseorang tanpa keahlian sebanyak itu untuk melaksanakan pekerjaan yang lebih bernilai. Studi awal A.I. generatif di tempat kerja menunjukkan potensinya. Sebuah proyek penelitian oleh dua mahasiswa pascasarjana M.I.T., yang diarahkan oleh Mr. Autor, menugaskan tugas seperti menulis laporan singkat atau rilis berita kepada profesional kantor. A.I. meningkatkan produktivitas semua pekerja, tetapi yang kurang terampil dan berpengalaman mendapat manfaat yang paling besar. Penelitian selanjutnya dengan pekerja pusat panggilan dan pengembang perangkat lunak menemukan pola yang serupa. Tetapi bahkan jika A.I. memberikan kenaikan produktivitas terbesar kepada pekerja yang kurang berpengalaman, itu tidak berarti mereka akan menikmati hasil kenaikan gaji dan jalur karier yang lebih baik. Hal tersebut juga akan tergantung pada perilaku korporat, kekuatan tawar-menawar pekerja, dan insentif kebijakan. Daron Acemoglu, seorang ekonom M.I.T. dan sesekali kolaborator Mr. Autor, mengatakan visi koleganya merupakan salah satu jalur ke depan yang mungkin, tetapi tidak selalu yang paling mungkin terjadi. Sejarah, kata Mr. Acemoglu, tidak sejalan dengan optimis lift-all-boats. “Kita pernah berada di titik ini dengan teknologi digital lainnya, dan itu tidak pernah terjadi,” katanya. Mr. Autor mengakui tantangan-tantangan tersebut. “Namun saya berpikir bahwa ada nilai dalam membayangkan hasil yang positif, mendorong debat, dan bersiap untuk masa depan yang lebih baik,” katanya. “Teknologi ini adalah sebuah alat, dan bagaimana kita memutuskan untuk menggunakannya adalah hak kita.”
