Seandainya Pengembang AI Dapat Mengelola Harapan Seperti Penulis Skenario TV

Ayo Pelajaran dari La La Land

Deposit Photos

Sebelum streaming dan marathon mengejar, penggemar televisi harus sabar menunggu acara favorit mereka. (Contoh: Di Back to the Future, George McFly awalnya tidak akan menanyakan Lorraine ke Enchantment Under the Sea Dance karena dia akan ketinggalan acara favoritnya.)

Itu pada tahun 1955.

Segera pada tahun 1990-an, NBC’s Must-See TV menampilkan sitkom hits seperti Cheers, Seinfeld, dan Mad About You pada hari Kamis. Itu adalah hari-hari—dan malam—ketika acara favorit kita adalah suatu acara—bukan hanya beberapa seri yang dikonsumsi dalam satu duduk. Alih-alih memiliki musim-musim penuh (atau acara lengkap) turun dalam sekejap, kita dengan nafas tertahan menantikan kembalinya setiap episode, membangun ketegangan sambil memberi kita waktu untuk mendiskusikan alur cerita dengan teman-teman. Setiap minggu membawa gelombang kegembiraan baru saat keluarga berkumpul di sekitar televisi, remote di tangan, siap untuk melihat arah dan belokan terbaru.

Kembali pada masa itu, musim demi musim, kita akan berspekulasi tentang ark karakter dan alur cerita, membahas poin-poin terfezi seri, terutama cliffhangers yang tak terlupakan. Siapa yang ingat ketegangan yang terasa menunggu untuk melihat apakah Ross dan Rachel akan pernah berhubungan di Friends? Atau teriakan kolektif ketika Hank akhirnya menyadari identitas Walter White sambil di toilet di Breaking Bad? Pembicaraan air minum di hari berikutnya penuh dengan teori dan pertukaran panas, menambah keajaiban pengalaman menonton.

Lalu ada Lost—enam musim TV yang sangat menegangkan yang membuat penonton tegang di tepi kursi mereka, tak henti-hentinya membuat teori tentang misteri pulau dan nasib penduduknya. Meskipun akhirnya sangat mengecewakan, perjalanannya sendiri sangat memikat. Seabad kemudian, Game of Thrones mengikuti jalan yang sama, menangkap imajinasi dan mendominasi budaya pop, hanya untuk tergelincir di episode terakhirnya. Namun, sensasi menonton pertempuran epik dan manuver politik yang rumit itu secara langsung adalah sesuatu yang istimewa.

Jadi, apa yang dimiliki semua acara ini?

Mereka bermain dengan harapan penonton, dalam beberapa kasus menghasilkan kepuasan—dalam yang lain—menciptakan kekecewaan. Mengonsumsi secara keseluruhan, jenis penulis—baik itu pembuatan naskah atau blog—adalah suatu seni di mana Anda terus-menerus mengelola harapan penonton. Sebagai pencipta konten, Anda harus membimbing orang ke jalur tertentu, menyusun narasi yang mengikuti atau melampaui asumsi. Bagaimana Anda menarik tarian yang lembut antara antisipasi dan penyingkapan adalah ciri khas seorang ceritawan terampil.

Menariknya, para pemimpin bisnis hari ini sedang belajar mengadopsi teknik naratif ini. Apakah produk jadi adalah eBook atau white paper, trik aslinya adalah memahami penonton Anda dan dengan terampil membimbing perjalanan mereka, membuat pengalaman itu menarik.

Lebih penting, ini tentang pengiriman.

Bicara soal mengelola harapan, AI adalah “benda mengkilat” terbaru dalam spekulasi investor dan teknologi. Cukup lihat harga saham terbaru NVIDIA itu! Seperti halnya blockchain dan kripto sebelumnya, AI menjadi tren di ruang rapat dan di zaman, menyalakan pikiran dengan janji transformasinya. Dekade setelah kelesuan musim dingin AI, ia penuh dengan aplikasi dunia nyata yang sudah mulai membentuk ulang industri, mulai dari kesehatan hingga keuangan.

Meskipun potensi transformasional AI tak terbantahkan, tidak semua kemajuan berjalan mulus. Contoh utama adalah Rabbit r1. Dipasarkan sebagai asisten pribadi revolusioner, ia menjanjikan untuk menangani berbagai tugas, mulai dari mengelola jadwal dan mengirim pengingat hingga mengendalikan perangkat rumah pintar dan memberikan rekomendasi personal.

Namun, kenyataannya jauh lebih tidak mengesankan. Marques Brownlee, pencipta konten teknologi teratas dan YouTuber meninjau r1 dengan sangat kecewa. Dalam video April yang berjudul Barely Reviewable, Brownlee mendisusnya kekurangannya. Dalam analisis terperinci, Brownlee menunjukkan kelemahan kritis yang merusak pengalaman pengguna.

Salah satu kritik utama Brownlee berkaitan dengan kemampuan pengenalan suara r1 yang buruk. Dia menunjukkan beberapa contoh di mana asisten itu gagal memahami perintah dasar atau menafsirkannya dengan salah.

Ketidak konsistennya membuatnya tidak dapat diandalkan untuk bahkan tugas-tugas paling sederhana, seperti menetapkan pengingat atau mengendalikan perangkat rumah pintar. Bukan berarti Brownlee ingin memburuk-burukkan reputasi perusahaan ini. Kekhawatiran utamanya bukan hanya dengan Rabbit, tetapi dengan tren besar perusahaan teknologi meluncurkan produk AI setengah matang, hanya untuk menambahkan fitur-fitur nyata dalam versi berikutnya.

Kesulitan Rabbit r1 menggarisbawahi fakta bahwa meski dibumbui dengan hype, tidak semua inovasi AI dapat memenuhi harapan. Mereka juga mengingatkan kita bahwa sementara potensi AI besarnya, mencapai solusi yang andal dan efektif memerlukan perencanaan yang hati-hati, pengujian yang ekstensif, dan komitmen terhadap kualitas.

Jenis teknik “2.0” seperti ini mungkin berhasil jika produk awal memiliki pangsa pasar, tetapi janji tidak bisa menggantikan fungsionalitas yang nyata. Ketika produk dirilis, ia harus memiliki kemampuan penuh. Sama seperti bagaimana acara harus memenuhi janji-janjinya akan hiburan besar. Ya, saya mengacu lagi pada Lost. (Saya masih belum melupakan akhir yang mengecewakan itu.)

Seperti fenomena budaya yang adalah Internet, kecerdasan buatan akan segera mengubah segalanya dalam hidup dari pekerjaan hingga rekreasi hingga kreativitas—dan sekarang bahkan mainan anak-anak? Namun seperti banyak acara TV, produk AI canggih harus memenuhi harapan—atau pengguna dan investor akan beralih ke yang lain.

Pembicaraan besar itu menyenangkan dan menyenangkan, tetapi tidak jika harapan penonton tidak terpenuhi. Kenangan menantikan episode TV dengan penuh semangat, menganalisis plot twist dengan teman, dan memperdebatkan cliffhanger menggarisbawahi betapa pentingnya mengelola harapan penonton, keterampilan penting tidak hanya dalam bercerita tetapi juga dalam teknologi. Sama seperti penulis naskah dan pemimpin bisnis, pengembang AI di masa depan harus dapat menguasai seni membimbing masyarakat menuju akhir yang bahagia dan memuaskan.