Ada seorang ekonom yang sedang ramai dibicarakan semua orang di Silicon Valley. Rasa lapar akan pemahaman tentang sistem, pasar, dan perilaku manusia membuatnya menjadi legenda di kalangan teknologi. Tapi inilah pertanyaan yang terus muncul dalam setiap percakapan: apakah nafsu tak terpuaskan untuk pengetahuan itu masih penting ketika AI bisa memproses informasi lebih cepat daripada pikiran manusia mana pun?
Kita sedang menjalani masa yang aneh. Model machine learning melahap kumpulan data yang akan memakan waktu seumur hidup bagi para ekonom untuk menganalisisnya. Mereka menemukan pola yang tak terlihat oleh metode riset tradisional. Beberapa orang berpendapat bahwa kekuatan komputasi mentah telah menggantikan pemikiran mendalam. Yang lain percaya intuisi manusia dan pemahaman kontekstual tidak bisa direplikasi oleh algoritma—seberapa canggih pun teknologi tersebut.
Tegangan sebenarnya bukan soal apakah AI itu kuat. Jelas AI itu sangat kuat. Pertanyaannya adalah apakah pendekatan tradisional seorang ekonom—bertanya mengapa, membangun kerangka kerja, menantang asumsi—menjadi usang atau justru semakin penting. Ketika mesin mengoptimalkan jawaban, siapa yang bertanggung jawab untuk mengajukan pertanyaan yang tepat?
Lihat Asli
Halaman ini mungkin berisi konten pihak ketiga, yang disediakan untuk tujuan informasi saja (bukan pernyataan/jaminan) dan tidak boleh dianggap sebagai dukungan terhadap pandangannya oleh Gate, atau sebagai nasihat keuangan atau profesional. Lihat Penafian untuk detailnya.
11 Suka
Hadiah
11
6
Posting ulang
Bagikan
Komentar
0/400
StableNomad
· 2jam yang lalu
ngl ini berbeda rasanya. dulu saat di era LUNA, kami berpikir bahwa kekuatan komputasi bisa memprediksi *segala hal* dan... yah. secara statistik, pemrosesan yang lebih cepat sekarang hanya berarti Anda bisa salah dengan percaya diri dalam skala besar. rasio premium/diskaun yang sebenarnya adalah antara memiliki opini dan mengetahui *mengapa* Anda memilikinya. mesin memuntahkan pola, manusia harus bertanya apakah pola-pola itu benar-benar penting
Lihat AsliBalas0
MidnightGenesis
· 18jam yang lalu
Data on-chain menunjukkan bahwa inti masalah bukanlah pada kekuatan hash, tetapi pada siapa yang menentukan fungsi tujuan optimisasi. AI sekencang apapun hanya berjalan dalam kerangka yang sudah ada, dan kerangka tersebut sendiri membutuhkan orang untuk mempertanyakan.
Lihat AsliBalas0
FarmHopper
· 12-08 06:50
Ha, pertanyaan ini sudah saya pikirkan lama...AI secepat apa pun tetap tidak bisa menjawab "mengapa", cuma bisa memberi tahu kamu "apa itu", benar kan
AI memang sangat cepat dalam memproses data, tapi siapa yang menentukan data apa yang harus diproses?...Itu baru kuncinya
Berpikir mendalam itu tidak bisa dialihkan ke mesin, kalau bisa, kita semua pasti sudah kehilangan pekerjaan, ya kan
Lihat AsliBalas0
AirdropCollector
· 12-08 06:47
AI secepat apapun tetap harus ada yang bertanya dengan pertanyaan yang tepat, kalau tidak ya cuma optimalisasi yang sia-sia... Orang ini bisa terkenal pasti ada alasannya, kalau hanya punya data tanpa kerangka berpikir, itu sama saja sampah masuk sampah keluar.
Lihat AsliBalas0
OffchainWinner
· 12-08 06:37
Nah, sejujurnya, AI secepat apa pun tetap harus ada orang yang memberitahu pertanyaan apa yang harus diajukan, itu baru kuncinya...
Lihat AsliBalas0
EthMaximalist
· 12-08 06:34
AI sekuat apa pun hanya bisa mencari jawaban, tidak bisa menemukan pertanyaan... Inilah nilai seorang ekonom, bukan?
Ada seorang ekonom yang sedang ramai dibicarakan semua orang di Silicon Valley. Rasa lapar akan pemahaman tentang sistem, pasar, dan perilaku manusia membuatnya menjadi legenda di kalangan teknologi. Tapi inilah pertanyaan yang terus muncul dalam setiap percakapan: apakah nafsu tak terpuaskan untuk pengetahuan itu masih penting ketika AI bisa memproses informasi lebih cepat daripada pikiran manusia mana pun?
Kita sedang menjalani masa yang aneh. Model machine learning melahap kumpulan data yang akan memakan waktu seumur hidup bagi para ekonom untuk menganalisisnya. Mereka menemukan pola yang tak terlihat oleh metode riset tradisional. Beberapa orang berpendapat bahwa kekuatan komputasi mentah telah menggantikan pemikiran mendalam. Yang lain percaya intuisi manusia dan pemahaman kontekstual tidak bisa direplikasi oleh algoritma—seberapa canggih pun teknologi tersebut.
Tegangan sebenarnya bukan soal apakah AI itu kuat. Jelas AI itu sangat kuat. Pertanyaannya adalah apakah pendekatan tradisional seorang ekonom—bertanya mengapa, membangun kerangka kerja, menantang asumsi—menjadi usang atau justru semakin penting. Ketika mesin mengoptimalkan jawaban, siapa yang bertanggung jawab untuk mengajukan pertanyaan yang tepat?