CEO Nvidia Jensen Huang kembali menjadi sorotan setelah berbicara panjang mengenai kecerdasan buatan, pendidikan, kebutuhan energi hingga perkembangan teknologi di China.

Sejumlah pernyataannya dalam percakapan dengan kolumnis Ezra Klein memunculkan perdebatan tentang bagaimana industri teknologi melihat perubahan yang dibawa AI.

Dalam wawancara tersebut, Huang membahas AI melalui beberapa lapisan yang saling berkaitan, mulai dari aplikasi, model, infrastruktur, chip hingga energi. Percakapan kemudian berkembang ke persoalan keterampilan manusia, pendidikan, pusat data dan risiko teknologi.

Berikut delapan pernyataan Huang yang paling menonjol dari wawancara tersebut.

1. “Ada banyak keterampilan yang tidak penting”

Salah satu pembahasan menyentuh penggunaan AI dalam pendidikan. Huang menanggapi penelitian di China yang disebut menunjukkan bahwa AI dapat membantu siswa menyelesaikan pekerjaan lebih cepat, tetapi pada saat yang sama rata-rata nilai tes mereka turun hampir 20 persen.

Huang mengakui penggunaan teknologi dapat membuat kemampuan tertentu berkurang. Namun, ia mempertanyakan apakah seluruh kemampuan tersebut masih perlu dipertahankan ketika teknologi dapat mengambil alih sebagian pekerjaan manusia.

“Tabel perkalian mulai dilupakan. Menghitung akar kuadrat, astaga. Matematika dasar mulai dilupakan. Apakah itu penting? Ya. Saya rasa tidak. Saya rasa tidak,” kata Huang.

Menurut Huang, hilangnya sebagian keterampilan dapat diikuti munculnya kemampuan baru yang lebih relevan ketika siswa memasuki dunia kerja yang semakin banyak menggunakan AI.

2. Tidak mengetahui alamat rumahnya sendiri

Contoh lain yang digunakan Huang untuk menggambarkan ketergantungan manusia terhadap teknologi justru berasal dari pengalaman pribadinya.

“Pengakuan pertama saya, saya sebenarnya tidak tahu alamat saya,” ujarnya.

Yang dimaksud Huang adalah alamat tempat tinggalnya, termasuk nomor jalan dan kode pos. Ia menceritakan pernah menyadari hal tersebut ketika sedang mengisi bahan bakar dan membutuhkan kode pos untuk melakukan transaksi.

Pengalaman itu digunakan Huang sebagai contoh bahwa informasi yang dahulu harus diingat manusia kini semakin sering disimpan atau disediakan oleh perangkat dan layanan digital.

3. China disebut mampu “memproduksi anak-anak pintar dalam jumlah besar”

Ketika pembicaraan beralih ke perkembangan AI di China, Huang menyoroti besarnya sumber daya manusia di negara tersebut, termasuk jumlah ilmuwan, matematikawan dan insinyur.

“Mereka memiliki begitu banyak ilmuwan dan matematikawan. Jumlah insinyur yang mereka miliki, mereka memproduksinya dalam volume besar. Mereka memproduksi semuanya dalam volume besar. Mereka memproduksi anak-anak pintar dalam volume besar,” kata Huang.

Ia juga menilai komunitas model AI terbuka di China sangat aktif. Dalam pandangannya, skala pendidikan dan jumlah tenaga teknis menjadi salah satu faktor penting dalam perkembangan industri AI di negara tersebut.

4. Huang menilai retorika tentang bahaya AI membuat masyarakat takut

Huang juga mengkritik sebagian pembicaraan mengenai kemungkinan dampak buruk kecerdasan buatan. Ia tidak sepakat dengan pendekatan yang menurutnya terlalu menekankan skenario terburuk.

“Saya ingin melihat kita tidak merusak kesempatan bagi Amerika Serikat untuk mendapatkan manfaat pada tingkat tertinggi. Dan lihat semua retorika, semua alarmisme, semua doomerisme, semua prediksi itu — mereka membuat orang takut,” ujarnya.

Menurut Huang, model AI pada dasarnya tetap merupakan program yang berjalan di atas sistem komputer. Ia menolak kecenderungan memberikan sifat manusia kepada sistem AI ketika membicarakan kemampuan maupun risikonya.

5. “Hanya karena berasal dari ilmuwan bukan berarti itu ilmiah”

Nama Geoffrey Hinton ikut muncul dalam percakapan. Hinton, salah satu tokoh penting dalam perkembangan deep learning, sebelumnya menyampaikan kekhawatiran tentang potensi AI terhadap masyarakat.

Huang menanggapi pernyataan Hinton mengenai kemungkinan AI membawa dampak yang sangat serius dengan mempertanyakan dasar angka yang digunakan.

“Hanya karena berasal dari seorang ilmuwan bukan berarti itu ilmiah,” kata Huang.

Ia menilai perkiraan risiko sebesar 10 persen yang dibicarakan Hinton tidak memiliki landasan ilmiah yang cukup. Perbedaan pandangan tersebut memperlihatkan bagaimana tokoh-tokoh utama di bidang AI masih memiliki penilaian yang berbeda mengenai tingkat risiko teknologi ini.

6. Superkomputer AI efisien, tetapi tetap membutuhkan banyak listrik

Kebutuhan energi menjadi bagian lain yang mendapat perhatian. Huang mengakui bahwa ekspansi pusat data AI akan meningkatkan konsumsi listrik dalam jumlah besar.

“Superkomputer AI sangat efisien dalam penggunaan energi, tetapi mereka tetap akan menggunakan banyak daya,” ujarnya.

Huang mengatakan masyarakat berhak menentukan apakah mereka menginginkan pembangunan pusat data di wilayahnya. Ia juga mendorong perusahaan agar lebih terbuka mengenai dampak fasilitas tersebut.

Di sisi lain, ia menilai penggunaan air pada pusat data dapat dilakukan secara efisien. Huang juga membicarakan kemungkinan perusahaan AI menghasilkan sumber listrik sendiri untuk memenuhi kebutuhan infrastrukturnya.

7. Huang menyinggung perubahan iklim dan kurangnya produksi energi

Ketika pembahasan berlanjut ke penyediaan listrik, Huang menyampaikan pandangan mengenai hubungan antara kebutuhan energi, bahan bakar fosil dan kebijakan energi berkelanjutan.

“Saya pikir kita harus mengakui bahwa kita membuat diri kita sendiri benar-benar terhambat dalam persoalan perubahan iklim dan energi berkelanjutan, dan akibatnya kita tidak merencanakan produksi energi yang cukup,” katanya.

Ketika diminta menjelaskan pernyataan tersebut, Huang mengatakan produksi energi dalam jangka pendek masih membutuhkan bahan bakar fosil.

Menurut dia, kekhawatiran terhadap energi berbasis fosil telah berkontribusi terhadap minimnya tambahan produksi energi, sementara kebutuhan listrik terus meningkat seiring pembangunan infrastruktur AI.