Belakangan ini, ramalan pesimis terkait AI menjadi perbincangan hangat di internet. Memang, dampak destruktifnya tak terhindarkan. Namun, sejauh saya mengamati pasar selama bertahun-tahun, kecepatan perubahan tersebut jauh lebih lambat dari yang dibayangkan banyak orang.

Pertama, jangan meremehkan inersia dari sistem yang ada. Teori puncak minyak tahun 2007, teori keruntuhan sistem dolar tahun 2008, teori akhir AMD dan NVIDIA tahun 2014—setiap kali, orang-orang mengumumkan akhir dari sistem yang ada, tetapi kenyataannya selalu mengecewakan prediksi tersebut. Lembaga dengan inersia yang dalam jauh lebih tangguh dari yang dibayangkan orang luar.

Contoh yang paling khas adalah agen properti. Sudah 20 tahun mereka mengumumkan “akhir dari industri perantara properti”. Meskipun platform seperti Zillow, Redfin, Opendoor muncul, inersia pasar dan regulasi melindungi profesi ini, sehingga mereka bertahan jauh lebih lama dari prediksi. Bahkan, beberapa bulan lalu saya membeli rumah, dan harus menggunakan agen, yang menghasilkan sekitar 50.000 dolar. Pekerjaan sebenarnya hanya mengisi dokumen dan koordinasi, cukup 10 jam maksimal. Efisiensi pasti akan meningkat, tetapi membutuhkan waktu yang panjang.

Selanjutnya, kebiasaan industri perangkat lunak saat ini jauh lebih biasa dari yang dibayangkan. Berdasarkan pengalaman saya menginvestasikan puluhan ribu dolar di Salesforce, produk-produk ini benar-benar buruk. Penuh bug, bahkan tidak mampu memenuhi kebutuhan mobile secara memuaskan. Stripe dan Linear didukung karena mereka tidak semudah kompetitor dalam hal penggunaan.

Di balik ini tersembunyi kebenaran yang mendalam. Bahkan jika titik singularitas perangkat lunak tercapai, permintaan terhadap tenaga kerja perangkat lunak manusia hampir tak terbatas. Upaya terbesar diperlukan untuk menyempurnakan 5% terakhir dari produk. Hampir semua perangkat lunak yang ada memiliki ruang perbaikan minimal 100 kali lipat dalam hal kompleksitas dan fitur sebelum mencapai kejenuhan. Produktivitas saya sebagai programmer pada 2020 setara dengan ratusan orang pada tahun 1970, tetapi masih ada ruang besar untuk optimisasi. Ini adalah “Paradoks Jevons”—peningkatan efisiensi sering kali menyebabkan ledakan permintaan secara total.

Perpindahan tenaga kerja memang akan terjadi. Tapi, Amerika Serikat memiliki potensi tak terbatas untuk re-industrialisasi. Mereka hampir kehilangan kemampuan produksi dasar seperti baterai, motor, dan semikonduktor, dan seluruh industri energi sangat bergantung pada luar negeri. Apakah Anda tahu bahwa China memproduksi 90% amonia sintetis dunia? Jika pasokan terputus, bahkan pupuk tidak bisa diproduksi, dan kita akan menghadapi kelaparan.

Infrastruktur fisik tidak memiliki “titik singularitas”. Mereka dibatasi oleh gaya gesek. Pembangunan kembali jembatan dan jalan, pembangunan fasilitas desalinasi air laut, serta pemeliharaannya dalam jangka panjang—semua bidang ini memiliki permintaan tak terbatas. Bahkan manajer produk senior yang kehilangan pendapatan tahunan 180.000 dolar di Salesforce mungkin akan menemukan pekerjaan baru dalam proyek-proyek besar ini.

Kecepatan perubahan berbeda-beda di setiap sektor ekonomi. Hampir semua bidang akan mengalami transformasi lebih lambat dari ramalan pesimis. Jika kita tidak salah menilai kebiasaan sistem dan batasan kemampuan AI, serta tidak meremehkan kompleksitas masyarakat manusia, maka akan tercipta waktu yang cukup untuk merespons.

Yang penting adalah memastikan kemakmuran material dalam kehidupan rakyat. Jika margin keuntungan ditekan menjadi nol oleh AI, barang konsumsi akan menjadi sangat murah. Pemerintah juga memiliki ruang untuk melakukan stimulus besar-besaran jika diperlukan. Jika kita tetap sensitif dan adaptif, akhirnya kita bisa memastikan keamanan.