黃仁勳：Di era AI, jurusan apa yang dipelajari tidak penting, bercerita, kreativitas, dan kemampuan penilaian adalah sungguh-sungguh parit perlindungan yang sesungguhnya

CEO NVIDIA Huang Renxun minggu ini dalam wawancara dengan CNA, saluran berita Asia Singapura, menyatakan kekhawatiran tentang "apa jurusan yang harus dipelajari di era AI": tidak penting apa yang dipelajari, yang penting adalah kemampuan bercerita, kreativitas, dan penilaian
（Latar belakang: Huang Renxun Nvidia: jurusan bahasa Inggris akan "menghancurkan" ilmu komputer, mahasiswa humaniora adalah para inovator teknologi sejati di era AI）
（Tambahan latar belakang: Huang Renxun: Token AI harus dimasukkan ke dalam struktur gaji insinyur, menjadi syarat rekrutmen baru di Silicon Valley）

Jika di rumah Anda ada siswa yang akan masuk universitas, akhir-akhir ini mungkin Anda merasa sangat cemas dan bertanya: "Anak saya harus belajar jurusan apa agar tidak digantikan?" Saat ditanya soal ini minggu ini, Huang Renxun CEO Nvidia menjawab dengan singkat: "Saya rasa apa yang dipelajari tidak penting, semua hal penting di masa lalu akan tetap penting di masa depan."

Dia berpendapat: daripada mencari jurusan yang "tidak bisa disentuh AI", lebih baik belajar menggunakan AI untuk memperdalam ilmu apa pun.

Cerita adalah hal yang AI tidak bisa lakukan untukmu

Huang Renxun dalam wawancara menyebutkan beberapa bidang yang menurutnya akan tetap bernilai di era AI: berita, narasi, seni, dan desain. Sekilas, daftar ini berlawanan dengan logika utama pasar yang mengatakan "belajar AI saja sudah cukup aman."

Alasannya terletak pada esensi dari sebuah kemampuan. Ambil contoh jurnalis, dia mengatakan, jurnalis terbaik bukan hanya melakukan riset, tetapi juga harus mampu "fokus pada saat ini, mendengarkan dengan seksama, dan merespons secara fleksibel."

Tiga tindakan ini sebenarnya menggambarkan sebuah penilaian kontekstual tingkat tinggi, mengetahui kapan harus bertanya lebih, kapan harus diam, dan kapan satu tatapan mata lebih kuat daripada sepuluh pertanyaan. AI bisa menganalisis transkrip, mencari data latar belakang, tetapi tidak bisa merasakan jeda saat narasumber menurunkan suaranya secara tiba-tiba, juga tidak bisa menilai apakah diam itu menghindar atau sedang meracik sebuah kejujuran.

"Kemampuan bercerita, saat ini dan di masa depan, akan sama pentingnya." Ini adalah salah satu posisi yang secara langsung ditegaskan Huang Renxun dalam wawancara ini.

Jadi, dia berpendapat bahwa tidak perlu terlalu fokus pada "jurusan apa yang harus dipilih", melainkan menampilkan minat dan semangat yang sudah ada, apapun itu—sastra, biologi, musik, atau teknik—kemudian bertanya lagi: seberapa cepat AI bisa mempercepat proses belajar di jalur ini, seberapa halus keahlian yang bisa diasah, dan seberapa jauh makna hidup bisa dicapai.

Subjek utama pertanyaan, dari "apa yang harus saya hindari" berubah menjadi "apa yang bisa saya perbesar", dan seluruh struktur jawaban pun akan berubah.

AI membuat orang menjadi lebih bodoh? Dia langsung menolak asumsi ini

Kekhawatiran lain tentang AI dari luar adalah "manusia akan menurun karena terlalu bergantung pada AI." Huang Renxun dalam wawancara ini menentang asumsi tersebut.

Argumennya menggunakan analogi sejarah: setiap gelombang kemunculan teknologi besar akhirnya memperkuat ambisi manusia, bukan menekannya. Dia tidak menggunakan teori abstrak, melainkan mengaitkan logika ini kembali ke era PC, bahwa mereka yang menolak belajar menggunakan komputer pribadi adalah yang akhirnya digantikan; mereka yang belajar menggunakan PC, mampu memasuki pekerjaan yang sebelumnya tak terjangkau.

Logika yang sama berlaku hari ini: akuntan yang tidak tahu cara menggunakan Excel kalah dari yang mahir menggunakan Excel; profesional keuangan yang tidak memanfaatkan AI untuk analisis akan kalah dari mereka yang mampu menjalankan model AI dan fokus menafsirkan hasilnya sendiri. Alat berbeda, logika tetap sama.

Dalam konteks era AI, analoginya adalah pernyataan yang terkenal: "Kamu tidak akan kehilangan pekerjaan karena AI, tetapi karena orang yang lebih paham menggunakan AI akan mengambil pekerjaanmu."

Huang Renxun berpendapat bahwa setelah AI mengotomatisasi banyak aspek pekerjaan, manusia akan didorong ke tingkat tugas yang lebih tinggi, yaitu yang membutuhkan penilaian dan kreativitas. Ini adalah argumen tentang "perubahan sifat pekerjaan", bukan "penghilangan pekerjaan."