Courtesy of TechCrunch

Mengapa AI Cepat Berkembang di Coding Tapi Lambat di Menulis Email

Menjelaskan mengapa kemajuan AI tidak merata di semua bidang, terutama karena adanya kesenjangan reinforcement learning yang memengaruhi kemampuan AI dalam mengotomasi tugas-tugas terkait coding versus tugas subjektif seperti penulisan email.

05 Okt 2025, 22.00 WIB

189 dibaca

Ikhtisar 15 Detik

Kemajuan AI tidak merata, dengan keterampilan tertentu seperti pemrograman berkembang lebih cepat daripada keterampilan lainnya.
Pembelajaran penguatan memainkan peran kunci dalam kemajuan AI, terutama di bidang yang dapat diuji secara otomatis.
Model AI seperti Sora 2 menunjukkan bahwa beberapa keterampilan yang dianggap sulit untuk diuji sebenarnya bisa lebih mudah dari yang diperkirakan.

tidak disebutkan - Perkembangan AI di bidang pemrograman dan coding sedang mengalami lonjakan besar, dengan model-model seperti GPT-5, Gemini 2.5, dan Sonnet 4.5 yang mendorong batas kemampuan otomasi developer. Hal ini karena coding bisa diuji dengan jelas melalui pengujian otomatis seperti unit testing dan integrasi, yang membuat pembelajaran AI menjadi efisien dan efektif.

Sebaliknya, penggunaan AI untuk menulis email atau respon chatbot tidak mengalami kemajuan yang signifikan. Alasannya karena kualitas dan keberhasilan hasil penulisan sulit diukur secara objektif dan otomatis. Reinforcement learning yang sangat bergantung pada kemampuan evaluasi ini pun tidak bisa bekerja optimal pada tugas-tugas tersebut.

Reinforcement learning adalah metode yang menggunakan umpan balik atau hasil yang jelas untuk membantu AI belajar dan memperbaiki output. Tugas dengan metrik pengujian yang bisa diulang dan diukur seperti coding, pemecahan bug, atau matematika kompetitif dapat dioptimalkan dengan cepat menggunakan metode ini.

Beberapa bidang yang tadinya dianggap sulit diotomasi, seperti AI-generated video, menunjukkan perkembangan mengesankan. Contohnya adalah model Sora 2 dari OpenAI yang mampu menghasilkan video realistis dengan konsistensi objek dan wajah, kemungkinan besar berkat penerapan reinforcement learning dalam aspek visual tersebut.

Kesenjangan kemampuan reinforcement learning ini sangat penting karena akan mempengaruhi banyak bidang bagaimana AI dapat mengotomasi pekerjaan mereka. Keberhasilan startup dan teknologi AI di masa depan akan sangat bergantung pada kemampuan mereka membangun sistem pengujian yang menjalankan proses pembelajaran secara otomatis dan berulang.

Referensi:
[1] https://techcrunch.com/2025/10/05/the-reinforcement-gap-or-why-some-ai-skills-improve-faster-than-others/

Analisis Ahli

Senior Director Dev Tools Google

"Tes pengujian unit dan integrasi yang sistematis dan bisa diulang secara masif sangat berguna untuk melatih AI menghasilkan kode berkualitas tinggi."

Analisis Kami

"Kesenjangan reinforcement learning ini adalah titik kritis yang menentukan apakah teknologi AI akan sukses merevolusi sebuah bidang atau hanya berhenti menjadi demo menarik. Organisasi yang mampu membangun sistem pengujian otomatis untuk proses mereka akan menjadi pemenang utama dalam era AI ini."

Prediksi Kami

Kemajuan AI akan semakin fokus pada bidang-bidang yang memungkinkan penerapan reinforcement learning secara luas, menyebabkan otomatisasi pekerjaan terkait tugas tersebut dan potensi perubahan besar dalam pasar kerja dan ekonomi global.

Pertanyaan Terkait

Apa yang menyebabkan perbedaan kemajuan dalam keterampilan AI?

Perbedaan kemajuan dalam keterampilan AI disebabkan oleh adanya metrik yang jelas untuk pengujian, terutama dalam pemrograman, dibandingkan dengan keterampilan lain seperti menulis.

Mengapa pengembangan perangkat lunak sangat cocok untuk pembelajaran penguatan?

Pengembangan perangkat lunak sangat cocok untuk pembelajaran penguatan karena ada banyak pengujian sistematis yang dapat digunakan untuk memvalidasi kode secara berulang.

Apa yang dimaksud dengan 'reinforcement gap'?

'Reinforcement gap' adalah perbedaan antara kemampuan yang dapat diuji secara otomatis dan yang tidak, yang mempengaruhi kemajuan AI.

Bagaimana Sora 2 menunjukkan kemajuan dalam video AI?

Sora 2 menunjukkan kemajuan dalam video AI dengan meningkatkan konsistensi objek dan kepatuhan terhadap hukum fisika, sehingga menghasilkan video yang lebih realistis.

Apa implikasi dari keterampilan yang dapat dilatih melalui pembelajaran penguatan bagi ekonomi?

Keterampilan yang dapat dilatih melalui pembelajaran penguatan dapat mempengaruhi lanskap pekerjaan dan peluang automasi di berbagai sektor, termasuk layanan kesehatan.