Jika Kamu Meminta Perhatian Manusia, Tunjukkan Upaya Manusia: Etika AI di Era Attention Economy

Ada momen tertentu dalam pekerjaan tim yang membuatmu berhenti sejenak dan bertanya-tanya: apakah rekan kerja ini masih menghargai waktuku? Saya mengalaminya beberapa bulan lalu. Seorang kolega mengirimkan dokumen panjang sebagai respons terhadap desain arsitektur yang saya usulkan. Di akhir pesan, ia menulis dengan santai: Saya belum sempat baca ini, jadi mungkin tidak semuanya akurat. Saya menatap layar dan berpikir: jika membaca ini tidak sepadan dengan waktumu, mengapa ia berpikir itu sepadan dengan waktuku?

Dokumen itu, tentu saja, dihasilkan oleh AI. Bukan tulisan tangan. Bukan pikiran yang sudah dia saring, diperkuat, atau diperdebatkan dalam kepalanya sendiri. Hanya output mentah dari sebuah prompt yang diteruskan begitu saja, seolah-olah itu adalah email yang ia susun sendiri. Ironisnya, kita hidup di era di mana semua orang bisa menghasilkan teks dalam hitungan detik, tetapi semakin sedikit orang yang mau membaca.

Ketika AI Menjadi Penghasil Output, Bukan Pemikir

Sebelum maraknya large language model, kita sudah kelebihan informasi. Attention span manusia sudah melemah, notifikasi berjatuhan seperti hujan, dan setiap tab browser adalah permintaan diam-diam untuk fokus yang semakin menipis. Lalu datanglah ChatGPT, Claude, dan Gemini. Mereka tidak hanya mengisi lautan informasi yang sudah ada. Mereka mengubahnya menjadi tsunami.

Sebuah survei dari McKinsey pada 2024 menyebutkan bahwa knowledge worker menghabiskan 61 persen waktu kerja untuk mengelola komunikasi, bukan melakukan pekerjaan produktif. Ditambah dengan volume AI-generated content yang masuk ke Slack, email, dan dokumen internal, beban kognitif kita bukan berkurang, tapi bertambah. Kita tidak lagi memilah informasi dari manusia. Kita memilah informasi dari mesin yang meniru manusia, yang seringkali lebih panjang dan lebih meyakinkan dari yang seharusnya.

Tom Bedor, seorang engineer yang menulis di blog pribadinya, mengamati fenomena ini dengan tajam. Ia menamainya human attention and human effort. Prinsipnya sederhana: jika kamu meminta perhatian manusia, tunjukkan upaya manusia. Tidak ada yang salah menggunakan AI untuk brainstorming, draft, atau riset. Yang salah adalah meneruskan output AI tanpa dicerna, tanpa label, dan tanpa tambahan pemikiran pribadi, seolah-olah itu adalah produk akhir yang pantas mendapat perhatian orang lain.

Mengapa I Did Not Read This Sangat Merusak

Kalimat saya belum baca ini mungkin terdengar jujur, tetapi sebenarnya itu adalah pengakuan bahwa pengirim tidak menghargai waktu penerima. Dalam konteks profesional, ini adalah bentuk dumping: membuang beban kognitif ke orang lain karena si pengirim malas atau sibuk. Beda cerita jika dokumen itu adalah hasil riset mendalam yang sudah ia verifikasi, ditambahi catatan kritis, dan dilengkapi dengan konteks mengapa ia berpikir informasi ini relevan untukmu. Itu bukan dumping. Itu kolaborasi.

Di banyak tim engineering di Indonesia, fenomena ini makin sering terjadi. Startup yang bergerak cepat memakai AI untuk segalanya: spesifikasi produk, laporan bug, analisis kompetitor, bahkan kritik desain kode. Yang terjadi kemudian adalah decision fatigue yang meluas. Senior engineer harus menghabiskan waktu membaca AI-generated draft yang tidak pernah di-review oleh pengirimnya. Manajer harus memilah laporan yang dihasilkan AI tanpa data validasi. Semua orang sibuk, tetapi semakin sedikit yang benar-benar memahami apa yang sedang dibaca.

Ada yang lebih dalam lagi. Ketika kita terbiasa menerima AI output tanpa effort, kita perlahan-lahan kehilangan kemampuan untuk berpikir kritis. Otak kita mengasosiasikan: AI bisa menghasilkan, jadi manusia tidak perlu mencerna. Ini adalah spiral yang berbahaya. Bukan karena AI-nya buruk, tapi karena kita menyerahkan proses berpikir kepada alat yang pada dasarnya tidak berpikir. AI adalah model statistik. Ia tidak memahami. Ia hanya memprediksi kata berikutnya yang paling mungkin. Dan ketika kita menyerahkan keputusan kita pada prediksi tanpa pikir, kita bukan lagi engineer. Kita menjadi operator pipeline.

Demonstrasi Upaya Manusia dalam Praktik

Prinsip Bedor bukan berarti melarang AI. Ia sendiri menggunakan AI untuk menulis dokumen dan mengeksplorasi ide. Bedanya, setiap kali ia mengirimkan AI-generated content ke rekan kerja, ia selalu melabelinya dengan jelas. Lebih penting lagi, ia menambahkan komentar pribadi di sampingnya. Bagian ini menurut saya benar, tapi kita perlu verifikasi X. Bagian ini saya tidak setuju karena bertentangan dengan keputusan arsitektur bulan lalu. Ini adalah upaya manusia. Ini adalah tanda bahwa ia menghargai waktu orang yang membaca.

Untuk code review, prinsip ini bahkan lebih krusial. Bukan rahasia lagi bahwa semakin banyak developer menggunakan Copilot, Claude Code, atau Cursor untuk menulis kode. Tetapi kode yang dihasilkan AI tanpa review manusia adalah invitasi untuk technical debt. Saya pernah melihat PR yang berisi 500 baris kode, 100 persen dihasilkan oleh AI, dengan komentar reviewer: saya belum sempat cek semua, tapi CI-nya hijau. Ini bukan code review. Ini approval ritual. Dan ketika bug muncul di production, semua orang akan saling tunjuk, padahal yang sebenarnya hilang adalah proses berpikir.

Upaya manusia tidak harus besar. Bisa berupa penandaan bagian mana yang dihasilkan AI. Bisa berupa ringkasan singkat di atas dokumen panjang. Bisa berupa satu paragraf yang menjelaskan mengapa kamu setuju atau tidak setuju dengan argumen AI. Yang penting, ada jejak manusia di dalamnya. Ada bukti bahwa seseorang telah memproses informasi sebelum meminta orang lain memprosesnya.

Attention Adalah Sumber Daya, Bukan Komoditas

Sebelum AI, kita sudah tahu bahwa attention adalah sumber daya yang terbatas. Sekarang, dengan AI yang bisa menghasilkan teks tanpa batas, attention menjadi semakin langka. Kita tidak bisa membuat lebih banyak jam dalam sehari. Kita tidak bisa memperbesar kapasitas kerja kognitif manusia. Yang bisa kita lakukan adalah menghormati attention satu sama lain dengan menunjukkan bahwa kita telah meluangkan upaya sebelum meminta orang lain meluangkan waktunya.

Ini bukan masalah teknologi. Ini adalah masalah etika kerja. Bagaimana kita berkomunikasi di era di mana setiap orang punya asisten robot yang bisa menulis untuknya? Apakah kita akan membiarkan komunikasi profesional menjadi pertukaran output mesin yang tidak pernah disentuh manusia? Atau kita akan menetapkan standar bahwa setiap permintaan attention harus disertai dengan evidence of human effort?

Artikel ini terinspirasi dari pemikiran Tom Bedor dan refleksi personal penulis tentang dinamika tim engineering di Indonesia. Bedor menegaskan bahwa ia menulis seluruh artikel aslinya dengan meat fingers alias jari manusia, bukan AI. Sebuah gestur kecil yang bermakna besar di zaman ini.

Jadi, pertanyaan untukmu: kapan terakhir kali kamu benar-benar membaca sesuatu sebelum meneruskannya? Kapan terakhir kali kamu menolak untuk mengirim output AI mentah karena merasa tidak sepadan dengan waktu rekan kerjamu? Atau kita sudah terbiasa menjadi conveyor belt yang hanya meneruskan, tanpa pernah benar-benar memahami?