Bagaimana kita tau bahwa kita benar?

Sebuah penyataan yang lebih baik dari "Saya benar"

Bagaimana kita tau bahwa kita benar?

Akhir-akhir ini sering meminta feedback ke teman-teman tentang apa yang telah gue lakukan. Baik dari programming, menulis, berbagi, dan membuat proyek. Meminta feedback tersebut dimulai setelah menonton talk nya Ray Dalio yang berjudul "How to Build a company where the best ideas win"

Videonya disini karena klo

Hal yang paling menarik–dan menjadi fokus utama–dari talk tersebut adalah tentang "Bagaimana kita tau bahwa kita benar?". Meskipun pada dasarnya untuk menjawab pertanyaan tersebut dia menggunakan "komputer", tapi gue akan bahas disisi lainnya.

Kalau mau liat videonya di situs TED, bisa diakses disini. Karena kalo embed TED disini banyak banget trackernya.

Ray Dalio who?

Ray Dailo adalah seorang miliarder investor dari Amerika & seorang filantropis. Meskipun dia bukan orang IT–mangkanya gue enggak tau siapa dia sebelumnya–tapi dia "menggunakan" IT untuk membuat sesuatu yang pada konteks ini di decision-making.

Singkatnya, dia menggunakan bantuan "algoritma" untuk menentukan sesuatu. Karena sederhananya, komputer bisa menyimpan & memproses informasi yang lebih banyak dari manusia; Tidak pernah tidur, dan satu lagi: Tidak memiliki emosi.

Berdasarkan data yang dikumpulkan, algoritma akan memproses data-data tersebut; mempelajarinya, dan menentukan sebuah "hasil" berdasarkan pola; Data sekarang, dan data-data sebelumnya. Atau yang biasa kita sebut Machine Learning meskipun dia tidak menyebut Machine Learning sekalipun.

Dan ML itu yang menjadi resep rahasia kesuksesan perusahaan dia.

Quick preview

Kuncinya ada 3: Transparansi radikal, Kejujuran radikal, dan Meritokrasi. Kita ambil contoh misalnya gue (narsis banget ye), gue meminta feedback tentang bagaimana gaya gue dalam menulis ke 3 orang: A, N, J.

Dari 3 orang tersebut, A memberikan feedback positif; N memberikan feedback netral, dan J negatif. Kejujuran bermain penting disini.

Lalu dari 3 orang tersebut, kita lihat pola bagaimana dia menilai orang lain juga. Misal, bila si J memberikan gue feedback negatif karena gue orangnya terlalu detail, justru si A memberikan gue feedback positif karena gue orangnya terlalu detail. Transparansi bermain penting disini.

Untuk meriokrasi sendiri, kurang cocok bila dicontohkan untuk contoh individual, jadi mari kita skip bagian itu.

Jadi, misal gue ada "penentuan": Gue akan mempelajari Rust daripada Go karena blablabla. Untuk menjawab pertanyaan "Bagaimana gue bisa tau kalau itu adalah hal yang benar untuk gue?", poin-poin pendukung yang bisa menjawab pertanyaan tersebut adalah:

  • Karena gue benci Weak & Dynamic typing
  • Karena gue ada pengalaman di compiled language
  • Karena gue buruk dalam mengingat

Rust menjadi pilihan yang tepat untuk gue karena:

  • Rust Strong & Dynamic typing
  • Rust adalah compiled-language dan hampir memiliki zero runtime
  • Rust membantu gue dalam menghindari kelupaan seperti tipe data variable, nilai keluaran suatu fungsi, dsb bekat compilernya yang posesif.

Lalu, misal, ada poin-poin "penentangan" dari orang lain, misal:

  • Gue enggak terlalu handal dalam static typing
  • Rust beda dengan bahasa lain karena banyak memiliki konsep baru
  • Banyak sintaks-sintaks baru yang harus gue pelajari, pahami, dan ingat

Untuk mendapat tantangan tersebut, kita harus transparan dan jujur. Bagaimana orang bisa tau kalau gue ada pengalaman di compiled language, misalnya.

Gue dari dulu udah senang dengan "transparansi radikal" meskipun sebelum mendengarkan talk tersebut, bisa dilihat dari bagaimana gue membagikan kegagalan gue; Membagikan apa yang sedang gue kerjakan, dan pastinya, membagikan fikiran-fikiran gue di blog.

Harapannya, biar orang bisa memberikan "feedback jujur" terhadap apa yang gue bagikan tersebut. Gue ambil contoh sekitar 7 bulan yang lalu gitu kayaknya, gue dapet feedback di Telegram dari orang. Pokoknya gue pernah nulis tentang "gue ingin mempelajari Swift & Objective-C untuk iOS development" entah di blog yang mana gue lupa.

Lalu ada yang ngirim Telegram ke gue "Mas katanya lagi belajar iOS kok malah ke Rust?", yang mana gue merasakan nada "skeptis" dari chat tersebut. Lalu gue jawab "Pasar native iOS di indo langka, dan persaingannya sama senior-senior dev iOS". Gue enggak tau jawaban gue tersebut–dan pilihan gue untuk gak jadi belajar iOS–benar atau tidak, tapi seharusnya bila memang salah, seharusnya dia enggak setuju dengan argumen gue.

ML WHAT?

Kita menyebut seputar Machine Learning diatas, tapi gue gak bahas seputar itu karena gak ada kapabilitas untuk itu. Manusia pada dasarnya memiliki emosi, beda dengan komputer. Dan juga, komputer lebih mudah mengingat & menyimpan suatu informasi, beda dengan kita.

Terlebih, gue pernah baca bahwa otak kita fungsi utamanya adalah untuk memproses informasi, bukan mengingat; Apalagi menyimpan. Dengan bantuan komputer, kita bisa menentukan sesuatu secara "tidak emosional". Misal, kamu menentukan untuk putus sama pacar kamu karena alasan sudah bosen dengan dia (emosional), dengan menentukan untuk putus sama pacar kamu karena alasan kamu tidak cocok dengan dia (data).

Bukan berarti penentuan berdasarkan data adalah yang paling benar, kita kembali lagi ke diri kita, terlebih contoh diatas adalah kasus yang mana emosi/perasaan bermain dominan daripada logika.

Data hanya membantu kamu menentukan, bukan menentukan.

Kesimpulan

Menentukan pilihan adalah sesuatu yang sulit, tidak sedikit yang puas dengan pilihan mereka, dan tidak sedikit pula yang menyesalkan pilihan mereka. Gue harus lebih berhati-hati dalam menentukan suatu pilihan, terlebih semakin dewasa semakin banyak yang harus dipilih.

Gue akan membiasakan untuk mempertanyakan terlebih dahulu "Gimana gue tau kalau gue benar?" sebelum menentukan kalo "gue pasti benar" kepada diri sendiri.

Entah nantinya benar atau salah, itu urusan nanti. Selalu pelajari dari kesalahan (diri kita & orang lain) dan jangan buat kesalahan yang sama dilain waktu.

Silahkan ganti kata "Gue" menjadi "Kamu" ditulisan ini.

Terima kasih telah mampir.