Banyak sistem AI moral saat ini didasarkan pada aturan eksplisit dan logika simbolik, yang kaku dan sulit beradaptasi dengan perubahan konteks sosial.
Model berbasis deontologi (aturan tetap) sering gagal menangani dilema etika kompleks yang memerlukan pertimbangan fleksibel.
Keterbatasan Deep Learning dalam Pengambilan Keputusan Etis
-
Deep Learning hanya mampu mengenali pola dari data besar, tetapi tidak memiliki pemahaman konseptual tentang makna moralitas dan kesadaran.
Bias dalam data menyebabkan AI cenderung mengambil keputusan berdasarkan distribusi data historis tanpa mempertimbangkan etika dan keadilan yang dinamis.
Intuisi Buatan yang Belum Memiliki Generalisasi Fleksibel
Intuisi manusia terbentuk melalui kombinasi pengalaman, heuristik, dan pemodelan tingkat tinggi, sementara sistem AI saat ini masih berbasis probabilistik tanpa refleksi meta-kognitif.
Model seperti Bayesian Inference dan Markov Decision Process (MDP) dapat menangani ketidakpastian, tetapi masih kurang mampu menangkap dimensi "insting" atau "pemahaman holistik" yang diperlukan untuk intuisi sejati.
Keterbatasan ini menunjukkan bahwa pengembangan AGI yang lebih cerdas dan adaptif memerlukan pendekatan yang tidak hanya berbasis perhitungan statistik, tetapi juga meniru dinamika psikologi manusia dan prinsip kognitif yang lebih dalam.
1.1.3. Pentingnya Integrasi Teori Psikologi, Filsafat, dan Sistem Kompleks
Agar AGI dapat memiliki mekanisme kesadaran, intuisi, dan pengambilan keputusan moral yang lebih realistis, perlu dilakukan integrasi antara model psikodinamika, filsafat kognitif, dan teori sistem kompleks.
