Ketika siapa pun dapat Vibe Coding untuk menulis aplikasi, AI akan menggantikan orang-orang yang tidak tahu apa yang baik.

Dengan mengklaim didukung oleh AI dalam pengembangan dan integrasi informasi produk-produk mendekati tanggal kadaluarsa di Taiwan, aplikasi “Pemburu Makanan” baru-baru ini menarik perhatian di media sosial. Produk ini menonjolkan fitur pencarian real-time untuk produk mendekati tanggal kadaluarsa di sekitar serta pemberitahuan kedatangan, dan pengembang menyatakan hanya memerlukan waktu dua minggu untuk menyelesaikan pengembangan menggunakan alat AI. Namun, setelah diluncurkan, aplikasi ini segera menghadapi kritik, tidak hanya terkait masalah otorisasi API, tetapi juga mengungkapkan celah keamanan yang serius, bahkan berpotensi membocorkan koordinat GPS akurat pengguna di rumah.

Ini juga menyoroti risiko “vibe coding”: ketika pengembang sendiri kekurangan pelatihan teknik, mereka sering kali tidak dapat menentukan apa yang merupakan “kode yang baik,” dan lebih sulit untuk mengidentifikasi masalah keamanan yang tersembunyi. Ketika AI menghasilkan hasil yang tampak dapat digunakan, mudah untuk menerima semuanya tanpa pertimbangan, bahkan langsung meluncurkannya ke pasar. Meskipun pengembang telah melakukan perbaikan setelah mendapatkan peringatan dari luar, pengujian selanjutnya menunjukkan bahwa hanya sebagian yang diperbaiki, risiko inti tetap tidak dihilangkan. Dengan kata lain, masalahnya bukan hanya “menulis kode yang salah,” tetapi keseluruhan desain sistem dari awal sudah kurang memahami dasar-dasar keamanan.

Daripada mengatakan AI akan menggantikan insinyur, lebih tepat untuk mengatakan bahwa ia lebih seperti akselerator. Ia dapat menangani pekerjaan yang berulang dan tingkat rendah, tetapi yang benar-benar penting adalah insinyur yang tahu apa yang dimaksud dengan “menulis dengan baik,” apa yang perlu dikerjakan ulang, dan risiko mana yang tidak boleh dimainkan. Dampak nyata yang dibawa oleh AI adalah peningkatan efisiensi, bukan penggantian penilaian. Seperti halnya AI yang tidak terlatih tidak dapat menulis artikel yang baik, orang dengan selera musik yang buruk hanya dapat menciptakan lagu-lagu dengan selera yang sama.

Ketika AI dapat meningkatkan efisiensi lima kali lipat, apakah Anda akan menggunakannya untuk mengurangi lima kali lipat tenaga kerja, atau untuk menciptakan lima kali lipat hasil?

Aplikasi Vibe Coding “Pemburu Makanan” mengungkap celah keamanan

Laporan dari Crypto City, baru-baru ini sebuah aplikasi yang mengklaim didukung oleh AI dalam pengembangan dan integrasi informasi produk-produk mendekati tanggal kadaluarsa di Taiwan, “Pemburu Makanan,” menarik perhatian di media sosial. Produk ini menonjolkan fitur untuk mencari produk mendekati tanggal kadaluarsa di sekitar serta pemberitahuan kedatangan, pengembang bahkan menekankan bahwa mereka hanya membutuhkan sekitar dua minggu untuk menyelesaikan pengembangan menggunakan alat AI. Namun, setelah diluncurkan, aplikasi ini segera menghadapi kritik dari insinyur dan netizen, tidak hanya terkait kontroversi otorisasi API, tetapi juga mengungkapkan celah keamanan yang serius, bahkan berpotensi menyebabkan kebocoran koordinat GPS akurat pengguna di rumah.

Menurut insinyur Zeabur, selama pengguna menggunakan aplikasi tersebut dan mengaktifkan fungsi lokasi, data koordinat terkait akan ditulis ke dalam database, dan tanpa perlindungan yang memadai, akan langsung terekspos ke publik. Meskipun pengembang telah melakukan perbaikan setelah mendapatkan peringatan dari luar, pengujian selanjutnya menunjukkan bahwa hanya sebagian yang diperbaiki, risiko inti tetap tidak dihilangkan. Dengan kata lain, masalahnya bukan hanya “menulis kode yang salah,” tetapi keseluruhan desain sistem dari awal sudah kurang memahami dasar-dasar keamanan.

Dapatkah AI menggantikan insinyur manusia? Anda harus tahu terlebih dahulu apa itu kode yang baik

Kejadian ini juga menarik perhatian publik terhadap mode pengembangan yang kini sedang populer: yang disebut “vibe coding,” yaitu orang-orang tanpa latar belakang teknis, mengandalkan alat AI untuk dengan cepat menghasilkan prototipe produk bahkan langsung meluncurkannya ke pasar. Keuntungan dari mode ini adalah kecepatannya yang sangat tinggi, tetapi risikonya juga jelas: ketika pengembang sendiri kekurangan pelatihan teknik, mereka sering kali tidak dapat menentukan apa yang merupakan “kode yang baik,” lebih sulit untuk mengidentifikasi masalah keamanan yang tersembunyi. Ketika AI menghasilkan hasil yang tampak dapat digunakan, mudah untuk menerima semuanya tanpa pertimbangan, bahkan langsung meluncurkannya ke pasar.

Dari sudut pandang ini, masalah “Pemburu Makanan” bukan hanya kesalahan AI, tetapi juga ketidakmampuan manusia untuk menilai apakah AI melakukan dengan benar. Ketika sistem mengalami celah, hanya masalah permukaan yang diperbaiki, bukan kembali ke lapisan struktur untuk meninjau ulang, yang mengakibatkan risiko tetap ada. Ini sangat sesuai dengan pengamatan kunci dari laporan sebelumnya: bahwa mereka yang telah dilatih dan memiliki kemampuan penilaian, jika dipadukan dengan AI, akan menjadi lebih kuat; tetapi jika kekurangan kemampuan ini, AI justru dapat memperbesar kesalahan.

(AI dapat menghasilkan nilai 80, tetapi mereka yang tidak dapat mencapai nilai 100 pasti akan tersisih! Saran dari alumni McKinsey dan Harvard kepada orang baru)

Apakah Anda akan menggunakan AI untuk mengurangi lima kali tenaga kerja, atau meningkatkan lima kali produktivitas?

Sebenarnya, peran AI dalam menulis kode lebih dekat dengan “akselerator” daripada “pengganti.” Ia dapat menyelesaikan pekerjaan rendah yang berulang dan terstruktur dengan cepat, secara signifikan meningkatkan efisiensi pengembangan, tetapi tidak dapat menggantikan penilaian kualitas dan pemahaman keseluruhan terhadap sistem. Insinyur yang benar-benar berharga tetaplah mereka yang tahu apa yang dimaksud dengan “menulis dengan baik,” dalam kondisi apa yang perlu direstrukturisasi, dan risiko mana yang tidak boleh diabaikan.

Ini juga mirip dengan peran manajemen dalam perusahaan. Nilai seorang manajer tidak hanya terletak pada pelaksanaan, tetapi juga pada penilaian arah mana yang benar, hasil mana yang tidak dapat diterima, dan masalah mana yang perlu dikerjakan ulang. Dalam arti tertentu, perusahaan meminjam “pandangan” orang-orang ini untuk mengambil keputusan. AI dapat membantu menghasilkan, tetapi tidak dapat menggantikan kemampuan penilaian ini.

Oleh karena itu, meskipun di pasar terus muncul pernyataan bahwa “AI akan menggantikan insinyur,” melihat perkembangan saat ini, dampak yang lebih nyata tetaplah penghematan tenaga kerja dan peningkatan efisiensi, bukan penggantian total. Dalam sebuah tim inti, insinyur senior yang mampu menilai kualitas dan risiko justru akan menjadi semakin penting.

Masalah ini pun kembali kepada setiap orang: ketika AI dapat meningkatkan efisiensi lima kali, apakah Anda akan memilih untuk menggunakannya untuk mengurangi lima kali tenaga kerja, atau untuk menciptakan lima kali hasil?

Artikel ini pertama kali muncul di ABMedia berita blockchain ketika siapa pun dapat menulis aplikasi dengan vibe coding, AI akan menggantikan mereka yang tidak tahu apa itu yang baik.