SAUDARA PENGARANG
- AI mempercepat pembangunan tetapi tidak menggantikan kefahaman asas sains komputer untuk keselamatan, struktur dan kebolehselenggaraan sistem.
- Prompt berkualiti memerlukan pemahaman mendalam tentang fungsi sistem, keperluan pengguna dan cara menilai hasil yang dijana AI.
- Kursus perlu mendidik pelajar menggunakan AI secara strategik supaya keputusan teknikal dibuat oleh manusia yang memahami sistem sepenuhnya.
Dahulu bidang sains komputer dan kejuruteraan perisian di institut pengajian tinggi dianggap antara kursus yang sangat teknikal dan agak sukar difahami.
Pelajar wajib memahami asas pengaturcaraan terlebih dahulu sebelum mampu menapak ke tahap yang lebih sukar seperti pembangunan sistem, struktur data, algoritma dan seni bina perisian.
Mereka juga perlu mempelajari pelbagai perkara lain seperti reka bentuk UI/UX, keselamatan dalam reka bentuk, pangkalan data, server, keselamatan sistem, pengujian dan penyelenggaraan.
Segala proses ini memakan masa yang panjang kerana sistem yang dibangunkan bukan sekadar aplikasi biasa seperti ibarat melepaskan batuk di tangga, tetapi boleh menjadi “jantung” dan “otak” kepada pengoperasian sesebuah organisasi.
Namun, pada zaman kemajuan teknologi AI yang sangat pantas ini, landskap ini berubah seratus peratus. Kewujudan platform seperti ChatGPT, GitHub Copilot, Codex dan pelbagai alat AI lain membolehkan sistem dibangunkan hanya dengan memberikan arahan atau prompt.
Kod boleh dijana, ralat boleh dibantu, malah reka bentuk sistem juga boleh dicadangkan dalam masa yang singkat. Ini diibaratkan seperti suatu seorang ahli silap mata yang hanya perlu menggunakan tongkat ajaib untuk mengeluarkan seekor arnab dari sebuah topi.
Maka timbul persoalan samada kursus sains komputer dan kejuruteraan perisian masih relevan? Perlukah pelajar masih belajar dari asas tentang selok-belok pembangunan sistem? Atau adakah kursus ini bakal digantikan dengan kursus baharu seperti “Sains Prompt” atau “Kejuruteraan Prompt”?
Hakikatnya, ramai yang tidak sedar bahawa kursus ini masih sangat diperlukan di institut pengajian tinggi. Untuk menghasilkan sistem berkualiti tinggi menggunakan AI, seseorang masih memerlukan kemahiran teknikal yang kukuh.
Prompt yang baik hanya akan lahir daripada individu yang benar-benar memahami apa yang ingin dibina, bagaimana sistem berfungsi dan bagaimana menilai hasil yang dijana oleh AI.
Tambahan pula, pembangunan sistem bukan sekadar menghasilkan kod yang boleh berjalan. Ia melibatkan pemahaman terhadap keperluan pengguna, proses kerja organisasi, keselamatan data, integrasi dengan sistem sedia ada dan kemampuan sistem untuk digunakan dalam jangka panjang.
Semua ini memerlukan ilmu, pengalaman dan pertimbangan teknikal yang tidak boleh digantikan hanya dengan arahan ringkas kepada AI.
Memang benar, wujud fenomena “vibe programmer”, iaitu individu yang membangunkan sistem dengan bantuan AI berdasarkan arahan umum.
Kebaikannya, sistem boleh disiapkan dengan pantas, prototaip dapat dihasilkan segera dan lebih ramai orang mampu mencuba idea digital tanpa perlu menunggu kemahiran teknikal yang terlalu mendalam.
Namun sudah pasti terdapat keburukan disebalik kesenangan ini. Sistem yang siap dengan cepat tidak semestinya kukuh. Kod yang berjalan tidak semestinya selamat.
Antara muka yang cantik tidak semestinya mempunyai struktur dalaman yang baik. Lebih penting, adakah AI benar-benar memahami konteks sebenar masalah yang perlu diselesaikan oleh pelanggan?
Dalam dunia sebenar, sistem yang dibangunkan untuk organisasi tidak boleh bergantung kepada kecantikan paparan semata-mata. Ia perlu stabil, selamat, mudah diselenggara dan mampu menampung perubahan keperluan pada masa hadapan.
Tanpa kefahaman asas sains komputer dan kejuruteraan perisian, seseorang mungkin tahu membina sistem, tetapi tidak tahu mengapa sistem itu gagal apabila digunakan secara meluas.
Di sinilah peranan graduan sains komputer dan kejuruteraan perisian kekal penting. Mereka bukan sekadar penulis kod yang kompleks, tetapi merupakan “seniman teknologi” yang perlu bijak, kritis dan kreatif dalam menganalisis masalah.
Graduan sains komputer juga berupaya untuk mereka bentuk penyelesaian, membangunkan sistem, menguji fungsi, menjaga keselamatan serta menyelenggara sistem untuk jangka panjang.
Oleh itu, AI sepatutnya dilihat sebagai pembantu pintar, bukannya pengganti kepada ilmu asas. Pelajar sains komputer dan kejuruteraan perisian perlu dididik untuk menggunakan AI secara strategik, bukan sekadar bergantung sepenuhnya kepadanya.
Mereka perlu tahu bila AI boleh membantu, bila hasil AI perlu disemak, dan bila keputusan teknikal mesti dibuat oleh manusia yang benar-benar memahami sistem.
Kesimpulannya, kursus sains komputer dan kejuruteraan perisian masih amat relevan dan perlu diteruskan di institut pengajian tinggi. AI tidak akan mampu menghapuskan atau mengambil alih sepenuhnya kemahiran graduan dalam bidang ini.
Walaupun mana-mana individu hari ini mampu menghasilkan sistem dalam sekelip mata, persoalannya ialah adakah individu tersebut benar-benar pakar secara teknikal, atau sekadar “pakar celup” yang hanya mampu menghasilkan sistem yang nampak hebat dan cantik di luar, tetapi huru-hara dari sudut struktur, keselamatan dan kebolehselenggaraan?
Artikel ini merupakan pandangan peribadi penulis dan tidak semestinya mewakili pandangan mahu pun pendirian rasmi RTM.
Ts. Abdul Mueiz bin Rosli
Pegawai Teknologi Maklumat Kanan
Pusat ICT, Universiti Pendidikan Sultan Idris
